Российские компании все чаще хотят использовать ИИ в своих рабочих процессах, но системного подхода во внедрении новой технологии пока нет. «Группа Астра» на пресс-конференции «Курс на ИИ-платформу» впервые публично представила комплекс собственных ИИ-решений и, в частности, агентную операционную систему. В него вошли инфраструктура для запуска больших моделей, работа с корпоративными данными, агентные системы и инструменты для разработки.
В компании «Астра ИИ» рассматривают как отдельное направление внутри экосистемы. Оно объединяет инфраструктуру, защищенное облако, работу с данными и знаниями, автоматизацию процессов и инструменты для разработчиков. Задача такого подхода — не только ускорить работу команд, но и освободить специалистов от части рутинных задач.
«Компьютерра» разбиралась, как «Группа Астра» собирается развивать собственную ИИ-экосистему — от инфраструктуры и инструментов разработки до корпоративных агентов — и встроить ее решения в рабочие процессы заказчиков.
В рамках мероприятия в Москве «Группа Астра» представила экосистему «Астра ИИ». В нее вошли инструменты для разработки, инфраструктура для работы с моделями, агентные решения и методология внедрения. Отдельное место в концепции занимает агентная операционная система на базе Astra Linux.
Генеральный директор «Группы Астра» Илья Сивцев начал выступление с оценки рынка. По данным компании, российский рынок искусственного интеллекта по итогам 2025 года достиг 316,1 млрд рублей и вырос на 31%. К 2030 году он может приблизиться к триллиону рублей.
При этом ИИ используют или внедряют 97% компаний, но до промышленной эксплуатации дошли только 10–15%. Более 90% предприятий пока не получили от таких проектов системного экономического эффекта.
По словам Ильи Сивцева, для «Астры» это означает, что следующий этап развития рынка будет связан уже не столько с выбором наиболее производительной модели, сколько с инфраструктурой вокруг нее. Компания делает ставку на доверенный ИИ, который работает внутри корпоративного контура, использует контролируемые данные и позволяет ограничивать действия агентов.
Движение к платформе
Антон Шмаков, технический директор «Группы Астра», предложил разделить развитие ИИ в компании на три стадии. Сначала появляются отдельные эксперименты и локальные автоматизации. Затем компания переходит к единой платформе и общим инструментам. На третьем этапе ИИ становится частью самой модели бизнеса и встраивается в разработку, управление и операционные процессы.
Сама «Астра», по словам Шмакова, сейчас находится между первой и второй стадиями. Внутри компании уже действует единая ИИ-платформа, накоплены практики и сформированы решения, которые теперь предполагается предлагать рынку.
Экосистема при этом построена в несколько уровней. Внизу находятся вычислительная инфраструктура и средства запуска моделей, выше — сами модели и агентная среда, затем прикладные решения и методология внедрения. Отдельная нейросеть в такой схеме является лишь одним из компонентов.
Собственный опыт «Астры» показывает более заметный эффект при комплексном использовании ИИ. На платформе «Боцман» трудоемкость задач снизилась на 50%, а производительность полного цикла создания ПО выросла на 70–90%. В других командах снижение трудоемкости составляло от 24 до 34,5%, а рост производительности — 30–50%. При этом в компании признают, что для старых систем эффект ниже, чем для новых проектов.
Операционная система для агентов
Следующим уровнем экосистемы должна стать агентная операционная система. Ее представил директор управления операционных систем «Группы Астра» Михаил Геллерман.
В отличие от обычного ассистента агент получает собственные права, ресурсы и возможность выполнять действия в корпоративных системах. Поэтому операционная система должна управлять его полномочиями.
Например, агент может получить доступ к CRM, но не иметь прав на работу с ERP. Для разных задач задаются разные политики. При необходимости полномочия можно временно расширить, а после завершения операции вернуть к исходному уровню.
В «Астре» считают, что отдельный уровень управления понадобится и для защиты от самих агентов. Чем больше действий система может выполнять от имени пользователя, тем важнее изоляция, контроль и регистрация операций.
Еще один сценарий связан с взаимодействием с самой операционной системой. Пользователь сможет не искать файл по названию, а описать нужную информацию обычным языком. Система должна найти документы по смыслу, обработать их и подготовить результат.
Компания также внедряет автоматизацию работы с документами, голосовое управление и протоколирование встреч. При этом разные задачи могут выполняться разными моделями. Сложные операции передаются более мощным системам, простые — менее ресурсоемким. Управление вычислениями в таком случае становится частью инфраструктуры.
Главный вопрос — цена
Если ИИ требует серверов, ускорителей, лицензий и дополнительных средств защиты, бизнесу нужно понимать, за счет чего эти вложения окупятся.
Для этого «Астра» создала методологию «Траектория». Она должна оценивать текущее использование ИИ, находить узкие места в конвейере разработки и прогнозировать результат от системного внедрения агентов.
По словам Владимира Нелюба, генерального директора «Астра ИИ», точечное применение нейросетей может дать около 5% прироста производительности. При перестройке всего конвейера разработки компания рассчитывает получить до 50%.
Журналисты спросили и о том, насколько решения «Астры» смогут конкурировать с зарубежными сервисами, которыми разработчики уже пользуются самостоятельно. В компании не стали обещать, что их продукты окажутся лучше во всех сценариях. Для отдельного разработчика на первом месте остаются возможности и удобство инструмента. В крупной компании к ним добавляются требования к безопасности, контролю доступа, работе с внутренними системами и масштабированию.
«Компьютерра» также уточнила у представителей «Астры», на какую долю рынка они рассчитывают. В компании оценивают сегмент инструментов для разработки примерно в 31 млрд рублей при аудитории около 750 тыс. разработчиков. К 2030 году «Астра» рассчитывает получить в этом сегменте около 10 млрд рублей.
При этом в компании считают, что рынок будет постепенно расширяться. Речь идет уже не только о программах для разработчиков, но и об инфраструктуре, корпоративных агентах, вычислительных мощностях, внедрении и обучении. Зарабатывать «Астра» планирует сразу на нескольких направлениях, включая локальные лицензии и поддержку, облачные сервисы, интеграцию, консалтинг и программно-аппаратные комплексы.
Централизованный ИИ в каждом ноутбуке
В «Астре» прокомментировали и возможность работы на локальных устройствах. Такой сценарий в компании не исключают, однако считают его скорее ориентированным на массового потребителя.
Для крупной организации, по мнению компании, эффективнее централизованная инфраструктура, объединяющая вычислительные мощности и распределяющая их между пользователями. В зависимости от задачи это может быть программно-аппаратный комплекс, локальное программное решение или облачный сервис.
Причина заключается в стоимости и управляемости. Мощные модели требуют значительных ресурсов, а корпоративной инфраструктуре одновременно приходится обеспечивать безопасность, обновления, мониторинг и распределение нагрузки.
Безопасность превыше всего
Главным техническим вопросом конференции стала не сама нейросеть, а среда, в которой она работает. Шмаков выделил несколько условий, без которых ИИ нельзя считать готовым для промышленного использования.
Данные должны оставаться внутри организации, а компания должна понимать, какие сведения передаются модели. Необходим и контроль доступа, поскольку бесконтрольное использование нейросетей способно увеличить расходы на вычисления. Еще один уровень связан с защитой конфиденциальной информации и проверкой запросов и ответов.
Генеративная модель способна ошибаться, поэтому между ней и пользователем нужны дополнительные механизмы проверки. Снизить расходы должно и кэширование результатов, чтобы не выполнять одни и те же вычисления повторно.
В итоге корпоративный ИИ превращается в систему, куда входят серверы, запуск моделей, управление агентами, политики безопасности, мониторинг и контроль результатов. Вопрос выбора конкретной модели становится только одной из частей этой конструкции.
Теневой ИИ уже стал проблемой
Еще один тезис конференции касался неофициального использования нейросетей сотрудниками. Владимир Нелюб, управляющий партнер «Астра ИИ Код» и директор по науке и ИИ «Группы Астра», оценил число потенциальных пользователей решений для разработки в сегментах КИИ и ERP примерно в 750 тыс. человек. Объем соответствующего рынка компания оценивает примерно в 31,5 млрд рублей в год.
Значительная часть этого спроса пока не оформлена в корпоративную инфраструктуру. Сотрудники самостоятельно покупают подписки на зарубежные сервисы, используют личные аккаунты и отправляют туда исходный код или рабочие данные. В компании называют такой сценарий теневым ИИ.
Для организации это означает потерю контроля над данными, доступами и историей действий. При этом полностью запретить сотрудникам пользоваться нейросетями практически невозможно.
Представители «Астры» приводили простой пример. Разработчик может с помощью готового инструмента за короткое время создать работающий прототип. Но затем его нужно встроить в существующую разработку, протестировать, проверить на соответствие требованиям безопасности и передать другим участникам проекта.
Именно здесь компания видит место для корпоративной ИИ-инфраструктуры. Ее задача заключается уже не в том, чтобы просто генерировать код, а в безопасном включении нейросетей в существующий процесс.
Вывод
Корпоративный рынок ИИ постепенно смещается к построению полноценной инфраструктуры. Для бизнеса уже недостаточно получить хороший ответ от нейросети. Важно контролировать данные, права доступа и действия агентов, а также понимать, какой экономический эффект дает внедрение. «Группа Астра» планирует занять эту нишу, объединяя инфраструктуру, инструменты разработки, агентные решения и методологию внедрения в единый технологический контур.
Насколько востребованным окажется такой подход, будет зависеть от способности компании доказать его эффективность на реальных проектах. В этом смысле следующий этап развития корпоративного ИИ пройдет уже не только в гонке моделей, но и в борьбе за инфраструктуру, которая позволит безопасно превратить их в рабочий инструмент бизнеса.
Читайте также: