Новости

Архитектура системы состоит из фундаментальной модели, обученной на базе знаний «Норникеля», и цифровых агентов. В рамках созданного «Норникелем» решения ИИ-агенты анализируют требования заказчика, формируют задание на проектирование, разрабатывают разделы проектной документации, наполняют цифровую информационную модель объекта. Затем они активируют подагентов в зависимости от типа объекта и на каждом шаге сверяют результат с нормативной базой, разрешительной документацией и корпоративными стандартами.

Получив запрос с описанием объекта и исходными данными, система разворачивает полный инженерный процесс: анализирует требования, формирует проектную структуру, генерирует необходимые разделы и расчеты, наполняет цифровую модель параметрическими данными, выпускает спецификации и проверяет согласованность между всеми частями комплекта. То, что раньше занимало недели, теперь выполняется за несколько шагов.

Пилотное внедрение показало впечатляющие результаты: подготовка заданий на проектирование ускорилось на 83%, разработка цифровой модели — на 80%, срок выпуска документации снижается вдвое, состав проектной команды сокращен с 15–25 человек до 5–7 специалистов, а число замечаний к текстовой части проектной документации сокращено до нуля.

Окончательное решение остается за инженером: система автоматизирует рутину, усиливает экспертизу и снижает риск формальных ошибок, но не подменяет профессиональную ответственность.

Как отмечает Никита Липницкий, генеральный директор проектного института «Норникеля», интеграция ИИ в проектные процессы перешла из разряда технологических экспериментов в ранг ключевых факторов конкурентоспособности бизнеса. В условиях, когда многие привычные программные продукты ушли с отечественного рынка, приходится искать альтернативные механизмы и инструменты для эффективного решения отраслевых задач. Важно подчеркнуть, в ходе проекта ИИ не просто обучен проектировать в абстрактном смысле, а создана мультиагентная инженерная система, которая работает с реальными сценариями проектирования объектов «Норникеля».

54% опрошенных компаний пищевой промышленности указывают, что у них автоматизированы только ключевые производственные и бизнес-процессы, у 25% оцифровано большинство рабочих процессов, а у 21% компаний большинство процедур осуществляется в ручном режиме. Уровень автоматизации напрямую связан с размером компании: если у 57% компаний с выручкой более 10 млрд руб. автоматизировано большинство операций, то 83% предприятий с выручкой менее 1 млрд руб. указали, что многие рабочие процессы строятся на ручном управлении.

У большинства респондентов автоматизированы бухгалтерский и финансовый учет (82%), маркировка продукции (50%) и документооборот (46%). Однако 50% опрошенных не использует ПО для автоматизации складской логистики (WMS), 54% не пользуются софтом для сбора, обработки и визуализации данных (BI) и 60% рассказали, что вообще не применяют ИИ-инструменты.

Отдельный тренд — необходимость обновления ERP-решений. Четверть предприятий продолжают использовать западные учетные системы, которые после ухода зарубежных вендоров стало сложнее поддерживать и развивать. Самописные решения есть у 17% — это усиливает зависимость бизнеса от внутренних ИТ-команд. Почти половина респондентов использует решения на базе «1С» (48%), при этом около 20% опрошенных компаний по-прежнему работают на 1С:УПП, и на фоне завершения поддержки этой системы компании могут столкнуться с рисками стабильности учета.

Главные эффекты от цифровизации, которые ожидают компании-производители — это рост производительности труда и снижение операционных затрат (78%), а также ускорение производственного цикла (67%). Стоит отметить, что основными барьерами для цифровизации 57% респонденты называют не финансовые проблемы, а нехватку профессиональных кадров, а лишь затем — сложность обоснования вложений в ИТ (50%) и нехватку инвестиций (32%).

У 64% компаний пищевой промышленности в 2025 году объем инвестиций в ИТ не изменился, у 18% рост инвестиций составил до 10%, а у 11% — более 10%. О сокращении инвестиций в ИТ сообщили только 7% респондентов. ИТ-стратегия на 2026 год большинства компаний связана с внедрением цифровых решений для роста бизнеса (54%), поддержкой существующих ИТ-систем (39%) и оптимизацией затрат с помощью ИТ (35%). В качестве приоритетных направлений цифровизации на ближайшие несколько лет предприятия выделяют управление производством (68%), логистику и цепи поставок (50%), а также информационную безопасность (43%).

В рамках первого этапа работ «Протек» автоматизировал поставочно-сбытовую деятельность. Этот блок был запущен к старту бюджетной кампании 2025 года. Остальные процессы реализовывали последовательно, учитывая все технические требования. В 2026 году весь функционал был передан в промышленную эксплуатацию.

В рамках проекта трансформировали планирование расходов по центрам финансовой ответственности (формирование баланса, БДР – бюджета доходов и расходов, БДДС – бюджета движения денежных средств), бюджетирование дочерних обществ (включая консолидацию и создание бюджета сегмента), а также подготовку управленческих БДР по ЦФО и направлениям с распределением косвенных издержек.

Особую сложность представляли функциональные блоки, отсутствовавшие в прежней системе, в частности – модели сбора консолидированной и управленческой отчетности. Команда «Норбит» совместно с финансовым департаментом «Протек» фактически с нуля создала методологию для этого направления. Затем на основе разработанных подходов был автоматизирован механизм, позволивший синхронизировать формирование отчетов по плану и по факту. Ранее эти процессы существовали изолированно друг от друга, что приводило к ошибкам, дублированию и расхождению в итоговых показателях для руководства и акционеров.

Главными результатами проекта стали полное импортозамещение критичного процесса бюджетирования и снижение зависимости от зарубежного ПО, а также автоматизация консолидации факта, которая ранее велась только в Excel. Достигнута унификация процессов план-фактного анализа, устранение дублирования ручных операций и ускорение формирования ключевых управленческих отчетов.

Проект беспилотной логистики «Акрон» реализовал совместно с «ЭвоКарго». Он охватывает территорию предприятия площадью более 500 гектаров с маршрутной сетью свыше 50 точек погрузки и разгрузки.

Автономный транспорт интегрирован в действующие логистические процессы предприятия и обеспечивает непрерывность перевозок, повышает предсказуемость внутренних поставок и позволяет снижать транспортные издержки до 35%. Проект стал очередным шагом по цифровизации производственной среды и развитию технологий искусственного интеллекта и роботизации предприятий «Акрона».

Автономные электрогрузовики работают без водителя с применением технологий искусственного интеллекта и машинного зрения, анализируя дорожную обстановку в реальном времени и обеспечивая безопасное выполнение логистических операций на территории предприятия. Решение реализовано по сервисной модели Robots-as-a-Service (RaaS), предполагающей не только использование автономного транспорта, но и постоянную оптимизацию маршрутов, обновление программного обеспечения, техническое сопровождение и анализ логистических данных.

Как отмечает Денис Гузанов, генеральный директор Acron Digital, автономная логистика рассматривается не как отдельный транспортный проект, а как следующий шаг цифровизации производственной среды. Беспилотный транспорт становится частью единой цифровой экосистемы предприятия, повышая устойчивость процессов, безопасность и управляемость внутренних перевозок. Использование автономного транспорта позволяет повысить предсказуемость логистики и надежность снабжения производственных участков, что напрямую влияет на эффективность производственных процессов.

Совместная работа ОДК и Сбера включает разработку отраслевых решений, внедрение и развитие ИТ-систем, в том числе построение систем визуальной аналитики посредством платформы «Навигатор BI» от Сбера.

«Навигатор BI» — собственная разработка Сбера для бизнес-аналитики и визуализации данных, позволяющая выстроить в компании прозрачную управленческую среду. Платформа объединяет информацию из разных учетных систем и визуализирует ее с помощью наглядных дашбордов, что дает руководителям возможность видеть полную картину бизнеса. Управленцы могут отслеживать ключевые метрики в реальном времени, быстрее управлять отклонениями и принимать более взвешенные решения на основе данных.

Для выработки оптимальных путей решения актуальных задач также планируется совместная организация и участие в научно-практических форумах, конференциях, семинарах в области финансов, аналитики, ИТ и инновационной деятельности, а также обмен информацией, представляющей взаимный интерес для компаний.

Разработка собственного решения началась в качестве ответа на уход иностранных вендоров с российского рынка, и со временем проект превратился в полноценную единую систему для всех кассовых сценариев компании. Решение поддерживает разные типы касс — от устройств с клавиатурой до сенсорных — и интегрируется со всем необходимым оборудованием: сканерами, весами, платежными терминалами и фискальными регистраторами.

Переход на единую кассовую систему позволяет X5 быстрее внедрять новые сервисы и масштабировать их сразу на все форматы касс. Например, функции подтверждения возраста через мессенджер MAX или оплаты сервисом «Апельсин» достаточно реализовать один раз — после этого они автоматически становятся доступны как на кассах самообслуживания, так и на обычных кассах с кассиром.

На первом этапе систему внедряли на кассах самообслуживания: в сети «Перекресток» решение начали использовать в 2022 году, в «Пятерочке» — в 2024 году. Затем решение масштабировали на кассы с кассирами, и к маю 2026 года оно было полностью внедрено во всех торговых сетях X5. Сегодня на созданной платформе работают около 140 тыс. устройств: свыше 69 тыс. касс самообслуживания и более 70 тыс. устройств, на которых работают кассиры. Система ежедневно обрабатывает порядка 25 млн чеков.

Благодаря единой архитектуре объем программного кода удалось сократить почти вдвое по сравнению с предыдущим решением, при этом функциональность кассовой платформы уже превысила возможности зарубежного аналога. Унификация интерфейсов также позволяет ускорить обучение сотрудников и повысить удобство работы с кассовыми системами.

Как показало исследование, проведенное «Крок», в 2026 году бизнес стал жестче следить за обоснованием расходов на ИТ, однако бюджеты уменьшаются не повсеместно. Так, более половины опрошенных телеком-компаний (55%) наращивают затраты, поскольку для них ИТ-направление — прямая производственная функция, генерирующая прибыль. У 15% из них рост составил до 20% за счет модернизации сетей и замены импортного биллинга. В крупном ретейле также есть точечные увеличения ИТ-бюджета. В приоритете компаний из этих отраслей — инвестиции в платформы клиентского опыта, внедрение ИИ и построение сложных систем аналитики данных.

Большинство же опрошенных компаний склонны к оптимизации расходов в 2026 году. Респонденты готовы экономить на R&D-проектах и доработке систем, не имеющих очевидной бизнес-отдачи. Также компании планируют:

• отказ от премиум-поддержки вендоров в пользу собственного сервиса — 68%;
• сокращение штата подрядных интеграторов на сопровождении — 57%;
• перенос обновления хранилищ данных и BI-платформ на 2027 год — 41%;
• экономия на лицензиях за счет перехода на open source — 34%.

Защищенными статьями расходов остаются кибербезопасность (MDR/EDR, SOC, защита сетей), обеспечение непрерывности бизнеса (работа ЦОД, серверы, MES-системы), бизнес-критичное ПО (ERP, банковские системы, бухгалтерский учет), а также обязательные проекты по импортозамещению и соответствию требованиям регуляторов.

Как подчеркивают эксперты, в условиях дорогого капитала бизнес больше не готов инвестировать в технологии ради экспериментов или формального импортозамещения. Для 67% компаний главным аргументом при выборе решений стала совокупная стоимость владения и окупаемость инвестиций. Кроме того, 60% опрошенных ставят в приоритет масштабируемость, а более половины (51%) требуют единого пространства данных как основы для управления компанией. Выигрывать конкуренцию будут те вендоры и интеграторы, которые смогут не просто закрыть брешь в архитектуре, а гарантировать прямую финансовую и бизнес-отдачу от внедрений.

На фоне дефицита кадров (а 40% ИТ-директоров отметили нехватку квалифицированных архитекторов и инженеров), крупные заказчики также пересматривают требования к ИТ-партнерам. Для бизнеса важно, чтобы поставщик мог проектировать комплексную архитектуру решений (57%), интегрировать сложные экосистемы от разных вендоров (53%), обеспечивать технологическую независимость (47%), а также брать долгосрочную ответственность за бизнес-результат и непрерывность работы (46%).

Опрос показал и смещение фокуса к платформенным решениям, контролю над данными, технологической суверенности и автоматизации на базе искусственного интеллекта. У компаний появляются новые приоритетные направления:

• Генеративный ИИ и агенты — 53% респондентов инвестируют в речевые технологии и ИИ-агентов;
• Расширение хранилищ данных — 48% опрошенных;
• Управление мастер-данными — 32%;
• Технологический консалтинг — 21% (аудит, стратегия, восстановление систем, планы непрерывности бизнеса).

Компании также отмечают изменения требований к функционалу ИТ-решений.Согласно исследованию, главным вызовом для каждого второго опрошенного ИТ-директора (53%) остается импортозамещение. Однако характер запроса кардинально изменился: теперь бизнесу недостаточно формального наличия системы в Реестре отечественного ПО. Так, у трети компаний уже есть прецеденты замены одного российского продукта на другой — из-за несоответствия функционала (24%) или проблем с сервисной поддержкой (22%).

Эксперты компании «Инфосистемы Джет» в ходе проведенного исследования зафиксировали острый кадровый кризис в отрасли: 80% организаций испытывают потребность в ИБ-специалистах, при этом полностью укомплектовать штат удалось лишь 11% респондентов. Опрос руководителей ИБ более 255 компаний показал, что доля организаций, оценивающих нехватку более чем в 10 специалистов, за три года выросла с 17% до 32%, при этом медианная потребность по рынку зафиксирована на уровне 8 человек. Сохраняется большой разрыв между потребностями и реальными возможностями найма: 46% компаний вообще не имеют открытых вакансий, а в половине организаций заявлено всего 1–3 позиции. Крупный бизнес ведет осторожный точечный подбор, тогда как компании с численностью до 500 сотрудников во многих случаях полностью заморозили расширение штата. Массовый подбор (более 4 вакансий) практически исчез.

В условиях оптимизации приоритеты работодателей кардинально сместились. Спрос на «универсалов» уступил место запросу на узкопрофильных экспертов – архитекторов ИБ и специалистов по безопасной разработке. Поиск таких кадров стал длительным: на закрытие вакансий архитекторов и DevSecOps уходит около 6 месяцев, специалистов по сетевой безопасности – до 9 месяцев, а поиск директора по ИБ зачастую превышает год. В среднем срок закрытия позиции удерживается на уровне 5 месяцев. Компании также стали категоричнее к стартовым позициям: доля работодателей, готовых брать исключительно опытных специалистов, выросла до 38%, а практика найма выпускников сократилась даже в крупном бизнесе.

Для компенсации нехватки рук бизнес активно внедряет автоматизацию и активно использует аутсорсинговые экспертные сервисы. Доля компаний, использующих ИИ в работе служб ИБ, выросла с 3% до 27%. Например, эти технологии применяют для разработки правил корреляции SIEM, приоритизации уязвимостей и внутренней аналитики через чат-боты. Лидирующими сервисами, отданными на аутсорсинг, по-прежнему остаются услуги центра мониторинга и реагирования на инциденты ИБ, поддержка средств защиты информации и защита от DDoS. При этом впервые в выборку вошла и услуга выделения специалистов по ИБ, подтверждая пик кадрового дефицита в ИБ в 2025 году.

В рамках проекта, реализованного в «Атомспецтрансе», спроектировано и внедрено комплексное решение: система сбора и обработки событий ИБ, ее интеграция со всеми необходимыми источниками данных, поставка и настройка требуемых вычислительных мощностей. Решение получает данные от 400 источников благодаря интеграции с сервисами операционной системы, службой каталогов, антивирусами, бизнес-системами, сервером управления средствами защиты информации и пр.

В связи с требованиями головной организации, «Атомспецтрансу» также было важно просканировать хосты на уязвимости. Для этого проектная команда оперативно оказала сервис для сканирования внутренней инфраструктуры. На последнем этапе специалисты iTPROTECT настроили обмен данными с ГосСОПКА. Это позволило выполнить внутренние требования холдинга по контролю ИБ, а также требования законодательства в части защиты критической информационной инфраструктуры.

Все работы выполнялись из центрального офиса «Атомспецтранс» в Москве, откуда специалисты iTPROTECT произвели настройки в пяти региональных филиалах, чтобы установить в локальных инфраструктурах коллекторы для сбора событий. Это также потребовало дополнительных работ по интеграции со службами каталогов, которые развернуты в каждом филиале отдельно.

Итоговое решение обеспечивает обработку до 3 тыс. событий в секунду, что на практике обеспечивает «Атомспецтрансу» трехкратный запас производительности.

В рамках текущего процесса сотрудники «Норникеля» вручную проводят проверки по более чем 100 параметрам, используя данные из договоров, заказов на поставку, ремонтных заказов, служебных записок, протоколов и решений органов управления. Каждая проверка требует значительных трудозатрат, подчинена строгим регламентам предприятия. Кроме того, сотрудникам проблематично выявить комплексные скрытые риски на своем участке контроля.

Решение на базе ИИ-агентов, сСоздаваемое при участии компании «Рексофт», охватит шесть ключевых сценариев: автоматическое распознавание и извлечение данных из документов, аналитическую поддержку специалиста, выполнение проверок информации из разных источников, выявление аномалий и потенциально рисковых действий — таких как внесение изменений в согласованные заказы и перенос сроков поставки. ИИ-агенты позволяют гибко управлять правилами и алгоритмами проверки. В отдельных сценариях предусмотрена возможность автоматического согласования заказов на поставку силами ИИ-агента.

Как отмечает Наталья Артамонова, директор по внедрению генеративного ИИ «Норникеля», в работу берутся только кейсы с понятным экономическим эффектом – например, цифровые контроли, которые снижают влияние человеческого фактора в процессах бюджетирования и управления инвестициями, повышают прозрачность и напрямую влияют на чистый оборотный капитал. При этом критически важны скорость внедрения и постоянная обратная связь от бизнеса: первые пилоты начали тестировать уже через два месяца после старта разработки.

Сейчас завершается первая волна автоматизации контрольных процедур. Далее планируется расширить применение ИИ-агентов на смежные области контроля и другие типы рутинных операций. Эффект от полномасштабного внедрения можно оценить в десятки процентов экономии трудозатрат.

По словам Юлии Козловой, начальника управления бюджетного контроля «Норникеля», уже сейчас ИИ-агент способен автоматически проверять до 80% аналитики по договору, обеспечивая точность проверок на уровне 95–98% и фактически проводя контроль исполнения бюджета в непрерывном режиме. В тестирование решений были вовлечены десятки сотрудников из экономического и инвестиционного направлений, а в дальнейшем результаты работы агентов будут использовать более 10 тыс. сотрудников компании.

Инфраструктурная часть проекта, за которую также отвечает «Рексофт», включает развертывание гибридного решения, сочетающего облачные мощности в Yandex.Cloud и on-premise инфраструктуру общей производительностью 96 тыс. TFLOPS. Совместно с облачными мощностями «Яндекса» и сервисами Yandex AI Studio внедряемая инфраструктура позволяет реализовать комплексные агентские сценарии, соблюдая все требования по информационной безопасности.

Важной особенностью внедряемой архитектуры является ее вендоронезависимость. Построенное решение позволяет заказчику использовать как облачные сервисы и модели «Яндекса», так и любые open source LLM-модели, с возможностью их адаптации под конкретные бизнес-задачи. Такой подход создает технологическую базу для быстрого масштабирования применения ИИ-агентов. «Норникель» получает возможность гибко выбирать между облачной обработкой и on-premise развертыванием в зависимости от степени чувствительности данных и требований конкретного производственного процесса.