ИИ и IT-рынок Беларуси: уроки для заводов в 2026

Белорусский IT-рынок в конце 2025-го звучит неожиданно трезво: меньше «гонки за ростом», больше расчёта и спроса на ощутимую пользу. Эксперты описывают одно и то же разными словами: компании стабилизировались, стали прагматичнее, а найм — более прицельным. ИИ при этом не «убил» индустрию, но резко поднял планку качества: рутину автоматизируют, а ценность смещается к инженерному мышлению и ответственности за результат.

Для производственных и промышленных компаний в Беларуси это не просто новость «из соседнего цеха» (IT). Это рабочая подсказка. Потому что те же силы — автоматизация, оптимизация затрат, измеримая производительность, дефицит сильных инженеров — прямо сейчас меняют заводы, логистику, энергетику, добычу и переработку. В нашей серии «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» этот материал — о том, какие уроки даёт состояние IT-рынка тем, кто внедряет ИИ на производстве.

IT в 2025: рынок не умер — он стал «по делу»

Белорусский IT-рынок к концу 2025 года не исчез, но перестал прощать неэффективность. Если раньше многие компании нанимали «на вырост», то теперь каждую роль чаще рассматривают как инвестицию с понятной отдачей в горизонте квартала, максимум двух.

Ключевой сигнал из обсуждений экспертов: вакансии не пропали, но изменились каналы и критерии. Публичных объявлений может быть меньше, зато больше найма через сообщества, рекомендации и прямые контакты. А ещё сильнее сместился фокус на специалистов, которые закрывают сложные зоны — данные, безопасность, облака, ML.

Почему это важно промышленности

Промышленным компаниям в 2026-м придётся жить в той же логике:

• не «внедряем ИИ потому что модно», а покупаем конкретный эффект (снижение брака, рост OEE, экономия энергии, ускорение планирования);
• не «нанимаем команду R&D на всякий случай», а строим компетенции вокруг узких производственных задач;
• не «пилот ради пилота», а проект с измеримой бизнес-ценностью и владельцем результата.

Если у вас в производстве ИИ-проекты «буксуют», я почти всегда нахожу одну причину: нет ясной метрики эффективности, и потому решения невозможно защищать перед финансами и дирекцией.

ИИ повышает требования к людям — и к процессам

Эксперты отмечают прагматичный взгляд на ИИ-инструменты: они ускоряют типовую работу, но не заменяют ответственность за архитектуру, бизнес-логику, тестирование и качество. Эта мысль особенно полезна для заводов, где цена ошибки измеряется не только деньгами, но и простоями, рисками для техники и людей.

ИИ в 2025-м уже влияет на рынок труда так, что простые задачи, которыми раньше «кормили» джунов, всё чаще закрываются автоматизацией. Отсюда и «тяжёлая доля джунов»: войти в профессию стало сложнее, потому что от новичка ждут практики и самостоятельности.

Урок для цеха: «ИИ не заменит инженера, но заменит слабые процессы»

На производстве это проявляется ещё жёстче:

• если техпроцессы не описаны, данные не собираются стабильно, а причины брака фиксируются «на бумаге» — ИИ не спасёт;
• если датчики дают шум, а параметры хранятся в разрозненных системах — модель будет «угадывать»;
• если нет нормального контура проверки гипотез (A/B, контрольные партии, валидация) — внедрение превратится в бесконечный спор.

Ставка 2026 года — на людей, которые умеют соединять домен производства и аналитику данных. Это инженеры-практики, технологи, специалисты по качеству, автоматчики, которые понимают, что такое распределение, погрешность, причинность и контроль изменений.

«Красный океан» ИИ-продуктов и шанс для промышленности

Один из самых честных тезисов из обсуждения: продукты на базе ИИ уже перенасыщены, конкуренция высокая, а маркетинг и понимание «кому продавать» часто отсутствуют. Для IT это означает: сделать «ещё один ИИ-сервис» недостаточно — нужно иметь чёткий рынок и сильное предложение.

Для промышленности здесь открывается окно возможностей. Потому что в промышленном ИИ ценность чаще не в красивом продукте, а в эффекте на конкретной линии.

Где промышленный ИИ реально окупается

Вот направления, где предприятия обычно получают быстрый и измеримый результат (если данные и процессы в порядке):

1. Компьютерное зрение для контроля качества

   • выявление дефектов поверхности, геометрии, маркировки;
   • снижение доли ручной инспекции;
   • стабильность качества в ночные смены и при текучке персонала.

2. Предиктивное обслуживание (predictive maintenance)

   • прогноз отказов по вибрации, температуре, токам, давлению;
   • снижение аварийных простоев;
   • планирование ремонтов «по состоянию», а не «по календарю».

1. Оптимизация энергопотребления

   • модели, которые подсказывают режимы работы оборудования;
   • снижение пиковых нагрузок;
   • выявление «энергетических утечек» в компрессорных, котельных, системах холода.

2. Планирование производства и цепочек поставок

   • прогноз спроса и запасов;
   • диспетчеризация и снижение переналадок;
   • балансировка мощностей.

Один практичный ориентир: если вы не можете назвать одну метрику, которая улучшится через 60–90 дней после пилота (например, процент брака, MTBF, время переналадки, удельная энергия), проект стоит переформулировать.

Найм, зарплаты и дефицит компетенций: почему это касается заводов

Эксперты сходятся в двух вещах: зарплаты (особенно у сеньоров) во многих компаниях «стоят», а конкуренция выросла. При этом дорого оплачиваются редкие компетенции — ИИ, безопасность, облака, DevOps, SRE.

Промышленности это даёт два вывода, и оба некомфортные, но полезные:

1) «Купить» команду под ИИ будет всё труднее

Даже если общий рынок кандидатов стал шире, сильные специалисты с опытом внедрений и пониманием производственного контура — редкость. На практике предприятия часто упираются не в выбор модели, а в то, что некому:

• навести порядок в данных;
• подключить оборудование и обеспечить качество телеметрии;
• встроить решение в MES/ERP/SCADA;
• организовать MLOps и поддержку модели после запуска.

2) Роль внутренней команды возрастает

Если в IT компании перестали «долго растить» джунов, то на производстве тем более нельзя ждать, что внешний подрядчик сделает всё «под ключ» и навсегда. Работает гибрид:

• небольшая внутренняя команда (владелец процесса, инженер данных/автоматчик, ИТ-архитектор);
• внешний партнёр для разработки и ускорения;
• понятная модель владения данными и ответственности за результат.

Сильное внедрение ИИ в промышленности — это не покупка софта. Это настройка контура «данные → решение → действие → контроль эффекта».

Практический план внедрения ИИ на производстве в 2026

Чтобы не повторить типичные ошибки «айтишных» ИИ-проектов (когда много экспериментов и мало продаж), промышленности нужен дисциплинированный подход. Ниже — план, который обычно срабатывает.

Шаг 1. Выберите задачу с «экономикой»

Идеальная стартовая задача имеет три свойства:

• есть измеримая метрика (брак, простой, энергия, скорость);
• есть владелец процесса, который готов менять регламенты;
• есть данные или их можно собрать за 2–4 недели.

Шаг 2. Подготовьте данные и «контур доверия»

Без этого ИИ не внедряется, он демонстрируется.

• договоритесь, какие данные считаются «истиной» (датчики, лаборатория, ОТК);
• зафиксируйте формат и частоту сбора;
• определите, кто подтверждает качество данных и кто отвечает за доступ.

Шаг 3. Пилотируйте быстро, но не на «игрушечной» выборке

Пилот должен быть:

• ограничен по времени (обычно 6–10 недель);
• привязан к реальному процессу;
• с заранее согласованными критериями успеха.

Шаг 4. Заранее продумайте эксплуатацию (MLOps)

Большинство ИИ-решений «умирают» не на этапе обучения модели, а через 2–3 месяца после запуска.

Проверьте заранее:

• как модель обновляется и кто это делает;
• что будет, если поменяется сырьё, режимы, поставщик датчика;
• как фиксируются отклонения и кто принимает решения, когда ИИ ошибается.

Шаг 5. Масштабируйте только то, что выдержало проверку эффектом

Если пилот дал эффект — переносите на соседние линии, цеха, площадки. Если нет — закрывайте честно. Это нормальная управленческая дисциплина, а не «провал ИИ».

Что делать руководителю уже в январе 2026

Конец года — удобный момент, чтобы запланировать изменения. Вот три действия, которые дают максимум отдачи за минимум времени:

1. Соберите реестр 10–15 процессов-кандидатов под ИИ (качество, простои, энергия, планирование) и оцените их по шкале «эффект/сложность».
2. Назначьте владельцев данных: кто отвечает за качество, доступ, интерпретацию и обновление.
3. Запустите один пилот, но сразу с планом внедрения, а не только с демонстрацией модели.

Если вам нужна система координат: ориентируйтесь на то, как IT-рынок в 2025-м стал прагматичным. Там перестали платить «за присутствие» и начали платить «за измеримый результат». В промышленности этот сдвиг уже идёт — просто он заметнее в KPI, чем в вакансиях.

Следующий год в Беларуси будет годом инженерного ИИ: меньше шума, больше автоматизации, качества и ответственности. Вопрос, который стоит держать в голове руководителю производства: какой один показатель на вашем предприятии ИИ обязан улучшить в 2026-м — и кто персонально за это отвечает?