Kazakhstan Energy: When AI Becomes the “Necessity”

Aesop’s fable about the crow and the pitcher is short, but the lesson is stubbornly modern: when the easy option isn’t available, you either get creative—or you go thirsty. The crow can’t reach the water. So it changes the system: pebble by pebble, the water rises.

Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласында дәл осы сюжет қайталанып жатыр. “Necessity is the mother of invention” деген сөзді біз көбіне романтика ретінде қабылдаймыз. Бірақ 2026 жылы бұл—операциялық шындық. Қауіпсіздік талаптары қатаңдады, жабдықтар қартаяды, маман тапшылығы сезіледі, декарбонизация қысымы өсіп келеді, ал тиімділікке қойылатын талап төмендемейді. Осы жерде жасанды интеллект (AI) әдемі эксперимент емес, көп компания үшін «қиындықтан шығатын тас» болып отыр.

Бұл жазба—біздің “Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр” сериясындағы бөлім. Негізгі ойым: AI-ды “автономды көліктер сияқты міндетті болашақ” деп емес, нақты қажеттіліктен туған практикалық құралдар жиынтығы деп қарау керек. Көп компания дәл осылай ұтып жатыр.

“Қажеттілік” мифі және автономия туралы сабақ

“Қажеттілік—өнертабыстың анасы” деген тезис жиі дұрыс. Бірақ ол жиі қате түсіндіріледі: адамдар қажеттілік туған соң автоматты түрде дұрыс шешім табады деп ойлайды. Негізінде, қажеттілік тек қысым жасайды. Ал нәтиже—ұйымның дерек мәдениетіне, инженерлік тәртібіне және дұрыс қойылған мақсатқа байланысты.

RSS-тағы тақырып автономды көліктердің “қажеттілігі” туралы күмәнді қозғайды: біз шынымен толық автономияға міндетті түрде баруымыз керек пе? Энергетика мен мұнай-газдағы AI үшін де осындай қате күтім бар: «Бәрі автономды болады, адам қажет болмайды».

Менің ұстанымым қарапайым: Қазақстан үшін ең пайдалы бағыт—толық автономия емес, жоғары тәуекелді учаскелерде “ақылды көмекші” (decision support + automation) құру. Яғни “пилотсыз бәрі” емес, “адам + AI” бірге.

Жақсы AI стратегиясы «адамды ауыстыру» емес, тәуекелді азайтып, бірдей еңбектен көбірек нәтиже шығару.

Неге Қазақстандағы мұнай-газға AI қазір керек

AI adoption-тың қозғаушысы сән емес. Бұл—санаулы факторлардың қосындысы.

1) Қауіпсіздік және өндірістік тәуекел

Мұнай-газдағы ең қымбат қате—апат, жарақат, тоқтап қалу. AI мұнда “тәжірибе үшін” емес, ерте ескерту жүйесі ретінде құнды.

Практикалық мысалдар:

• Компьютерлік көру (CV): қауіпті аймаққа адамның рұқсатсыз кіруі, PPE (қорғаныс құралдары) талаптарының бұзылуы, көтергіш техникамен қауіпті жақындасу.
• Anomaly detection: діріл, температура, қысым сенсорлары арқылы насос/компрессордағы қалыптан тыс режимді ертерек табу.

Нәтиже KPI арқылы өлшенеді: near-miss оқиғаларының азаюы, апаттық тоқтаулардың қысқаруы, жөндеу жұмыстарының жоспарланбаған үлесінің төмендеуі.

2) Тиімділік: әр тонна, әр кВт·сағ маңызды

2026-дағы энергетикада маржа жиі технологиялық тәртіпке тәуелді. AI-дың ең түсінікті пайдасы—оптимизация.

• Қондырғы режимдерін (setpoints) оңтайландыру
• Энергия тұтынуды нақты өндіріс жүктемесіне сәйкестендіру
• Отын шығынын және флейрингті қысқарту

Бұл жерде “AI бәрін өзі істейді” дегенге сенудің қажеті жоқ. Көбіне ең жақсы нәтиже беретін тәсіл—операторға түсінікті ұсыныс беріп, шешімді адамға қалдыру.

3) Көміртек және экология: өлшемсіз басқару болмайды

Декарбонизация туралы көп айтылады, ал іс жүзінде бәрі өлшеуден басталады. AI көмегімен компаниялар:

• Метан шығарындыларын анықтау (инфрақызыл камера/дрон деректері + модель)
• Энергия тиімділігін арттыру арқылы жанама CO₂-ны азайту
• Қалдық су, коррозия, ағып кету тәуекелін ерте байқау

Бұл—ESG есептілігі үшін ғана емес. Көп жағдайда бұл—тікелей шығынды азайту.

“Құмырадағы су” аналогиясы: AI-ға дұрыс сұрақ қою

Crow-пен ортақ нәрсе бар: ол суды “көбейткен жоқ”, тек қолжетімді етті. AI да дәл солай: ресурс жасамайды, жүйені тиімді ұйымдастырады.

Мұнай-газ бен энергетика компаниялары жиі бір қателік жасайды: “AI енгіземіз” деп бастайды да, нақты өндірістік тар жерді (bottleneck) атамайды.

Тәжірибеде дұрыс сұрақтар осылай естіледі:

1. Қай жерде тоқтап қалу ең қымбатқа түседі? (critical assets)
2. Қай операцияда адам қателігі ең қауіпті? (HSE)
3. Қай жерде дерек бар, бірақ шешім кеш? (latency)
4. Қай KPI-ды 90 күнде өлшеп көрсете аламыз? (time-to-value)

AI жобасын crow-дың “бірден көп тас тастау” логикасымен жүргізген дұрыс: кішкентай, өлшенетін жақсартулар жинақталып, жүйені көтереді.

Қазақстандағы негізгі AI қолдану сценарийлері (ең көп ROI беретіндері)

Төмендегілер—сериямыздағы басқа жазбалармен үндесетін, Қазақстан контекстіне жақсы түсетін бағыттар. Бұл “болашақ жоспар” емес, қазірдің өзінде іске асатын сценарийлер.

1) Predictive maintenance: жоспардан тыс жөндеуді азайту

Жауап қысқа: predictive maintenance сенсор деректерінен ақаудың басталуын ерте тауып, жөндеуді жоспарға келтіреді.

Іске асырудың практикалық картасы:

• Дерек: vibration/temperature/pressure, SCADA, жөндеу журналдары
• Модель: anomaly detection + remaining useful life (RUL) бағалау
• Нәтиже: жөндеу “өрт сөндіруден” жоспарлы сервиске ауысады

Бастауға лайық активтер: компрессорлар, сорғылар, турбиналар, электрқозғалтқыштар—тоқтаса, өндірісті бірден тежейтін жабдықтар.

2) Intelligent drilling & production optimization

Жауап қысқа: AI бұрғылау параметрлерін және өндіру режимдерін тұрақтандырып, NPT (non-productive time) үлесін азайтады.

Практикалық қолданулар:

• Бұрғылау кезінде stuck pipe, loss circulation сияқты тәуекелдерді ерте сигналдау
• Қабат қысымы/сулану динамикасын болжап, көтергіш жүйені дұрыс баптау

Маңызды нюанс: геологияда “идеал дерек” сирек. Сондықтан ең дұрыс жол—инженерлік модельдер + ML (hybrid modeling) тәсілі.

3) Computer vision: қауіпті аймақтардағы бақылау

Жауап қысқа: бейнеанализ қауіпті әрекеттерді ерте байқап, оқиғаға дейін тоқтатуға көмектеседі.

Нақты мысалдар:

• PPE сәйкестігі (каска, көзілдірік, жилет)
• Өрт/түтін белгілері
• Қауіпті аймақтағы қозғалыс (геофенсинг)

Бұл әсіресе үлкен периметрі бар объектілерде (қойма, терминал, ЖЭО, кен орны) тиімді.

4) Энергия жүйесін болжау: генерация мен сұранысты дәлдеу

Жауап қысқа: AI қысқа мерзімді жүктемені, отын шығынын, жоспарлауды нақтылап, диспетчерлеу сапасын көтереді.

Қазақстанда маусымдық контраст күшті: қыста жүктеме өседі, жел/күн генерациясы құбылады. Болжау дәлдігі:

• резерв қуатқа кететін шығынды азайтады
• апаттық режим ықтималдығын төмендетеді

5) Корпоративтік білім және құжаттар: “инженерлік Copilot”

Жауап қысқа: LLM негізіндегі ішкі көмекшілер регламент, ППР, техникалық актілер, SOP сияқты құжаттардан тез жауап табуды жеңілдетеді.

Бұл жерде ең үлкен пайда—уақыт үнемі ғана емес, тәжірибені масштабтау. Тәжірибелі маманның “басындағы білімін” жаңа инженерлерге тез жеткізу—маман тапшылығы кезінде нақты қажеттілік.

Бірақ шарт бар: деректерге қолжетімділік, рөлдік рұқсат, аудит журналдары, құпия ақпаратты қорғау.

AI енгізудегі ең жиі қателіктер (және олардан шығу жолы)

Жауап қысқа: AI жобалары көбіне технологиядан емес, ұйымдастырудан құлайды.

Мен жиі көретін 5 қате:

1. “Бір үлкен платформа” деп бастау. Дұрысы: 1-2 use case → KPI → кейін масштаб.
2. Дерек сапасын “кейін” қою. Дұрысы: дерек иесі, дерек каталог, сапа метрикасы (missing rate, latency).
3. Операциядан бөлек команда құру. Дұрысы: өндіріс инженері + data scientist + IT/OT қауіпсіздік бір топта.
4. Модельді енгізіп, мониторинг жасамау. Дұрысы: model drift бақылауы, қайта оқыту кестесі.
5. Киберқауіпсіздікті елемеу (IT/OT). Дұрысы: сегментация, least privilege, журналдау, инцидентке дайындық.

AI-дың құны модельде емес, процесте: дерек жинау, жауапкершілік, енгізу тәртібі, өлшеу.

“People also ask”: Қазақстан компаниялары жиі қоятын сұрақтар

AI енгізу үшін үлкен дерек қажет пе?

Жоқ. Көп жағдайда 3–6 айлық сапалы уақыт қатарлары (SCADA/сенсор) және дұрыс таңдалған актив жеткілікті. Маңыздысы—деректің таңбалануы (оқиға, жөндеу уақыты, себеп коды) және өлшеу тәртібі.

AI жұмысшыларды қысқарта ма?

Кей рөлдер өзгереді, бірақ өндірісте ең жиі сценарий—оператордың шешім сапасын жақсарту және қауіпті жұмысты азайту. Яғни “ауыстыру” емес, “қолдау”.

Қайдан бастау керек?

Ең дұрыс бастау: бір объект, бір KPI, 90 күн. Мысалы, критикалық сорғы тобына predictive maintenance пилоты немесе қауіпті аймақта CV бақылауы.

Келесі қадам: crow сияқты ойлау, инженер сияқты өлшеу

Aesop-тың қарғасы керемет технология ойлап тапқан жоқ. Ол бар нәрсені дұрыс құрастырды. Қазақстандағы энергия және мұнай-газ компаниялары үшін AI-дың ең күшті тұсы да осында: ақылды модельдер + тәртіпке келтірілген дерек + нақты KPI.

Егер сіз AI жобасын 2026 жылы бастағалы отырсаңыз, мен ұсынамын:

1. Бір “ауыр” проблеманы таңдаңыз (тоқтау, қауіпсіздік, шығын, эмиссия).
2. Дерек ағынын тексеріңіз (қайдан келеді, кім жауапты, қандай кідіріс бар).
3. Нәтижені өлшейтін KPI-ды алдын ала бекітіңіз.
4. Пилотты өндіріс командасымен бірге жасаңыз—AI бөлек “лаборатория” болып қалмасын.

Серияның келесі бөлімінде біз AI-дың OT/IT шекарасында қалай қауіпсіз енгізілетінін (архитектура, киберқауіпсіздік, governance) нақты мысалдармен талдаймыз.

Ал қазір бір сұрақ: сіздің өндірісте “құмыраның аузы тар” болып тұрған жер қайсы—қай жерде ресурс бар, бірақ оған қол жеткізу қиын?