Искусственный интеллект уже приносит промышленности многомиллиардный эффект, но внедряется на заводах медленнее, чем в бигтехе и банках. Почему цена ошибки здесь выше — в программе «Технологии и тренды» на Радио РБК • [00:06] Почему ИИ сложнее внедрять в промышленности • [01:41] Цена ошибки на производстве • [03:34] Как работает доменная модель • [05:02] ИИ-агенты для ремонта и запасов • [07:57] Экономический эффект от внедрения ИИ • [13:11] Как меняется роль человека рядом с ИИ Промышленность остается одной из самых сложных сфер для внедрения искусственного интеллекта: в отличие от офисных задач, ошибка алгоритма на производстве может привести к сбоям техпроцессов, финансовым потерям и рискам для безопасности. Поэтому металлургические компании делают ставку не на быстрые эксперименты, а на постепенную интеграцию ИИ в ремонты, логистику, проектирование и управление производством. В эфире Радио РБК директор по внедрению генеративного ИИ в «Норникеле» Наталья Артамонова рассказала, что классические ИИ-системы уже дают компании около 10 млрд руб. ежегодного экономического эффекта. Следующий этап связан с развитием генеративного ИИ и агентских систем, которые помогают планировать ремонты, распределять ресурсы и перестраивать управленческие процессы. При этом промышленность постепенно уходит от идеи отдельных «цифровых сотрудников»: вместо этого компании пересобирают процессы целиком под работу с ИИ. На этом фоне меняется и роль человека — ключевыми становятся навыки управления ИИ-системами, критическое мышление и способность контролировать решения алгоритмов. Слушайте Радио РБК в Москве — 92.8 FM, в других городах и онлайн на rbc.ru. Подпишитесь, чтобы не пропустить новые выпуски. Москва 92.8 FM Санкт-Петербург 102.0 FM Нижний Новгород 107.4 FM Тюмень 100.6 FM Воронеж 101.1 FM

Ask this episode

“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

Transcript

Related