Генеративный ИИ в нефтегазовом секторе – эксперты оценили потенциал GenAI
В России подготовлено комплексное исследование по внедрению генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в нефтегазовой отрасли. Его авторами стали организаторы Промышленно-энергетического форума TNF и центра социального проектирования «Платформа» при экспертной поддержке Сбера. В документе анализируются локальные практики интеграции GenAI, примеры успешных кейсов в России и за рубежом, а также ключевые барьеры и возможности трансформации индустрии, сообщает ng.ru.
Согласно исследованию, внедрение технологий GenAI в российском нефтегазовом секторе носит ограниченный локальный характер. Классический искусственный интеллект уже широко используется в производственных процессах, однако потенциал для расширения применения генеративных моделей остается высоким. На скорость интеграции влияют цифровая культура компаний, уровень подготовки специалистов, качество информационной базы и регулирование отрасли.
Генеративный ИИ в нефтегазовом секторе
Основными направлениями применения GenAI эксперты называют разведку и добычу углеводородов — их считают приоритетными 66% опрошенных специалистов. В тройку лидеров также вошли сервисные функции бэк-офиса (45%) и нефтепереработка (37%), что объясняется возможностью экономического эффекта и наличием качественных данных для обучения моделей.
Читайте по теме: ИИ поможет в поисках месторождений алмазов – АЛРОСА внедряет новые технологии
При этом на внедрение технологий препятствуют управленческие и технологические барьеры. Среди управленческих проблем выделяются долгие процедуры согласования проектов внутри компаний (47%), недостаток квалифицированных специалистов (47%) и консервативное отношение руководства к GenAI (39%). Технологические ограничения включают необходимость переоснащения производственных линий (46%), слабую адаптацию ИИ-моделей к специфике отрасли (45%) и низкий уровень автоматизации и цифровой зрелости производств (43%).
Перспективы GenAI
Исследование подчеркивает, что поэтапная интеграция искусственного интеллекта позволяет повысить операционную эффективность, сократить эксплуатационные расходы и усилить безопасность. Для успешного внедрения важно формировать отраслевые стандарты и регламенты, развивать центры компетенции, привлекать опытных специалистов и создавать гибридные модели с развитием культуры осознанного применения GenAI.
В отчете рассматриваются управленческие развилки, с которыми сталкиваются компании: выбор между GenAI как инструментом или основой трансформации бизнеса, централизованное внедрение или горизонтальное распределение, облачная архитектура или on-premise, а также стратегический подход к экономическим результатам.
Примеры успешной интеграции GenAI приведены на базе опыта Сбера и совместных проектов банка с ведущими игроками нефтегазовой отрасли. Основой платформы для индустриальных решений служит отечественная фундаментальная модель, полностью контролируемая внутри страны, например, GigaChat от Сбера, обучение и адаптация которой сопровождаются специализированными данными для производственных задач.
Эксперты подчеркивают, что внедрение GenAI в корпоративную среду требует стратегического подхода, глубоких отраслевых знаний и сильной команды для интеграции технологий в бизнес-процессы. Исследование фиксирует различия в скорости инвестиций компаний в ИИ и выявляет сценарии внедрения, отражающие особенности корпоративной культуры и управленческих решений. Комплексная трансформация на базе GenAI рассматривается как фактор повышения конкурентоспособности отрасли и устойчивого развития российского нефтегазового сектора.
Ранее на сайте pronedra.ru писали, как искусственный интеллект меняет рынок труда и почему это касается каждого
