AIRu

🏭 ИИ на заводах: технологии внедряют, а экономический эффект пока умеют считать единицы На российских машиностроительных предприятиях ИИ уже помогает проектировать изделия, выявлять неисправности оборудования и управлять производством. Но между внедрением технологии и реальной отдачей от неё пока заметный разрыв. Только 11,3% предприятий оценивают экономический эффект от цифровых технологий, включая ИИ. Эту цифру приводит Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в новом исследовании, основанном на опросе более 1,7 тыс. машиностроительных организаций в 2025 году. Где ИИ уже приносит пользу? Среди предприятий, использующих ИИ: 🔹 37,8% применяют его для проектирования продукции, моделирования и испытаний. 🔹 29,2% используют для диагностики оборудования и предупреждения поломок. 🔹 26,7% доверяют ИИ задачи производственного планирования и контроля работ. А вот генеративный ИИ пока заметно отстаёт от более привычных промышленных решений. Большие языковые модели используют лишь 7,1% обследованных предприятий, ИИ-агентов – 2,9%. С результатами картина ещё интереснее. Среди предприятий, использующих ИИ, 18,8% уже отметили снижение брака, 17,6% – сокращение времени производственных операций и рост производительности оборудования. При этом более половины компаний рассчитывают получить основные результаты только в 2026–2027 годах. Получается, технологии уже работают, но их экономическую эффективность предприятиям ещё предстоит доказать. И дело не обязательно в самих алгоритмах. Чтобы ИИ дал устойчивый результат, зачастую приходится менять производственные процессы, интегрировать новые решения с действующим оборудованием и обучать сотрудников. Всё это требует времени и инвестиций. 📌 Вывод AIRu: Предприятиям стоит начинать внедрение ИИ с конкретной производственной проблемы и измеримых показателей: стоимости брака, простоев, времени операций или расходов на ремонт. Без оценки этих параметров даже успешный пилот рискует остаться технологическим экспериментом, экономическую пользу которого сложно обосновать. А что происходит с людьми, когда ИИ приходит на производство? Сокращается ли потребность в сотрудниках, каких специалистов не хватает и почему новые технологии повышают требования к квалификации? Об этом расскажем в следующем посте на основе второго исследования ВШЭ. Там есть несколько весьма неожиданных цифр. Ниже мы приложили оригинал документа 👇 AIRu в VK AIRu в MAX AIRu в Tg