Всё чаще компании запускают только те цифровые инициативы набазе ИИ, где заранее просчитан экономический эффект: влияние на EBITDA, производительность, снижение простоев и операционных рисков. Если эффект нельзя оцифровать — проект не стартует. Такой подход дисциплинирует и бизнес, и IT: меньше витринных кейсов, больше решений, которые реально меняют экономику.

В Группе ЕвроХим последние годы удалось выстроить полноценный контур работы с данными и ML — от инфраструктуры до прикладных сервисов для производства, логистики, снабжения и финансов. В фокусе — оптимизация технологических режимов, точное планирование ремонтов, сокращение простоев и повышение эффективности закупок. Каждый кейс проходит фильтр: на какие KPI он влияет и когда окупится.

Валерий Черепанов, заместитель директора по цифровизации, на форуме «Искусственный интеллект в промышленности: практики,  влияющие на финансовые результаты» отметил:

• Компания принципиально запускает только те ИИ-проекты, которые дают оцифрованный эффект — в деньгах, производительности и снижении потерь. 
• Наш следующий шаг — персональные ИИ-агенты для сотрудников: встроенные в процессы помощники, которые анализируют данные, подсказывают оптимальные решения и помогают быстрее принимать обоснованные управленческие решения.
• Станет ли у людей меньше работы? Скорее изменится сама роль. Рутину и подготовку типовых материалов постепенно берут на себя алгоритмы, а у человека на первый план выходят постановка задач, интерпретация результатов и ответственность за конечный бизнес-эффект.