ВНЕДРЕНИЕ ИИ В ОЦО: КАКИЕ ПРОЦЕССЫ ВЫБРАТЬ
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в ОЦО является не просто трендом, а стратегической необходимостью. Константин Стецык рассказал Клубу ОЦО, как системно подойти к выбору процессов...
читать →
Назад к кейсам
КЕЙС
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы крупнейшего нефтегазового предприятия
Клиент: Одна из крупнейших публичных вертикально интегрированных нефтегазовых компаний в мире. Осуществляет полный цикл деятельности — от разведки и добычи углеводородов до переработки и сбыта нефтепродуктов и газа.
Цель и проблема
🎯 Цель проекта: Обеспечить гарантированный экономический эффект от внедрения инструментов искусственного интеллекта (ИИ), выбрать оптимальный путь технологической трансформации и заложить фундамент для создания внутреннего Центра компетенций по ИИ, обеспечив долгосрочную автономность компании от внешних ИТ-подрядчиков.
- Неочевидность окупаемости: Компании требовалось получить конкретный экономический эффект. Было неясно, какие именно процессы обладают наибольшим потенциалом, чтобы инвестиции во внедрение гарантированно окупились.
- Риск потери экспертизы: У клиента был строгий запрос на сохранение технологической экспертизы внутри компании. Требовалось избежать зависимости от интеграторов и научиться поддерживать ИИ-инструменты силами собственного штата после пилотного проекта.
Задачи проекта
Выявление процессов с максимальным потенциалом
Определение бизнес-процессов и их отдельных участков, автоматизация которых с помощью ИИ даст максимальный экономический эффект для операционной деятельности компании.
Поддержка выбора ИИ-решения и подрядчика
Экспертная помощь при выборе оптимального ИИ-решения и ИТ-подрядчика для его реализации с учётом требований безопасности и закрытого информационного контура компании.
Формирование Центра компетенций по ИИ
Разработка базы для создания внутреннего Центра компетенций по искусственному интеллекту, обеспечивающего долгосрочную автономность и развитие внутренней экспертизы.
Методология и подход
Для решения задач мы адаптировали нашу методологию и реализовали проект через создание конкретных практических артефактов. Работа строилась по следующим блокам:
01 АНАЛИЗ И ПРИОРИТЕТИЗАЦИЯ
Сравнительная матрица процессов
Критерии отбора для ИИ-автоматизации
Оценка потенциала экономии
Анализ рисков внедрения
Отсев неэффективных направлений
Фокус на процессы с ROI > 12 месяцев
02 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ
Моделирование As-Is / To-Be
Схемы текущих бизнес-процессов
Проектные решения с интеграцией ИИ
Оценка влияния на операционную деятельность
Расчёт высвобождения рабочего времени
Прогноз оптимизации процессов
03 НАВИГАЦИЯ НА ИТ-РЫНКЕ
Сравнительная матрица ИИ-решений
Оценка On-premise vs SaaS
Анализ совместимости с ИТ-ландшафтом
Выбор ИТ-подрядчика
Критерии оценки компетенций
Проверка референсов и кейсов
04 ФОРМИРОВАНИЕ АВТОНОМНОСТИ
Концепция Центра компетенций по ИИ
Организационная структура
Роли и зоны ответственности
Бизнес-функциональные требования
Технические спецификации
План передачи знаний команде
Дорожная карта развития
Этапы масштабирования решений
Результат
6
Ключевых инициатив для первоочередного внедрения ИИ
30+ млн ₽
Подтверждённый прогнозируемый экономический эффект в год
100%
Решение в закрытом информационном контуре (On-premise)
Готово
Фундамент Центра компетенций по ИИ передан заказчику
Выводы и рекомендации
Проект позволил компании-заказчику успешно и безопасно стартовать масштабную цифровую трансформацию на базе технологий искусственного интеллекта, избежав типичной ошибки «внедрения ради внедрения». В рамках нашей зоны ответственности была проведена глубокая аналитика и разработана прозрачная методология приоритизации процессов, которая позволила сфокусироваться исключительно на инициативах с гарантированным возвратом инвестиций (ROI).
Именно грамотно спроектированная целевая модель процессов (To-Be) стала фундаментом для подтверждения прогнозируемой экономии в размере более 30 000 000 рублей. Наша команда выступила независимым бизнес-архитектором, эффективно связав стратегические цели заказчика с рынком ИТ-решений.
Создание внутреннего Центра компетенций по ИИ обеспечило компании долгосрочную автономию от внешних подрядчиков и заложило основу для самостоятельного масштабирования нейросетевых решений в рутинных операциях.
Заявка на сотрудничество
Оставьте контакты, чтобы обсудить проект и условия сотрудничества