Як IT-2025 у Беларусі паскарае AI на заводах

Беларускае IT у канцы 2025-га выглядае не «мертвым», а сталым і прагматычным. Рост «любой цаной» скончыўся: кампаніі наймаюць асцярожна, патрабуюць хуткай аддачы, а рынку стала менш да «джун-эксперыментаў». Гэта можа здацца дрэннай навіной. Але для беларускай вытворчасці і прамысловасці гэта, на мой погляд, якраз добры момант.

Чаму? Бо AI у прамысловасці любіць не шум і моду, а дысцыпліну: дакладныя метрыкі, стабільныя працэсы, адказнасць за вынік, якасць даных, кібербяспеку. Менавіта ў гэты бок, паводле экспертаў рынку, і рухаецца беларускае IT. А значыць, на мяжы 2025–2026 гадоў у беларускіх заводаў з’яўляецца больш шанцаў укараніць штучны інтэлект так, каб ён не застаўся «пілотам для прэзентацыі», а даваў эканоміку.

Ніжэй — як трэнды беларускага IT-рынку 2025 года перакладаюцца на мову цэха, лініі, склада і службы галоўнага інжынера.

Стабілізацыя IT — гэта плюс для прамысловасці

Адказ просты: калі IT-рынок становіцца больш патрабавальным, у праекты прыходзіць больш прагматызму, і прамысловы AI перастае быць «шоў».

Эксперты рынку апісваюць 2025 год як перыяд, калі кампаніі пачалі лічыць вынік. Найм стаў больш прыцэльным, запыты — больш «пра тут і цяпер», а не «на вырасце». Для вытворчасці гэта супадае з натуральнай логікай: завод не можа дазволіць сабе эксперыменты, якія не даюць вымяральнага эфекту.

Што змяняецца ў паводзінах IT-каманд

Калі перакласці словы пра «прагматычнасць рынку» на прамысловую практыку, атрымліваюцца тры важныя зрухі:

1. Больш увагі да прадукцыйнасці, а не да гучных тэхналогій. AI-праект павінен мець KPI: зніжэнне браку, рост OEE, меншая прастойнасць, хутчэйшы кантроль якасці.
2. Менш “набраць людзей і разабрацца”. На заводзе гэта добра: інтэграцыя AI патрабуе адказных роляў і строгай інжынернай культуры.
3. Большы попыт на моцных інжынераў і спецыялістаў па даных. А без іх AI ў вытворчасці звычайна не ўзлятае.

Вытворчы AI працуе толькі там, дзе працэс вымераны. Стабілізацыя IT-рынку робіць гэты падыход «нармальным», а не «занадта бюракратычным».

Дзе AI ў прамысловасці Беларусі дасць найбольш хуткі эфект

Калі ваша мэта — хуткі ROI, пачынайце з задач, дзе ёсць шмат паўтораў і ясная метрыка. Гэта не заўсёды “вялікі генэратыўны AI”. Часцей — прыкладны ML і камп’ютарны зрок.

Ніжэй — 5 кірункаў, дзе беларускія вытворчыя кампаніі могуць адносна хутка атрымаць вымяральны вынік.

1) Камп’ютарны зрок для кантролю якасці

Кантроль паверхні, геаметрыі, маркіроўкі, камплектацыі — класіка.

Практычны сцэнар:

• камера на выхадзе з лініі,
• мадэль распазнае дэфекты,
• сістэма аўтаматычна адхіляе выраб або ставіць яго ў “каранцін” на дадатковую праверку.

Эфект, які любяць вытворцы: менш браку, менш рэкламацый, менш ручной праверкі.

2) Прагназаванне прастояў (predictive maintenance)

Калі ёсць датчыкі вібрацыі, тэмпературы, току, ціску — ёсць і падстава для прагнозу.

Сэнс просты: не чакаць паломкі, а лавіць адхіленні і планаваць рамонт, калі гэта найменш балюча для графіка.

3) Аптымізацыя энергаспажывання

У зімовы сезон (а мы цяпер якраз у канцы снежня) многія прадпрыемствы адчуваюць, як растуць выдаткі на энергетыку і цеплазабеспячэнне.

AI тут карысны ў двух месцах:

• пошук неаптымальных рэжымаў работы абсталявання;
• прагназаванне пікаў нагрузкі і “разгладжванне” графікаў.

4) Планавая лагістыка і склад (попыт, запасы, маршруты)

Для многіх заводаў склад — гэта замарожаныя грошы.

ML-мадэлі дапамагаюць:

• прагназаваць патрэбу ў матэрыялах;
• не “перакупляць” склад;
• скарачаць час пошуку і камплектацыі.

5) AI для дакументаў і тэхпадтрымкі (асцярожна, але карысна)

Генэратыўны AI у прамысловасці лепш пачынаць не з «аўтапілота», а з памочніка:

• хуткі пошук па інструкцыях, допусках, рэгламентах;
• чарнавікі тэхнічных справаздач;
• адказ на тыпавыя пытанні майстроў і тэхнолагаў.

Галоўнае правіла: ніякіх “самастойных” рашэнняў без праверкі. Гэта не чат у мэсэнджары — гэта бяспека і грошы.

Чаму джунам цяжка — і як гэта адбіваецца на AI-праектах завода

Кароткі адказ: AI з’еў частку “простых задач”, якія раней давалі пачаткоўцам практыку. Рызыка ў тым, што праз 2–3 гады можа не хапаць мідлаў.

У 2025 годзе эксперты адзначаюць павышэнне патрабаванняў да джуна: цяпер чакаюць не “прайшоў курсы”, а практыку — праекты, стажыроўкі, рэальны код. Прычына прагматычная: руцінныя задачы аўтаматызуюцца інструментамі AI, і кампаніям менш выгадна доўга “вырошчваць” пачаткоўцаў.

Што гэта значыць для прамысловасці

Для заводскіх AI-праектаў кадравая праблема выглядае так:

• патрэбныя data engineer / ML engineer / DevOps / cybersecurity, а не толькі “праграміст на ўсё”;
• патрэбны людзі, якія ўмеюць працаваць з “бруднымі” прамысловымі данымі, інтэграцыямі, абсталяваннем, і ведаюць адказнасць.

Мой практычны савет для вытворцаў: рабіце ўнутраныя стажыроўкі пад канкрэтныя прамысловыя кейсы. Не “навучыце Python”, а “наладзім збор даных з лініі, зробім просты дашборд, потым мадэль аномалій”. Так вы вырошчваеце патрэбных людзей і не залежыце толькі ад рынку.

“AI-прадукты — чырвоны акіян”: чаму заводам гэта нават выгадна

Тут варта заняць пазіцыю: прамысловасці не трэба гнацца за моднымі AI-прадуктамі. Ёй патрэбны сістэмы, якія працуюць у рэальных умовах.

Эксперты адзначаюць, што прадукты на базе AI сталі вельмі канкурэнтнымі: шмат прапаноў, шмат абяцанняў, не заўсёды ёсць разуменне, каму і як прадаваць. Для прамысловых заказчыкаў гэта азначае:

• на рынку будзе больш пастаўшчыкоў і інтэгратараў, якія гатовыя рабіць “пад вас”;
• будзе прасцей выбіраць па крытэрыях: SLA, бяспека, падтрымка, досвед у інжынерных асяроддзях;
• можна дамаўляцца пра пілот з яснымі KPI і працяг толькі пры дасягненні выніку.

Як не патрапіць у пастку “прыгожага пілота”

Калі вы выбіраеце AI-рашэнне для вытворчасці, праверце тры рэчы яшчэ да старту:

1. Якія даныя ўжо ёсць і хто за іх адказвае? Калі адказу няма — пачынайце з data governance.
2. Як будзе выглядаць інтэграцыя з MES/ERP/SCADA? Калі інтэграцыі “потым” — праект звычайна буксуе.
3. Якая метрыка поспеху праз 90 дзён? Не “паляпшаем якасць”, а “зніжаем долю пераправерак на X%” або “мінус Y хвілін прастою на змену”.

План на 90 дзён: як запусціць AI на прадпрыемстве ў 2026 годзе

Адказ: рабіце маленькі, але канчаткова завершаны праект, які ўпісваецца ў існуючы працэс.

Вось схема, якая часта працуе ў вытворчасці:

Крок 1. Выберыце адзін боль, які каштуе грошай

Прыклады болю:

• брак на канкрэтнай аперацыі,
• непрадказальныя прастоі аднаго вузла,
• перарасход энергіі ў адным участку.

Крок 2. Зафіксуйце базавыя лічбы

Збярыце “нулевы замер” за 2–4 тыдні: брак, прастои, OEE, энергаспажыванне, час рамонту.

Крок 3. Зрабіце “тонкі” пілот

• 1 крыніца даных,
• 1 мадэль,
• 1 інтэграцыя ў працэс (сігнал, алерт, спіс на праверку).

Крок 4. Ацаніце вынік і маштабуйце

Калі вынік ёсць — пашырайце на другі ўчастак. Калі няма — не бойцеся закрыць пілот. Гэта нармальная гігіена.

Самая дарагая памылка ў AI — працягваць праект, які не мае вымяральнай мэты.

Што будзе далей: чаму 2026 стане годам “інжынернага AI”

Беларускае IT, паводле экспертаў, ідзе ў бок больш жорсткіх патрабаванняў: да якасці, адказнасці і бізнес-каштоўнасці. Для прамысловасці гэта супадае з тым, як яна заўсёды жыла.

Я чакаю, што ў 2026 годзе ў беларускіх вытворчых кампаніях будуць лепш заходзіць не “вялікія AI-перабудовы”, а серыйныя праекты аўтаматызацыі: кантроль якасці, дыягностыка, аптымізацыя рэжымаў, лагістыка, бяспека.

Калі вы хочаце, каб штучны інтэлект у прамысловасці Беларусі даў вынік, пачынайце з простага: выберыце адзін працэс, зрабіце яго вымяральным, падключыце даныя, і толькі пасля гэтага ўключайце мадэль.

Напрыканцы — пытанне, якое варта абмеркаваць у камандзе ўжо ў студзені: які адзін вытворчы паказчык вы гатовыя палепшыць на 10% у 2026 годзе — і што вам замінае пачаць пілот у бліжэйшыя 90 дзён?