Искусственный интеллект и промышленные данные: правовые аспекты и перспективы

Искусственный интеллект (ИИ) и промышленные данные становятся основой трансформации производства в эпоху Индустрии 4.0. Под промышленными данными понимается информация, собираемая с оборудования, производственных процессов, логистики и других компонентов предприятий. Эти данные анализируются и используются для оптимизации, автоматизации и прогнозирования. Искусственный интеллект позволяет интерпретировать их с высокой точностью, выявлять скрытые зависимости и принимать более обоснованные решения.
Однако активное использование таких данных поднимает важные правовые и этические вопросы. Среди них — определение права собственности на данные, их защита от утечек, регламентация передачи данных между странами и обеспечение кибербезопасности. Параллельно развиваются возможности, которые предоставляют ИИ и промышленные данные, способствуя улучшению производственных процессов, повышению конкурентоспособности компаний и развитию экономики.

Регулирование сбора и хранения данных
В России регулирование работы с промышленными данными подпадает под действие Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных» и законодательства об интеллектуальной собственности. Однако применение этих норм в отношении промышленных данных сталкивается с трудностями, поскольку они не всегда могут быть отнесены к категории персональных. Необходимо разрабатывать отдельные законодательные акты, учитывающие специфику промышленной информации.
На международной арене действуют нормативы GDPR (General Data Protection Regulation), которые влияют на обработку данных в ЕС и за его пределами. Например, если предприятие экспортирует продукцию в ЕС, ему необходимо соблюдать требования GDPR при использовании аналитических систем. Это создает дополнительные сложности для бизнеса, но одновременно способствует повышению безопасности данных.

Владение промышленными данными
Определение права собственности на данные — еще одна сложная правовая задача. В России в данном вопросе существует правовой вакуум. Международный опыт показывает, что право на данные может принадлежать:

• владельцу оборудования;
• разработчику программного обеспечения;
• оператору, собирающему данные.

Необходимость четкого регулирования права собственности становится особенно актуальной при участии третьих сторон в аналитике и обработке данных.

Защита данных и киберугрозы
С ростом цифровизации промышленные данные становятся целью кибератак. Примером является атака на нефтяные предприятия в Саудовской Аравии в 2017 году, вызвавшая многомиллионные убытки. Российские предприятия также подвержены этим рискам, особенно в условиях санкционного давления и попыток ограничить доступ к передовым технологиям.
Для защиты данных необходимо внедрять многоуровневые системы безопасности, включая использование блокчейн-технологий для проверки подлинности данных

Внедрение ИИ и аналитики на базе промышленных данных открывает широкие перспективы:

• Повышение производительности труда. Компании, использующие умные алгоритмы для прогнозирования, могут сокращать простой оборудования и экономить ресурсы.
• Улучшение качества продукции. Системы на основе ИИ позволяют минимизировать количество брака, контролируя ключевые параметры в реальном времени.
• Снижение издержек. Прогнозная аналитика помогает сократить затраты на ремонт и обслуживание оборудования.
• Развитие экспортного потенциала. Российские предприятия могут укрепить свои позиции на мировых рынках, предлагая продукцию с более высокой добавленной стоимостью.

Для государства это открывает возможности увеличения налоговых поступлений, создания высококвалифицированных рабочих мест и укрепления позиций на глобальном рынке технологий.

Несмотря на очевидные преимущества, существуют риски:

• Повышение производительности труда на ключевом оборудовании Компании, использующие умные алгоритмы для прогнозирования, могут сокращать простой оборудования и экономить ресурсы. Требуется адаптация процессов и обучение персонала.
• Юридическая неопределенность. Нерешенные вопросы права собственности и конфиденциальности могут стать препятствием для сотрудничества.
• Технические ограничения. Низкое качество данных или устаревшее оборудование снижают эффективность технологий.
• Этические вопросы. Автоматизация может привести к сокращению рабочих мест.

1. Проведите аудит данных
Определите ключевые источники данных и их актуальность для бизнес-процессов. Убедитесь, что информация собирается в соответствии с нормативными требованиями.
2. Внедрите аналитические инструменты
Используйте решения, которые соответствуют масштабу и потребностям вашего предприятия. Это могут быть как облачные платформы, так и локальные системы.
3. Инвестируйте в кибербезопасность
Создайте многоуровневую систему защиты данных, включая использование блокчейна и шифрования.
4. Разработайте правовую стратегию
Сотрудничайте с юристами для создания политики работы с данными, учитывающей локальное и международное законодательство.
5. Используйте инструменты мониторинга
Применение систем, таких как "Диспетчер", поможет собирать данные с оборудования, анализировать их и предоставлять рекомендации для повышения производительности.

Одним из передовых решений для анализа промышленных данных является система "Диспетчер". Она позволяет предприятиям:

• автоматически собирать данные с оборудования;
• проводить анализ производственных процессов;
• формировать подробные отчеты.

Использование таких инструментов повышает производительность и конкурентоспособность компании, минимизируя риски и затраты.

Искусственный интеллект и промышленные данные становятся основой трансформации современной промышленности, обеспечивая автоматизацию процессов, повышение эффективности и снижение затрат. Однако их использование порождает правовые и этические вызовы, включая регулирование сбора, хранения и передачи данных, защиту информации от киберугроз и определение права собственности на данные. Для раскрытия потенциала этих технологий необходимо совершенствовать законодательство, развивать кибербезопасность, обучать специалистов и внедрять успешные практики. Грамотное управление данными и использование ИИ открывают перспективы экономического роста, технологического лидерства и укрепления конкурентоспособности предприятий на мировых рынках.