Последние полгода я разбирал, как ИИ меняет работу менеджеров – в IT, в продуктовых командах, в консалтинге. Всё это среда, где ChatGPT появился первым и прижился быстрее всего. В какой-то момент стало интересно посмотреть за пределы этого пузыря.
Производство – ровно тот случай. Завод, где начальник смены каждое утро 40 минут заполняет сменный отчёт в Word. Вручную переносит показатели, описывает инциденты, сверяет с журналом ОТБ. Этот процесс не изменился с 1970-х.
Генеративный ИИ на производстве – это не роботы и не компьютерное зрение. Это бумажный слой: сменные отчёты, рекламации поставщикам, акты дефектов, протоколы оперативок. Ни один из этих документов не управляет станком – но каждый съедает время инженера.
Что удивило: российские заводы здесь впереди. СИБУР запустил ИИ-ассистента для диагностики оборудования и оптимизатор закупок. В Северстали больше тысячи сотрудников используют генеративный ИИ ежедневно. ГК «Цифра» интегрировала GigaChat в платформу управления производством для нефтегаза и металлургии.
По данным Harvard и BCG, ИИ сильнее помогает тем, кто слабее: сотрудники из нижней половины по результативности с ИИ прибавляли 43%, а сильные – 17%. Для производства это значит, что больше всего инструмент даст обычному начальнику смены, а не «звезде» участка.
В статье – пошаговый план на 30 дней: от выбора первой задачи до измерения результата. Готовый промпт для сменного отчёта с few-shot примером, который работает на GigaChat, YandexGPT и DeepSeek.
