Промышленный ИИ от Siemens: готовы ли вы к следующей волне?

На выставке CES главный редактор издания The Deep View Джейсон Хайнер, освещающий тему искусственного интеллекта с 2013 года, поделился своим взглядом на текущее состояние и будущее ИИ в промышленности. В интервью с Siemens он выделил три фундаментальных изменения, произошедших за последние 13 лет.

От машинного обучения к генеративному и агентному ИИ

Если в 2013 году основное внимание уделялось машинному обучению и автоматизации для повышения эффективности бизнеса, то сегодня ситуация кардинально изменилась. Хайнер отмечает три ключевых сдвига:

• Генеративный ИИ — технология стала значительно более мощной, способной не просто анализировать существующие данные, но и создавать сценарии, контент и решения.
• Агентные системы ИИ — агенты нового поколения могут работать с высокой степенью автономии: воспринимать окружающую среду, рассуждать о задачах и выполнять действия для достижения целей.
• Промышленный ИИ — именно здесь наблюдается наибольший импульс. Потребители только знакомятся с генеративным ИИ, а бизнес уже активно внедряет его в производство, энергетику и инфраструктуру.

ROI и переход к отраслевым моделям

Многие компании за последние два года провели пилотные проекты и научились использовать ИИ. Теперь их главный вопрос — как сделать это прибыльным. Прогноз на 2026–2027 годы: переход от универсальных больших языковых моделей (LLM) к узкоспециализированным, адаптированным под конкретные отрасли. Такие модели дешевле в эксплуатации и часто дают лучшие результаты для специализированных задач.

Siemens уже применяет этот подход, внедряя промышленный ИИ на реальных объектах: заводах, в транспортных системах и энергосетях. Специализированные модели компании используют десятилетия накопленных операционных данных и отраслевой экспертизы.

Практический пример: Eigen Engineering Agent

На выставке Hannover Messe Siemens представил Eigen Engineering Agent — промышленный ИИ-продукт, способный к автономному многошаговому рассуждению и самокоррекции. В отличие от простых рекомендательных систем, этот агент может самостоятельно выполнять сложные инженерные задачи, выходя за рамки подсказок.

Применение в России

Для российского рынка промышленной автоматизации тренды, обозначенные Siemens, имеют особое значение. В условиях импортозамещения и необходимости повышения эффективности производств, внедрение специализированных ИИ-моделей может стать ключевым драйвером. Российские предприятия, особенно в нефтегазовом секторе, металлургии и энергетике, уже активно тестируют решения на базе машинного обучения для предиктивной аналитики и оптимизации процессов. Агентные ИИ-системы, подобные Eigen Engineering Agent, могут найти применение в автоматизации проектирования и управления сложными технологическими цепочками, где требуется не просто анализ данных, а самостоятельное принятие решений. Однако ключевым вызовом остается адаптация западных технологий к локальным стандартам и интеграция с существующими системами управления.