В рейтинге McKinsey диспетчеризация пока "на подходе", а на Солнцевском угольном разрезе ИИ уже ведёт смену вместе с людьми: от расстановки самосвалов до состояния дорог.
Партнёр McKinsey Ферран Пухоль предложил на форуме простую проверку: работает ли участок по-другому, или просто инструменты стали лучше. Мы приложили её к разрезу, где пять лет работаем вместе с ВГК, и ответ у нас однозначный.
ИИ там уже не отдельный проект: через него идёт управление всем горнотранспортным комплексом. Больше 30 ИИ-агентов следят каждый за своей зоной, балансировщик пересчитывает расстановку самосвалов, а диспетчер получает разобранные эскалации вместо потока переговоров по рации.

В цифрах это выглядит так:

🔹 балансировщик Truck Balance дал больше 300 млн рублей эффекта за 2025 год, время самосвалов в очередях сократилось на 30%, нагрузка на диспетчера снизилась на 60–70%;
🔹 агенты контроля погрузки за первый квартал 2026 года сократили цикл на 27–46 секунд, а нарушений нормативов стало на 83% меньше;
🔹 агенты пересменки на 25% сократили ранние сходы и поздние выходы на линию;
🔹 дорожный агент за неделю дал дорожной службе 110 рекомендаций, средняя скорость 108 самосвалов выросла на 2,3 км/ч, экономия составила 20,2 млн рублей.

За пять лет совместной работы подтверждённый эффект превысил 5 млрд рублей. Это результат всей системы управления, куда вместе с ИИ входят регламенты, мотивация и люди в смене, и приписывать его одному ИИ мы не будем.

AI-native для нас не означает "без людей". Роли смены мы переносим в ИИ через шедоуинг: агент сначала наблюдает за лучшими диспетчерами и инструкторами, потом предлагает решения, человек подтверждает их или правит, и только после этого агент начинает действовать сам. Этот путь мы проходим роль за ролью и честно говорим, что он ещё не закончен.

В прошлом посте мы поставили на то, что следующую ступень McKinsey пройдёт карьерный транспорт. На Солнцевском он её уже проходит, причём всей сменой сразу.