К чему мы готовимся?

ИИ уже прямо сейчас становится конкурентным преимуществом: в решениях и сервисах, в навыках, в достижении бизнес-целей. Но чтобы это преимущество работало на вас, нужен не просто эксперимент, а партнёрство, где технология подчинена бизнес-целям, а не наоборот.

Автоматизация разработки: рутинный труд уходит — остаются постановка задач и контроль ключевых этапов. ИИ становится регулярным помощником в задачах программирования, внедрения и настройки решений. Я использую его около 50 раз в неделю, наши сотрудники от 2 до 50 раз в день. Опытным путем мы выяснили, что у аналитиков производительность может вырасти до 50%, а разработчиков до 30%

Выход за рамки текста: на смену ему приходят мультимодальные модели, способные работать с текстами, аудио, изображениями, чертежами и документами разных форматов (включая PDF).Например в нашей практике мы работали с огромной базой данных аудиофайлов по трем категориям — это были шумы легких. Или в другом проекте внедряли ИИ для работы с видео и объектами в постоянном движении. Все это большой потенциал для разных направлений экономики: от промышленности и медицины до обучения и социальной сферы и сферы получения услуг.

Новая логика процессов: классический цикл PDCA (план — действие — проверка — корректировка) уступает модели PC: постановка задачи и приёмка результата. Всё, что между ними, выполняется ИИ — в виде агентов и автономных сред, с минимальным участием человека. Иначе выглядят процессы работы с документацией и регулярно повторяющимися действиями, это повышает производительность, высвобождая усилия сотрудников. Например наши коллеги в Test IT внедрили в платформу тестирования ИИ-функциональность, и одно это изменение в комплексе за собой помогло перестроить процесс работы с тестовой документацией, сократив время на задачу до 50%, на генерацию тест-кейсов до 30%. Это отличный результат, который можно перенести и масштабировать на производство, офис, выделенный центр разработки,

Ускорение R&D: ИИ-генерация кода и чертежей сокращает время на разработку с недель до минут. Перенос реальной ситуации на моделирование сценариев внутри цифровых двойников систем позволяет быстрее тестировать и адаптировать продукты.

Оптимизация и экономия: прецизионное проектирование и интеллектуальная маршрутизация процессов повышают эффективность и снижают издержки.

Масштабируемость решений: централизованные облачные решения уступают место распределенным ИИ-агентам, работающим на периферийных устройствах.

Гибкость и безопасность: использование собственных или открытых MLLM (Multilingual Large Language Models) снижает зависимость от вендоров и ускоряет внедрение, при этом обеспечивая скорость реакции на изменения и их контроль.

С чего начать: рекомендации, актуальные не только промышленникам

Чтобы перейти к ИИ-центричной модели работы, важно не просто «включить ИИ», а понять, какие шаги действительно приведут к результату и не превратятся в затянутое внедрение ради самого внедрения.

Начинать стоит с кейсов применения — это настоящая опора для любой трансформации. Не абстрактные идеи, а вполне конкретные задачи: разработка ПО, 3D-проектирование, планирование сборки, контроль качества, аналитика. Именно на таких примерах формируются критерии успеха, KPI и первые измеримые результаты.

Далее встает вопрос об инфраструктуре. Кому-то подойдут edge-устройства, кому-то — полноценные серверы или GPU-кластеры под MLLM. Всё зависит от масштаба и зрелости процессов. При этом важно не только «что купить», но и какие уроки уже извлечены из предыдущих попыток внедрения.

Помимо этого, ключевым ресурсом остаются данные. Нужны как исторические знания, так и оперативная информация — то, что уже есть в системах и может быть использовано для до-обучения моделей или принятия решений. Без этого даже мощная модель будет давать слабую отдачу.

Следующим шагом становятся сами модели и инструменты. Тут возможен выбор: opensource-решения вроде Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen или коммерческие платформы. Главное — выстроить оркестрацию, продумать возможность дообучения и подстройки под специфику задач.

Параллельно нужно собрать команду, которая сможет всё это реализовать. Специалисты по ML, LLM, данным, DevOps, аналитике и управлению. И важно, чтобы между ними была связь: ИИ-проекты не терпят организационных разрывов.

Что касается внедрения, логика проста: запускать быстро, проверять на практике, не бояться ошибок. Здесь работает подход «умри быстро» — только так можно понять, что реально дает эффект, а что остаётся на уровне теории.

И, наконец, масштабирование. Как только появляется устойчивый результат — подключается контроль качества, безопасность, автоматизация развертывания. В этом моменте особенно полезна дорожная карта: приоритеты, ресурсы, сроки. С ней легче удерживать фокус и двигаться в сторону системной ИИ-трансформации без хаоса и спешки.

Что делать, если в одиночку идти по этому пути страшно, дорого или долго

Сейчас по результатам своих заказчиков и наших специалистов, мы видим, что успешное внедрения ИИ строится на ключевых параметрах: постановка цели, доступ к данным, инфраструктура, правильные метрики, компетенции и возможности масштабирования. Частое взаимодействие с рынком и аналитика по разным направлениям решений и продуктов позволили понять, что сегодня наиболее эффективно и отвечает подходу заказчика. Бизнесу нужен не подрядчик или очередной инструмент автоматизации. Компании хотят достигать результатов и целей быстро, технологично и качественно, поэтому им требуется технологический партнёр, способный внедрить не просто модель, а всю архитектуру трансформации. Пройти путь от первичного аудита до запуска AI-центричных процессов.

Это заключается не в установке очередного программного решения, а в смене самой логики работы. Меняется и перестраивается бизнес-процесс, развиваются технологии и развиваются новые компетенции. Компетенции в ML и LLM сами по себе ничего не дадут, если применять их бессистемно и в отрыве от целей и без учета среды. Всегда необходимо учитывать внутренние ограничения, требования к безопасности, регламентные процессы и цели бизнеса. И тут рекомендую обращать внимание на наличие прикладного опыта у партнера по разработке, интеграции или внедрению, и его понимания специфики отрасли.

Если у вас остались вопросы, то тут можно посмотреть полную версию Пленарной сессии. Мы с коллегами делились разными кейсами: как ИИ достигает результатов на примере полного цикла сборки детали или какие направления промышленности ИИ усиливает в направлении безопасности производства.

На сайте — можно оставить заявку на консультацию или проект. Кстати в блоге компании есть еще несколько материалов. Заходите, читайте: про ИИ в мобильной разработке, цифровизацию разных отраслей с применением генеративного интеллекта и другие интересные темы.

Источник