Использование искусственного интеллекта (ИИ) в армии становится не просто технологическим новшеством, а фактором экономии и повышения эффективности. Насколько ИИ сокращает затраты на ведение боевых действий и какие риски несёт его внедрение, объясняет эксперт Qazaq Expert Club, финансист Венера Жаналина.
Экономия на обслуживании техники
Один из ключевых источников экономии связан с эксплуатацией и техническим обслуживанием вооружения. По данным GAO — независимого контрольного ведомства при Конгрессе США — эксплуатационные расходы военной техники за жизненный цикл могут быть сопоставимы со стоимостью самой техники или даже превышать её.
Сегодня на первый план выходит предиктивное обслуживание с использованием ИИ. Алгоритмы анализируют данные с датчиков и технические параметры техники, прогнозируя поломки ещё до их возникновения. Для вертолётов AH-64 Apache расходы на запасные части снизились на 12%. Для CH-47 Chinook — на 23%. Для UH-60 Black Hawk — на 16%.
Кроме того, Корпус морской пехоты США зафиксировал снижение простоя техники на 32% и сокращение трудоёмкости технического обслуживания на 69% после внедрения предиктивной аналитики.
Сокращение «транзакционных издержек войны»
ИИ также оптимизирует управление боевыми операциями: обработку разведданных, планирование действий, координацию подразделений и распределение ресурсов. Это снижает вероятность дорогостоящих ошибок, например повторных вылетов авиации или избыточного расхода топлива и боеприпасов.
Риски глубокой интеграции ИИ
Однако экономия имеет и обратную сторону. Чем сильнее армия зависит от цифровых систем, тем выше её уязвимость к сбоям в инфраструктуре связи, электроэнергии и дата-центрах. Выведение этих систем из строя противником может иметь серьёзные последствия. Другой риск — зависимость от поставщиков технологий. Если военные интегрируют конкретную модель ИИ, они становятся зависимыми от компании-разработчика.
Примером стал конфликт вокруг модели Claude компании Anthropic, когда разработчики вводили собственные ограничения на использование технологии. Для армии это может означать: необходимость срочной замены модели, переподключение к внутренним системам, переобучение персонала и временные задержки в операциях. Таким образом, часть выгоды от «ИИ-экономии» может превратиться в дополнительные расходы и замедление процессов.
Чем глубже ИИ интегрирован в управление и операции, тем дороже и болезненнее «замена детали». Поэтому важно не только внедрять современные алгоритмы, но и строить архитектуру систем, позволяющую быстро менять поставщика без остановки работы.
