В работе и жизни: нейросети на предприятиях газовой отрасли

НОВОСТЬ, 31 авг —

В работе и жизни: нейросети на предприятиях газовой отрасли

На предприятиях газовой отрасли Югры искусственный интеллект перестал быть экспериментом и активно применяется в различных сферах деятельности. Нейросети помогают сотрудникам быстрее обрабатывать информацию, выявлять закономерности, готовить документы и анализировать данные, тем самым освобождая время для более сложных задач.

Так, в компаниях «СибурТюменьГаз» и «Запсибтрансгаз» искусственный интеллект задействован в экономике, охране труда, юриспруденции, HR и даже в творческих процессах. Директор по экономике и управлению эффективностью одного из предприятий Игорь Бородастов отметил, что нейросети позволяют быстро разбирать большие массивы данных, сокращать объёмные тексты, проверять гипотезы и проводить первичную аналитику. По его словам, искусственный интеллект особенно полезен там, где необходимо оперативно выявить ключевые факторы и избежать длительной переработки информации.

В сфере охраны труда и промышленной безопасности нейросети также находят широкое применение. Эксперт по охране труда Максим Шевяков активно использует различные модели искусственного интеллекта и специализированные цифровые решения. Например, анализируя результаты «пульс-опроса» по удовлетворенности средствами индивидуальной защиты, ИИ позволил быстро обработать большой объем данных, выявить повторяющиеся замечания и совместно с подрядчиком разработать конкретные мероприятия. По оценкам Шевякова, такие инструменты экономят от 20 до 40% рабочего времени при решении типовых задач, таких как анализ данных, сравнение документов и подготовка презентаций.

В юридической практике искусственный интеллект ускоряет выполнение аналитических задач. Старший юрист Роман Алёшин привел пример, когда нейросеть помогла сравнить внесудебную и судебную экспертизы, обнаружив совпадения формулировок и ошибок. Такой анализ стал аргументом при обосновании необходимости повторной экспертизы. Кроме того, искусственный интеллект позволяет юристам оперативно подбирать нормативную базу, готовить типовые процессуальные документы и формировать наглядные отчёты по судебной нагрузке подразделения. Однако результаты всегда тщательно проверяются специалистами, поскольку даже точные на первый взгляд ответы могут содержать неточности в ссылках или трактовке правовых норм.

В управлении персоналом искусственный интеллект облегчает работу с большими объемами разрозненных данных. HR-эксперт газотранспортного предприятия Ярослав Агеев использует нейросети и другие инструменты для аналитики, обработки статистики и автоматизации отдельных этапов подбора кандидатов. По его словам, в ряде задач удается сократить до 80% времени. Один из ИИ-агентов помогает предварительно анализировать информацию о соискателях, формировать перечень подходящих кандидатов и выделять вопросы для последующего интервью, высвобождая время HR-специалистов для личных встреч и оценки мотивации сотрудников.

Специалисты подчеркивают, что искусственный интеллект рассматривается на предприятиях как помощник для черновой работы, анализа и поиска вариантов решений, но не как источник окончательных выводов. Среди основных рисков — возможное игнорирование важных деталей или выдача недостоверных ответов. Так, например, в охране труда это может выражаться в ошибочной ссылке на нормативный документ, в экономике — в слишком оптимистичных расчетах, в праве — в упрощении значимых нюансов споров.

Кроме производственных задач, искусственный интеллект находит применение и в личной жизни сотрудников. Слесарь КИПиА Вынгапуровского газоперерабатывающего завода Сергей Гурин использует нейросеть для создания музыки. Автор самостоятельно создает тексты песен, а затем с помощью нейросети превращает их в готовые композиции, помогающие выбрать жанр, подобрать инструменты, вокальную партию и общее звучание трека. Источником вдохновения часто становятся рабочие моменты, сплоченность коллектива и атмосфера самого производства.

Таким образом, искусственный интеллект сегодня особенно полезен при повторяющихся операциях, большом объеме данных и необходимости быстрой структуризации результата. Он экономит время сотрудников, помогает увидеть больше вариантов решений и освобождает ресурсы для задач, требующих человеческого опыта и участия — анализа, командной работы и генерации новых идей.