Как выглядит рациональный подход ❔

➡️ Собираем информацию о бизнесе нашего заказчика – фиксируем простои, ручные операции, неэффективности, отклонения от плана.

➡️ Жёстко приоритизируем – оцениваем наличие данных (цифровой след), экономический эффект, влияние на безопасность и качество продукции.

➡️ Запускаем быстрые PoC (Proof-of-Concept) – простые пилоты на реальных данных. Если гипотеза подтверждается: создаем решение с минимальной функциональностью (MVP), тестируем и масштабируем; если MVP не взлетает  – корректируем или закрываем задачу.

➡️ Работаем короткими итерациями – 1-2 месяца на PoC, ещё 5-15 недель – на MVP.

Классическая бюрократия здесь только мешает.

Что это даёт на практике❔

У нас уже есть результаты такого подхода – когда цифровизация строится вокруг реальных задач, эффект виден быстро.

Ниже – несколько примеров, где ИИ и аналитика уже принесли ощутимый результат.

✅ На обогатительной фабрике удалось сократить незапланированные простои оборудования и повысить доступность установок на 1,5 п.п. благодаря ИИ-прогнозу техотказов.

✅ В производстве азотных удобрений модули машинного обучения помогли скорректировать технологические режимы и увеличить выпуск продукции на несколько процентов.

✅ Чат-боты на базе LLM закрывают сотни заявок в месяц, отвечают на вопросы по множеству направлений, ускоряя устранение неполадок и экономя время сотрудников.

Такая стратегия, построенная на анализе результатов на реальных данных и постоянной обратной связи – лучший способ быстро получить экономический и технологический результат, сделать цифровизацию драйвером нового роста.