$43.1B investitsiya: energetikada AI uchun signal

2025-yilda Oʻzbekiston iqtisodiyotiga 43,1 mlrd dollar miqdorida xorijiy investitsiya jalb qilindi. Eng qiziq joyi — bu mablagʻlar **YAIMning 31,9%**iga teng ulushni tashkil qildi. Bu shunchaki “katta raqam” emas. Bu pul qayerga va qanday ishlatilsa, 2026–2027-yillarda mamlakatning eng ogʻir, eng qimmat va eng riskli tarmoqlari — energetika va tabiiy resurslar (neft-gaz, elektr tarmoqlari, konchilik) — shuncha tez modernizatsiya boʻladi.

Men bu yangilikni aynan sun’iy intellekt (AI) nuqtai nazaridan o‘qiyapman: kapital oqimi AI joriy etilishi uchun sharoit yaratadi, lekin natija “server sotib olish” bilan kelmaydi. Natija data, jarayon va jamoa birgalikda o‘zgarganda keladi. Shu postda 43,1 mlrd dollarlik investitsiya to‘lqini nimani anglatishini va u Oʻzbekistonda AI asosidagi energetika hamda AI konchilik loyihalarini qanday tezlashtirishi mumkinligini amaliy misollar bilan tushuntiraman.

Mening pozitsiyam oddiy: investorlar pul olib kiradi, lekin samaradorlikni AI hisob-kitob qiladi. Kim bu ikki narsani bog‘lay olsa, 2026-yilning g‘olibi bo‘ladi.

43,1 mlrd dollar nimani “yoqadi”: AI joriy etishning iqtisodiy mantiqi

Javob: katta investitsiya oqimi korxonalarga AI’ni “tajriba” sifatida emas, kapital loyihasi sifatida rejalashtirish imkonini beradi.

Energetika va resurslar sektorida AI’ning kuchi shundaki, u yo‘qotishlar va to‘xtashlar bilan kurashadi. Bu tarmoqlarda eng katta xarajatlar ko‘pincha quyidagilardan keladi:

• uskunaning kutilmagan nosozligi va to‘xtab qolish (downtime)
• yoqilg‘i/energiya yo‘qotishlari (texnik yo‘qotish, balanslash muammosi)
• xavfsizlik hodisalari (HSE) va jarimalar
• rejalashtirish xatolari (zaxira, logistika, ta’minot zanjiri)

Xorijiy kapital odatda 3 narsani yaxshi ko‘radi: prognoz, nazorat, shaffoflik. AI esa aynan shu uchlikni kuchaytiradi:

• Prognoz: talab, ishlab chiqarish, avariya ehtimoli
• Nazorat: real vaqt monitoringi, anomaliya aniqlash
• Shaffoflik: data asosida KPI va auditable hisobotlar

Boshqacha aytganda, investitsiya oqimi oshgan sari “qo‘lda boshqaruv” qimmatlashadi. AI’ga talab tabiiy ravishda ortadi.

“Texnologik yetuklik” o‘sishi nimani bildiradi?

Prezident murojaatida Jahon banki tomonidan e’lon qilinadigan texnologik yetuklik indeksi bo‘yicha Oʻzbekiston 71 pogʻonaga ko‘tarilgani va eng ilg‘or mamlakatlar qatorida qayd etilgani tilga olindi.

Bu ko‘rsatkichni amaliy tilga tarjima qilsak: mamlakatda raqamli infratuzilma, institutlar va biznes amaliyotlari shunday darajaga chiqyaptiki, endi AI pilotlari “laboratoriya”dan ishlab chiqarish maydoniga o‘tishi mumkin.

Qaysi yo‘nalishlarda AI investitsiyani eng tez “pulga aylantiradi”?

Javob: energetika va konchilikda AI’ning eng tez ROI beradigan yo‘nalishlari — predictive maintenance, ishlab chiqarishni optimallashtirish, yo‘qotishlarni kamaytirish va xavfsizlik analitikasi.

Bu post seriyamiz (“Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda”) kontekstida men 4 ta amaliy yo‘nalishni ajrataman.

1) Predictive maintenance: nosozlikni oldindan ko‘rish

Energetika va neft-gazda eng qimmat “xato” — rejasiz to‘xtash. AI’ga asoslangan predictive maintenance (oldindan texnik xizmat) quyidagicha ishlaydi:

• sensorlar (vibratsiya, harorat, bosim, tok) ma’lumot yig‘adi
• model “normal” va “xavfli” holatlarni ajratadi
• texnik jamoaga qaysi agregat qachon riskga kirishini ko‘rsatadi

Natija: ehtiyot qism zaxirasi aniqroq bo‘ladi, brigada “o‘t o‘chirish” rejimidan chiqadi, avariya ehtimoli pasayadi.

Investitsiya bilan bog‘liqligi: investorlar kapital ta’mir, modernizatsiya va yangi quvvatga pul tikadi. Predictive maintenance esa shu aktivlarning xizmat muddatini uzaytiradi va kutilmagan yo‘qotishlarni kamaytiradi.

2) Elektr tarmoqlarida yo‘qotishlarni aniqlash (non-technical losses)

Elektr ta’minotida texnik yo‘qotishlar bor (fizika), yana hisob-kitob/kommersiya yo‘qotishlari bor (jarayon, nazorat). AI bu yerda ikki vazifani bajaradi:

• smart meter va tarmoq data’sidan anomaliyalarni topadi
• hudud, vaqt, iste’mol profili bo‘yicha risk xaritasi beradi

Bu “ko‘proq tekshiruv qilamiz” degani emas. Bu “tekshiruvni aniq joyga yo‘naltiramiz” degani.

3) Konchilikda ruda sifati va qazib olishni optimallashtirish

Konchilikda AI’ning foydasi ko‘pincha “ko‘rinmaydi”, lekin juda katta: ruda sifatini barqarorlashtirish, aralashtirish (blending), maydalash va boyitish parametrlarini moslash.

AI yondashuvlari:

• geologik model + laboratoriya natijalari + ishlab chiqarish data
• real vaqt optimallashtirish (process control)
• sifat prognozi (grade prediction)

Natija: bir xil energiya va vaqt bilan ko‘proq foydali mahsulot olish, chiqindini kamaytirish.

4) Xavfsizlik (HSE) va “zero incident” madaniyati

Energetika va konchilikda xavfsizlik — bu HR mavzusi emas, bu moliyaviy va huquqiy risk. AI quyidagi joylarda real yordam beradi:

• videoanalitika: PPE (kaska, ko‘zoynak) nazorati, xavfli zonaga kirish
• incident trend analitikasi: qaysi smena, qaysi jarayon ko‘proq riskli
• ish ruxsatnomalari (permit-to-work) bo‘yicha risk scoring

Yaxshi ishlangan HSE analitikasi sug‘urta, jarima, to‘xtashlar va obro‘ riskini pasaytiradi. Investor aynan shuni xohlaydi.

2026-yil uchun amaliy “AI + investitsiya” yo‘l xaritasi

Javob: AI’ni sotib olish emas, data + jarayon + odamni birga tayyorlash kerak. Eng to‘g‘ri yo‘l — 90 kunlik pilotdan boshlab, 12 oyda sanoat miqyosiga chiqish.

Quyidagi yo‘l xarita energetika, neft-gaz yoki konchilik korxonasi uchun real:

0–90 kun: tez qiymat beradigan pilot

• 1 ta aniq muammo tanlang: masalan, kompressor nosozligi, tarmoq yo‘qotishlari, boyitish liniyasi energiya sarfi
• data audit qiling: qaysi sensorlar bor, qaysi tizimlardan (SCADA/ERP/LIMS) ma’lumot chiqadi
• KPI ni raqam bilan yozing: “to‘xtash soatini X% kamaytiramiz”, “energiya sarfini Y% pasaytiramiz”

3–6 oy: data platforma va integratsiya

• minimal data platforma: tarixiy data + real vaqt oqimi
• integratsiya: SCADA/IoT → analitika → texnik jamoa workflow
• model monitoring: model “eskirishi”ni (drift) kuzatish

6–12 oy: masshtablash va boshqaruv

• 1 pilotni 3–5 obyektga yoyish
• AI boshqaruvi (AI governance): kim javobgar, model qachon qayta o‘qitiladi
• kadrlar: operator va muhandislar uchun amaliy trening (faqat data scientist emas)

Men ko‘rgan eng yaxshi natijalar shunday keladi: texnik jamoa modelni “qabul qiladi”, chunki u ularga ishni yengillashtiradi, nazorat qilish uchun emas.

“People also ask”: investorlar AI loyihasida nimani tekshiradi?

AI loyihasi uchun eng muhim data qaysi?

Javob: sensor va operatsion data (SCADA/IoT) birinchi o‘rinda. Keyin texnik xizmat tarixi, ehtiyot qismlar, laboratoriya sifati va ishlab chiqarish rejasi.

Qaysi AI yondashuv tez natija beradi?

Javob: supervised learning’dan ko‘ra ko‘pincha anomaliya aniqlash (unsupervised) tezroq ish beradi, chunki “nosozliklar” kam uchraydi va label yetishmaydi.

AI’ni qayerda “ortiqcha” ishlatishadi?

Javob: jarayon tartibga tushmagan bo‘lsa ham “model qilsak bo‘ldi” deb o‘ylashadi. AI tartibsiz jarayonni tezlashtirib yuborishi mumkin — bu yaxshi emas.

43,1 mlrd dollar imkoniyatni beradi, javobgarlikni ham oshiradi

2025-yildagi 43,1 mlrd dollar xorijiy investitsiya Oʻzbekiston uchun kuchli signal: kapital bor, hamkorlar bor, texnologik yetuklik oshyapti. Endi asosiy savol — bu oqimdan energetika va tabiiy resurslar sektorida barqaror samaradorlik chiqarib olamizmi?

Menimcha, eng to‘g‘ri javob shunday: AI’ni “IT loyihasi” emas, ishlab chiqarish strategiyasi sifatida ko‘rish kerak. Predictive maintenance, yo‘qotishlarni aniqlash, konchilik jarayonini optimallashtirish va HSE analitikasi — bular investitsiyani tezroq “natija”ga aylantiradigan yo‘nalishlar.

Agar siz 2026-yil uchun AI tashabbusini rejalashtirayotgan energetika, neft-gaz yoki konchilik jamoasi bo‘lsangiz, men bitta savolni stolga qo‘ygan bo‘lardim: bizda qaysi 3 ta operatsion muammo bor va ularning har biri bo‘yicha data tayyormi? Shu savolga aniq javob topilgan joyda investor ishonchi ham, real iqtisodiy effekt ham paydo bo‘ladi.