Новости

В «Газпром-Медиа Холдинге» ИИ-агенты внедряются в нескольких ключевых направлениях. Так, юридический ИИ-агент сможет анализировать договоры и нормативные документы и выявлять риски. В финансовой функции сценарий применения ИИ-агента охватит сверку банковских выписок и подготовку отчетности, проверку зарплат и налогов. Также на финальной стадии реализации находятся пилоты HR-релевантера для первичного скрининга резюме и налоговый аналитик по сведению данных из разных источников. Все ИИ-агенты будут развернуты на собственной защищенной ИТ-инфраструктуре и решать задачи локально (on-premise).

Как отмечает Денис Дворников, директор по ИТ-развитию «Газпром-Медиа Холдинга», внедрение функциональных ИИ-агентов стало закономерным шагом в цифровой трансформации группы и переходе к корпоративным агентным системам. В компании рассчитывают упростить решение задач, снизить порог входа в применение ИИ сотрудниками, автоматизировать процессы, не требующих прямого включения, и в результате снизить нагрузку на сотрудников. Встраивание интеллектуальных агентов в операционные процессы и их объединение с командами сотрудников позволит работать в единой среде и полностью трансформировать привычные подходы и процессы. После завершения пилотирования планируется перейти к полноценному внедрению этих инструментов в других бизнес-функциях. Новые ИИ-решения будут развернуты на внутренней инфраструктуре, что позволит масштабировать и развивать их в будущем без каких-либо ограничений.

В первую очередь в электронном виде настроили ключевые процессы делопроизводства: обработку входящей и исходящей корреспонденции, оформление регламентирующих и распорядительных документов, создание служебных и докладных записок, заказов на предоставление автотранспорта, актов технического состояния, а также выдачу поручений, исполнение и контроль работ по ним.

Также на платформу перенесли оформление заявок на закупку. Для этого подготовили новые типы и виды документов, схемы согласования, разработали интеграционные решения между MDM-системой, Directum RX и «1С».

Создать в системе черновик заявки на закупку и отправить ее на проверку может любой сотрудник НИИП. Чтобы облегчить взаимодействие с обновленным процессом и сократить поток обращений за консультациями, подключили вопросно-ответный поиск с генеративным искусственным интеллектом. Пользователи задают вопрос в системе в свободной форме, ИИ анализирует содержание нужной области поиска (документы, база знаний), готовит ответ и дает ссылки на источники.

В результате удалось повысить скорость и прозрачность обработки заявок на закупку, сократить количество ошибок при указании номенклатуры, уйти от двойного внесения записей в Directum RX и «1С». Руководство в кратчайшие сроки получает информацию об этапах согласования заявок и координирует срочное приобретение товарно-материальных ценностей или услуг.

В ближайшее время в НИИП имени В.В. Тихомирова планируют цифровизировать договорные процессы и согласование счетов на оплату, а также расширить применение генеративного ИИ в заявках на закупку, в частности, для сопоставления номенклатуры с данными из каталогов поставщиков.

До внедрения K-Team внутри Uplab сложилась типичная для многих растущих компаний ситуация – HR-задачи решались с помощью множества разрозненных инструментов. Опросы проводились в Битрикс24 и в облачных сервисах, сбор и сведение данных велись в Excel, а для проведения оценки 360 приходилось использовать сторонние платформы. В итоге HR-специалисты синхронизировали данные вручную – подготовка отчетов занимала 10 дней.

Чтобы решить эту проблему, Uplab выбрали K-Team HRM – готовую платформу на базе Битрикс24 с высокой степенью персонализации. Решение устанавливается поверх коробочной версии Битрикс24, не меняя существующие разделы системы (CRM, управление проектами и задачами).

Одним из наиболее востребованных модулей для Uplab стал «Оценка 360». Особенность K-Team в рамках «Оценки 360» – удобный конструктор моделей компетенций, который позволяет быстро загружать данные из Excel и формировать список компетенций для той или иной должности, конкретного сотрудника или роли. Полная анонимность оценок, наглядные отчеты для оценки компетенций («радар компетенций»), аналитика расхождений оценки 360 стали главной ценностью модуля. Система отправляет автоматические уведомления HR-специалистам, участникам оценки и руководителям на всех этапах, «ведет» каждого участника от старта до завершения и позволяет выгружать отчеты в PDF и Excel.

В результате внедрения «Оценки 360» время на запуск и обработку оценок компетенций сотрудников сократилось с 10 до 2-3 дней, а заполняемость анкет достигла 100% (против 78% ранее).

Следующим шагом стало внедрение модуля «Управление по целям и KPI». На основе результатов оценки 360 HR-специалисты сформировали индивидуальные планы развития коллег и поставили цели на следующий период.

Как отмечает Полина Наумова, HR people partner Uplab, в K-Team есть «дерево целей» – инструмент визуализации, помогающий увидеть, как стратегические цели компании соотносятся с работой подразделений и конкретных сотрудников. Каждый работник получает индивидуальную карту целей, а запуск процесса оценки компетенций занимает у HR-специалистов пару минут. Автоматические напоминания о дедлайнах снизили уровень просрочек по постановке целей примерно на 35%. Также система самостоятельно рассчитывает процент достижения KPI на основе введенных фактических показателей.

Переход в режим налогового мониторинга был обязательным для «Титан-Полимера» как участника соглашения о защите и поощрении капиталовложений. Для таких компаний режим налогового мониторинга становится доказательством прозрачного взаимодействия с налоговыми органами.

Команда продукта «Визор» также разработала расширение конфигурации «1С», необходимое для сбора данных из учетной системы и их передачи в витрину по сценариям налогового мониторинга. Для компании этот механизм принципиально важен: с одной стороны, данные не приходится собирать вручную из разных источников, с другой — расширение позволяет пользователям, при необходимости, самим вносить изменения в алгоритмы сбора через специальные настройки. Такой подход обеспечивает более управляемый процесс подготовки информации для ФНС.

Для «Титан-Полимера» установка решения в контуре компании была принципиальным требованием с точки зрения защиты данных, поэтому платформа была развернута on-premise на площадке предприятия. Расширение «1С» также установлено в рабочей учетной базе заказчика.

Онлайн-платформа компании СберФакторинг обеспечивает полностью цифровой цикл — от подачи заявки до финансирования и мониторинга поставок. На фоне роста бизнеса и увеличения нагрузки на ИТ-службу возникла необходимость выстроить масштабируемую систему управления сервисами, соответствующую требованиям экосистемы Сбера и задачам импортозамещения.

Проект внедрения был реализован в два этапа с 2023 года по 2026 год. В рамках проекта выстроена единая система управления сервисами, охватывающая ключевые процессы: обработку инцидентов и запросов на обслуживание, управление изменениями, проблемами, конфигурациями, уровнем предоставления услуг и рисками. Решение используется не только ИТ-подразделением, но и другими функциями компании — службой безопасности, продажами, финансовым блоком, подразделениями верификации и операционного управления.

Важной частью проекта стало формирование единого канала взаимодействия с пользователями: все обращения регистрируются и обрабатываются в системе. Это позволило стандартизировать процессы, повысить прозрачность работы сервисных команд и обеспечить контроль качества предоставляемых услуг.

Система интегрирована с ключевыми элементами ИТ-ландшафта компании. В частности, реализована синхронизация с Active Directory для актуализации данных сотрудников, интеграция с Jira для передачи задач, а также взаимодействие с сервисами экосистемы Сбера через интеграционный хаб. Для управления инфраструктурой настроено автоматическое наполнение CMDB: данные о конфигурационных единицах поступают из нескольких источников, включая инструменты мониторинга инфраструктуры и сервисов Naumen BSM, а также решения для управления ИТ-инфраструктурой и прозрачности в закупленных лицензиях — Naumen Network Manager и Naumen Software Asset Management. Такая связка продуктов позволяет поддерживать актуальную картину ИТ-ландшафта и выстраивать связи между сервисами, инфраструктурой и лицензиями.

Внедрение сопровождалось трансформацией процессов: определены новые роли и зоны ответственности, SLA согласуются с бизнес-подразделениями, а пользователи вовлечены в сервисные процессы, включая управление рисками. Это позволило перейти от реактивной поддержки к проактивной модели управления сервисами.

По итогам проекта СберФакторинг получил измеримый бизнес-эффект. Количество заявок выросло на 28% — с 528 до 675 в неделю, при этом рост ИТ-команды составил всего 4%. Таким образом, компании удалось поддержать развитие бизнеса без пропорционального увеличения ресурсов. Существенно оптимизированы процессы учета инфраструктуры: вместо нескольких разрозненных инструментов внедрена централизованная система с автоматическим сбором данных. Трудозатраты на ведение учета конфигурационных единиц снижены, а актуальность данных достигла практически 100%.

Новая система управляет транспортировкой багажа между северным (терминалы B и C) и южным (терминалы D, Е, F) терминальными комплексами аэропорта. Связующим звеном выступает специализированный подземный тоннель протяженностью более двух километров, проложенный под взлетно-посадочной полосой. Проект уникален тем, что он объединяет оборудование и ПО различных производителей и обеспечивает бесшовную интеграцию как на уровне систем управления, так и на уровне промышленных контроллеров.

Подобные системы с использованием длинных подземных перегонов для транспортировки трансферного багажа являются редкостью – в мире всего лишь пять крупнейших авиаузлов, где реализованы схожие решения. В их числе, например, международный аэропорт Денвер (США) и аэропорт Ницца (Франция). Шереметьево – единственный воздушный порт в стране, где существует система такого уровня, и теперь она переведена на полностью отечественное программное обеспечение.

В 2024 года багажная система терминала D, а в 2025 году – терминала Е уже были переведены под управление российского ПО «Рексофт». Работа по импортозамещению багажных систем проводилась в рамках ИЦК «Аэропорты». Следом объединенная ИТ-команда «Шереметьево» и «Рексофт» провела масштабную работу по импортозамещению системы Autover Independent Carrier System динамической транспортировки багажа в тоннеле от немецкого производителя Beumer Group. Ввиду особой сложности комплекса инженеры «Рексофт» выполнили существенный объем реверс-инжиниринга и НИОКР.

В результате была создана единая отечественная система управления, которая позволила поставить под полный контроль «Шереметьево» всю систему управления багажом, дополнив ее новым функционалом. Так, для операторов и обслуживающего персонала аэропорта были реализованы новые возможности: интерактивное индивидуальное управление движением, а также возможность гибкого переключения терминалов в общей системе.

Импортозамещенная система прошла все необходимые испытания, включая проверку производительности, подтвердив выполнение всех требуемых характеристик: система способна перевозить свыше 20 тыс. единиц багажа в сутки. Среднее время доставки багажа по двухкилометровому тоннелю составляет 7 минут.

За семь месяцев «Ижавиа» автоматизировала делопроизводство, работу со служебными записками и договорами. Благодаря возможностям low-code разработки специалисты авиакомпании создали собственный модуль автоматического проставления штампов на электронные документы.

Сегодня в системе работают 100 сотрудников «Ижавиа». До внедрения решения часть внутренних документов согласовывалась на бумаге. Теперь система самостоятельно направляет договоры и служебные записки нужным участникам по автоматизированным маршрутам. Раньше согласование могло занимать от семи дней до шести месяцев, после внедрения — в среднем за три дня.

Как отмечает Дмитрий Холмогоров, начальник отдела по договорной работе АО «Ижавиа», процедура согласования договоров стала структурированной. Упорядочилась работа с версиями договоров, видна четкая связь между служебной запиской и договором, к которому она оформлена. Распределение договоров между сотрудниками внутри одной службы автоматизировано, что позволяет экономить рабочее время. Одним из самых важных новшеств стала возможность создания разных видов маршрутов согласования договоров, благодаря чему сотрудники могут самостоятельно влиять на процессы согласования, своевременно внося в них корректировки.

В ближайшее время в «Ижавиа» планируют перейти на работу с шаблонами документов, организовать подписание первичных документов с помощью электронной подписи и отправку контрагенту через ЭДО, добавить проставление штампов с отражением статей затрат и мест возникновения затрат, а также отслеживать договоры от запуска согласования до подписания всей первичной документации по ним.

В течение последних трех лет запросы российских компаний к аналитическим платформам претерпели качественную эволюцию. Первоначальный интерес к самостоятельному построению отчетов (self-service, то есть самообслуживанию в работе с данными) сменился осознанием рисков: фрагментация метрик, дублирование витрин, отсутствие единой версии истины. Сегодня рынок переходит к модели governed self-service – управляемому самообслуживанию, где скорость аналитики сочетается с централизованным контролем метрик, ролевой моделью и прозрачным качеством данных. Эти и другие тренды зафиксированы в исследовании «Self-service круг Громова 2026».

В отличие от традиционных обзоров, авторы отказались от построения рейтингов. Вместо этого они проанализировали восемь сквозных доменов обработки данных – от управляемого хранения (Managed Service) и интеграции (ETL) до семантического слоя, визуализации и сценарного планирования (IBP). Ключевой вывод: российский рынок переходит от децентрализованной модели, где каждый аналитик создавал собственную «правду», к governed self-service, где самостоятельность бизнеса ограничена едиными правилами, но не подавляется.

Аналитики выделили шесть трендов, формирующих новую реальность.

Self-service становится свойством всей архитектуры данных

Ранее самообслуживание ассоциировалось преимущественно с возможностью построить график в BI. Сегодня концепция расширяется: пользователь должен самостоятельно получать управляемое хранилище, настраивать загрузку данных, формировать семантическую модель и создавать сценарии планирования – без постоянного обращения к ИТ.

Управляемое самообслуживание приходит на смену хаосу

Компании, активно внедрявшие self-service, столкнулись с «метрическим хаосом» – когда один и тот же показатель по-разному рассчитывался в разных подразделениях. Ответом стало внедрение централизованных правил: единого семантического слоя, ролевых моделей доступа, контроля качества данных.

Семантический слой становится дирижером аналитики

Он перестал быть просто удобной прослойкой между базой данных и отчетом. Теперь это исполняемый мост между бизнесом и ИТ, а также контекстная основа для работы языковых моделей. Без формализованных определений показателей любой AI-ассистент может предоставить ненадёжные результаты.

Эволюция: от разговорного BI к управляемому исполнению (Agentic Enterprise)

На смену системам, отвечающим на вопросы естественным языком (conversational BI), приходит следующий уровень: ИИ-агенты, которые совершают действия в рамках заданных политик, то есть корректируют цены, запускают рекламные кампании, инициируют задачи. При этом каждое действие подтверждается человеком.

Разработка силами пользователей (Citizen Development) требует зрелого управления данными

Предоставление бизнесу lowcode-инструментов без правил владения данными ведет к новому хаосу. Успешное развитие разработки силами пользователей напрямую зависит от управления данными: корректного определения владельцев данных, правил качества и процедур утверждения изменений.

Наблюдаемость данных (Data Observability) становится инфраструктурой доверия

При масштабном использовании аналитики, когда речь идет о десятках и сотнях пользователей, простого мониторинга – «загрузилось / не загрузилось» – недостаточно. Требуется система, которая в реальном времени показывает причины устаревания данных, влияние изменений на витрины и возникновение аномалий.

На что еще обращают внимание

Эксперты «Кругов Громова» выделили также три аспекта, которые ранее практически не анализировались в российском контексте.

Доменный подход. Исследование рассматривает self-service не как функцию отдельного инструмента (например, BI), а как сквозную характеристику всей архитектуры работы с данными. Авторы выделили восемь доменов – логических слоев, которые охватывают полный жизненный цикл данных. Эти домены сгруппированы в три блока.

Первый блок – Platform (инфраструктурный фундамент): хранение данных (Data Storage), загрузка и интеграция данных (Data Ingestion), выполнение запросов и OLAP-вычисления (Data Query and Processing). Второй блок – Usage (прикладное использование): семантический слой (Semantic Layer), визуализация и BI (Data Visualization), сценарное планирование и генерация новых данных (Data Generation / IBP). Третий блок – Trust & Control (контур доверия): управление мастер-данными (MDM), качество данных (Data Quality) и наблюдаемость (Data Observability).

Такой подход позволяет выявить «слабые звенья» в цепочке. Например, высокий уровень самообслуживания в BI (пользователь легко строит дашборды) при отсутствии управляемой интеграции (данные подтягиваются кустарно, без четких ETL-процессов) и семантической согласованности (одна и та же метрика по-разному определена в разных отделах) неизбежно ведет к фрагментации метрик, расхождению цифр между подразделениями и потере доверия к аналитике. Именно поэтому зрелый self-service возможен только при согласованном развитии всех восьми доменов.

Роль Data Steward получила признание. Бизнес-пользователь инициирует изменение данных, а стюард (Data Steward) отвечает за их качество и соответствие стандартам. Self-service в управлении мастер-данными (MDM) и контроле качества данных без этой роли невозможен.

Связка семантического слоя и RAG-архитектур. Хотя многие вендоры стали включать в список функций наличие ИИ-ассистента, исследование объясняет технологический инсайт: без формализованного семантического слоя языковая модель легко может галлюцинировать. Именно семантический слой предоставляет LLM контекст – согласованные определения показателей, правила расчета, ограничения. Без этого любая диалоговая аналитика (conversational BI) превращается в генератор правдоподобных, но не гарантированно верных ответов.

В «Ашане» перевели в цифру 30 ключевых HR-процессов — от приема на работу до увольнения. Компания полностью отказалась от бумаги для массовых операций. Сотрудники подписывают приказы и знакомятся с локальными нормативными актами через мобильное приложение. Каждый документ имеет историю подписаний, что исключило юридические риски и угрозу штрафов.

Систему развернули одновременно в четырех юридических лицах ретейлера с разными оргструктурами, для бесшовного обмена данными интегрировали Directum HR Pro с SAP HCM, Keycloack и «Контур.Доверенность». Работы на проекте выполнил партнер Directum – компания К2Тех.

До реализации проекта кадровый документооборот был бумажным — с затратами на пересылку и хранение папок, потерянными документами и сорванными сроками подписания. Выбор платформы оказался непростым: система, которая на старте казалась оптимальной, не закрыла всех потребностей ретейлера. После повторного анализа рынка остановились на Directum HR Pro, а «коробочную» версию доработали под специфику компании.

В планах — создание электронного архива для централизованного хранения всей корпоративной документации и оцифровка существующего бумажного архива.

Информационная безопасность возглавила рейтинг приоритетов на ближайшие 12 месяцев – две трети участников включили ее в число ключевых задач своих компаний. При этом ИБ больше не воспринимается как отдельное направление – это становится обязательным условием для ИИ-проектов, импортозамещения софта и цифровой трансформации. Искусственный интеллект и автоматизацию производственных и бизнес-процессов в качестве ключевых направлений выделили 67% респондентов.

Выяснилось, что все опрошенные компании так или иначе уже работают с ИИ, и чаще всего его используют для аналитики (69%), процессов документооборота (58%) и разработки ПО (54%). Интересно, что только 17% компаний внедряют ИИ в процессы клиентского сервиса – большинство пока применяет ИИ преимущественно для повышения эффективности внутренних рабочих процессов.

Задачи импортозамещения, еще недавно считавшиеся безусловным лидером ИТ-повестки, сместились на третью позицию в списке приоритетов (41%). Одновременно с этим вырос запрос на экономию ресурсов – 46% респондентов отметили снижение расходов, что подтверждает общий тренд на смещение фокуса ИТ-стратегий в сторону экономической эффективности.

Главным барьером развития ИТ участники исследования назвали нехватку квалифицированных кадров – этот фактор отметили 83% опрошенных. Никто из респондентов не указал на отсутствие технологий или интереса бизнеса к цифровизации. Также в качестве препятствий респонденты отметили сложности миграции данных на новое решение при импортозамещении (48%), ограниченный бюджет (43%) и нехватку российских решений нужного уровня (39%).

Результаты опроса показали, что бизнес перешел от дискуссий о необходимости цифровой трансформации к конкретным требованиям, связанным со скоростью реализации, безопасностью и окупаемостью ИТ-проектов.