Ринат Гимранов: «ИИ для нас помощник, ассистент, но не замена человеку»

Нефтегазовый сектор – один из самых консервативных в цифровой трансформации. В отрасли высоки требования к надежности, контролю и системам аудита. При этом системы искусственного интеллекта (ИИ) уже используются как в бизнес-процессах, так и в решении производственных задач. Какие принципы помогают промышленной компании обеспечить информационную безопасность (ИБ) и превратить ИИ в инструмент поддержки решений с прозрачной логикой и возможностью человеческого вмешательства, в интервью «Ведомости. Инновациям и технологиям» рассказал начальник управления ИТ компании «Сургутнефтегаз» Ринат Гимранов.

«Мы не ждем у моря погоды»

– Капиталоемкое производство априори не может меняться со скоростью изменения цифровых технологий. Так что консерватизм есть, но он обусловлен необходимостью изменений производственного цикла, мы не считаем его негативной характеристикой.

При этом мы не ждем у моря погоды. Различные системы с ИИ мы применяем очень давно. В отрасли распространены технологии видеонаблюдения и распознавания образов. Также мы применяем большие языковые модели, генеративный ИИ используем в пилотных проектах, связанных с обработкой справочников и нормативной информации, работой с методологией, улучшением читаемости текстов и формулировок, ускорением процесса программирования и передачи информации.

– Да – там, где нужна обработка больших массивов данных и аналитика. Например, обеспечение выбора режимов работы насосного оборудования – для этого нужно проанализировать насосы, учесть ситуацию по дебиту скважины (сколько нефти она может выдать за единицу времени) и множество других данных. В целом ИИ активнее применяется там, где ведется работа с текстами и большими объемами информации.

«В плане безопасности ИИ мы рассчитываем на себя»

– Под контроль ИИ мы никакие данные нигде никогда не передаем. Ответственность все равно лежит на человеке.

В этом вопросе мы придерживаемся трех принципов. Первый – не используем публичные сервисы, а только собственные, развернутые внутри компании. Второй – четко определяем контекст для работы каждого ИИ-приложения. При этом у каждого подразделения свой, а может, несколько своих «движков» под разные задачи, поскольку чем четче задан контекст, тем качественнее результат.

Третий принцип – ИИ для нас помощник, ассистент, но не замена человеку. Так что ИИ помогает исполнить поставленную задачу, а не принимает решение.

– Это значит, что все программное обеспечение, все разработки мы разворачиваем на собственных серверах компании, внутри периметра, в нашем собственном центре обработки данных (ЦОД) и никакие данные за пределы компании не передаем.

В основном мы используем открытое программное обеспечение, но дообучаем модели уже внутри компании. Такой «движок» не подключается к глобальным системам, поэтому утечек не происходит.

– С 2022 г. мы не используем иностранные IT-решения. Стараемся внедрять только открытое программное обеспечение, которое дорабатываем под собственные задачи. Если говорить о проприетарном (патентованном) ПО, то используем только отечественные решения или собственные разработки.

Например, наша технологическая платформа основана на Private Cloud, модульной платформе VK Tech. Она обеспечивает контур управления инфраструктурой как единым виртуализированным пространством. С помощью платформы VK Tech и других отечественных решений мы также управляем разработкой собственного программного обеспечения.

«Есть много функций, которые можно переложить на умных помощников»

– Думаю, искать экономический эффект от применения любых цифровых технологий – гиблое дело. Это то же самое, что считать экономический эффект от наличия телефонной связи или электричества. Он будет очень условным. Элементы цифровизации не получится отразить в выручке или в объемах добываемой нефти.

Экономическую эффективность нужно искать в бизнес-процессах, которые используют цифровые технологии. И тут нам придется признать, что «аналоговых» (не использующих данные в цифровом виде) бизнес-процессов практически не осталось.

У нас очень прагматичная компания: если какой-то сервис сотрудникам не нужен, мы не сможем его навязать, но если нужен – они его потребуют. Но проводить расчет экономической эффективности – это лукавство, здесь будет слишком много «экспертных коэффициентов» и выйдет манипуляция.

– ИИ – это помощник. Чем критичнее процесс, тем более факультативным должно быть использование этого помощника. То есть нужно минимизировать его влияние. По-хорошему, в критических зонах процесс должен быть устроен так, чтобы даже при одновременном выключении всех компьютеров (соответственно, недоступности ИИ-помощников) работа продолжилась.

– На мой взгляд, опасения, что цифровизация и ИИ сделают производственные и бизнес-процессы более уязвимыми, переоценены.

В момент освоения новой технологии мы, во-первых, склонны придавать ей человеческие черты, во-вторых, пугать себя неизведанными угрозами. Пять лет назад были споры по поводу роботов-бухгалтеров или юристов, которые заменят людей. И что произошло? Технологии берут на себя рутину, но люди по-прежнему работают. Или много лет назад, когда внедряли в автомобили умную адаптивную автоматическую коробку передач, были споры, кто будет отвечать за то, что передачи переключаются правильно. Сейчас нам даже в голову не приходит задавать такие вопросы. Думаю, то же самое ждет технологии, которые мы сегодня называем ИИ. Это будут просто технологии, основанные на применении нейросетей.

– Нейросети, технологии ИИ должны «зайти под капот», т. е. быть вплетены в архитектуру предлагаемого вендорами программного продукта. Есть много функций, которые можно переложить на умных помощников, что поможет специалистам работать более профессионально и результативно.

Если говорить о технологической платформе, то нам бы хотелось, чтобы ИИ-помощники работали с нашими специалистами по полному циклу – от формирования инфраструктуры до мониторинга, установки обновлений, решения вопросов безопасности. На наш взгляд, следующее поколение технологической облачной платформы должно содержать значимое количество умных помощников – подготовленных, контекстуализированных, нативно встроенных непосредственно в ее работу.

Того же самого ждем от поставщиков прикладных решений. Все IT-решения для управления финансовыми потоками, системы управления ресурсами предприятия должны содержать «под капотом» значительное количество настроенных, подготовленных ИИ-помощников.