Детальная информация

This study investigates the multifaceted relationship between AI-driven technological transformation and the demand for downstream petroleum products in achieving Indonesia’s long- term economic growth goals, aligning with the "Golden Indonesia 2045" vision. Employing a mixed- methods approach, the research quantitatively assesses the immediate impact of AI on downstream petroleum operational efficiency (the first hypothesis) and its subsequent influence on critical macroeconomic indicators like GDP growth and the oil and gas trade balance (the second hypothesis). Concurrently, it qualitatively examines the strategic alignment of national AI policies, such as the National AI Strategy from 2020 to 2045 (Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial, Stranas KA) and the "Making Indonesia 4.0" roadmap, with downstream energy development plans (the third hypothesis), while identifying associated implementation challenges. Findings reveal a significant positive correlation between AI adoption and improved operational efficiency within the downstream sector (supporting the first hypothesis). This is substantiated by evidence of sophisticated AI applications, including predictive maintenance (PdM) powered by advanced computational methods, which ensures continuous operation and extends the life of critical hydrocarbon assets. Furthermore, AI-integrated fuel blending systems demonstrate high precision, achieving a coefficient of determination (R2) of 0.99 during validation, which showcases robust real-time optimization capability that surpasses traditional modeling and reduces waste. However, the analysis of macroeconomic leverage provides only partial support for the second hypothesis. While AI-influenced efficiency - by maximizing domestic output and optimizing costs - shows a statistically significant, albeit moderate, positive impact on reducing the oil and gas trade deficit and boosting GDP growth, this effect is severely limited by persistent structural issues. Specifically, petroleum imports have a large and negative impact on Indonesia’s economic growth. The operational savings are currently dwarfed by the volume of necessary imports and the enormous fiscal burden imposed by incomplete fuel subsidy reforms, which peaked at 2.8% of GDP in 2022. The oil and gas trade balance persists in a deficit, recording -1.55 billion USD in May 2025 and -1.58 billion USD in July 2025, even amidst an overall national trade surplus. The study confirms a strong top-down strategic alignment between national AI and energy sector policies. Nevertheless, significant implementation hurdles highlight the necessity for targeted policy intervention (supporting the third hypothesis). These pervasive barriers include chronic infrastructure gaps, weak data governance frameworks, severe digital skills shortages requiring systematic improvement from foundational education, high initial investment costs and profound organizational inertia within large enterprises, leading to a "pilot trap", where successful small-scale projects fail to scale up due to cultural and systems integration difficulties. Ultimately, these challenges temper the transformative potential of AI, shifting its current role primarily towards improving operational efficiency within the legacy system. For AI to become a driver of fundamental structural change - the necessary process of reallocating labor and resources toward higher-productivity modern industries - policy interventions must link AI investment to comprehensive energy subsidy reform and the acceleration of the new and renewable energy sector. This research bridges a critical gap in the literature by offering an integrated analysis of technology adoption in a resource-dependent emerging economy, providing evidence-based recommendations for policymakers and industry leaders to effectively leverage AI for sustainable and structural economic growth.

В данном исследовании рассматривается многогранная взаимосвязь между технологической трансформацией на основе искусственного интеллекта (ИИ) и спросом на продукцию нефтепереработки в достижении долгосрочных целей экономического роста Индонезии, согласующихся с видением "Золотая Индонезия 2045". Используя смешанный методологический подход, исследование количественно оценивает непосредственное влияние ИИ на эффективность работы в сфере нефтепереработки (первая гипотеза) и его последующее влияние на важнейшие макроэкономические показатели, такие как рост ВВП и торговый баланс нефти и газа (вторая гипотеза). Одновременно с этим исследование проводит качественный анализ стратегической согласованности национальных политик в области ИИ, таких как Национальная стратегия развития искусственного интеллекта (Stranas KA) и дорожная карта "Создавая Индонезию 4.0", с планами развития нефтеперерабатывающей отрасли (третья гипотеза), выявляя при этом сопутствующие проблемы реализации. Результаты показывают значительную положительную корреляцию между внедрением ИИ и повышением операционной эффективности в нефтеперерабатывающем секторе (что подтверждает первую гипотезу). Это согласуется с данными о применении сложных приложений ИИ, включая прогнозное техническое обслуживание (PdM), основанное на передовых вычислительных методах, которое обеспечивает непрерывную работу и продлевает срок службы критически важных углеводородных активов. Более того, интегрированные с ИИ системы смешения топлива демонстрируют высокую точность, достигая коэффициента детерминации (R2) 0,99 при валидации, что демонстрирует надежную способность оптимизации в реальном времени, превосходящую традиционное моделирование и сокращающую отходы. Однако анализ макроэкономического рычага лишь частично подтверждает вторую гипотезу. Хотя эффективность, достигаемая под влиянием ИИ, - за счет максимизации внутреннего производства и оптимизации затрат - демонстрирует статистически значимое, пусть и умеренное, положительное влияние на сокращение дефицита торгового баланса нефти и газа и стимулирование роста ВВП, этот эффект существенно ограничен сохраняющимися структурными проблемами. В частности, импорт нефтепродуктов оказывает значительное и негативное воздействие на рост экономики Индонезии. Операционная экономия в настоящее время затмевается объемом необходимого импорта и огромным фискальным бременем, обусловленным незавершенными реформами субсидирования топлива, которое достигло пика в 2,8% ВВП в 2022 г. Торговый баланс нефти и газа по-прежнему сохраняет дефицит, составивший -1,55 млрд долл. США в мае 2025 г. и -1,58 млрд долл. США в июле 2025 г., даже на фоне общего профицита национальной торговли. Исследование подтверждает сильную стратегическую согласованность сверху вниз между национальной политикой в области ИИ и энергетического сектора. Тем не менее значительные препятствия на пути реализации подчеркивают необходимость целенаправленного политического вмешательства (что подтверждает третью гипотезу). Эти всеобъемлющие барьеры включают хронические пробелы в инфраструктуре, слабые структуры управления данными, острую нехватку цифровых навыков, требующую систематического улучшения со стороны базового образования, высокие первоначальные инвестиционные затраты и глубокую организационную инерцию внутри крупных предприятий, приводящую к «ловушке пилотных проектов», когда небольшие успешные проекты не могут масштабироваться из-за трудностей с культурной и системной интеграцией. В конечном счете, эти проблемы сдерживают преобразующий потенциал ИИ, смещая его нынешнюю роль, прежде всего, в сторону повышения операционной эффективности в рамках устаревшей системы. Чтобы ИИ стал движущей силой фундаментальных структурных изменений - необходимого процесса перераспределения рабочей силы и ресурсов в пользу современных отраслей с более высокой производительностью - политические меры должны увязывать инвестиции в ИИ с комплексной реформой субсидирования энергетики и ускорением развития сектора новой и возобновляемой энергетики. Данное исследование восполняет критический пробел в литературе, предлагая комплексный анализ внедрения технологий в развивающейся ресурсозависимой экономике и предоставляя основанные на фактических данных рекомендации для политиков и руководителей отраслей по эффективному использованию ИИ для обеспечения устойчивого и структурного экономического роста.

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. — Загл. с титул. экрана. — Периодичность: 6 раз в год. — Выходит с 2022 г. — Электрон. журнал. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. Т. 18, № 6, 2025. — 1 файл (9,05 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j26-32.pdf>.