- Если раньше машиночитаемой была только структурированная, качественная информация, то сейчас это уже не важно - практически любые данные так или иначе понятны мощным моделям. Важно правильно описать процессы. Поэтому, наверное, следует делать так: сначала - сборка агента, который детализирует правила, а потом его постепенное и последовательное обучение, - рассуждает директор по цифровой трансформации "Газпром нефти" Олег Третьяк.

Выступая на Промышленно-энергетическом форуме TNF в Тюмени, спикер признался, что компания вряд ли отдаст ИИ-агентам весь спектр задач, во всяком случае не в обозримом будущем.

- Они быстро работают там, где подразумевается большая вариативность и сценарность, например, в добыче. Но систематизация и анализ документов нейросетью - далеко не конечный результат работы. Принимает решение всегда человек - мы доверяем только такому финалу. Люди и агенты по-разному относятся к правилам: ИИ в три шага обойдет их по принципу "вижу цель - не вижу препятствий", а основная масса людей поступит по-другому, - заключил Третьяк.

И.о. директора по информационным и цифровым технологиям "Росатома" Евгений Гаранин и вовсе нарисовал фатальную картину:

Компании быстро получат экономический эффект от внедрения ИИ-агентов, когда возьмут в работу частотные сценарии, то есть регулярно повторяющиеся бизнес-задачи, а не сложные процессы

- Только представьте, что атомной станцией управляет ИИ: сложно и страшно, пожалуй. Когда в процессах главенствует нейросеть, на другом конце цепочки обязательно нужен человек, который, условно, нажмет красную кнопку. Чтобы не случилось непредвиденного события, в нашей отрасли необходимо сначала заниматься актуализацией нормативки, а уже потом автоматизацией и внедрением ИИ-агентов. Со временем с ростом точности их работы число нажатий на кнопку будет все меньше, и специалист займется другими задачами. Агентов много, и разных, но мы все-таки им не особо доверяем, хотя и видим потенциал, - поделился своим видением эксперт.

Кстати, в атомной корпорации все же взялись разработать ИИ-агента, который займется формированием техзаданий.

- ТЗ написать непросто. Наши айтишники создают их по 300-500 в год. Мы посчитали эффективность внедрения цифрового помощника: только в одном дивизионе экономия составит 1,3 миллиарда рублей примерно за десять лет. Мы хотим получить результат, но для этого необходим инфобез в полном объеме, - добавил Гаранин.

Директор департамента управления комплексными проектами МТС Павел Подколзин подсветил нетривиальную проблему в использовании ИИ, когда у самой компании не хватает интеллектуальных сил.

- Стандартные агенты - помощники юристов, инженеров, продавцов - призваны подбирать решения под конкретные задачи или анализировать большой массив данных. Специалист задает им контекст и регламенты, и потом ему остается только подтвердить или опровергнуть конечный результат. Когда на всю корпорацию 10-15 отраслевых экспертов, при этом экспертизой нужно делиться с 70 регионами с разными условиями, это очень сложно, - считает Подколзин.

Директор центра технологического бизнеса Сбербанка Андрей Кутуков уверен, что компании быстро получат экономический эффект от внедрения ИИ-агентов, когда возьмут в работу частотные сценарии, то есть регулярно повторяющиеся бизнес-задачи, а не сложные процессы. Вот тогда пользователи преодолеют скептицизм.

- Чтобы твой агент был успешным, максимально четко опиши для него правила. У каждого работника ведь есть должностная инструкция, такая же нужна ИИ. Не менее важны для него контекст, данные и инструменты для выполнения задач, - отметил Кутуков.

Руководитель "УльтимаТек" Павел Растопшин говорит, что растить агентов нужно только в привязке к платформам управления и сохранения производственных данных. Он предложил коллегам несколько рабочих сценариев использования ИИ. Во-первых, автопроектирование новых дорог и месторождений - подобными цифровыми помощниками уже пользуется ряд нефтегазовых компаний, и дело спорится с троекратным ускорением. Во-вторых, создание смет: ИИ расшифрует чертеж, по нормативам и справочникам подберет все материалы и комплектующие, после чего сформирует итоговую ведомость. В-третьих, техкарты для ремонтов.

- Агенты также способны расшифровывать старые геологические карты и пытаться искать новые месторождения. Все это реальные кейсы, которые не отрывают нас от производства, - заключил Растопшин.

Раз современные агенты легко и непринужденно толкуют разнообразные данные, почему число нерешенных задач в ТЭК не уменьшается? Таким вопросом задается директор по цифровым и информационным технологиям "СИБУРа" Антон Рубенчик. Ринат Гимранов, начальник управления информационных технологий "Сургутнефтегаза", считает, что это возможно лишь с применением композиционной модели управления - одновременно человекоцентричной и механической.

- Агент никогда не узнает, что в голове у человека. А где человек, если помните, там свобода. Так что надо заниматься развитием интеллектуального капитала в целом, - подчеркнул он.