Иван Балашов и Сергей Махлин: "ИИ в России всё ещё экзотика — только 4 из 10 компаний решились на его внедрение"

Цифровая трансформация промышленности в России продолжается уже не одно десятилетие, однако, как показывают свежие оценки экспертов, даже крупнейшие игроки рынка далеки от исчерпания своего потенциала в этой сфере. На смену эйфории от внедрения «умных» систем приходит прагматичное осознание сложностей, с которыми сталкиваются предприятия на пути к истинной эффективности. Руководитель направления «Цифровое производство» компании «К2Тех» Иван Балашов и руководитель центра экспертизы по ЦОДам «К2Тех» Сергей Махлин в интервью «Ведомости. Инновациям и технологиям» подробно разобрали ключевые барьеры, заблуждения и реальное положение дел с использованием искусственного интеллекта в промышленном секторе.

Одним из главных тезисов, прозвучавших в ходе беседы, стало утверждение, что граница между отсталостью и прогрессом лежит не в плоскости технологий, а в области управления. Как подчеркивает Иван Балашов, цифровизация сама по себе — это не цель, а лишь следствие правильно выстроенных сквозных бизнес-процессов. Корень большинства проблем современных заводов и фабрик кроется в так называемой «лоскутной» автоматизации. Ситуация, когда каждый департамент (финансы, закупки, производство, логистика) работает в своей изолированной IT-системе, закупленной под его специфические нужды, — скорее правило, чем исключение. Такой подход неизбежно приводит к появлению «цифровых островов» — разрознных решений, которые не обмениваются данными в реальном времени.

Эксперт поясняет, что качество внедрения сквозных решений напрямую зависит от горизонтальных связей внутри организации. Если между отделами царят недопонимание, конфликт интересов или отсутствует четкая регламентация взаимодействия, то любые IT-инвестиции лишь усугубят хаос, создав еще один изолированный модуль. И напротив, при налаженном межфункциональном взаимодействии даже точечные решения легко встраиваются в единую экосистему. По оценке Балашова, колоссальный резерв для работы над сквозной управляемость существует в 90% организаций, включая флагманов российской экономики из списков Forbes. Проблема здесь не технологическая, а операционная и культурная.

Самым интригующим вопросом стало реальное проникновение искусственного интеллекта в промышленность. Оценка Ивана Балашова звучит сдержанно, но показательно: не более 40% российских предприятий используют элементы ИИ. При этом подавляющее большинство из этой доли ограничивается лишь базовыми системами видеоаналитики — распознаванием лиц, подсчетом людей или контролем соблюдения техники безопасности на камерах. Глубокое проникновение нейросетей непосредственно в технологические процессы — то, что обещают футурологи и вендоры — пока остается уделом лишь 5% визионеров. Однако эксперт делает важную оговорку: эта оценка базируется на публичных кейсах. Многие заводы предпочитают разрабатывать и внедрять инновации силами собственных внутренних команд, не афишируя свои достижения по соображениям конкурентной или информационной безопасности.

Сергей Махлин, в свою очередь, обратил внимание на архитектурные изменения в промышленной IT-инфраструктуре. Он фиксирует устойчивый мировой тренд перехода к стратегии Edge Computing — периферийным вычислениям. Все больше промышленных компаний отказываются от строительства грандиозных централизованных центров обработки данных (ЦОД) в пользу модульных и контейнерных решений, которые размещаются прямо на производственных площадках. Это критически важно для отраслей, где каждая миллисекунда на счету. Передача телеметрии с удаленного горнодобывающего комбината или нефтяной платформы в центральное облако, находящееся за тысячи километров (например, в Москве), неизбежно вносит задержки в десятки или даже сотни миллисекунд. Для систем аварийной защиты или автоматического управления технологическими процессами такие задержки неприемлемы. Кроме того, Махлин призывает оценивать экономику таких проектов комплексно, учитывая не только капитальные затраты на оборудование, но и операционные расходы на поддержку распределенной инфраструктуры, защиту данных и обучение персонала.

Таким образом, картина, нарисованная экспертами «К2Тех», далека как от технооптимизма, так и от технологического пессимизма. Она отражает реальный путь российской промышленности: огромный потенциал для роста (особенно в части сквозной управляемости и внедрения нейросетей), серьезные структурные ограничения (лоскутная автоматизация, разрыв между MES и бизнес-логикой) и, одновременно с этим, точечные прорывы, которые наиболее дальновидные компании совершают в тишине собственных R&D-центров. Главный вывод остается неизменным: прежде чем инвестировать в дорогостоящий ИИ или облачные платформы, предприятию необходимо навести порядок в собственных процессах и горизонтальных связях. Без этого «цифра» не станет драйвером эффективности, а лишь добавит сложности к уже существующему хаосу.