Агентство экономического развития

🏗 Стройка упирается не в технологии, а в разрозненность

На треке «Инфраструктурное строительство» обсудили разрозненность цифровых решений, отсутствие единой среды данных, применение ИИ в проектировании и управлении стройкой, видеоаналитику на площадках, а также новые технологии диагностики объектов без остановки эксплуатации.

Елена Звонарева, АНО «Агентство стратегических преобразований»

«В отрасли много разрозненных решений, отсутствует единая карта процессов. У нас не укомплектованы смыслы. Без ответа на эти вопросы цифровая трансформация строительства останется набором локальных оптимизаций»

Елена Сенкевич, НАИКС

«Главные цели стройки — сокращение трудовых ресурсов, финансовых издержек и времени строительства. Однако ключевая проблема — отсутствие единой повсеместной системы. Только в такой среде возможен переход от разрозненных инструментов к реальной оптимизации»

Светлана Опрышко, Всеостройке.рф

«Цифровая зрелость отрасли остается одной из самых низких среди всех отраслей. До 96% информации, создаваемой в проектах, остается разрозненной и не участвует в управлении. Экономический потенциал от тотального внедрения ИИ в строительстве оценивается в дополнительный 1 трлн рублей к 2028 году»

Дмитрий Гвозданный, ГК Догма

«Начинать цифровизацию нужно не с покупки продуктов, а с людей и процессов. Главная проблема — отсутствие единого сквозного процесса и разрозненность данных. Искусственный интеллект в компании рассматривается как помощник, а не замена человека»

Никита Чистиков, Фалькон Тех

«Система использует нейросети для видеоаналитики и предиктивной аналитики. Заказчик получает интерактивные дашборды и отчёты с прогнозом отставания от графика. Система дешевле, чем выполнение той же работы людьми круглосуточно»

Олег Погожев, ДомЭксперт

«С помощью микросейсмических датчиков снимаются данные, а затем ПО выдает точную информацию о состоянии объекта — без бурения, остановки работы или обесточивания. Технология позволяет оценить состояние фундаментов, грунтов, свай, диагностировать плотины, мосты, цеха заводов и линии электропередач»

🛒 Ритейл ищет новую формулу эффективности

Ритейл сегодня меняется под давлением экономики, маркетплейсов и новых потребительских привычек. На треке «Ритейл» в рамках #nfoSpace обсуждали баланс онлайна и офлайна, unit-экономику, ИИ в продажах, работу с данными и новые форматы магазинов.

Борис Агатов, модератор, независимый эксперт

«Сеть “Остин” закрыла 62 точки и уволила 5000 человек, “Глория Джинс” планирует закрыть 150 магазинов, открытие магазинов у дома сократилось в 6 раз. Главный вопрос: не столкнулись ли традиционные форматы ритейла с пределом эффективности, и какие технологии могут перевернуть рынок?»

Сергей Сергеев, LENTA TECH

«Когда-то говорили о том, что классическая розница вообще умрёт. Давайте посмотрим на долю роста онлайна за границей — происходит баланс между онлайном и офлайном, людям всё равно нужно ходить в магазины»

Василий Федосеев, МагнитМаркет

«Продуктовая розница будет превращаться в локальные центры притяжения. Условный Магнит может превратиться в объект, где будет примерочная маркетплейса, зона для еды, детская комната — локальный центр притяжения, особенно в малых городах»

Артем Нечитайло, СПОРТМАСТЕР

«Магазины должны быть симбиозом многих сервисов, которые закрывают бытовые потребности внутри твоего маленького мира. Сейчас компании начинают трезво оценивать, сколько стоят “вау-сервисы”, и отказываются от 20–30% таких проектов, если они не приносят реальной прибыли»

Иван Будник, М.Видео

«За четыре месяца удалось достичь плюс 35% прироста на маркетплейсе за счёт оптимизации карточек товаров с помощью ИИ. Нужно наводить порядок в данных. Искусственный интеллект — это когнитивный экзоскелет: он делает лучше и быстрее то, что уже есть»

Дмитрий Чертов, АСКОНА

«Основной экономический эффект пока дает классический машинный лининг — прогнозирование спроса, рекомендательные системы, динамическое ценообразование. Генеративный ИИ применяется для операционной эффективности внутренних подразделений»

🏭Промышленность на пороге нового цикла

На ежегодном треке «Промышленность» форума InfoSpace-2026 говорили о роботизации, цифровых платформах, ИИ в производстве, дефиците кадров, инвестициях и новых моделях управления промышленными активами.

Валентин Макаров, РУССОФТ

«Нужны люди, которые умеют применять ИИ, ставить правильные задачи, даже не будучи глубокими программистами. Работайте с айтишниками, которые применяют ИИ. Это повысит производительность здесь и даст новое качество за границей»

Татьяна Абанова, УК «РусКапитал»

«При внедрении ИИ и цифровых двойников балансовая стоимость активов растет, что влияет на финансовую устойчивость предприятия. ЗПИФ позволяет вносить в фонд не только деньги, но и имущественный комплекс — оборудование, программное обеспечение, объекты недвижимости»

Кирилл Каем, ГК «Ренова» / Сколтех

«Следующий шаг — интеграция ИИ в MES-системы. ИИ здесь — не волшебная таблетка, а упрощённый интерфейс между человеком и тысячами датчиков. Он позволяет формулировать сценарии нормальным человеческим языком, а не через пульт с мигающими лампочками»

Эдуард Шантаев, ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии»

«Цифровые (автономные) заводы — один из ориентиров, позволяющий конкурировать с промышленными гигантами. Нужно не бояться инвестировать в собственное производство, начиная с понятных категорий — ИИ и базовая робототехника. Иначе через 10–15 лет Россия окажется на обочине мировой конкурентоспособности»

Андрей Казаков, ИТ-Экспертиза

«Задача ИИ — связать данные между собой, выявить причинно-следственные связи, предсказать поведение системы в будущем и предотвратить аварию без влияния на производство. Результаты: время решения инцидента сокращается примерно на 60%»

Леонид Картешков, УФА НГК ГРУПП

«При запуске производства мы столкнулись с дефицитом персонала, зависимостью от человеческого фактора и текучкой кадров. Выход — максимальное внедрение роботов в алгоритмические процессы. Это требует больших вложений, но дает экономию на фонде оплаты труда и более четкое прогнозирование».

Александр Фетисов, Сколково

«Сейчас бум среди решений на базе компьютерного зрения — колоссальный прирост стартапов с этой технологией. Второе по востребованности — моделирование, анализ и прогнозирование технологических процессов производства»