Искусственный интеллект всё активнее используется не только для повышения эффективности военных операций, но и для оптимизации затрат в оборонной сфере. О том, как алгоритмы влияют на экономику обороны и какие риски при этом возникают, рассказала эксперт Qazaq Expert Club, финансист Венера Жаналина.

По её словам, одним из наиболее заметных источников экономии становится обслуживание и эксплуатация военной техники.

«Расходы на эксплуатацию за весь жизненный цикл нередко сопоставимы со стоимостью самой техники или даже превышают её. Именно поэтому всё большее значение приобретает предиктивное обслуживание с применением искусственного интеллекта. Алгоритмы анализируют данные датчиков и технические параметры оборудования и способны заранее выявлять возможные неисправности», — поясняет эксперт.

По данным GAO*, внедрение подобных решений уже демонстрирует ощутимые результаты. В частности, использование систем предиктивной аналитики позволило снизить расходы на запасные части на 12% для вертолётов AH-64 Apache, на 23% для CH-47 Chinook и на 16% для UH-60 Black Hawk.

Кроме того, как сообщает GAO, Корпус морской пехоты США зафиксировал сокращение простоев техники на 32% и уменьшение трудоёмкости технического обслуживания на 69% после внедрения аналитических систем на базе искусственного интеллекта.

Также технологии ИИ помогают снижать так называемые «транзакционные издержки» военных операций — расходы на обработку разведывательной информации, планирование операций, координацию подразделений и управление боевыми действиями. Более точная аналитика позволяет уменьшать вероятность дорогостоящих ошибок, таких как повторные вылеты авиации, избыточный расход топлива или боеприпасов.

Однако, как отмечает эксперт, рост эффективности сопровождается и новыми вызовами. Чем активнее вооружённые силы используют цифровые системы и алгоритмы, тем выше их зависимость от инфраструктуры связи, энергоснабжения и центров обработки данных. В случае их нарушения последствия могут оказаться серьёзными.

Ещё один фактор — зависимость от технологических поставщиков. При глубокой интеграции определённых моделей искусственного интеллекта в военные системы возникает риск привязки к конкретной компании-разработчику. Так, обсуждавшийся в СМИ конфликт вокруг модели Claude компании Anthropic показал, что разработчики могут вводить собственные ограничения на использование технологий.

«С экономической точки зрения это означает дополнительные расходы при необходимости перехода на другие решения: требуется заменить модель, интегрировать её в существующие системы, повторно провести проверки безопасности, обучить персонал и адаптировать процессы. В результате часть экономического эффекта от внедрения ИИ может временно нивелироваться», — отмечает Жаналина.

По её словам, именно поэтому в современных оборонных системах важна не только эффективность самих алгоритмов, но и гибкая архитектура, позволяющая при необходимости быстро менять поставщиков технологий без остановки ключевых процессов.

*GAO — независимое контрольное ведомство при Конгрессе США.