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

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.