Введение
Искусственный интеллект прошел путь от академической концепции до главной темы в залах заседаний советов директоров по всему миру. Однако за волной энтузиазма и многомиллиардных инвестиций многие компании столкнулись с суровой реальностью: переход от ярких пилотных проектов к масштабируемому, приносящему реальную прибыль ИИ оказался невероятно сложной задачей. Разрозненные инструменты, нехватка специалистов, проблемы с управлением данными и отсутствие четкой связи между технологией и бизнес-целями создали то, что можно назвать «пропастью разочарования» в корпоративном ИИ.
Именно для решения этой фундаментальной проблемы российская компания BAUM, известная своими разработками в области систем хранения данных, предлагает свой стратегический ответ. Это не просто новый продукт, а целостная архитектурная концепция — e2e-платформа, представленная в виде пирамиды, которая обещает провести бизнес от сырых данных на самом нижнем уровне до полностью автоматизированных бизнес-процессов на вершине.
Чтобы разобраться, как эта амбициозная система призвана преодолеть существующие барьеры и сделать концепцию «Автономного Предприятия» осязаемой реальностью, мы беседуем с Андреем Гантимуровым, сооснователем и техническим директором (CTO) компании BAUM.
Олег Ларин:
Андрей, давайте начнем с общей картины. Рынок ИИ меняется с невероятной скоростью. Какие ключевые сдвиги вы наблюдаете в 2024-2025 годах, и как это влияет на стратегию технологических компаний, подобных BAUM?
Андрей Гантимуров:
Добрый день. Вы абсолютно правы, мы находимся в центре перемен. Я бы выделил три фундаментальных сдвига, которые полностью меняют ландшафт и, соответственно, нашу стратегию.
Во-первых, завершилась эпоха «научных проектов». Первоначальная волна ИИ была связана с экспериментами, которые часто проводились изолированными командами Data Scientists. Компании с гордостью демонстрировали proof-of-concept, но когда дело доходило до масштабирования и интеграции в реальные бизнес-процессы, проекты вязли. Сегодня рынок требует не красивых демонстраций, а измеримых бизнес-результатов и четкого ROI. Исследование McKinsey показывает, что, хотя почти все компании инвестируют в ИИ, лишь 1% считает, что достиг зрелости в его применении.Это говорит о колоссальном разрыве между инвестициями и реальной отдачей. Фокус сместился со
«строить модели» на «перестраивать бизнес-процессы».
Во-вторых, мы наблюдаем взрывной рост «демократизации ИИ» и появление так называемых «гражданских разработчиков» (citizen developers). Это, пожалуй, самый значимый сдвиг. Появление мощных no-code/low-code (NC/LC) платформ передает инструменты ИИ в руки бизнес-пользователей — аналитиков, маркетологов, инженеров на производстве — а не только кандидатов наук. По прогнозам, до 70% новых корпоративных приложений будут создаваться с использованием NC/LC технологий. Это означает, что эксперты в своих областях — финансах, ритейле, промышленности — теперь могут самостоятельно решать свои задачи с помощью ИИ, не ожидая помощи от перегруженных IT-отделов. Для рынка это меняет все: узким местом становится не нехватка Data Scientists, а отсутствие интегрированных, простых в использовании платформ, которые могут поддержать эту новую армию пользователей.
И это подводит нас к третьему, самому важному сдвигу — проблеме тотальной фрагментации. Сама по себе демократизация — это палка о двух концах. Она ускоряет внедрение, но порождает хаос. Маркетинговый отдел использует один облачный NC/LC сервис для оценки лидов, операционный — другой для прогнозирования цепочек поставок, а финансовый — третий для обнаружения мошенничества. Каждое из этих решений живет в своей вселенной: со своими данными, моделями, протоколами безопасности и интерфейсами. Это приводит к возникновению новых информационных «колодцев», несогласованности в управлении, дублированию усилий и, что самое страшное, полной потере контроля и надзора на уровне всей компании. Это современная, гораздо более опасная версия «теневого IT». Именно эта фрагментация является основной причиной, почему инициативы в области ИИ не масштабируются и не приносят ожидаемой ценности.
Как это влияет на стратегию BAUM? Кардинально. Мы видим, что главная потребность рынка — это не еще один инструмент для аналитиков и не еще один быстрый сервер хранения. Главная потребность — это объединяющая платформа, которая способна укротить эту сложность. Мы не конкурируем на уровне отдельных функций. Наша стратегическая цель — предоставить целостную, вертикально интегрированную архитектуру, которая делает внедрение ИИ масштабируемым, управляемым и ценным, начиная от инфраструктурного фундамента и заканчивая бизнес-приложением. Мы видим свою миссию в том, чтобы помочь компаниям преодолеть эту «пропасть разочарования» и перейти от бесконечных пилотов к созданию долгосрочного конкурентного преимущества.
Олег Ларин:
Вы говорите о росте ценности данных. В чем это выражается на практике? Можете привести примеры самых интересных, на ваш взгляд, кейсов работы с данными за 2024-2025 годы?
Андрей Гантимуров:
Ценность данных сегодня измеряется не в терабайтах, а в скорости и качестве принимаемых на их основе решений. Это и есть главный сдвиг.
Один из самых ярких кейсов — это, безусловно, фармацевтика и геномика. Мы видим, как компании создают огромные озера данных из результатов генетического секвенирования, клинических исследований, научных статей. AI-модели, обученные на этих данных, способны предсказывать структуру белков или находить потенциальные молекулы для новых лекарств в тысячи раз быстрее человека. Здесь ценность данных — это спасенные жизни и годы исследований.
Второй интересный пример — промышленность и «цифровые двойники». Крупное предприятие генерирует данные с тысяч датчиков на производственной линии. Эти данные в реальном времени поступают в объектное хранилище, где на их основе строится цифровой двойник всего завода. AI-модель может симулировать работу линии, предсказывать поломки оборудования за недели до их возникновения, оптимизировать логистику. Цена таких данных — это миллионы долларов, сэкономленные на простоях и ремонте.
Третий кейс — гиперперсонализация в ритейле и медиа. Сервисы анализируют не просто историю покупок, а весь цифровой след пользователя: клики, просмотры, даже движение мыши по экрану. На основе этого массива данных AI генерирует персональные рекомендации, контент и даже интерфейсы. Ценность данных здесь — это лояльность клиента и рост выручки.
Во всех этих случаях общее одно: данные ценны не сами по себе, а как топливо для интеллектуального движка.
Олег Ларин:
Вы упомянули, что фокус смещается на ценность. Это напрямую связано с данными. Как, по-вашему, растет и меняется ценность данных для современного бизнеса?
Андрей Гантимуров:
Это ключевой вопрос, который лежит в основе всей нашей философии. Ценность данных не просто растет, она меняет свою природу. Я бы описал это через несколько концепций.
Первая — это «гравитация данных». Эту идею хорошо сформулировал CEO компании Cloudian: объемы данных становятся настолько огромными и незаменимыми, что они приобретают собственную «гравитацию». Вместо того чтобы перемещать данные к вычислительным мощностям, как это было принято десятилетиями, теперь вычисления и бизнес-логика должны притягиваться к данным. Перемещение петабайт информации между системами — это медленно, дорого и небезопасно. Любые устаревшие архитектуры, требующие постоянной пересылки данных, становятся узким местом и тормозом для инноваций. Это фундаментальный сдвиг в IT-архитектуре. И он означает, что производительность и возможности базового слоя хранения данных перестают быть просто технической характеристикой, а становятся главным фактором, определяющим эффективность всего конвейера ИИ.
Вторая концепция — это переход от «данных для отчетности» к «данным для действий». Исторически данные использовались для ретроспективного анализа: мы смотрели на дашборды и отчеты, чтобы понять, что произошло в прошлом. Сегодня настоящая ценность извлекается из данных в момент их использования для прогнозирования и автоматизации будущих действий. Это предиктивное обслуживание в промышленности, которое предотвращает поломки до их возникновения. Это обнаружение мошенничества в реальном времени в банковской сфере. Это динамическое ценообразование в e-commerce и глубокая персонализация клиентского опыта. Именно этот переход от пассивного анализа к активной, автоматизированной реакции генерирует основной ROI.
И третья, самая важная концепция — данные как фундамент для data-driven культуры. Технологии — это лишь инструмент. Настоящая data-driven культура — это организационное мышление, при котором решения принимаются на основе фактов и моделей, а не интуиции или традиции. Для этого необходимо демократизировать доступ не только к инструментам, но и к самим данным, сделать их понятными и доступными для всех сотрудников. Руководство компании должно быть главным евангелистом этого подхода, на собственном примере показывая, что работа с данными — это обязанность каждого, а не только IT-департамента. Именно здесь мы подходим к нашей пирамиде. Это наш архитектурный ответ на вопрос: «Как систематически, эффективно и безопасно извлекать ценность из этого нового гравитационного ядра данных?». Пирамида BAUM — это не просто набор технологий. Это продуманный конвейер, двигатель по извлечению ценности. Каждый ее уровень спроектирован так, чтобы обрабатывать, обогащать и поднимать данные вверх по цепочке создания стоимости — от инертных битов в хранилище до автоматизированного бизнес-решения на самой вершине.
Олег Ларин:
Если данные — это топливо, то хранилище — это «бензобак». Как меняется видение и роль Object Storage в этой новой реальности?
Андрей Гантимуров:
Отличная аналогия. Раньше Object Storage был просто большим, надежным и дешевым «бензобаком». Его главная задача была — не протекать. Сегодня требования совершенно иные.
Во-первых, «бензобак» должен иметь очень широкую и быструю «горловину». Данные должны мгновенно поступать в обработку и так же быстро забираться оттуда.
Во-вторых, у него должна появиться собственная «интеллектуальная система управления». Это значит, что хранилище должно не просто хранить объекты, но и понимать их содержимое (метаданные), уметь их классифицировать, версионировать, применять политики доступа и жизненного цикла. Оно становится активным участником data pipeline.
В-третьих, и это самое главное, оно перестает быть изолированной системой. Объектное хранилище становится фундаментом, базовым слоем в пирамиде ценности данных. Над ним надстраиваются слои обработки, каталогизации, и на самой вершине — бизнес-ценность и AI-сервисы, которые эту ценность извлекают. Роль Object Storage смещается от пассивного хранителя к активному фундаменту для всей data-driven архитектуры компании.
Олег Ларин:
Это подводит нас к главному – вашей концепции e2e-платформы, представленной в виде пирамиды. Расскажите подробнее, как она устроена и как решает ключевые проблемы MLOps и AIOps без привлечения целой армии Data Scientists?
Андрей Гантимуров:
Конечно. Давайте рассмотрим ее послойно, снизу вверх, потому что именно так и строится настоящая, устойчивая ценность.
Наша пирамида — это концептуальная модель нашей интегрированной платформы. Она создана, чтобы решить проблему фрагментации, о которой мы говорили, и обеспечить бесшовный, автоматизированный поток от сырых данных до бизнес-результата. Это слоистая, модульная и, что самое главное, рассчитанная на будущее архитектура.Слой 1: Фундамент — высокопроизводительная инфраструктура данных (BAUM SWARM)
Все начинается с фундамента. Если он шаткий, все, что вы построите сверху, рухнет. В мире ИИ фундамент — это хранилище данных. И наше видение здесь кардинально отличается от традиционного.
Новая роль объектного хранилища. Долгое время объектное хранилище (object storage) воспринималось как нечто «дешевое и глубокое» (cheap and deep) — медленный архив для холодных данных. Для эпохи ИИ этот подход губителен. Хранилище должно быть не пассивным репозиторием, а активным, высокопроизводительным слоем для всего жизненного цикла данных. Мы конкурируем не просто по цене за терабайт, а по производительности и специфическим возможностям для ИИ. И мы видим, что наши конкуренты, например, DDN и Cloudian, тоже движутся в этом направлении, что подтверждает правильность нашего видения.
Ключевое отличие — производительность для ИИ-задач. Что это значит на практике? Речь идет не только о гигабайтах в секунду. Для современных ИИ-приложений, особенно для таких, как RAG (Retrieval-Augmented Generation), критически важна производительность операций с метаданными, или, проще говоря, скорость листинга — поиска нужных объектов среди миллионов или даже миллиардов других. Когда ваша языковая модель для ответа на вопрос должна мгновенно найти релевантные документы в базе знаний, задержка в несколько секунд убивает весь пользовательский опыт. Конкуренты заявляют о производительности листинга в 100 раз выше, чем у стандартных облачных сервисов вроде AWS S3. Наша архитектура SWARM изначально проектировалась для сверхбыстрой работы с данными, что дает нам фундаментальное преимущество. Мы также решаем и «проблему POSIX», о которой говорят коллеги из DDN: традиционные файловые системы просто не справляются с массивным параллельным доступом и огромным количеством метаданных, в то время как высокопроизводительное объектное хранилище — это архитектурно верное решение для распределенных нагрузок.Верхние слои — автоматизированная «фабрика интеллекта»
Если SWARM — это наш фундамент и склад сырья, то верхний слой — это высокоавтоматизированный завод, «фабрика» по производству интеллекта. Именно здесь происходит магия, которая раньше требовала ручного труда целых команд Data Scientists.
Основная проблема: сложность MLOps. Жизненный цикл ИИ-модели невероятно сложен. Он включает в себя подготовку данных, конструирование признаков (feature engineering), выбор и обучение модели, ее развертывание, мониторинг, переобучение и так далее. В традиционном подходе каждый этот этап выполняется с помощью отдельных, не связанных друг с другом инструментов. Это создает так называемый «скрытый технический долг» и является главным барьером для масштабирования ИИ.
Наше решение — интегрированный конвейер «MLOps». Мы объединяем все эти этапы в единый, бесшовный процесс внутри платформы.Самоуправляемая платформа (AIOps). А вот это — наше очередное ноу-хау. Наша платформа будет использовать ИИ для управления самой собой. В верхние слои будет встроена система AIOps, которая непрерывно отслеживает работоспособность и производительность всего стека — от загрузки дисков в SWARM до времени отклика развернутых моделей. Она сможет проводить анализ первопричин сбоев (root cause analysis) и использует предиктивную аналитику, чтобы предсказывать возможные проблемы до того, как они повлияют на пользователей. Это делает всю платформу BAUM отказоустойчивой, эффективной и в значительной степени самоуправляемой. Мы не просто даем клиенту инструмент для создания автономных процессов, мы даем ему платформу, которая сама является автономной системой.
Вершина — бизнес-ценность
И, наконец, вершина пирамиды. Это уровень, где вся сложность нижних слоев абстрагируется и превращается в осязаемую бизнес-ценность. Это «последняя миля» ИИ, интерфейс, с которым работают бизнес-пользователи.
Бизнес-пользователь больше не мыслит категориями «логистическая регрессия» или «градиентный бустинг». Он мыслит бизнес-задачами: «создать агента ‘Ally’, который прогнозирует отток клиентов» или «создать агента ‘Ally’, который автоматизирует обработку счетов-фактур».
No-code взаимодействие, ориентированное на цель. Пользователь работает в простом визуальном интерфейсе. Он определяет бизнес-цель, указывает на источники данных (которые уже находятся на нашей платформе в SWARM), и ‘Ally’ запускает всю мощь средних слоев, чтобы автоматически построить, настроить и развернуть необходимую модель. На выходе пользователь получает не сложный код, а простой дашборд с прогнозами, рекомендациямиСоздание Автономного Предприятия. В этом и заключается наша конечная цель. Предоставляя бизнес-пользователям возможность автоматизировать сложные процессы и принимать решения на основе данных, не будучи экспертами в ИИ, мы даем им в руки двигатель для построения «Автономного Предприятия» — организации, которая может самооптимизироваться в реальном времени.
Олег Ларин:
Теория звучит мощно. А как это выглядит на практике? Можете привести самые интересные, на ваш взгляд, кейсы работы с данными за последний год, которые иллюстрируют потенциал такого подхода?
Андрей Гантимуров:
Безусловно. Теория без практики мертва. Давайте рассмотрим два конкретных примера, которые показывают, как бизнес-проблема проходит через все слои нашей пирамиды и превращается в измеримый результат.
Кейс 1: Предиктивное обслуживание в промышленной автоматизации (Производство)
Бизнес-проблема: Крупное производственное предприятие страдает от незапланированных простоев оборудования, которые обходятся в миллионы долларов ежегодно. У них есть огромные объемы данных с датчиков (IIoT), установленных на станках, но они не знают, как их эффективно использовать.
Пирамида в действии:
- Фундамент (SWARM): Все высокочастотные данные с датчиков (вибрация, температура, давление) в реальном времени потоком направляются в BAUM SWARM. Наша система хранения спроектирована так, чтобы справляться с таким массивным и непрерывным потоком данных без потери производительности.
- Верхние слои: Платформа берет эти сырые временные ряды и с помощью инструментов автоматического конструирования признаков преобразует их в осмысленные показатели: скользящие средние, паттерны вибрации, дельты температур и т.д.. Затем движок обучает предиктивную модель, которая находит скрытые закономерности, предшествующие сбою оборудования. В это же время компонент AIOps следит за тем, чтобы сам конвейер обработки данных работал оптимально и без сбоев.
- Вершина: Руководитель производственной линии, не будучи программистом, с помощью no-code интерфейса ‘Ally’ настраивает и запускает «Агента по предотвращению простоев». Этот агент в реальном времени анализирует поток данных. Когда модель предсказывает высокую вероятность отказа конкретного станка в ближайшие 48 часов, агент автоматически создает заявку на техническое обслуживание в их существующей ERP-системе и отправляет уведомление на планшет руководителя смены.
Бизнес-результат: Это не просто аналитика, это автоматизированное действие. Это прямое влияние на операционную эффективность и прибыль.
Кейс 2: Гиперперсонализация и прогнозирование оттока в ритейле
Бизнес-проблема: Компания в сфере e-commerce хочет увеличить пожизненную ценность клиента (LTV), персонализируя предложения и проактивно предотвращая отток. Их данные разрознены: история транзакций в одной системе, клики на сайте — в другой, заметки менеджеров — в CRM.
Пирамида в действии:
- Фундамент (SWARM): Первый шаг — консолидация. Компания мигрирует данные из всех унаследованных систем в единое «озеро данных» на базе SWARM. Это становится их единым источником правды.
- Верхние слои: Платформа автоматически строит профиль клиента «360 градусов». Затем обучает две ключевые модели: модель прогнозирования оттока (классифицирует клиентов по вероятности ухода) и рекомендательный движок.
- Вершина: Маркетолог разворачивает двух агентов. «Агент по удержанию» постоянно отслеживает клиентов из группы риска. Как только вероятность оттока для конкретного клиента превышает заданный порог, агент автоматически запускает кампанию по удержанию — например, отправляет ему email с персонализированной скидкой на товары, которые тот недавно просматривал. Второй агент, «Агент по персонализации», интегрируется с веб-сайтом и в реальном времени показывает каждому вернувшемуся посетителю индивидуальные товарные рекомендации, основанные на его полной истории.
Бизнес-результат: Мы снова видим не просто отчет, а автоматизированный бизнес-процесс. Это приводит к измеримому росту ключевых показателей: повышению удовлетворенности клиентов, увеличению конверсии от персонализированных предложений и количественному снижению оттока клиентской базы.
Эти примеры показывают, что ценность нашей платформы не в том, чтобы просто что-то предсказать. Ценность в том, чтобы организовать сложный, автоматизированный рабочий процесс, который связывает предсказание с действием. Это и есть суть гиперавтоматизации и основа для построения автономного предприятия.
Олег Ларин:
В заключение, Андрей. Конкуренты, как мы видим, тоже не стоят на месте. В чем заключается главная стратегическая идея BAUM? Почему вы считаете, что ваш подход – это не просто соревнование по количеству фичей в СХД, а создание платформы будущего?
Андрей Гантимуров:
Это самый важный вопрос. Наша главная стратегическая идея заключается в том, что мы вышли из гонки за отдельные функции и перешли к созданию целостной системы. Наши конкуренты могут говорить о скорости и производительности своего «железа», но это лишь один, самый нижний, фрагмент огромной мозаики. Решить проблему производительности хранения — необходимое, но совершенно недостаточное условие для успеха в ИИ. Настоящий враг наших клиентов — это не медленные диски, а
сложность и фрагментация, которые мешают им извлекать ценность из данных. Мы продаем не СХД, мы продаем систему для превращения данных в автоматизированную бизнес-ценность.
Почему мы уверены, что наш подход — это платформа будущего? Потому что она основана на нескольких незыблемых архитектурных принципах, которые обеспечивают ее долговечность.
Каждый слой нашей пирамиды может обновляться или даже заменяться независимо от других, не разрушая всю конструкцию. Сегодня мы используем одни AutoML-алгоритмы, завтра появятся более совершенные — мы сможем интегрировать их в средний слой, и для пользователя на вершине пирамиды ничего не изменится, кроме качества результата. Это защищает наших клиентов от привязки к одному вендору (vendor lock-in) и позволяет нам всегда оставаться на острие технологий.
Но самое главное, наша архитектура напрямую отражает нашу бизнес-стратегию, которая заключается в снижении рисков на пути внедрения ИИ. Мы понимаем, что трансформация в «Автономное Предприятие» — это марафон, а не спринт. Поэтому наша платформа позволяет двигаться поэтапно, в соответствии со зрелостью бизнеса клиента.
- Горизонт 1: Компания может начать с самого понятного и низкорискового шага — модернизации инфраструктуры хранения данных с помощью BAUM SWARM. Это решает насущные проблемы производительности и стоимости, принося быстрый и понятный ROI.
- Горизонт 2: Добившись успеха на первом этапе, компания может «включить» верхние средние слои нашей платформы, чтобы расширить возможности своих существующих аналитических команд, автоматизируя рутинные задачи MLOps.
- Горизонт 3: И только после этого, накопив опыт и доверие к платформе, можно переходить к развертыванию полностью автономных агентов для полной трансформации ключевых бизнес-процессов.
Такая стратегия «land and expand» делает внедрение ИИ управляемым и доказывает свою ценность на каждом шаге. Это критически важно для получения поддержки со стороны высшего руководства, которое должно видеть результаты, а не только обещания.
В конечном счете, наше видение просто. Пирамида BAUM — это не просто продукт. Мы создаем операционную систему для Автономного Предприятия. Подобно тому, как Windows или Linux стали ОС для эры персональных компьютеров и серверов, наша платформа призвана стать интегрированной, интеллектуальной и автоматизированной операционной системой для следующего поколения бизнеса. И это, как мне кажется, гораздо более весомое ценностное предложение, чем просто самая быстрая на рынке система хранения данных.
Отслеживать