2026: 52 mlrd $ loyihalarda AI qayerda ishlaydi?

2026 yilda Oʻzbekistonda 782 ta yirik sanoat va infratuzilma loyihasi ishga tushirilishi rejalashtirilgan — umumiy qiymati 52 milliard dollar. Shundan 228 ta yirik ishlab chiqarish quvvati 2026 yilning oʻzida foydalanishga topshiriladi, ularning qiymati 14 milliard dollar. Bu raqamlar shunchaki “katta reja” emas; bu — minglab pudratchilar, millionlab hujjatlar, minglab km logistika, energiya ta’minoti, xavfsizlik va muddatlar degani.

Most companies get this wrong: ular “sun’iy intellekt”ni taqdimotga qoʻshishadi, lekin AI’ni loyiha boshqaruvi va operatsion jarayonlarning ichiga joylamaydi. Natijada AI pilotlari ko‘payadi, ammo iqtisodiy natija kichik bo‘lib qoladi. 52 mlrd dollarlik dasturda esa xatolarning narxi juda yuqori — ayniqsa energetika, konchilik, metallurgiya va kimyo kabi resursga bogʻliq tarmoqlarda.

Bu post “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” turkumining mantiqiy davomi: yirik loyihalar toʻlqini kelayotganda, AI qaysi joyda real ROI beradi, qaysi joyda esa shunchaki shovqin bo‘lib qoladi — shuni ochiq aytamiz.

782 ta loyiha: eng katta xavf — “koordinatsiya qarzi”

782 ta loyiha degani faqat qurilish va uskunalar emas. Bu — qarorlar zanjiri. Qarorlar zanjiri uzilganda, odatda 3 ta muammo chiqadi: muddat choʻziladi, budjet oshadi, sifat pasayadi. Men kuzatgan eng ogʻriqli nuqta — loyihalar soni ortgani sari “koordinatsiya qarzi” ham ortadi: rejalashtirish, yetkazib berish, ruxsatnomalar, energetik ulanish, mehnat resurslari, texnika xavfsizligi… hammasi bir-biriga bogʻliq.

AI aynan shu yerda kuchli: u “bitta vazifani avtomatlashtirish”dan ko‘ra, murakkab tizimni boshqarish uchun signal va prognoz beradi.

AI bu yerda nimani aniq qiladi?

• Risklarni erta aniqlaydi: pudratchi kechikishi, material narxi o‘zgarishi, logistika tiqilishi, energiya cheklovi.
• Resurslarni optimallashtiradi: brigada, texnika, kran, transport, ombor.
• Sifat nazoratini avtomatlashtiradi: dron/kompyuter ko‘rishi orqali qurilish ishlari, payvand choklari, izolyatsiya holati.
• Hisobotni “tirik” qiladi: KPI’lar faqat oy oxirida emas, real vaqtga yaqin ko‘rinadi.

Bu yondashuv Oʻzbekistonda 2026–2030 industrial maqsadlarida ko‘zlangan “texnologik transformatsiya”ga to‘g‘ri keladi: yirik loyihalar muvaffaqiyati endi beton va metalga emas, ma’lumot va boshqaruv intizomiga ham bog‘liq.

Energetika va resurs loyihalarida AI: 5 ta eng foydali yo‘nalish

Energetika va tabiiy resurslar sektorida AI’ning qiymati odatda 5 ta nuqtada tez ko‘rinadi. Bu bo‘limni “qaysi g‘oyani 2026 boshida boshlash kerak?” degan savolga javob sifatida o‘qing.

1) Prediktiv texnik xizmat: to‘xtashni emas, sababi-ni boshqarish

Kon, metallurgiya, kimyo zavodlari va elektr ta’minoti tizimlarida eng qimmat narsa — rejadan tashqari to‘xtash (downtime). AI sensor ma’lumotlari (vibratsiya, harorat, bosim, tok kuchi, akustika) asosida nosozlik ehtimolini oldindan aytadi.

Amaliy natija:

• ehtiyot qismlar “ko‘p zaxira” emas, to‘g‘ri zaxira bo‘ladi;
• ta’mirlash grafigi ishlab chiqarishni kamroq buzadi;
• xavfsizlik xavflari erta ko‘rinadi.

2) Energiya optimizatsiyasi: bir xil mahsulot, kamroq kVt·soat

Metallurgiya (masalan, katod mis ishlab chiqarish), kimyo, boyitish fabrikalarida energiya xarajatlari katta ulushni oladi. AI bu yerda jarayon parametrlarini (temperatura, reaktiv oqimi, bosim, tezlik) mahsulot sifati buzilmasdan minimal energiya sarfiga moslaydi.

Snippet uchun gap: AI energiya tejashdan oldin energiya yo‘qotilayotgan joyni ko‘rsatadi — keyin esa rejimni barqaror ushlab turadi.

3) Ruda va geologiya tahlili: qidiruvdan foydaga tezroq o‘tish

Namangan viloyatida oltin-kumush rudniklarini rivojlantirish kabi yo‘nalishlarda AI geologik ma’lumotlar, geokimyo, geofizika va tarixiy burg‘ulash natijalarini birlashtirib:

• istiqbolli zonalarni prioritetlaydi;
• burg‘ulash rejasini aniqroq qiladi;
• resurs bahosidagi xatoni kamaytiradi.

Bu — kapitalni “ko‘proq burg‘ulash”ga emas, to‘g‘ri joyda burg‘ulashga yo‘naltirish degani.

4) Xavfsizlik va HSE: videoanalitika real foyda beradi

Katta qurilishlar va ishlab chiqarish maydonlarida PPE (kaska, jilet), xavfli zonaga kirish, transport yo‘laklari, balandlikda ishlar kabi risklar doimiy. Kompyuter ko‘rishi:

• PPE talablariga rioya qilinmagan holatni;
• xavfli yaqinlashuv (odam–texnika);
• cheklangan hududga kirishni tezda aniqlaydi.

Bu yerda AI’ni “jazolash” uchun emas, oldini olish uchun ishlatish kerak. Aks holda odamlar tizimni aldashga urinadi.

5) Ta’minot zanjiri va logistika: kechikishlar zanjirini uzish

782 ta loyihada logistika “yashirin bo‘g‘in”: bir konteyner kechiksa, o‘rnatish brigadasi bekor turadi, keyingi pudratchi ham siljiydi. AI:

• yetkazib berish muddati bo‘yicha prognoz;
• ombor darajasi bo‘yicha optimal buyurtma;
• alternativ marshrut va ta’minotchi bo‘yicha sifat/narx risk modeli beradi.

2026 yil uchun amaliy “AI readiness” rejasi: 90 kunda nimani qilish mumkin?

AI’ni katta dasturga qo‘shishning eng yomon usuli — “avval platforma olaylik, keyin ko‘ramiz”. Yaxshiroq yondashuv: 2–3 ta yuqori ta’sirli use-case tanlab, ma’lumot oqimini sozlab, keyin kengaytirish.

1-qadam: Use-case’ni ROI bilan tanlang (2 hafta)

Energetika va resurs loyihalarida tez-tez yutadigan use-case’lar:

1. prediktiv texnik xizmat (kritik uskunalar)
2. energiya sarfini optimallashtirish (pech, kompressor, nasoslar)
3. videoanalitika (HSE)
4. sifat nazorati (kompyuter ko‘rishi)

Tanlash mezoni oddiy:

• yiliga nechta to‘xtash bo‘ladi?
• to‘xtash narxi qancha?
• ma’lumot mavjudmi?
• joriy etish 3–6 oyda natija beradimi?

2-qadam: Ma’lumotni tartibga keltiring (3–6 hafta)

AI modeli “sehr” emas. Unga quyidagilar kerak:

• sensorlar va SCADA/PLC ma’lumotlari
• texnik xizmat jurnallari
• ishlab chiqarish rejalari
• sifat laboratoriya natijalari

Amaliy maslahat: bitta “data owner” tayinlanmasa, hamma narsa chala qoladi.

3-qadam: Operatsion integratsiya (4–6 hafta)

AI natijasi PowerPoint’da qolmasligi uchun:

• dispecher, mexanik, energetik uchun aniq ish oqimi bo‘lsin;
• ogohlantirishlar “signal shovqini”ga aylanmasin;
• KPI’lar: downtime, energiya sarfi, avariya soni, rejalashtirilgan ta’mir ulushi.

Snippet uchun gap: AI modeli emas, uni qabul qiladigan jarayon yutadi.

Yirik zavodlar va komplekslar: AI’ni loyihalash bosqichida kiritish kerak

2026 yilda ishga tushadigan metallurgiya va kimyo quvvatlari (masalan, Olmaliqdagi katod mis kompleksining 300 ming tonnalik quvvati kabi misollar) uchun eng katta imkoniyat — AI’ni “keyin qo‘shish” emas, CAPEX dizaynida hisobga olish.

Nimalar dizaynda bo‘lishi kerak:

• sensorlash darajasi (qaysi nuqtada qaysi sensor?)
• ma’lumot arxitekturasi (OT/IT integratsiyasi)
• kibxavfsizlik (segmentatsiya, audit)
• raqamli egizak (digital twin) uchun minimal talablar

Bu yondashuv 2026–2030 yillardagi qo‘shimcha qiymat maqsadlariga ham mos: yuqori texnologiyali ishlab chiqarish ulushi oshishi uchun, ishlab chiqarish “aqlli” bo‘lishi shart.

Odamlar masalasi: AI’ni joriy etishda eng katta to‘siq texnika emas

Ko‘p rahbarlar AI’ni server va model deb o‘ylaydi. Amalda esa to‘siqlar quyidagicha:

• rol va javobgarlik noaniqligi (kim egasi?)
• ma’lumot sifati pastligi (jurnallar to‘liq emas)
• o‘qitish yo‘qligi (dispecher modelga ishonmaydi)
• rag‘bat tizimi (odamlar “xato chiqsa meni ayblashadi” deb qo‘rqadi)

Menimcha, 2026 yil uchun eng to‘g‘ri yondashuv: har bir yirik obyektda AI chempioni (operatsiyadan) va data chempioni (IT/OT o‘rtasida) bo‘lsin. Bu ikki rol bo‘lmasa, pilotlar ko‘payadi, natija esa tarqoq bo‘ladi.

2026 yilda nimani kutish mumkin: AI “ops” standartga aylanadi

52 milliard dollarlik loyiha portfeli, 40 milliard dollarlik eksport maqsadi va tayyor/yarim tayyor mahsulot ulushini 55%dan oshirish rejasi bor joyda “odatiy boshqaruv” yetmaydi. Talab bitta: tezroq, xavfsizroq, samaraliroq ishlab chiqarish.

Shu sabab, Oʻzbekistonda energetika va tabiiy resurslar sektorida sun’iy intellekt 2026 yilda quyidagi ko‘rinishda standartlashadi:

• texnik xizmatda prognozli yondashuv;
• energiya sarfini jarayon darajasida boshqarish;
• HSE’da videoanalitika;
• ta’minot zanjirida prognoz va risk modeli;
• boshqaruvda real vaqt KPI va portfel ko‘rinishi.

Agar siz 2026 yil loyihalarida ishtirok etayotgan kompaniya, pudratchi yoki ishlab chiqarish korxonasi bo‘lsangiz, men taklif qiladigan keyingi qadam oddiy: bitta obyekt — bitta use-case — 90 kun. Natija chiqqach, masshtablash oson bo‘ladi.

Turkum doirasida keyingi postda men bitta savolni aniq yechib beraman: energetika va konchilikda AI uchun minimal data stack qanday bo‘lishi kerak, va qaysi KPI’lar birinchi navbatda kuzatiladi.

Sizningcha, 782 ta loyihaning qaysi qismi AI’siz ham ishlaydi, qaysi qismi esa AI’siz kechikishga mahkum? Bu savolga javob 2026 yil natijalarini belgilab beradi.