Друзья, продолжаем серию публикаций о ключевых трендах в сфере искусственного интеллекта. Сегодня поговорим о том, как генеративный AI трансформирует коммуникацию между человеком и машиной.

С появлением генеративных моделей системы научились не только анализировать данные, но и создавать их интерпретацию на естественном языке.

Если классические ML-системы выдают числовые показатели (вероятность выхода узла из строя — 34%), то генеративный AI формирует развернутые рекомендации, например: «Узел выйдет из строя с вероятностью 34%. Рекомендуется техобслуживание по инструкции на основе 15 аналогичных случаев».

Ключевое значение имеет именно коммуникационный аспект — способность системы формулировать выводы в форме, понятной для человека без глубокой технической подготовки. Этот переход будет наиболее заметным в следующий год-два. 

Будущее же за целостными гибридными системами, где сила генеративного AI в работе с языком и контекстом усиливается точностью и надежностью проверенного классического машинного обучения.

Главный вопрос для компаний сегодня звучит не «внедрять ли AI?», а «какой именно AI внедрять для решения конкретной задачи?»

Иногда ошибка в выборе фундаментальной технологии ведет к провалу, даже если исполнение было безупречным.

В статье для РБК директор по развитию AI-технологий в FabricaONE.AI Николай Тржаскал рассказывает, как сделать правильный выбор AI для бизнеса. 

Разбираем на реальных кейсах:

🔹 Как McKinsey удалось повысить производительность в аналитических задачах до 30%.

🔹 Как российский ритейлер снизил стоимость работы с одним документом на 60%.

🔹 Какая технология в логистике помогла сократить время обработки инцидентов на 40% и снизить операционные расходы. 

Подробности 👉 тут. 

#FIAI #FIAI_говорит #Future

Чтобы понять, как искусственный интеллект будет менять правила игры в 2026 году, мы поговорили с Николаем Тржаскалом, директором по развитию AI-технологий в FabricaONE.AI. 

Сегодняшний пост открывает серию публикаций #AI_Trends, в которых разберём ключевые AI-тренды 2026 года в реальном секторе экономики. 

Искусственный интеллект — это не только и не столько генеративный AI, а огромный стек технологий:

🔹 алгоритмические библиотеки;

🔹 классическое машинное обучение;

🔹 негенеративные нейронные сети.

Задача этих технологий — симулировать когнитивную деятельность человека для решения прикладных задач. Например, дать предприятию понять, когда пополнять запасы, или прогнозировать поломки оборудования, чтобы избежать крупной аварии.

Это принципиально важное уточнение позволяет отделить технологическую сущность от медийного хайпа.  

Промышленность уже давно использует элементы AI-стека через: 

🔹 предиктивную аналитику;

🔹 цифровые двойники;

🔹 системы сбора данных с IoT-датчиков. 

В 2025 году искусственный интеллект стал одной из самых обсуждаемых тем в корпоративном секторе. Мы попросили директора по развитию AI-технологий FabricaONE.AI Николая Тржаскала оценить текущий уровень внедрения AI на российском рынке: где он уже приносит ощутимые результаты, а где пока остаётся перспективной идеей.

🔹 Искусственный интеллект в России уже перестал быть исключительно экспериментом, но пока не стал массовым инструментом управления бизнесом.  

🔹 Промышленность, энергетика и транспорт имеют все шансы стать локомотивами внедрения, поскольку там AI cпособен сократить издержки на 10–20%. 

🔹 В госсекторе и инфраструктурных проектах потенциал огромен, но он упирается в отсутствие единой политики по данным и в разрозненность ИТ-ландшафтов. 

🔹 Если эти ограничения начнут устраняться (появятся отечественные вычислительные решения, центры компетенций, сквозные стандарты работы с данными), то к 2028 году совокупный экономический эффект от AI только в шести базовых отраслях может достичь 22–36 трлн рублей.

Мы объявляем о стратегическом альянсе с БФТ-Холдингом (входит в группу компаний «Ростелеком»). БФТ приобретает 49% компании «Полиматика Рус» — разработчика флагманской платформы для аналитики данных Polymatica (BI/ML). 

Цель партнёрства — предложить клиентам госсектора и корпорациям сквозное решение для работы с данными: от управления и подготовки данных до продвинутой визуализации и предиктивной аналитики на базе ML. Альянс объединяет наши уникальные компетенции и ускоряет развитие продукта.

Почему это важно?

🔹 Платформа Polymatica получит дополнительный импульс для роста в сегменте госкорпораций и госсектора.

🔹 BI/ML-направление Polymatica переходит под управление совместной команды, что гарантирует устойчивое и прогнозируемое развитие.

🔹 Наш опыт в AI объединится с ресурсами и рыночным охватом одного из лидеров IT-решений для госсектора.

🔹 Polymatica EPM (корпоративное планирование) остаётся под полным контролем FabricaONE.AI.

Начало года — время ставить амбициозные цели. Как насчет того, чтобы возглавить AI-трансформацию вашей компании и стать CAIO?

Только за прошедший год число вакансий с функциями AI-директора выросло почти на 40%, пишут «Известия». 

Совместно с Академией АйТи мы разработали программу повышения квалификации, пройдя которую, вы научитесь превращать AI в реальные результаты для бизнеса — от стратегии и ассистентов до данных, комплаенса и AI-культуры.

Вас ждут:

🔹 Обучение AI-инструментам на реальных кейсах.

🔹 Разработка собственного AI-проекта под руководством персонального тренера.

🔹 Внедрение AI для бизнес-задач любого масштаба — от отдельных процессов до трансформации всей компании.

👉  Узнайте подробности и подайте заявку на обучение. 

🗓 Стартуем уже 19 января, а пока в наших карточках приглашаем познакомиться с экспертами курса.
 

🔹 По итогам 9 месяцев увеличили выручку на 30%, рост скорректированной EBITDA составил 43%.

🔹 Получили статус ПАО.

🔹 Под занавес года запустили платформу для управления инвестициями TradeLine, которая эффективно решает задачи как брокерских компаний, так и банков.

🔹 Реализовали ряд крупных проектов, в том числе на основе классического и генеративного AI. Среди наших клиентов Администрация Санкт-Петербурга, крупная российская страховая компания, Dev Platform от VK Tech, Газпромтранс, крупный российский банк, международная финансовая организация, РЖД-Технологии и другие.

🔹 Платформа управления тестированием Test IT вошла в ТОП рейтинга «Лидеры Цифровизации 2025» в номинациях «ИТ-услуги», «Информационная безопасность», «Импортозамещение».

🔹 Решение для бизнес-аналитики Polymatica BI вошло в ТОП-3 BI-решений в рейтинге SPB CIO Club.

Это первый промышленный клиент нового продукта компании EnterChain FabricaONE.AI — Planmatic — полнофункционального коробочного решения для оперативного планирования производства, обладающего обширным функционалом из «коробки» с возможностью развития под нужды конкретного производства. 

На УралТрубПром Planmatic обеспечивает полный цикл замкнутого производственного планирования, включая:

🔹 Загрузку нормативной информации, остатков и заказов из ERP.

🔹 Оптимизационное планирование технологических операций по рабочим центрам.

🔹 Расчет потребности в сырье, заготовках и трудовых ресурсах.

🔹 Формирование сменно-суточных заданий для MES.

🔹 Получение обратной связи от производства и оперативное перепланирование.

Сейчас проект находится на стадии реализации первой волны настроек. Переход к промышленной эксплуатации запланирован на апрель 2026 года.

#FIAI #FIAI_кейс

В преддверии нового года Максим рассказал о траектории развития AI в России в ближайшие годы и вызовах, требующих совместных решений, чтобы это развитие состоялось.

Коротко:

🔹 Рынок AI в России растёт на 40% в год, но мы всё ещё находимся на старте.

🔹 Инициаторы внедрения искусственного интеллекта — не CIO, а CFO: их цель — сокращение издержек и рост EBITDA (у FabricaONE.AI +43% за 9 месяцев 2025 года).

🔹 Пилотные проекты FabricaONE.AI дают клиентам измеримый эффект уже за 6–9 месяцев.

🔹 Наиболее активно AI внедряют в промышленности (снижение простоев, повышение эффективности оборудования), телекоме, финансах и ритейле (прогнозирование спроса, управление ассортиментом). 

🔹 AI в России находится в фазе «ассистентов», а не «агентов»: ассистенты пишут до 60–70 % шаблонного кода, но критические элементы создают люди.

➡️ Читайте подробнее на сайте «Коммерсантъ» 

#FIAI #FIAI_invest #FIAI_говорит

Друзья, сообщаем, что на заседании Совета директоров утверждена политика в отношении дивидендных выплат, устанавливающая принципы распределения чистой прибыли среди акционеров. 

Это важный шаг, который подтверждает нашу уверенность в эффективности бизнес‑модели и финансовой устойчивости компании.  

Рассказываем о ключевых параметрах. 

🔹 Размер выплат
От 25% до 50% от показателя чистой прибыли за соответствующий отчетный период, скорректированной на капитализированные расходы (NIC) по данным консолидированной финансовой отчетности Группы за прошедший финансовый год, подготовленной в соответствии с МСФО.

🔹Условие выплат
Соотношение чистый долг / скорректированная EBITDA за последние 12 календарных месяцев не должно быть равно или превышать 1.

🔹Периодичность
Не реже одного раза в год, также возможны промежуточные дивиденды — по итогам I квартала, полугодия, 9 месяцев.

Для связи: ir@f1ai.ru

МСФО за 9 месяцев 2025

#FIAI #F1AI_invest #F1AI_news #F1AI_стратегия