Доступность и связанность данных ускорят научно-техническое развитие в ТЭК Новый подход к работе с научно-техническими документами и знаниями представили на лекции-воркшопе «От локального опыта к глобальным трендам: создание системы управления знаниями 2.0 на основе интеллектуальной аналитики НТИ». 📌 Организаторами мероприятия выступили Министерство энергетики Российской Федерации, РЭА Минэнерго России и компания INVENTORUS. 🖥 Эксперты отметили, что традиционные архивы и корпоративные хранилища данных перестают быть эффективными, и особую важность приобретает концепция «Знания 2.0» — переход от пассивного хранения документов к созданию гибкой экосистемы знаний, объединяющей внутренний опыт компании и внешний глобальный контекст, в том числе с использованием искусственного интеллекта. «Достижение технологического лидерства России напрямую зависит от формирования эффективной системы управления знаниями. В разрезе отдельных компаний и целых отраслей она позволит аккумулировать накопленный опыт, оптимизировать рабочие процессы и ускорить инновационное развитие. Подобная система имеет первостепенное значение в энергетическом секторе, для которого характерны высокая стоимость проведения НИОКР и важность своевременного внедрения новейших технологий для сохранения конкурентоспособности на мировых рынках», — подчеркнул генеральный директор РЭА Минэнерго России Алексей Кулапин. ✅ Сегодня Агентство уже ведет проработку создания системы управления знаниями для ТЭК, в которой полноправными участниками будут не только исследователи, но и представители реального сектора экономики. Также РЭА Минэнерго России оказывает поддержку отраслевым компаниям при внедрении систем управления знаниями. 📊 На лекции эксперты компании INVENTORUS обсудили использование ИИ в работе с научно-техническими материалами, а также важность обеспечения связанности документов между собой, с учетом не только локального опыта, но и мирового. Среди ключевых бизнес-эффектов от внедрения ИИ выделили: 🔹 возможность оперативной проверки гипотез на основе глобальных данных, 🔹 сокращение времени и затрат на НИОКР за счет исключения дублирования исследований, 🔹 минимизацию рисков инвестиций в неперспективные разработки.