В 2025 г. нефтегазовые компании вложили более 2,7 млрд руб. в искусственный интеллект, у них ИИ обрабатывает визуальные данные, тексты, звук и оказывает интеллектуальную поддержку в принятии решений. Главная причина вложений — повышение эффективности, производительности и автоматизация процессов.
Российские нефтегазовые компании вложили более 2,7 млрд руб. в технологии искусственного интеллекта в 2025 г. Об этом вчера, 22 сентября, сообщило АО «Т1». Авторы сообщения отметили, что 67% организаций зафиксировали повышение эффективности бизнес-процессов, 53% — повышение эффективности производства, 40% — улучшение безопасности труда, 37% — рост качества продукции, а еще 30% — сокращение сроков вывода продукции на рынок.
«Чаще всего технологию ИИ в нефтегазовой отрасли применяли для обработки визуальных данных (включая компьютерное зрение) — 77% организаций, текстов — 50%, звуковых данных (в том числе распознавание и синтез речи) — 47%. Для интеллектуальной поддержки принятия решений и управления ИИ использовали 63% компаний нефтегазового сектора. Показатель повышения безопасности труда — 40% — говорит о переходе от реактивной модели охраны труда к предиктивной, где системы компьютерного зрения и анализа телеметрии позволяют превентивно выявлять риски на опасных производственных объектах, что является критически важным для социальной устойчивости отрасли», — отмечается в сообщении АО «Т1».
Авторы связали внедрение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли с цифровизацией компаний, автоматизацией процессов, повышением эффективности и безопасности. Это значимые точки роста, а высокие затраты являются главным барьером для внедрения ИИ, помимо этого, существует проблема неготовности данных.
«28% организаций фиксируют недостаточность массивов информации, необходимой для обучения моделей, а 23% — ее неструктурированность, неполноту и сложность обработки. Таким образом, почти треть компаний сталкивается с проблемами качества и объема данных, что ограничивает применимость методов машинного обучения в производственных задачах», — говорится в сообщении АО «Т1».
С оценкой АО «Т1» согласился руководитель продукта «Видеоаналитика» АО «Мобильные Решения» (ivideon) Александр Серпокрылов. Он назвал оценку в 2,7 млрд руб. реалистичной, но отметил, что в оценку расходов на ИИ могут входить как приобретение специализированного ПО, так и внутренняя разработка, вычислительная инфраструктура, оборудование и алгоритмы, встроенные в более крупные проекты автоматизации.
«Показательно, что, согласно исследованию АО «Т1″, самым распространенным сценарием стало применение ИИ для обработки визуальных данных, включая компьютерное зрение: его используют 77% опрошенных нефтегазовых компаний. Это подтверждает, что отрасль постепенно переходит от экспериментов к прикладным решениям с измеримым производственным эффектом», — отметил он.
По словам Александра Серпокрылова, наиболее востребованные ИИ-направления среди нефтегазовых компаний — анализ геологических данных и моделирование месторождений, оптимизация добычи и технологических процессов, предиктивное обслуживание оборудования, а также промышленная безопасность и охрана труда. Он отметил, что компьютерное зрение особенно эффективно в последнем направлении, и пояснил, что обычная камера фиксирует происходящее, но требует постоянного внимания оператора и чаще используется уже после происшествия. Видеоаналитика с ИИ автоматически выявляет заданные события, сохраняет нужный фрагмент и уведомляет ответственного сотрудника.
«ИИ востребован прежде всего там, где большие объемы данных сочетаются с высокой стоимостью ошибки: в геологоразведке, управлении добычей и логистике. ИИ помогает быстрее анализировать геологические данные, выбирать режимы работы оборудования и оптимизировать логистические маршруты. Его ценность в том, что специалисты могут быстрее сравнивать множество вариантов и принимать более обоснованные решения. Свежий российский пример — ИИ для планирования бурения у «Газпром нефти». В апреле 2026 г. компания сообщила об успешных испытаниях технологии на трех нефтепромыслах в Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах. Программа учитывает геологию месторождения, технические ограничения и экономику проекта, предлагая варианты размещения и конструкции скважин. По данным компании, применение ИИ позволило инженерам проводить расчеты в пять раз быстрее», — отметил директор по науке и ИИ ПАО «Группа Астра» Владимир Нелюб.
По его мнению, в будущем нефтегазовые компании будут все больше полагаться на ИИ-помощников в повседневной работе инженеров, ремонтных служб и разработчиков ПО. Они смогут находить сведения в технических архивах, сопоставлять показания оборудования с историей ремонтов, готовить документы и выполнять поручения в корпоративных системах.
«Для нефтегаза особенно важна работа внутри защищенной инфраструктуры предприятия, с контролем доступа и подтверждением ответственных действий человеком», — добавил Владимир Нелюб.
Представитель пресс-службы ПАО «Газпром нефть» сообщил ComNews, что компания использует ИИ для извлечения пользы из больших массивов данных. По его словам, искусственный интеллект применяется в геологоразведке, бурении, логистике, разработке новых продуктов и других направлениях бизнеса компании. Он отметил, что нейросети анализируют геологию в шесть раз быстрее, сокращают логистические затраты в Арктике на 12% и ускоряют выпуск новых продуктов.
«Именно «Газпром нефть» в 2019 г. добыла первую в России нефть, найденную ИИ: эта технология уже применяется на Ямале, в ХМАО и Томской области. «Газпром нефть» развивает широкий набор технологических направлений ИИ: от специализированных нейросетей до больших языковых моделей (LLM) и гибридного (нейросимвольного) ИИ, который интегрирует знания о мире и закономерности, полученные из данных. В частности, инженеры компании дообучают открытую модель до уровня L1 — специализированной для нефтегазовой индустрии модели, которая понимает профессиональный язык и умеет рассуждать в терминах процессов и стандартов. В отличие от универсальных LLM, модель L1 обучается на отраслевых данных и решает задачи, где одного поиска недостаточно: выполнение расчетов, анализ технических данных и документов. Тем самым компания создает индустриальный интеллект, жестко привязанный к физике процессов, нормативам и расчетным задачам», — заключил он.
