До сих пор «искусственный интеллект» в промышленности ассоциировался в основном с прогнозной аналитикой, компьютерным зрением для контроля качества или оптимизацией логистических цепочек. Эти технологии анализировали существующие данные для улучшения решений. Генеративный ИИ представляет собой качественный скачок: он не анализирует, а создает. Его способность генерировать новые проекты, код, инструкции, симуляции и диалоговые интерфейсы открывает двери в область, которая ранее была исключительной прерогативой человека — область творчества и инженерной эвристики. Готовность компаний, скорее всего, фокусируется на нескольких высокоэффективных направлениях. GenAI может революционизировать этап концепции. Алгоритмы, обученные на тысячах успешных чертежей, патентах и данных о материалах, способны за часы сгенерировать десятки вариаций детали, оптимизированной по весу, прочности и стоимости, предложить новые композитные структуры или эффективные формы теплообмена. Это ускоряет итерации и снижает порог для инноваций. Создание и «жизнь» цифровых двойников становятся проще. GenAI может генерировать реалистичные сценарии нагрузок, аварийных ситуаций или износа, обогащая симуляции данными, которых нет в исторических записях. Это позволяет проводить стресс-тесты в виртуальной среде, предотвращая дорогостоящие реальные поломки. Автогенерация кода для промышленных контроллеров (ПЛК), роботов и систем SCADA на основе текстового описания техпроцесса — это огромный выигрыш в скорости и снижении числа человеческих ошибок. Также GenAI может создавать персонализированные инструкции по ремонту и обслуживанию для инженеров прямо на месте. Помимо аналитики, GenAI может моделировать бесчисленные сценарии сбоев, предлагая креативные пути реконфигурации цепочек в режиме реального времени, генерировать контракты или коммуникационные материалы. Создание гиперактуальных тренажеров и симуляторов для операторов сложных установок, где ИИ генерирует нестандартные аварийные ситуации для отработки навыков. Готовность почти 50% компаний обусловлена конвергенцией нескольких факторов - снижение порога входа; давление конкуренции, а также накопление данных. «Таким образом, показатель в 50% — это скорее показатель сформировавшегося стратегического консенсуса о неизбежности и потенциале технологии, чем свидетельство массовой практической реализации. Промышленность стоит на пороге «пилотного бума». В ближайшие 1-3 года мы увидим сотни ограниченных экспериментов, которые будут тестировать не столько технологию как таковую, сколько способность компаний создать эффективные рамки для ее применения: этические руководства, системы валидации, модели киберзащиты и программы переобучения персонала. Победителями в этой гонке окажутся не те, кто первым подключится к ChatGPT, а те, кто сумеет органично вплести генеративный ИИ в ткань своих производственных процессов, сохранив и усилив человеческий экспертный контроль. Это момент, когда промышленная мощь начинает сочетаться с искусственным творчеством, и от того, насколько мудро мы выстроим этот симбиоз, зависит будущее не только отдельных корпораций, но и устойчивости глобальной производственной системы в целом. Готовность — это только первый, хотя и невероятно важный, шаг в долгом и сложном путешествии», - комментирует эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Александр Калашников.
