AI ў прамысловасці Беларусі: чаму IT-жыўцом важны

Беларускі IT-рынак у 2025-м перастаў жыць у рэжыме «нанялі ўсіх, каго знайшлі». Эксперты, якіх апыталі ў індустрыі, апісваюць год адным словам: прагматызм. Кампаніі больш не купляюць «патэнцыял на выраст» — яны купляюць вынік.

Для вытворчасці і прамысловасці гэта не нейкая далёкая гісторыя пра офісы і стартапы. Гэта сігнал, што ў Беларусі фармуецца больш дарослая база кампетэнцый: дадзеныя, бяспека, воблакі, ML/MLOps, інжынерныя платформы. Менавіта гэта — падмурак, без якога штучны інтэлект у вытворчасці застаецца прыгожай прэзентацыяй і не становіцца сістэмным інструментам.

Я пішу гэты тэкст у кантэксце серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі», і мой галоўны тэзіс просты: калі беларускі IT стаў больш патрабавальным і арыентаваным на эфектыўнасць, прамысловасць можа атрымаць ад гэтага практычную выгаду ўжо ў 2026 годзе — але толькі калі падыдзе да AI як да вытворчай інфраструктуры, а не як да моды.

Што паказалі IT-вынікі 2025: рынак не памёр, ён стаў цвярозым

Беларускі IT у канцы 2025 года выглядае не «жывым» або «мёртвым», а стабілізаваным. Эксперты адзначаюць адразу некалькі прыкмет:

• Менш агрэсіўнага росту, больш разліку: кожная новая пазіцыя павінна даваць аддачу «тут і цяпер».
• Ротацыя кадраў захавалася, але «новых роляў» стала менш.
• Спрос зрушыўся ў бок спецыялістаў з рэдкімі кампетэнцыямі: дадзеныя, воблачная інфраструктура, бяспека, ML.
• Джун-найм сціснуўся: частку руцінных задач забіраюць AI-асістэнты, а кампаніям цяжэй інвеставаць у доўгае навучанне.

Гэта выглядае як праблема для маладых спецыялістаў, і так яно і ёсць. Але для прамысловасці такая «цвярозасць» IT-сектара — плюс: вытворчыя AI-праекты рэдка пра «вау-эфект», яны пра стабільнасць, адказнасць і прагназуемую эканоміку.

Чаму гэта важна менавіта для заводаў і фабрык

Прамысловы AI амаль заўсёды ўпираецца ў тры рэчы:

1. Дадзеныя (якасць, даступнасць, гістарычнасць).
2. Інфраструктура (воблака/edge, сеткі, інтэграцыя з АСУТП/SCADA/MES/ERP).
3. Бяспека і надзейнасць (кіберабарона, рэзерваванне, кантроль доступу).

Рынак IT, які пераключыўся на эфектыўнасць і «вымяральную карысць», лепш падыходзіць для такіх задач, чым рынак, які ганяецца за ростам.

AI змяняе найм у IT — і гэта наўпрост б’е па індустрыі

Эксперты ў артыкуле адзначаюць два назіранні, якія прамысловасці варта ўспрыняць вельмі сур’ёзна:

• простыя задачы, якія раней аддавалі джунам, цяпер робяць AI-інструменты;
• ацэньваць рэальны ўзровень распрацоўшчыка стала складаней, бо частка кода і рашэнняў генеруецца з дапамогай мадэляў.

На заводзе гэта адлюстроўваецца так: калі вы наймаеце каманду (унутраную або падрадчыкаў) на праект камп’ютарнага зроку ці прагназавання адмоваў, вам ужо недастаткова «прыгожага GitHub» і хуткай дэманстрацыі.

Што пытацца ў AI-падрадчыка, каб не купіць ілюзію

Вось практычны спіс пытанняў, якія я б задаў у першую сустрэчу. Яны дапамагаюць адрозніць каманду, што ўмее «запусціць мадэль», ад каманды, што ўмее ўбудоўваць AI ў вытворчы працэс:

1. Якая мэтавая метрыка? (напрыклад, знізіць брак на 1,5 п.п., скараціць прастой на 10%, паменшыць фальшывыя спрацоўванні да X у змену).
2. Як вы збіраеце і версіюеце дадзеныя? (data lineage, датасэты, разметка, дрэйф).
3. Як будзе выглядаць MLOps/MLOps-lite? (маніторынг метрык, перанавучанне, алерты).
4. Дзе будзе працаваць мадэль: воблака, on-prem, edge?
5. Якая інтэграцыя з MES/ERP/SCADA? (і хто за яе адказвае).
6. Што робім, калі AI памыляецца? (fail-safe сцэнары, чалавек у контуры, правілы выключэння).

Гэтыя пытанні — пра тое, што ў IT-дыскусіі 2025 года называюць «празрыстасць працэсаў» і «вымяральная бізнес-каштоўнасць». Для прамысловасці гэта не мода, гэта патрабаванне бяспекі.

Якія IT-трэнды 2025 прасцей за ўсё «перанесці» ў прамысловасць

Адказ просты: пераносіць трэба не «чат-боты», а тэхналагічныя напрамкі, якія эксперты назвалі найбольш устойлівымі.

ML + MLOps: ад пілотаў да нармальнай эксплуатацыі

У IT расце попыт на Machine Learning і аперацыйныя практыкі вакол яго. Для вытворчасці гэта азначае, што ў 2026 годзе стане прасцей знаходзіць каманды, якія ўмеюць:

• будаваць мадэлі, якія жывуць не 2 тыдні, а 12–24 месяцы;
• весці маніторынг дрэйфу і якасці;
• запускаць абнаўленні без прыпынку лініі.

Прыклад сцэнару: камп’ютарны зрок для кантролю якасці (дэфекты паверхні, геаметрыя, камплектацыя). Галоўная праблема тут не «навучыць нейронку», а зрабіць так, каб:

• камеры не «з’ехалі» пасля рамонту;
• асвятленне не забіла дакладнасць;
• у вас былі працэдуры разметкі новых дэфектаў;
• сістэма давала яснае тлумачэнне для тэхнолага.

Кібербяспека: без яе AI на заводзе будзе забаронены нефармальна

Эксперты кажуць пра рост попыту на бяспеку ў IT. У прамысловасці гэта ўдвая важней, бо AI-сістэмы:

• атрымліваюць доступ да адчувальных вытворчых дадзеных;
• падключаюцца да сетак, дзе ёсць АСУТП;
• могуць уплываць на рашэнні, што змяняюць рэжым працы.

Калі вы плануеце AI-праект у 2026, уключайце бяспеку ў ТЗ адразу: сегментацыя сеткі, доступы па ролях, журналяванне, працэдуры абнаўленняў.

Воблакі, Kubernetes, SRE: «нябачная» база для маштабавання

З IT-апісання 2025 года бачна, што працягвае расці воблачная і платформенная інжынерыя: DevOps, Kubernetes, SRE. Для прамысловасці гэта практычна:

• хутчэй разгортваць сэрвісы аналітыкі;
• стандартызаваць асяроддзі (dev/test/prod);
• аднолькава падтрымліваць некалькі пляцовак.

Прыемная праўда: AI ў вытворчасці часта правальваецца не на мадэлях, а на эксплуатацыі. Платформенныя практыкі закрываюць менавіта гэта.

«Скарачэнні — не заўсёды крызіс»: як гэта чытаць заводу

Адзін з самых карысных пасылаў экспертаў: скарачэнні часта адбываюцца, калі бізнес пераходзіць ад «колькасці да якасці» і пераглядае эфектыўнасць.

Для прамысловасці гэта падказка, як будаваць AI-праграму:

• Не пачынайце з «давайце ўкаранём AI ўсюды». Пачынайце з 2–3 працэсаў, дзе ёсць грошы.
• Выбірайце праекты з кароткім цыклам эканомікі: 8–16 тыдняў да першага вымярэння.
• Закладвайце бюджэт на падтрымку: мадэлі старэюць, дадзеныя мяняюцца, абсталяванне зношваецца.

Сістэмны AI на заводзе — гэта не пра адзін праект. Гэта пра здольнасць пастаянна паляпшаць працэс на аснове дадзеных.

Тры прамысловыя use-case, дзе AI дае аддачу хутчэй за ўсё

1. Прагназаванне адмоваў (predictive maintenance)

   • Мэта: меней незапланаваных прастояў, лепшая загрузка рамонту.
   • Дадзеныя: вібрацыя, тэмпература, ток, гісторыя рамонтаў.

2. Кантроль якасці праз камп’ютарны зрок

   • Мэта: зніжэнне браку і рэкламацый, стабільнасць.
   • Дадзеныя: выявы, параметры партыі, умовы змены.

3. Аптымізацыя энергаўжывання

   • Мэта: мінус X% да расходу на адзінку прадукцыі.
   • Дадзеныя: лічыльнікі, рэжымы абсталявання, графікі.

Кожны з гэтых кейсаў добра стыкуецца з тым, што IT-рынак 2025 называе «неадкладнай аддачай».

Што рабіць у 2026: план, які ператварае AI з тэмы ў вынік

Калі вы кіраўнік вытворчасці, галоўны інжынер, CIO або дырэктар па развіцці, вам патрэбна не «AI-стратэгія на 40 слайдаў», а прагматычны маршрут.

Крок 1. Зрабіце інвентарызацыю дадзеных (за 2–4 тыдні)

• дзе захоўваюцца тэхпараметры і хто ўладальнік;
• ці ёсць гістарычнасць і як доўга;
• што можна забраць аўтаматычна, а што толькі «ў Excel».

Вынік: карта дадзеных і 5–10 «кандыдатаў» на use-case.

Крок 2. Выберыце 1 use-case з яснай эканомікай

Правіла, якое працуе: калі вы не можаце сфармуляваць выгаду ў паказчыках (брак, прастой, энергія, час цыкла), вы не зможаце абараніць праект, калі стане цяжка.

Крок 3. Запусціце пілот, але з патрабаваннямі да эксплуатацыі

Пілот павінен уключаць мінімальны набор:

• метрыкі якасці мадэлі і метрыкі бізнесу;
• план падтрымкі і адказных;
• інтэграцыю ў працэс (хто і як выкарыстоўвае вынік).

Крок 4. Падрыхтуйце кадравы контур

З улікам таго, што «джун-пласт» у IT прасядае, прамысловасці варта дзейнічаць на апярэджанне:

• запускаць сумесныя стажыроўкі з ВНУ/каледжамі на стыку «інжынерыя + дадзеныя»;
• рыхтаваць унутраных «ўладальнікаў use-case» (тэхнолаг/майстар + аналітык);
• выбіраць падрадчыкаў, якія перадаюць веды, а не замыкаюць усё на сабе.

Пытанні, якія звычайна ўзнікаюць (і кароткія адказы)

Ці заменіць AI людзей у прамысловасці?

Не. Ён заменіць частку руцінных дзеянняў і зменіць патрабаванні да роляў. Найбольш каштоўнымі стануць людзі, якія разумеюць і тэхналогію, і працэс.

Ці можна пачаць без вялікіх бюджэтаў?

Так, калі ў вас ёсць базавыя дадзеныя. Самы дарагі сцэнар — калі спачатку робяць «мадэль», а потым высвятляецца, што няма стабільнага збору дадзеных.

Што выбраць: унутраная каманда або падрадчык?

Для першага кейса часта разумна пачаць з падрадчыкам, але абавязкова прызначыць унутранага ўладальніка працэсу. Без гэтага AI будзе «праектам IT», а не «праектам завода».

Што азначае «IT-рынак жывы» для AI ў беларускай прамысловасці

Беларускі IT у 2025 годзе паказаў: эпоха лёгкіх наймаў і хуткага росту скончылася, але кампетэнцыі не зніклі — яны перабудоўваюцца вакол даных, бяспекі і AI. Для прамысловасці гэта шанец забраць лепшае: інжынерную дысцыпліну, MLOps-падыходы, празрыстасць і арыентацыю на вынік.

Калі вы плануеце 2026 год, абярыце адзін працэс, дзе AI можа даць вымяральную карысць, і пачніце з дадзеных. А потым з’явіцца галоўнае пытанне, якое сапраўды варта абмеркаваць у кабінеце кіраўніка: які вытворчы паказчык вы хочаце палепшыць першым — брак, прастой ці энергію?