НИИК и Docora Al рассказали как промышленные предприятия тестируют и внедряют искусственный интеллект

Разработчик систем искусственного интеллекта Docora Al представила опыт внедрения искусственного интеллекта в инженерные процессы на примере сотрудничества с Научно-исследовательским и проектным институтом «НИИК». Об этом участники рассказали в ходе вебинара, посвящённого применению ИИ в промышленности.

Docora Al более 16 лет создает высоконагруженные решения и в последние годы развивает собственные компетенции в области ИИ. Основной акцент — использование локальных моделей, разворачиваемых в закрытых контурах предприятий, что позволяет исключить риски утечки данных и адаптировать систему под конкретные задачи заказчика.

Разработчик заверяет, что облачные крупные модели не знают внутреннего устройства конкретной компании и без дообучения склонны к «галлюцинациям». Поэтому в промышленных проектах используются небольшие модели, обученные на корпоративной документации и работающие без доступа в интернет. По его словам, разрыв в качестве ответов между локальными и облачными моделями для прикладных задач минимален, а стоимость серверного оборудования для таких решений сопоставима с бюджетом около 1 млн руб.

Ключевым кейсом подобного проекта стала пилотная реализация в НИИК, которую начали с эксперимента: модель обучили на фундаментальной монографии предприятия, чтобы оценить возможности ассистента в поиске инженерной информации. Требование хранить архивы в закрытом контуре исключило использование внешних облаков, поэтому компания решила разворачивать собственную модель на внутренних ресурсах. Первая пилотная группа включала около 20 сотрудников, оценивших ответы и передававших замечания для корректировки системы.

Участники отметили, что трудности возникли из-за специфики отрасли: терминология имеет разные значения в разных контекстах, инженерные формулы требуют специальной обработки, а текст необходимо подавать в строго структурированном виде. Корректировка модели проводилась итеративно, с использованием «золотого списка» вопросов и обратной связи пользователей. По итогам тестирования точность ответов варьировалась в зависимости от качества исходных документов и в ряде сценариев превышала 90%.

Отдельное внимание было уделено вопросам безопасности. Инициаторы проекта подчеркнули, что модель работает в полностью закрытой инфраструктуре, не имеет подключения к интернету и использует только локальные данные. Это позволяет защитить систему как от утечек, так и от попадания недостоверной внешней информации. Доступ к документам может быть разграничен на уровне групп, ролей или отдельных фрагментов данных.

По словам представителей НИИК, одним из ключевых барьеров для промышленности остаются отсутствие нормативной базы для автономных систем, недоверие к непрозрачным решениям ИИ и нехватка промышленных датасетов для обучения моделей. При этом участники отметили, что наибольший потенциал ИИ сегодня проявляется в создании цифровых ассистентов, анализе массивов технической документации и задачах научных исследований, где обработка данных становится критически сложной без автоматизации.

В завершение разработчики сообщили, что в ближайший год планируют развивать архитектуру мультиагентных решений и расширять возможности обработки запросов, снижая порог вхождения для пользователей. НИИК ожидает приступить к эксплуатации собственной модели в следующем году, сохраняя курс на дальнейшую цифровую трансформацию инженерных процессов.