VVP 145 mlrd $: energetikada AI qayerdan foyda keltiradi

2025 yilda Oʻzbekiston yalpi ichki mahsuloti (VVP) ilk bor 145 milliard dollardan oshdi. Eksport 23% ga o‘sib, **33,4 mlrd $**ga yetdi (oltinsiz 23,5 mlrd $), oltin-valyuta zaxiralari esa **60 mlrd $**dan oshdi. Bu raqamlar shunchaki “rekord” emas — ular iqtisodiyotning qaysi joylarida samaradorlik topilgani, qaysi joylarda esa hali juda katta “yo‘qotishlar” borligini ham ko‘rsatadi.

Menimcha, Oʻzbekistonning keyingi o‘sish bosqichi ko‘proq uchta soha bilan bog‘liq bo‘ladi: energetika, konchilik va tabiiy resurslarni boshqarish. Sababi oddiy: bu tarmoqlarda har bir foizlik samaradorlik millionlab dollar bilan o‘lchanadi. Aynan shu yerda sun’iy intellekt (AI) amaliy natija beradi — va VVP o‘sishini “qog‘ozdagi reja”dan real ishlab chiqarish natijasiga aylantiradi.

Bu maqola “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” turkumining bir qismi. Fokus bitta: energetika va resurslar tarmoqlarida AI qayerda eng tez natija beradi, qaysi loyihalar VVPga bevosita ta’sir qiladi va 2026 yil rejalari nimadan boshlanishi kerak.

VVP o‘sishi nimani anglatadi: energiya samaradorligi endi “opsiya” emas

VVP 145 mlrd $ bo‘lgani iqtisodiyot kattalashganini bildiradi, lekin kattalashgan iqtisodiyotning “yoqilg‘isi” ham ko‘proq bo‘ladi. Elektr energiyasi, gaz ta’minoti, issiqlik tizimlari, logistika va sanoat — hammasi bir zanjir. Zanjirning eng zaif bo‘g‘ini odatda bitta: yo‘qotishlar (texnik va tijorat yo‘qotishlar), rejalashtirish xatolari va avariyalar.

AI bu muammoni “chiroyli prezentatsiya” bilan emas, uchta juda aniq yo‘l bilan bosadi:

• Talabni aniq prognoz qilish (qachon, qayerda, qancha quvvat kerak?)
• Ishlab chiqarish va uzatishni optimallashtirish (qaysi stansiya/uzel qachon ishlasin?)
• Nosozliklarni oldindan ko‘rish (avariya bo‘lishidan oldin ta’mir)

Shu uchala yo‘nalish birgalikda ishlaganda, energetika tizimi qimmatroq qurilmalarga emas, aqlliroq boshqaruvga tayana boshlaydi. Bu esa ishlab chiqarish tannarxi, uzilishlar, yoqilg‘i sarfi va oxir-oqibat — VVPga ta’sir qiladi.

Qisqa formula

Energetikadagi 1% samaradorlik ko‘pincha boshqa sohalardagi 1%dan qimmatroq turadi, chunki u butun iqtisodiyot xarajatlariga tarqaladi.

Energetika va tabiiy resurslarda AI eng ko‘p pulni qayerda “topadi”?

AI’dan kutiladigan natijani “hamma joyda ishlatamiz” deb boshlash xato. To‘g‘ri start — eng katta yo‘qotishlar va eng tez ROI (tez qaytadigan investitsiya) bo‘lgan nuqtalar.

1) Smart grid: talab prognozi va yuklama boshqaruvi

Elektr tarmog‘ida eng qimmat xato — noto‘g‘ri prognoz. Ortiqcha quvvatni ishga tushirish ham zarar, yetishmovchilik ham zarar.

AI bu yerda quyidagilarni qiladi:

• ob-havo, mavsum (qish piki), sanoat yuklamasi, hududiy iste’mol bo‘yicha soatlik prognoz
• tarmoqdagi cheklovlarni hisobga olib yuklamani qayta taqsimlash
• iste’molchilar segmentiga qarab dinamik tarif yoki talabni yumshatish (demand response) ssenariylari

Dekabr oxiri–yanvar boshida (ayniqsa sovuq tushsa) pik yuklama muammosi kuchayadi. 2025 yilning iqtisodiy o‘sishi fonida 2026 yil qish mavsumlarida energiya rejalashtirish yanada nozik bo‘ladi — AI shuni “mavsumiy stress-test”ga aylantiradi.

2) Prediktiv texnik xizmat: avariyani emas, sababini tuzatish

Energetikada “reaktiv ta’mir” qimmat. Uskuna ishdan chiqadi → uzilish → avariya brigadasi → jarima, yo‘qotilgan ishlab chiqarish, mijoz noroziligi.

AI yondashuvi boshqacha:

• transformator, turbina, kompressor, nasos sensorlari va SCADA/IoT ma’lumotlari asosida nosozlik ehtimolini baholaydi
• “qachon buziladi?” emas, “qaysi parametrlar yomonlashyapti?” degan savolga javob beradi
• ehtiyot qismlar, brigada grafigi va xarajatni hisoblab eng arzon ta’mir vaqtini tavsiya qiladi

Natija: uzilishlar kamayadi, aktivlar umri uzayadi, yoqilg‘i sarfi va avariya riski tushadi.

3) Gaz va neft tizimlarida yo‘qotish va oqishlarni aniqlash

Gaz ta’minotida yo‘qotishlar faqat texnik muammo emas — bu moliyaviy intizom va hisob-kitob sifati masalasi ham.

AI bu yerda:

• oqim, bosim, temperatura va hisoblagich ma’lumotlaridan anomaliyani topadi
• “qayerda oqish bo‘lishi mumkin?”ni geoma’lumot bilan bog‘lab, brigadani to‘g‘ri joyga yuboradi
• tijorat yo‘qotishlarini (noqonuniy ulanish, noto‘g‘ri hisob) aniqlash uchun iste’mol profillarini tahlil qiladi

Bu turdagi loyiha odatda tez natija beradi, chunki “topilgan yo‘qotish” darhol pulga aylanadi.

4) Konchilikda AI: ruda sifatini boshqarish va xavfsizlik

Konchilikda AI ikki tomondan VVPga ta’sir qiladi:

• sifat va ishlab chiqarish: ruda tarkibini tez baholash, aralashmani (blending) to‘g‘ri qilish, boyitish jarayonini boshqarish
• xavfsizlik: kameralar va sensorlar orqali xavfli zonani kuzatish, texnika harakatini boshqarish, ishchi xavfsizligini oshirish

Xavfsizlikning iqtisodiy tomoni ham bor: kamroq to‘xtash, kamroq jarima, kamroq jarohatlanish — demak, barqarorroq ishlab chiqarish.

“AI qo‘ydik” yetmaydi: ma’lumot, jarayon va odamlar masalasi

Ko‘p kompaniyalar AI loyihasini IT xaridi sifatida ko‘radi. Aslida bu operatsion transformatsiya. Uchta shart bajarilmasa, natija ham bo‘lmaydi.

Ma’lumot (data) — birinchi to‘siq

Energetika va resurslarda ma’lumotlar ko‘p, lekin tarqoq: SCADA alohida, ERP alohida, texnik xizmat jurnali alohida.

Minimal talab:

1. Aktivlar ro‘yxati (asset registry) yagona bo‘lsin
2. Vaqt bo‘yicha sinxronlashgan sensor/operatsion ma’lumot bo‘lsin
3. Nosozlik va ta’mir tarixini “matn” emas, strukturali ko‘rinishga keltirish

Jarayon — ikkinchi to‘siq

AI tavsiya beradi, lekin uni kim amalga oshiradi? Kim javobgar?

Amaliy yechim:

• “Model tavsiya qildi” → “dispetcher tasdiqladi” → “brigada bajardi” zanjiri aniq bo‘lsin
• KPIlar faqat “ishlab chiqarish” emas, yo‘qotish, uzilish, ta’mir narxi, CO₂ intensivligi kabi ko‘rsatkichlarni ham qamrasin

Odamlar — uchinchi to‘siq

Eng yaxshi model ham brigada va dispetcher ishonmasa ishlamaydi. Men ko‘rgan eng samarali yondashuv: AI’ni “nazorat qiluvchi” emas, yordamchi qilib joriy qilish.

• avval pilot (bitta stansiya yoki bitta tarmoq hududi)
• keyin natijani ko‘rsatish (qancha uzilish kamaydi, qancha yo‘qotish topildi)
• so‘ng ko‘lamlash

2026 yil uchun amaliy yo‘l xaritasi: 90 kunlik start

Agar siz energetika, gaz ta’minoti, konchilik yoki resurslarni boshqarish korxonasida qaror qabul qiluvchi bo‘lsangiz, 2026 yil rejasini quyidagicha boshlasangiz bo‘ladi.

1–30 kun: diagnostika va “eng tez foyda” ro‘yxati

• yo‘qotishlar xaritasi (qayerda ko‘p?)
• eng ko‘p avariya berayotgan aktivlar top-20 ro‘yxati
• mavjud ma’lumot manbalari inventarizatsiyasi

31–60 kun: bitta use-case bo‘yicha pilot

Eng realistik pilotlar:

• tarmoqda anomaliya aniqlash (yo‘qotish/oqish)
• bitta turdagi uskunada prediktiv texnik xizmat (masalan, nasos yoki transformatorlar)
• hududiy talab prognozi (qish piki uchun)

Pilot KPIlari boshidan kelishiladi: masalan, “uzilishlar soni”, “ta’mir xarajati”, “yoqotish topildi (m³/kVt·soat)”, “javob berish vaqti”.

61–90 kun: sanoat darajasiga tayyorlash

• ma’lumot pipeline (avtomatik yig‘ish)
• rol va javobgarlik (kim tasdiqlaydi, kim bajaradi)
• axborot xavfsizligi va audit izlari (kim nima o‘zgartirdi?)

Bu bosqichda ko‘p kompaniyalar “model ishladi”dan “tizim ishlayapti”ga o‘tadi.

Ko‘p so‘raladigan savollar (qisqa va to‘g‘ri javob)

AI energetikada VVP o‘sishiga qanday hissa qo‘shadi?

AI yoqilg‘i sarfini kamaytiradi, uzilishlarni qisqartiradi, yo‘qotishlarni topadi va ishlab chiqarish tannarxini tushiradi. Bu ta’sir sanoat, xizmatlar va eksport raqobatbardoshligiga yoyiladi.

Eng tez natija beradigan yo‘nalish qaysi?

Odatda yo‘qotish/oqishlarni aniqlash va prediktiv texnik xizmat tez ROI beradi, chunki “topilgan yo‘qotish” va “oldi olingan avariya” darhol hisob-kitobda ko‘rinadi.

AI uchun majburiy texnologiyalar nimalar?

Minimal to‘plam: sensor/SCADA ma’lumotlari, aktivlar katalogi, ta’mir tarixi, ma’lumotlarni yig‘ish va tozalash pipeline’lari, hamda operatsion jarayonlarga integratsiya.

VVP 145 mlrd $dan keyingi bosqich: energiyani aqlli boshqarish

2025 yildagi 145 mlrd $ VVP, 33,4 mlrd $ eksport va 60 mlrd $dan yuqori zaxiralar Oʻzbekistonning iqtisodiy “muskuli” kuchayganini bildiradi. Keyingi savol esa yanada amaliy: shu o‘sishni ushlab turish uchun energetika va resurslar infratuzilmasi qanchalik tez samarador bo‘ladi?

Men bu yerda asosiy javobni AI’da ko‘raman — lekin “trend” sifatida emas. Yo‘qotishni kamaytiradigan, avariyani oldindan ko‘radigan, ishlab chiqarishni rejalashtiradigan AI sifatida. 2026 yilda eng yaxshi natijani ko‘rsatadigan kompaniyalar AI’ni laboratoriyada emas, dispetcher pulti va ta’mir brigadasi yonida ishga tushiradi.

Agar siz hozir bitta joydan boshlamoqchi bo‘lsangiz, shuni tanlang: tarmoq yo‘qotishlarimi yoki kritik uskunalar avariyasimi? Qaysi biri sizga oyma-oy pul “yeyapti” — va qaysi birini 90 kunda o‘lchab bo‘ladigan natijaga aylantira olasiz?