Компания разработала ИИ-контур, охватывающий все продукты экосистемы, а также методологию их внедрения, которая позволят кратно увеличить эффективность работы команд разработки.
Москва, 09 сентября 2026 года. — «Группа Астра», ведущий российский разработчик инфраструктурного программного обеспечения, меняет правила игры на российском корпоративном ИИ-рынке. В ходе пресс-конференции «Курс на ИИ-платформу» топ-менеджмент компании впервые публично представил комплекс ИИ-решений — от инфраструктурных для запуска больших моделей до прикладных агентных, а также методологию их внедрения, которые помогут корпоративным заказчикам стать ИИ-нативными. Предложенный инструментарий и подходы позволят кратно повысить эффективность работы команд разработки и высвободить дополнительные инженерные ресурсы для решения интеллектуальных бизнес-задач.
Создание направления «Астра ИИ» в компании — это не расширение продуктовой линейки, а формирование отдельного технологического контура внутри экосистемы — от инфраструктуры и защищённого облака до прикладных решений для автоматизации бизнес-процессов, работы с корпоративными знаниями, документами и данными.
Вектор рынка: ИИ как новая индустрия
Генеральный директор «Группы Астра» Илья Сивцев выступил с докладом «Курс на ИИ» и показал, как смещается точка роста отрасли: российский рынок искусственного интеллекта по итогам 2025 года вырос на 31% и достиг 316,1 млрд рублей, опережая по динамике ИТ-рынок в целом. Сегмент генеративного ИИ оценивается в 58 млрд рублей и вырос почти в пять раз за год.
При этом массовый интерес к технологии редко конвертируется в промышленный результат: ИИ так или иначе внедряют 97% компаний, но до промышленной эксплуатации дошли лишь 10—15%, а более 90% не получили системного экономического эффекта. Для предприятий КИИ ключевой барьер здесь — доверие и регуляторные ограничения: 79% таких предприятий КИИ запрещают использование публичных генеративных сервисов. Остальные же сталкиваются с такими проблемами, как отсутствие подготовленных бизнес-процессов, в основе которых лежит ИИ, а также непонимание того, как поместить ИИ в основу работы своей компании. Результатом становится «теневой ИИ» — оплата сторонних ИИ-сервисов мимо бюджета, риски информационной безопасности, нецелевое использование ресурсов, юрисдикционные и регуляторные риски и, в конечном счёте, потеря корпоративной ИИ-экспертизы.
Ответ «Группы Астра» — новые принципы работы с ИИ: фокус на доверенных безопасных on-prem-решениях, многоуровневая архитектура моделей (фронтир-модели, проверенный open source и российские суверенные модели с выбором по критичности задачи), системная работа над сертификацией решений во ФСТЭК России, глубокая интеграция со стеком безопасности «Астры» и принцип «открытость + суверенитет».
Отдельный блок доклада — ИИ как самостоятельный бизнес с шестью направлениями монетизации: лицензии и техподдержка on-prem-решений («Астра Код» и другие продукты в контуре заказчика); облачные подписки — вычислительные мощности, токены, доступ к моделям и «цифровые сотрудники»; проектные интеграторские работы; консалтинг и обучение, включая методологию перехода к агентной разработке и подготовку кадров; программно-аппаратные комплексы для ИИ; конечные устройства на базе ИИ для B2B- и B2C-рынка.
«Группа Астра» всегда находилась на острие современных технологий и готова предоставить своим заказчикам инструменты, подходы и методологии, которые позволяют им стать AI-native. При этом мы убеждены, что настоящая ИИ-трансформация возможна только тогда, когда искусственный интеллект является доверенным, безопасным и суверенным. Мы формируем цельную экосистему и инфраструктуру, которая защищает критически важные данные, полностью соответствует требованиям регуляторов и дает бизнесу и государству надежный фундамент для эффективной и безопасной работы», — заявил Илья Сивцев.
Ставка на ИИ продолжает публичную позицию компании: ранее Илья Сивцев неоднократно говорил, что «Группа Астра» будет укреплять свою ДНК в части информационной безопасности и дополнит продукты новыми защищёнными решениями, использующими в том числе технологии искусственного интеллекта.
Испытано на себе, применимо для рынка
Технический директор «Группы Астра» Антон Шмаков описал путь от стандартной ИТ-компании к ИИ-нативной через три стадии зрелости: локальные ИИ-эксперименты, затем ИИ-приоритетная компания с единой платформой и, наконец, ИИ как основа бизнеса, разработки и управления. Перескочить стадии, по его словам, нельзя — без платформенного слоя пилоты остаются разрозненными экспериментами. Рынок при этом ждёт ИИ в каждом продукте и процессе, а запрос заказчика звучит как «свой ИИ»: на своих данных, на своих серверах, под своим контролем. Отвечая на вопрос, что такое «безопасный ИИ», спикер был категоричен: это свойство не модели, а всей системы вокруг неё.
Свою мысль он объяснил аналогией: модель — это двигатель, но двигатель ещё не автомобиль, а продакшен-сервис — машина с тормозами, ремнями и правилами движения, поэтому «едет» и «безопасно едет» — разные состояния. Безопасность Антон Шмаков свёл к пяти инженерным гарантиям: данные дома, управляемый доступ и лимиты, контроль утечки критических данных, проверка контента и эффективный кеш. Дорожную карту Шмаков выстроил от GPU и модели к работающему инференсу, масштабированию, биллингу, окружению вокруг модели и контролю содержимого, отметив, что большинство проектов застревают на этапе «инференс работает» и не доходят до продуктива. Потребности рынка он представил как пирамиду от аппаратных платформ до методологии внедрения, подчеркнув, что «Астра» закрывает все её слои — от Астра ИИ [Код] и [Цифровой офис] до [Агентной ОС], [Траектории], [Хаба] и [Платформы].
Тезис «испытано на себе» спикер подкрепил цифрами по собственным командам. Сильнейший результат — у команды Платформы «Боцман»: трудоёмкость стала ниже на 50%, производительность выше на 70—90% на всём цикле производства ПО. В Astra Automation — минус 34,5%, в АСМ — минус 32%, в команде СУБД Tantor — минус 25%, в ALD Pro — минус 24,1%, при приросте производительности от 30 до 50%. Ключевую роль, по его словам, играет не только модель, но и собственная методика, превращающая пилот в тиражируемый результат. Сверяясь с бенчмарками McKinsey и DORA, Шмаков предупредил: на greenfield-проектах эффект достигает 35—40%, а на legacy-коде — менее 10%, поэтому обещать одинаковый выигрыш всем некорректно. Завершил он перечислением моделей монетизации — от on-prem-лицензий и облачных подписок до ПАКов и конечных устройств на базе ИИ.
«ИИ, которому можно доверять, — локальный, безопасный, встроенный в суверенную инфраструктуру, — это и есть следующий этап цифровизации российских компаний и экономики в целом. Группа Астра строит для него полный стек: от кода до операционной системы агентова», — отметил Антон Шмаков.
Комплексная разработка «Астра ИИ [Код]» и методология «Астра ИИ [Траектория], которая считает эффект
Управляющий партнер «Астра ИИ Код», директор по науке и ИИ «Группы Астра» Владимир Нелюб начал с утверждения, что рынок ИИ-инструментов для разработки уже сформировался — просто вне корпоративного контура: более 60% профильных специалистов используют ИИ в работе, оплачивая личные аккаунты из своего кармана. Теневой ИИ спикер описал через три признака: исходный код и запросы уходят во внешние сервисы, отсутствуют единый журнал, аудит и политики доступа, нет поддержки. Спрос, подчеркнул он, сформировался раньше корпоративной закупки, и это не отсутствие рынка, а рынок неуправляемый. Его объём докладчик оценил консервативно, по уже существующим расходам: около 750 тысяч инженеров в целевом сегменте — примерно 450 тысяч в КИИ и 300 тысяч в ERP-системах — что при текущем уровне проникновения даёт порядка 31,5 млрд рублей в год.
Отсюда основной тезис: разработчику КИИ нужен не чат-бот, а полный доверенный контур из четырёх звеньев — рабочее место, ИИ-разработка, доставка и исполнение ИИ. Каждое звено закрыто своими продуктами: доверенная основа Astra Linux, ALD Pro и «Астра Мониторинг», агентная система Астра ИИ [КОД] на разработке и инференс-платформа Астра ИИ [ХАБ] на исполнении. Принцип работы [КОД] спикер описал так: агент-программист живёт в терминале инженера, читает и правит код, запускает тесты и сборки, работает с git, но план и каждое изменение согласуются до применения — контроль остаётся за человеком.
Экономику внедрения Нелюб показал через методологию Астра ИИ [ТРАЕКТОРИЯ]. Ключевой вывод: точечное несистемное внедрение дает всего +5%, а системная работа по всему конвейеру — от аналитики и разработки до автотестов, сборки, документации и отладки — приносит около +50% производительности. Методология отвечает на три вопроса: где команда сейчас, что менять и какой будет результат. На примере команды из 100 человек с фондом 435 млн рублей спикер привёл расчёт: инвестиции — 63 млн в год (70% железо, 30% лицензии), фактический прирост производительности 25%, что эквивалентно 20 дополнительным специалистам, целевой — 31%, или 102,9 млн рублей ресурса развития на новые проекты и продукты.
Методология, согласно расчетам, дает прирост +85 млн рублей, 13 665 высвобожденных человеко-часов и приросте производительности труда +23,3% фактический результат составил +102 млн рублей, 22 570 человеко-часов и +29,6%. Совокупные трудозатраты по конвейеру снизились на 22% — с 60 465 до 57 838 часов. Окупаемость полного внедрения —составляет около 6 месяцев. Для производственной команды в 100 человек целевые метрики выглядят так: проникновение ИИ в производство — около 20%, прирост производительности — +30%, эффективность внедрения (ROI) — 104%, а высвобожденный ресурс развития направляется на новые проекты и продукты.
«Главный миф заключается в том, что за безопасность нужно платить скоростью. Второй миф — что достаточно купить инструмент. Прирост даёт не инструмент, а методология: мы снимаем слепок процессов команды, строим её цифровой двойник, даем прогноз результативности внедрения и демонстрируем изменения, необходимые для усиления эффекта», — подчеркнул Владимир Нелюб.
Итак, компания переходит от модели «ассистент рядом с программистом» к модели, в которой ИИ встроен в жизненный цикл создания ПО и работает с задачей, контекстом проекта, правилами команды, тестами, зависимостями и ограничениями защищённого контура. «Астра ИИ [Код]» уже могут применять частные и госкомпании, работающие с данными под регулированием 152-ФЗ и требованиями к КИИ; для широкого внедрения продукт будет доступен с IV квартала 2026 года.
Доверенная агентная ОС: безопасность, управляемость, операционная эффективность
Директор управления операционных систем «Группы Астра» Михаил Геллерман описал, какой будет операционная система будущего, сформулировал требования к доверенной работе ИИ-агентов и раскрыл бизнес-ценность агентной ОС для заказчиков.
Точкой отсчёта служит зрелая защищённая ОС Astra Linux, которой пользуются более 30 000 компаний-заказчиков: госструктуры и госкорпорации, финансовый сектор, промышленность, медицина, образование и частный бизнес. Вектор дальнейшего развития задаёт ИИ и раскрывается по трём направлениям: применение ИИ- и ML-инструментов в самой разработке, тестировании и контроле качества ОС; более качественное и быстрое реагирование на уязвимости и новые модели атак; отраслевые сценарии работы ИИ-агентов для повышения продуктивности.
Доверенная агентная ОС Astra Linux обеспечивает безопасное функционирование, управление и изоляцию ИИ-агентов, их данных и ресурсов на основе уровней целостности и отвечает на три ключевых вопроса заказчиков: как обеспечить безопасность данных, какие требования предъявит регулятор и как перестроить процессы в короткие сроки. Отдельный акцент — регуляторика: агентная ОС рассматривается не просто как объект защиты, а как средство технического исполнения требований к ИИ — в контуре приказа ФСТЭК России № 117, требований 187-ФЗ и приказов ФСТЭК России № 235 и № 239 для значимых объектов КИИ, а также Федерального закона № 243-ФЗ. «Группа Астра» вместе с лидерами ИИ-трансформации участвует в рабочих группах по формированию нормативной базы внедрения и безопасной эксплуатации искусственного интеллекта.
Инструментарий безопасности включает управление политиками для ИИ-агентов под конкретную задачу, запуск агента в ограниченной среде, контроль критических действий, защиту агентов от атак и взлома, защиту информационных систем от вредоносных действий недоверенной модели, а также мониторинг и логирование всех операций агентов. Параллельно развивается слой удобства для пользователя: голосовое управление, умный поиск, умный каталог и нативное обучение.
«Astra Linux не обещает, а уже создает операционную систему, ориентированную на работу с искусственным интеллектом, при этом безопасность остается у нас в ДНК продукта. Доверенная агентная ОС обеспечивает безопасное функционирование, управление и изоляцию ИИ-агентов, их данных и ресурсов, а также кардинально ускоряет работу пользователей: агент становится личным помощником на рабочем месте — без обращения в техподдержку. Так мы отвечаем на главные вопросы заказчиков: как защитить данные, соответствовать требованиям регулятора и в кратчайшие сроки повысить эффективность бизнес-процессов»,— заявил Михаил Геллерман, директор управления операционных систем «Группы Астра».
Завершилась встреча сессией вопросов и ответов о практическом применении ИИ в промышленности, финансах и госсекторе. Спикеры подчеркнули: искусственный интеллект становится сквозной технологией, которая не просто дополняет отдельные продукты, а помогает объединять решения «Группы Астра» в единые комплексные предложения для заказчиков — и меняет не только сами продукты, но и модель их финансирования и продажи.
Узнать ещё больше о развитии российской ИТ-отрасли вы сможете из онлайн-трансляции конференции «АстраКонф 2026», которую «Группа Астра» проведёт 25 сентября на сайте мероприятия.
© 2026 ООО "Мегасофт"
