Дмитрий Иванов, директор по работе с инвесторами FabricaONE.AI, выступил на IV Российском Форуме Финансового Рынка, где рассказал о стратегии компании в контексте ключевых трендов российской IT‑отрасли: 

🔹 Компании уже не ограничиваются точечными решениями, а заинтересованы в глубокой интеграции технологий в бизнес‑процессы.

✔️ Наша бизнес‑модель полного цикла (по аналогии с Accenture) отвечает на этот запрос. Мы осуществляем управленческий консалтинг, обучение сотрудников, заказную разработку под задачи клиентов, готовим для корпоративных клиентов специалистов, которые будут работать с нашими продуктами. Мы не конкурируем с платформами, а выстраиваем долгосрочные бизнес‑партнёрства.

🔹 Крупные компании отказываются от внутренних IT‑отделов в пользу аутсорса. Сегодня рынок заказной разработки оценивается в 164 млрд рублей, с почти двукратным потенциалом роста в ближайшие пять лет.

✔️ Уже сейчас в нашем портфеле более 1 100 корпоративных клиентов. Это практически все крупные российские компании и многие государственные институты.

С наступившей весной, друзья! А весна, как известно, — время возможностей 😉

В интервью «Эксперт РА» генеральный директор FabricaONE.AI Максим Тадевосян рассказал, с каким настроем встречаем весну мы.

Поговорили с коллегами о:

🔹 Трёхкомпонентной модели монетизации наших AI-решений:

проекты в рамках заказной разработки + лицензии на тиражное и промышленное ПО + чистая SaaS-модель с высокой маржинальностью.

🔹Стратегических целях на 2026 год:

развитие полносервисного продукта, которое позволит нам предоставлять клиентам комплексные бизнес-решения под ключ, а не просто отдельные инструменты.

🔹 Уникальной бизнес-модели, защищённой от быстрого копирования другими крупными игроками:

20-летняя экспертиза в самых разных сегментах — от металлургии и атомной отрасли до финансов и ретейла, собственная технологическая инфраструктура, доверие клиентов.

И ещё немного о финансовых результатах, корпоративном управлении, ключевой ставке и рейтингах.

Читайте полный текст интервью здесь. 

Влияние искусственного интеллекта на мир IT больше нельзя игнорировать. О том, как AI трансформирует процессы создания программного обеспечения — от написания кода до внедрения готовых решений, — рассказал РБК Кирилл Филенков, директор по качеству Bell Integrator FabricaONE.AI.

Подробнее читайте в материале, а тут приведём основные тезисы:

🔹 На практике грамотное использование AI выглядит следующим образом: одна модель генерирует код, вторая проверяет его, третья пишет unit-тесты и т. д. Это позволяет получить код с меньшим количеством функциональных ошибок, чем при классической ручной разработке.

🔹 AI кратно повышает скорость разработки, что неизбежно требует ускорения процессов тестирования. На первый план выходит автоматизация тестирования и пересмотр QA-процессов в целом. 

🔹 Рост скорости разработки приводит к тому, что нагрузочное тестирование и performance-инженерия должны развиваться значительно быстрее, чем раньше.

🔹 Многие крупные компании уже сегодня разрабатывают и внедряют локальные AI-модели. Основные причины — безопасность и качество. Гораздо эффективнее обучать AI на собственных кодовых базах, стандартах и лучших практиках. 

Генеральный директор FabricaONE.AI Максим Тадевосян принял участие в конференции «Будущее рынка акций» от Эксперт РА. Мероприятие объединило регуляторов и лидеров инвестсообщества для обсуждения актуальных вопросов сезона IPO в 2026 году.

В рамках сессии «Формула успешного размещения» Максим рассказал об опыте подготовки FabricaONE.AI к публичному размещению.

О процессе подготовки:

🔹 Компания стала ПАО и сформировала совет директоров из 9 человек, включая трёх независимых членов.

🔹 Внедрена отчётность по МСФО и ЦФО, унифицирована учётная политика 50+ юрлиц — инвестор получает прозрачную финансовую модель одним файлом.

🔹 Налажена коммуникация с инвесторами и банками, даны прогнозы на 2026–2028 годы.

🔹 Прописана чёткая дивидендная политика, защищающая права миноритариев.

Об уникальной бизнес-модели компании:

🔹 Потенциально FabricaONE.AI — первый в России публичный игрок, бизнес которого построен вокруг AI-технологий.

Например, в промышленном секторе внедрение полностью автономных AI-систем в ближайшей перспективе маловероятно.

Вместо них ожидается дальнейшее развитие augmented intelligence — дополненного интеллекта, где искусственный интеллект выступает как ассистент, который расширяет возможности человека:

🔹 Анализирует данные датчиков в режиме реального времени.

🔹 Предлагает оптимальные настройки параметров производства.

🔹 Помогает в диагностике и прогнозирует сбои.

🔹 Берет на себя рутинные задачи (сбор данных, составление отчетов).

Такой подход обеспечивает разумный компромисс между потенциалом автоматизации и необходимостью сохранения человеческого контроля. 

#FIAI #AI_Trends #Future

Наша платформа интеллектуальной автоматизации бизнес-процессов и обработки документов ROBIN — лидер первого независимого рейтинга AI‑ассистентов для бизнеса.

При подготовке рейтинга эксперты аналитического центра CNewsMarket сравнили отечественные цифровые ассистенты по более чем 70 параметрам, охватывающим ключевые бизнес-сценарии.

Среди преимуществ платформы отмечены:

🔹 Полный набор инструментов для интеллектуальной автоматизации процессов (LLM и MCP, RAG, RPA, OCR/IDP, BPM) с возможностью их комбинирования в зависимости от задачи.

🔹 Способность обрабатывать значительный объём обращений и автономно решать типовые запросы.

🔹 Аналитические модули и инструменты работы с данными для подготовки рекомендаций и сценариев взаимодействия с клиентами.

🔹 Лёгкая интеграция с корпоративными CRM, ITSM‑системами, базами знаний и учётными платформами.

 💬 «Лидерство Robin — важный сигнал, что выбранная стратегия развития продукта отвечает реальным потребностям бизнеса», — отметил Павел Борченко, управляющий директор ROBIN.

Продолжаем говорить о ключевых трендах в сфере искусственного интеллекта для реального сектора экономики. Сегодня — о стратегии внедрения генеративного AI на предприятиях, куда он приходит не как революционная замена, а как эволюционное дополнение.

Главный принцип внедрения: модульность и приемственность. Мы не заменяем системы, а добавляем модули генеративного AI к ERP, CRM. К уже работающим решениям подключаются «умные ассистенты», которые анализируют многолетние массивы данных и выдают рекомендации на основе накопленного опыта. 

Фактически речь идет о создании интеллектуального интерфейса поверх устоявшихся систем управления. Такой подход минимизирует риски и затраты, встраиваясь в текущие бизнес‑процессы без их полной перестройки.

#FIAI #AI_Trends #Future

Один из основных инструментов контроля отдела мерчандайзинга — фотоотчёты. Это удобный и эффективный инструмент, но для его использования необходим большой объем ручного труда.

Благодаря AI-аудитору на базе платформы MD Audit сеть магазинов женской одежды и обуви смогла сократить время обработки фотоотчётов почти вдвое. 

Искусственный интеллект взял на себя проверку снимков: он анализирует фото на соответствие стандартам и автоматически формирует проекты претензий, освобождая менеджеров от рутинных операций. Вся информация передаётся в облако и становится доступной на уровне всей сети сразу после загрузки.

Для fast fashion-сегмента, где обновление коллекций происходит каждые две-три недели, возможность получать данные «здесь и сейчас» означает десятки миллионов рублей дополнительной прибыли в год. Практика показывает, что даже недельный пилот способен дать бизнесу прозрачность и инсайты для поддержания роста продаж.

#FIAI #FIAI_кейс

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