Что умеют ИИ-агенты в промышленности

О том, как применять ИИ-агенты на производстве и барьерах их внедрения, а также как выстроить безопасную архитектуру умного решения внутри корпоративного контура, рассказывает руководитель направления «Разведка и добыча» компании ООО «АксТим» (бренд Axenix) Сергей Витяев.

Революция ИИ-технологий

Промышленные компании традиционно внедряют новые технологии с большой осторожностью, так как цена ошибки в производстве слишком высока. Тем не менее применение систем на базе искусственного интеллекта в отрасли уже стало основой для технологического развития. Компьютерное зрение позволяет контролировать соблюдение норм промышленной безопасности, а также помогает следить за использованием средств индивидуальной защиты и оптимизировать технологические режимы контроля качества продукции. Системы предиктивной аналитики прогнозируют отказы оборудования, что заметно сокращает число простоев и объём затрат на внеплановый ремонт.

Эти ИИ-инструменты уже сейчас приносят промышленным компаниям осязаемый экономический эффект, снижают аварийность, уменьшают затраты на инспекции труднодоступных объектов и продлевают срок службы дорогостоящих активов.

За последние несколько лет большие языковые модели (LLM) совершили качественный скачок в развитии. Построенные на LLM приложения генеративного ИИ через цифровых помощников (ГенИИ) выполняют многошаговые задачи, работают с документами, поддерживают осмысленный диалог с пользователем, в отличие от классических моделей машинного обучения, которые в основном работают с данными и выдают компиляцию из накопленных сведений.

ГенИИ усиливает возможности специалистов: берёт на себя обработку больших объёмов информации, синтез выводов и формулирование текстов, выполняет рутинную работу с документами, высвобождая больше времени на принятие обоснованных решений. По наблюдениям «АксТим» , благодаря применению ГенИИ время, затрачиваемое на сбор и очистку данных, может сократиться до 30%, на формирование отчётов — до 20%, а на поддержку инженерного анализа — до 40%, что напрямую сказывается на скорости реагирования предприятия на изменения рынка.

По данным экспертов, в 2025 году российский рынок ГенИИ вырос почти в пять раз и достиг 58 млрд рублей. По нашим оценкам, более половины промышленных компаний уже начали апробировать подобные решения, запустив как минимум один пилотный проект.

На завоевание рынка интернету и смартфонам потребовалось 10–15 лет, ГенИИ прошёл этот этап менее чем за 3 года. Сейчас мы видим переход от простых языковых моделей к мультимодальным LLM, которые «понимают» и текст, и картинку, и голос одновременно.

Особенности интеграции ИИ-агентов в корпоративную архитектуру

Интеграция ИИ-агентов в корпоративную архитектуру может столкнуться с рядом ограничений. Во-первых, для эффективной работы ИИ-модель должна учитывать специфику предприятия, его оборудования и технологических процессов. Однако требования корпоративной безопасности запрещают загружать конфиденциальные данные о производстве, контрактах и регламентах в публичные сервисы в чистом виде. Поэтому ИИ-решения обычно разворачивают в закрытом контуре, дополняют корпоративной базой знаний и создают удобные интерфейсы, доступные пользователям без навыков программирования. Такой подход позволяет избежать потенциального риска утечки чувствительных данных, а также обеспечить соответствие бизнес-процессов внутренним регламентам компании.

Интеграция ИИ-решений в корпоративную архитектуру может проходить на четырёх уровнях. Первый — базовый ИИ-ассистент, построенный на чистой большой языковой модели, которая хорошо справляется с общими задачами (переводом текстов или подготовкой основного набора документов), но не имеет доступа ко внутренней информации компании.

Следующий уровень — дополненная поиском генерация (RAG), когда ИИ-ассистент получает доступ к внутренним регламентам, архивам и отчётам компании, самостоятельно находит нужный документ и даёт ссылку на первоисточник. Это заметно снижает риск ошибок и позволяет создавать специализированных интеллектуальных помощников для разных направлений от производства до закупок.

Третий уровень интеграции — ИИ-аналитик данных, с которым пользователь общается и описывает задачу простыми словами. Например: «Покажи динамику простоев оборудования по цехам с начала года и выдели аномалии». Система самостоятельно формирует SQL-запросы к базам данных, строит графики и готовит краткие выводы. Пользователю достаточно чётко сформулировать запрос.

Самый высокий уровень интеграции — агентные ИИ-системы. Это автономные ИИ-помощники, которые могут выполнять задачи без участия человека и использовать внешние инструменты. Например, ИИ-агент автоматически выявляет аномалии, диагностирует причину отказа и самостоятельно формирует наряд-заказ в ERP-системе, привязывая его к складским запасам запчастей. Как «цифровой напарник» инженера, ИИ-агент на основе логов и регламентов предлагает решение нештатных ситуаций в реальном времени. Именно на этом уровне генеративный ИИ проявляет свою главную силу и выступает оркестратором, который связывает разрозненные системы, данные и пользователей в единую цепочку действий. Однако агентные системы эффективны, когда они заточены под конкретную задачу, а не пытаются быть универсальным решением для всего.

Преимущество платформенного подхода

Независимо от выбранного уровня интеграции, при внедрении ИИ-агентов по отдельности, в рамках отдельных проектов, возникает риск «лоскутной автоматизации». Каждый новый агент может потребовать собственной инфраструктурной обвязки, уникальных интеграций и отдельных протоколов безопасности. Со временем это приводит к накоплению технического долга: разрозненные точки управления, дублирование усилий по подключению к корпоративным системам и усложнение общей архитектуры. В результате, по мере роста числа ИИ-агентов, совокупная стоимость владения (TCO) может расти непропорционально, а управляемость ИТ-ландшафтом — снижаться.

Платформенный подход к интеграции ГенИИ предлагает стратегическое решение этой проблемы. Он основан на создании единой управляемой среды, которая служит фундаментом для всех ИИ-агентов, используемых в компании.

Ключевые преимущества такого подхода:

• Централизованное управление моделями и данными: вместо хаотичного использования разных языковых моделей платформа позволяет применять единую, доверенную LLM (или набор утверждённых моделей) в защищённом контуре. Что ещё важнее, создаётся единая коннекторная шина для доступа к корпоративным системам (ERP, MES и др.). Интеграции настраиваются один раз и затем переиспользуются всеми агентами, что исключает дублирование или искажение данных.
  
• Эффект масштаба: затраты на базовую инфраструктуру, безопасность и интеграции становятся фиксированными. Это позволяет избежать линейного роста расходов при добавлении новых агентов и существенно снизить совокупную стоимость владения в долгосрочной перспективе.
  
• Ускорение развёртывания: ценность платформы раскрывается при запуске второго, третьего и последующих агентов. Поскольку вся «обвязка» — доступ к данным, интеграции, безопасность — уже готова, время вывода в эксплуатацию новых ИИ-решений сокращается в разы. Команды могут сфокусироваться на бизнес-логике агента, а не на решении инфраструктурных задач с нуля.

Преимущества для бизнеса

В заключении отмечу, что генеративный ИИ — это мощный инструмент, который может использоваться практически в любой отрасли промышленности. Его внедрение не преследует целей прямой замены специалистов или существующих производственных систем, а главная ценность заключается в оркестрации разрозненных данных и бизнес-процессов в единую систему.

Важно выбрать надёжную архитектуру решения, обеспечить высокий уровень безопасности данных и сосредоточиться на тех процессах, где рутина отнимает больше всего времени у сотрудников. Тогда ИИ-агенты из интересного эксперимента превратятся в повседневный рабочий инструмент, который поможет руководителям и специалистам сосредоточиться на главном — развитии производства и укреплении позиций компании на рынке.

В российской промышленности уже накоплен опыт применения подобных инструментов. На отдельных производствах искусственный интеллект помогает анализировать миллионы параметров, позволяет выявлять скрытые риски, снизить уровень брака и сократить расходы на обслуживание оборудования. Генеративный ИИ здесь выступает в качестве оркестратора, который помогает объединять различные инструменты и управлять ими, используя естественный язык. Но чтобы эффективно использовать ИИ-агентов и доверять им, нужно время.

В чём именно выражается преимущество тех, кто начинает работать с ГенИИ уже сегодня? Как минимум, в четырёх аспектах:

• опыт работы с ГенИИ — понимание возможностей и ограничений на реальных задачах;
• обученные команды — специалисты, умеющие эффективно формулировать запросы и интегрировать ИИ в процессы;
• отлаженные процессы — вы уже знаете, где ИИ даёт эффект, а где нет;
• готовая инфраструктура — к моменту полной зрелости технологии у вас уже будет фундамент.

Ждать «идеальной технологии будущего» — значит, отдать инициативу конкурентам, которые уже экспериментируют и набирают экспертизу. Можно начать с пилотов уже сейчас: выбрать 2-3 прикладные задачи, где ГенИИ может дать быстрый эффект, и учиться на практике. В таком случае через год у промышленного предприятия будет не теория, а реальный опыт и измеримые результаты.