Вирус ускоряет нефтяную цифровизацию. Результаты аналитического исследования «Инфосистемы Джет»

Согласно прошлым исследованиям аналитиков «Инфосистемы Джет», в 2018 году был взрывной рост популярности проектов по машинному обучению (ML). На один проект 2017 года приходилось 2,7 проекта 2018. В 2019 году количество проектов продолжило увеличиваться (примерно на 10% относительно 2018 года). Причем лидерство держали банковская отрасль (20%) и ретейл (20%), а промышленности принадлежал каждый 14-й проект.

В 2020 году пока количество проектов соответствует прошлогодним показателям, однако их число будет скорректировано по втором полугодии в меньшую сторону из-за коронавируса и спада в экономике. Это связано с долгосрочным характером проектов в сфере AI/ML, — в первые месяцы пандемии были завершены те проекты, которые были запущены до ее начала.

Отрасль ТЭК по количеству проектов вышла на первое место (20% от общего объема). Причем технологии ИИ внедряют как крупные («Роснефть», «Татнефть», «Газпром нефть»), так и средние компании. Характер проектов – предиктивная аналитика для ремонта оборудования или разработки месторождений, цифровое проектирование, умные счетчики и т.п. 

Каждый 8 проект по искусственному интеллекту принадлежал промышленному сектору: создание цифровых платформ предиктивной аналитики («Сухой»), внедрение нейронных сетей для повышения качества металлопроката («Северсталь»), роботизация внутреннего документооборота («СИБУР Холдинг») и т.д. В отличие от ТЭК, где все проекты направлены на решение производственных задач, в промышленности цифровизация затронула и производство, и управленческий аспект.

В ретейле объем проектов оказался такой же, но с акцентами на аналитику промоакций и видеоаналитику. Несколько заявлений было связано с магазинами без касс. Аналитики компании «Инфосистемы Джет» прогнозируют, что для ретейла останутся также актуальны технологии омниканальности, прогнозирование по маркетинговым акциям, а также прогнозирование остатков на складе и логистика. Эти решения позволяют сокращать издержки и удерживать клиентов, что будет особенно важно для восстановления после кризиса.

Несмотря на то, что финансовый сектор занимает второе место по внедрениям систем искусственного интеллекта, в банках и страховых наблюдается некоторое затишье: фактически последние реальные публикации по проектам были в феврале. А вот за рубежом они продолжаются. Возможно, привычный к кризисам российский финансовый сектор более осторожен в своих действиях в отличие от своих зарубежных коллег. Также есть вероятность, что банки сделали ставки на «хайповые» инновационные разработки, которые оказались не столь актуальными при самоизоляции и были поставлены на паузу. С дальнейшим развитием кризиса в «Инфосистемы Джет» ожидают приостановки части проектов и по другим отраслям.

«Несколько наших проектов в промышленности приостановлены из-за пандемии – мы не можем получать данные и выезжать на производство, чтобы продолжить работы. Ждем, пока предприятия снимут карантин и заработают в штатном режиме. – рассказывает Ирина Нестерова, заместитель руководителя Центра машинного обучения “Инфосистемы Джет”, – Мы замечаем сейчас небольшой спад запросов, но с другой стороны, мы считаем, что текущая непростая ситуация поможет нашей отрасли быстрее начать получать более четкие задачи. Модные направления уйдут немного в сторону, и компании будут вынуждены тщательно обдумывать целесообразность открытия новых проектов. ML действительно поможет бизнесу сэкономить, особенно если запросы станут более конкретными, более приближенными к жизни».

Что же касается масштаба проектов, аналитики «Инфосистемы Джет» отмечают, что если в последние несколько лет технологии ИИ «пробовали» на отдельных второстепенных процессах предприятий, то в ближайшие три года продолжатся полномасштабные внедрения ИИ в различных ключевых бизнес- и производственных процессах, требующих межсистемных интеграций и внешнего взаимодействия.

В исследовании прошлого года отмечался тренд на уменьшение тестовых проектов в противовес реальным внедрениям, и эта тенденция продолжается. Технология стала привычной для ИТ-ландшафта.