Расходы нефтегазовой отрасли на ИИ достигли 2,7 млрд рублей

За прошедший год нефтегазовые компании направили 2,7 млрд рублей на решения с использованием искусственного интеллекта, а общие расходы отрасли на цифровизацию составили 151 млрд рублей. 

Основным результатом внедрения новых технологий предприятия считают трансформацию внутренних процессов. Большинство организаций, применяющих ИИ, сообщают о повышении эффективности бизнес-процессов (67%), росте производительности производства (53%) и труда (43%), а также об улучшении безопасности (40%). Кроме того, 37% зафиксировали повышение качества продукции, а 30% — сокращение сроков ее вывода на рынок. Об этом пишет newstula.ru.

Наиболее востребованным направлением стала обработка визуальных данных и компьютерное зрение, которые используют 77% компаний, внедривших искусственный интеллект. Технологии для интеллектуальной поддержки принятия решений применяют 63% организаций, обработку текстов — половина респондентов, а работу со звуковыми данными, включая распознавание речи, — 47%. 

В ИТ-холдинге Т1 подчеркивают, что использование ИИ в сфере промышленной безопасности знаменует переход от реактивного подхода к предиктивному. Системы компьютерного зрения и анализа телеметрии позволяют заранее выявлять риски на опасных объектах, снижая вероятность аварий и внеплановых остановок.

На текущем этапе внедрение искусственного интеллекта связано преимущественно с внутренней трансформацией: автоматизацией рутины, ростом производительности и обеспечением безопасности сотрудников. Именно цифровизация внутренних операций остается одной из главных точек роста для предприятий сектора. Главным препятствием для дальнейшего развития технологии остаются высокие затраты, на которые указали 40% организаций. Еще 28% жалуются на недостаточный объем данных для обучения моделей, а 23% — на их неструктурированность и сложность обработки. Таким образом, почти треть компаний ограничена качеством и доступностью информации.

По прогнозу экспертов ИТ-холдинга Т1, в ближайшие пять лет фокус сместится на предиктивное обслуживание оборудования, оптимизацию добычи, анализ параметров бурения, оценку выбросов, задачи декарбонизации и геологоразведку через интерпретацию сейсмических данных. 

Старший менеджер отдела методологии холдинга Никита Трофимов отмечает смену парадигмы: отрасль переходит от поиска сценариев использования ИИ к оценке его прямой экономической ценности. Значительная часть эффекта выражается в предотвращенных потерях от простоев, аварий и внеплановых ремонтов. По мнению эксперта, привязка этих результатов к конкретным финансовым показателям позволит бизнесу принимать обоснованные решения о масштабировании технологий и увеличении инвестиций.