AI va “raqamli intizom”: energiya sektoriga darslar

2026-yildan Oʻzbekistonda “Elektron hukumat” tubdan yangilanadi: 1000+ davlat xizmati, 240 ta ma’lumotlar bazasi va axborot tizimi, hamda 100 mingdan ortiq davlat xizmatchilari vakolatlari yagona raqamli platformaga birlashtiriladi. Eng muhim nuqta esa shuki, murojaatlarni taqsimlash va ijroni nazorat qilishning bir qismi sun’iy intellektga (AI) beriladi.

Prezidentning “AI’ni aldab boʻlmaydi” degan iborasi davlat boshqaruvi uchun siyosiy signal, biznes uchun esa amaliy xulosa: endi natija “hisobotda chiroyli” ko‘rinishi emas, platformada iz qoldiradigan real ijro bilan oʻlchanadi.

Men bu yangilikni energiya va tabiiy resurslar sektori nuqtai nazaridan ayniqsa muhim deb bilaman. Sababi bir xil: tarqoq ma’lumotlar, ko‘p ijrochilar, muddat bosimi, xavfsizlik talablari, korrupsiya risklari. Davlat xizmatlarida AI asosidagi nazorat “raqamli intizom”ni kuchaytirsa, xuddi shu yondashuv energetika, neft-gaz va konchilikdagi operatsion boshqaruvni ham yanada shaffof va samarali qiladi.

Yagona platforma nimani oʻzgartiradi: “ko‘rinadigan” davlat modeli

Javob oddiy: yagona platforma mas’uliyatni ko‘rinadigan qiladi. Kim ijrochi, qachon, qaysi resurs bilan, qaysi bosqichda — hammasi bitta joyda.

Maqoladagi asosiy g‘oya shundan iborat: murojaatlar keladi, AI ularni ijrochilarga taqsimlaydi, muddatni kuzatadi, “formallik”ni kamaytiradi. Bu modelning kuchi texnologiyada emas, boshqaruv mexanikasida:

• Bir xil standart: hamma bir xil ish jarayoniga bo‘ysunadi.
• Raqamli iz (audit trail): har bir qaror va harakat logda qoladi.
• Kecha-kunduz monitoring: “muddat o‘tdi” degan gap tizimda darhol ko‘rinadi.

Energiya sektorida bu aynan nimaga o‘xshaydi? Masalan, elektr tarmoqlarida avariya arizasi tushdi: qaysi brigada qabul qildi, qachon joyga chiqdi, ehtiyot qism qayerdan ajratildi, tiklash qachon yakunlandi — bularning barchasi “qo‘ng‘iroq” bilan emas, tizimdagi voqea zanjiri bilan boshqariladi.

“Inson omilisiz xizmat” — energiya xizmatlarida ham kerak

Prezident “korrupsiya va ortiqcha byurokratiyasiz” xizmatlar modelini maqsad qilib qo‘ydi. Energiya va resurslar sohasida ham “inson omili” ko‘p joyda risk manbai:

• ulanish/texnik shart jarayonlari
• hisob-kitob va billingdagi bahslar
• texnik ko‘rik, ruxsatnomalar
• ta’minot zanjiri (procurement)

AI bu yerda “hamma narsani o‘zi qiladi” degani emas. To‘g‘ri yondashuv: qoidalar + ma’lumot + nazorat. Ya’ni, jarayon aniq reglamentlanadi, ma’lumotlar yagona manbaga keladi, AI esa istisnolarni (kechikish, g‘alati tranzaksiya, shubhali mos kelmaslik) ko‘tarib beradi.

Davlat boshqaruvidagi AI energiya kompaniyalariga qanday signal beradi?

Signal bitta: shaffoflik endi “tavsiya” emas, tez orada talabga aylanadi.

Yangi platforma testdan Namangan, Surxondaryo, Toshkent shahri va ulardagi tuman/mahallalarda o‘tishi aytildi. Bu sinovlarning mazmuni faqat IT emas — bu ma’lumotlar integratsiyasi va ijro intizomi sinovi.

Energetika va konchilik kompaniyalari uchun bu quyidagilarni anglatadi:

1. Regulyator bilan ma’lumot almashish kuchayadi (hisobotlar, ruxsatlar, tekshiruv natijalari, shikoyatlar).
2. “Qog‘ozda bor, tizimda yo‘q” amaliyoti qisqaradi.
3. Ish unumdorligi ko‘rsatkichlari (SLA, muddat, takroriy shikoyatlar) ko‘proq ko‘rinadi.

Menimcha, kompaniyalar eng ko‘p bitta joyda yutqazadi: ma’lumot bir necha tizimda yashaydi. Bitta bo‘lim Excel’da, boshqasi 1C’da, uchinchisi qog‘ozda. Natijada rahbariyat “real vaqt”ni emas, kechikkan tasvirni ko‘radi.

Raqamli boshqaruvning eng foydali elementi: “bitta haqiqat manbai”

Yagona platforma g‘oyasi — single source of truth. Energiya sektorida buni quyidagicha qurish mumkin:

• aktivlar reyestri (podstansiya, quvur, nasos, kon uskunasi)
• nosozliklar va texnik xizmat tarixi
• ish buyruqlari (work orders)
• ombor va ehtiyot qismlar harakati
• xavfsizlik hodisalari (HSE)

AI bu “haqiqat manbai” ustida ishlaganda foyda beradi: prognoz, aniqlash, prioritetlash. Aks holda, AI shunchaki “chiroyli chatbot” bo‘lib qoladi.

Energetika va tabiiy resurslarda AI uchun 5 ta aniq qo‘llash holati

Javob: davlatdagi modelni zavod/kon/tarmoq boshqaruviga ko‘chirish mumkin. Quyida eng tez natija beradigan, o‘lchab bo‘ladigan yo‘nalishlar.

1) Murojaatlar va avariya chaqiriqlarini aqlli triage qilish

Davlat platformasi murojaatlarni AI bilan taqsimlashni rejalashtiryapti. Energetikada xuddi shu narsa call-markaz, диспетчерlik va servis xizmati uchun ishlaydi:

• matndan (yoki ovozdan) joylashuv/aktivni ajratib olish
• “shoshilinchlik” darajasini avtomatik baholash
• to‘g‘ri brigada va ehtiyot qismni taklif qilish

Natija: kamroq ping-pong, tezroq tiklash, shikoyatlarning kamayishi.

2) Ijro intizomi: SLA va muddat nazorati

Prezidentning urg‘usi — “muddatlar ko‘rinadi, hech kim yashira olmaydi”. Energiya kompaniyasida esa bu:

• har bir ish buyruq uchun SLA
• kechikish sababi klassifikatsiyasi
• takroriy nosozliklar bo‘yicha avtomatik “root cause” tekshiruvi

Bu korrupsiyaga qarshi ham ishlaydi: ish “bajarildi” deb yopilgan, lekin sensorlar yoki iste’molchi qayta shikoyat qilyaptimi — tizim darrov ko‘rsatadi.

3) Proaktiv xizmatlar: “bir murojaat — bir nechta natija”

Maqoladagi misol juda aniq: fuqaro kadastr uchun murojaat qilsa, platforma bir vaqtda suv, elektr, gaz ulanish masalalarini ham hal qiladi.

Energiya sektorida proaktivlik shunday ko‘rinadi:

• yangi ulanish arizasi → texnik shart + hisoblagich o‘rnatish + billing profili + xavfsizlik ko‘rigi bitta zanjir
• yirik iste’molchi to‘lov intizomi pasayishi → ogohlantirish + restrukturizatsiya taklifi + risk scoring

Proaktiv xizmatlar mijoz tajribasini yaxshilaydi, lekin menimcha undan ham muhimroq foyda: ichki bo‘limlar bir-birini kutib qolmaydi.

4) Predictive maintenance: avariyani kutmay, oldindan tuzatish

Energiya va konchilikda eng qimmat narsa — to‘xtash (downtime). AI sensorlar, vibratsiya, temperatura, bosim, tok kuchi, SCADA/IoT oqimlari asosida nosozlik ehtimolini oldindan beradi.

Amaliy yondashuv:

1. Avval 1-2 kritik aktivdan boshlash (masalan, kompressor, nasos, transformator).
2. 3-6 oylik tarixiy ma’lumotni tartibga keltirish.
3. “Oddiy” signal qoidalari + keyin ML model.

Bu yo‘l ko‘proq ishlaydi, chunki kompaniya birinchi bosqichdayoq natija ko‘radi.

5) HSE va xavfsizlik: hodisalarni erta aniqlash

Konchilik va neft-gazda xavfsizlik — marketing emas, hayot-mamot masalasi. AI videoanalitika va operativ ma’lumotlar bilan:

• taqiqlangan zonaga kirishni aniqlash
• shaxsiy himoya vositalari (kaska, jilet) nazorati
• “yaqin xavf” (near-miss) holatlarni ko‘paytirib ko‘rsatish emas, tizimli kamaytirish

Bu yerda muhim qoida: AI “jazolash” uchun emas, hodisani oldini olish uchun joriy qilinishi kerak. Aks holda xodimlar tizimni chetlab o‘tishga urinadi.

“AI’ni aldab bo‘lmaydi” — to‘g‘ri, lekin faqat bitta shart bilan

Javob: AI’ni aldash qiyin, ammo uni noto‘g‘ri ma’lumot bilan “och” qoldirish oson.

Davlat platformasi 240 ta ma’lumotlar bazasini birlashtirishni aytyapti. Integratsiya qanchalik katta bo‘lsa, shunchalik ko‘p savol tug‘iladi: ma’lumot sifati, formatlar, dublikatlar, mas’ul “data owner”, kirish huquqlari.

Energetika va tabiiy resurs kompaniyalariga men doim bitta maslahatimni beraman: AI loyihasini “data governance”siz boshlamang. Eng kerakli minimal to‘plam:

• ma’lumot lug‘ati (nima nimani anglatadi)
• yagona identifikatorlar (aktiv, mijoz, obyekt)
• log va audit
• rolga asoslangan kirish (RBAC)
• model qarorlarini tushuntirish (explainability) talab qilinadigan joylar

Aks holda “AI nazorat qiladi” degan gap amalda “AI chalkashadi”ga aylanadi.

Ko‘p so‘raladigan savol: AI korruptsiyani to‘liq yo‘q qiladimi?

To‘liq yo‘q. Lekin u narxini oshiradi.

• Yashirish qiyinlashadi, chunki iz qoladi.
• Kelishib olish qiyinlashadi, chunki ko‘p nuqtada tekshiruv paydo bo‘ladi.
• “Formallik” kamayadi, chunki natija KPI va SLA’da ko‘rinadi.

Bu energiya sektorida ham xuddi shunday ishlaydi: procurement, ulanish, hisob-kitob, texnik xizmat kabi “riskli” jarayonlarda nazorat avtomatlashtirilsa, korrupsiya uchun imkonlar torayadi.

2026-yilga tayyorgarlik: energiya kompaniyalari uchun 90 kunlik reja

Javob: 3 oy ichida kichik pilot + ma’lumot tartibi + KPI tizimini qo‘yish mumkin. Katta transformatsiya yillar oladi, lekin boshlash uchun ideal vaqt — hozir.

1. Bitta og‘riqli jarayonni tanlang: avariya chaqiriqlari, ulanish arizalari, texnik xizmat buyruqlari yoki billing bahslari.
2. Ma’lumot inventarizatsiyasi qiling: qaysi tizimda nima bor, kim egasi, qanchalik toza.
3. SLA va KPI’larni aniq yozing: “o‘rtacha tiklash vaqti”, “takroriy nosozlik”, “murojaat yopilish sifati”.
4. AI’ni vazifaga mos tanlang: triage uchun NLP, prognoz uchun time-series, xavfsizlik uchun computer vision.
5. Pilotni 8-12 hafta ichida yakunlang: natija bo‘lmasa, to‘xtating; natija bo‘lsa, kengaytiring.

Bu yondashuv LEADS uchun ham to‘g‘ri ishlaydi: rahbarlar katta “transformatsiya” prezentatsiyasidan ko‘ra, tez o‘lchanadigan pilotni ko‘rishni xohlaydi.

Davlatdagi yangi raqamli modeldan o‘rganiladigan eng katta dars

Davlat boshqaruvida AI’ning vazifasi faqat avtomatlashtirish emas — u javobgarlikni tizimga tikish. Yagona platforma va AI nazorati “kim nima qildi?” savolini bahs emas, log orqali hal qiladi.

Bizning “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” seriyamizda aynan shu fikrni qayta-qayta ko‘ramiz: energiya va konchilikda eng katta qiymat AI’dan emas, AI’ni to‘g‘ri boshqaruv dizayniga qo‘shishdan keladi.

Agar siz energetika yoki tabiiy resurslar kompaniyasida ishlasangiz, o‘zingizga bitta savol bering: bizda “yagona haqiqat manbai” bormi, yo‘qmi? Agar yo‘q bo‘lsa, AI’ni joriy qilish emas, avval shuni qurish — eng to‘g‘ri investitsiya.