N3.Tech

Что общего у метро Токио, автобусов Нью-Йорка и парка электробусов в Испании? 🚌 В этих случаях ИИ решает конкретную транспортную задачу. Где-то помогает работать с пассажирами, где-то освобождает автобусные полосы, а где-то управляет зарядкой транспорта. В карточках собрали пять кейсов из разных стран, где ИИ уже меняет работу общественного транспорта ➡️

CNews Analytics опубликовал рейтинг 500 крупнейших российских ИТ-компаний по итогам 2025 года. N3.Tech снова в топе! 🏆 За одной строчкой в рейтинге — все то, о чем мы пишем здесь: проекты, продукты, технологии и работа большой команды 🚀

Как бизнесу начать доверять ИИ? ⬆️ Алексей Барышкин, директор по стратегии N3.Tech, делится личными советами о том, как доверять и внедрять ИИ-инструменты на практике. 🔗 Почему недооценка ИИ становится управленческим риском и как бизнесу перейти от интереса к практическому применению читайте в нашей экспертной статье на РБК Компании.

ИИ дает результат, но пока не стал ключевым инструментом госуправления Виталий Агапеев, руководитель AI-центра экспертизы N3.Tech, рассказал «Эксперт Северо-Запад», можно ли уже считать ИИ одним из ключевых инструментов повышения эффективности государственного управления и развития регионов. В статье участники рынка оценивают уровень внедрения ИИ в госуправлении, его возможности и потенциальные риски. Материал показывает, как технологии применяют для обработки обращений и документов, анализа данных, контроля инфраструктуры и профилактики нарушений. Практических примеров становится больше, однако масштаб внедрения в регионах остается неравномерным. Искусственный интеллект уже активно внедряется в государственное управление и дает измеримые результаты. Особенно в рутинных процессах, обработке больших массивов данных, оперативном реагировании (например, в видеоаналитике или медицинской диагностике). Но считать его ключевым инструментом пока преждевременно: в большинстве регионов применение ИИ носит пилотный или точечный характер. #ИИ #госуправление

Аналитический центр TAdviser по итогам 2025 года опубликовал рейтинг крупнейших ИТ-компаний России. В него вошла ИТ-группа N3.Tech 🏆 Также по оценке TAdviser, российский ИТ-рынок по итогам 2025 года вырос на 8,6% до 3,8 трлн руб. Рост оказался в пределах диапазона, который прогнозировался годом ранее. По итогам 2026 года аналитики TAdviser ожидают динамику в границах от 0 до 5%.

Дальше сами Apple Hills Digital и ряд облачных провайдеров подсчитали: каждая четвертая российская компания уже использует или пилотирует ИИ в облаке, и еще 18% планируют начать в ближайший год. Печалит только одно: роль провайдера часто ограничивается тем, чтобы выдать ресурсы и не мешать. Почему так происходит и что ждет нас дальше — обсудили с Виталием Агапеевым, руководителем AI-центра экспертизы N3.Tech. ⏪ По нашему опыту, большинство корпоративных ИИ-проектов все еще не доходит до промышленной эксплуатации. Причина чаще не в технологии: она понятна и работает. Разрыв возникает в процессах, данных, культуре и распределении ответственности. Поэтому бизнес активно арендует GPU, но системно встраивать модели в ключевые процессы пока умеют единицы. Где спрос заметнее всего? Сейчас лидируют крупные компании. В первую очередь финсектор и ретейл, то есть отрасли с большими массивами данных и постоянным клиентским потоком. Здесь уже есть рабочие кейсы: ассистенты для анализа договоров, персонализация предложений, автоматизация сверок. Промышленность тоже активно смотрит в сторону облачного ИИ, но до массового внедрения рынок пока не дошел. Основные барьеры: разрозненные данные и устаревшие ERP-системы. По нашим наблюдениям, до 90% проектов с генеративным ИИ в промышленности останавливаются на стадии пилота. Почему провайдер часто остается только поставщиком инфраструктуры? 1️⃣ Внутренняя неготовность самих компаний. Сначала заказчику нужно понять, где ИИ действительно нужен в его процессах. По нашим наблюдениям, до половины кейсов из корпоративных списков «идей под ИИ» можно решить обычной автоматизацией или управленческими изменениями. Пока нет карты процессов, описанных данных и понятных владельцев результата, разговор быстро сводится к аренде серверов. 2️⃣ Запрос на экспертизу опережает предложение. Бизнес ждет не только GPU-мощности, но и готовые модели с поддержкой во внедрении. И этот спрос остается незакрытым. 3️⃣ В ИИ-проектах часто размыта ответственность. Кто отвечает за бизнес-эффект? Кто задает правила работы с данными? Кто контролирует риски? Пока эти роли не закреплены, проще согласовать аренду GPU, чем стратегию внедрения. Что будет дальше? Предполагаю, что рынок будет развиваться по двум направлениям. ➡️ Облако перестанет восприниматься только как источник вычислительных мощностей. Сейчас 41% компаний используют его именно в таком формате: арендуют ресурсы и дальше строят решения самостоятельно. Эта доля будет снижаться, потому что провайдеры переходят к готовым ИИ-сервисам, предобученным моделям и управляемому инференсу. ➡️ Второй тренд связан с сохранением собственной инфраструктуры. Сейчас полностью в собственном контуре работают около 5% компаний, но в горизонте нескольких лет эта доля может вырасти до 20–30%. На это будут влиять регуляторные требования, расходы на промышленную эксплуатацию ИИ и расширение возможностей локального развертывания моделей. Базовым сценарием скорее всего станет гибридная модель. Облако будет использоваться для экспериментов, масштабирования и доступа к моделям, а собственный контур для чувствительных данных и стабильных нагрузок ⏩. #созвонились_обсудили

Наш комментарий для коллег из "Облакотеки" 👇

Как цифровые двойники трамваев «общаются» с другими умными системами Петербурга 🚃 В Петербурге 244 трамвайных вагона оснащены системой «Цифровой двойник». Директор «N3. Tech|Транспорт» Евгений Госьков рассказал журналистам Делового Петербурга, как такие двойники взаимодействуют с транспортной инфраструктурой города: Это происходит через интеграционный контур. Источник данных для такого взаимодействия может быть организован как через прямой канал с оборудования (например, EGTS), так и с применением технологии V2X (Vehicle-to-Everytning). Данные из внешних систем, агрегируются и используются для формирования актуальной цифровой модели работы общественного транспорта: маршрутов, расписаний, состояния водителя, пассажиропотока и отклонений от плановых параметров. 🔗 Подробнее в статье Делового Петербурга.

Импортозамещение стало задачей эксплуатации и развития ИТ-ландшафта Опрос ИТ-руководителей крупных российских компаний и госструктур показал: импортозамещение остается в числе ключевых задач, но уже не возглавляет ИТ-повестку. Его назвали приоритетом 41% респондентов, по итогам опроса направление заняло третью позицию. 🔹Почему так? У многих крупных заказчиков критичные миграции уже проведены или перешли в плановый режим. Поэтому компании все чаще сосредоточены на промышленной эксплуатации российских решений: проверяют их работу под нагрузкой, интегрируют с действующими системами, оценивают качество поддержки и ресурсы для дальнейшего развития. Импортозамещение стало задачей управления уже собранным ИТ-контуром. «Сегодня успех таких проектов оценивается по тому, насколько компания контролирует новый технологический контур после перехода: понимает зоны ответственности, стоимость сопровождения, риски доработок и дальнейший путь развития. Поэтому ключевым становится качество управления всей средой, которая формируется на отечественном стеке», – отмечает Константин Харин, коммерческий директор по стратегическому развитию N3.Tech. 🔹Эта стадия меняет требования и к ИТ-командам. После внедрения российских решений заказчикам важно, чтобы новый технологический контур стабильно работал в реальной инфраструктуре и развивался вместе с бизнес-процессами. «Клиенты ждут компетенций, которые позволяют связать российские решения с действующими системами, учесть ограничения нового стека, выстроить работу с данными и снизить риски уязвимостей. Поэтому растет роль архитектурных, инженерных и ИБ-компетенций», – объясняет Константин Харин.

N3.Tech среди крупнейших игроков российского рынка ИИ-решений 🔥 ИТ-группа N3.Tech вошла в рейтинг CNews Analytics «Крупнейшие игроки российского рынка ИИ-решений 2025». Мы ведем AI-проекты полного цикла для бизнеса и государственного сектора: от стратегии, аудита процессов и оценки готовности данных до проектирования архитектуры, разработки, интеграции и сопровождения решений в промышленном контуре. Экспертиза компании охватывает ключевые направления прикладного ИИ: GenAI и агентные системы, машинное обучение и аналитику данных, компьютерное зрение и видеоаналитику. Отдельное направление – безопасность AI-решений, включая защиту данных, контроль рисков и соответствие требованиям информационной безопасности.

Сегмент ИИ-платформ в России стал одной из самых динамичных частей рынка ПО для искусственного интеллекта: в 2025 году он вырос на 53,5% и достиг 6,1 млрд рублей. Такие данные представили на VK Cloud Conf 2026 в исследовании российского рынка ПО для ИИ. 🔹Речь идет не об отдельных ИИ-сервисах, а о платформенном слое: MLOps, фундаментальных GenAI-моделях и инструментах для создания ИИ-систем. Именно на такой базе будут развиваться прикладные продукты, в том числе аналитические инструменты. 🔹Сегодня таким интерфейсом для руководителя часто остается дашборд: через него пользователь видит показатели, отслеживает динамику и принимает решения. Но классический дашборд обычно собран под заранее заданную логику, в нем уже определены срезы, фильтры, графики и сценарии анализа. 🔹Эксперты N3.Tech отмечают, что следующий этап развития аналитики связан не с отказом от дашбордов, а с изменением их роли: Дашборд становится точкой входа в данные, а GenAI добавляет к нему диалоговый слой: пользователь может не только смотреть готовые показатели, но и уточнять вопрос, менять срез, запрашивать объяснение динамики или собирать новую визуализацию под текущую задачу. 🔹Но чтобы GenAI корректно работал с аналитикой, нужны подготовленные данные, понятная логика расчета показателей, единые справочники, права доступа и связь с источниками. Поэтому развитие ИИ-платформ важно как основа для перехода от статичных дашбордов к гибким интерфейсам. 🔗Подробнее о том, как дашборды меняют управленческую аналитику и помогают закрыть разрыв между данными и решениями в экспертной статье N3.Tech для РБК Компании.

N3.Tech на III Международном форуме «ИИ — будущее сегодня» Мероприятие прошло 2 июня в Санкт-Петербурге на полях ПМЭФ (Cosmos St. Petersburg Pribaltiyskaya Hotel). Форум традиционно объединяет разработчиков и отраслевых заказчиков ИИ-решений для прямого диалога о реальном внедрении технологий. На сессии «ИИ в транспортной логистике: “казнить нельзя помиловать”?» участники рассмотрели практические кейсы использования ИИ в логистике, автоматизации процессов и управлении транспортными потоками. Директор «N3.Tech | Транспорт» Евгений Госьков рассказал о том, как ИИ меняет сферу общественного транспорта через создание нового контура управления, а также формирование и поддержку пути пассажира.

Решение N3.Tech сократило сроки строительных согласований в Санкт-Петербурге в пять раз Такой результат обеспечил механизм согласований для ресурсоснабжающих организаций, внедренный в Единую систему строительного комплекса (ЕССК). 🔹Путь, который раньше занимал 67 дней, теперь проходит за 13 Механизм, разработанный N3.Tech, объединяет в одном процессе несколько связанных процедур: использование земельных участков, благоустройство территории и подключение к инженерным сетям. Благодаря этому организации, которые строят и подключают сети тепло-, водо-, газо-, электроснабжения и связи, проходят согласования по более короткому и предсказуемому маршруту. 🔹Процесс взаимодействия нескольких комитетов и подрядчиков стал более понятным и управляемым. Через систему уже прошло более 1700 согласований. Что дальше В 2025 году ЕССК получила новые возможности для электронного документооборота, мониторинга и аналитики, а в 2026 году система продолжит развиваться как единый цифровой инструмент сопровождения строительных проектов.

N3.Tech на III Международного форума «ИИ — будущее сегодня» Мероприятие пройдет 2 июня в Санкт-Петербурге на полях ПМЭФ (Cosmos St. Petersburg Pribaltiyskaya Hotel). Форум традиционно объединяет разработчиков и отраслевых заказчиков ИИ-решений — для прямого диалога о реальном внедрении технологий. На дисскуссии «ИИ в транспортной логистике: “казнить нельзя помиловать”?» директор «N3.Tech | Транспорт» Евгений Госьков расскажет о том, как ИИ меняет сферу общественного транспорта через: • создание нового контура управления • формирование и поддержку пути пассажира А также поговорим о том, как все будет менять на ближайшем горизонте и какие есть барьеры на пути к этому будущему. 💻 Регистрируйтесь на мероприятие и приходите на дискуссию в 14.30. _______ III Международного форума «ИИ — будущее сегодня» за два предыдущих года форум собрал более 1200 профессионалов. 📌 В фокусе: разработка и внедрение технологий, экспорт отечественных решений, актуальные вопросы отрасли. Организаторы: Ивент Менеджмент Глобал, РУССОФТ, ИТ-Диалог, СПбГЭУ.

Голосуйте за N3.Tech в премии ЦИПР Диджитал-2026 в номинации «Умный транспорт» 🚌 Команда N3.Tech представила кейс – цифровую платформу управления городским транспортом (АСУ ГПТ). Будем благодарны за вашу поддержку 🙌 Проголосовать можно до 1 мая в личном кабинете на сайте ЦИПР Система построена на открытых и российских технологиях, а модульная архитектура позволяет быстро запускать новый функционал. При этом АСУ ГПТ формирует единый цифровой контур данных, который становится основой для внедрения ИИ в управление транспортом. Эффекты от внедрения АСУ ГПТ затрагивают всех участников рынка общественного транспорта: 🔹Для пассажиров – ожидание предсказуемое, движение равномерное, а информация о транспорте точная; 🔹Для города – единый цифровой контур управления общественным и пригородным транспортом; 🔹Для перевозчиков – прозрачные условия приёмки выполненной транспортной работы.