Искусственный интеллект революционизирует энергосистему Казахстана
⚡ ИИ в энергосистеме Казахстана: 16 агентов и эффект в 7% от EBITDA
Национальный оператор электросетей KEGOC внедряет искусственный интеллект в производственные и административные процессы — уже в 2026 году компания планирует запустить 16 ИИ-агентов и получить измеримый финансовый результат.
АО «KEGOC» — Национальный оператор электросетей Казахстана — ставит масштабную цель: уже в текущем году превратить искусственный интеллект в полноценного участника ключевых бизнес-процессов компании. Об этом рассказал управляющий директор по ИТ и телекоммуникациям компании Алибек Бошанов. По его словам, совет директоров «KEGOC» и фонд «Самрук-Казына» утвердили соответствующие дорожные карты, которые охватывают двенадцать крупных проектов — семь из них инициированы самим «KEGOC», ещё пять — на уровне фонда.
🤖 16 ИИ-агентов: приоритеты и направления
Ключевым направлением цифровой трансформации в «KEGOC» становится производственный блок. Именно туда компания направляет первую волну интеллектуальных агентов. Алибек Бошанов поясняет, что из примерно 38 рассмотренных вариантов применения ИИ в итоге были отобраны 16 — те, которые дают максимальную ценность для бизнеса.
🔧 Производство
Агенты по ремонтной кампании, анализу рынка и анализу потерь в энергосети — главный приоритет внедрения.
👥 HR и безопасность
Интеллектуальные агенты в сфере управления персоналом и промышленной безопасности для повышения операционной эффективности.
📄 Документооборот
Корпоративные ИИ-агенты для автоматизации работы с документами и ускорения административных процессов.
💬 Алибек Бошанов, управляющий директор по ИТ и телекоммуникациям АО «KEGOC»
"Наша основная задача сейчас – внедрить элементы искусственного интеллекта в производственные процессы. У нас утверждена дорожная карта советом директоров на семь проектов, плюс ещё пять проектов от фонда. В этом году мы внедряем в компании 16 ИИ-агентов. Мы видим здесь точки роста, которые позволят нам достичь эффекта в 7% от EBITDA."
🗄️ Data Lake как основа для обучения нейросетей
Фундаментом для развёртывания ИИ-решений в «KEGOC» стало создание единого технологического хранилища данных. Компания интегрирует информационные потоки из систем SCADA, EAM и ряда других платформ в централизованный Data Lake. На его основе формируются тематические датасеты — витрины данных, на которых проходят обучение ИИ-агенты.
Сбор данных из SCADA и EAM
Информация со всех уровней энергосистемы поступает в единое хранилище, обеспечивая целостную картину работы инфраструктуры в режиме реального времени.
Обучение ИИ-агентов на датасетах
На базе сформированных витрин данных обучаются интеллектуальные агенты, способные самостоятельно выявлять аномалии и отклонения в работе оборудования.
Автоматическое выявление аномалий
В корпоративном портале агенты фиксируют проблемные ситуации, автоматически формируют описание и направляют отчёты в профильные филиалы и департаменты.
Цикл переобучения при ошибках
Если сигнал не подтверждается — это квалифицируется как галлюцинация ИИ. Датасет пересобирается, модель проходит переобучение с учётом выявленных ошибок.
💬 Алибек Бошанов — о работе с аномалиями
"Из систем SCADA, EAM и других мы собираем информацию в Data Lake. На его базе настраиваются витрины — датасеты, на которых обучаются ИИ-агенты. В нашем корпоративном портале агенты фиксируют аномалии, которые автоматически описываются и направляются в филиалы или профильные департаменты. Мы детально разбираем каждый процесс: как он работает сейчас и как будет работать в будущем, после внедрения ИИ-агента."
🎯 Выбор направления — сложнее, чем само внедрение
Опыт «KEGOC» в области цифровизации показывает: технологическая сторона внедрения ИИ сегодня не является главным барьером. Готовые решения существуют — сложность заключается в том, чтобы правильно определить, где именно применение искусственного интеллекта принесёт наибольшую отдачу для бизнеса. Именно поэтому из 38 первоначально рассмотренных сценариев использования ИИ компания отобрала только 16 — наиболее ценных с точки зрения бизнес-эффекта.
💡 Методолог — ключевая роль
Специалист, глубоко понимающий бизнес-процессы, умеющий их формализовать и просчитать создаваемую ценность — центральная фигура при подготовке к внедрению ИИ.
⏱️ 2–3 месяца на внедрение
Само развёртывание ИИ-агента занимает относительно немного времени. Наиболее трудозатратный этап — предварительная подготовка: анализ процессов, сбор данных, формирование датасетов.
📊 Критерии отбора агентов
Снижение материальных и временных затрат, рост точности работы и повышение эффективности подразделений — главные метрики при выборе приоритетных сценариев применения ИИ.
💬 Алибек Бошанов — о сложности выбора направления
"Самое сложное – сделать правильный выбор. Изначально мы определили для себя около 38 потенциальных агентов, но в итоге отобрали 16. Технологии для внедрения ИИ-агентов – сейчас не проблема, есть готовые решения. Главное – подсказать технологии, что именно нужно делать. Здесь ключевую роль играет методолог – человек, который хорошо понимает процессы, может их описать, видит, как создаётся ценность, и знает, как её посчитать. Само внедрение ИИ-агента занимает 2–3 месяца. Самый трудозатратный этап – это подготовка к внедрению."
Подход «KEGOC» к цифровизации демонстрирует зрелую стратегию: компания не гонится за количеством технологических экспериментов, а последовательно выстраивает инфраструктуру данных, отбирает наиболее эффективные сценарии применения ИИ и выстраивает циклы постоянного улучшения моделей. Такой методичный путь, по всей видимости, и позволяет рассчитывать на конкретный и измеримый финансовый результат уже в 2026 году.
🎯 Итог: системный подход к ИИ-трансформации в энергетике
Опыт «KEGOC» становится наглядным примером того, как крупная инфраструктурная компания Казахстана может системно и эффективно встраивать искусственный интеллект в реальные производственные процессы. Создание Data Lake, отбор приоритетных сценариев из числа десятков кандидатов, циклическое переобучение моделей и чёткая ориентация на бизнес-результат — всё это формирует устойчивую основу для масштабной цифровой трансформации казахстанской энергосистемы. Ожидаемый эффект в 7% от EBITDA подчёркивает: технологии ИИ в 2026 году перестают быть экспериментом и превращаются в полноценный инструмент роста стоимости бизнеса.