Железнодорожные администрации Центральной Азии стоят на пороге масштабной цифровизации. Использование искусственного интеллекта повысит операционную эффективность и управляемость ключевых бизнес-процессов. Однако этап запуска сопряжен со многими вызовами и сложностями. С чего начать и каким путем пойти, выясняем с экспертом по цифровой трансформации транспорта из международной IT-компании IBA Group Геннадием Глевицким.
Сегодня уровень зрелости большинства ж/д-компаний в Центральной Азии находится на стадии изучения и экспериментов. Многие уже внедрили пилотные проекты и протестировали возможности ИИ-ассистентов, некоторые еще находятся на стадии пробного использования. Однако уже такие проекты показывает, что компании готовы рассматривать внедрение ИИ на системном уровне и в разных отделах компании. И тут есть несколько сценариев и вариантов развития событий.
Сценарии внедрения и масштабирования ИИ-решений в ЖД-отрасли
На стратегию внедрения искусственного интеллекта влияет состояние ИТ-ландшафта, которое на данный момент находится не на самом высоком уровне: низкая зрелость данных, ограниченная ИКТ-инфраструктура, недостаток компетенций и ряд других вопросов. Поэтому стоит выбирать сценарии, которые позволяют внедрять систему постепенно, запускать функции поэтапно и сохранять контроль над процессами
При формировании сценариев важно учитывать два дополняющих друг друга аспекта: гибкие параметры внедрения и обязательные элементы реализации. Первая группа показывает различия между сценариями и отражает возможные направления, глубину и скорость интеграции ИИ в текущую деятельность. Вторая – представляет институциональные и организационные основы, которые должны развиваться при любом сценарии, поскольку именно они гарантируют устойчивость и масштабируемость технологий.
К вариативным параметрам относится степень проникновения ИИ в ключевые функциональные области. К ним относятся, например, грузовые и пассажирские перевозки, техническое обслуживание инфраструктуры, локомотивов и подвижного состава, логистика, обеспечение безопасности, клиентские и корпоративные сервисы. Важно учитывать используемые типы ИИ-решений: аналитические, предиктивные, генеративные и гибридные модели, а также взаимосвязанные требования к инфраструктуре, архитектуре данных и системам управления моделями.
Внедрение ИИ можно описать через три стратегических сценария: функционально локализованный, интеграционный и платформенный. Каждый сценарий отражает различную глубину использования ИИ, управленческую зрелость и инвестиционный профиль, а также допускает асинхронное развитие в разных направлениях бизнеса.
Выбор между сценариями определяется пятью ключевыми критериями:
- зрелостью данных;
- уровнем инфраструктуры;
- готовностью персонала;
- управленческой зрелостью компании;
- допустимым уровнем риска.
Функционально локализованный сценарий: быстрое внедрение, но проблемы с масштабированием
В функционально локализованном сценарии искусственный интеллект применяется точечно и без формирования общей архитектуры. Компания использует готовые внешние сервисы, такие как генеративные модели (LLM) и решения класса Retrieval-Augmented Generation (RAG), для решения прикладных задач. Это может быть интеллектуальный поиск и работа с нормативно-технической документацией, автоматизация документооборота, подготовка отчетов и справок.
Такие решения не требуют сложной интеграции и могут разворачиваться на базе облачных сервисов. В этом сценарии создаются предпосылки для формирования внутренней экспертизы и базовых регламентов по безопасности и использованию ИИ, но отсутствует единая технологическая основа.
Роль ИИ ограничена повышением эффективности отдельных функций, а его масштабирование затруднено из-за разрозненности данных и отсутствия централизованного управления. Однако локализованный сценарий даёт компании возможность быстро продемонстрировать результаты, протестировать различные архитектурные решения и подготовить персонал к системной работе с ИИ.
Интеграционный сценарий: умеренные инвестиции, реальное масштабирование и центр компетенций
Интеграционный сценарий предполагает переход от точечных решений к системному применению ИИ в основных операционных процессах. На этом уровне компания формирует технологическую базу, объединяющей ключевые источники данных, внедряет процессы MLOps и LLMOps для промышленного управления моделями, создает гибридную инфраструктуру.
Искусственный интеллект начинает использоваться в управлении перевозками для прогнозирования и моделирования, в техническом обслуживании – для предиктивной диагностики и взаимодействия с системами компьютерного зрения. В обеспечении безопасности его применяют в гибридных системах human-in-the-loop, где человек сохраняет ключевую роль в принятии решений.
В управленческой системе компании появляется Центр компетенций по ИИ, устанавливаются роли владельцев данных и моделей, формируется портфель ИИ-проектов с контролем качества и рисков.
Этот сценарий требует умеренных инвестиций, но обеспечивает реальное масштабирование ИИ и интеграцию технологий в бизнес-контуры, создавая основу для будущего перехода к корпоративной платформе. Он является наиболее реалистичным на горизонте трёх–пяти лет, поскольку сочетает прагматизм, управляемость и стратегический потенциал.+
Платформенный сценарий: ИИ становится частью всей компании
В платформенном сценарии искусственный интеллект становится частью архитектуры корпоративного управления. Создается единая ИИ-платформа, объединяющая все архитектурные решения: генеративные модели и ИИ-агенты для взаимодействия с персоналом и клиентами, ML и CV для анализа и прогнозирования, мультиагентные системы для координации сложных процессов.
ИИ работает как связующая логика между данными, моделями и процессами: цифровые двойники инфраструктуры и подвижного состава позволяют прогнозировать состояние активов и планировать ремонты, мультиагентные системы управляют расписаниями и распределением ресурсов, а генеративные модули обеспечивают интеллектуальную поддержку пользователей.
На уровне данных формируется корпоративное озеро данных с едиными политиками доступа, контролем качества и безопасностью, а система ModelOps обеспечивает непрерывное обновление и прозрачность моделей.
Управление ИИ институционализируется: создается Совет по ИИ, разрабатываются стандарты прозрачности и необходимости решений, вводится внутренний аудит алгоритмов. Кадровая политика включает обучение, переподготовку и сертификацию специалистов по ИИ и работе с данными.
Такой сценарий требует высокого уровня зрелости, значительных инвестиций и готовности к культурной трансформации, но обеспечивает стратегическое преимущество – переход к интеллектуально управляемому ведению бизнеса с предсказуемыми операциями и оптимизированным использованием ресурсов.
Начинать внедрение ИИ нужно там, где зрелость выше
На текущем этапе развития большинства ЖД-компаний наиболее оптимальным является интеграционный сценарий. Он позволяет развивать ИИ там, где готовность и эффект выше – в клиентских и корпоративных сервисах, и постепенно подключать более сложные области, такие как управление перевозками, ТОиР и безопасность.
При любом сценарии обязательные элементы стратегии должны реализовываться синхронно. Это позволит избежать технологической фрагментации и обеспечить согласованное развитие разных направлений.
Сценарии развития искусственного интеллекта представляют собой не последовательность шагов, а вариативную систему решений, где разные функции компании движутся с разной скоростью, но в единой логике архитектуры и управления. Такой подход позволяет компании сочетать гибкость и устойчивость, демонстрировать результаты уже сегодня и при этом формировать прочный технологический и организационный фундамент для перехода к интеллектуальной модели ведения бизнеса.
