AI-кадры для прамысловасці Беларусі: што рабіць цяпер

Напрыканцы 2025 года міністр працы і сацыяльнай абароны Беларусі Наталля Паўлючэнка вельмі дакладна акрэсліла, каго рынку працы будзе не хапаць у найбліжэйшыя 2–3 гады: наладчыкаў, электрамеханікаў, станочнікаў, будаўнікоў, электрамантажнікаў, зваршчыкаў, інжынераў, ІТ-спецыялістаў, а таксама кадраў для медыцыны і сацыяльнага догляду. Гэта не “спіс прафесій” для выпускнікоў. Гэта прамы сігнал вытворцам: надыходзіць дэфіцыт людзей, якія ўмеюць кіраваць складанымі сістэмамі — усё часцей з элементамі штучнага інтэлекту і робататэхнікі.

Большасць кампаній у прамысловасці робіць адну і тую ж памылку: купляе абсталяванне, абнаўляе лініі, ставіць MES/ERP — і спадзяецца, што людзі “як-небудзь разбяруцца”. Не разбяруцца. Не таму, што “дрэнныя”, а таму што змянілася праца: станок, робат, лінія, склад і нават якасць цяпер патрабуюць навыкаў даных, дыягностыкі, кібергігіены і практыкі працы з лічбавымі інструкцыямі.

Гэты тэкст — частка серыі “Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі”. Тут я прапаную канкрэтны погляд: як беларускім заводам і вытворчым кампаніям звязаць прагноз па кадрах з праграмай AI-трансфармацыі і навучання, каб не зайсці ў 2026 год з сучасным абсталяваннем, але без каманды.

Якія кадры будуць найбольш патрэбныя — і чаму гэта пра AI

Прагноз міністэрства выглядае “класічна”: рабочыя спецыяльнасці, будаўніцтва, інжынерныя кадры, ІТ і догляд. Але сутнасць у іншым: гэта ўжо не пра цяжкую фізічную працу, а пра інтэлектуальнае кіраванне сістэмамі.

Калі міністр кажа пра наладчыкаў, электрамеханікаў і станочнікаў як пра людзей, якія працуюць з “інтэлектуальнымі сістэмамі з выкарыстаннем робатаў”, яна фактычна апісвае сучасны профіль smart factory:

• датчыкі, SCADA/MES, гісторыя параметраў, трэнды;
• робаты і аўтаматызаваныя ўчасткі;
• аналітыка прычын браку і прастояў;
• прагназаванне паломак (predictive maintenance);
• лічбавыя інструкцыі, AR/VR-трэнінгі;
• інцыдэнты кібербяспекі як новая “вытворчая рызыка”.

AI ў прамысловасці Беларусі — гэта не пра замену людзей. Гэта пра рост складанасці працэсаў, дзе без навучання нават добры спецыяліст хутка “не дацягвае” да новай рэальнасці.

Сцісла: у 2026 годзе больш плацяць не “за разрад”, а за здольнасць трымаць вытворчасць стабільнай у лічбавым контуры.

Тэхналагічныя прафесіі: як ператварыць “дэфіцыт” у перавагу

Самы каштоўны блок у заяве — пра тэхналагічныя кадры: наладчыкі, электрамеханікі, станочнікі. Для кіраўніка вытворчасці гэта гучыць як “нам патрэбныя людзі на ўчастку”. Для кіраўніка па развіцці — як “нам патрэбны аператары лічбавай фабрыкі”.

Што мяняецца ў працы наладчыка і электрамеханіка

Сучасны наладчык усё радзей працуе “на слых і на нюх”. Ён працуе:

• па лічбавых картах тэхпрацэсу;
• з журналам падзей і алармамі;
• з параметрамі, якія ўплываюць на якасць (тэмпература, ціск, вібрацыя, токі);
• з PLC/прывадамі/датчыкамі і сеткамі;
• з логікай “сімптом → прычына → дзеянне”.

Калі ў вас ужо ёсць датчыкі і збор даных, але няма навыкаў інтэрпрэтацыі — AI не дапаможа. Ён дадасць яшчэ адзін пласт складанасці.

Якія AI-навыкі патрэбныя “сінім каўнерыкам”

Важна сказаць проста: не трэба ператвараць наладчыка ў дата-сайентиста. Але трэба закрыць базавыя кампетэнцыі:

1. Data literacy: што такое паказчык, трэнд, выброс, карэляцыя; як не падмануць сябе графікамі.
2. Працоўная аналітыка: OEE, MTBF/MTTR, Pareto па прычынах браку/прастояў.
3. Асновы мадэляў: як працуе “прагноз”, чаму ён памыляецца, што такое фальшывыя спрацоўванні.
4. Кібергігіена на вытворчасці: флэшкі, паролі, правы доступу, інжынерныя ноўтбукі.

Мой практычны крытэрый гатоўнасці: калі майстар змены можа за 10 хвілін патлумачыць, што менавіта сапсавала OEE ўчора і што трэба праверыць сёння — вы ўжо на правільным шляху.

Інжынеры і IT: як “лічбавізацыя ўсіх галін” выглядае на заводзе

Міністр асобна падкрэслівае рост запыту на інжынерныя спецыяльнасці і ІТ (у тым ліку кібербяспеку). Для прамысловасці гэта азначае, што інжынер цяпер не толькі пра канструкцыю і нарматывы, але і пра данныя, інтэграцыі і алгарытмы.

Дзе AI прыносіць найбольш хуткі эфект у вытворчасці

Каб не размаўляць пра AI абстрактна, вось 5 прыкладных кірункаў, якія даюць вынік нават на сярэднім заводзе:

• Прагназаванне прастояў і паломак: аналіз вібрацыі, тэмпературы, спажывання.
• Візуальны кантроль якасці: камеры + мадэлі для выяўлення дэфектаў.
• Аптымізацыя рэжымаў: пошук параметраў, якія стабілізуюць якасць і зніжаюць адходы.
• Планаванне і склад: попыт, узроўні запасаў, лагістычныя вокны.
• Энергаменеджмент: выяўленне “паразітных” нагрузак і пік-спажывання.

Кожны з гэтых пунктаў патрабуе каманды, дзе IT і інжынеры працуюць разам з вытворчасцю. Калі яны жывуць “у розных вежах”, AI-праекты ператвараюцца ў вечны пілот.

Новыя ролі, якія варта вылучыць у 2026 годзе

Калі вы кіраўнік завода або HRD, падумайце не толькі пра “адкрыць вакансію”, а пра стварэнне роляў унутры:

• інжынер па даных вытворчасці (production data engineer) — адказвае за якасць даных, інтэграцыі, датчыкі, тэгі, гістарызатар;
• лідэр па AI-ўкараненнях на вытворчасці — выбірае кейсы, лічыць эфект, арганізуе змены;
• спецыяліст па кібербяспецы АСУ ТП — асобны фокус, не “дадатак да сістэмнага адміністратара”.

Гэта не пра “модныя назвы”. Гэта пра адказнасць. Калі адказнасці няма — няма і выніку.

Інфраструктура і будаўніцтва: чаму гэта таксама пра лічбавыя навыкі

Другі блок у прагнозе — будаўнічыя прафесіі, электрамантажнікі, зваршчыкі. Прамысловасць Беларусі сапраўды развівае інфраструктуру: новыя цэхі, рэканструкцыі, інжынерныя сеткі.

Але вось непрыемная праўда: сучасная інфраструктура — гэта інфраструктура з данымі. Электрамантаж на “разумным” аб’екце — гэта кабель + маркіроўка + праектаванне + адпаведнасць схемам + кантроль якасці мантажу.

Як AI дапамагае ў інфраструктурных праектах на заводзе

• праверка адпаведнасці выкананых работ праекту па фота/відэа;
• пошук рызык у графіках праекта (затрымкі паставак, вузкія месцы па брыгадах);
• аўтаматызаваныя інструкцыі і допускі па работах (асабліва ў небяспечных зонах).

Вам не трэба “AI паўсюль”. Але трэба прызнаць: людзі ў будаўніцтве і мантажы таксама павінны працаваць у лічбавым працэсе, інакш завод атрымае “жалеза”, але не атрымае прадказальнасці і бяспекі.

Навучанне пад AI: практычны план на 90 дзён для кіраўніка

Калі мэта — лідары (LEADS) і рэальны рух, патрэбен не “курс па AI для ўсіх”, а кіраваны план. Вось што працуе.

1) Абярыце 3–5 вытворчых роляў і апішыце, што ў іх змянілася

Пачніце з тых, каго назвала міністр і хто ў вас крытычны:

• наладчык/электрамеханік;
• майстар змены;
• інжынер-тэхнолаг;
• спецыяліст якасці;
• IT/АСУ ТП.

Для кожнай ролі запішыце:

• якія сістэмы яны выкарыстоўваюць (MES, SCADA, ERP, камеры, датчыкі);
• якія рашэнні яны павінны прымаць на аснове даных;
• дзе памылкі каштуюць даражэй за ўсё (брак, прастой, бяспека).

2) Складзіце “матрицу навыкаў” пад AI-працэсы

Матрыца павінна быць простай: радкі — людзі/ролі, слупкі — навыкі. Пачніце з 8–12 навыкаў, не больш.

Прыклад слупкоў:

• OEE і разбор страт;
• дыягностыка прычын прастояў;
• чытанне трэндаў датчыкаў;
• работа з лічбавымі інструкцыямі;
• кібергігіена;
• базавая статыстыка якасці;
• праца з інцыдэнтамі і алармамі.

3) Запусціце адзін “вытворчы AI-кейс” як трэніроўку

Навучанне лепш за ўсё ідзе праз кейс. Выберыце тое, што балюча:

• 1 станок/лінія з частымі прастоямі;
• 1 тып браку, які рэгулярна паўтараецца;
• 1 участак, дзе шмат ручнога кантролю.

Задача кейса: навучыць каманду размаўляць мовай даных і змен. Нават калі мадэль будзе простай, культура — застанецца.

4) Прывяжыце навучанне да KPI, а не да “сертыфіката”

Калі вы хочаце эфект, звязвайце навучанне з метрыкамі:

• мінус X% прастояў на пілотнай лініі;
• мінус Y% браку па прычыне A;
• плюс Z пунктаў OEE.

Сертыфікаты — прыемна. Але завод жыве не імі.

Што спытаюць пра AI-навучанне — і як адказваць кіраўніцтву

“Колькі людзей трэба навучаць, каб быў сэнс?”

Адказ: пачынайце з 10–15% ключавых роляў, якія ўплываюць на стабільнасць выпуску. Гэта стварае ядро, якое цягне астатніх.

“Ці не ўцякуць навучаныя спецыялісты?”

Адказ: уцякаюць звычайна не “там, дзе навучылі”, а “там, дзе няма росту і нармальнай арганізацыі”. Праграма развіцця + празрыстыя траекторыі + нармальныя інструменты зніжаюць рызыку, а не павялічваюць яе.

“Мы хочам AI, але даных няма”

Адказ: гэта нармальна. Першая фаза — інвентарызацыя даных і якасці вымярэння, а не купля “платформы AI”. У 2026 годзе выйграюць тыя, хто зробіць базу.

Што рабіць ужо ў студзені 2026: зручны чек-ліст

Калі вы плануеце год і бюджэты, вось кароткі пералік дзеянняў, якія даюць структуру:

1. Назначце ўладальніка AI-кадравай праграмы (HR + вытворчасць, не толькі HR).
2. Выберыце 1–2 кейсы з эканамічным эфектам і пачніце з іх.
3. Апішыце патрэбныя навыкі для наладчыкаў/інжынераў/якасці.
4. Прыбярыце бар’еры: доступ да даных, адказнасць за датчыкі, правы ў сістэмах.
5. Зрабіце навучанне часткай вытворчага цыклу, а не “вечарам пасля змены”.

Гэта гучыць прагматычна — таму і працуе.

Замест фінальнай “маралі”

Прагноз міністэрства на 2–3 гады — гэта не пра тое, каго “папросяць рынкі”. Гэта пра тое, што вытворчасць у Беларусі ўваходзіць у фазу, дзе канкурэнцыя будзе вырашацца якасцю людзей, якія ўмеюць працаваць з лічбавымі сістэмамі і AI.

Калі вы ўжо ў гэтай серыі матэрыялаў пра тое, як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць, то, хутчэй за ўсё, вы таксама адчуваеце: тэхналогіі сталі даступнымі, а вось каманды — дэфіцыт.

Наступны разумны крок — ператварыць AI з “праекта IT” у праграму развіцця кадраў і прадукцыйнасці. Якую ролю ваша кампанія хоча адыграць у 2026 годзе: назіральніка або таго, хто задае тэмп?