О выставке
«ИННОПРОМ» – ежегодная международная промышленная выставка. Тема 2026 года – «Индустрия 360: производство без границ». Организаторы – Министерство промышленности и торговли РФ и правительство Свердловской области. Участие приняли представители более 50 стран, включая 25 официальных делегаций.
Константин Прайс представил Napoleon IT на двух площадках выставки: на сессии ТАСС о цифровой зрелости предприятий и на круглом столе Сбера о генеративном ИИ в промышленности.
Цифровая зрелость измеряется людьми, а не бюджетом на ИИ
Такой тезис Константин раскрыл на сессии ТАСС «Цифровая зрелость российских предприятий: вызовы, достижения и стратегия роста». Основные мысли:
- В 2025 году ИИ в бизнес-задачах применяли 43% российских компаний против 28% годом ранее. Бизнес тратит на ИИ более 90 млрд рублей в год. Технология стала доступна, но успешны только около 5% пилотов.
- Пилоты не взлетают, когда ИИ спускают сверху для галочки. Работает другой путь: обучать сотрудников, давать доступ к моделям, вовлекать через примеры коллег.
- Главный дефицит теперь не деньги и не модели, а кадры. Подготовка новых специалистов и переподготовка существующих – совместная ответственность бизнеса и государства.
- За 15 лет Napoleon IT вместе с университетами открыла 4 магистратуры: в ЮУрГУ, ЧелГУ, МФТИ и ИТМО. Совместный с ИТМО AI Talent Hub – крупнейшая магистратура по ИИ в России и Европе: 700+ студентов, набор 300+ человек в год.
- Обучение работает только с доступом к инструментам. Платформа Napoleon Gate даёт управляемый доступ к российским и мировым моделям в закрытом контуре и снимает риск утечек через личные подписки сотрудников.
- Опыт самой компании: время на выпуск кода сократилось почти вдвое, стоимость проектов упала на треть, компания выросла без расширения штата. Подробности – в статье об AI-first-подходе.
ИИ в старых процессах ухудшает метрики разработки
Этот тезис Константин защищал на круглом столе Сбера «Практика применения генеративного искусственного интеллекта в промышленности». Основные мысли:
- Написание кода давно не узкое место разработки. Узкие места – требования, тесты, интеграция, поддержка. ИИ только на этапе написания кода ускоряет один участок разработки, но перегружает остальные. В результате растёт технический долг и число ошибок.
- Поэтому Napoleon IT перестроила производство софта целиком, от требований до внедрения, и сначала обкатала методологию на себе: вывод в прод ускорился примерно вдвое, стоимость проектов ниже примерно на треть.
- Такой подход компания закрепила как гибридный интеллект – модель, где специалист работает в связке с ИИ-инфраструктурой.
- Живой пример нового процесса – платформа прогнозирования спроса. Вместе со Сбером исследовательский этап переведён на GigaChat: система сама подбирает модели, веса и данные под задачу, запуск прогноза под нового клиента ускоряется в разы. О совместном решении на базе «ГигаЧат Бизнес» – в отдельном материале.
Вывод
Оба выступления сходятся в одном. Доступ к моделям и бюджет на ИИ – необходимое условие, но не достаточное. Эффект приходит, когда компания обучает людей, даёт им управляемый доступ к инструментам и перестраивает процессы под новую работу.
Если вы решаете похожую задачу, расскажите о проекте – обсудим, как это реализовать на ваших процессах.
