Нулевая инфляция и ИИ: как удержать издержки в 2026

За три недели декабря 2025-го инфляция в Беларуси была практически нулевой — и глава Нацбанка прямо сказал: предпосылок для всплеска цен не видно. Для бизнеса это редкий, почти «лабораторный» момент: когда ценовая среда спокойная, становится заметно, кто реально управляет себестоимостью, а кто просто надеется «пережить» рынок.

Мне нравится смотреть на низкую инфляцию не как на повод выдохнуть, а как на тест на зрелость. Если цены вокруг стабильны, то рост прибыли уже не получится списать на общий «подъем рынка». Остаются только три источника результата: эффективность, качество управленческих решений и дисциплина процессов. И вот тут искусственный интеллект (ИИ) в производстве и промышленности — не модная игрушка, а самый практичный инструмент, который помогает удерживать издержки без боли для качества.

Эта статья — часть серии «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі». Мы разберём, почему слова Нацбанка про низкую инфляцию важны именно для промышленности, и как интеграция ИИ помогает предприятиям не только «оптимизироваться», но и поддерживать экономическую стабильность на уровне страны.

Что значит «почти нулевая инфляция» для заводов и фабрик

Нулевая инфляция в декабре — это не про «всё подешевело». Это про то, что ценовое давление временно ослабло, и предприятиям проще планировать: закупки, контракты, зарплатные бюджеты, инвестиционные программы.

В новостях прозвучали три важных тезиса, которые промышленникам стоит читать внимательно:

1. Декабрьская инфляция почти нулевая — «аномальная» для конца года ситуация.
2. Среди причин названо дезинфляционное влияние со стороны российской экономики, где замедлилась продовольственная инфляция.
3. Целевой ориентир на 2026 год — не выше 7%, при сохранении намерения «держать базовую инфляцию» и стараться не выйти за 5%.

Для производственной компании это переводится на человеческий язык так: рынок даёт шанс закрепить экономику предприятия на более предсказуемой траектории. Но шанс быстро исчезает, если себестоимость «ползёт» из-за брака, простоев, лишних запасов и ручного управления.

ИИ как «невидимый антиинфляционный фактор» внутри предприятия

ИИ не снижает инфляцию в статистике напрямую. Он делает другое: убирает скрытые потери, из-за которых компании вынуждены либо поднимать цены, либо экономить на качестве.

В производстве почти всегда есть набор расходов, которые годами считаются «нормой»:

• простои оборудования «потому что так бывает»;
• перерасход сырья «потому что партия нестабильная»;
• брак «потому что человеческий фактор»;
• запасы на складе «потому что страшно остаться без комплектующих».

ИИ в промышленности хорош тем, что превращает «ощущения» в цифры, а цифры — в действия. Стабильные цены снаружи усиливают эффект: вы быстрее видите, что улучшилось именно из-за управления, а не из-за рыночной конъюнктуры.

Сильная управленческая позиция в 2026 году — это не способность «переложить рост затрат в цену», а способность не допустить роста затрат.

Где ИИ быстрее всего снижает себестоимость: 4 прикладных сценария

Ниже — четыре направления, где ИИ чаще всего даёт измеримый эффект в промышленности. Я специально выбираю сценарии, которые понятны руководителю производства и финансовому директору, а не только дата-сайентисту.

1) Предиктивное обслуживание: меньше простоев, меньше авралов

Самый простой способ «съесть маржу» — это неожиданный простой линии и аварийный ремонт. Предиктивная аналитика строится на данных с датчиков (вибрация, температура, токи, давление) и предсказывает, когда узел начнёт деградировать.

Что это даёт:

• ремонт планируется под окно производства, а не «когда всё встало»;
• снижаются срочные закупки запчастей по завышенной цене;
• падают потери от недовыпуска.

В условиях, когда Нацбанк говорит о намерении удерживать инфляцию в пределах 5–7%, предиктивное обслуживание помогает компании не быть заложником любого локального скачка цен на ремонтные услуги и комплектующие: вы покупаете заранее и по плану.

2) Компьютерное зрение в контроле качества: брак становится управляемым

Компьютерное зрение — это камеры + модель, которая находит дефекты на изделии, упаковке или шве быстрее и стабильнее человека. Важно даже не то, что «точнее». Важно то, что появляется единый стандарт качества и измеримость.

Практический эффект для себестоимости:

• меньше переделок и списаний;
• меньше возвратов и рекламаций;
• меньше «разброса» между сменами.

А ещё это напрямую влияет на цену: когда дефекты ловятся рано, вы не тратите энергию, время и материалы на обработку изделия, которое всё равно уйдёт в брак.

3) Оптимизация энергопотребления: ИИ видит лишнее, что не видно в отчётах

Зимой, в конце года, энергозатраты у многих предприятий ощущаются особенно остро. ИИ здесь полезен тем, что может оптимизировать режимы:

• компрессорные станции,
• котельные и теплоузлы,
• вентиляцию,
• пиковые нагрузки по электропотреблению.

Не нужно строить «умный завод» целиком. Часто достаточно:

1. собрать телеметрию,
2. выявить паттерны перерасхода,
3. внедрить рекомендации (или автоконтроль) на уровне смены.

Если внешняя инфляция низкая, любая экономия энергии сразу становится заметной в P&L — без «шумов» от роста цен.

4) Планирование и запасы: меньше замороженных денег, меньше дефицитов

Большой склад — это не «надёжность». Это замороженный оборотный капитал, риски обесценения, списания, пересортица. ИИ-модели спроса и поставок помогают держать баланс между дефицитом и избыточными запасами.

Особенно полезно это в связке с производственным планированием:

• прогноз загрузки линий,
• оптимизация партий,
• пересчёт расписания при задержках поставок.

В спокойной ценовой среде проще выстроить дисциплину: меньше «страховочных» закупок и больше управления по данным.

Как низкая инфляция меняет логику внедрения ИИ (и почему это хорошо)

Когда цены быстро растут, компании часто хватаются за ИИ как за «спасательный круг»: нужен эффект вчера, бюджет «пробивают» в пожарном режиме, а качество данных никого не волнует. Обычно это заканчивается разочарованием.

Ситуация конца 2025-го, наоборот, поощряет правильный подход:

• спокойное пилотирование без истерики;
• выбор 1–2 процессов с понятным экономическим эффектом;
• создание базовой инфраструктуры данных;
• обучение людей на месте, а не «пара презентаций и разошлись».

Если цель — удерживаться ближе к 5% инфляции, как заявил глава Нацбанка, то на уровне предприятия цель звучит так: не разгонять себестоимость собственными руками. ИИ — один из самых прямых способов этого добиться.

Мини-план на 90 дней: с чего начать внедрение ИИ на производстве

Ниже — рабочая схема, которую я видел в разных вариантах на реальных предприятиях. Она не требует «идеальной цифровизации» с первого дня.

1. Выберите один KPI, который болит. Например: брак (%), OEE, простой (часы), энергоёмкость на единицу продукции, точность план-факта.
2. Определите источник данных. Датчики станков, ERP/MES, журналы контроля качества, данные энергослужбы.
3. Сделайте быстрый аудит качества данных. Часто 30–40% успеха — это исправить справочники, временные метки, дубли.
4. Запустите пилот на одной линии/участке. Важно не «везде», а «чтобы работало».
5. Посчитайте эффект в рублях. Не «стало лучше», а: меньше списаний, меньше часов простоя, меньше кВт⋅ч.
6. Закрепите процесс. Регламент, ответственность смены, мониторинг, обучение.

Этот подход даёт то, что любят финдиректора: управляемость и доказуемость. И это же нравится регуляторам и рынку: предсказуемые предприятия меньше создают ценовые «волны».

Частые вопросы, которые задают руководители

Может ли ИИ реально помочь удерживать цены?

Да, если речь о цене как отражении себестоимости. ИИ снижает давление на цену через меньше брака, меньше простоев, меньше энергорасходов и более точное планирование.

Не выйдет ли так, что ИИ дорогой, а эффект «когда-нибудь»?

Выйдет, если начинать с абстрактной «платформы ИИ». Нормальная стратегия — один процесс → один KPI → один финансовый эффект. Дальше масштабирование.

Что важнее: данные или модель?

Данные. В производстве слабые данные убивают даже сильную модель. Я бы сказал жёстко: если у вас нет дисциплины данных, ИИ будет имитацией.

Что делать дальше: стабильность — не повод расслабляться

Слова Нацбанка о практически нулевой инфляции в декабре звучат успокаивающе. Но для промышленности это скорее сигнал: 2026-й можно пройти без лишних ценовых рывков, если предприятия будут системно снижать издержки, а не перекладывать их на рынок.

Если вы отвечаете за производство, качество, энергетику или финансы, сейчас подходящее время сделать шаг, который потом сложно «вставить между делом»: встроить ИИ в операционное управление. Не ради моды — ради контроля себестоимости и устойчивости.

Хотите, чтобы цены и затраты были предсказуемее в 2026-м: на уровне вашего завода, вашей цепочки поставок, вашей продукции? Тогда вопрос не в том, нужен ли ИИ, а в том, какой процесс вы автоматизируете первым — и как быстро начнёте мерить результат.