«Мы не покупаем выручку ради выручки, мы покупаем компетенции, технологии и доступ к новым рынкам»

Российский рынок разработки ПО вступил в фазу, когда искусственный интеллект (ИИ) перестал быть модным дополнением к бизнесу и превратился в рабочий инструмент для повышения эффективности, снижения издержек и перестройки бизнес-процессов. На этом фоне крупные игроки стремятся собрать под одной крышей консалтинг, разработку, автоматизацию и собственные ИИ-решения, а заказчики все чаще ориентируются не на технологии как таковые, а на конкретные экономические эффекты. О том, как меняется структура отрасли и какие решения бизнес выбирает сегодня, «Ъ-Технологиям» рассказал гендиректор FabricaONE.AI Максим Тадевосян.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

— Российский рынок разработки ПО сегодня активно развивается в сегменте ИИ. Как вы оцениваете состояние и динамику отрасли в целом?

— Российский IT-рынок продолжает свой рост, несмотря на все сложности в экономике, так как потребность в повышении эффективности бизнеса только возрастает, и в 2026 году рынок превысит 3,1 трлн руб. FabricaOne.AI сегодня активно развивается и растет на целевом рынке, где выделяются сегменты IT-продуктов, разработки и IT-консалтинга, IT-обучения.

Рынок действительно находится на этапе серьезной и фундаментальной трансформации. По итогам 2024 года объем рынка заказной разработки в России составил около 150 млрд руб., по данным Б1, темпы роста сегмента будут составлять 8% ежегодно вплоть до 2032 года. Рынок тиражного ПО за тот же период вырос до 434 млрд руб. при среднегодовом темпе в 15%.

Важно учитывать, что внутри заказной разработки рост отдельных сегментов может значительно отличаться: разработка с использованием технологий ИИ и проекты по импортозамещению в промышленности и госсекторе растут сильно быстрее — здесь мы видим двузначные темпы роста, и, на мой взгляд, эта динамика сохранится в ближайшие годы.

Наша доля на рынке заказной разработки оценивается независимыми экспертами примерно в 11%, это делает нас крупнейшим игроком в отрасли. Сейчас мы фокусируемся на долгосрочных проектах в области создания и внедрения продуктов и проектов на базе ИИ. В первую очередь это умные ассистенты и в перспективе агенты, которые смогут принести значимый рост операционной эффективности бизнеса наших партнеров.

Мы видим, что сегодня в отрасли появляется большое количество небольших команд с нишевой экспертизой: в машинном обучении, обработке данных, автоматизации, промышленном консалтинге.

Параллельно крупные игроки объединяют эти компетенции в рамках крупных технологических платформ, чтобы закрывать комплексные потребности заказчиков по принципу «одного окна». При этом отрасль все еще продолжает формироваться и многие проекты, особенно в промышленности или интеллектуальной автоматизации, периодически создают совершенно новые категории спроса, которых еще три-четыре года назад просто не существовало.

— Каким был для FabricaONE.AI прошлый год и что показывают результаты 2025 года?

— Для нас это был год стратегического обновления. Мы окончательно сформировали контур компетенций и команд, объединив более 20 лет совокупной экспертизы в IT. Но главное — мы провели достаточно серьезную ревизию портфеля проектов. Так, за девять месяцев 2025 года выручка FabricaONE.AI выросла на 30% год к году и превысила 14 млрд руб., при этом EBITDA выросла на 43%, до более 1 млрд руб. Во многом на это повлияло то, что мы сознательно отказались от части низкомаржинальных направлений и сосредоточились на сегментах с более высокой добавленной стоимостью, где наша экспертиза и технологии дают максимальный эффект.

В целом доля рекуррентной выручки достигла 35%, это говорит о том, что более трети наших доходов мы получаем от долгосрочных контрактов с длительностью более трех лет, подписок и регулярной поддержки. Мы также практически обнулили долговую нагрузку: соотношение чистого долга к EBITDA составило всего 0,06x. Это дает нам финансовую гибкость для инвестиций и новых приобретений: в данный момент компания закрывает две крупные сделки по приобретению новых активов, которые позволят завершить формирование нашей бизнес-модели как единого и удобного набора сервисов для самых разных задач.

— Какие решения сегодня наиболее востребованы у крупных заказчиков?

— Бизнес сегодня наиболее остро нуждается в решениях, которые дают измеримый экономический эффект: это конкретные, оцифрованные изменения в экономике процессов. Например, в проекте для «Норникеля» наше промышленное ПО для управления ремонтом позволило сократить срок реконструкции печи взвешенной плавки со 120 до 56 дней. В разработке использовали собственные алгоритмы предиктивной аналитики и цифровые двойники. Как итог: наш проект оказал прямое влияние на производственные показатели клиента, где речь идет о сотнях миллионов рублей, так как каждый день простоя такой печи — это примерно $8 млн недополученной выручки.

Другой пример — проект для «Газпромтранса». На платформе ROBIN (решение для роботизации бизнес-процессов) рядовые сотрудники компании смогли легко разработать более 70 программных роботов, которые автоматизируют рутинные операции и экономят около 3 тыс. часов в год. Люди перестают заниматься утомительным вводом данных и могут сосредоточиться на действительно сложных и интересных задачах развития бизнеса. Похожих кейсов у нас много в разных областях: от финансов и ритейла до телекома и госсектора. Также мы уделяем внимание «проектам будущего» — например, у нас в разработке сейчас находятся первый полностью цифровой умный горно-обогатительный комбинат и цифровой двойник доменной печи с оптимизацией состава смеси на основе технологий ИИ.

— В отрасли сейчас активно обсуждается тема публичности технологических компаний. Насколько это актуально для FabricaONE.AI?

— Выход на публичный рынок, безусловно, один из возможных сценариев развития, который мы рассматриваем и к которому готовимся. Но наш главный фокус сегодня не на сроках потенциального размещения, а на качестве подготовки. Мы хотим выйти на рынок не как эмитент с историей роста на один квартал, а как зрелая, прозрачная компания с понятной стратегией и устойчивыми финансовыми показателями.

Мы активно приводим корпоративную структуру в соответствие с лучшими практиками: уже сформирован совет директоров с независимыми членами, созданы и работают комитеты по аудиту, вознаграждениям и номинациям. Это не декорация, а реально работающие органы, которые занимаются в том числе управлением рисками, включая риски, связанные с применением ИИ. Мы выстраиваем системный диалог с инвестиционным сообществом, участвуем в профильных конференциях и делаем нашу бизнес-модель максимально прозрачной и понятной.

Публичность для нас не самоцель, а инструмент дальнейшего роста, который позволит нам привлекать капитал для ускорения M&A-стратегии, реализовывать программы мотивации для ключевых сотрудников и повышать узнаваемость бренда.

— Как в целом меняется подход компаний к внедрению ИИ и технологий?

— Одно из главных изменений сегодня — это роль ИИ. Эта технология уже перестала быть темой исключительно для пилотных проектов, раньше компании запускали ИИ-разработки, чтобы попробовать технологию и понять, что она собой представляет. Сегодня же бизнес задает более зрелые и прагматичные вопросы к ИИ: какой экономический эффект это даст, как изменится операционная эффективность и сколько мы сэкономим или сколько дополнительной выручки получим.

Спрос смещается от демонстрационных проектов — чат-ботов или генеративных решений «для галочки» — к глубоко интегрированным системам, которые становятся частью ключевых бизнес-процессов компании. И здесь важно не просто написать код, а правильно спроектировать архитектуру, встроить решение в существующий IT-ландшафт и обеспечить его безопасность и надежность. Это требует совсем другой квалификации и масштаба, чем разработка простого прототипа.

— Чем в таких условиях ваша компания отличается от конкурентов?

— Наше главное отличие — в бизнес-модели. В 2025 году мы строили вертикально интегрированную компанию, которая могла бы предложить полный сервис «под ключ» для клиента. Мы работаем по гибридной модели, близкой к глобальным лидерам вроде Accenture, но с фокусом на российский рынок и с собственной продуктовой базой.

При разработке проекта сначала мы обращаемся к анализу бизнес-процессов клиента и стратегическому консалтингу: помогаем заказчику сформулировать нужный вид целевой архитектуры, определить первоочередность процессов для автоматизации и выбрать нужный технологический стек. Только после этого мы переходим к разработке при помощи, например, платформы Test IT для управления тестированием, инструментов автоматизации разработки AutoCode и обширной библиотеки готовых компонентов. Использование таких инструментов позволяет нам сокращать время разработки примерно на 25% и уменьшать время тестирования до 30%, что критически важно в крупных корпоративных проектах с жесткими сроками.

Мы также активно инвестируем в собственные R&D-инструменты разработки и новые продукты, которые базируются на больших языковых моделях, это позволяет компании повышать качество услуг и оптимизировать затраты на создание проектов.

— Расскажите подробнее о вашей стратегии развития. За счет чего планируете расти?

— Наша стратегия базируется на нескольких ключевых факторах. Мы наращиваем компетенции и продукты в области ИИ, а также строим долгосрочные партнерства, в том числе с акционерным участием крупных финансово-промышленных групп.

Так, мы развиваем существующий продуктовый портфель (сейчас это более 50 решений), увеличиваем кросс-продажи нашей диверсифицированной клиентской базе (более 1,1 тыс. компаний) и планомерно переводим клиентов на подписные SaaS-модели. Кроме того, глубокая интеграция технологий ИИ во все наши процессы повышает эффективность и создает дополнительные конкурентные преимущества.

Наконец, у нас есть активная, но очень дисциплинированная M&A-стратегия. Компания обладает достаточно жесткими условиями для сделок, среди которых: сильная синергия с существующим бизнесом, прогнозный рост выручки таргета не ниже 20%, а также возможность приобретения контрольной доли. Мы не покупаем выручку ради выручки, мы покупаем компетенции, технологии и доступ к новым рынкам. Так, покупка «Омег-Альянса» дала нам мощный импульс в промышленном ПО, а еще одна сделка, которая будет закрыта на днях, позволит создать то «верхнее звено» консалтинговой экспертизы, которого нам не хватало для завершения модели «под ключ».

— Как вы обеспечиваете ответственное использование ИИ и защиту данных? Это сейчас важная тема для инвесторов.

— Ответственность и безопасность вшиты в наши процессы разработки с самого начала. Это базовое требование наших заказчиков, особенно в промышленности и госсекторе, где цена ошибки колоссальна.

В данный момент мы запускаем новое направление в области малых языковых моделей (SLM), которые предобучаются под конкретные задачи и работают в закрытых периметрах наших клиентов без связи с внешним миром. Так, мы создаем и поставляем программно-аппаратные комплексы с уже готовыми предобученными моделями для металлургии, ритейла, финансового сектора.

Важной особенностью нашей разработки является и то, что, прежде чем предоставить какой-либо продукт клиенту, компания проводит его многоуровневую внутреннюю проверку: моделирует риски, тестирует алгоритмы на нестандартных сценариях, оценивает, как модель поведет себя там, где данных недостаточно. Клиент никогда не получает «черный ящик» — он всегда понимает, на каких данных обучен алгоритм, какова логика принятия решений и где проходят границы его применимости. Для промышленных заказчиков это принципиально, так как они должны сохранять полный контроль над критическими процессами.

Управление политиками доступа и хранения данных у нас централизовано. Мы строго соблюдаем требования закона о персональных данных и отраслевые стандарты. Для проверки кода мы используем собственные инструменты тестирования, что позволяет нам обеспечивать функциональность и безопасность продуктов. Речь не столько о выполнении требований, сколько о доверии, на котором строятся наши долгосрочные отношения с клиентами.

— Какие отрасли сегодня наиболее активно внедряют ИИ и цифровые технологии?

— Традиционно очень активен финансовый сектор. В нашей выручке он занимает существенную долю, и это не случайно: банки и финтех-компании находятся в жесткой конкурентной среде, маржинальность там под давлением, поэтому они постоянно ищут способы ускорить процессы, улучшить клиентский сервис и снизить издержки.

Взрывными темпами растет и интерес со стороны промышленности. Здесь ИИ используется для предиктивной аналитики состояния оборудования, создания цифровых двойников, оптимизации производственных цепочек, управления ремонтами. Это направление мы считаем одним из ключевых драйверов нашего будущего роста. Также активно внедряет технологии ритейл — управление спросом, логистика, персонализация предложений. В прошлом году мы выделили ритейл-направление в отдельный стрим. Предполагаю, что в 2026–2027 годах мы будем инвестировать в это направление как в R&D, так и в M&A. Увеличивается и спрос со стороны госсектора, где сейчас есть фокус на эффективность расходов и качество государственных услуг.

— В целом как вы видите развитие рынка и вашей компании в долгосрочной перспективе?

— Я убежден, что в долгосрочной перспективе ИИ перестанет восприниматься как отдельная, выделенная категория или модный тренд. Он станет стандартной, неотъемлемой функцией любого ПО, такой же естественной, как когда-то стали графический интерфейс или облачные технологии. Компании, которые не смогут трансформироваться и принять новую технологическую реальность, выйдут из рыночной гонки.

Основной вызов для всей отрасли сегодня — это кадры. Высококвалифицированных специалистов объективно не хватает, и быстро решить эту проблему невозможно. Поэтому мы активно развиваем собственные образовательные программы и создаем инструменты, которые повышают производительность существующих команд. Наша Академия готовит специалистов не только для клиентов, но и для нас самих.

Второй фундаментальный вызов — это доверие и безопасность. В промышленности, энергетике, госсекторе ошибка алгоритма может стоить очень дорого — и тут мы говорим не только о деньгах, но и о безопасности людей. Поэтому мы будем и дальше инвестировать в технологическую зрелость и надежность наших решений. Для заказчика нужно быть не просто поставщиком технологий, а долгосрочным технологическим партнером, которому доверяют трансформацию своего бизнеса. Искусственный интеллект в этом процессе — мощный инструмент и преимущество.

— На Западе часто говорят о возможном пузыре вокруг ИИ. Насколько это актуально для российского рынка?

— ИИ слишком обширное понятие сегодня. Оно включает инфраструктуру (ЦОДы), большие языковые модели (LLM) и продукты, построенные на базе LLM для решения конкретных задач. Я убежден, что языковые модели и продукты на их основе продолжат свое стремительное развитие, а вот инфраструктурная часть находится под риском. Мы видим, что инвестиции в инфраструктуру исчисляются сотнями миллиардов долларов в год, при этом модели становятся все менее требовательными к оборудованию. Пузырь возникает там, где ожидания инвесторов или рынка сильно отрываются от реальности. Например, когда стартапы без выручки и с туманной бизнес-моделью оцениваются в миллиарды просто потому, что используют аббревиатуру ИИ в презентации.

Российский рынок в этом смысле гораздо более прагматичный и приземленный. Наши основные партнеры — это крупные банки, промышленные гиганты, компании из реального сектора, госсструктуры. Им не нужна история про светлое технологическое будущее, им нужен конкретный, измеримый результат здесь и сейчас. Если технология не дает измеримого эффекта — в виде экономии, скорости, качества, снижения рисков, она просто не будет внедрена, сколько бы про нее ни говорили.

Возможен ли пузырь в России в области инфраструктурных инвестиций — в обозримом будущем нет. У нас есть достаточно значимый дефицит вычислительных мощностей в области ИИ. Скорее мы увидим естественный и довольно строгий отбор, в результате которого останутся только те компании, которые действительно умеют создавать реальную ценность для бизнеса с помощью технологий.

Интервью взяла Василиса Аксенова