Сейчас 43% компаний находятся на этапе экспериментов, 42% ограничиваются локальными решениями, и лишь 15% масштабируют ИИ на уровне всего предприятия. Статистика СБЕРа наглядно иллюстрирует барьер: нехватка качественных данных и неготовность инфраструктуры тормозят повсеместное внедрение сильнее, чем ограничения самих моделей. Ключевым требованием остается концепция human-in-the-loop: результат работы алгоритма обязан верифицировать эксперт, особенно если речь идет о критически важных узлах.
ИИ в российской промышленности: от экспериментов к практике
На Иннопроме-2026 стало очевидно: промышленный сектор переходит от хайпа вокруг искусственного интеллекта к точечному внедрению. Пока большинство предприятий тестируют алгоритмы в пилотных проектах, бизнес требует не просто инноваций, а инструментов, которые встраиваются в реальные производственные цепочки под строгим контролем профильных специалистов.
Наиболее востребованным сценарием на выставке стало машинное зрение. Кейсы по контролю нагрева металла показывают прямую экономическую выгоду, что стимулирует спрос на MES-системы и модули автоматизации. Елена Ветошкина из СофтМедиаЛаб подчеркивает, что прямой диалог с производственниками помогает адаптировать софт под реальные требования цехов. Параллельно набирают популярность ИИ-ассистенты для работы с чертежами и анализа деловых встреч. Разработки вроде SML Companion уже выходят за пределы внутренних лабораторий, интегрируясь в рабочие контуры клиентов для обработки технической документации.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!