Разработчик программного обеспечения «РТК ИТ Плюс» представил no-code платформу «Акола», с помощью которой веб-портал или мобильное приложение можно создать без привлечения дорогостоящих ИТ-разработчиков. Новая платформа появилась для импортозамещения таких зарубежных решений, как SharePoint, Bubble, Creatio, Mendix и Salesforce Lightning.

«Акола» — платформа для создания приложений и сайтов любой сложности. Она поможет создать портал с нуля за счет автоматизации базовых операций и процессов. Преимущество платформы в том, что она позволяет собрать все компоненты веб-приложения без ручного программирования, используя встроенный конструктор инструментов. При этом заказчик сохраняет полный контроль над разработкой. Платформа поддерживает создание сложных пользовательских интерфейсов с индивидуальным дизайном. Для интеграции и обмена данными с внешними ИТ-системами «Акола» включает удобный конструктор API. Это полностью российская разработка, которая включена в единый реестр отечественного ПО Минцифры России.

«До появления «Аколы» не было российской платформы, которая бы одновременно позволяла создавать сложные структуры данных, алгоритмы и интерфейсы в no-code. В условиях дефицита и роста зарплат ИТ-специалистов эти продукты могут создавать не разработчики, а администраторы и аналитики, что сократит затраты на создание приложений или порталов в среднем на 80%. С «Аколой» заказчики могут увеличить скорость разработки новых решений в пять раз благодаря интуитивно понятным инструментам платформы. Эти цифры были подтверждены на практике при создании корпоративных порталов и различных приложений для малого и среднего бизнеса», — сообщил генеральный директор «РТК ИТ Плюс» Арсен Благов.

«Акола» будет полезна для компаний разного масштаба и отраслей, но особенно — в финансовых услугах, ритейле, гостиничном бизнесе и промышленности. В условиях постоянных изменений на рынке бизнесу необходимо быстро адаптироваться, и «Акола» поможет в кратчайшие сроки создавать и модифицировать приложения.

Платформа «Акола» гармонично соответствует все более широкому распространению концепции создания информационных систем с помощью графических интерфейсов с минимальным (low-code) использованием ручного написания кода или вообще без него (no-code). К 2025 г. в России до 70% приложений будут разрабатываться именно таким образом, считает эксперт в области информационных технологий Никита Калинкин, ссылаясь в том числе на исследование аналитической компании Gartner. Согласно его оценкам, объем рынка low-code в России в 2028 г. вырастет более чем в три раза — до 30 млрд рублей.

ИТ-компания «Инфосистемы Джет» совместно со специалистами ТЭЦ крупного металлургического предприятия разработала и внедрила цифровой сервис по оптимизации работы питательных электронасосов (ПЭН). Годовой экономический эффект от реализации сервиса превзошел ожидания команды разработки и составил 19,6 млн рублей.

10 питательных электронасосов теплоэлектростанции предприятия подают воду для котлов, где вода превращается в пар, который расходуется на нужды производства. Насосы имеют приблизительно одинаковые характеристики, но тем не менее отличаются рядом параметров. В зависимости от потребности комбината в паре сотрудники ТЭЦ включают и выключают насосы, обычно в работе находится от четырех до шести ПЭН.

Чтобы определить их эффективность, необходимо знать, какой расход воды пропускает через себя каждый из насосов и сколько он при этом потребляет электроэнергии. Счетчики электропотребления имеются на каждом из агрегатов, а вот измеритель расхода воды всего один — он установлен в общем коллекторе и показывает суммарный расход по всем насосам. Но даже вычислить эффективность каждого насоса недостаточно для подбора оптимального состава оборудования, ведь есть дополнительные технологические ограничения, например, по обеспечению требуемого давления. Поэтому до внедрения сервиса на производстве не было четкого понимания, каким составом насосов эффективнее работать в различных условиях.

В связи с этим была поставлена задача — понять, насколько эффективен каждый насос, и оптимизировать их работу для снижения потребления электроэнергии. Для этого требовались специальные навыки аналитики данных и математического моделирования, поэтому к проекту была привлечена ИТ-компания «Инфосистемы Джет».

Специалисты «Инфосистемы Джет» проанализировали данные о работе оборудования за несколько лет и создали сервис, который дает рекомендации по изменению текущего состава работающих насосов. Для этого были разработаны две модели машинного обучения. Первая модель определяет суммарное потребление электроэнергии при различных составах оборудования, а вторая — давление воды при сохранении текущего расхода. Таким образом получилось установить, как меняются эти показатели при включении или выключении каждого из насосов.

Для удобства работы с сервисом был разработан дашборд, на котором непрерывно обновляются текущие показатели работы насосов и всей станции, включая электрическую нагрузку, давление воды, удельные показатели эффективности. Но главное, на этом дашборде отображены рекомендации, которые показывают, как достичь минимального потребления электроэнергии при обеспечении необходимого расхода воды и поддержании давления.

После внедрения сервиса сотрудники ТЭЦ не только получили возможность подбирать наиболее эффективный состав оборудования, но и стали чаще работать с меньшим числом включенных насосов, что позволило значительно снизить удельный расход электроэнергии на производство пара.

«Мы нашли решение, как определить оптимальный состав работающих насосов при производстве пара. По нашим первоначальным скромным оценкам, оно позволяло бы нам экономить несколько миллионов в год. Но внедренный нами сервис превзошел наши ожидания — спустя год оказалось, что с его помощью нам уже удалось сэкономить электроэнергии на сумму 19,6 млн рублей. Кроме того, сотрудникам комбината стало легче управлять насосным оборудованием ТЭЦ, отслеживать его техническое состояние, принимать решения по ремонту и обслуживанию», — рассказал специалист центра машинного обучения «Инфосистемы Джет» Кирилл Минаев.

Сейчас в планах металлургического предприятия тиражировать этот подход для оптимизации работы питательных насосов и в других подразделениях.

Российское ООО «НОВИКОМ» разработало собственную оптическую систему ретрансляции радиосигнала РЕКОМ АНГАРА, которая не уступает зарубежным аналогам и по ряду параметров превосходит их. Система создана по заказу космодрома Восточный.

Связь для сложных условий

РЕКОМ АНГАРА обеспечивает качественную связь на объектах с плохим проникновением радиосигнала от базовых станций, таких как подземные помещения, морские платформы и тоннели метро. В апреле 2024 года, при запуске ракеты-носителя «Ангара-А5», оптическая система ретрансляции, разработанная компанией «НОВИКОМ», в составе подвижной связи TETRA успешно прошла летные испытания, благодаря чему и получила свое название – РЕКОМ АНГАРА.

Отечественная разработка совместима с аналоговыми и цифровыми системами подвижной радиосвязи любого производителя. Принцип работы системы ретрансляции заключается в том, что оптический мастер-узел (ОМУ) подключается коаксиальным высокочастотным кабелем к базовой станции, преобразуя радиосигнал в оптический. Далее сигнал передается по оптике на оптические удаленные репитеры (ОРУ) на расстояние нескольких километров. Периферийные устройства вновь преобразуют оптический сигнал в радиосигнал и транслируют его по всем помещениям, включая подземные этажи, многоэтажные металлические конструкции или тоннели.

«Наша компания выступает идейным вдохновителем и производителем системы РЕКОМ АНГАРА, однако для реализации такого комплексного проекта мы выбрали стратегически сильных партнеров – экспертов в своих областях, занимающихся разработкой и изготовлением комплектующих. Это позволяет нам собрать в одной системе лучшие компоненты и решения. Следуя мировым практикам, где наибольшего успеха достигают проекты, в которых разные компании объединяют свои сильные стороны, мы создаем продукт, способный конкурировать на международном уровне», – рассказывает генеральный директор ООО «НОВИКОМ» Владимир Усиков.

РЕКОМ АНГАРА позволяет подключить до 24 ОРУ к одному ОМУ, тогда как возможности зарубежных систем ретрансляции значительно меньше. Это особенно важно для крупных проектов, поскольку изначально позволяет заложить масштабирование системы. Например, на космодроме Восточный используются четыре ОМУ с возможностью дальнейшего масштабирования, что обеспечило оптимальную комплектацию системы с учетом потребностей как на текущем этапе, так и в будущем. Это позволяет в перспективе сэкономить на приобретении дополнительного оборудования при расширении системы.

Гибкие решения

К особенностям системы РЕКОМ АНГАРА также можно отнести производство изделий как в стоечном, так и в наружном исполнении, что дает возможность выбора в зависимости от условий эксплуатации – такое решение предлагает не каждый производитель.

Стоечное исполнение предназначено для работы в помещениях: система устанавливается в стандартные 19″ стойки с классом защиты IP20 – такой вариант обеспечивает прямой доступ к оборудованию с возможностью оперативного обслуживания. Наружное исполнение, в свою очередь, соответствует классу защиты не хуже IP65 и предназначено для использования в тяжелых условиях эксплуатации.

Система РЕКОМ АНГАРА уже прошла лабораторные испытания, подтвердившие ее способность передавать сигнал TETRA на расстояние до 50 км. Этот показатель значительно превышает возможности зарубежных аналогов, которые поддерживают связь лишь на дистанции до 20 км. Дальность действия особенно важна для сложных объектов, таких как нефтяные или газовые месторождения, где иногда требуется передавать сигнал на многие километры от базовой станции.

Вячеслав Авлияров, технический директор ООО «НОВИКОМ»: «На подобных объектах, расположенных вдали от градообразующих предприятий, часто работают несколько сотрудников из числа дежурного персонала или технические специалисты, приезжающие для обслуживания оборудования или снятия показаний с оборудования. Установка базовых станций для таких нужд крайне дорога и нецелесообразна. В то время как наша разработка позволяет обеспечить надежную связь для таких удаленных объектов».

Сейчас для РЕКОМ АНГАРА разрабатывается специальный унифицированный дуплексер. Он одинаково может применяться как в стоечном, так и в наружном исполнении системы. Другая его важная особенность заключается в том, что он способен работать во всем диапазоне частот от 400 МГц до 500 МГц.

«Ключевым преимуществом разрабатываемых нами дуплексеров является возможность их точной настройки на нужный поддиапазон частот, – объясняет Вячеслав Авлияров. – Допустим, заказчик говорит, что ему нужна частота 410-430 МГц. Мы берем и настраиваем дуплексер, просто изменив параметры с помощью специальных настроечных винтов. Это крайне удобно и позволяет использовать оборудование более эффективно, не создавая новых компонентов для каждой частоты».

Движение вверх

Сейчас внимание компании «НОВИКОМ» сосредоточено на создании радиорепитеров – эти устройства, известные в мире как off-air-репитер (по эфиру), станут важным дополнением к оптической системе и расширят ее возможности.

Оптическая система ретрансляции, в основе своей, является широкополосной с частотной избирательностью во всей рабочей полосе — такое исполнение применяется во всем мире. Это обусловлено минимальными задержками полезного сигнала на передачу, что критически важно для цифровых систем подвижной радиосвязи и заведомо проектируется в местах со «спокойной» электромагнитной обстановкой. Для управления полезным сигналом и отсеивания шумов в оптической системе ретрансляции используются специальные фильтры.

В радиорепитере, кроме полосового исполнения, предусматривается исполнение как с частотной избирательностью по несущей, так и канальной избирательностью по тайм-слотам.

Кроме того, будущие радиорепитеры предполагают наличие функции смещения частоты. Принцип их работы заключается в том, что на входе система принимает одну частоту, а на выходе передает другую.

«Предполагается, что все функции будут реализованы в едином конструкторском исполнении. У радиорепитеров будут электронные переключатели, которые позволят делать его полосовым или цифровым, – делится планами Вячеслав Авлияров. – Завершить разработку мы планируем в течение полугода».

Плюсы отечественного производства

Компания стремится к повышению локализации производства своей системы. Сейчас в России полностью производится программное обеспечение, включая клиентскую и серверную части, изготавливается масса механических комплектующих, а также такие компоненты, как дуплексеры, фильтры, сумматоры, которые изготавливаются для системы под заказ и не уступают при этом импортным аналогам. При этом вся электроника – оптические элементы, микросхемы, транзисторы – поставляется из-за рубежа. Тем не менее через пять лет компания рассчитывает отыграть еще 5-10% в пользу российских производителей.

Безусловно, в том, что в создании системы принимали участие именно российские разработчики, есть большие плюсы.

«Например, мы можем очень оперативно адаптировать программное обеспечение под индивидуальные потребности заказчика, – рассказывает Вячеслав Авлияров. – Практика, которую мы приобрели, например, при запуске системы на космодроме Восточный, показала, насколько эффективно и быстро можно вносить изменения».

Пока РЕКОМ АНГАРА находится в активной стадии разработки, цена системы несколько выше зарубежных аналогов, но создатели подчеркивают, что, если посчитать не только стоимость закупки оборудования, но и стоимость его эксплуатации, дальнейшего масштабирования и отсутствие при этом затрат на дополнительные лицензии, – отечественный продукт окажется сопоставим по цене, если не дешевле.

Компания сознательно отказалась от дополнительных лицензий на различные функции оборудования. Заказчик приобретает оборудование с возможностью перспективного расширения системы без каких-либо трат на покупку новых лицензий.

Что касается аппаратной части, система также имеет преимущество благодаря модульному исполнению. Это позволяет закупать только необходимые компоненты и ЗИП, клиенту не нужно приобретать лишнее, как это часто бывает у зарубежных производителей. Каждый комплект проводов, включая оптические патч-корды, поставляется отдельно – спецификация получается большая, но оно того стоит. Такой подход выработан благодаря опыту работы с крупными компаниями – например, с «Роскосмосом» и «Газпромом», которые предпочитают модульное исполнение, чтобы скомпоновать системы под собственные нужды.

В ближайшее время системе будет присвоен статус телекоммуникационного оборудования российского происхождения (ТОРП), а программное обеспечение РЕКОМ будет включено в классификатор программ для ЭВМ и баз данных Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ.

Владимир Усиков: «Роскосмос» продолжает активное сотрудничество с нами. Мы планируем реализацию нескольких проектов. Кроме того, мы провели испытания, и оборудование РЕКОМ внесено в реестр компании «Татнефть», ведем переговоры и тестирование в нескольких крупных нефтегазовых и энергетических компаниях».

Разработка и развитие РЕКОМ АНГАРА продолжаются, системой уже активно интересуются зарубежные партнеры, но пока «НОВИКОМ» будет осваивать российский рынок.

Развитие больших языковых моделей (LLM) предлагает бизнесу мощные инструменты для автоматизации задач и улучшения пользовательского опыта. Однако обучение и внедрение нейросетей — сложный процесс. Александр Боймель, руководитель команды разработки YandexGPT, рассказывает о вызовах, с которыми сталкивается бизнес при работе с большими моделями ИИ, а также о путях их решения.

Рост популярности генеративного ИИ

Генеративные нейросети начали применять в разных сферах уже в 2017 году, от работы в онлайн-переводчиках до общения в чат-ботах. Однако они требовали много ресурсов и плохо справлялись с задачами. Сегодня большие языковые модели стали умнее благодаря улучшенной архитектуре и расширению данных, на которых обучаются модели.

Прогресс в этой области, который мы увидели в последние несколько лет, стал возможен благодаря двум основным причинам. Во-первых, сильно выросло качество «железа» — стало больше вычислительных мощностей, выросла эффективность графических процессоров (GPU). Во-вторых, важную роль сыграл удачный эксперимент команды OpenAI в обучении моделей ИИ. Если раньше нейросеть решала одну или несколько задач, то создатели ChatGPT намеренно стали обучать модель на сотнях тысяч разных заданий — ИИ стал более гибким и способным решать множество задач одновременно. Модель также научилась переносить свои навыки с одной задачи на другие, близкие по смыслу.

Результаты такой работы вызвали широкий интерес, поэтому другие разработчики нейросетей стали работать в том же направлении. Это привело к созданию мощных и универсальных генеративных моделей по всему миру.

Трудности в работе с большими нейросетями

Компании могут выбирать между созданием собственных моделей и использованием сторонних разработок, которые они дообучают и адаптируют под свои нужды. Однако оба эти формата сопряжены с определенными сложностями.

Большинство компаний предпочитают использовать готовые решения, такие как покупка API или open-source-модели, поскольку создание собственной модели требует значительных финансовых и временных затрат. Только крупнейшие технологические компании и стартапы с миллиардными инвестициями создают свои модели с нуля, чтобы в первую очередь зарабатывать на них.

Вычислительные мощности и инфраструктура

Обучение нейросетей, особенно с нуля — дорогой и технически сложный процесс, требующий значительных вычислительных ресурсов и времени. И создание необходимой инфраструктуры для этого является отдельной задачей. Для обучения современных моделей требуется тысячи, десятки тысяч графических процессоров (GPU), которые сейчас в дефиците и стоят очень дорого.

Само обучение может занимать месяцы или даже годы в зависимости от доступных ресурсов и размера модели. При этом саму инфраструктуру важно использовать грамотно — необходимо оптимизировать ее так, чтобы одни GPU не простаивали, пока работают другие. Также важно проводить вычисления оптимально, учитывая особенностей архитектуры GPU для максимальной производительности. Такая работа включает не только расходы на оборудование, но и затраты на его обслуживание, охлаждение и потребление электроэнергии. Если настроить этот процесс эффективно, компания может существенно сэкономить за счет ускорения обучения.

Специалисты

Работа с нейросетями требует участия специалистов из разных областей. Например, у нас в команде есть AI-тренеры, которые разрабатывают эталоны для обучения моделей и оценивают их ответы. AI-тренер — одно из важных звеньев в обучении нейросети. Такие специалисты показывают ей примеры хороших ответов и учат ее выполнять задания, для которых ещё нет готовых решений. Это помогает нейросетям становиться умнее и точнее.

При этом с кадрами в индустрии есть сложность. С одной стороны, нужны специалисты с опытом, которые смогут быстро решать задачи, ведь любая ошибка или простой оборудования дорого обходится компании. С другой стороны, в таких условиях сложно растить новых сотрудников: для обучения им как раз нужно самим проводить эксперименты, получать практический опыт (и да, иногда делать ошибки). Получается замкнутый круг.

Доступ к качественным датасетам

Количество и качество данных играют ключевую роль при обучении ИИ: чем больше и точнее обучающий датасет, тем лучше результаты работы.

Благодаря интернету доступ к большим объемам информации есть у многих компаний, и для множества задач этого достаточно. Однако в некоторых сферах нужны специфичные типы данных. В этом случае бизнес может создать так называемые синтетические данные — искусственно созданные данные для моделирования реальных условий. Это отдельная задача, которая иногда также может решаться с помощью нейросетей. Например, улучшение качества переводчика может быть достигнуто путем дообучения его на текстах, созданных генеративными моделями. С помощью множества эталонных примеров переводчик будет лучше понимать связи внутри предложений и контекст на уровне всего текста.

Оценка качества и контроль

Оценка работы модели — отдельная сложность. Нейросеть постоянно генерирует ответы, и только небольшую часть их характеристик можно оценить автоматическими методами. Чтобы точно понимать, насколько хорошо ИИ справляется с той или иной задачей, его работу должны проверять люди (они называются AI-тренерами). Это требует не только времени и финансов — важно грамотно составить техзадание, по которому будет производиться контроль качества.

Что может помочь

Оптимизация процесса обучения

Современные нейросети настолько велики, что их обучение происходит не на одном компьютере, а на огромных кластерах, состоящих из тысяч GPU. Эти кластеры представляют собой множество процессоров, которые работают совместно. В таких системах процессоры активно коммуницируют между собой, что позволяет эффективно обучать сложные модели.

Сейчас для обеспечения слаженной работы всех элементов кластера и синхронизации процессов обучения разрабатываются специальные программные библиотеки.

Например, за счет оптимизации кода можно эффективнее использовать графическую память на разных этапах обучения: pre-training (предварительное), supervised fine-tuning (с учителем), alignment (выравнивание модели). Это ускоряет процесс обучения нейросети и за счет этого позволяет существенно сэкономить ресурсы.

Технологические улучшения

Новое поколение видеокарт становится эффективнее и быстрее с каждым годом — это постепенно сокращает затраты на электроэнергию при работе с ними. Существует физическое ограничение количества карт, которые можно установить в один кластер, поэтому улучшение каждого отдельного устройства влияет на эффективность процесса в целом. При этом можно заменить сетевые устройства кластера для подключения большего количества карт, но это потребует и доработки алгоритмов обучения.

Автоматизация оценки

Проблемы с аналитикой вокруг оценки результатов и написанием качественных ответов актуальны для всех, кто работает с языковыми моделями. Несмотря на сложности, эту сферу постепенно также можно автоматизировать. Например, использовать одну модель ИИ для оценки качества сгенерированного ответа другой нейросети. Такие инструменты помогают улучшить качество работы моделей и сократить время на ручную оценку. Хотя этот метод работает для узких задач, он имеет ограничения.

Во-первых, существует риск смещения модели в пользу собственных ответов, что может привести к необъективной оценке. Во-вторых, модели ИИ могут генерировать очень правдоподобные ответы, и неосведомленному или невнимательному человеку сложно заметить ошибку или неточность в их выводах.

Что стоит учитывать бизнесу

Чтобы эффективно использовать нейросети в бизнесе, важно сначала оценить собственные потребности и ресурсы. Начать стоит с изучения внешних решений и партнерств. Для большинства компаний будет разумнее и выгоднее использовать уже существующие API или open-source-модели, нежели разрабатывать продукты с нуля.

При использовании open-source-моделей необходимо учитывать:

Лицензия — убедитесь, что выбранная модель имеет лицензию, позволяющую коммерческое использование. Не все открытые модели позволяют это делать, и нарушение правил может привести к юридическим последствиям.

Ресурсы на инференс (применение) модели — это включает не только вычислительные мощности, но и необходимость в квалифицированных специалистах для настройки и оптимизации модели под ваши конкретные задачи.

Важно учитывать не только размер бизнеса, но и наличие технической экспертизы и значительных ресурсов (в том числе финансовых). К самостоятельной разработке стоит приступать, если:

1. Есть амбиции на рост как технической компании — вы планируете стать лидером в разработке технологий и готовы инвестировать в долгосрочные проекты.

2. Есть значительный бюджет — достаточно средств для инвестиций в разработку и поддержку собственного решения на протяжении долгого времени.

3. Доступные решения не подходят — существующие API и open source-модели не соответствуют текущим требованиям или не обеспечивают необходимого качества для вашей конкретной задачи.

Восемь лет назад американцы выбирали 45-го президента. Когда россияне обсуждали между собой, что они об этом думают, то чаще всего отвечали друг другу, что если выберут Хиллари Клинтон, то ничего не изменится, а если выберут Дональда Трампа, то «мы не знаем, что изменится». На этой неделе американцы выбирали 47-го президента, а ответ все тот же.

Перед новым старым президентом стоит очень много задач, которые ему нужно решить, которые он обещал решить. Тут и инфляция, и жилищный кризис, и миграционный кризис, и военные кризисы по всему миру, в общем, работы у нового президента много.

Во время предвыборной кампании Дональд Трамп неоднократно говорил, что закончит конфликт на Украине за 24 часа. Закончить его за сутки, прямо скажем, что-то из жанра научной фантастики. Но давайте предположим, что в 47-м американском президенте дремлет талант дипломата-переговорщика, который не уступает дарованиям и навыкам Клеменса фон Меттерниха, Шарля Мориса де Талейрана, Александра Горчакова, и через семь дней после инаугурации (то есть где-то 27-28 января 2025 года) боевые действия закончатся, и в Европе снова воцарится мир и… мировой ИТ-бизнес окажется в весьма интересном положении.

https://www.comnews.ru/content/234953/2024-08-29/2024-w35/1008/2023-g-rossiyskiy-it-rynok-vyros-15

Новый старый рынок

В минувшем 2023 году российский ИТ-рынок вырос до 1,3 трлн рублей. Это $132 млрд. Заявить, что это огромные деньги — значит сказать, что дуб — дерево, роза — цветок, а Россия — наше отечество. Если бы у меня было $132 млрд, я бы мог раздать по $1 млрд каждому коллеге, и вот они уже миллиардеры, а я — все еще мультимиллиардер. Иными словами, российский ИТ-рынок огромен и стоит того, чтобы за него побороться. Но есть несколько важных нюансов.

Российский рынок для многих западных ИТ- и телеком-компаний не новый. Они успешно сотрудничали с российскими партнерами на протяжении долгих лет, а некоторые даже десятилетий. Их помнят и, как бы это странно ни звучало, им помнят. Отечественные компании не забыли, как многие из западных партнеров уходили в 2022 году, и тогда быстро появилось несколько сценариев выхода.

Одни западные компании продавали российские активы местному менеджменту или инвестиционным компаниям из третьих стран. Так поступили, например, французский производитель оборудования для электросетей Schneider Electric, финская компания Wartsila: они продали представительства и бизнесы их руководству. При этом были это реальные сделки или что-то похожее на сделку автопроизводителя Mazda с менеджментом, который продал активы за символический один евро, мы не знаем. Никому не известно, у какого количества компаний лежит в специальном несгораемом сейфе расписка, по которой их руководство вернет все активы западным компаниям, когда последние вернутся, или у скольких ушедших есть опцион на выкуп бизнеса обратно.

Другие компании уходили громко хлопнув дверью, как, например, производитель базовых станций Nokia. Или как появившиеся в России Miro и ABBYY ушли и теперь усиленно вымарывают из истории компании любые упоминания о происхождении. А некоторые действительно уникальные случаи (как, например, раздел «Яндекса») сопровождались очень долгим процессом взаимовыкупов и обменов.

https://www.comnews.ru/content/235533/2024-10-03/2024-w40/1008/abbyy-uv…

А кто-то ушел, оставив дверь приоткрытой. Так, например, другой производитель базовых станций — Ericsson, уходя, оставил партнерам целую кипу ключей активаций и установил бессрочные лицензии. И без того, и без другого работа аппаратуры невозможна. Я уверен, что это не уникальный случай и многие ушедшие позаботились о партнерах, с которыми плодотворно и к взаимной выгоде сотрудничали долгие годы, оставив о себе добрые впечатления и что-то «на память».

И вот, возвращаясь в начало повествования, военный конфликт заканчивается, проходит два-три месяца, и все западные ИТ- и телеком-гиганты начинают возвращаться в РФ и предлагать услуги рынку. Но за последние два года рынок здесь заметно изменился.

С точки зрения западных компаний, в России фактически действует протекционистская политика, обязывающая самые большие компании (многие из которых в прошлом клиенты западных гигантов) переходить на отечественные ИТ-решения и железо.

За два года появились российские компании, разрабатывающие аналоги мировых сервисов. Да, не везде все получается хорошо (одна история разработки систем управления ресурсами чего стоит), однако летнюю «проблему» с обновлением ПО Windows, из-за которой по всему миру не работали аэропорты, больницы, магазины и т.д., в России заметили не все. Я с легкостью могу представить себе разговор между западным разработчиком, который предлагает облако, СУР, СУБД или что-то еще российскому клиенту, а тот отвечает что-то вроде: «Смотрите, ваше решение, конечно замечательное и со всех сторон, кроме разве что цены, лучше, чем отечественный аналог, но можете ли вы гарантировать нам, что если что-то снова случится, вы не уйдете и не «кинете» нас?»

Но на стороне западных гигантов будет огромный и очень мощный бренд, чью силу не стоит недооценивать. Вспомните хотя бы, сколько людей пользуются IPhone, потому что это маркер и показатель статуса и успеха, несмотря на то что телефоны на Android, по большому счету, ничем не уступают продукции Apple, а кое в чем даже превосходят. Я пользовался айфоном два года и шесть раз носил его в ремонт менять стекло, сейчас я второй год пользуюсь смартфоном одного азиатского гиганта, и за два года менял стекло лишь один раз, хотя падает он плюс-минус так же часто).

А пока у нас есть американская компания Oracle, которая на прошлой неделе сообщила, что готова оплатить долг российской «дочки» перед кредиторами за 60% от номинала. В 2023 году арбитражный суд признал АО «Оракл компьютерное оборудование» банкротом с общей суммой долга в 1,4 млрд рублей. 60% от 1,4 млрд рублей — это 840 млн рублей, или $8,5 млн. Сумма для компании с общей капитализацией в $542 млрд небольшая, но тут важен прецедент. Это решение Oracle можно расценивать как договорную позицию, с помощью которой они говорят: «Мы честные бизнесмены, мы готовы договариваться. 60% — это лучше, чем ничего, и мы готовы ее заплатить прямо сейчас». Почему они озвучили прямо сейчас? Возможно, потому что Oracle рассматривает варианты возвращения на российский рынок и не хочет в будущем столкнуться с судебными тяжбами, долгами и другими проблемами с кредиторами, которые как-то могут сказаться на бизнесе.

Но все это может быть совершенно неважно, ведь новый старый американский президент дал много обещаний, и перед ним стоит много задач. Совершенно непонятно, с какой он начнет, и мы так и не знаем, чего ожидать.

Selectel планирует разместить новый выпуск облигаций объемом 3 млрд рублей для целей финансирования инвестиционной программы.

Тип купона — переменный и определяется исходя из ключевой ставки Банка России плюс премия не выше 400 базисных пунктов. Срок обращения — 2,5 года с ежемесячной выплатой купона. Сбор заявок планируется провести в конце ноября.

Организатором и агентом по размещению выступает «Газпромбанк». Принять участие в размещении можно будет через большинство ведущих брокеров.

«Мы продолжаем расширять число компаний-клиентов и развиваем портфель высокотехнологичных сервисов на фоне продолжения цифровизации и роста интереса бизнеса к аутсорсингу IT-инфраструктуры, — отметил генеральный директор Selectel Олег Любимов. — В 2024 году мы растем запланированными темпами — по итогам 9 месяцев выручка компании от направления облачных инфраструктурных сервисов увеличилась на 30% год к году. При этом рентабельность остается на высоком уровне, а долговая нагрузка — комфортной. Мы инвестируем в поддержание таких темпов роста и в будущем, а также изучаем потенциальные дополнительные возможности развития».

11 ноября 2024 года рейтинговое агентство «Эксперт РА» подтвердило рейтинг кредитоспособности Selectel на уровне ruAA- со стабильным прогнозом. Компания также имеет рейтинг от агентства «АКРА» на уровне А+ (RU) с позитивным прогнозом. На текущий момент в обращении находятся три облигационных выпуска Selectel суммарно на 10 млрд рублей с погашением в 2025 (RU000A105FS4) и 2026 (RU000A1089J4 и RU000A106R95) годах.

В ближайшее время Selectel планирует провести онлайн-презентацию для инвесторов на площадке Московской биржи в рамках подготовки к размещению облигаций.

Финансовые показатели Selectel

За 9 месяцев 2024 года выручка Selectel от продажи облачных инфраструктурных сервисов выросла на 30% к прошлому году до 8,2 млрд рублей, что соответствует прогнозам по росту рынка IaaS). Общая выручка компании по итогам 9 месяцев 2024 года составила 9,5 млрд рублей, что на 27% выше, чем за 9 месяцев 2023 года.

Показатель скорректированной EBITDA вырос на 25% до 5,4 млрд рублей, а рентабельность по скорр. EBITDA осталась на высоком уровне в 57%.

Чистая прибыль Selectel увеличилась на 16% до 2,7 млрд рублей вслед за ростом выручки. Рентабельность по чистой прибыли составила 28%.

Показатель «чистый долг/скорр. EBITDA LTM» составил 1,5х на 30 сентября 2024 года по сравнению с 1,4х на конец 2023 года.

ИИ-стартап Tomoru запускает HR Tech сервис на замену job бордам Tomoru.Team — платформу для найма с предсказательной системой и ИИ, которая ускоряет рекрутинг в семь раз и делает его в три раза дешевле. Сервис уже подключили свыше 200 работодателей, среди которых T2, T Банк, Точка Банк, Skyeng и другие.

Tomoru.Team работает в среде Telegram Apps и представляет собой гибрид работного сервиса, Netflix со стороны предсказательной системы и Tinder как формата взаимодействия. Ключевым действием является мэтч — взаимный лайк работодателя и сотрудника, после которого назначается собеседование. Система обучается на данных и показывает предложения (вакансии для соискателей, резюме для работодателей) по принципу look-a-like.

«Рынок найма сегодня болеет, он ультра неэффективен, и корень проблемы мы видим в устаревших рекрутинговых подходах с помощью job бордов. Между работодателями и соискателями происходит взаимный спам, найм — это почти всегда компромисс, потому что компании вынуждены делать офферы не идеальным кандидатам, а лучшим из тех, до кого смогли дотянуться. В результате получаем недовольных работников на местах и текучку кадров. В этом году 34% работников собирались сменить компанию. Мы делаем революцию в подходах, система предварительно анализирует опыт и контекст работы компании и кандидата, личностные предпочтения, у нас в пять раз больше параметров, чем можно найти на обычном работном сайте. Это позволяет показывать рекрутерам только тех, кто изначально предрасположен к конкретной работе», — говорит Денис Балюра, основатель Tomoru.Team.

MVP сервиса запустили в начале марта. Tomoru.Team появился как результат эволюции внутренней рекрутинговой системы: в головной компании построили автоматизированный найм, в прошлом году он позволил обработать 110 тыс. откликов на вакансии по 50 параметрам силами всего двух рекрутеров. Ранняя версия уже показала эффективность до 12 раз выше, чем при использовании стандартных job-бордов. В среднем по платформе, чтобы нанять одного профессионала, рекрутеру нужно изучить всего 20 кандидатов, с пятью из которых случится взаимный метч и состоится собеседование. Самый быстрый найм с момента регистрации специалиста составил всего один час до собеседования, после которого был сделан оффер. На данный момент в рамках закрытого тестового периода сервисом пользуются 5 тыс. профессионалов.

«Мы предлагаем новый подход к найму, не как к выжигающей и рутинной работе, а скорее как к lifestyle взаимодействию. Рекрутеры могут знакомиться с соискателями по пути на работу и между собеседованиями, а поиск компании для специалиста превращается в дофаминовое мероприятие. Мы полагаем, что наш сервис в скором времени изменит расстановку сил на сложившемся рынке IT-решений для найма», — говорит Ксения Курбатова, коммерческий директор Tomoru.Team.

Одной из фишек платформы является видеорезюме, использование которого повышает конверсию в найм в 18 раз. «Благодаря соцсетям мы привыкли скролить, а эта система похожа на Tinder, новый подход сразу привлек. Была удивлена, что каждый показанный кандидат поразил, хотелось лайкать его в ответ, брать в работу и продолжать знакомиться, а так бывает не всегда. Обычно на этапе первичного отбора мы очень многим отказываем. Круто, что есть система с видеоинтервью. Это важный источник информации, чтобы оценить софт скиллы, как кандидат говорит, какое настроение у него в процессе, как он проявляется. Часто одного видео хватает, чтобы принять решение. Граница поиска стирается: можно рассматривать кандидатов в такси, просто полистать в телефоне где угодно, это очень удобно», — говорит Елизавета Ефимова, служба персонала Точка Банка.

Как и головная компания, команда Tomoru.Team нацелена на кратный рост и быстрый выход на международные рынки (разговорные роботы Tomoru сегодня работают в 29 странах). Уже к концу года запланирована локализация сервиса на английский, испанский, французский, португальский языки, а также суахили.

Премьера Tomoru.Team пройдет 19 ноября в Москве, в кинотеатре «Октябрь». Хедлайнерами вечера выступят Людмила Сарычева, соавтор бестселлера «Пиши, сокращай», книги «Новые правила деловой переписки», главред журнала о людях и роботах Tomoru Zine, Дмитрий Ледовских, эксперт по практическому применению нейросетей в бизнесе, а также Галина Лебедова, Яндекс.Практикум и Вячеслав Шульга, сервис речевой аналитики Imot.io. В числе гостей — лидеры мнений, такие как Ринат Алиев, сооснователь платформы для дистанционного обучения детей в зарубежных школах Educate Online, Никита Бугров, экс-директор по инновация Headhunter, Евгений Вольнов, руководитель hh ventures.

По состоянию на 14:00 15 ноября Яндекс не отмечает изменений в работе видеохостингов в своем Поиске по видео. Пользователи сталкиваются с замедлением при загрузке видео так же, как и в последние месяцы. Динамика просмотра видео с российских видеохостингов пока остается на своем обычном уровне. При этом в последние сутки пользователи на 10% чаще сталкиваются с замедленной загрузкой видео, что может быть связано с наплывом желающих самостоятельно проверить работу хостингов.

Всего в Поиске Яндекса по видео проиндексировано более 6 млрд роликов со всего интернета. Под запросы пользователей Яндекс автоматически выбирает для просмотра в поиске источники без проблем с загрузкой. Также в Поиске по видео и в Яндекс Браузере работает детектор медленной загрузки видео, определяющий ролики, загрузка которых длится дольше обычного. В этих случаях пользователь получит совет посмотреть такой же ролик на других площадках. Кроме того, пользователь может самостоятельно исключить площадку с медленной загрузкой видео из поисковой выдачи при помощи фильтра.

Российская ИТ-компания «Медоблако», специализирующаяся на разработке решений для розничных федеральных компаний в сфере кросс-продаж, объявляет о ребрендинге, смене имени и позиционирования. На данный момент ООО «Медоблако» переименовано в ООО «КРОССХАБ» и работает под брендом CROSSHUB. По итогам ребрендинга компания планирует вырасти в прибыли на 30% за счет новых направлений.

К настоящему времени завершены юридические процедуры, связанные с переименованием, а также готов брендбук с новым логотипом и дизайном. Общий процесс ребрендинга обойдется в более чем 80 млн руб. и будет полностью реализован до конца 2024 года.

Ребрендинг преследует две цели: во-первых, привести в соответствие название компании и ее нынешнюю деятельность, а во-вторых, подчеркнуть актуальное направление бизнеса — комплексную разработку решений для кросс-продаж партнеров. По сути, CROSSHUB развивает новую нишу на рынке — ServiceTech, по аналогии с FinTech, EdTech, FoodTech и т. п. Компания фокусируется на бизнес-модели B2B2C, в рамках которой клиенты, покупая продукт партнера, дополнительно получают доступ к программам CROSSHUB.

CROSSHUB (на тот момент «Медоблако») начал свой путь как стартап в 2013 году, предлагая медицинские программы в дополнение к банковским и страховым программам. Сейчас сервисы и услуги компании также доступны покупателям из других отраслей: авто, маркетплейсы, телеком, ретейл, туризм. Клиенты таких федеральных компаний, как Т-Банк, Альфа-Банк, ОТП Банк, Уральский банк реконструкции и развития, Локо-Банк, Ак Барс Банк, СОГАЗ, СберСтрахование Жизни, АльфаСтрахование-Жизнь, Росгосстрах Жизнь, Ак Барс Страхование, Альфа-Капитал, РОСБАНК Авто, Рольф, МТС, пользуются продуктами CROSSHUB. На данный момент портфель включает более чем 100 lifestyle-сервисов, охватывающих различные сферы жизни: здоровье, семья, дом и авто, питомцы.

С 2022 года компания является резидентом инновационного центра Сколково, а в 2023 году получила статус аккредитованной IT-компании. Главным IT-активом CROSSHUB является мультисервисная платформа «Кроссхаб», которая формирует пакеты услуг к продуктам банковского и других секторов и круглосуточно обеспечивает взаимодействие между клиентами, партнерами и провайдерами услуг. Платформа предоставляет покупателям доступ к разнообразным сервисам, например, по контролю параметров здоровья, ведению медицинской карты, генетическому обследованию по смертельно опасным заболеваниям, геймифицированной экономии коммунальных услуг, уходу за автомобилем, оказанию бытовых, ветеринарных услуг и т. д. С октября этого года платформа включена в реестр российского ПО Минцифры.

Еще один важный компонент бизнес-модели CROSSHUB — обучение партнеров инструментам по развитию кросс-продаж. Так, отдельная команда делится экспертизой, какой пакет услуг CROSSHUB лучше подойдет продукту партнера, какой канал продаж для него использовать, а также как заинтересовать клиента приобрести ту или иную программу. Эксперты проводят тренинги под задачи конкретного партнера и его продукта, обучают сотрудников партнера в офлайн- и онлайн-режиме, а также организуют регулярные круглые столы по обсуждению текущих вопросов и спорных ситуаций. Более того, команда CROSSHUB поддерживает сотрудников в течение всего периода партнерства.

«Сейчас компания обслуживает 2,3 млн клиентов, более того, к концу 2024 года мы планируем перешагнуть оборот в 1 млрд руб. Мы сильно выросли благодаря постоянному следованию нашей главной ценности — созданию wow-эффекта во всех аспектах работы компании: начиная с того, как мы кастомно разрабатываем продукты под задачи каждого партнера, заканчивая тем, как обслуживаем его клиентов. По результатам ребрендинга мы намерены вырасти в прибыли на 30% за счет новых направлений. Такой темп компания собирается держать на протяжении ближайших трех лет», — прокомментировала Анна Пчелинцева (Вдовина), CEO компании CROSSHUB.

Последние два года CROSSHUB масштабируется и осваивается на территории стран СНГ, в частности, на рынке Казахстана. На данный момент на развитие бизнеса выделено около 15% ресурсов. Основная цель — вместе с крупными розничными компаниями предложить их клиентам доступ к сервисам и услугам, которые будут учитывать их культурные особенности. Сейчас CROSSHUB сотрудничает с ведущим ретейлером бытовой электроники Technodom, а к концу 2025 года компания планирует реализовать взаимовыгодные партнерства с крупнейшими банками, страховыми организациями и автодилерами Казахстана.

С 21 по 23 ноября 2024 года НАТ организует в Москве фестиваль социально значимых телепрограмм и телефильмов «Герой нашего времени».

В рамках фестиваля проходит творческий конкурс «Современник на экране», победители которого будут награждены Премией имени Эдуарда Сагалаева. Конкурсные проекты оцениваются в 8 номинациях: «Лучшая ежедневная/еженедельная информационно-аналитическая программа», «Лучший интервьюер», «Лучшая развлекательная программа», «Лучшая утренняя программа», «Лучшая программа для детей», «Лучший документальный фильм», «Лучшая спортивная программа/трансляция», «PRO Добро — Лучшая социальная акция телеканала». Всего поступило 285 заявок. Жюри определит лучшие работы в каждой номинации отдельно среди федеральных и региональных телеканалов.

В состав жюри вошли: Леонид Млечин (председатель жюри), ведущий, политический обозреватель телеканала «Общественное телевидение России» (ОТР); Оксана Барковская, генеральный продюсер компании «Формат ТВ»; Дмитрий Борисов, ведущий, генеральный продюсер телекомпании «Первый канал. Всемирная сеть»; Ирина Дороган, генеральный продюсер телекомпании «Ред Медиа»; Елена Макарова, заместитель генерального директора НАТ; Александр Малькевич, депутат Законодательного Собрания Санкт-Петербурга VII созыва; Рифат Сабитов, заместитель генерального директора — руководитель Регионального департамента ВГТРК; Станислав Сидоров, директор департамента телевизионного производства телекомпании НТВ; Дмитрий Щугорев, главный редактор телеканала «Москва 24».

Для участников мероприятия запланированы встречи с экспертами ТВ, открытые разборы конкурсных работ с членами жюри, круглый стол по развитию регионального телевидения для директоров каналов, экскурсии на московские телеканалы. Мастер-классы проведут: Наталья Ломыкина, старший преподаватель факультета журналистики МГУ им. Ломоносова, к.ф.н., литературный обозреватель «Forbes»; Анна Ковтунова, руководитель службы образовательных программ RT, медиатренер; Оксана Барковская, генеральный продюсер компании «Формат ТВ»; Станислав Сидоров, директор департамента телевизионного производства телекомпании НТВ; Дмитрий Щугорев, главный редактор телеканала «Москва 24».

Торжественная церемония награждения победителей состоится 23 ноября в Театре «У Никитских ворот». Организатор — НАТ при финансовой поддержке Минцифры России. Проект реализуется при поддержке Президентского фонда культурных инициатив. Партнер – «Синтерра Медиа». Подробности – на официальной странице Премии на сайте НАТ и в соцсети VK.