Представители промпредприятий назвали основные барьеры для внедрения ИИ в промышленности

ИТ-компания К2Тех провела исследование на тему промышленного ИИ в ходе которого было опрошено более 100 представителей ключевых предприятий машиностроения, нефтегазохимии, энергетики, горной металлургии и добычи ресурсов. Исследование показало, что ключевым барьером при применении ИИ являются плохо прогнозируемые эффекты. Эту проблему отметили более 61 % опрошенных.

«Сложно просчитать эффект от применения ИИ. Самое очевидное — это сокращение трудозатрат на рутинных операциях. Но если мы копнём чуть глубже, не до конца известно, какой совокупный эффект даст нам ИИ в будущем. При этом компании, которые не начнут применять эту технологию, будут неконкурентоспособны», — комментирует результаты директор по отраслевым решениям для машиностроения К2Тех Евгений Васильев.

Также среди основных барьеров респонденты отметили: риски кибербезопасности (более 53 %), нехватку на рынке реальных эффективных кейсов внедрения (более 46 %), отсутствие квалифицированных кадров (более 38 %). Ещё одна проблема —  неготовность ИТ-инфраструктуры. На 100 % она готова и автоматизирована лишь у 7 % респондентов. У остальных она не полностью готова для запуска и масштабирования нагрузок. Более 30 % промышленных предприятий назвали существенным барьером также нехватку бюджетов.

«Для внедрения ИИ многим компаниям необходима помощь государства. Минпромторг России прорабатывает новую меру государственной поддержки, направленную на повышение уровня производительности труда. Предполагается, что субсидия будет частично покрывать расходы на приобретение лицензий, программно-аппаратных комплексов, в том числе средств защиты информации, и другие чувствительные для предприятий направления расходов», — добавил заместитель директора по информационным технологиям ФГАУ «ЦИТ» Максим Минин.

Главный стимул внедрять ИИ при наличии барьеров — это эффекты. Исследование показало, что более половины промышленных предприятий ожидают, что ИИ поможет увеличить эффективность планирования и прогнозирования, снизить издержки и риски аварий на производстве.

Ранее «Телеспутник» писал, что Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта разработал три концепции экспериментально-правовых режимов, необходимых для обучения искусственного интеллекта на базе промышленных данных. Предполагается, что это позволит выработать правила внедрения ИИ на предприятиях.