«Заработали ноль»: почему внедрение ИИ в нефтегазовой сфере забуксовало

Внедрение ИИ в нефтегазовую сферу обсудили участники TNF 2024 (Фото: Андрей Жукарев / РБК Тюмень)

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал одним из самых обсуждаемых технологических трендов в нефтегазовой отрасли. Однако ждать от него революционных изменений оказалось преждевременно. Несмотря на единичные случаи успешных кейсов, общий тренд говорит о том, что практически все крупные компании, как и год назад, все еще не готовы к внедрению таких технологий по ряду причин. К такому выводу пришли участники дискуссионной сессии в рамках форума TNF 2024, который в эти дни проходит в Тюмени.

Не все так плохо

С положительных результатов внедрения технологий ИИ начал Михаил Корольков, руководитель центра цифровых технологий ПАО «Газпром нефть». По его словам, за счет этого удалось добиться заметных результатов в геологоразведке, добыче и переработке сырья.

«Нефтегазовая отрасль — одна из лидирующих по внедрению искусственного интеллекта и в России, и в мире. Мы работаем с ним уже почти 10 лет. Сейчас у нас десятки проектов в этой области — от геологоразведки до энергосбыта. Эти технологии применяются почти в каждом из направлений нашего бизнеса. В первую очередь это экономия времени. Например, на этапе интерпретации границ слоев, который в среднем разрабатывается месяц, с помощью ИИ удалось сократить его до семи дней. Таким образом, экономя время на каждом из этапов, мы можем начать разработку месторождения на целый сезон раньше. А как мы знаем, время — деньги», — пояснил Корольков.

Среди новых потенциальных областей применения ИИ эксперт отметил химиоинформатику — когда ИИ применяется при создании и корректировке рецептур машинных масел и смазок. В зависимости от оборудования их вариаций может насчитываться порядка 10 тыс., однако нейросети позволяют сократить время на подбор рецептуры до 10 раз.

Исполнительный директор ООО «СИБУР» Василий Номоконов сообщил, что на предприятиях компании множество решений в части организации процессов уже отданы компьютеру. Однако несмотря на преимущества, это требует дополнительного контроля со стороны.

«На нашем предприятии также практически нет сегментов деятельности, где бы мы не использовали ИИ. Особенно это касается продаж: предсказания цен и поиска новых клиентов. Сейчас самым массовым внедрением для нас стали тайм-оптимайзеры, фактически это перевод всех операторов на автопилот. Также нейросети активно используются нами в рекрутинге. Однако у ИИ есть несколько ловушек, и первое, что следует учитывать, — сквозной контроль за всем процессом. Если предложенные нейросетями решениями не выполняются в точности, то грош цена таким нововведениям. Еще одна важная тема — окупаемость. Любое внедрение ИИ стоит денег — это формирование команды и создание технологии», — отметил Номоконов.

Он также подчеркнул, что внедрение ИИ не всегда приносит ощутимый результат. По его словам, производительность труда в отрасли находится на уровне 20-30%, поэтому важно развивать в том числе человеческий ресурс.

Ряд вызовов и нулевая маржинальность

Начальник департамента информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций ПАО «Газпром нефть» Антон Думин обратил внимание на то, что для массовой доступности этих кейсов нужно проделать много работы. Преодоление всех издержек в масштабах страны может занять несколько лет.

«Не буду упираться в требования об информационной безопасности, — это наш бич. Да, наши большие игроки сумели успешно внедрить в работу продвинутые языковые модели, однако мы еще к этому подходим. При этом инфраструктурные решения от мировых игроков для нас труднодоступны, а их еще более продвинутые варианты продаются адресно. Все это выставляет отрасли информационный барьер и в будущем это грозит вычислительным голодом, который отчасти можно будет решит за счет китайских партнеров. Еще один вопрос, который предстоит решить, — это подготовка специалистов», — отметил Думин.

Михаил Аронсон, генеральный директор ГК «Цифра», специализирующейся на цифровизации промышленности, рассказал, что разработка подобных технологий оказалась для компании убыточной.

«Изначально мы думали, что это та сфера, которая поможет нам заработать. Но за семь лет на ИИ мы заработали ноль рублей. Да, есть те, кто активно используют такие продукты, но с точки зрения ИT-рынка, к сожалению, денег от них пока не прибавляется, потому что сделать продукт, который можно было бы продать хотя бы в 20 экземплярах, пока никому не удалось. Перспективной казалась разработка «советчиков», но большинство таких продуктов «умерли» просто по той причине, что человек предпочитает руководствоваться собственным опытом, нежели рекомендациями ИИ. После этого мы решили приостановить направление ИИ и заняться системами оперативного управления производства. И вот там сейчас эффект сильно ощутимее», — Михаил Аронсон.

По его словам, ИИ оказывается эффективен тогда, когда на предприятии существует полноценная система телеметрии, есть система управления производством и применяется при решении глобальных задач. Директор департамента цифровых решений ООО «Бурсервис» Павел Кушманов подчеркнул, что все изыскания в области ИИ — это наука, которую нужно проплачивать.

«После событий 2022 года нашу команду отключили от Halliburton. Тогда в нашей стратегии развития цифровых решений мы попытались понять, насколько ИИ окажется эффективным для нас. А эффективность измеряется в деньгах. И когда мы предлагаем нашим партнерам включаться в эту историю и проплачивать ее, то наталкиваемся на большое непонимание. Многие думают, что мы уже сейчас начнем на этом зарабатывать, но платить за это никто не хочет. Они ждут, что нефтесервисные компании принесут готовые решения», — рассказал эксперт.

Он также отметил, что на сегодняшний день внедрение ИИ в нефтегазовой промышленности однозначно не является первостепенной задачей. Сейчас отрасль занята импортзамещением программного обеспечения. Компании видят потенциал, но не ставят развитие нейросетей в приоритет, поскольку еще не доверяют новой технологии из-за вероятности ошибок.

«При этом в отрасли сохраняется недоверие к расчетам ИИ. Это легко проверить, задав себе вопрос: «Готовы ли вы полететь на самолете, спроектированном искусственным интеллектом?». Ответ: нет. Никто не хочет, так как существует вероятность 2-5% того, что он будет спроектирован неправильно. Мы до сих пор доверяем человеку больше, и это, наверное, правильно. Таким образом, когда мы пытаемся осознать потенциал ИИ, надо четко представлять его как инструмент к человеку, а не его замещение. И тогда, возможно, он будет легче внедряться на территории наших заказчиков», — подытожил Кушманов.

К концу обсуждения участники дискуссии пришли к выводу, что барьером развития технологий в рамках отрасли стала сегментация рынка. Однако говорить о формировании объединений пока преждевременно, так как для обмена информацией между компаниями многие участники рынка еще не доросли до формирования собственных баз данных.