Исследование
Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ изучил, насколько широко технологии искусственного интеллекта проникли в машиностроительную отрасль России. Как показывают результаты исследования, предприятия отрасли подходят к внедрению ИИ весьма прагматично: технологию применяют для решения конкретных производственных задач, оценивают текущий и ожидаемый эффект сдержанно, а также прогнозируют рост спроса на цифровые и производственные компетенции сотрудников.
Среди наиболее распространенных в отрасли решений — технологии обработки визуальных данных и текста, включая чат-боты и виртуальных ассистентов, которые помогают экономить время на рутинных операциях в производственных и бизнес-процессах. Горизонт планирования предприятий простирается и дальше: к 2027 году почти два из пяти обследованных предприятий намерены внедрить или считают перспективными технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления, а каждое третье предприятие рассматривает возможность применения полноценных ИИ-агентов.
Чаще всего на практике предприятия машиностроения применяют искусственный интеллект для моделирования продукции и производственных процессов, а также проведения исследований и испытаний — так ответили 37,8% организаций, уже использующих ИИ. Далее следуют диагностика оборудования (29,2%) и планирование и контроль выполняемых работ (26,7%). При этом свыше половины предприятий считают перспективным применение ИИ для контроля соблюдения требований безопасности, управления промышленной безопасностью и ведения документации.
Пока реальная отдача от применения искусственного интеллекта в машиностроении заметно уступает ожиданиям бизнеса. На момент проведения обследования в 2025 году тот или иной эффект от внедрения ИИ зафиксировало примерно каждое пятое предприятие из числа использующих технологию. Однако уже в 2026–2027 годах получить ощутимый эффект рассчитывают больше половины таких организаций.
Среди уже достигнутых результатов чаще всего называют снижение уровня брака (18,8% предприятий) и сокращение времени выполнения операций на фоне роста производительности оборудования (17,6%). Что касается ожидаемых в будущем эффектов, то здесь предприятия чаще всего связывают надежды с оптимизацией ИКТ-инфраструктуры (61%), а также снижением аварийности и повышением безопасности труда (60,7%).
Примечательно, что большинство организаций отрасли, уже применяющих искусственный интеллект, не ожидают от его внедрения массового сокращения персонала. Вместо этого предприятия прогнозируют рост спроса на цифровые и производственные компетенции, причем практически по всем категориям сотрудников, кроме занятых рутинными административными функциями, — наиболее благоприятные прогнозы касаются специалистов по ИКТ и квалифицированных рабочих.
На практике эти ожидания уже упираются в кадровый дефицит: собственные специалисты по работе с ИИ есть лишь в каждой пятой обследованной организации, а свыше 80% компаний, где такие специалисты уже трудятся, признают, что имеющегося штата недостаточно. Готовить новые кадры своими силами при этом готовы немногие — лишь 15% организаций поощряют сотрудников осваивать ИИ самостоятельно, а 9% сотрудничают с образовательными учреждениями для подготовки нужных специалистов. Масштаб подобной поддержки заметно зависит от размера компании и специфики ее отраслевой ниши.
Ключевыми техническими требованиями к ИИ-решениям в машиностроении предприятия называют безопасность, объяснимость — то есть интерпретируемость рекомендаций, которые выдает ИИ-система, — и точность получаемых результатов. Среди условий, способных расширить применение искусственного интеллекта, почти четверть обследованных предприятий называют регуляторную определенность в отношении использования ИИ-технологий и повышение общей рентабельности бизнеса.
Авторы исследования подчеркивают: для дальнейшего продвижения и полноценного применения искусственного интеллекта отрасли необходима планомерная технологическая модернизация, которая, в свою очередь, возможна лишь в условиях расширения внутреннего спроса на отечественные машины и оборудование.
В основу анализа легли результаты специализированных обследований, проведенных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в 2025 году в рамках Мониторинга разработки и применения технологий искусственного интеллекта и цифровой трансформации бизнеса. Чтобы оценить распространенность ИИ-практик и их влияние на кадровый состав, исследователи опросили свыше 1,7 тыс. организаций отрасли. К машиностроению в данном случае отнесены производители компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26), электрооборудования (27), машин и оборудования, не включенных в другие группировки (28), автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов (29), а также прочих транспортных средств и оборудования (30).