Гости форума могли увидеть промышленные алгоритмы в действии на высокотехнологичном стенде «Норникеля». Экспозиция превращает посетителя в оператора, управляющего всей производственной цепочкой. Четыре интерактивные зоны и центральный пульт наглядно показывают логику работы нейросетей: от проектирования фабрик и синтеза новых материалов до управления роботизированным бутобоем и оптимизации измельчения руды.
Эффект от алгоритмов выходит далеко за пределы обогатительных фабрик и рудников. На текущий момент умные системы компании контролируют 80% ключевого оборудования компании и приносят свыше 10 млрд рублей экономического эффекта в год. К 2030 году две трети технологических процессов «Норникеля» будут выполняться с помощью ИИ, а ожидаемый годовой эффект от внедрения цифровых решений вырастет до 50 млрд рублей.
«Искусственный интеллект дает нам точку входа для применения более продвинутых технологий. В ближайшие несколько лет мы рассчитываем при помощи искусственного интеллекта получить результат, который не только оптимизирует наши управленческие процессы, логистику работы в горной области, но и позволит сделать то, что человек делать не может: оперативно менять различные производственные параметры», — заявил Потанин.
В области внедрения искусственного интеллекта в промышленность в мире есть определенное разочарование многих компаний в том, что затраты на ИИ не оправдывают применения.
«Я думаю, что это происходит из-за излишне генералистского подхода. То есть пошли за модой, за хайпом погнались, а не понимают, зачем им конкретно это нужно. И как только какая-либо компания, например, компания «Норникель», осознает, для чего, в каких процессах, как конкретно может быть использован искусственный интеллект, там сразу начинается отдача», — пояснил Потанин.
Новая модель ИИ-проектирования
Сейчас компания переходит на ИИ-проектирование на базе специализированной языковой модели MetalGPT-C, обученной на строительных нормах, ГОСТах и двадцатилетнем архиве проектных решений компании. Система самостоятельно генерирует 3D-модели, сокращая срок подготовки проектной документации с двадцати до трех недель, а требуемые ресурсы команды — в шесть раз. На одном из пилотных проектов генеративный ИИ уже позволил снизить стоимость фундамента на 15–25% за счет точного подбора альтернативных параметров.
Развитие программы проектирования при помощи искусственного интеллекта неразрывно связано с регуляторикой, со СНиПами и другими материалами.
«Чем быстрее параллельно с Минстроем мы доработаем эту базу, чтобы она стала машиночитаемой, чтобы можно было на ней обучать модели, тем мы более эффективно будем внедрять эту модель», — отметил Потанин.
Управленческие процессы
Рыночный подход с точечным внедрением «цифровых сотрудников» не дает устойчивого эффекта в масштабах крупного производства. Эффект возникает только тогда, когда под ИИ перестраивается весь бизнес-процесс. По этой модели в Заполярном филиале запущен цифровой департамент, где более 80% функций инвестиционного анализа и бюджетного контроля передано ИИ-агентам.
Машинный интеллект быстрее и точнее сводит данные, исключая человеческие ошибки и ускоряя часть этапов в четыре раза. Для проектов капитального строительства это означает ввод объектов в эксплуатацию на несколько месяцев раньше плана. Одна из ключевых причин эффективности ИИ-решений — способность обрабатывать огромные массивы данных.
«Вы слышали, наверное, я и мои коллеги упоминали сегодня о миллионах, миллиардах единиц информации, которые одновременно должны быть анализированы. И конечно же, человек не может это анализировать даже при помощи компьютера, потому что все равно ему приходит довольно большое количество параметров для принятия решений. А искусственный интеллект способен это делать и способен в секунды принимать правильные решения», — подчеркнул Владимир Потанин.
К 2030 году рутинная работа уйдет алгоритмам, а за человеком останется экспертиза, контроль и принятие стратегических решений.
«Человек все равно должен оставаться в середине процесса принятия решений, но внутри этого процесса будет меняться его функционал. Мы не пытаемся создавать цифровых сотрудников на замену людям, мы пытаемся создавать новые процессы и новые функционалы», — заявил Потанин.
Президент «Норникеля» отметил, что в вопросах использования ИИ-инструментов лично придерживается определенной философии.
«Я предпочитаю живое общение вместо того, чтобы беседовать с зеркалом или с ChatGPT. А вообще, если серьезно, то у меня есть философская концепция, что какое-то количество людей, которые занимаются руководящей работой, интегрированием каких-либо процессов, не должны слишком сильно увлекаться искусственным интеллектом в плане подсказок. Они должны сохранять возможность принимать человеческие решения», — сказал он.
Условия для развития
Пристальное внимание к форуму ЦИПР со стороны правительства РФ подтверждает статус площадки как главного центра принятия решений в сфере цифровизации ИТ-ландшафта. Глава «Норникеля» высказал позицию по вопросу доступа к зарубежным нейросетям.
«Оторванные от конкурентной среды, мы не сможем быть конкурентными. Немного напоминает отлучение наших спортсменов от участия в международных соревнованиях. Это произошло не по нашей воле. Вряд ли это обогащает наш спорт, и мы будем, как можем, возвращаться», — отметил он.
По его мнению, регулирование внедренческой части промышленности на данном этапе должно быть наиболее либеральным.
«Сейчас идет эпоха экспериментов, и если эти эксперименты не давать делать, то будем отставать по темпам внедрения», — сказал Потанин.
При этом он подчеркнул необходимость ускорения сертификации ИИ-продуктов.
«Скорость внедрения, скорость изменений такова, что если мы будем с прежней бюрократией в прежние сроки сертифицировать, допускать и выпускать на рынок продукты искусственного интеллекта, они просто будут устаревать в момент запуска», — сказал Потанин.
Касаетельно инициативы о гарантированном спросе на российские LLM он высказал осторожную позицию.
«В вопросах рыночного спроса на какую-либо продукцию очень важно избежать излишних административных рычагов. То есть нельзя людей, грубо говоря, заставлять чем-либо пользоваться. Можно создавать стимулы для того, чтобы они чем-то пользовались. Можно субсидировать самих производителей. Но в конечном счете конкуренция должна предопределять того лучшего, кого мы выберем», — заявил глава компании.
