Новости

В рамках опроса респондентов просили назвать направления в рамках сферы HR, в которых ИИ будет наиболее полезен в перспективе одного-двух лет. 40% опрошенных отметили перспективы инструментов для автоматизации найма, в том числе для анализа резюме и саммаризации интервью с кандидатами. На втором месте — ИИ-инструменты для корпоративного обучения: в их перспективы больше всего верит треть респондентов. Среди конкретных сценариев применения называют генерацию обучающих материалов и автоматизацию проверки знаний.

Всего 18% HR-профессионалов считают, что ИИ будет наиболее полезен для борьбы с оттоком кадров. По их мнению, технология позволит отслеживать признаки выгорания сотрудников на основе речевой аналитики — таким образом, HR-специалисты смогут вовремя предпринимать необходимые меры.

Меньше всего опрошенных отмечают пользу ИИ для коучинга и индивидуального развития сотрудников. Только 11% HR-профессионалов считают таких ИИ-агентов наиболее перспективной технологией ближайших двух лет.

Платформа GenAI, запущенная в «Северстали», позволяет создавать ИИ-ассистентов, которые генерируют и анализируют текст, интегрируются с корпоративными системами для быстрого поиска информации, анализируют файлы и извлекают из них нужные данные, а также находят данные в интернете. Их можно использовать для проверки или улучшения контента – например, отчетов или презентаций, а также для решения задач, которые требуют поиска закономерностей в больших объемах данных.

Сотрудник может настроить своего ассистента в интуитивно понятном интерфейсе, не обладая навыками программирования или специфическими знаниями. Для этого нужно составить текстовый запрос, показать источник данных, выбрать одну из нескольких доступных больших языковых моделей (LLM) и задать параметры. Один клик – и ассистент размещен на платформе или в корпоративном мессенджере. Им также могут пользоваться и другие сотрудники компании.

Пользователям платформы доступны несколько установленных моделей: для обработки текста и изображений, размышлений и генерации изображений или кода. Продукт является собственной разработкой компании, но в то же время использует компоненты open source, отдельные решения российских вендоров и модели ИИ, разработанные другими компаниями.

Сейчас к платформе подключены 500 пользователей, они работают над 200 решениями. В планах – в 2026 году обеспечить массовый доступ, создать полную мультимодальность, настроить гиперсонализацию и сделать на платформе конструктор для создания мультиагентных систем в связке с корпоративными системами. Среди первых результатов – прикладное применение генеративного ИИ в области технологии производства, управления персоналом, в закупках, финансах и ремонтной функции. Например, создан ассистент, который обрабатывает запросы в службе поддержки, система протоколирования совещаний, ассистент для анализа отчетов вибрационного состояния агрегата и многие другие.

Как отмечает Владимир Сидоров, руководитель кластера «Стратегия и новые технологии» «Северсталь-инфокома», практическое изучение возможностей генеративного ИИ для потребностей «Северстали» было начато еще в 2023 году, когда пробовали все доступные на тот момент нейросети – как российские, так и зарубежные. В компании выбрали первые 300 пользователей из разных функций, которые предложили 80 гипотез, как можно было бы применить ИИ в ежедневной работе. 40 гипотез оправдали ожидания и подтвердили эффект – например, экономию времени или улучшение качества контента.

Ранее потенциал применения генеративного ИИ в реальных задачах сотрудников «Северстали» ограничивали риски в области информационной безопасности и отсутствие возможности интеграции с корпоративным ПО. Собственная платформа позволяет безопасно использовать инструменты на базе генеративного ИИ и встраивать их во все процессы компании как базовый элемент экосистемы. Цель компании – в 2026 году подтвердить значимые экономические эффекты на уровне PnL компании, запустить в продуктивную эксплуатацию первых автономных ИИ-агентов и перейти к масштабному внедрению во все процессы.

Предприятие «ОДК-Салют» перешло на отечественное решение для управления базами данных. Внедрение российской СУБД Platform V Pangolin DB обеспечивает высокую эффективность работы ERP-системы 1C:ERP, которая применяется на московском предприятии. С ее помощью сотрудники ведут складской учет, контролируют процессы закупок и выдачи материалов, формируют заказы на производство. Сейчас ERP-система обслуживает около 3,3 тыс. пользователей, обеспечивает хранение более 13 млн документов и выполняет до 37 тыс. операций в день.

Для обеспечения эффективного выполнения задач в условиях высокой нагрузки СберТех и «ОДК-Салют» модифицировали СУБД, произвели точечную настройку серверного оборудования, доработали часть подсистем 1С:ERP. После успешного нагрузочного тестирования внедрение новой СУБД в ИТ-ландшафт предприятия прошло быстро и незаметно для пользователей.

Российское решение обеспечило соблюдение всех необходимых регламентов работы и обслуживания. Внедрение отечественной СУБД способствует обеспечению соответствия цифрового контура предприятия ОДК-Салют актуальным стандартам в области технологической независимости и информационной безопасности.

Как отмечает Вячеслав Христолюбов, директор по цифровой трансформации ОДК, компания уверенно переходит на отечественное ПО. Российское решение успешно справляется со всеми задачами и обеспечивает эффективное управление базами данных. В рамках дальнейшей цифровой трансформации двигателестроительного предприятия «ОДК-Салют» рассматривается возможность расширения сотрудничества со СберТехом.

Основными задачами проекта, реализованного «Русвьетпетро», стали автоматизация процессов контроля качества, повышение доступности результатов лабораторных испытаний и оптимизация управления информацией для оперативного принятия корректных управленческих решений. Проект по внедрению системы управления лабораторной информацией успешно реализован в химико-аналитических лабораториях двух нефтяных месторождений Заполярного района Ненецкого автономного округа: Северо-Хоседаюcком им. А. Сливки и Мусюршорском. Одним из ключевых вызовов при реализации проекта стала значительная географическая удаленность объектов.

В результате внедрения было автоматизировано порядка 100 методик проведения испытаний и разработано 22 стандартные отчетные формы. В настоящее время системой пользуются около 30 сотрудников. Ежегодно система обеспечивает регистрацию примерно 11 тыс. проб и свыше 700 тыс. результатов лабораторных исследований.

Реализация проекта позволила повысить оперативность обработки данных и прозрачность учета лабораторной информации, улучшив контроль качества и ускорив доступ к результатам. В составе решения DES.LIMS.Pro были внедрены модули: «Лабораторные операции», «Нормативно-справочная информация», «Отчеты», «Внутрилабораторный контроль», «Интеграция» и «Оборудование».

Как отмечает Евгений Матавин, начальник управления автоматизации, метрологии, ИТ и связи СК «Русвьетпетро», компания сделала важный шаг к цифровой трансформации активов. Новое решение позволило автоматизировать процессы контроля качества, а также обеспечить более эффективное и оперативное взаимодействие между лабораториями и производственными отделами месторождений. Благодаря новой системе производительность труда сотрудников лаборатории физико-химических исследований выросла на 7%.

Используя инструменты новой платформы, контакт-центр компании «Гранель» ежемесячно обрабатывает порядка 30 тыс. входящих, и не менее 25 тыс. исходящих звонков, связанных с продажей квартир и помещений, условиями ипотеки, постпродажным обслуживанием, NPS-опросами, сопровождением договоров с клиентами.

В рамках проекта проведена интеграция с CRM, системами речевой аналитики и сквозной аналитики продаж, благодаря чему появилась возможность отслеживать конверсию звонков в лиды, встречи и сделки. В целях повышения скорости и качества обслуживания в рабочем месте оператора была реализована CTI-панель для доступа к информации из внешних систем. Проект выполнен при поддержке компании «ОБИТ» за два месяца и стал основой для дальнейшего масштабирования инфраструктуры клиентского сервиса.

Умная маршрутизация обращений по скилл-группам помогла выровнять и оптимизировать нагрузку на операторов. Супервизоры получили возможность подключаться к звонкам в режиме суфлера при выводе на линию новых сотрудников. Упростился поиск и прослушивание звонков для контроля качества. Сводные отчеты теперь формируются значительно быстрее. Благодаря интеграциям в отчетности отражаются статусы в CRM с трекингом времени, что позволяет оценить эффективность каждого этапа обслуживания

Переход на Naumen Contact Center уменьшил количество элементов ИТ-инфраструктуры, что привело к снижению затрат на ее сопровождение. Количество запросов сотрудников в техническую поддержку по работе телефонии и приложений контакт-центра сократилось на 95%. В перспективе «Гранель» планирует внедрить ИИ-агентов на платформе Naumen Erudite в связке с инструментами распознавания и синтеза речи. Это позволит ускорить обслуживание клиентов и снизить нагрузку на операторов.

До реализации проекта «Лимкорм» включала в себя одну производственную площадку в Белгородской области, оснащенную современным оборудованием, выпускающую более 30 тыс. тонн продукции в год. В структуре компании — несколько складов в разных локациях, которые обслуживают разные направления логистики и потребности производства. Кроме того, «Лимкорм» в 2022 году запустил новый завод в городе Губкин.

На текущий момент в ассортименте компании — более 500 наименований товаров, ежедневно от клиентов поступают десятки заказов. Для поддержания высокого уровня обслуживания и современной поставки продукции покупателям необходимо оперативно планировать и контролировать производство с учетом остатков на складе и текущих потребностей покупателей, грамотно управлять складскими операциями и взаиморасчетами. Кроме того, компания запустила новую производственную площадку с мощностью до 85 тыс. тонн в год, что требовало выстраивания масштабируемой ИТ-системы.

Ранее для оперативного управления в компании использовались несколько информационных систем. При этом часть задач не была автоматизирована. Например, система бюджетирования охватывала только закупки и склад, а затраты на производство, логистику и управление учитывались отдельно в разрозненных программах, из-за чего компания не могла точно прогнозировать движение денежных средств и оценивать рентабельность. Заказы обрабатывались недостаточно оперативно: много времени уходило на ручной подбор остатков, резервирование и согласование заказов с разными подразделениями. Управленческая отчетность не удовлетворяла требованиям инвесторов: отчеты формировались медленно, а результат не давал актуальных данных в нужных разрезах и с высокой точностью.

Кроме того, существующая структура бизнес-процессов не поддерживала масштабирование: система управления была заточена только под один завод, что создавало сложности при запуске нового производства. Отсутствовала единая схема работы складов, управления закупками и логистикой между площадками, что приводило к несогласованности в планировании, избыточным запасам и задержкам в отгрузках.

Компания приняла решение внедрить комплексную систему для оптимизации складского учета, управления запасами и контроля движения товаров. Ключевой задачей было создать систему, которая снизит потери и обеспечит точность складских операций.

Проект был реализован за 12 месяцев. За это время система была развернута на 150 рабочих местах на двух заводах и в управляющей компании. Выполнена интеграция с MES- и WMS-системами компании, системой управления рецептурой производства, а также сервисами ВЕТИС и Директ-банк.

В результате реализации проекта оптимизировано управление производством. Система контролирует выполнение технологических операций, фиксирует все этапы производства, выявляет отклонения от нормативов и своевременно уведомляет персонал об их возникновении. Обеспечена прослеживаемость материалов: теперь каждое сырье или полуфабрикат маркируется, что позволяет избегать ошибок при отпуске материалов в производство и оперативно контролировать качество готовой продукции. Удалось сохранить и улучшить управление компанией при росте производственных мощностей — с 30 до 120 тыс. тонн в год, количество производственного брака снизилось на 10%.

Внедрено сквозное объемно-календарное планирование закупок. Обеспечен оперативный учет специфических условий договоров. Реализовано автоматические формирование заказов поставщикам. Это позволило оптимизировать поставки, уменьшить складские остатки с 3,5 тыс. до 3,15 тыс. тонн и сократить срок их оборачиваемости с 60 до 50 дней. Снижены затраты на хранение, исключены излишки сырья.

Автоматизировано управление заказами. Теперь при получении заказа система автоматически проверяет наличие продукции, резервирует товар в момент подтверждения заявки и передает данные на склад без задержек. Это позволило исключить ошибки, ускорить сборку и минимизировать время на оформление заказов. Обработка заказов ускорилась на 15%.

Кроме того, система контролирует платежную дисциплину клиентов, отправляет уведомления о сроках оплат и помогает управлять отгрузками в зависимости от статуса задолженности. В результате дебиторская задолженность уменьшилась на 5%.

Предыдущая платформа для внутренних коммуникаций перестала соответствовать стандартам «Кнауф» по вовлеченности и информированию сотрудников. Новый портал K-Team предоставил централизованные каналы для обсуждений, тематические пространства для общения и возможность таргетирования контента по регионам. Команда «Корус Консалтинг» развернула решение на серверах компании и реализовала брендирование портала в корпоративном стиле.

Перед запуском специалисты K-Team провели очное обучение для контент-редакторов «Кнауф» в учебном центре в Красногорске, пригласив инициативных сотрудников из разных регионов от Иркутска до Краснодара. Сейчас редакторы – ключевые амбассадоры проекта, которые активно создают контент и вдохновляют коллег пользоваться новой платформой ежедневно.

На старте проекта были выделены приоритетные модули: «О компании», «Адресная книга», «Новости», «Каналы», «Медиагалерея» и «Магазин призов». Остальные разделы компания планирует открывать постепенно по мере проработки функциональности.

Для продвижения портала среди сотрудников «Кнауф» использовали комплексный подход: рассылка информационного письма от генерального директора, ежемесячные дайджесты главных новостей, обновление контента, установка портала как стартовой страницы и обучение редакторов. В результате за первый месяц 800 из 2,5 тыс. сотрудников стали регулярными посетителями портала. Наибольший интерес вызвали публикации о значимых событиях в компании, достижениях коллег и семейных событиях сотрудников, а также путешествиях и днях рождения.

Чтобы привлечь внимание к порталу, руководящий состав компании активно вовлекается в обсуждение актуальных вопросов – недавно появилась рубрика вопросов первым лицам, где сотрудники смогут получать ответы от них в формате интервью. На портале планируется внедрение банка идей, размещение информации о вакансиях и инструменты для совместной работы над задачами и проектами, что позволит усилить новую систему полезной функциональностью.

Как отмечено в исследовании «Смена бизнес-парадигмы или ещё одна технология?», нефтегазовая отрасль в России демонстрирует локальный характер внедрения технологий генеративного ИИ, но классический искусственный интеллект широко применяется в производственном процессе. На скорость интеграции технологий в нефтегазе влияют цифровая культура компаний, квалификация специалистов, качество информационной базы и регулирование.

По мнению экспертов, ключевым приоритетом внедрения технологий GenAI в отрасли является разведка и добыча, так считают 66% экспертов. В топ-3 также попали сервисное использование для отдельных задач бэк-офиса (45%) и использование в нефтепереработке (37%). Оценки экспертов объясняются несколькими факторами: получением экономического эффекта и наличием достаточного количества качественных данных.

Активному внедрению технологий генеративного ИИ в нефтегазовой отрасли препятствуют как управленческие, так и технологические барьеры. По результатам опроса в тройку ключевых барьеров управленческого характера попали долгое согласование проектов внутри компании (47%), недостаток квалифицированных специалистов (47%) и консервативное отношение к GenAI со стороны руководства (39%). Среди технологических барьеров в лидерах необходимость переоснащения производственных линий (46%), недостаточная адаптация ИИ-моделей к специфике отраслевых задач (45%) и низкий уровень автоматизации и цифровой зрелости производства (43%).

Поэтапное внедрение ИИ позволяет повысить операционную эффективность и безопасность и сократить эксплуатационные расходы. Для максимизации пользы важно разрабатывать отраслевые стандарты и регламенты, развивать специализированные центры компетенции, привлекать опытных специалистов, создавать гибридные модели и формировать культуру осознанного применения GenAI в производственных процессах. Шанс на успех трансформации отрасли и ее устойчивое развитие повышает объединение усилий правительства, бизнеса и научного сообщества.

Внедрение в компаниях ИИ-решений сопровождается рядом управленческих развилок. Каждая из них имеет свою логику и вариативность дальнейшего развития. Базовые развилки: ИИ – инструмент или глубинная трансформация бизнеса, внедрение – централизованно или через горизонтальные уровни, архитектура – облако или on-premise, экономика – быстрые результаты или стратегический подход.

Исследование содержит обобщение опыта GenAI-трансформации Сбера и кейсы совместной работы банка с ведущими игроками нефтегазовой отрасли. В отчете отмечено, что создание специализированных решений для индустрии возможно только с помощью полноценной платформы, которая дает инструменты для разработки ИИ-агентов, подключения данных организации и дообучения моделей.

Х5 запустила универсальную платформу для персонала, которая объединила свыше 50 HR-систем, четыре HR-приложения и около 250 процессов. Приложение запущено для всех сотрудников из 18 разных бизнесов – от продавца-кассира магазина и оператора склада до топ-менеджера. «Сфера» доступна не только в традиционной web-версии, но и в мобильной – для iOS и Android. Особое внимание уделили интуитивному интерфейсу, чтобы пользователи могли разобраться с работой сервисов без инструкций.

Каждый шестой сотрудник компании заходит в приложение ежедневно. Оно позволяет эффективнее и проще решать возникающие задачи: следить за выплатами и начислениями, планировать и переносить отпуск, заказывать нужные справки, подгружать больничный, бронировать места в офисе, подписывать с помощью электронной подписи необходимые документы и т.д. В приложение интегрирована лента новостей, корпоративный образовательный маркетплейс «Полка», реферальная программа, где каждый сотрудник может порекомендовать кандидата на открытую позицию и после получить вознаграждение, если его соискатель успешно пройдет испытательный срок. Для персонала магазинов доступен сервис, где они строят свой график и при желании берут дополнительные рабочие смены. Новые функции в «Сфере Х5» добавляются практически еженедельно.

С вопросами по HR-тематикам (и не только) можно обратиться к встроенному в приложение ИИ-ассистенту. Внутренняя нейросеть успешно обработала уже более 70 тыс. запросов от сотрудников, что значительно снизило нагрузку на HR-специалистов.

Профили пользователей включают внутреннее резюме, которое содержит полное описание их опыта работы в компании, указание города работы, основные профессиональные навыки, достижения и награды. Это позволяет не только систематизировать важную информацию о сотрудниках, но и облегчает взаимодействие внутри Х5, помогая быстро находить нужных коллег по компетенциям.

Кроме того, профиль создан по принципу личных страниц в социальных сетях, что помогает формировать внутрикорпоративное сообщество. Можно опубликовать информацию о своих увлечениях и предпочтениях, например, рассказать о любимых музыкальных исполнителях или любимом виде спорта, а также поделиться такими персональными деталями, как фотографии домашних питомцев или знак зодиака, и даже установить эмодзи-статус. Информация доступна исключительно внутренним пользователям.

Главная страница собирается из виджетов под каждого специалиста персонально, в зависимости от бизнеса, в котором он работаем, его позиции, команды, задач и т.д.

Прием новых сотрудников теперь тоже идет с помощью «Сферы» – в приложении для этого формируется отдельный блок. На данном этапе он включает личный кабинет кандидата – ссылка на него отправляется при отклике на любую вакансию Х5. Анкету можно заполнить самостоятельно или загрузить актуальные данные с Госуслуг (ФИО, паспортные данные, СНИЛС и т.д.). Передача персональных данных идет по защищенному каналу связи и при обязательном согласии кандидата. Х5 Group первой среди ретейлеров получила разрешение от Минцифры на интеграцию с ЕСИА (Единая система идентификации и аутентификации), что значительно сократило сроки найма.

Производственные мощности Дубненского машиностроительного завода включают полный цикл изготовления продукции — от проектирования до выпуска готовых изделий, сервисного обслуживания и модернизации оборудования. Для эффективной работы предприятию необходимо точно учитывать затраты, рационально распределять ресурсы и строго контролировать выпуск продукции на всех этапах производства.

Ранее для оперативного учета и управления использовалась устаревшая информационная система на базе «1С:УПП», а также ряд других решений «1С». Интеграции между системами не были полностью автоматизированы и требовали обязательной ручной выверки переданных данных, что приводило к задержкам расчета себестоимости и формирования отчетности. Отсутствовала возможность учитывать фактические затраты в реальном времени. Возникали несоответствия между фактическими и плановыми расходами. На подготовку управленческой отчетности по проектам уходило много времени.

Предприятию стала необходима информационная система, которая позволила бы организовать оперативный контроль затрат, обеспечить расчет себестоимости производства без регулярной ручной выверки данных, ускорить формирование управленческой отчетности, усилить контроль за исполнением заказов. Для решения поставленных задач была выбрана система «1С:ERP.Управление предприятием». Партнером по внедрению стала компания «1С:Первый Бит».

За 8 месяцев система была развернута на 500 рабочих местах. Выполнена интеграция с «1С:Зарплата и управление персоналом» и с исторической системой, в которой реализован уникальный функционал планирования производства и закупок. Разработаны специализированные автоматизированные рабочие места для управления процессами распределения затрат, внедрены механизмы распределения затрат, учитывающие специфику предприятия, выполнен ряд других доработок системы под потребности предприятия. В настоящее время в системе работают 1 тыс. сотрудников предприятия.

В результате реализации проекта создана централизованная система управления основной НСИ. Настроены строгие правила ведения справочников по номенклатуре, контрагентам и подразделениям. Реализован контроль корректности данных при вводе — система автоматически блокирует дублирующие или некорректные записи. При изменении данных ответственные сотрудники получают оповещения о необходимости согласования изменений. Дублирование информации исключено, точность данных повысилась.

Усилен контроль за затратами, повысились скорость и точность расчета фактической производственной себестоимости. Внедрена уникальная методика распределения затрат на производственные проекты, полностью соответствующая требованиям ГОЗ. Данные о фактическом расходе материалов заполняются на этапе производства автоматически без использования нормативов спецификаций. Затраты в автоматическом режиме распределяются на проекты по мере выпуска продукции, фиксируются расхождения между плановыми и фактическими данными.

Реализован механизм дробного распределения затрат по незавершенному производству. Предприятие смогло отказаться от стандартного «котлового» метода учета затрат и внедрить гибкий подход к распределению расходов по себестоимости продукции. Ответственные сотрудники теперь могут вручную регулировать объем затрат, которые списываются на себестоимость, задавая процент распределяемых затрат на каждом этапе выпуска.

Расходы на персонал теперь привязаны к конкретным производственным заказам и фактической выработке сотрудников. При закрытии производственного заказа система автоматически получает из «1С:Зарплата и управление персоналом» данные о фактической выработке персонала. На основании этих данных затраты по зарплате автоматически распределяются на себестоимость продукции в каждом производственном заказе, при этом учитывается структура производства, используемые материалы и фактическая загрузка оборудования.

Кроме того, оптимизировано управление финансами. Внедрены уникальные бюджетные отчеты с трансформацией данных бухгалтерского учета (РСБУ) в данные управленческого учета (МФУ). Реализован контроль корректности трансформации — система фиксирует расхождения и предлагает варианты исправления. Сотрудники избавились от необходимости ручного пересчета данных. Регламентированная отчетность формируется на 70%, а управленческая — на 50% быстрее.

Реализован механизм автоматического формирования реестра платежей с учетом различных статусов, дат исполнения и контрагентов. Система собирает данные из договоров, счетов и заявок на оплату, группирует платежи по статусам и срокам исполнения. Данные в реестре можно корректировать в интерактивном режиме, соответствие сумм и статусов платежей между бухгалтерией и системой управления заказами проверятся автоматически. Реестр обновляется в онлайн-режиме, позволяя финансовому отделу оперативно отслеживать состояние расчетов. Дебиторская задолженность снизилась на 10%.

Создан единый центр управления данными о клиентах и производственных процессах. Система в режиме реального времени отображает текущее состояние каждого заказа и фиксирует статус выполнения. Обработка заказов ускорилась на 20%.

Обеспечен точный учет материалов и готовой продукции. Ускорились приемки и отгрузки. Оборачиваемость склада повысилась на 10%.

Как отмечает Ольга Лебедева, директор по экономике и финансам Дубненского машиностроительного завода, переход на 1С:ERP позволил реализовать сложную методику распределения затрат по производственным этапам и проектам. Предприятие смогло усилить контроль расходов, повысить скорость и точность расчета сложной производственной себестоимости, оптимизировать управление финансами. Исполнение госзаказов теперь контролируется в режиме реального времени, руководство в любой момент может получить информацию о статусе каждого заказа и оценить план-факт по затратам.