ИИ на ГОКе: еще одна презентация или деньги в производстве?
Я — Иван Макаренко, более 22 лет управляю финансами в промышленности: горная добыча, металлургия и энергетика.
AI-пилотов становится все больше. А EBITDA от этого растет далеко не всегда.
CEO и собственнику не так важно, какая модель работает внутри. Вопросы проще: сколько денег получим, когда, кто отвечает и как проверим результат?
Поэтому AI-пилот без понятного P&L для меня — дорогой способ улучшить презентацию совету директоров 😄
На ГОКе я бы разделил применение ИИ на три направления.
1. Производство и ремонты
Данные АСУ ТП, вибрация, температура и история отказов позволяют раньше замечать деградацию оборудования.
Экономика понятная: часы доступности → дополнительные тонны → металл → деньги.
Но плохие датчики и история ТОиР «для отчетности» превращают хороший алгоритм в дорогой генератор ложных тревог. Поэтому начинал бы не с «цифрового двойника всего предприятия», а с 3–5 узких мест, где час простоя уже имеет понятную цену.
2. Операционная аналитика
ИИ может разобрать тысячи сменных рапортов, журналов простоев и заявок на ремонт и показать, где системно теряются часы, техника и производительность.
Но последнее слово все равно за производством. Иначе CFO быстро становится главным специалистом по экскаваторам.
Карьера интересная, но я пока держусь 😄
3. Финансы, закупки и планирование
Здесь вход проще: анализ договоров и закупочных цен, поиск аномалий, проверка моделей и сценарии «золото → курс → содержание → извлечение → TCC → cash flow».
Сам использую ИИ для проверки моделей и сценарного анализа.
Некоторые задачи проходят первый цикл в 2–3 раза быстрее. Не вместо CFO — вместо части механической работы CFO.
📌 Для любого AI-пилота у меня простой фильтр:
◾ кто владелец результата;
◾ какая исходная база;
◾ какой денежный KPI;
◾ когда считаем эффект;
◾ кто его подтверждает.Если ответов нет до старта, я бы серьезно подумал, нужен ли такой пилот.
Для CEO AI-портфель я бы вел почти как CAPEX: гипотеза, инвестиция, владелец, срок и фактический эффект.
Сработало — масштабируем. Не сработало — закрываем и идем дальше.
На ГОКе ИИ конкурирует за деньги с новой техникой, ремонтом мельницы и другими проектами. И выигрывать эту конкуренцию он должен не словом «AI», а цифрами в P&L и cash flow.
💬 А у вас AI-проекты уже дают измеримый финансовый эффект или пока в основном хорошо выглядят на презентациях?
👉 Мой Telegram-канал: