ИИ-агенты могут повысить производительность в промышленности в до пяти раз
Производительность отдельных процессов в промышленности после внедрения ИИ-агентов может вырасти в два-пять раз. Такой ориентир был обозначен в рамках сессии "Возможна ли полная агентизация в промышленности?" на Международном промышленно-энергетическом форуме TNF.
Директор программ Школы управления Сколково по ИИ и цифровой трансформации Николай Верховский заявил, что сoгласнo данным Шкoлы, в отдельных процессах использование ИИ-агентов уже позволяет одному сотруднику выполнять объем работы, сопоставимый с работой двух-пяти человек. "Сейчас варьируется где-то один к двум, где-то один к пяти. То есть один человек работает как два или как пять человек в агентизированном процессе", - сказал Николай Верховский.
При этом рост производительности в несколько раз возможен только в том случае, если компания перестраивает под ИИ сам процесс работы, а не просто добавляет агента в существующую схему. "Точно тут сказать не сможет никто, поскольку это требует детального анализа и перепроектирования привычных процессов. Часто мы видим, что по причине того, что процесс не меняется, деятельность одного человека может занять даже больше времени - например, если ему приходится перепроверять за агентом каждый раз, когда тот сгенерировал результат. Но если процесс пересобран, данные доступны агенту и приведены к должному качеству, у агента есть инструменты и доступы к внутренним системам и инструментам, а также безопасная среда исполнения задачи, тогда на такой эффект можно рассчитывать", - рассказал Николай Верховский.
Пока российская промышленность находится только в начале системного перехода к ИИ. Согласно данным отраслевого исследования-семинара Школы управления Сколково "Отраслевые практики внедрения ИИ в промышленности", около 5-7% промышленных компаний находятся на стадии "осмысленного пилотирования". При этом срок внедрения ИИ может сокращаться примерно в три раза, когда компания использует уже накопленный другими игроками опыт, а не проходит весь путь самостоятельно.
Одно из принципиальных изменений - переход от использования ИИ как вспомогательного инструмента к передаче ему части функции управления. Основатель и генеральный директор Matri Юрий Клочко рассказал в ходе дискуссии, что в крупных промышленных компаниях такой подход уже способен давать эффект, измеряемый миллиардами рублей.
"Некоторые компании, внедрив уже агентов и построив систему с обратной связью, там, где управляют процессами, - я подчеркиваю, передается функция управления, а не исполнения, - достигли эффектов. Эффекты измеряются даже большими величинами, то есть это миллиарды рублей для крупной организации", - отметил Юрий Клочко.
Экономический эффект от ИИ уже фиксируется в отдельных бизнес-процессах. Генеральный директор Maxmart Елена Суховек рассказала, что использование ИИ при формировании закупочной корзины позволяет в среднем сократить бюджет в компании на 15-20%. "У нас под капотом 24 млн товарных предложений различных поставщиков с абсолютно разными наименованиями. Вы сами не можете глазами собрать такую корзину, чтобы минимизировать количество поставщиков, рассчитать стоимость доставки на основе общего груза, еще и уложиться в плановую цену заказчика и сроки поставки. За счет всех этих алгоритмов это возможно. В среднем эффект на бюджет - минус 15-20%", - отметила Елена Суховек.
При этом по мере настройки системы автоматизация может охватывать уже не отдельную операцию, а практически весь закупочный процесс. В зависимости от качества исходных справочников автоматический подбор закрывает 70-95% номенклатуры, а у отдельных клиентов большая часть стандартизированных закупок проходит без постоянного участия закупщика. "У нас есть несколько клиентов, которые практически на 98% автоматизировали весь процесс. Ремонтники у нас и закупают, потому что убрали закупщиков из процесса. В ERP клиент настраивает полностью все контроли, бюджетные лимиты, плановые цены. Есть компании, которые практически не заходят на маркетплейс, все автоматически происходит", - пояснила Елена Суховек.
Измеримый эффект появляется и непосредственно в нефтесервисе. Генеральный директор ООО "Войкан" Олег Некрасов сообщил в рамках дискуссии, что компания оценивает результат внедрения прежде всего через скорость работы и снижение простоев.
"Мы не то, чтобы экономим, мы работаем лучше и быстрее. Если статистически нормативный ремонт скважин брать за 100%, мы делаем это на 8-9% быстрее и на 15-20% быстрее, чем наши конкуренты, по крайней мере в регионе ХМАО и ЯНАО. Агенты нам помогают планировать ремонт, заказывать спецтехнику, материалы, то есть думать заранее, уходить от простоев и устранять потери", - рассказал Олег Некрасов. Коэффициент использования спецтехники в компании, по его словам, удалось довести до 95%.
При этом постоянная проверка каждого действия ИИ-агента способна свести на нет эффект от его скорости и масштабируемости: контроль и аудит во многих случаях также можно передать системе, тогда как за человеком должна остаться функция арбитража - оценка того, стоит ли менять процесс и оправдан ли потенциальный эффект по отношению к затратам. Еще одно условие - качество корпоративных данных. Управляющий директор и собственник Newal Business, приглашенный преподаватель бизнес-практики Школы управления Сколково Ирина Попова подчеркнула, что наличие большого массива информации само по себе еще не означает готовность компании к автономным агентам.
"Можно построить огромные хранилища, инвестировать космические деньги туда и собрать все данные со всеми процессами. Сделать миллиард дашбордов, а люди все равно принимают решение по интуиции, практике и так далее. Много данных совсем не означает, что внедрение агентов будет быстрым и эффективным, потому что помимо наличия самих данных необходимо построить предметную онтологию и управленческий контекст", - отметила Ирина Попова.
