Будущее ОТиПБ через призму трендов развития ИИ

Искусственный интеллект стремительно переходит из категории технологического хайпа в реальный рабочий инструмент. На фоне растущей информационной нагрузки, дефицита кадров и увеличения скорости бизнес-процессов, цифровизация становится естественным и неизбежным этапом развития отрасли. Внимание к технологиям подтверждается на глобальном уровне: Международная организация труда (МОТ) посвящает тематические дни цифровизации, а на государственном уровне формируются стратегии непрерывного обучения. Крупный бизнес уже вводит KPI по внедрению ИИ для топ-менеджмента. В своем выступлении Ринат Фатхутдинов детально рассматривает, как адаптировать процессы охраны труда и промышленной безопасности к новым реалиям, избежав типичных ловушек автоматизации.

Иллюзия волшебной кнопки: почему 95% ИИ-проектов не дают эффекта

Несмотря на то, что 97% крупных компаний заявляют о внедрении или планировании ИИ-инициатив, лишь половина видит в них реальную ценность. Опираясь на исследования бизнес-школы Сколково, спикер отмечает, что подавляющее большинство корпоративных проектов в сфере искусственного интеллекта завершаются на стадии пилота или не приносят бизнес-результата.

Проблема кроется не в самих технологиях, а в фундаментальных процессных ошибках:

• Отсутствие культуры работы с данными. В отличие от финтеха, где информация является основным продуктом, производственные компании часто не имеют выстроенной системы сбора и хранения качественных данных. Без стандартизированной базы алгоритмам не на чем обучаться.
• Автоматизация ради автоматизации. Попытки внедрить алгоритмы во все процессы подряд без предварительного аудита и ранжирования приводят к оцифровке хаоса.
• Разрыв между IT и производством. Отсутствие владельцев процессов и четких метрик со стороны профильных подразделений приводит к созданию нежизнеспособных продуктов, оторванных от реальности.

Роль «брокеров знаний» в цифровизации ОТиПБ

Специалисты IT-отделов не знают ежедневных «болей» инженеров по охране труда. Для успешного внедрения технологий компаниям критически необходимы «брокеры знаний» — проактивные амбассадоры внутри самих подразделений ОТиПБ. Это специалисты, которые глубоко понимают специфику производственных процессов, готовы изучать новые инструменты и могут перевести требования бизнеса на язык, понятный разработчикам. Именно они помогают преодолеть барьер отторжения инноваций на местах и связать технологию с реальной задачей.

Практические кейсы: от провалов к снижению трудозатрат

В выступлении разобран ряд контрастных примеров из корпоративной практики. Неудачные сценарии всегда связаны с игнорированием реальных потребностей пользователей. Например, когда нефтяная компания внедряет корпоративную модель, которая справляется с задачами хуже доступных нейросетей (таких как DeepSeek), сотрудники просто отказываются ей пользоваться. Другая крайность — разработка IT-решений в вакууме, когда производственники даже не подозревают о существовании созданного для них продукта.

Успешные кейсы строятся на вовлечении и поэтапном масштабировании. В одной из добывающих компаний был создан безопасный внутренний аналог ChatGPT. Инструмент интегрировали с корпоративными учетными системами и технологиями роботизации процессов (RPA). Результатом стало снижение трудозатрат на рутинные интеллектуальные задачи на 20%.

Главный управленческий вывод заключается в соблюдении трехэтапной модели: сначала массовое обучение персонала и снятие страхов перед технологией, затем реализация и точный расчет одного успешного пилотного проекта, и только после этого — масштабирование успешного опыта на всю компанию.

Что вы узнаете из этого выступления

• Почему большинство корпоративных проектов по внедрению ИИ терпят неудачу и как не попасть в эту статистику?
• Кого называют «брокерами знаний» и почему без них невозможна эффективная цифровизация охраны труда?
• Как безопасно использовать генеративные нейросети в корпоративном контуре добывающих и производственных компаний?
• С каких трех шагов необходимо начинать интеграцию искусственного интеллекта в работу HSE-подразделения, чтобы получить измеримый результат?