ИИ повышает производительность – кто бы мог подумать?
Внедрение ИИ-агентов в промышленность способно увеличить производительность отдельных процессов в 2-5 раз. Это заявление было сделано в рамках сессии «Возможна ли полная агентизация в промышленности?» на Международном промышленно-энергетическом форуме TNF.
Николай Верховский, директор программ Школы управления Сколково по ИИ и цифровой трансформации, отметил, что по данным Школы, использование ИИ-агентов позволяет одному сотруднику выполнять объём работы, сопоставимый с двумя-пятью людьми. «Сейчас соотношение варьируется: где-то один к двум, а где-то один к пяти. Это означает, что один человек работает как двое или пятеро в агентизированном процессе», - пояснил он.
Впрочем, как пишет издание Comnews, для достижения такого роста производительности необходимо, чтобы компания перестроила под ИИ сам процесс работы, а не ограничилась добавлением агента в существующую схему. «Никто точно не может сказать, поскольку это требует детального анализа и перепроектирования привычных процессов. Часто можно наблюдать, что из-за отсутствия изменений в процессе, работа одного человека может занять больше времени – например, если ему приходится перепроверять результаты агента. Но если процесс перестроен, данные доступны агенту в нужном качестве, у агента есть доступ к инструментам и внутренним системам, а также безопасная среда для выполнения задач, то можно рассчитывать на такой эффект», - подчеркнул Николай Верховский.
Российская промышленность только начинает системный переход к ИИ. Согласно исследованию-семинару Школы управления Сколково «Отраслевые практики внедрения ИИ в промышленности», около 5-7% промышленных компаний находятся на стадии «осмысленного пилотирования». При этом, если компания использует опыт других игроков, срок внедрения ИИ может сократиться примерно в три раза.
Одним из ключевых изменений станет переход от использования ИИ как вспомогательного инструмента к передаче ему части функций управления. Юрий Клочко, основатель и генеральный директор Matri, отметил, что в крупных промышленных компаниях такой подход уже приносит значительный эффект, измеряемый миллиардами рублей.
«Некоторые компании, внедрив агентов и создав систему с обратной связью для управления процессами, достигли значительных результатов. Эффект измеряется миллиардами рублей для крупных организаций», - отметил Юрий Клочко.
Уже сейчас экономический эффект от ИИ заметен в отдельных бизнес-процессах. Елена Суховек, генеральный директор Maxmart, рассказала, что использование ИИ для формирования закупочной корзины позволяет сократить бюджет компании на 15-20%. «Мы имеем доступ к 24 миллионам товарных предложений от различных поставщиков. Без ИИ невозможно вручную собрать такую корзину, рассчитать стоимость доставки, учесть все условия и уложиться в плановые цены и сроки. Благодаря алгоритмам это возможно. В среднем, эффект на бюджет составляет 15-20%», - заявила Елена Суховек.
По мере настройки системы автоматизация может охватывать не только отдельные операции, но и весь закупочный процесс. Автоматический подбор закрывает 70-95% номенклатуры, а у некоторых клиентов стандартизированные закупки проходят без постоянного участия закупщиков. «У нас есть клиенты, которые автоматизировали весь процесс на 98%. Ремонтники сами закупают материалы, так как закупщики исключены из процесса. В системе ERP клиенты настраивают все контрольные параметры, бюджетные лимиты и плановые цены. Есть компании, которые практически не используют маркетплейсы, всё происходит автоматически», - пояснила Елена Суховек.
Эффект от ИИ заметен и в нефтесервисе. Олег Некрасов, генеральный директор ООО «Войкан», сообщил, что компания оценивает результаты внедрения через скорость работы и снижение простоев.
«Мы не только экономим, но и работаем лучше и быстрее. Средний нормативный ремонт скважин занимает 100%. Мы выполняем его на 8-9% быстрее и на 15-20% эффективнее, чем наши конкуренты в ХМАО и ЯНАО. Агенты помогают нам планировать ремонт, заказывать спецтехнику и материалы, что позволяет избегать простоев и снижать потери», - рассказал Олег Некрасов. Коэффициент использования спецтехники в компании удалось довести до 95%.
Однако постоянная проверка каждого действия ИИ-агента может свести на нет его преимущества в скорости и масштабируемости. Контроль и аудит во многих случаях также можно автоматизировать, оставив за человеком функцию арбитража – оценку необходимости изменений в процессе и оправданности потенциальных затрат.
Ещё одним важным условием является качество корпоративных данных. Ирина Попова, управляющий директор и собственник New Level Business, член совета директоров по цифре и академический директор программы «Построение системы управления бизнесом на основе данных и ИИ» Школы управления Сколково, подчеркнула, что наличие больших объёмов информации ещё не гарантирует готовность компании к использованию автономных агентов.