Барьер промышленного ИИ: почему пилоты не становятся бизнесом

Российские компании столкнулись с системным кризисом внедрения искусственного интеллекта: большинство экспериментальных проектов не доходит до стадии промышленной эксплуатации. На конференции ЦИПР-2026 эксперты fabricaONE.AI и ГК «Борлас» обсудили, как преодолеть разрыв между тестовыми гипотезами и реальными бизнес-результатами, требующими ответственности, безопасности и понятных финансовых моделей.

Директор по развитию технологий ИИ в fabricaONE.AI Николай Тржаскал объяснил, что основной тормоз развития — отсутствие операционной готовности и четкого понимания, кто именно отвечает за результат после запуска системы. Компании зачастую воспринимают нейросети как технологический эксперимент, забывая о необходимости регламентов эксплуатации, мониторинга и контроля изменений. В промышленном секторе, где цена ошибки критически высока, такие решения требуют жесткой проверки на реальных данных.

Коммерческий директор «Девелоники» Роман Смирнов добавил, что рынку не хватает накопленной экспертизы. Разработчики вынуждены учиться на собственных ошибках, тестируя генеративные модели на внутренних процессах, прежде чем предлагать их заказчикам. Методология обмена опытом становится важнее самих технологий: бизнес должен видеть не просто инструмент, а инструмент с предсказуемым влиянием на производственные цепочки.

В свою очередь, представители ГК «Борлас» подчеркнули, что автоматизация рутинных операций — лишь первый шаг. Для полноценного внедрения необходима комплексная стратегия цифровизации, охватывающая всю ИТ-инфраструктуру предприятия. Успешные кейсы в металлургии и горнодобывающей отрасли показывают, что именно интеграция интеллектуальных решений в производственный контур, а не просто их использование «в вакууме», позволяет достичь системного экономического эффекта. ИИ окончательно перестал быть игрушкой для R&D-департаментов и требует теперь профессионального подхода к управлению, безопасности и масштабированию.