SOCAR-da yeni hüquqi şəxslər: AI üçün praktik zəmin

Azərbaycanın qaz təsərrüfatında 2027-ci il yanvarın 1-dək SOCAR-ın tabeliyində ayrı-ayrı hüquqi şəxslərin yaradılması tələbi sadəcə struktur dəyişikliyi deyil. Bu addım sektorda illərdir “hamısı bir yerdə” işləyən funksiyaları ayırır: nəql, paylanma, saxlanma, topdansatış, idxal və pərakəndə satış. Məncə, məhz bu ayrılma süni intellekt (AI) üçün ən real, ən ölçülə bilən imkanları yaradır.

Çünki AI-nin enerji və neft-qaz sektorunda işləməsi üçün bir şərt var: aydın proses, aydın məsuliyyət, aydın data sahibi. Qaz təchizatı dəyər zəncirinin bir hüquqi şəxsdə “qarışıq” qalması həm datanın parçalanmasına, həm də qərarların gecikməsinə səbəb olur. Yeni hüquqi şəxslər və “mütərəqqi korporativ idarəetmə prinsipləri” (o cümlədən müşahidə şuraları) bu qarmaqarışıqlığı azaltmağa yönəlir — və paralel olaraq, AI-nin tətbiqini daha “idarə olunan layihə” formatına salır.

Bu yazı “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” silsiləsinin bir hissəsidir. Mövzuya bir az fərqli bucaqdan baxacağıq: islahatlar niyə AI üçün texnoloji deyil, idarəetmə baxımından şərtdir.

Yeni hüquqi şəxslər nəyi dəyişir (və niyə AI üçün vacibdir)

Yeni hüquqi şəxslər yaradılmasının ən böyük təsiri budur: hər funksiyanın məqsədi və KPI-ları ayrıca ölçülür. Qazın paylanması ilə topdansatışı eyni idarəetmədə olanda “itki”, “təzyiq rejimi”, “qəza riski”, “xidmət keyfiyyəti” kimi mövzuların prioriteti tez-tez qarışır.

AI üçün bu ayrım kritikdir, çünki:

• Modelin məqsədi (objective) daha dəqiq qurulur: paylanma operatoru üçün itki və qəzaların azalması, nəql operatoru üçün throughput və təzyiq stabilliyi, pərakəndə üçün tələb proqnozu və xidmət keyfiyyəti.
• Məlumatın sahibi (data owner) bəlli olur: hansı sensor, hansı SCADA axını, hansı abonent məlumatı hansı hüquqi şəxsin balansındadır.
• Daxili “müştəri-təchizatçı” münasibəti formalaşır: məsələn, saxlanma qurumu xidmət tarifinə işləyirsə, AI ilə optimallaşdırma nəticəsində qənaət “görünür” və bölüşdürmək asanlaşır.

Bu, kağız üzərində “korporativ idarəetmə” kimi görünə bilər. Praktikada isə AI layihələrinin 70%-i məhz bu səbəbdən ilişib qalır: data var, amma proses və məsuliyyət “bir-birinə keçir”.

2027 və 2028 tarixləri niyə idarəetmə təqvimidir

RSS məzmununda iki mühüm vaxt xətti var:

• 2027-01-01: SOCAR ayrı-ayrı hüquqi şəxslərin yaradılmasını təmin etməlidir.
• 2028-07-01: tənzimləyicinin səlahiyyətlərinin keçid dövrü tamamlanır (müvəqqəti tənzimləmə mexanizmləri dəyişir).

Bu tarixlər AI baxımından belə oxunur: 2026–2027-də şirkət daxili “operating model” yenilənir, 2027–2028-də isə tarif və tənzimləmə rejimi oturuşur. Yəni, AI üçün real ROI (qənaət, itki azaldılması, xidmət səviyyəsi) göstərmək istəyənlər üçün 2026-cı il pilotlar, 2027-ci il miqyaslama, 2028-ci il audit/şəffaflıq dövrünə çevrilə bilər.

“Qaz təchizatı haqqında” qanun: dataya təsir edən hissələr

Qanun yalnız hüquqi çərçivə deyil; o, birbaşa data axınlarını və hesabat intizamını formalaşdırır. Xüsusilə üç məqam AI tətbiqlərini sürətləndirə bilər.

1) 8 növ tarif: optimallaşdırma üçün ölçü vahidi

Sektorda 8 növ qiymət (tarif) nəzərdə tutulur: topdansatış, nəql, saxlanma, paylanma, pərakəndə, şəbəkələrə qoşulma xidmətləri və sabit tarif.

Bu, AI üçün sadə bir üstünlük yaradır: optimallaşdırma layihələrində “qənaət” abstrakt olmur, tarif komponentlərinə bölünür.

Məsələn:

• Paylanmada itkinin azalması → paylanma xərclərinə təsir
• Saxlanmada dolum/boşaltma optimallaşdırması → saxlanma xidmətinin xərclərinə təsir
• Tələb proqnozu → topdansatış planlamasında daha az balanssızlıq riski

Tariflər düzgün ayrıldıqca, AI layihəsinin biznes-keisi də daha inandırıcı olur.

2) Reyestr və texniki xidmət məlumatları: AI-nin “yanacağı”

Nazirlər Kabineti və müvafiq qurumlar üzrə tələb olunan sənədlər arasında ən perspektivli hissə budur: müayinə və texniki xidmət məlumatları üzrə reyestr və ondan istifadə qaydası.

Əgər bu reyestr standart formatda qurularsa, bir çox AI ssenarisi avtomatik olaraq mümkün olur:

• Qaz xətlərində risk skorlama (hansı xətt daha yüksək qəza riski daşıyır)
• Preventiv texniki xidmət planlaması (ekipajların marşrutu, prioriteti)
• Qəzadan sonra kök-səbəb analizi (təzyiq, material, hava şəraiti, müdaxilə tarixi)

Burada əsas prinsip: “kağız akt” yox, strukturlaşdırılmış data.

3) Texniki istismar qaydaları: modelin sərhədlərini təyin edir

Energetika Nazirliyinin təsdiqləyəcəyi texniki istismar qaydaları AI üçün “icazə verilən zonanı” müəyyənləşdirir. Mənim təcrübəmdə ən çox səhv burada edilir: model “ideal” ssenari qurur, amma sahə qaydaları və əməliyyat limitləri nəzərə alınmır.

Yaxşı yanaşma budur:

• Qaydaları constraints kimi modelə daxil etmək
• Operatorun qərarını AI ilə “əvəz etmək” yox, operatoru sürətləndirmək

SOCAR və Azəriqaz üçün 5 real AI tətbiqi (pilotdan miqyasa)

Yeni hüquqi struktur formalaşdıqca AI-ni “böyük transformasiya” kimi deyil, 5 konkret ssenari kimi görmək daha sağlamdır.

1) Paylanma şəbəkəsində itkilərin aşkarlanması (non-technical loss)

Bir çox ölkədə paylanma şəbəkəsində itkilər təkcə sızma deyil: ölçmə səhvləri, qeyri-qanuni qoşulmalar, balanssızlıq.

AI nə edir?

• Abonent profillərini, sayğac axınlarını və xətt balansını müqayisə edib anomaliyaları işarələyir.
• Sahə yoxlamasını “təsadüfi” yox, riskə əsasən yönləndirir.

Pilot KPI:

• Yoxlamaya gedən briqadanın “tapıntı faizi”nin artması
• Eyni büdcə ilə daha çox effektiv yoxlama

2) Tələb proqnozu: qış pikini daha az stresslə idarə etmək

Dekabrın sonu və yanvar sektorda ən həssas dövrdür. Pik günlərdə yanlış proqnoz həm təzyiq rejimini, həm də təchizat planlamasını çətinləşdirir.

AI ilə:

• Hava proqnozu + tarixi istehlak + təqvim effektləri (bayram, həftəsonu) əsasında qısa müddətli proqnoz
• Regional kəsimdə (şəhər/rayon) planlama

Pilot KPI:

• Proqnoz xətasının (MAPE) azalması
• Dispetçer qərarlarının daha az “manual müdaxilə” tələb etməsi

3) Kompressor və stansiyalarda enerji səmərəliliyi

Nəql infrastrukturunda kompressorların iş rejimi birbaşa xərci artırır. AI burada “operator köməkçisi” kimi işləyir:

• Müxtəlif təzyiq və axın ssenarilərində ən səmərəli rejimi təklif edir
• Avadanlığın nasazlığa getmə ehtimalını əvvəlcədən göstərir (predictive maintenance)

Pilot KPI:

• kWh/1000 m³ kimi spesifik enerji göstəricisinin yaxşılaşması
• Planlaşdırılmamış dayanmanın azalması

4) Qəza riskinin xəritələnməsi: prioritet investisiya siyahısı

Şəbəkənin harasına pul qoymaq sualı həmişə çətindir. AI bunu “hisslə” yox, risklə qurur:

• Boru yaşı, materialı, təmir tarixi, torpaq şəraiti, təzyiq dəyişkənliyi və şikayət dataları ilə risk heatmap

Pilot KPI:

• İnvestisiya planında prioritetlərin əsaslandırılması
• Qəza sayının/şiddətinin azalması

5) Müştəri xidmətində AI: şikayətdən səbəbə daha tez getmək

Pərakəndə satış və xidmət hissəsində AI-nin ən sürətli ROI verdiyi yer “back office”dir:

• Zəng və müraciətlərin avtomatik kateqoriyalaşdırılması
• “Eyni rayon + eyni vaxt + təzyiq şikayəti” kimi klasterləşdirmə
• Sahə komandalarına daha dəqiq yönləndirmə

Pilot KPI:

• İlk cavab müddətinin qısalması
• Təkrar müraciətlərin azalması

İslahatlar AI-ni niyə asanlaşdırır: mənim sərt mövqeyim

Most companies get this wrong: AI-yə “program” kimi baxırlar, halbuki AI idarəetmə vərdişidir. SOCAR kimi böyük strukturda AI-nin qarşısını alan əsas 3 problem adətən bunlardır:

1. Data parçalanır, amma sahibi yoxdur
2. KPI-lar üst-üstə düşür, məsuliyyət yayılır
3. Qaydalar rəqəmsallaşmır, kağız proses digital sistemə köçürülür

Yeni hüquqi şəxslər və korporativ idarəetmə tələbləri bu üç problemi eyni anda yumşaldır. Mən bunu “AI üçün praktik zəmin” adlandırıram: əvvəlcə struktur və reyestr, sonra modellər.

AI ilə qaz təchizatında ilk 90 gün: tətbiq planı (qısa, real)

Əgər siz SOCAR ekosistemində (operator, podratçı, texnologiya tərəfdaşı, konsaltinq) işləyirsinizsə, ilk addımı belə qura bilərsiniz:

1. Bir funksiyanı seçin: paylanma, nəql, saxlanma, pərakəndə — hamısını birdən yox.
2. 1-2 KPI təyin edin: məsələn, itki faizi, qəza sayı, proqnoz xətası, planlaşdırılmamış dayanma.
3. Data inventarlaşdırması edin: 2 həftəlik sürətli audit (SCADA, GIS, CMMS, abonent sistemi, aktlar).
4. Minimum pilot qurun: 8–12 həftəlik model, “shadow mode” (qərarı AI verir, icra operatorun əlində qalır).
5. Hesabat şablonu yaradın: müşahidə şurası və tənzimləmə mühiti üçün nəticəni oxunaqlı edin.

Burada məqsəd “AI göstərmək” deyil, operasiyada ölçülən dəyişiklik yaratmaqdır.

Növbəti addım: SOCAR strukturunda AI-nin “dilini” standartlaşdırmaq

SOCAR-ın tabeliyində yeni hüquqi şəxslərin yaradılması xəbəri islahat gündəminin bir parçasıdır, amma AI baxımından daha böyük məna daşıyır: qaz dəyər zəncirinin hər hissəsi üçün ayrıca data, ayrıca məsuliyyət və ayrıca optimallaşdırma hədəfi deməkdir.

Əgər 2026–2027 dövründə bu struktur “data reyestri + KPI + proses” kimi qurularsa, 2028-də tənzimləmə rejimi oturuşanda AI nəticələri artıq hesabatda yox, xidmət keyfiyyətində, təhlükəsizlikdə və xərclərdə görünəcək.

Sizcə, yeni hüquqi şəxslər yaradılarkən hansı sahə daha tez nəticə verər: paylanmada itkilər, tələb proqnozu, yoxsa texniki xidmətin riskə əsasən planlanması? Mənim səsim üçüncüyədir — çünki təhlükəsizlik və dayanıqlılıq üzərində qurulan AI həmişə daha uzunömürlü olur.