Интерес промышленности к ИИ становится все более прагматичным. Предприятия ищут не экспериментальные пилоты, а решения, которые можно встроить в рабочий контур и измерить в понятных показателях: меньше ручных операций, быстрее поиск информации, ниже нагрузка на специалистов, меньше ошибок и рисков. Запрос усиливается на фоне потенциальных проблем с подбором кадров: по прогнозу Минтруда, к 2030 году российской экономике может не хватать 3,1 млн работников. Одновременно российский бизнес переходит от экспериментов с генеративным ИИ к агентским сценариям: по данным исследования "Яков и Партнёры" и "Яндекса", 46% компаний уже внедрили или тестируют ИИ-агентов — автономные решения, способные выполнять цепочки задач без участия человека. В промышленности такие решения особенно востребованы в процессах вокруг производства — закупках, документообороте, работе с регламентами и обращениями. Поэтому на первый план выходят простые и понятные ИИ-сценарии, которыми могут пользоваться и операторы в цехах, и специалисты в офисах. Агенты представляют собой комплекс программного обеспечения для управления корпоративными знаниями с возможностями автоматической обработки данных, который устанавливается в техническом контуре производства.

ИИ-агент для операционной поддержки работников на линии. Главная ценность такого сценария — быстрее вернуть оборудование в работу и снизить зависимость от ручного поиска инструкций. В сценарии "ассистента сотрудника цеха" ИИ-агент может обрабатывать до 100% типовых запросов и сокращать время на поиск информации и устранение ошибок в работе оборудования до 30%.

Для производства это особенно важно: каждая минута простоя может приводить к потерям, а нужная информация часто находится в разных базах, регламентах или технических документах. Вместо того чтобы самостоятельно искать инструкцию, оператор задает вопрос в привычном формате. Агент обеспечивает умный поиск по базе данных и оперативно выдает ответ на запрос — например, помогает разобраться с нештатной ситуацией на линии и определить следующий шаг.

ИИ-агент для нормативной документации и регламентов. Здесь ключевой эффект — быстрее готовить документы для сертификации и снижать риск простоев из-за просроченных или неактуальных требований. Ассистент для сертификации продукции может сократить время на подготовку документов до 80% и снизить риск простоя из-за просрочки до 50%.

На промышленных предприятиях выпуск продукции, работа оборудования и взаимодействие с контрагентами регулируются множеством стандартов, ТУ, ГОСТов и внутренних документов. Требования обновляются, формулировки отличаются, а простой поиск по словам не всегда показывает, что именно нужно изменить. ИИ-агент помогает готовить пакеты документов для получения сертификатов по ГОСТ и ТР ТС (Техническим регламентам Таможенного союза) на основе шаблонов и требований конкретных стран, отслеживает изменения в стандартах и уведомляет профильные отделы.

ИИ-агент для документооборота, корреспонденции и претензий. В этих сценариях главная ценность — увеличение скорости обработки входящих потоков и снижение объема рутинной работы с документами.

Подготовку типовой документации ИИ-агент может ускорить до 30%: он формирует служебные записки, шаблоны писем, протоколы и отчеты на основе данных из разных информационных систем. Входящую корреспонденцию такой "цифровой сотрудник" помогает обрабатывать до 80% быстрее: классифицирует письма и заявления, извлекает ключевые параметры и направляет обращение в нужный отдел. Дополнительно такой сценарий снижает трудозатраты на поиск документов на 85%, потому что сотруднику не нужно вручную проверять разные хранилища и переписки.

Для претензий ценность не только в скорости, но и в качестве обратной связи с производством. Агент может сократить время на классификацию и маршрутизацию рекламаций до 80%: он определяет тип обращения, готовит автоматический ответ и передает данные в технический отдел. А за счет накопления и анализа повторяющихся причин обращений качество анализа первопричин может вырасти на 50%.

ИИ-агент для адаптации новых сотрудников. Для онбординга ключевая выгода — быстрее довести новичка до самостоятельной работы и снизить нагрузку на опытных сотрудников. На производстве новому специалисту нужно быстро разобраться в регламентах, инструкциях, правилах безопасности и внутренних процессах, но эти знания часто распределены по разным документам и системам.

Цифровой ассистент может работать как навигатор по базе знаний предприятия: находить нужные сведения, объяснять порядок действий и помогать сотруднику быстрее ориентироваться без постоянного обращения к коллегам. Такой сценарий логически продолжает работу ИИ-агентов с корпоративными знаниями: один и тот же подход помогает и оператору на линии, и инженеру, и новичку, который только входит в производственный контур.

Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам Билайна:

"Российская промышленность активно цифровизируется, и предприятия ищут не пилоты, а готовые решения с понятным эффектом — без сложного внедрения и переобучения персонала. Для нас ИИ-агенты — это не абстрактная технология, а набор прикладных сценариев, которые уже реализованы в проектах Билайн Big Data & AI и могут быть внедрены в процессы промышленных компаний с учетом их данных, регламентов и ИТ-контура. Это операционная поддержка сотрудников на линии, работа с нормативной документацией, документооборотом, корреспонденцией и претензиями. Такие агенты становятся напарниками для сотрудников: помогают быстрее принимать решения, снижают ручную нагрузку и уменьшают риск ошибок".