Новости

В ходе проекта ОДК внедрит комплекс решений TData полного цикла работы с данными, адаптированный под специфику процессов двигателестроения. Основу платформы составят пять продуктов: RT.Warehouse — массивно-параллельная СУБД, RT.WideStore — аналитическая колоночная СУБД, RT.Streaming — платформа для оркестрации потоковых данных, RT.ClusterManager — единый интерфейс управления кластерами и RT.DataGovernance — система управления качеством, доступом и происхождением корпоративных данных. Российская платформа TData обеспечивает высокую отказоустойчивость и безопасность данных, отличается простотой внедрения, гибкостью архитектуры и возможностью масштабирования.

Платформа будет интегрирована с ключевыми корпоративными ИТ-решениями заказчика, включая ERP, мониторинг промышленного оборудования, систему межзаводской кооперации, CRM, а также корпоративную систему управления НСИ. Такая интеграция позволит централизовать данные, устранить разрозненность информационных систем и создать единый источник данных для всех подразделений корпорации. Пилотная фаза проекта завершилась в январе 2026 года, на этом этапе было обработано более 67,7 млн строк данных по одной предметной области.

Как отмечает Вячеслав Христолюбов, директор по цифровой трансформации ОДК, создание единой платформы является важным инструментом для управления большими объемами данных, которые охватывают все основные бизнес-процессы. ОДК много лет развивает цифровизацию с применением российских решений, которые показывают высокую эффективность. В течение 2026 года планируется реализовать основные этапы внедрения единой платформы управления данными, а с 2027 года провести масштабирование решения как по горизонтали — на предприятия корпорации, так и по вертикали — на новые бизнес-процессы.

По данным аналитиков hh.ru и коммуникационного агентства PR DEV, в первом квартале 2026 года российские работодатели разместили уже более 16,5 тыс. вакансий, в которых одним из важных требований было умение работать с инструментами ИИ или готовность осваивать нейросетевые сервисы. По сравнению с аналогичным периодом прошлого года упоминаемость таких навыков в вакансиях выросла в 2,7 раза.

Эксперты отмечают, что спрос на специалистов с навыками работы с ИИ растет не только в технологических компаниях. Работодатели все чаще добавляют соответствующие требования в описания вакансий самых разных направлений — от аналитики и управления проектами до маркетинга и креативных профессий.

Напомним, по данным сервисов по поиску работы, за январь–октябрь 2025 года работодатели по всей стране почти вдвое увеличили число вакансий, где требовалось умение работать с инструментами ИИ. Тогда рост составил 89% в годовом выражении.

При этом растет и интерес соискателей к подобным позициям. Весной прошлого года пользователи стали в 2,7 раза чаще откликаться на вакансии, где требуются навыки анализа данных и работы с ИИ. К таким направлениям относятся ИТ, управление проектами, аналитика, а также бухгалтерский учет.

На втором месте по динамике роста интереса соискателей в тот момент оказались вакансии, связанные с текстовыми задачами — копирайтинг, SMM, PR и маркетинг. Интерес к ним увеличился почти в 2,5 раза, или на 141% год к году. На третьем месте — вакансии, где навыки ИИ используются в визуальных и креативных задачах: дизайн, SMM и видеопродакшн. По сравнению с 2024 годом спрос со стороны кандидатов вырос тогда в 2,3 раза.

Сегодня, по данным аналитиков hh.ru, чаще всего требование знаний и навыков в работе с ИИ требуются в следующих профессиях: клиентский менеджер (18% от всего объема упоминаний ИИ в вакансиях), интернет-маркетолог (5%), финансовый аналитик (5%), контент-менеджер (5%), программист (5%), дизайнер (4%), специалист колл-центра (4%), менеджер продукта (4%), аналитик (4%).

Как отмечают аналитики, использование нейросетей постепенно становится базовым рабочим инструментом для специалистов самых разных профессий. Если еще два-три года назад навыки работы с нейросетями воспринимались как дополнительное преимущество – в первую очередь, для ИТ-специалистов, – то сегодня ситуация меняется: работодатели все чаще ожидают, что сотрудники смогут использовать ИИ для аналитики, работы с текстами, с SMM, визуальным контентом и оптимизации рабочих процессов. Фактически наблюдается формирование нового универсального навыка, который постепенно становится стандартом для многих профессий.

По мере развития технологий ИИ перечень профессий, где требуется опыт работы с такими инструментами, будет продолжать расширяться. Уже сейчас работодатели активно интегрируют ИИ в процессы аналитики, маркетинга, управления проектами и создания контента.

До внедрения новой системы бюджетирование в «Норбит» строилось на системе SAP, которое перестало отвечать растущим потребностям бизнеса. Отсутствие возможности адаптировать решение под стратегический курс на технологическую независимость стало драйвером масштабной замены устаревшего софта. Главная цель проекта – построение полноценной, современной бюджетной модели на базе российского ПО, способной обеспечить гибкость и надежность управления в условиях быстро меняющейся внешней среды.

Специалисты внутреннего центра компетенций совместно с командой Cubix провели полномасштабное обследование бизнес-процессов. В результате не только перенесли ключевую функциональность, но и реализовали глубокую методологическую переработку Решения. Вместо одной модели на платформе Cubix BM было развернуто четыре, включая среднесрочное планирование и формирование отчетности для акционеров. Также настроена интеграция с другими внутренними системами компании.

Система обеспечивает максимальную прозрачность процессов планирования бюджета для всех участников, повышает оперативность согласования документов даже при корректировке. Полный пересчет (от форм ввода до отчетов) происходит не более чем за три минуты. Ранее аналогичные операции требовали часов ручного труда и зависели от Excel. Руководство компании в онлайн-режиме может отследить статус готовности бюджетов по каждому департаменту, а обновление справочников занимает всего один рабочий день.

Переход на Cubix BM решил не только задачу импортозамещения, снизив зависимость от зарубежного вендора, но и принес ощутимые операционные выгоды. Новая система не требует постоянного привлечения разработчиков для поддержки и донастройки. Изменение форм может выполняться силами специалистов финансового отдела, что ускоряет реакцию на запросы бизнеса.

Размещение на медиа-платформе доступно как на сайте «ВинЛаб», так и в мобильном приложении — на всех ключевых этапах: на главной странице, в каталоге, карточках товаров, поисковой выдаче, корзине и так далее. Компании-партнеры могут запускать продвижение в форматах баннеров, товарных полок и закрепленных блоков.

Проект реализован на базе технологического решения Smart Placement Ads от Retail Rocket Group. Показ информационных материалов происходит с помощью технологий машинного обучения. ML-алгоритмы в реальном времени анализируют интересы, поведение и поисковые запросы пользователей, чтобы презентовать им релевантные предложения. Особенность инструмента — для удобства заказчиков автоматизированы процессы получения токенов и подачи отчетности на платформе Smart Placement Ads.

В дальнейшем «ВинЛаб» планирует расширить возможности продвижения — от подключения «кликаут»-форматов и CRM-коммуникаций (SMS, еmail- и мобильных пуш-рассылок) до b2b-сайта (баннеров, персонального лендинга, полок-категорий) и цифровых поверхностей в магазинах. Это позволит создать омниканальное решение, соответствующее современным потребительским привычкам.

Ранее учет и управление в холдинге «Ника-Петротэк» были организованы на базе нескольких обособленных устаревших информационных систем. Не была унифицирована нормативно-справочная информация, методология учета затрат и бюджетирования. Для финансового планирования на всех этапах — от формирования годового бюджета до консолидации фактических данных — использовались электронные таблицы.

Холдингу требовалась информационная система, которая позволила бы перейти на единое для всей группы компаний решение, унифицировать бизнес-процессы и методологию, ускорить формирование бюджета и получение управленческой отчетности, как минимум, в несколько раз. При этом было важно сохранить и формализовать уникальные практики холдинга, такие как многоуровневое корпоративное казначейство. Для решения поставленных задач была выбрана система «1С:ERP. Управление холдингом», а партнером по внедрению стала компания «Активная Логика».

Проект был разделен на две стратегические очереди, что позволило минимизировать риски и постепенно вовлекать пользователей. На первом этапе был автоматизирован оперативный, бухгалтерский и налоговый учет, реализованы единые для всех подразделений правила управления продажами, закупками, производством и складом. Особое внимание было уделено переводу на новую систему более 500 пользователей, что потребовало изменения привычных процессов, тщательного обучения и демонстрации преимуществ новой системы. На втором этапе проекта была разработана и внедрена методология сквозного расчета себестоимости по двум юридическим лицам и процесс бюджетирования по шести юридическим лицам, формализованы: финансовая структура, правила распределения затрат, бюджетный классификатор, альбом бюджетных форм и матрица ответственности ЦФО.

В результате реализации проекта новая система объединила работу компаний группы. Унифицированы правила учета доходов и расходов, все данные консолидируются в одной системе. Это позволило перейти от анализа работы отдельных юрлиц к всестороннему анализу деятельности холдинга. Внедрена уникальная методология сквозной себестоимости, которая позволяет проанализировать затраты двух юридических лиц, а в перспективе четырех. Система консолидирует данные о затратах по двум юрлицам с учетом внутригрупповых оборотов. Это позволяет оценивать реальную себестоимость продукции на всех стадиях производства и оптимизировать затраты, предварительно проведя сравнительный анализ как по юрлицам, так и по переделам в рамках одного направления деятельности.

Автоматизировано распределение расходов, закрытие месяца ускорилось на 10%. На подготовку отчета по себестоимости уходит в десятки раз меньше времени.

Выстроена многомерная модель бюджетирования — по юридическим лицам, направлениям деятельности, проектам и подразделениям. Обеспечена оперативная подготовка бюджета движения денежных средств и бюджета доходов и расходов. Внедрен план-фактный анализ бюджетов, разработана матрица ответственности ЦФО. Время сбора фактических данных для анализа уменьшилось с трех недель до трех часов, срок формирования годового бюджета сокращен до минимума.

В системе реализовано двухуровневое формирование и согласование реестров на оплату (подразделение — предприятие). Снизилась вероятность ошибок, управление платежами стало проще и оперативнее.

Согласно оценкам аналитиков MWS, на бизнес-приложения приходится 1,5 трлн руб., на ИТ-сервисы – 1,4 трлн руб., а на аппаратное обеспечение – 971 млрд руб.

В 2025 году рынок облачного ПО достиг 226,9 млрд руб. Далее по объемам расположился рынок программного обеспечения для управления предприятиями и бухгалтерией — 173,6 млрд руб. и рынок управления данными — 156,9 млрд руб. Также в список крупнейших вошли рынки ПО для взаимодействия с клиентами — 155,7 млрд руб., информационной безопасности — 146,3 млрд руб., платформенного софта — 142,6 млрд руб., приложений для управления бизнесом — 106,2 млрд руб., офисного ПО — 100,4 млрд руб.

Самый динамичный сегмент на рынке софта – облачные технологии: прирост 37% по сравнению с 2024 годом. Далее идет ИИ-рынок, выросший на 35% — до 60,8 млрд руб., а третье место заняло ПО для взаимодействия с клиентами — 27%.

На рынке аппаратного обеспечения наиболее высокий рост по объемам в 2025 году продемонстрировало серверное оборудование, достигнув 312,7 млрд руб. Рынок сетевого оборудования составил 219,6 млрд руб. Далее расположились системы хранения данных – 175,3 млрд руб., ИИ-оборудование – 112,1 млрд руб., инженерное оборудование для ЦОД – 85,5 млрд руб. и оборудование для безопасности – 65,2 млрд руб.

Аналитики МWS прогнозируют увеличение темпов прироста в 2026 году сегмента безопасности в части аппаратного обеспечения до 15%, а остальные сегменты в аппаратном обеспечении будут показывать небольшое замедление.

На рынке ИТ-сервисов самый большой объем в 2025 году пришелся на решения в области системной интеграции – 578,1 млрд руб. Сервисы информационной безопасности составили 226,1 млрд руб., а разработка ПО – 221,9 млрд руб.

Самые высокие темпы прироста в 2025 году продемонстрировали ИИ-сервисы – 30,8%. На втором месте – colocation с приростом 21,7%. На третьем – консалтинговые сервисы с ростом на 11,4%. В следующем году аналитики прогнозируют замедление темпов роста. Особенно заметным это будет на рынке разработки ПО, который будет расти вдвое медленнее.

Согласно прогнозам МWS, в ближайшие пять лет рынок ИТ вырастет на 106% и превысит 6,7 трлн руб. Основными драйверами останутся программное обеспечение и ускоренное внедрение ИИ в экономику страны.

Для компании с масштабной производственной и финансовой структурой скорость и точность факторного анализа напрямую влияют на управленческие решения. Ранее сотрудники проводили факторный анализ преимущественно вручную. Специалисты ЕВРАЗа собирали данные из разных источников, сводили их в таблицах и приводили к единой методике. Процесс занимал значительное время, создавал риск ошибок и усложнял подготовку отчетности для руководства.

Команда проекта решила автоматизировать расчет факторного анализа по ключевым блокам: производственные материалы, производственные услуги, выручка, энергетика, НЗП и готовая продукция, сырье, смета, коммерческие расходы и сводный PL. В основе решения — Oracle Hyperion Planning, который ЕВРАЗ использует для бюджетного планирования и последующей консолидации.

В ходе проекта эксперты «Корус Консалтинг» проанализировали требования к расчету факторов, проработали архитектуру решения и адаптировали методологию под реализацию в системе. Для каждого функционального блока команда разработала альбомы форм, которые закрепили единый стандарт расчета. Также специалисты создали логическую модель данных, описывающую структуру справочников, их взаимосвязи, аналитичность данных и реализовали ролевую модель с разграничением прав доступа по зонам ответственности.

Особое внимание команда уделила блоку «Энергетика». В нем применили нестандартный подход к формированию отчетов: детализировалась оргструктура компании так, чтобы конечные пользователи могли работать с результатом факторного анализа по своему подразделению.

В результате ЕВРАЗ минимизировал ручной расчет факторов, повысил точность и прозрачность данных и ускорил подготовку управленческой отчетности. Компания сформировала единое пространство для факторного анализа, которое позволяет оперативно предоставлять руководству актуальную информацию по отклонениям и их причинам.

Проект стал значимым для металлургической отрасли. На следующем этапе ЕВРАЗ планирует автоматизировать оставшиеся участки ручного ввода факторного анализа и расширить возможности системы.

Компания «Прогресс» рассматривала готовые системы для управления рисками, но выбрала самостоятельную разработку на базе платформы Directum RX, которую использует с 2020 года. Среди преимуществ такого решения — привычный пользователям интерфейс, гибкие настройки рабочих процессов, отчетов, виджетов с помощью low-code. Проект был реализован силами внутренней команды ИТ-специалистов. В системе можно работать как с реализовавшимися, так и с потенциальными рисками, включая коммерческие, юридические, организационные, финансовые, производственные, логистические, риски информационной безопасности и др.

С помощью Risk Radar идентифицированы и проработаны свыше 100 паспортов рисков, в том числе комплаенс-риски, по 14 областям законодательного регулирования. Внедрено более 40 новых контрольных процедур. С момента внедрения системы удалось предотвратить потери на сумму свыше 3 млрд руб. Решение уже прошло внешнюю оценку — эксперты Национального рейтингового агентства, присваивая компании кредитный рейтинг, отдельно отметили высокий уровень развития системы управления рисками.

В обозримом будущем планируется перенести отчетность систем аналитики с Microsoft на внутреннюю платформу Directum RX, внедрить встроенные в платформу инструменты искусственного интеллекта для автоматической интегральной оценки рисков, сформировать единую базу знаний о факторах и последствиях рисков.

Ключевым трендом становится интеграция ITAM и ITSM. Связка данных об ИТ-активах с инцидентами, сервисами и бизнес-процессами позволяет компаниям видеть реальную стоимость владения инфраструктурой, быстрее выявлять узкие места и снижать вероятность простоев. На фоне усложнения ИТ-ландшафтов и дефицита ИТ-специалистов такой подход становится управленческой необходимостью, а не ИТ-экспериментом.

Дополнительный импульс рынку дают автоматизация и использование искусственного интеллекта. В ITSM растет роль ботов и интеллектуальных ассистентов, которые берут на себя типовые обращения пользователей, а в ITAM — автоматическая инвентаризация, анализ использования активов и прогнозирование отказов. Это позволяет поддерживать качество ИТ-сервисов без кратного роста операционных затрат.

Отдельное влияние оказывает импортозамещение. За последние годы на российском рынке сформировался пул отечественных решений ITAM и ITSM, которые закрывают не только базовые задачи учета и поддержки, но и вопросы аналитики, информационной безопасности и соответствия регуляторным требованиям. В результате компании все чаще выстраивают единые, централизованные системы управления ИТ-активами и услугами вместо набора локальных инструментов.

Эксперты отмечают, что в 2026 году ITAM и ITSM окончательно выходят за рамки ИТ-подразделений и становятся частью управленческой модели бизнеса — наравне с финансами и операционным контролем. Это уже не про инвентаризацию ради отчетности. Бизнесу важно понимать, какие активы реально используются, какие сервисы на них завязаны и где возникают риски простоев или перерасхода.

Ежедневно в компанию поступают сотни звонков, особенно высокая нагрузка приходится на определенные часы, когда розничные магазины активно обращаются для заказа хлебобулочной продукции на следующий день. В часы пиковых нагрузок цифровой помощник существенно помогает разгрузить операторов.

Робот принимает входящий звонок, уточняет наименование и адрес торговой точки, ассортимент и количество продукции, фиксирует заказ и дату доставки. Благодаря интеграции по API цифровой помощник автоматически передает данные в CRM-систему заказчика для дальнейшей обработки и отгрузки. В случае, если обращение касается других вопросов, робот оперативно переводит звонок на менеджера.

Внедрение голосового робота позволило существенно разгрузить операторов, а партнеры компании могут дозваниваться для оформления заказа без ожидания на линии.