Как Schneider Electric масштабирует ИИ как в продуктах, так и в процессах

На ежегодном собрании Всемирного экономического форума В январе 2026 года в Давосе, Швейцария, генеральный директор Schneider Electric Оливье Блюм во второй раз принял награды в знак признания решений компании в области искусственного интеллекта в рамках программы ВЭФ MINDS (Значимые, интеллектуальные, новые, развертываемые решения).

«Очевидно, что мы вступили в новую эпоху, когда искусственный интеллект и энергетика неразделимы, и вместе они изменят любой бизнес», — заявил Блюм в Давосе.

Эта взаимозависимость между искусственным интеллектом и энергетикой ставит Schneider Electric — мирового лидера в области технологий управления энергопотреблением — в центр одной из наиболее важных задач бизнеса: обеспечение революции искусственного интеллекта при одновременном достижении целей устойчивого развития.

Филипп Рамбах, директор по искусственному интеллекту Schneider Electric с 2021 года, возглавляет эту работу.

Рамбах описал стратегию, основанную на ценности бизнеса, а не на технологических экспериментах. отчет за 2025 год произведено MIT Sloan Management Review и Tata Consultancy Services: «Объясняемость имеет значение, но в зале заседаний последствия имеют большее значение».

Балансировка двух портфелей ИИ: внутреннего и клиентского

Schneider Electric реализует возможности искусственного интеллекта по двум различным направлениям, каждый из которых имеет разные стратегические императивы, подходы к измерению успеха и сроки реализации ценности.

Внутренние приложения искусственного интеллекта обеспечивают более немедленную финансовую отдачу, помогая сотрудникам работать быстрее и лучше, обеспечивая при этом расширенную поддержку клиентов.

Между тем ИИ, ориентированный на клиента, представляет собой долгосрочную стратегическую игру, направленную на захват доли рынка на развивающихся и развивающихся рынках.

В то время как большая часть делового мира поспешила внедрить генеративный искусственный интеллект, Schneider Electric поддерживает сбалансированный портфель технологий искусственного интеллекта. Аналитический ИИ — традиционное машинное обучение, применяемое к структурированным данным, — по-прежнему составляет примерно 60% всей работы компании в области искусственного интеллекта, особенно в решениях для клиентов.

На генеративный ИИ приходится около 40% приложений, ориентированных на клиентов, и примерно 70% внутренних инструментов, ориентированных на сотрудников.

Одно из наиболее важных применений генеративного искусственного интеллекта Schneider Electric направлено на решение задачи, общей для крупных предприятий: сделать организационные знания доступными и полезными.

Сбор неструктурированных данных для этих случаев использования оказался поучительным.

Это понимание отражает более широкий принцип компании: сотрудники должны быть интегрированы в процесс разработки ИИ.

Внедрение ИИ, а не создание отдельных продуктов

Schneider Electric сознательно избегает создания отдельных продуктов искусственного интеллекта для внутренних пользователей или клиентов.

Эта стратегия интеграции распространяется на новые возможности, такие как агентный искусственный интеллект, где Schneider Electric уже сегодня видит практическую ценность, несмотря на относительную незрелость технологии.

Schneider Electric серьезно относится к пониманию и изменению поведения сотрудников, внедряя многоуровневый подход к обучению, учитывающий различные потребности всей организации.

Организация искусственного интеллекта, созданная для масштабирования — без пилотных проектов

Возможно, самой отличительной особенностью Schneider Electric является ее организационная модель, которая специально разработана для быстрого достижения эффекта во всей организации, а не для запуска пилотных проектов и экспериментов.

Эта модель опирается на три компонента: команда из более чем 350 человек, занимающихся искусственным интеллектом;

На каждом этапе этого процесса компания подтверждает бизнес-план и экономическое обоснование. поэтапный подход к инициативам в области ИИ, и мы считаем, что это полезный способ повысить вероятность получения ценного результата.

Измерение ценности, не дожидаясь уверенности

Измерение экономической ценности ИИ представляет собой сложную задачу, особенно для продуктов, ориентированных на клиента, где значимость достижений сложно выделить.

Что касается внутренних приложений, Schneider Electric начинает с четкого бизнес-предложения и отслеживает два ключевых показателя эффективности: цель внедрения и показатель производительности.

Заинтересованные стороны бизнеса владеют ценностным предложением и помогают разрабатывать соответствующие ключевые показатели эффективности для своих сценариев использования.

Рамбах предостерег от ожидания идеального подхода к измерению, прежде чем действовать.

Уроки управления ИИ для других предприятий

Подход Schneider Electric к искусственному интеллекту предлагает несколько уроков компаниям, стремящимся выйти за рамки экспериментов:

Начните с ценности бизнеса, а не технологий. Каждая инициатива в области искусственного интеллекта в Schneider Electric начинается с потребностей бизнеса и болевых точек клиентов, а не с вопросов о том, что возможно с новейшими моделями искусственного интеллекта.

Вовлекайте рядовых сотрудников в развитие. Люди, выполняющие эту работу, обладают необходимыми знаниями в предметной области, которых нет у центральных экспертов по искусственному интеллекту.

Встраивайте ИИ в существующие рабочие процессы. Вместо того, чтобы просить клиентов или сотрудников использовать новые автономные инструменты, Schneider Electric встраивает возможности искусственного интеллекта в системы, которые люди уже используют.

Проектируйте масштабно с самого начала. Организационная модель, техническая инфраструктура и процессы управления Schneider Electric созданы для развертывания производственных систем, а не для создания пилотных проектов.

Инвестируйте в дифференцированное обучение. Разные роли требуют разных уровней и типов грамотности в области ИИ.

Баланс аналитического и генеративного ИИ. Несмотря на нынешний ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта, традиционное машинное обучение на структурированных данных продолжает приносить значительную пользу во многих контекстах.

---

Поскольку возможности искусственного интеллекта продолжают быстро развиваться, дисциплинированный, ориентированный на бизнес подход Schneider Electric обеспечивает модель для предприятий, стремящихся выйти за рамки экспериментов и добиться реального практического результата.