Заяна Ачинова: «Ответственность всегда остается за человеком»

Согласно данным исследования «Яков и партнеры», более 70% крупных российских компаний уже используют искусственный интеллект (ИИ) хотя бы в одном из направлений своей работы. Компании в первую очередь ждут от новых технологий роста производительности, а сотрудники опасаются сокращений. О том, каких результатов бизнес может добиться благодаря использованию ИИ и чем он поможет сотрудникам, в интервью «Ведомости. Инновации и технологии» рассказала Заяна Ачинова, руководитель ИТ-блока компании «Гринатом», ключевого ИТ-интегратора госкорпорации «Росатом».

«На ИИ часто возлагают неоправданные надежды»

– Перед атомной отраслью стоит глобальная задача – повышение производительности труда, в частности с помощью внедрения ИИ-инструментов. В 2025 г. мы проработали ряд гипотез, которые позволили понять, повлияет ли внедрение этой технологии на повышение производительности. В ряде случаев решили, что лучше остановиться и не тратить ресурсы, потому что значимого эффекта не будет. На искусственный интеллект часто возлагают неоправданные надежды, но если задачу надежнее, дешевле и быстрее решает обычная автоматизация, применять ИИ не нужно. В других случаях гипотеза об эффективности подтвердилась, и мы начинали пилотные проекты.

В 2026 г., после того как вышло положение Минцифры с рекомендациями по защите данных при работе с ИИ, мы перешли к активному внедрению технологии. Сегодня мы развиваем сервисы для предиктивной аналитики производственных процессов, контроля качества продукции, HR-аналитики, работы с документами и поддержки сотрудников. Планы у нас масштабные. Например, только в корпоративных процессах к 2027 г. рассчитываем запустить более 20 ИИ-сервисов для 2000 пользователей. С 31 августа 2026 г. наши сотрудники тестируют поиск, протоколирование, подготовку презентаций, делопроизводство, корректуру и перевод. Следующий этап – масштабирование доказавших эффективность решений, их интеграция в корпоративные процессы и создание «Фабрики ИИ-агентов». Задача фабрики – сделать разработку и внедрение агентов не единичными проектами, а управляемым промышленным конвейером.

– В основных процессах дивизионов «Росатома»: энергетическом, топливном, машиностроительном, инжиниринговом, горнорудном, а также в сбыте и трейдинге – уже внедрено 109 ИИ-проектов. Ожидаемый нами экономический эффект от их применения – это экономия около 28 млрд руб. до 2040 г. Пилотные проекты на базе ИИ дают первые результаты. Так, предсказание возможных свойств продукции и состояния оборудования вдвое сокращает долю брака и позволяет сэкономить до 30% затрат на техобслуживание и ремонт. Наша цель до 2032 г. – за счет применения ИИ (сокращения времени проектирования объекта, моделирования процессов, документирования) сократить сроки строительства АЭС примерно на 20% и стоимость примерно на 30%. Также мы ставим цель на 30% увеличить производительность труда на предприятиях.

– На текущий момент из наиболее удачных решений, которое позволило повысить эффективность и производительность сотрудников «Гринатома», является ИИ-ассистент «Атом.Зая». Сотрудники стали активно его использовать с 2025 г. «Атом.Зая» понимает вопросы пользователей, даже если они сформулированы в свободной форме, и дает ответы на основе инструкций и памяток. Теперь не обязательно оставлять обращения в поддержку – можно адресовать его помощнику, встроенному в корпоративную систему, и в течение 25–30 секунд получить подробный ответ или рекомендацию, как действовать. За полгода эксплуатации ИИ-агента «Атом.Зая» доля ответов, позволяющих без сотрудников поддержки решить проблему, выросла до 30%, а время обработки обращений сократилось с 8 часов до 30 минут. Прогнозируемый экономический эффект от внедрения интеллектуального помощника по итогам 2026 г. оценивается в 67,3 млн руб., в 2027 г. – 111,07 млн руб. при условии тиражирования решения на другие информационные системы.

Удачными оказались ИИ-решения в предиктивной аналитике. Топливный дивизион «Росатома» переходит от экспериментального применения сервисов в этой области к системной интеграции в производственные процессы. ИИ-система прогнозирования качества на Чепецком механическом заводе (производит в том числе редкоземельные металлы, цирконий и ядерное топливо) уже анализирует более 2 млн производственных параметров в месяц, прогнозирует характеристики готовой продукции и дает рекомендации. Это позволило снизить уровень дефектов по отдельным видам продукции в два раза. Пока речь идет о скромной в масштабах дивизиона экономии: подтвержденный результатам испытаний эффект – 25 млн руб. Прогноз возможной экономии после тиражирования ИИ-моделей на все виды продукции до 2040 г. – 900 млн руб. Наша программа развития включает 38 ИИ-инициатив и проектов по дивизионам. Планируемый экономический эффект от их реализации к 2030 г. – 11,77 млрд руб.

«В критически важных процессах ИИ останется системой поддержки решений»

– Обычная ИИ-платформа дает базовую технологическую среду: модели, вычислительные мощности, данные, средства разработки и безопасности. «Фабрика ИИ-агентов» – это следующий уровень. Это конвейер, который позволяет быстро создавать, тестировать, внедрять агентов для конкретных корпоративных процессов. Ее смысл не в том, чтобы создать одного универсального бота, а в том, чтобы тиражировать надежных цифровых помощников. Одно из основных преимуществ для нас, которое дает «Фабрика ИИ-агентов», в том, что она использует нашу базу знаний. Это более 22 000 документов. Среди них нормы, методические указания, приказы – все, что не помечено грифом об ограниченном доступе. С помощью «Фабрики», например, возможно будет в случае необходимости очень быстро организовать запуск конкурсной закупки: агент выдаст краткую инструкцию на эту тему или подготовит шаблон, сотруднику останется только его проверить.

– Все зависит от важности процесса для компании. В типовых офисных задачах агент может самостоятельно искать информацию, готовить документы, формировать черновики, создавать заявки или выполнять заранее разрешенные операции, если таковые имеются в процессе. Есть задачи, которые со временем полностью перейдут к ИИ, поскольку человек всегда будет проигрывать искусственному интеллекту в скорости их выполнения. Прежде всего, речь о таких задачах, как непрерывный мониторинг технологических параметров, расшифровка и протоколирование совещаний, перевод технической документации, создание многовариантных инженерных расчетов, сбор данных и первичная аналитика для отчетности.

В критически важных производственных процессах, при работе с повышенными требованиями к информационной безопасности искусственный интеллект так и останется лишь системой поддержки решений. Он собирает данные, выявляет риски, дает рекомендации и предлагает возможные сценарии действия, но окончательное решение принимает специалист. Ответственность всегда остается за человеком, а не за алгоритмом. Например, предиктивная аналитика в топливном дивизионе «Росатома» ТВЭЛ на базе платформы «Атоммайнд» строится именно таким образом: данные со станков с числовым программным обеспечением (ЧПУ-станков) и компьютерное зрение позволяют ИИ заранее предупреждать о возможной поломке или отклонениях в работе оборудования, после чего решение остановить или продолжить работу принимает эксперт. И он же за него и отвечает.

«Мы хотим убрать людей из зон неоправданного риска»

– Вполне реалистичный сценарий. Но это будет не просто «оператор промптов», а специалист, который хорошо понимает бизнес-процессы, умеет правильно поставить задачу агенту, проверить результат и принять решение в нестандартной ситуации. Вероятнее всего, первыми такие должности появятся в рутинных операциях. ИИ будет забирать рутинные операции, а человек – отвечать за смысл, качество и за сами решения.

– Мы хотим убрать людей из зон неоправданного риска – радиационного воздействия, ограниченного доступа, повышенных температур, химических рисков – и избавить их от тяжелой физической нагрузки. Роботы могут взять на себя инспекцию труднодоступных участков, радиационное обследование, визуальный контроль, транспортировку, очистку, отдельные ремонтные работы. При этом мы будем развивать связку «робот – оператор – инженер», когда робот выполняет физическую работу и собирает данные, оператор управляет и контролирует робота, а инженер принимает решения в нестандартных ситуациях.

«Технологии нельзя навязать сверху»

– Технологические ограничения, как правило, легче преодолеть. Человеческий мозг не готов легко отказываться от привычного. Психологическое сопротивление переменам возникает, когда сотрудники не понимают, как ИИ повлияет на их роль в компании, они не доверяют рекомендациям системы или опасаются замены. Поэтому важно не навязывать технологии сверху, а вовлекать пользователей в разработку, показывать конкретный эффект и оставлять за человеком возможность контролировать значимые решения. 

С активным сопротивлением персонала мы сталкивались, например, в 2011 г., когда была запущена программа массовой автоматизации, осуществлялся переход на электронный документооборот и многое другое. Если сравнивать с тем, что было, сейчас сопротивления практически нет. Сотрудники скорее задают осторожные вопросы, не заменит ли их ИИ. Мы объясняем, что новые инструменты в первую очередь направлены на повышение эффективности производительности труда, а людей мы планируем направить на выполнение более сложных задач. У нас есть так называемые дни информирования, во время которых встречи проводит лично глава «Росатома» Алексей Лихачев. Например, на днях мы говорили о том, что такие ИИ-агенты, как протоколисты, презентаторы, корректоры, делопроизводители и инструменты генерации картинок помогут осуществлять ежедневную работу быстрее и эффективнее, не тратя время на рутинные задачи. У работников есть KPI (показатели эффективности) по производительности, поэтому они заинтересованы в использовании инструментов, которые позволят им их выполнить.

– Наша основная задача – повышение эффективности внутри отрасли с помощью ИИ-инструментов, но при наличии интереса мы можем их продать. Стратегия «Росатома» предусматривает развитие цифровых решений, в частности для международных проектов. Масштабирование возможно, если решение изначально проектируется как продукт, то есть имеет типовой процесс, понятную архитектуру, дает измеримый эффект.

Мы видим три формата вывода наших решений на внешний рынок. Первый – цифровые и ИИ-решения как часть комплексного предложения при строительстве АЭС за рубежом: вместе с энергоблоком заказчик получает цифровой контур его сооружения, эксплуатации и сервиса – от информационной модели объекта до предиктивной диагностики оборудования и поддержки оператора. Второй – предложения отдельных продуктов для промышленных компаний других стран, в том числе для компаний, не связанных с атомной энергетикой. Третий – разработка совместных предложений с российскими ИТ-компаниями, когда покупатель получает инфраструктуру, системное и офисное ПО, прикладные ИИ-сервисы и информационную безопасность.

Приоритетные для нас рынки – это страны, где «Росатом» уже реализует атомные проекты или имеет долгосрочные партнерские отношения: Турция, Египет, Бангладеш, Узбекистан, Казахстан, Индия. Наши решения проверены на объектах с самыми высокими требованиями к надежности и безопасности. Если технология работает в атомной отрасли, ее можно адаптировать для энергетики, металлургии, машиностроения и других индустрий. При этом у нас есть продукт, который уже сегодня можно предлагать внешним заказчикам, – это платформа промышленного ИИ «Атоммайнд», которая позволяет осуществлять мониторинг и прогнозирование состояния оборудования и качества продукции, а в развитии будет представлять собой платформу для реализации ИИ-агентов.