Архив статей журнала
В данной статье исследовано влияние искусственного интеллекта на повышение эффективности управления в нефтегазовой отрасли. Авторы, анализируя влияние искусственного интеллекта (ИИ) на повышение эффективности в нефтегазовой отрасли, включая оптимизацию разведки, добычи, логистики и экологической безопасности; размер рынка; долгосрочные тенденции в областях применения и т. д., выделяют ключевые технологические решения. К ним относятся автоматизация анализа данных, прогнозирование рисков и интеграция IoT-платформ. На основе проведенного исследования предлагается расширить использование искусственного интеллекта для повышения эффективности нефтегазовой отрасли посредством внедрения гибридных алгоритмов машинного обучения, усиления межотраслевого сотрудничества и разработки стандартов цифровой безопасности. Особое внимание уделяется роли ИИ в снижении углеродного следа и адаптации к глобальным климатическим инициативам. Использованы методы машинного обучения, анализ больших данных и кейс-стади ведущих компаний (Schlumberger, ExxonMobil, СИБУР). Применены статистические модели для оценки снижения затрат на добычу (до 40%) и повышения точности геофизической разведки. Данные получены из отраслевых отчетов, патентных баз и программных решений. ИИ используется для оцифровки производственных записей и автоматического анализа геологических данных, на основе глубинных нейросетей, что позволяет выявлять проблемы и оптимизировать ключевые процессы разведки нефти. Интеллектуальный анализ рыночного спроса через сбор данных и визуализацию повышает эффективность цепочек поставок. Современные коммерческие решения стимулируют цифровую трансформацию отрасли и инновации. Результаты исследования применимы для оптимизации разведки, добычи и логистики. В отличие от существующих работ, акцент сделан на специфику развивающихся рынков. Несмотря на текущие проблемы (затраты, качество данных), внедрение ИИ позволит: Усилить сбор данных каротажа; Внедрить интеллектуальную геофизическую разведку; Автоматизировать диагностику неисправностей. Ключевое направление - создание инновационного исследовательского центра для ускорения цифровой трансформации и внедрения инноваций.
Предметом исследования является разработка комплексного фреймворка для стратегического внедрения генеративного искусственного интеллекта (далее ГИИ) в бизнес-процессы организаций различных масштабов и отраслей. Анализируются существующие подходы к внедрению технологий “традиционного” искусственного интеллекта, ГИИ и цифровой трансформации, выявляются их ограничения и недостатки в контексте специфических характеристик генеративных моделей, таких как способность к созданию нового контента и связанные с этим этические и правовые риски. Обосновывается необходимость создания специализированного фреймворка, который учитывает уникальные возможности и вызовы, связанные с ГИИ, а также потребность в адаптации к разнообразным бизнес-контекстам, включая малый и средний бизнес. Рассматривается проблема отсутствия структурированных методологий, позволяющих организациям эффективно интегрировать ГИИ в свою операционную деятельность, максимизируя отдачу от инвестиций и минимизируя потенциальные риски. Исследование базируется на систематическом и сравнительном анализе научной литературы и практических публикаций, а также синтезе концептуальной основы нового фреймворка. Применяется комбинированный подход, включающий методы качественного и количественного анализа данных. Научная новизна заключается в разработке девятиэтапного фреймворка, который, в отличие от существующих подходов, интегрирует большие языковые модели (LLM) уже на этапе диагностики бизнес-процессов для семантического анализа неструктурированных данных (интервью, анкеты, опросы). Это позволяет выявить скрытые взаимосвязи и неочевидные потребности в оптимизации, которые сложно обнаружить традиционными методами. Фреймворк охватывает стратегические, операционные и технологические аспекты внедрения, а также принципы управления изменениями и рисками. Разработанный фреймворк предлагает универсальный, адаптивный и практически ориентированный подход к стратегическому внедрению ГИИ, способствуя повышению эффективности бизнес-процессов, минимизации рисков и максимизации возврата на инвестиции в технологии ГИИ. Практическая значимость подтверждается апробацией в академии крупной консалтинговой компании и пилотного проекта в ПАО “МТС”.