Искусственный интеллект в управлении нефтегазовой компании • Константин Савкин • консультации • тренинги для руководителей

Искусственный интеллект в управлении нефтегазовой компании

Искусственный интеллект (ИИ) всё больше проникает в различные сферы деятельности, и нефтегазовая отрасль не является исключением. ИИ открывает перед компаниями этой отрасли огромные возможности для оптимизации процессов, повышения эффективности и обеспечения безопасности.

Этот семинар разработан специально для руководителей нефтегазовых компаний, которые стремятся понять потенциал ИИ, оценить готовность своей компании к его внедрению и разработать стратегию использования ИИ для достижения конкурентных преимуществ.

Важно отметить, что тема искусственного интеллекта развивается очень быстро, поэтому программа семинара требует постоянной актуализации. В программу будут включены обзоры последних трендов и разбор новых инструментов и технологий.

По вопросам проведения семинара и/или адаптации под задачи вашей компании, напишите на указанные контакты, так же возможен формат проведения стратегической сессии. Кроме этого, в разделе Искусственный Интеллект вы можете ознакомиться с темами других семинаров.


Программа семинара «Искусственный интеллект в управлении нефтегазовой компании»

Модуль 1: Введение в искусственный интеллект и его потенциал в нефтегазовой отрасли

  • Основы искусственного интеллекта (ИИ): история, основные понятия, типы систем ИИ (слабый и сильный ИИ).
  • Обзор современных достижений в области ИИ.
  • Глобальные тренды искусственного интеллекта: угрозы, перспективы 2025.
  • Применение ИИ в нефтегазовой отрасли: примеры успешных кейсов использования ИИ.

Практикум:

  • Анализ кейсов применения ИИ в нефтегазовой компании.
  • Мозговой штурм по выявлению потенциальных областей применения в вашей компании.

Модуль 2: Стратегическое видение и внедрение ИИ в нефтегазовой компании

  • Формирование стратегического видения возможностей ИИ для бизнеса.
  • Цифровая трансформация нефтегазовой компании: оценка готовности, разработка стратегии, управление изменениями.
  • Конкурентные преимущества на основе ИИ в нефтегазовой отрасли.
  • Стратегическая карта внедрения ИИ в организации.
  • Формирование цифровой культуры в компании.
  • Оценка инвестиций в ИИ-проекты, модели монетизации, управление рисками.

Практикум:

  • Разработка vision-документа по трансформации компании с использованием ИИ.
  • Стратегическая сессия по оценке готовности компании к внедрению ИИ.
  • Работа с кейсами успешных трансформаций в нефтегазовой отрасли.

Модуль 3: Принятие решений на основе ИИ

  • Системы поддержки принятия решений (СППР) на базе ИИ.
  • Предиктивная аналитика для руководителей нефтегазовой компании.
  • Оценка качества данных и моделей ИИ.
  • Интерпретация результатов ИИ-анализа.

Практикум:

  • Симуляция принятия стратегических решений с использованием СППР.
  • Оценка эффективности существующих ИИ-решений в компании.

Модуль 4: Управление инновациями и изменениями, связанными с ИИ

  • Формирование портфеля ИИ-проектов, оценка и приоритизация.
  • Управление талантами в эпоху ИИ.
  • Преодоление сопротивления изменениям при внедрении ИИ.
  • Этика и регулирование ИИ в нефтегазовой отрасли.
  • Методы защиты бизнеса от нежелательного влияния ИИ.

Практикум:

  • Разработка дорожной карты внедрения ИИ в компании.
  • Формирование команды цифровой трансформации.
  • Анализ этических кейсов в нефтегазовой отрасли.

Модуль 5: Практические инструменты и технологии ИИ для нефтегазовой компании

  • Обзор современных платформ и решений ИИ, облачные сервисы.
  • Интеграция ИИ в существующие системы компании.
  • Оценка и выбор технологий ИИ для решения конкретных задач.
  • Методы оценки эффективности внедрения ИИ, метрики эффективности.
  • Масштабирование успешных ИИ-решений, непрерывное улучшение.

Практикум:

  • Разработка пилотного проекта применения ИИ для решения актуальной задачи компании.
  • Проведение исследования по выбранному тренду применения ИИ в нефтегазовой отрасли.
  • Управление ИИ-проектом: планирование, реализация, контроль, анализ рисков.
  • Разработка системы оценки эффективности ИИ-решений.