Александр Зуев

Государство ввело обязательную маркировку категории продукции группы. Срыв срока означает штрафы и блокировку отгрузок — дедлайн двигать нельзя.

Сравнил трёх вендоров по CAPEX/OPEX и рискам. Первоначальное предложение вендора — 108 млн ₽; законтрактовал за 73 млн: пересмотр лицензионной политики, монтаж оборудования собственными силами, собственные доработки ERP, часть работ группа взяла на себя. Спроектировал сквозную интеграцию: печать → весовое оборудование → станция управления заказами → ERP → государственная система. Критерии приёмки задал до старта: 72 часа непрерывной работы, брак ≤0,5%, падение эффективности линий ≤1%, нулевая рассинхронизация с ERP.

Экономия 35 млн ₽ (−32%) на контракте. Запуск — 1 августа 2026, на два месяца раньше законодательного срока; проект завершён, система успешно запущена. Отгрузки не останавливались ни на день.

Причины простоев производственных линий фиксировались вручную и «со слов смены». Реальную эффективность оборудования никто не видел.

Система анализа общей эффективности оборудования (OEE): автоматический учёт простоев, дашборд по каждой линии, разбор причин на данных.

Производство и дирекция получают объективную картину загрузки — базу для решений об инвестициях в оборудование. Проект в активной фазе.

Приёмка и передача сырья в производство шли через ручной ввод — с ошибками, которые дальше искажали себестоимость.

Взвешивание сырья только на промышленных весах с автоматической передачей данных в ERP. Ручной ввод исключается на уровне процесса.

Достоверные данные о сырье на входе в производство. Тот же принцип «критерии приёмки до старта», что и на маркировке.

Рутина руководителей — сборка отчётности, протоколы, подготовка документов — съедала самые дорогие часы в компании.

Разработали и внедрили AI-решения для автоматизации управленческой рутины. Ими ежедневно пользуются генеральный директор, HR-директор, руководитель бизнес-аналитики, руководитель ИТ.

Месячная финансовая отчётность группы — три компании, с детализацией по каждой — собирается за 2 дня вместо 5–7. Связка ИИ + RPA; эффект руководители подтверждают лично.

Встречи проходили без протоколов, задачи жили в почте, знания уходили вместе с людьми.

Внедрил единую платформу группы: почта, видеоконференции, канбан-доски, проекты с диаграммой Ганта. ИИ автоматически готовит протокол каждой встречи — с решениями и задачами ответственным. Параллельно запустил корпоративную базу знаний, куда накапливается экспертиза группы.

Протоколирование ушло из ручного труда, решения встреч перестали теряться, знания остаются в компании при любой ротации людей.

ИИ даёт эффект в масштабе группы, когда им пользуется каждый руководитель, а не только ИТ-служба.

Ежемесячные обучения и демонстрации для ~30 руководителей уровней N-1 и N-2: применение ИИ на производстве, в бэк-офисе и в личных задачах руководителя.

Культура работы с ИИ распространяется сверху вниз; заявки на автоматизацию приходят в ИТ уже сформулированными — с процессом и ожидаемым эффектом.

Бизнес-заказчик запросил ИИ-ассистента для первичной проверки договоров: «за 2 месяца, силами штатной ИТ-службы, без дополнительного бюджета».

Разобрал задачу до архитектуры: on-premise RAG-контур для юридической части и отдельный детерминированный код для финансовых расчётов (языковые модели считать не умеют). Сравнил независимые оценки, посчитал реальные сроки и деньги: 4–6 месяцев и от 1,5 млн ₽, с внешними ML-компетенциями.

Компания не вошла в проект с гарантированным провалом и риском «слепого доверия» юристов машине. Заказчик получил честную дорожную карту и вариант пилота на одном типе договоров.

Отличить работающий ИИ-инструмент от маркетинга можно одним способом — собрать и эксплуатировать самому.

Новые AI-инструменты сначала проверяю на собственном стенде: агенты, локальные модели, транскрибация, автоматический разбор входящих. В компанию переношу только то, что работает, — так в группе появились цифровой двойник и RAG.

Разговор с вендорами и командами веду с позиции практика: понимаю стоимость, ограничения и реальный эффект ИИ-решений до того, как за них заплатит компания.

Группа растёт через M&A: российские активы международного концерна (2022), завод крупного агрохолдинга (2024). Каждая сделка приносит чужой ИТ-ландшафт с рисками для управляемости, данных и безопасности.

Анализ унаследованных ландшафтов, план интеграции и реагирования на риски, унификация систем и контуров безопасности.

3000+ пользователей работают в едином управляемом контуре. Подход масштабируется на каждый новый актив группы.

ИТ-бюджет воспринимался как чёрный ящик: деньги уходят, эффект неясен, внешние подрядчики закрывали то, что могла бы уметь своя команда.

Перевёл ИТ на язык бюджетных документов: прозрачный OPEX, SLA, стоимость владения по каждой системе. Пересмотрел вендорские контракты. Завёл экспертизу внутрь: нанял специалистов, которые закрывают СКУД, видеонаблюдение и интеграцию систем без внешних подрядчиков. Пересобрал ролевую модель, а сэкономленный ФОТ вложил в зарплаты команды.

ИТ-OPEX снижен на 50% за 12 месяцев (32,9 → 16,5 млн ₽ в год, без ФОТ) при сохранении SLA. Команда видит, что оптимизация работает и на неё.