Меня зовут Александр Власов, я директор по цифровой трансформации в крупном промышленном холдинге.
Если честно, ещё два года назад я бы не решился рассказать эту историю — слишком уж в ней много ошибок и усталости. Но именно из них выросла система, которой я теперь горжусь.
Я не консультант, не теоретик и не идеолог цифровизации. Я просто человек, который однажды понял, что технологии без дисциплины превращаются в шум.

Я помню то утро очень чётко. В переговорке пахло кофе и перегоревшими нервами.
На экране — таблица из десятков ИИ-проектов. В колонке «Внедрено в продакшн» — три зелёные галочки. Остальные — «в процессе», «заморожено», «ждёт данных».

CFO скрещивает руки:
«Мы вложили миллионы, а что получили?»
ИТ-директор молчит.
Я тоже молчу, потому что знаю ответ: ничего системного.
Каждый завод играл в свою игру.
Кто-то писал модели на коленке в Jupyter, кто-то нанял подрядчика «с именем».
Всё выглядело инновационно, пока не приходило время реальной эксплуатации.
И вот тогда начинался ад: версии не совпадают, пайплайны не собираются, данных не хватает, сервера падают.
Я видел, как вера людей в ИИ растворяется вместе с бюджетом.

Иногда я шутил, что наш ИИ-ландшафт напоминает промышленный фольклор: у каждого цеха — свой шаман, свои заклинания на Python.
Data scientists ссорились с инженерами: «Вы неправильно снимаете данные».
Инженеры отвечали: «Вы не понимаете, как работает станок».
ИТ-команда ходила между ними, как сапёры.
И всё это происходило на фоне растущего давления сверху: «Когда будет результат?».
А результатом становились красивые слайды, которые не выдерживали столкновения с реальностью.
Это был момент, когда я впервые подумал: нужно перестать множить эксперименты и начать строить фабрику.

Мы начали с простого, но болезненного: с признания, что система отсутствует.
Дальше — карта всех проектов, аудит пайплайнов, инвентаризация данных.
На экране постепенно вырастал цифровой пейзаж нашей неразберихи.
Решение оказалось очевидным — создать единую платформу, которая заменит хаос локальных инициатив. Мы оценили, чтобы уйти в разработку своей платформы, нужно инвестировать несколько лет и огромный бюджет. На рынке на тот момент уже были облачные ИИ платформы, но у нас еще было жесткое ограничение по хранению данных в периметре. Так мы остановились на сборке нашего внутреннего конвейера ИИ на базе платформы Сайбокс в формате ПАК:

Но честно — первые месяцы были похожи на попытку поменять колёса у машины на ходу.
Люди сопротивлялись: «Зачем менять, если наш PoC работает?»
Только потом они поняли, что PoC, который нельзя масштабировать, — это просто красивая иллюзия.

Я до сих пор помню первого инженера, который рискнул.
Он пришёл ко мне с ноутбуком, на экране — график вибраций подшипников.
Говорит:
«Я собрал модель сам, через конструктор. Работает, смотри».
Для него это был эксперимент, для меня — поворот.
Мы внедрили no-code инструменты, и люди из цехов начали строить свои модели.
Никаких очередей к DS, никаких бесконечных «подождите, мы не успеваем». Инженеры увидели, что ИИ — не магия, а инструмент.
А data scientists впервые вздохнули спокойно — рутина ушла, остались настоящие вызовы.

Самое интересное случилось позже.
CFO, который раньше смотрел на ИИ как на дыру в бюджете, вдруг заинтересовался.
Мы внедрили учёт TCO и ROI, и теперь каждое решение стало прозрачно: сколько стоило, что дало, где отбилось.
Впервые разговор с финансами шёл не на уровне «верьте нам», а на уровне фактов и логики.
Мы показали: вот модель, которая сократила простои; вот — снизила расходы на энергопотребление. Через три месяца CFO сказал фразу, которую я не забуду: «Теперь я вижу, что ИИ не тратит, а работает». Это был момент, когда ИИ перестал быть игрушкой и стал бизнес-инструментом.

Если вы работали в промышленности, вы знаете: вопрос безопасности — это священная корова.
Наш CISO был непреклонен: «Никаких облаков, никакого выноса данных».
R&D отвечал: «Без облака мы не можем развивать generative AI».
Месяцы ушли на споры.
В итоге мы выстроили гибридную архитектуру: критичные данные остались внутри, а для экспериментов — защищённое облако Т1.
Это был компромисс, который дал всем дышать.
ИИ стал частью инфраструктуры, а не временной надстройкой.

Через год, когда система заработала, мы вдруг заметили: треть проектов повторяет одни и те же сценарии.
Предиктивное обслуживание, анализ логов и событий, контроль качества — всё уже было сделано, только в разных местах.
Мы стали переиспользовать уже обученные модели, чтобы не тратить месяцы на повторение очевидного.
Один из первых агентов — анализ логов оборудования — спас производство от простоя, который мог стоить нам годовой бонус.
Именно тогда я понял, что зрелость — это не количество инноваций, а способность переиспользовать лучшее.

Сейчас, спустя год, я вижу совсем другую картину.
На панелях — десятки активных моделей, инженеры в чатах обсуждают метрики, CFO получает отчёты с экономическим эффектом, а ИТ наконец живёт без авралов.
AI стал фоном, частью ДНК процессов, а не модным проектом. Мы не «внедряем ИИ», мы работаем с ним каждый день.

Внедрение работающего ИИ - это не софт и не платформа. Это дисциплина и доверие.
Мы прошли путь от иллюзии «инновационного хаоса» к реальной, управляемой системе.
Теперь я знаю: технологии не спасают бизнес. Люди, которые их осмысленно используют, — да.

Если ваши ИИ-проекты похожи на разношёрстный каталог пилотов, значит, вы живёте в том хаосе, где был я.
Из него можно выбраться.
ИИ фабрика — это не только внедрение платформы, а еще и перестройка мышления. Это момент, когда вы перестаёте бояться масштабирования и начинаете получать результат.

Мы думали, что создаём систему искусственного интеллекта.
А оказалось, что мы трансформируем нашу культуру, где каждый знает, зачем он это делает.

И вот это — настоящая трансформация.