Искусственный интеллект должен работать на предприятиях: в Алтайском крае определили первые шаги к внедрению ИИ в промышленности

7 октября 2026 года в Барнауле состоялась стратегическая сессия «Практическое применение искусственного интеллекта», объединившая руководителей промышленных предприятий Алтайского края и экспертов в области цифровых технологий. Главный вопрос встречи был предельно конкретным: как превратить возможности искусственного интеллекта в реальные инструменты повышения эффективности производства и управления бизнесом.

Организаторами выступили Союз промышленников Алтайского края, Алтайское отделение Сбербанка и Алтайский государственный технический университет им. И. И. Ползунова, на площадке которого прошла встреча.

С приветственными словами к участникам стратегической сессии обратились ректор Алтайского государственного технического университета им. И. И. Ползунова Андрей Михайлович Марков, исполнительный директор Союза промышленников Алтайского края Виктор Алексеевич Мещеряков и управляющий Алтайским отделением Сбербанка Иван Александрович Шешиков. Они подчеркнули актуальность практического внедрения искусственного интеллекта, его растущее значение для развития промышленности и экономики региона, а также важность объединения усилий предприятий, научно-образовательного сообщества и технологических партнёров для освоения современных цифровых решений.

Участникам представили российские и международные примеры применения ИИ, интеллектуальных помощников для инженерных и производственных служб, системы контроля качества, инструменты прогнозирования и платформы ИИ-агентов, способных выполнять сложные рабочие задачи.

Но главное значение встречи выходит за пределы представленных технологий. Стратегическая сессия стала первым этапом совместной работы, результатом которой должно стать практическое внедрение искусственного интеллекта на предприятиях региона.

Организаторы намерены перейти от знакомства с возможностями нейросетей к их использованию в повседневной работе, оценке результатов и распространению успешного опыта среди участников Союза промышленников.

От обсуждения возможностей – к конкретным решениям

Ещё недавно разговор об искусственном интеллекте на промышленном предприятии зачастую начинался с вопроса: зачем он нужен производству?

Сегодня этот вопрос постепенно меняется. Руководителей интересует, где именно ИИ способен принести пользу, сколько времени и ресурсов потребуется для его внедрения, какие результаты можно получить и как избежать дорогостоящих ошибок.

Возможности применения уже охватывают самые разные направления. На производстве интеллектуальные системы могут выявлять дефекты изделий, анализировать работу оборудования, прогнозировать неисправности и помогать технологам. В отделах снабжения – сравнивать предложения поставщиков, проверять документы и готовить аналитические отчёты. В финансовых и юридических службах – искать расхождения в договорах, контролировать исполнение обязательств и обрабатывать большие объёмы информации.

При этом технология сама по себе ещё не гарантирует результата. Предприятию необходимо определить подходящую задачу, подготовить данные, выбрать решение, организовать его применение и проверить экономический эффект.

Именно такой подход был заложен в основу стратегической сессии. Инициатива её проведения получила развитие на заседании Правления Союза промышленников Алтайского края 16 сентября 2026 года. Предложение представил управляющий Алтайским отделением Сбербанка Иван Александрович Шешиков. Идея возникла в ходе обсуждения возможностей использования ИИ с председателем Правления Союза Юрием Вениаминовичем Шамковым.

Уже тогда было предложено не ограничиваться разовым мероприятием. Следующим шагом должна стать работа с группой заинтересованных предприятий, которые смогут проверить новые инструменты в собственных производственных и управленческих процессах.

АлтГТУ: искусственный интеллект становится частью инженерного будущего

Открывая обсуждение перспектив применения искусственного интеллекта, ректор АлтГТУ Андрей Михайлович Марков обратил внимание на стремительные изменения, которые современные цифровые технологии привносят в промышленность, инженерную деятельность и систему подготовки специалистов.

Он напомнил, что 2026 год в университете объявлен годом искусственного интеллекта, подчеркнув возрастающее значение этих технологий для современной промышленности. ИИ уже выходит за рамки экспериментальных разработок и становится инструментом, который способен помогать инженерам, технологам, конструкторам, экономистам и управленцам.

Для технического университета такое направление имеет особое значение. Современный специалист должен владеть традиционными инженерными знаниями и одновременно понимать возможности новых цифровых инструментов. При этом практическое применение искусственного интеллекта требует тесной связи образования, науки и реального производства.

Предприятия могут формулировать задачи, возникающие в повседневной работе. Университет – участвовать в поиске научных и инженерных решений, подготовке специалистов и развитии необходимых компетенций. Технологические компании – предлагать инструменты и опыт внедрения. Такое взаимодействие создаёт основу для того, чтобы современные разработки быстрее находили применение в экономике Алтайского края.

Виктор Мещеряков: «Изучать искусственный интеллект и начинать внедрять его необходимо уже сегодня»

Одним из важных выступлений стратегической сессии стало обращение исполнительного директора Союза промышленников Алтайского края Виктора Алексеевича Мещерякова.

Он обратил внимание руководителей предприятий на то, что искусственный интеллект уже рассматривается на государственном уровне как одно из стратегических направлений развития экономики, промышленности, образования и других сфер деятельности. Речь идёт о долгосрочных изменениях, которые будут затрагивать производительность труда, организацию бизнес-процессов, подготовку кадров и конкурентоспособность предприятий.

В апреле 2026 года Президент России Владимир Путин провёл совещание по вопросам развития искусственного интеллекта, на котором поставил задачу обеспечить широкое применение ИИ-технологий к 2030 году, в том числе в экономике и образовании. Правительству совместно с регионами было поручено сформировать национальный план внедрения искусственного интеллекта.

26 июля 2026 года подписан Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Он регулирует отношения в сфере разработки, внедрения и применения больших фундаментальных моделей ИИ, устанавливает основные принципы регулирования, предусматривает меры поддержки разработчиков суверенных и национальных моделей и другие положения. Основная часть закона вступила в силу 1 сентября 2026 года, для ряда норм предусмотрен более поздний срок.

Ещё одним важным шагом стала подготовка национального плана внедрения ИИ на 2027–2030 годы. Проект плана охватывает 16 отраслей и предусматривает более 170 федеральных проектных показателей, за достижение которых предполагается закрепить ответственность 32 ведомств. Документ получил одобрение профильной правительственной подкомиссии и должен пройти дальнейшее рассмотрение.

Эти события показывают, что развитие искусственного интеллекта постепенно переходит от отдельных инициатив к системной государственной и отраслевой работе.

По мысли Виктора Мещерякова, предприятиям Алтайского края необходимо учитывать эти изменения уже при планировании своего развития.Особое внимание в выступлении было уделено необходимости менять отношение к новым технологиям.

Для внедрения ИИ необязательно сразу запускать масштабный и дорогостоящий проект. Во многих случаях достаточно внимательно посмотреть на ежедневную работу подразделений и определить операции, которые отнимают у сотрудников значительное время. Подготовка типовых документов, обработка информации, анализ производственных показателей, работа с договорами, закупками и отчётностью – всё это возможные направления для первых шагов. Небольшой, правильно организованный проект может помочь руководителю понять возможности технологии, выявить ограничения и принять обоснованное решение о дальнейшем внедрении.

Отдельный вопрос – готовность руководителей и специалистов постоянно учиться. ИИ-инструменты развиваются быстро. Способы их применения, которые ещё недавно казались экспериментальными, становятся доступными для повседневного использования. Поэтому предприятиям необходимы сотрудники, способные грамотно ставить задачи интеллектуальным системам, проверять результаты и использовать полученную информацию.

В этом отношении особенно важно участие первых лиц компаний. Если руководитель воспринимает ИИ исключительно как дело программистов, новые инструменты рискуют остаться внутри отдельного подразделения. Когда руководство видит конкретную производственную или управленческую задачу, появляется возможность организовать полноценную работу.

Виктор Мещеряков отметил:

«У Алтайского края сильная промышленность, хорошие инженерные школы, опытные руководители и квалифицированные специалисты. И наша задача – дать этим людям современные инструменты, которые помогут работать эффективнее.

Союз промышленников готов объединять предприятия, помогать обмениваться опытом и выстраивать взаимодействие с теми, кто уже занимается разработкой и внедрением искусственного интеллекта. Очень важно, чтобы сегодняшняя встреча получила продолжение в конкретных делах и результатах на наших предприятиях».

Главная мысль выступления Виктора Мещерякова заключалась в том, что освоение искусственного интеллекта необходимо начинать с практики, не дожидаясь, пока новые подходы окончательно станут отраслевым стандартом. Причём это относится ко всей экономике: промышленности, сельскому хозяйству, строительству, торговле, сфере услуг и управлению.

Для Союза промышленников Алтайского края такая работа становится новым направлением поддержки предприятий – через обмен знаниями, взаимодействие с технологическими партнёрами и организацию совместных проектов.

В заключении, Виктор Алексеевич поблагодарил орагазаторов:

«Хочу отдельно поблагодарить управляющего Алтайским отделением Сбербанка Ивана Александровича Шешикова и ректора Алтайского государственного технического университета Андрея Михайловича Маркова за инициативу, поддержку и организацию нашей сегодняшней встречи.

Мы собрались в очень правильное время, когда интерес к искусственному интеллекту необходимо переводить в конкретные действия. Особенно ценно, что Сбер готов делиться своими технологиями и практическим опытом, а наш ведущий технический университет активно включается в эту работу.

Уверен, что такое сотрудничество принесёт реальную пользу промышленным предприятиям Алтайского края. Надеюсь, сегодняшняя встреча станет началом большой совместной работы, результаты которой мы сможем увидеть непосредственно на наших предприятиях».

Исполнительный директор Союза промышленников Алтайского края Виктор Мещеряков во время выступления. Желательно использовать крупный план, отражающий живое обращение к аудитории.

Сергей Денисихин: промышленности нужны работающие решения, а не бесконечные эксперименты

Практическую часть сессии открыл Сергей Денисихин, руководитель направления Центра ИИ-решений для B2B ПАО Сбербанк.

Его доклад был посвящён международному и российскому опыту внедрения генеративного искусственного интеллекта в промышленности, с особым вниманием к машиностроению и инженерным процессам. Один из принципиальных вопросов, поднятых в представленных материалах, – почему перспективные ИИ-проекты нередко так и остаются на стадии эксперимента.

Создать демонстрационную версию программы недостаточно. Она может успешно работать на специально подготовленных данных, но оказаться неготовой к реальным условиям предприятия. Причины могут быть самыми разными: отсутствие качественной информации, сложности подключения к существующим системам, нехватка квалифицированных сотрудников, высокие расходы на эксплуатацию или невозможность убедительно рассчитать экономический эффект.

Поэтому промышленное внедрение ИИ требует комплексного подхода. Предприятие должно понимать, какую задачу решает новая система, как она будет взаимодействовать с оборудованием и информационными системами, кто станет отвечать за её эксплуатацию и каким образом будет измеряться результат.

Когда искусственный интеллект помогает инженеру

В презентации Сергея Денисихина были представлены направления, которые особенно интересны машиностроительным предприятиям.

Интеллектуальный помощник технолога способен работать с технической документацией и помогать формировать технологический процесс изготовления детали, включая маршрутную карту и перечень необходимого оборудования. В материалах приведены сведения о пилотных проектах с участием «Технодинамики», «Тяжмаша» и ОДК. В частности, рассматривается интеграция таких решений с отечественной системой технологической подготовки производства АСКОН ВЕРТИКАЛЬ. Для предприятия практическая ценность подобного подхода заключается в ускорении подготовки документации и сокращении времени, которое специалисты тратят на повторяющиеся операции.

ИИ-помощник конструктора может поддерживать задачи обратного проектирования: анализировать информацию о готовом изделии и помогать восстанавливать его цифровую модель. Это особенно актуально при модернизации оборудования, восстановлении конструкторской документации и работе с изделиями, для которых исходные цифровые модели отсутствуют либо требуют серьёзного обновления. При этом инженер сохраняет ответственность за правильность расчётов, допуски, соответствие стандартам и окончательное техническое решение.

Оборудование само подскажет, где возникает проблема

Ещё одно направление – интеллектуальное обслуживание промышленного оборудования.

В презентации был рассмотрен подход, при котором ИИ анализирует данные датчиков, производственных систем и истории ремонтов, помогает выявлять причины простоев и формирует рекомендации для технических специалистов. В числе примеров – взаимодействие Сбера с компанией Piklema, разрабатывающей решения для управления промышленными процессами.

Практический смысл подобных систем понятен любому руководителю производства. Если неисправность выявлена до того, как оборудование полностью остановилось, появляется возможность заранее спланировать обслуживание, снизить риск аварийного простоя и избежать дополнительных расходов. А если система помогает быстрее установить причины повторяющихся остановок, предприятие получает данные для изменения организации работы.

Именно здесь искусственный интеллект способен стать инструментом повышения производительности – при условии качественных исходных данных и грамотного внедрения.

Сергей Елфимов: от контроля брака до прогнозирования поломок

Сергей Елфимов, директор по развитию ИИ-решений для бизнеса, представил широкий спектр направлений, в которых технологии машинного обучения, компьютерного зрения и интеллектуального анализа информации могут приносить практическую пользу.

В представленных материалах EvoAI содержались примеры применения технологий в промышленности, строительстве, агропромышленном комплексе, логистике и корпоративных службах. Особенность этих решений в том, что большинство задач уже хорошо знакомы предприятиям. Новые инструменты меняют способы их выполнения, помогают ускорить работу и повысить точность контроля.

Компьютерное зрение: контроль качества на новом уровне

Одно из наиболее наглядных направлений применения ИИ – компьютерное зрение. Система получает изображения с камер, анализирует их и выявляет заранее определённые признаки дефектов. Например, при контроле качества лакокрасочных покрытий интеллектуальная программа способна находить царапины, включения и другие отклонения, фиксировать их расположение и формировать электронный отчёт.

В презентации приведён пример решения для производственного контроля окрашенных деталей, предусматривающего обнаружение мелких дефектов и регистрацию результатов проверки. Практический эффект такого подхода – возможность организовать сплошной контроль продукции, быстрее выявлять причины брака и получать объективную статистику качества.

Другой пример – контроль пайки электронных плат. Компьютерное зрение помогает обнаруживать отсутствие компонентов, дефекты соединений и другие отклонения непосредственно на производственном участке. Аналогичные технологии могут использоваться для выявления дефектов упаковочных материалов, контроля геометрии изделий и сортировки продукции.

Прогнозирование неисправностей и оптимизация производства

Отдельное направление – машинное обучение, которое анализирует накопленные данные и выявляет закономерности. Например, система прогнозирования поломок оборудования может учитывать показания датчиков, температуру, вибрацию, электрические параметры и историю неисправностей.

Если алгоритм обнаруживает признаки ухудшения состояния оборудования, специалисты получают предупреждение и могут проверить проблему до возникновения серьёзного отказа. Оператор задаёт необходимые характеристики готовой продукции, а система помогает определить подходящие настройки оборудования.

Подобные решения способны уменьшать зависимость качества продукции от ручного подбора параметров и ускорять переналадку производственных линий.

Искусственный интеллект полезен и за пределами цеха

Возможности ИИ распространяются на энергетику, снабжение, документооборот и логистику. Система прогнозирования энергопотребления может помогать определять периоды повышенной нагрузки и планировать работу энергоёмкого оборудования.

Интеллектуальный помощник способен извлекать информацию из договоров и спецификаций, сравнивать версии документов, находить изменения и помогать сотрудникам быстрее выполнять проверку.

Для промышленного предприятия ценность таких решений определяется конкретными условиями: объёмом обрабатываемых данных, стоимостью ошибок, трудоёмкостью операций и возможностью включить программу в существующий рабочий процесс.

Сергей Князев: ИИ-агенты становятся цифровыми помощниками целых подразделений

Особый интерес для предприятий представляет технология ИИ-агентов. Её возможности раскрыл Сергей Князев, коммерческий директор компании «Салют для бизнеса», представивший платформу GigaCowork.

Чтобы понять значение этого направления, достаточно сравнить два подхода. Обычный ИИ-помощник отвечает на вопросы человека, помогает писать тексты, анализировать документы и находить информацию. ИИ-агент способен выполнять последовательность связанных действий для решения поставленной задачи.

К примеру, сотрудник отдела снабжения поручает ему подготовить сравнительный анализ поставщиков. Для выполнения задания агент может найти информацию, собрать коммерческие предложения, проверить комплектность документов, сопоставить условия и подготовить итоговую таблицу. При этом окончательное решение о выборе поставщика остаётся за ответственным сотрудником.

GigaCowork: работа с корпоративными данными и системами

В презентации Сергея Князева GigaCowork представлен как российская платформа ИИ-агентов для корпоративных задач.

Её возможности включают создание цифровых помощников под различные рабочие роли, обработку документов, подготовку отчётов и взаимодействие с корпоративными информационными системами.

Для предприятий это принципиальный момент: интеллектуальный помощник становится значительно полезнее, когда он может работать с разрешёнными ему данными компании и учитывать реальные бизнес-процессы. Важное условие – разграничение доступа, контроль выполняемых действий и сохранение ключевых управленческих решений за человеком.

Закупки: от нескольких часов ручной работы к готовому анализу

В числе представленных сценариев – автоматизация закупочной деятельности. Агент анализирует предложения поставщиков, сопоставляет условия, проверяет документы, формирует сравнительную таблицу и пояснительную записку.

Разумеется, фактическая экономия времени зависит от сложности задачи, доступности исходных данных и необходимости проверки результата. Но даже частичная автоматизация повторяющихся закупочных операций может высвободить рабочее время специалистов для переговоров, оценки рисков и принятия решений.

Контроль топлива: поиск потерь с помощью данных

Другой пример особенно интересен предприятиям, имеющим собственную технику и транспорт. ИИ-агент анализирует данные системы мониторинга, сопоставляет расход топлива с изменениями его уровня и выявляет события, требующие дополнительной проверки.

В представленном кейсе время подготовки аналитики сократилось с десяти часов ручной работы до двадцати минут обработки агентом. Приведён пример выявления потенциальных потерь топлива на сумму 75 тысяч рублей за месяц на одну единицу техники.

Такие показатели относятся к конкретному представленному сценарию и не являются гарантированным результатом для любого предприятия. Но они хорошо показывают, почему интеллектуальный анализ данных способен иметь прямое экономическое значение.

Финансовый контроль и бухгалтерия

Ещё одна перспективная область – проверка документов. ИИ-агенты могут сопоставлять договоры с данными бухгалтерского учёта, анализировать закрывающие документы, обнаруживать расхождения и формировать сводные отчёты.

В представленных примерах ручная проверка комплекта документов занимает от трёх до восьми часов, тогда как подготовка автоматизированной сверки возможна за минуты. Задача человека при этом не исчезает. Специалист проверяет обнаруженные отклонения, оценивает их значение и принимает необходимые решения.

Главная идея выступления Сергея Князева заключалась в переходе от использования отдельных ИИ-инструментов к системной организации работы, в которой цифровые помощники берут на себя часть повторяющихся операций.

Это позволяет постепенно изменять работу не одного сотрудника, а целых подразделений: снабжения, бухгалтерии, финансов, логистики, кадровой службы и управления производством.

Видеосюжет ОТВС

Что искусственный интеллект может дать предприятиям Алтайского края

Представленные на сессии решения различаются по сложности, стоимости и требованиям к исходным данным. Но их объединяет общая идея: искусственный интеллект должен решать конкретные задачи бизнеса.

Для одного предприятия главным результатом может стать сокращение простоев оборудования. Для другого – уменьшение производственного брака. Для третьего – ускорение подготовки документов и повышение точности управленческой информации. Для четвёртого – снижение потерь в снабжении, логистике и эксплуатации техники.

Причём речь идёт не только о крупных компаниях, располагающих собственными ИТ-службами. Небольшим и средним промышленным предприятиям также доступны решения, которые можно постепенно внедрять в отдельных подразделениях, начиная с ограниченного числа пользователей и понятной задачи.

Однако важно учитывать, что внедрение ИИ требует организационной подготовки. Если предприятие не располагает достоверными данными, не понимает, как устроен рабочий процесс, или не определило ответственного за результат, даже современная программа может оказаться бесполезной.

Первым шагом должна стать оценка реальных потребностей предприятия.

С чего руководителю предприятия начать внедрение ИИ

Главный практический вывод стратегической сессии можно сформулировать достаточно просто: начинать нужно с задачи, которая действительно существует на предприятии.

Для первых проектов полезна следующая последовательность действий.

1. Найти трудоёмкий процесс. Посмотреть, где сотрудники регулярно тратят много времени на повторяющиеся действия: подготовку документов, поиск информации, сверку данных, контроль качества или составление отчётов.
2. Определить измеримый результат. Зафиксировать, сколько времени работа занимает сейчас, какие ошибки возникают, сколько обходятся простои или потери и что должно измениться после внедрения.
3. Проверить данные и условия работы. Убедиться, что информация доступна, достаточно качественна, а её использование соответствует требованиям информационной безопасности.
4. Запустить ограниченный пилотный проект. Проверить решение на конкретной задаче, сохранив контроль со стороны специалистов.
5. Сравнить результат и принять решение. Оценить затраты, точность, экономию времени и готовность системы работать в реальных условиях. Только после этого определять возможности расширения.

Такой подход позволяет не превращать внедрение искусственного интеллекта в эксперимент ради эксперимента.

Успешным проект становится тогда, когда его результат можно объяснить в производственных или экономических показателях.

Для руководителя это означает возможность принимать решения на основании проверенных данных, а не обещаний поставщиков технологий.

Фоторепортаж: стратегическая сессия по искусственному интеллекту в АлтГТУ

Фото пресс-службы Сбера

Скачать фото с мероприятия можно по ссылке: https://disk.yandex.ru/d/n3H6ywUJoaTkIw