ИТ-холдинг Т1: нефтегазовые компании вложили ₽2,7 млрд в искусственный интеллект в 2025 году

Значимый эффект от ИИ компании нефтегазового сектора видят прежде всего во внутренних процессах. Помимо роста эффективности бизнес-процессов – 67%, повышение эффективности производства отмечают 53% организаций, улучшение безопасности труда – 40%. О росте производительности труда заявляют 43% компаний, качества продукции — 37%. Сокращение сроков вывода продукции на рынок актуально для 30% компаний.

Чаще всего технологию ИИ в нефтегазовой отрасли применяли для обработки визуальных данных (включая компьютерное зрение) – 77% организаций, текстов – 50%, звуковых данных (в том числе распознавание и синтез речи) – 47%. Для интеллектуальной поддержки принятия решений и управления – ИИ использовали 63% компаний нефтегазового сектора.

Показатель повышения безопасности труда – в 40% – говорит о переходе от реактивной модели охраны труда к предиктивной, где системы компьютерного зрения и анализа телеметрии позволяют превентивно выявлять риски на опасных производственных объектах, что является критически важным для социальной устойчивости отрасли.

В целом внедрение ИИ в нефтегазовой отрасли пока в большей степени связано с внутренней трансформацией — повышением эффективности и производительности, автоматизацией процессов и повышением безопасности. Именно цифровизация и автоматизация внутренних процессов остаются для предприятий значимой точкой роста. 

При этом доминирующим барьером внедрения ИИ выступают высокие затраты: их отмечают 40% организаций нефтегазового сектора. Существенным препятствием также является неготовность данных: 28% организаций фиксируют недостаточность массивов информации, необходимой для обучения моделей, а 23% — ее неструктурированность, неполноту и сложность обработки. Таким образом, почти треть компаний сталкивается с проблемами качества и объёма данных, что ограничивает применимость методов машинного обучения в производственных задачах.

По оценкам экспертов ИТ-холдинга Т1, трендами развития ИИ в нефтегазовом секторе на ближайшие 5 лет будут: предиктивное обслуживание оборудования, использование компьютерного зрения для промышленной безопасности, применение ИИ-моделей для оптимизации добычи, анализа параметров бурения, выбросов и декарбонизации, проведения геологоразведки на основе сейсмической интерпретации.

«Отрасль постепенно переходит от вопроса „где применить ИИ?“ к вопросу „как доказать его ценность для производства?”. Для нефтегазовой отрасли это особенно важно: значительная часть эффекта от ИИ может проявляться в предотвращенных потерях — простоях, авариях, внеплановых ремонтах. Если компания умеет связать такой эффект с конкретными финансовыми показателями, ей проще принимать решения о масштабировании ИИ-решений и обосновывать дальнейшие инвестиции в технологию», — отметил Никита Трофимов, старший менеджер отдела методологии ИТ-холдинга Т1.