Подгорнов.Экспертиза

Цикл: Зачем России ИИ? (I часть) Государство и крупный бизнес вкладывают в ИИ миллиарды не из любви к новым технологиям, а за конкретный результат. Этот цикл из пяти материалов показывает, что именно можно купить за эти деньги: от политического контроля до роста производительности в экономике. II. ИИ как экономика производительности: как пойти в рост без дешёвых денег (1) Когда ключевая ставка держится выше 20%, а дефицит рабочей силы работает по всем секторам одновременно, то экономика попадает в ловушку: расти как-то нужно, но привычные рычаги не работают. Дорогой кредит – это значит инвестиции в расширение не окупаются. Людей не хватает - масштабировать производство некем. В этой точке надежда на ИИ уже не просто история про "цифровую трансформацию", а последний доступный драйвер роста производительности. Государство и бизнес вкладываются не в АйТи, как высокую технологию - они покупают рост производительности при сохранении негатива по основным ресурсам. В 2026 году разговоры об ИИ все чаще упираются в дефицит кадров и перераспределение труда. Бизнес и экономисты обсуждают ИИ как способ закрывать часть кадрового разрыва внутри компаний за счёт автоматизации и внутренней мобильности. Т.е. не “уволить всех”, а перестроить процессы и убрать рутину. Это оценочные тезисы, но сам факт их появления в мейнстримной деловой дискуссии важен: ИИ становится ответом на структурную проблему, а не высокотехнологичным "будущим" с презентаций. Где ИИ работает? Промышленность и добыча: предиктивное обслуживание оборудования. Модели анализируют вибрации, температуру, износ и предсказывают поломку за неделю до отказа. Газпром нефть внедряет системы мониторинга буровых установок - алгоритм может показать аномалии раньше, чем их видел человек. Экономия на одной предотвращённой остановке скважины окупает до года затрат на модель. В металлургии ИИ оптимизирует температурные режимы печей - 2-3% экономии энергии на комбинате дают десятки миллионов в год. Логистика: маршрутизация и управление цепочками поставок. Яндекс.Маркет и Ozon используют алгоритмы, которые строят оптимальные маршруты доставки с учётом пробок, приоритетов заказов и загрузки курьеров в реальном времени. Российские железные дороги тестируют системы прогнозирования спроса на грузоперевозки - вместо избыточных составов запускаются только те, что гарантированно загрузятся. Экономия на простое вагонов - это прямое высвобождение капитала. Финансы: антифрод и скоринг. Банки обрабатывают миллионы транзакций в сутки, и каждая мошенническая операция - это убыток. Сбер и Т-Банк уже сейчас используют модели, которые детектируют подозрительные паттерны за миллисекунды: необычная география платежей, нетипичные суммы, цепочки переводов. Скоринговые системы на базе ИИ оценивают кредитоспособность точнее, чем классические модели, снижая долю невозвратов на 10-15%. Государство здесь играет роль не только заказчика, но и архитектора правил. Минцифры продвигает единые стандарты данных, чтобы модели могли обучаться на сопоставимых датасетах. Регуляторные «песочницы» позволяют компаниям тестировать ИИ-решения в контролируемых условиях без риска нарваться на штраф за несоответствие требованиям. Госзаказ на цифровизацию промышленности и логистики де-факто субсидирует внедрение - крупные контракты идут тем, кто внедряет автоматизацию. Telegram Подгорнов в MAX Блог WI