6 ноября 2025 / время чтения: 2 мин. / всего просмотров: 177

Отсутствие единых стандартов внедрения тормозит цифровизацию промсектора


Российский промсектор активно применяет решения на основе машинного зрения, машинного обучения и больших данных (ML и Big Data), генеративного искусственного интеллекта и промышленного интернета вещей. Об этом говорят результаты совместного исследования Strategy Partners и ГК «Цифра».

Самые популярные сценарии использования, по данным экспертов, — автоматизированный мониторинг и планирование, предиктивная аналитика, интеллектуальные агенты и ассистенты. А собственно динамике внедрения, как выяснилось, поспособствовали меры господдержки, появление отечественных отраслевых стандартов и возросшая доступность специализированного оборудования. 

При этом уровень проникновения зависит от конкретной технологии. Например, машинное зрение с 2020 по 2024 год стало использовать вдвое больше предприятий — 18,9% и 41,6% соответственно. ML и Big Data по итогам прошлого года применяло лишь 6% участников, а в случае с цифровыми двойниками этот показатель и вовсе стоит на отметке в 2%, несмотря на имеющийся прогресс в данном сегменте (полноценную технологию эксперты ожидают увидеть в ближайшие семь лет). К помощи нейросетей прибегает всего 0,3% организаций, при этом прогнозируемый CAGR интеграции технологии составляет 56,8%.

Среди основных стоп-факторов дальнейшей цифровизации отрасли названы последствия санкций, отсутствие единых стандартов внедрения, кадровый голод, дефицит корпоративных бюджетов, низкий уровень цифровой культуры, ограничения ИБ-служб, а также ориентация топ-менеджеров на проекты с окупаемостью до двух лет.

Похожие новости

Новость

«Универсальные LLM не учитывают специфику индустриальных задач»

Новость

Предприятия ТЭК опасаются обмениваться данными. Поможет общий ЦОД

Новость

CISA дало оценку уязвимостям промышленных систем управления

Новость

19% предприятий запустило системную автоматизацию после 2022 года

  1. 05 Простои вследствие кибератак — основной фактор ущерба
  2. 06 Минэнерго: Разрозненность данных — серьёзный барьер для развития ИИ
  3. 07 ИТ-мониторинг в промышленности сохраняет сырьё и репутацию
  4. 08 В России готовят стандарты промышленного ПО и средств АСУ ТП
  5. 09 Автоконцерны готовят стандарты для автомобильного софта
  6. 10 Лев зимой. Сингапур озаботился промышленной безопасностью
ИИ-ассистент BISонлайн
Привет! Я помогу разобраться в материалах журнала. Хотите, перескажу текущую статью за 20 секунд?
Рекомендую прочитать
«Как построить SOC в 2026»