Региональный аспект

Технологии искусственного интеллекта активно развиваются в регионах России. В СЗФО они применяются для решения практических задач в ЖКХ, здравоохранении, промышленности и транспортной сфере. При этом внедрение происходит неравномерно: основная часть проектов пока сосредоточена в Санкт-Петербурге.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

В Северо-Западном федеральном округе ИИ-технологии концентрируются вокруг промышленности, энергетики, транспорта и логистики, а также в медицине и научных исследованиях. Это во многом связано со структурой экономики региона. В Петербурге и Ленинградской области сосредоточены крупные промышленные предприятия, машиностроение, судостроение, энергетика и транспортная инфраструктура, а Мурманская и Архангельская области играют важную роль в арктической логистике.

Сергей Щербаков, технический директор ИТ-компании «Стахановец», также отмечает, что применение ИИ в СЗФО довольно четко коррелируют с задачами госучреждений, так как именно в госсекторе сосредоточены большие потоки однотипных данных, которые легко алгоритмизировать, а также есть жесткая федеральная директива на внедрение доверенного ИИ до 2030 года.

По мнению Виталия Агапеева, руководителя центра AI-экспертизы N3.Tech, наиболее зрелыми сегодня выглядят прикладные сценарии компьютерного зрения и видеоаналитики, машинного обучения и прогнозной аналитики, систем поддержки решений, обработки текста и документов. Например, в Петербурге ИИ уже встроен в задачи контроля городской среды, а в Ленобласти используется при анализе медицинских изображений.

Эксперты поясняют: быстрее всего ИИ масштабируется там, где уже создан устойчивый цифровой поток данных и можно четко измерить результат. Так, камеры постоянно формируют видеоданные, медицинские системы анализируют исследования, государственные системы накапливают документы и историю операций. Поэтому первыми в промышленное применение выходят сценарии, где ИИ можно встроить в существующий процесс и оценить его влияние на скорость, качество или точность работы. Следующим слоем этой инфраструктуры постепенно становится генеративный ИИ — прежде всего как инструмент для работы с большими объемами технической и корпоративной информации. Но он скорее дополняет уже зрелые технологии машинного обучения и компьютерного зрения, чем заменяет их.

Сегодня самыми заметными кейсами применения ИИ в СЗФО Алина Горобец, консультант департамента автоматизации производства IBS, называет петербургский нейросетевой комплекс «Городовой», медицинскую аналитическую систему в Архангельской области, видеоаналитику для управления транспортными потоками в аэропорту Пулково и компьютерное зрение на Череповецком металлургическом комбинате. Кроме того, по итогам ПМЭФ-2026 заключено соглашение об использовании генеративного ИИ в сфере ЖКХ Санкт-Петербурга.

По словам Дмитрия Панова, председателя Санкт-Петербургского отделения «Деловой России», уже в этом году в городе планируют организовать Центр развития искусственного интеллекта, который станет площадкой для внедрения и развития технологий ИИ в различных отраслях.

Хронология внедрения

ИИ в СЗФО применяют не первый год. Полина Ефремова, директор по развитию бизнеса направления «ИИ и заказная разработка» ГК «КОРУС Консалтинг», выделяет три волны развития. Первая (2018–2021 годы) отмечена отдельными ML-кейсами с измеримым экономическим эффектом. Вторая (2022–2025 годы) связана с переходом от отдельных моделей к полноценной ИТ-инфраструктуре для работы с ИИ, выстраиванием MLOps, интеграциями с ERP, MES и АСУ ТП, мониторингом качества работы ИИ-решений. Третья волна (2025–2026 годы) характеризуется тем, что генеративный ИИ встраивают в уже созданный цифровой контур, параллельно расширяя набор задач.

По мнению госпожи Горобец, основной этап практического использования ИИ в регионе начался в 2023–2024 годах. За это время технологии вышли за рамки отдельных экспериментов и стали применяться в рабочих процессах. Основные результаты связаны прежде всего с ускорением обработки информации, сокращением ручных операций и простоев, более ранним выявлением отклонений и возможностью контролировать большее количество городских объектов без увеличения количества сотрудников. При этом говорить о полном переходе к системному применению ИИ пока преждевременно.

Проблемы применения

Сегодня, по мнению господина Панова, главный вызов для развития ИИ в СЗФО — неравномерность цифровой зрелости, когда Петербург и крупнейшие промышленные предприятия федерального округа заметно опережают значительную часть организаций федерального округа.

Что касается остальных ограничений, то они свойственны большинству регионов страны. «Первая проблема — данные: они могут храниться в разных системах, иметь разный формат или быть недоступны для обучения моделей из-за требований информационной безопасности. Особенно это чувствительно для промышленности, энергетики и других отраслей с закрытым контуром. Вторая сложность — интеграция ИИ с уже существующей ИТ-инфраструктурой предприятий. Мало разработать качественную модель, ее необходимо встроить в производственный процесс и связать с действующими системами. Для этого нужны специалисты, которые одновременно понимают ИИ и специфику конкретной отрасли. Остается также вопрос вычислительных ресурсов: современные модели требуют серьезных мощностей, а в ряде случаев использовать публичное облако нельзя из-за требований к данным»,— поясняет Сергей Голицын, руководитель направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1).

Кроме этого, по словам Сергея Щербакова, юридическую ответственность за любое решение, принятое с участием ИИ, несут люди и организации — от разработчика до пользователя, и это создает высокий порог для принятия смелых решений. Наконец, поддержание баз данных в актуальном состоянии требует огромных затрат и внимания, и это наряду с высокой стоимостью оборудования тоже становится серьезным вызовом.

Дальнейшее освоение

Перспективы развития ИИ на Северо-Западе эксперты оценивают как умеренно позитивные. Переход от коробочных решений к интегрированным системам означает, что регион формирует не просто парк оборудования, а экосистему для ИИ, включая центры обработки данных и большие фундаментальные модели. При этом закон о поддержке развития искусственного интеллекта, который начал действовать с 1 сентября, задает правовые ориентиры и помогает снизить обусловленные неопределенностью инвестиционные риски.

«За январь — июль 2026 года госучреждения Северо-Запада провели тендеры на ИИ-оборудование и ПО на сумму 1,6 млрд рублей, что в 2,8 раза больше, чем за аналогичный период прошлого года. Учреждения активно создают инфраструктуру под требования нового федерального закона о поддержке ИИ и действующие стратегии развития. Если сохранятся текущие темпы роста закупок, к 2030 году СЗФО может стать одним из самых цифровизированных округов, где ИИ будет не просто инструментом, а неотъемлемой частью управленческой культуры»,— считает господин Щербаков.

По словам госпожи Горобец, в будущем Петербург, вероятнее всего, сохранит роль основного центра разработки и интеграции ИИ-решений в СЗФО. Развитие крупных проектов в Архангельской и Вологодской областях показывает, что тенденция использования новых технологий происходит по всему Северо-Западному округу.

Один из наиболее перспективных векторов для Северо-Запада, по мнению господина Голицына,— дальнейшее применение ИИ в промышленности и Арктике. Это анализ ледовой обстановки, помощь в навигации, мониторинг инфраструктуры и оборудования в труднодоступных районах. Второе направление — цифровые двойники предприятий, судов и отдельных производственных процессов, которые позволяют моделировать изменения до их внедрения в реальной системе.

«Будет расти и применение ИИ в биотехнологиях, фармацевтике и медицине, где у Петербурга уже есть сильная научная и образовательная база. В целом ожидается, что к 2030 году доля предприятий СЗФО, внедривших хотя бы один ИИ-компонент, вырастет с 25 до 60%. Главным условием масштабирования станет способность предприятий работать с данными, интегрировать ИИ в существующую инфраструктуру и готовить специалистов на стыке ИТ и отраслевой экспертизы»,— заключает эксперт.

Антонина Егорова