2025-12-26 12:25 ИИ в нефтегазе

Данные как основа ИИ: почему структура важнее модели в промышленном ПО

Nedra.MIND — отраслевой ИИ-ассистент от Nedra Digital, уже развернутый для целей геологоразведки и промышленной ИТ-разработки. До внедрения в отраслевых сценариях мы протестировали его в собственном контуре для задач ИТ-разработки: был запущен пилот на базе больших языковых моделей (LLM) и проведена оценка работы в реальных условиях.
Результаты показали: ключевую роль играет не сам алгоритм, а качество данных и зрелость процессов. В статье делимся основными выводами, рабочими сценариями и ограничениями, с которыми столкнулась команда.

Ожидания vs. Реальность

Наш опыт в Nedra Digital показал: ИИ работает, когда процесс определен и данные структурированы — иначе риск снижения эффективности резко возрастает.

Низкое качество исходных данных → Галлюцинации
Отсутствие навыков работы с промптами → Многократная перепроверка
Недоверие к результатам → Ручная валидация
Отсутствие интеграции в рабочие инструменты → Потеря времени

Важный системный вывод: ИИ — не цель, а средство.

000

Бизнес-эффект от Nedra.MIND в нашем пилоте

Снижение Lead Time — время от идеи до реализации сократилось.
Повышение Flow Efficiency — больше времени тратится на добавление ценности, меньше на ожидание.
Увеличение качества требований — меньше «размытых» спецификаций.
Снижение количества ошибок, возникающих из-за нечетких требований.

000

Успешные сценарии: где большие языковые модели показали лучший результат

Наибольший прирост продуктивности и качества был достигнут в направлениях с высокой степенью формализации:

Генерация диаграмм (C4, BPMN, UML) — на основе структурированных описаний требований.
Генерация шаблонного кода (boilerplate) — автоматизация рутинных фрагментов кода.
Генерация тест-кейсов — повышение полноты покрытия и снижение ошибок.
Формирование критериев принятия и уточнение требований к готовности (DoR) и завершенности (DoD) — повышение качества требований.
Обработка кадровых документов и корпоративных справочных материалов — быстрая работа с правилами и шаблонами.

Nedra.MIND помогает специалистам сосредоточиться на сложных и нестандартных задачах, освобождая время от рутинных операций. Сотрудник, умеющий эффективно использовать ИИ, становится не просто более продуктивным — он приобретает новую ценность для компании и может стать наставником для коллег, передавая им навыки работы с технологией.

Опыт использования: не все зависит от технологии

Во время собственного пилота мы столкнулись с рядом организационных барьеров:

Недоверие к генерируемым результатам: «кризис делегирования»
Опасения по поводу будущей релевантности своей роли – особенно у опытных специалистов
Разный уровень цифровой подготовки в команде: не все одинаково представляют, как использовать ИИ в работе
Привычка к знакомым инструментам: замедленное внедрение изменений в знакомые процессы

Эти вызовы преодолимы — при условии системного подхода. Как именно это можно сделать, показывает опыт пилота Nedra.MIND: мы выделили ключевые шаги, которые помогут не только начать процесс внедрения ИИ, но и достичь реальных результатов — от сокращения времени на реализацию до повышения качества требований и кода.

Мы знаем, с чего начать — и готовы поделиться своим опытом. Наша команда подготовила для вас практическое руководство «6 шагов к эффективному внедрению LLM в промышленной ИТ-разработке», скачать которое можно по ссылке.