Первый индустриальный пилот лаборатории
Внедряем нейросети в реальный сектор экономики. Запускаем первый масштабный кейс автоматизации и анализа данных вместе с «ЮгДонСтроем».
Откуда начинается пилот
Digital R&D Lab «Бизнес‑Класс» и ИТ‑Куб Новочеркасска создали ИИ-лабораторию для прикладных задач. ЮгДонСтрой стал её первым индустриальным партнёром: первый пилот посвящён автоматизации внутренних процессов и архитектуре данных предприятия.
«Бизнес‑Класс» начинался как компактное брендинговое агентство. Но работа с крупным B2B и развитие ИИ быстро вывели нас за пределы логотипов, брендбуков и сайтов. Мы стали проектировать смысловую, визуальную и цифровую архитектуру — сложные системы и сценарии доверия для производственных компаний, где ошибка в логике стоит дороже ошибки в дизайне.
На первый план вышел наш технологический контур — Digital R&D Lab. Долгое время он оставался внутренней лабораторией: мы тестировали ИИ-инструменты, поисковую архитектуру нового поколения и B2B-прототипы на собственных мощностях. Не чтобы удивлять, а чтобы не приносить клиенту гипотезу без доказательства. Так мы росли из бутиковой студии в инженерную команду.
Объединив экспертизу «Бизнес‑Класса» с базой разработки ИТ‑Куба Новочеркасска, мы запустили лабораторию ИИ, готовую к прикладным задачам. ЮгДонСтрой с первого дня доверил нам работу над автоматизацией внутренних процессов и архитектурой данных первого пилота. Для нас это переход от внутренних исследований к ответственности за решение реальной задачи предприятия.
«Это огромный шаг для агентства — и для меня личный вызов. Доказать, что наш интеллект работает в реальном секторе. Не на демо, не на презентации — а в живых процессах предприятия, без сбоев и оговорок».
ИТ‑Куб / Образовательный партнёр
ИТ‑Куб Новочеркасска отвечает за образовательную работу в лаборатории. Участники учатся ставить задачу, создавать прототип, проверять результат и объяснять своё решение. Партнёрство с Digital R&D Lab «Бизнес‑Класс» связывает этот путь с вычислительной инфраструктурой и задачами предприятия.
В ИТ‑Кубе учат программированию, робототехнике, 3D-моделированию и работе с нейросетями. Главное — довести идею до проекта, который можно показать и защитить: решить задачу, проверить результат и ответить на вопросы.
Технологии меняются, а задача остаётся прежней: научить ребёнка мыслить, искать решения и не бояться сложного. Участникам важно видеть весь путь — как ставится задача, запускается модель, работает вычислительный узел и где проходят границы применимости результата.
«Бизнес‑Класс» предоставляет локальную вычислительную инфраструктуру, на которой агентство решало собственные R&D-задачи. Участие ЮгДонСтроя в первом пилоте добавляет связь с реальными процессами предприятия: результат предстоит оценивать и с точки зрения обучения, и с позиции отрасли.
Как устроена совместная ИИ-лаборатория«Мы давно хотели, чтобы дети работали с ИИ не как пользователи, а как исследователи. Видели изнутри, как устроена система, — не только получали ответ, но и понимали, откуда он. Когда „Бизнес‑Класс“ принёс оборудование и предложил не мастер-класс, а рабочую лабораторию, мы поняли: это тот самый шаг. Теперь у нас есть инфраструктура, задачи и партнёр, который не отпустит на полпути. Дальше — за детьми. И я уверен, что они нас удивят».
ЮгДонСтрой / Индустриальный партнёр
ЮгДонСтрой привносит в лабораторию задачи действующего предприятия, отраслевую экспертизу и обратную связь. Первый пилот посвящён автоматизации внутренних процессов и архитектуре данных. Применимость решений предстоит проверить с учётом требований компании.
Отраслевая экспертиза
Компания работает с геосинтетическими материалами для строительных и инфраструктурных объектов: занимается подбором, расчётом и поставкой. Этот опыт помогает соотнести предложения лаборатории с условиями действующего бизнеса.
О компании на сайте ЮгДонСтрояОпределить, какой процесс требует улучшения, какие исходные данные доступны и какие ограничения необходимо учитывать. Зафиксировать ожидаемый результат до разработки прототипа.
Сопоставить работу прототипа с требованиями предприятия. Получить обратную связь специалистов: что полезно на практике, где возникают ошибки и что требует доработки.
По итогам проверки определить, что можно использовать, при каких условиях и какие вопросы остаются открытыми. Решение о следующем этапе опирается на результаты пилота.
Это предполагаемый порядок совместной работы. Конкретные критерии проверки согласуются для выбранной задачи; результаты пилота будут представлены после завершения соответствующих этапов.
Пилот / Основания для вывода
Пользу ИИ-решения предстоит оценить на задаче ЮгДонСтроя. Для этого нужны исходные условия, согласованные критерии и зафиксированные результаты испытаний. Ниже — предлагаемая рамка проверки для совместной работы БК, ИТ‑Куба и предприятия.
Как процесс устроен сейчас? Где возникают затруднения, какие данные доступны и какой результат нужен сотрудникам предприятия?
Границы задачи, доступные данные, ограничения и способ сравнения с текущим процессом.
В каких случаях прототип помогает, а где ошибается? Можно ли повторить результат? Какие действия требуют проверки человеком?
Проверенные сценарии, наблюдения, ошибки и условия, при которых получен результат.
Что изменилось по сравнению с исходным процессом? Соответствует ли изменение согласованным критериям и оправдывает ли дальнейшую работу?
Основания для использования или доработки, нерешённые вопросы и условия следующего этапа.
Пилот может подтвердить пользу подхода, выявить необходимость доработки или показать, что решение не подходит для выбранной задачи. Каждый из этих выводов полезен, если понятно, на каких наблюдениях он основан.
Почему убедительной демонстрации недостаточноПоказатели и условия испытаний определяются для конкретной задачи до оценки результата. Эта схема описывает подход к проверке, а не уже достигнутый эффект.
Публикации / Продолжение проекта
На этой странице собраны участники, цель партнёрства и подход к проверке пилота. Материалы о завершённых этапах и результатах будем добавлять по мере готовности и согласования с БК, ИТ‑Кубом и ЮгДонСтроем.
На этой странице описаны партнёрство и предполагаемый порядок проверки. Итоговые показатели эффективности пилота здесь пока не опубликованы. Начало работы и наличие прототипа сами по себе не подтверждают пользу решения для предприятия.
Задачи предприятия могут включать внутреннюю информацию. Состав открытых материалов согласуют участники: публиковать следует достаточно сведений для понимания результата, сохраняя конфиденциальность рабочих данных.
После завершения соответствующих этапов и согласования публикации. Фиксированного графика обновлений пока нет. Здесь будут собираться доступные материалы и ссылки на публикации партнёров.
