Крупнейшие российские нефтегазовые компании не поддержали идею создания единой отраслевой платформы генеративного искусственного интеллекта. Основной причиной отказа стало нежелание игроков делиться конфиденциальными данными, необходимыми для обучения нейросетей.
Инициатива по созданию такой платформы была предложена ранее, но не получила поддержки. Несмотря на то что совместная разработка позволила бы значительно сократить затраты на дорогостоящую инфраструктуру и объединить ресурсы, каждая компания предпочитает развивать собственные проекты. Они тестируют генеративный ИИ лишь в отдельных, непроизводственных сферах, таких как финансы, закупки или в качестве корпоративных помощников.
Готовые генеративные модели от крупных ИТ-компаний, таких как «Яндекс» или «Сбер», не подходят для прямого применения в нефтегазовой сфере. Специфика отрасли, включая российское законодательство, процедуры экспертизы и классификации запасов, требует глубокой адаптации. Даже внутри одной компании существует множество узкоспециализированных задач, требующих индивидуальных решений.
Некоторые компании, такие как «Сибур», формально выражают заинтересованность в отраслевых инициативах, но делают это с важной оговоркой: только после создания надежной нормативной базы, гарантирующей защиту конфиденциальных данных.
Эксперты признают, что теоретически объединение данных. Более того, у некоторых компаний, например у «Газпром нефти», уже есть структурированные базы данных по российским месторождениям. Однако вертикально интегрированные компании, работающие полным циклом — от разведки до сбыта, — не видят экономической выгоды в том, чтобы делиться своими ценными наработками, накопленными за годы работы.
Пока же нефтегазовые компании относятся к внедрению генеративного ИИ в критические процессы с крайней осторожностью из-за высоких рисков ошибок. Большинство компаний делают ставку на более проверенные технологии: машинное обучение, прогнозную аналитику и продвинутое моделирование.