IT eksporti $5 mlrd: AI energiya va konlarni tezlatadi

IT eksporti 1 mlrd dollarga yetgan mamlakat odatda bitta narsani isbotlab bo‘ladi: murakkab bozorlar uchun xizmat ishlab chiqish, sifatni boshqarish va valyuta tushumini barqaror qilish “bizda ham bo‘larkan”. O‘zbekiston rahbari 2030 yilgacha IT-xizmatlar eksportini 5 mlrd dollarga olib chiqish maqsadini e’lon qilgani ham shunchaki raqam emas — bu real sektor, xususan energetika va tabiiy resurslar tarmoqlari uchun ham juda amaliy signal.

Bu post “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” seriyasining mantiqiy davomi: IT eksporti o‘sishi qanday qilib AI (sun’iy intellekt) loyihalarini energiya, neft-gaz va konchilikda tezroq ishga tushirishga yordam beradi? Menimcha, bu yerda eng muhim bog‘lovchi nuqta — infratuzilma + kadrlar + investitsiya uchligi. Shu uchlik bo‘lmasa, AI “demo” bo‘lib qoladi.

Gazeta xabariga ko‘ra, 2025 yilda IT xizmatlari eksporti ilk bor 1 mlrd dollarga chiqqan. 2026 yildan esa Toshkent, Buxoro, Farg‘ona va Toshkent viloyatida 4 ta data-markaz, 2 ta superkompyuter ishga tushirilishi, 15 ta OTMda AI laboratoriyalari yo‘lga qo‘yilishi aytildi. Bu yangiliklarni energetika uchun “nimasi qiziq?” deb o‘qisangiz, javob oddiy: AI loyihasi uchun hisoblash quvvati, ma’lumot oqimi va kadrlar bo‘lmasa — ishlab chiqarishdagi foyda ham bo‘lmaydi.

IT eksportidagi maqsad energiya sektori uchun nimani anglatadi?

Javob: IT eksportini 5 mlrd dollarga chiqarish rejasining o‘zi energetikaga bevosita “grant” bermaydi, lekin u AI transformatsiya uchun bozor, standart va infratuzilma yaratadi.

Energetika va konchilikdagi AI loyihalarining ko‘pi “model”dan boshlanmaydi. Ular quyidagidan boshlanadi:

• sensorlardan ishonchli ma’lumot yig‘ish (SCADA, IoT, smart meter)
• ma’lumotni tozalash va yagona formatga keltirish (data governance)
• hisoblash quvvatini barqaror ta’minlash (data-markaz, GPU, HPC)
• AI natijasini jarayonga qaytarish (operatsion boshqaruv, texnik xizmat)

IT eksporti o‘sishi bu zanjirning kamida ikki joyini tezlashtiradi: kadrlar va texnik ekotizim. Eksport bozori bor joyda talab ham keskin aniq bo‘ladi: SRE/DevOps, MLOps, kiberxavfsizlik, data engineering. Energetika korxonalari aynan shu rollarni ichki jamoa sifatida shakllantirmasa, tashqi pudratchiga qaram bo‘lib qoladi.

Yana bir fikr: IT xizmatlari eksporti o‘sgani sari davlat va xususiy sektor “xalqaro sifat” talablarini tezroq qabul qiladi. Energetikada ham AI yechimlari uchun audit izi (traceability), model monitoringi, xavfsizlik kabi amaliy talablar paydo bo‘ladi. Bu yaxshi.

Data-markaz va superkompyuterlar: AI energiyada qayerda ishlaydi?

Javob: yangi data-markazlar va superkompyuterlar energiya va konchilikdagi AI’ni “pilot”dan “ishlab chiqarish” bosqichiga olib chiqadi.

Gazeta materialida 2026 yilda 4 data-markaz va 2 superkompyuter ishga tushirilishi qayd etiladi. Energetika uchun bu uchta yo‘nalishda darhol qiymat beradi.

1) Prediktiv texnik xizmat (predictive maintenance)

Elektr stansiya turbinalari, kompressorlar, nasoslar, konveyerlar, maydalagichlar — bularning nosozligi to‘xtashga olib keladi. To‘xtash esa:

• ishlab chiqarish yo‘qotishi
• favqulodda ta’mirlash xarajati
• xavfsizlik xatarlari

AI bu yerda vibrodiagnostika, termal monitoring, yog‘ tahlili, tok/volt anomaliyalarini tahlil qilib, “qachon buziladi”ni taxmin qiladi. Buning uchun katta hajmdagi vaqt qatori ma’lumotlari va doimiy hisoblash quvvati kerak.

2) Tarmoqni optimallashtirish va yo‘qotishlarni kamaytirish

Elektr tarmoqlarida yo‘qotishlar, noqonuniy ulanishlar, hisob-kitobdagi xatolar — bularning hammasi data bilan ushlanadi. Smart meterlar va tarmoq telemetriyasi kengaysa, AI yordamida:

• anomaliya deteksiyasi
• yuklama prognozi
• avariyani oldindan ko‘rish

kabi vazifalar ishlaydi. Superkompyuterlar bu yerda murakkab modellash (masalan, ob-havo, iste’mol, ishlab chiqarish, avariya tarixi)ni birlashtirishga imkon beradi.

3) Geologiya va konchilikda qidiruv va rejalashtirish

Xabarda AI loyihalari geologiyada ham bo‘lishi aytilgan. Konchilikda AI’ning eng katta foydasi — “qayerni qazish” va “qanday qazish”ni aniqroq qilish:

• geofizik signallarni klassifikatsiya qilish
• ruda sifatini (grade) prognoz qilish
• qazish rejasini optimallashtirish

Bularning hammasi katta hisoblash talab qiladi. Lokal data-markazlar bo‘lsa, ma’lumotni tashqariga olib chiqishdagi cheklovlar kamayadi, kechikishlar pasayadi.

Investitsiya va startaplar: energetika uchun ham “talab” yaratish kerak

Javob: IT va AI startaplariga kelayotgan investor ishonchi energetikada ham AI yetkazib beruvchilar bozorini shakllantiradi, ammo real sektor “buyurtmachi” bo‘lib shakllanmasa, ekotizim quruq qoladi.

Gazeta xabarida IT, fintex va AI yo‘nalishlaridagi startaplarga 270 mln dollar xorijiy investitsiya jalb qilingani aytiladi. Bu ko‘rsatkich energiya korxonalari uchun bitta o‘tkir savol tug‘diradi: biz ham AI’ni xarajat emas, kapital samaradorligi instrumenti deb ko‘rayapmizmi?

Energetika va tabiiy resurslarda startap bilan ishlashning amaliy modeli bor:

1. Muammo katalogi: 20–30 ta aniq muammo (yo‘qotish, avariya, xavfsizlik, rejalashtirish)
2. Ma’lumot pasporti: qaysi data bor, kim egasi, sifati qanday
3. Tezkor pilot: 8–12 haftada natija ko‘rsatadigan “tor” loyiha
4. Scale shartlari: KPI, integratsiya, kiberxavfsizlik, SLA

Ko‘p kompaniyalar 1–2 qadamni qilmasdan turib, 3-qadamga sakraydi. Natijada “AI ishlamadi” degan xulosa paydo bo‘ladi. Aslida esa ma’lumot tayyor emas bo‘ladi.

Fintex-ofis va innovatsion xab: energiya hisob-kitobi ham AI’ni kutyapti

Javob: fintex ekotizimi kuchaysa, energiya bozorida ham to‘lov, billing va qarzdorlikni boshqarish AI orqali ancha aniq va shaffof bo‘ladi.

Xabarda Markaziy bank huzurida fintex-ofis va innovatsion xab tashkil etilishi, Singapur mutaxassislari jalb qilinishi, har yili 15–30 fintex startapni tashqi bozorga chiqarish maqsadi tilga olinadi. Bu energiya sektoriga qanday ulanadi?

Energiya kompaniyalarining eng og‘riqli joylaridan biri — hisob-kitob va to‘lov intizomi. AI bu yerda “odamlarni kuzatish” uchun emas, tizimni tozalash uchun kerak:

• billingdagi xatolarni topish
• iste’mol profiliga qarab to‘lov xulqini prognoz qilish
• qarzdorlik riskini segmentlash
• call-center yukini kamaytirish uchun aqlli yordamchilar

Bu yo‘nalish “AI energiya transformatsiyasi”ning eng tez ROI beradigan qismi bo‘lishi mumkin, chunki u katta kapital qurilmalarsiz ham ishlaydi.

Energetika va konchilikda AI’ni 2026 yilda nimadan boshlash kerak?

Javob: eng to‘g‘ri start — data intizomi va 3 ta amaliy “tez foyda beradigan” use case.

Men ko‘rgan loyihalarda eng yaxshi natija bergan yondashuv — “bir vaqtning o‘zida ham texnika, ham boshqaruv”ni tartibga solish.

1) Data va xavfsizlik asoslarini qo‘ying

• Aktivlar reyestri: uskunalar, sensorlar, pasportlar
• Ma’lumot oqimi xaritasi: qayerdan keladi, qayerga ketadi
• Kiberxavfsizlik: tarmoq segmentatsiyasi, kirish nazorati, loglar

2) 90 kunlik 3 use case tanlang

Quyidagi uchlik ko‘p korxonalarda o‘zini oqlaydi:

1. Prediktiv texnik xizmat (bitta kritik agregat bo‘yicha)
2. Yo‘qotish/anomaliya deteksiyasi (bitta tarmoq hududi yoki podstansiya klasteri)
3. Yuklama prognozi (operatsion rejalashtirish uchun)

3) KPI’ni oldindan kelishib oling

AI’ni “chiroyli dashboard”ga aylantirmaslik uchun KPI shart:

• avariya/to‘xtash soni
• ta’mirlash xarajati
• yo‘qotishlar ulushi
• rejalashtirish aniqligi
• xavfsizlik hodisalari

AI’ning qiymati modelning murakkabligida emas, u bergan natijaning operatsion qarorga aylanishidadir.

“People also ask”: tez-tez beriladigan savollar

Energetika kompaniyasi uchun AI jamoasi qanday ko‘rinishda bo‘ladi?

Javob: kichik, lekin to‘liq zanjirni yopadigan jamoa: data engineer, ML engineer, OT/SCADA mutaxassisi, product owner va kiberxavfsizlik vakili.

Data-markaz bo‘lmasa ham AI qilish mumkinmi?

Javob: pilotni qilish mumkin, ammo ishlab chiqarishga chiqarish qiyinlashadi: kechikish, xarajat va ma’lumot suvereniteti masalalari paydo bo‘ladi.

AI energiya samaradorligini oshiradimi?

Javob: ha, lekin faqat o‘lchanadigan KPI bilan: masalan, yoqilg‘i sarfi, issiqlik samaradorligi, tarmoq yo‘qotishlari, avariya tufayli downtime.

Qaysi tomonni tanlaysiz: IT eksporti to‘lqini yoki eski odatlar?

IT xizmatlari eksportini 5 mlrd dollarga chiqarish rejasi ortida bitta katta xabar bor: O‘zbekiston global raqobatda “faqat resurs sotuvchi” rolida qolib ketmoqchi emas. Menimcha, aynan shuni energetika va tabiiy resurslar sektori ham o‘z strategiyasiga ko‘chirishi kerak: AI’ni faqat avtomatlashtirish emas, boshqaruv madaniyati sifatida qabul qilish.

2026 yil arafasida data-markazlar, superkompyuterlar va universitetlardagi AI laboratoriyalari paydo bo‘layotgan paytda eng yomon qaror — kutish. Eng yaxshi qaror — 90 kunlik aniq reja bilan boshlash: data intizomi, 3 use case, KPI va mas’uliyat.

Agar siz energetika, neft-gaz yoki konchilikda ishlasangiz, bitta savolni o‘zingizga bering: sizning korxonangizda AI uchun eng “tayyor” ma’lumot qaysi jarayonda — texnik xizmatmi, hisob-kitobmi, yo‘qotishlarmi?