Встреча в рамках двухмесячного форкурса «Экспертная система и персональный помощник для ведения модного бизнеса» – навигатора в системе моды, который поможет перестать метаться в хаосе и начать действовать по плану — с помощью Свода Знаний Альянса, экспертов и ИИ-инструментов.
Ознакомиться с программой форкурса
Вторая встреча будет посвящена постиндустриальной экономике и гибридному продукту
• Легпром и индустрия моды
• Гибриндый продукт для гибридного общества. Ноосфера и ролевые модели. Просьюмеры
• Индустрия моды как мультиагентная система, самоопределяющиеся сети, альянсовая модель
• Цифровой двойник отрасли: концепция и стадия реализации
• Кейс: как бренд использовал модель мультиагентной системы для поиска партнёров
Первая часть
Участники: Алексей Баженов (Альянс × Beinopen), Елена Тищенко (Экономфак МГУ), Алина Цуцу (эксперт, модератор), Константин Кривошеин (Stylon)
Алексей Баженов: Вводный контур и цели встреч по средам
После форума, где много умных людей собралось вместе, я попытался создать продолжение встреч. Поддержать эту энергию. Главный посыл: на форуме было подтверждено доверие, и теперь на его основе нужно продолжать регулярную работу. У нас одновременно запускаются программы в Якутии и Казани. Мне показалось важным зацепиться за формат форкурса как введение в индустрию, обозначить тему персонального помощника и экспертной системы как децентрализованной сети, чтобы занимать пространство искусственного интеллекта.
У встреч по средам несколько целей. Первая — чуть-чуть валидировать Свод знаний, показать зоны, которые пропущены, описать его верхнеуровнево и подтвердить. В итоге издать его просто как PDF от нашего имени на основе открытых материалов. Не проводить закрытие системы в этой зоне: нам выгодно, чтобы все работали по этим документам и знаниям.
Встреча устроена так: 20 минут теории и валидации, дальше 40 минут кейсов. Мы покажем инструменты, которые у нас есть. Костя завтра в 13:00 расскажет про цифровой двойник отрасли и стадию реализации. Это его блок. Мы так притягиваем лёгпром и креативные индустрии. Дальше пойдём по зонам знаний. В каждой зоне попробуем высветить стартапы, которые оптимизируют деятельность компаний. Мы будем не только координировать 100 профессиональных ролей, но и давать им уже существующие практики экспертов или ИИ-стартапы. Таким образом сможем простроить целиком индустрию и показывать кейсы людей, которые в этой экосистеме развиваются.
Также предлагаю ввести рейтинг кооперации как внутренний инструмент. Костя здесь расскажет, как работают их фабрики и как он это делает. Цифровизация проведена, а встраиваемости в другой рынок нет. Костя будет рассказывать о пилоте с Минпромторгом, который он обсуждает.
Константин Кривошеин: Цифровизация производства и парадокс грантов Минпромторга
Если говорить про цифровые платформы, они обычно начинают сверху: от продаж, описания изделия и остатков на складах. Мы шли снизу: от отдельных операций, материалов, фурнитуры. Сейчас мы автоматизировали фабрики полного цикла. Логично выглядит соединение этой цепочки. Классически фабрики привыкли вести отдел разработки и выпуск без учёта продаж, а всё это разрознено другими инструментами. Сейчас идёт разделение процессов: существуют отдельно бренды, занимающиеся продажами, но они взаимодействуют с фабриками, размещая заказы. Граница стирается.
У нас есть весь инструментарий, чтобы транслировать детализированную информацию со стороны процесса в высокоуровневые системы продаж. Когда бренд ведёт разработку, он дальше документацией обменивается с фабрикой. Сейчас это происходит в Excel, картинками, идут длительные согласования. Фабрики дают разрозненные ответы, цифры часто берутся из головы. Если мы говорим о стандартизированной цепочке, бренд разрабатывает, фабрика получает заказ, может по кнопке получить документацию в том же формате, в котором работает. Мгновенно просчитать всю себестоимость, подставив свои ткани и операции. Бренд одномоментно получает отклики от разных фабрик, выбирает по аналитике себестоимости. Экономические параметры разнятся от расположения фабрики, доступа к тканям, налоговых условий.
Бренд распределяет заказы, отслеживает в реальном времени: сколько отшито, сколько раскроено, сколько отгружено. Следующим шагом включаются поставщики. Фабрики формируют потребности в сырье, увязанные с планами производства. Тогда мы можем связываться со складами поставщиков и ориентировать их на полугодовую потребность. Сейчас много издержек идёт из-за того, что поставщик не знает, какие ткани будут, поэтому везёт либо малые, либо большие партии на склад.
Скорость оборачиваемости средств в системе, когда всё информационно пронизано, увеличивается кратно. Сокращаются проблемы контроля качества и разногласий. Единый стандарт описания позволяет легко работать. Это как идея вывода продукта для швейных фабрик полного цикла на отрасль в целом. Сейчас удобно именно в распределении данных: не в единой облачной системе с общим мозгом, а в отдельных процессах с определёнными настройками обмена только там, где идёт взаимодействие. Такая распределённая экосистема перспективна для сокращения издержек от сырья до потребителя.
Сейчас Минпромторгу хотим сказать: текущая структура отрасли сильно тормозит развитие информационных систем из-за неплатёжеспособного спроса и неготовности инвестировать в автоматизацию самостоятельно. Есть выделенные средства на меры поддержки, наша система закрывает 50% требований к особо значимым проектам. Но гранты выделяются от 100 млн рублей минимум при субсидировании 100 млн со стороны одного якорного заказчика. А мы уже предлагаем готовый продукт за 2,5 млн рублей. Физически невозможно найти заказчика, который вложит 100 млн, чтобы за 2,5 млн получить готовое решение через 3 месяца.
Это парадокс: цифровизация нужна, но правила грантов её блокируют. Мы в обращении выделяем не только себя, а все отраслевые продукты. Просим изменения правил для отрасли, которая имеет большой потенциал тиражирования, но все игроки очень маленькие. Китай, Индия, Узбекистан, Европа выделяют огромные средства на такие системы с господдержкой. Если будет поддержка, реализация — уже чисто технический вопрос. Мы понимаем, как связать всё в единую структуру и автоматизировать отрасль на единых стандартах обмена.
Елена Тищенко: Процедурные ограничения, IP и разделение наука/бизнес
То, что вы сейчас предлагаете Минпромторгу, выглядит как классическое коммерческое предложение. Любая компания может заявить то же самое. Минпромторг не имеет права по мандату помогать хозяйствующему субъекту в частном подряде. Если придти одним, вам скажут: «Молодцы, горячо поддерживаем. Но сделать ничего не сможем». Это будет воспринято как лоббирование или коррупция. Поддержку можно получить только если вы создадите ассоциацию или обратитесь от лица коллективного игрока всей отрасли. Время на перекройку субсидий — 2-3 года. Это длинный путь. Коммерчески двигать продукт правильно и нужно, но быстрых результатов не будет.
Касательно Свода знаний и публикации в МГУ: я бы не передавала права федеральной организации. Это коммерчески чувствительная информация. Учебник и Свод знаний — разные вещи. Учебник — это теория и упражнения. Свод знаний — это методология и практика. Если выложить в открытый доступ без чёткого закрепления прав, вы рискуете раскрыть чувствительные знания. Авторы должны оставаться владельцами элементов. ИИ прочитает, но управленческое решение принимает человек. Нужно идти от целевой функции: что нужно аудитории, что нужно Минпромторгу, и делать разумные MVP.
Если хотите научное обобщение — это отдельная работа. Научные статьи или диссертация. Это к своду знаний не имеет прямого отношения. Это ваш авторский труд. Вы не можете выдать свод знаний других людей как свой научный результат. Вы можете систему организации этого свода знаний выдать как ваш научный результат, если вы это делали в коллективе, но обязательно указать авторский вклад каждого. Здесь очень важна чистота интеллектуальной собственности.
Нужно спокойно понять: кто мы, где мы и что хотим добиться? Исходя из этого, найти место и науки, и Минпромторгу, и чувствительной коммерческой информации. Это разные элементы, работать с ними надо по-разному. Если все авторы подписали оферту, что не возражают опубликовать, вешайте на площадку Альянса. Но как только вы публичите, часть активности для себя закрываете. Поэтому обязательно надо правообладателей уведомить, чтобы они осознанно пошли на этот шаг. Точно об этом не надо спрашивать МГУ, надо спрашивать читателя и профессиональное сообщество.
Алина Цуцу: Защита экспертизы, смена ИИ-тренда и выгода автора
Я второй раз спрашиваю: в чём твоя цель? Ты говоришь, ИИ будет читать, доверять Своду знаний и помогать ролям эффективнее работать. То есть ты продаёшь Альянс через AI, и это твоя цель? Это надо валидировать с сообществом. Эксперты должны понимать, зачем они пишут эти знания. Сейчас они не понимают. Согласие в оферте — не про это, а про какое-то общее использование. Раз у нас ассоциация, предполагаются честные отношения. Сокрытие базовой информации может сильно повлиять на отношения внутри.
Мы на стадии перехода от популяризации к бизнес-взаимодействию. Здесь очень важно чётко прописать роли: кто что делает и что получает. Это опасная стадия, на ней могут все сильно рассориться из-за информационного разрыва. Константин понимает: он свой софт продаст. Алексей, у вас позиции сборщика, вы за это планируете брать процент за координацию. А что это даст остальным? Ролевых позиций будет достаточно много. Для каждой важно прописать выгоду, чтобы мультиагентная игра игралась. С системой я должен быть более эффективным, чем без системы. Тогда она работает. Если нет — система развалится. На эмоциях долго не удержать.
Сейчас тренд развернулся. Больше никто не делает агентов через снятие данных с эксперта. Наоборот, делается ателье агентов под эксперта. Информационная система усиливает эксперта агентностью. Алгоритмы стали commodities. Платформы бьются за знания Алины, а не Алина за алгоритм. Алина сделает агента в Вичате или Яндексе, ей сразу дадут инструменты. Главное — интероперабельность: чтобы агент Алины мог увидеть агента Константина в единой среде. Тогда мультиагентная модель действительно ускоряет клиента.
Если выложить Свод знаний в общий доступ, Яндекс его спарсит за 5 минут, положит в базу, и экспертиза обнулится. Это огромные коммерческие деньги. Есть открытая часть для AI-оптимизации, а есть закрытая — собственность эксперта. Альянс должен закрепить эту собственность. Иначе эксперт не поймёт выгоды, передаст знания, а потом они будут использованы недобросовестно. Вы получите обратный эффект. 80% экспертов, которые есть на рынке, вполне заменятся хорошим агентом через два года. Нужно думать в двухлетней перспективе.
Сейчас самая уязвимая роль — у экспертов. Они создают конструкт, но не понимают, на что тратят время и силы. Базовый страх: что их заменят. Нужно понять нам с тобой, а может, действительно заменят. И чётко определить грань между открытым сводом и коммерчески чувствительной информацией.
Алексей Баженов: Синтез и следующие шаги
Я забрал это как домашнее задание. Есть две глубины: открытая часть необходима для того, чтобы ИИ выдавал релевантные ответы и координировал отрасль. Закрытая часть — собственность эксперта, которую Альянс может закрепить. Свод знаний — это инструмент, открытые правила игры. Внутренняя система каждого эксперта остаётся за ним.
Елена, я услышал про процедуры и IP. Алина, я услышал про защиту экспертизы и смену тренда на ателье агентов. Мы сделаем первый черновик разделения скриптов до 9 июня, чтобы вы могли посмотреть и сказать, где граница адекватна. Тогда донесём это до экспертов. Спасибо за позицию. Когда есть позиция — это конструктивный диалог.
Общие выводы и фиксация договорённостей
• Цифровая логика производства: Отрасль переходит от разрозненных Excel-файлов к стандартизированному обмену данными. Цепочка «бренд → фабрика → поставщик сырья» должна работать в едином формате документации. Это кратно сокращает цикл производства и ускоряет оборачиваемость средств.
• Работа с госорганами: Обращение к Минпромторгу с запросом на изменение грантовых правил не может вестись как коммерческое предложение от одного лица. Требуется коллективное обращение от имени отраслевой ассоциации. Цикл изменения субсидий длительный (2–3 года), поэтому коммерческое развитие продукта должно идти параллельно с лоббированием.
• Защита интеллектуальной собственности: Свод знаний обладает высокой коммерческой ценностью. Публикация в открытом доступе без чёткого юридического разделения на «открытые правила координации» и «закрытые экспертные скрипты» несёт риски деградации экспертизы и нарушения авторских прав. Авторы должны оставаться правообладателями своих методик.
• Смена тренда в ИИ: Индустрия перешла от создания универсальных ИИ-моделей к «ателье агентов» под конкретного эксперта. Алгоритмы стали товаром, ценность сместилась в уникальные знания и интероперабельность систем. Альянс может выступить бэк-офисом требований к разработке, обеспечивая совместимость агентов разных экспертов.
• Критическая задача Альянса: Срочно подготовить и валидировать «скрипт разделения» открытых и закрытых знаний. Чётко прописать монетизацию для авторов, прозрачную выгоду для каждого участника экосистемы и механизмы защиты от недобросовестного копирования. Без этого мультиагентная координация не будет устойчивой.
• Следующий шаг: Подготовка первого черновика разграничения скриптов до 9 июня для согласования с экспертами и корректировки стратегии публикаций.
Вторая часть. Свод знаний, параметризация и координация индустрии
Протокол встречи по средам, 13:00 | Участники: Алексей Баженов, Алина Цуцу, Константин Кривошеин, Анна Дрейнберг, Алексей (Outerkit), Ирина (Ленские Столбы), Николай Константинов (Trend Island), Диана Вахрушева, Елена Кагирова
Алексей Баженов: Вводный контур — зачем нужен Свод знаний и как он координирует
Дальше Костя расскажет о большей детализации, о большей параметризации внутри его ERP-системы, Stylon, и о наших планах. А я хочу обозначить важную проблему: у нас департамент называется «Департамент легкой промышленности и лесопромышленного комплекса», в России нет ни одного учебника по индустрии моды, и поэтому общий контекст для всех людей как бы немножко невозможен. Кто-то занимается развитием креативных индустрий, кто-то лёгпрома. И эти меры вместе не пересекаются, если их не вынуть из экономики и не предъявить.
Поэтому задача вот этого Свода знаний по управлению бизнес-процессами, который мы собираем как такой групповой учебник — в котором авторами материалов являются сами эксперты, а Альянс выстраивает общую архитектуру. Это то, чем я занимаюсь и буду заниматься ещё ближайшие несколько месяцев и частично показывать вам, для того чтобы вы могли валидировать, поддержать, донаправить и вовремя обозначить какие-то другие важные моменты.
А главная задача Свода знаний — это координация. Поэтому целевая аудитория: студенты, предприниматели и ИИ-агенты. Мы сюда добавили ИИ-агентов и начинаем размышлять, как они будут тоже координироваться.
Методика нашей работы — это модельно-ориентированный системный инжиниринг. МГУ нам помогает вычленять параметры, функции и удерживать целиком систему. И основная идея учебника: это не просто мёртвое знание, это постоянный живой Свод знаний, и наши обсуждения какие-то могут выкладываться в открытый доступ в учебник или внутри — в закрытый доступ, только для резидентов Альянса.
И стратегически этот учебник должен дать описание ста профессиональных ролей. После того как будет 100 профессиональных ролей, то для каждого профессионала этот Свод знаний становится опорой: может быть, он его не будет читать, но он его скормит своему персональному помощнику и будет лучше понимать индустрию.
Одновременно наша работа сейчас идёт по нескольким фронтам: теоретическое, нетворкинг, к которому мы сейчас вернёмся. И мы, в принципе, стремимся к практике. У нас параллельно проходит в Якутии, наверное, пока оффлайн-программа. И наша задача — в онлайн-программу тоже бренды из Якутии больше вовлекать.
У нас параллельно в Казани проходит программа, и в Петербурге — закупочные сессии, поэтому этот учебник одновременно тестируется не только нами, как экспертной группой, но и внутри встреч по четвергам, где мы с индивидуальными траекториями работаем.
Задача моя сегодня, оставшиеся три минуты, показать вам общую структуру этого Свода знаний. Свод знаний — это такая практика экономическая, когда эксперты делятся информацией, частью информации, для того чтобы рынок скоординировать. Они устроены таким образом, что предисловие — примерно написано о том, о чём я сказал, и дальше мы приходим к теоретическим основам.
Алина Цуцу: Кто сегодня на встрече и почему это важно
Друзья, можно я перебью? Друзья, пожалуйста, если среди вас сейчас есть представители брендов, пожалуйста, поставьте либо какой-нибудь значок или напишите в чатик плюсик, что-нибудь нам закиньте, для того чтобы мы понимали, кто у нас сегодня на встрече и в каком формате нам подавать информацию.
Потому что Свод знаний учитывает вообще всех игроков рынка: не только модные бренды, там ритейл — вот я Ирину вижу, да, представитель ритейла. Я просто хочу для вас передать здесь важную ценность: что этот учебник — это не какая-то теоретическая история. Это реальные кейсы того, как работает на сегодняшний день индустрия. В мире такого нет нигде. То, что сейчас вы можете получить — это абсолютно бесценная информация, которую нам реально люди из МГУ подтверждают, что это абсолютно бесценная информация для того, чтобы заниматься управлением в модном бизнесе.
Поэтому, пожалуйста, дайте нам знать, кто сегодня на встрече, для того чтобы максимально классно построить передачу информации.
Алексей (Outerkit): Как пользователь будет работать со Сводом знаний?
Окей, а можно вопрос такой? Подскажи по своему видению: а как пользователь будет работать со Сводом знаний? То есть примерный какой-то процесс: как он к нему подходит? То есть это набор скиллов, который определённо скачивает, например, для своего ИИ-агента?
Алина Цуцу: Два слоя работы со Сводом знаний
Алексей, это работает на моём опыте в двух слоях. То есть ты, в общем, на свой вопрос ответил сам же.
То есть изначально база — это методология. Это методология того, как выстраивается управление на данный момент модным брендом вот внутри той индустрии, в которую сейчас типизировался Алексей. То есть, условно говоря, можно воспринимать Свод знаний как саму по себе методологию или там фреймворк любой. А дальше ты из этой методологии, имея доступ к каждому модулю, можешь выдёргивать для себя всё то, что тебе необходимо, и класть в скиллы, например, своего агента.
Да, если у тебя где-то недостаточный скилл свой собственный, и ты там агента себе разрабатываешь, то ты можешь его обучить недостающему скиллу, и этот скилл будет не теоретический, а практический, построенный на опыте какого-то эксперта — в случае, если эксперт его передал.
Потому что, как Лёша сказал, есть открытые куски базы, теоретические, такие экспертно-теоретические, которые имеют практическую ценность. Есть куски базы закрытые, которые эксперт, естественно, не передаёт, потому что они защищены его интеллектуальными правами, авторскими правами. Вот, примерно так это работает.
Алексей (Outerkit): Ограничения текущих языковых моделей и ценность валидированной базы
Кажется, что есть сложность, чтобы скиллы между собой не конфликтовали, но это уже детали.
Когда скилл очень большой, то ИИ начинает просто половину терять. Ну то есть он просто пропускает. Он говорит: «Ладно, эту часть я пропускаю». Ты говоришь: «Подожди, а мы же делали вот так». Он говорит: «Ой, да, я забыл».
И когда скилл... ну то есть есть скиллы простые, обычно там: «вот дизайн делается вот так» — и он делает. Вот сейчас у нас появляется куча сайтов, которые делают, и у них у всех вот примерно один шаблон, но он уже хорошо выглядит — это, мне кажется, это здорово. Но если ты туда, например, добавляешь много всего... то он половину просто пропускает и съедает.
Я думаю, что вот тут большая ценность в том, что классно, когда ИИ бегает не просто по сайтам и берёт из первого сайта инфу и говорит: «Да-да-да, экономика проекта должна строиться вот так. Я нашёл это на первой странице Дзена, которая была написана, не знаю, 10 лет назад». А из какой-то валидированной даны, из валидированной базы, где будут классные эксперты — вот это ценно. Это прям... кажется, очень большое достижение. Такого, правда, нигде нет. Обычно это внутренняя база какого-нибудь, не знаю, ну, консалтинговых агентств крупных. У них есть база, Свод знаний. Вот они все туда за кейсами идут и просто их внедряют в новые проекты. А общий, наверное, я такой не видел.
Алексей Баженов: Гипотеза: MD-файл как проводник для ИИ
Лёш, я знаешь, как хотел? Я хотел, чтобы появился такой MD-файл, который содержал бы весь Свод знаний, которые эксперты окнули и поделились. И я бы хотел, чтобы этот MD-файл каждый из нас просто своему боту закинул и потестировал во время нашей следующей работы.
Этот MD-файл будет готов чуть позже, к концу наших встреч. Это будет наш хакатон.
Мне кажется, что MD-файл на самом деле... да, текущая модель, наверное, половину пропустит, а MD-файл может содержать методологию того, как что читать. Ну то есть она должна быть таким проводником: как работать в базе. И тогда она уже... ну то есть MD-файл будет держать, там, грубо говоря, написано: «Тут читаешь про медиапродукт бренда, тут читаешь по производству, тут находишь вот это, тут находишь вот это».
И тогда, по сути, MD-файл будет говорить модели, как искать в базе лучше и где что находится. Вот, и тогда будет выдавать результат. Потому что так иначе это... ну то же самое можно в PDF, наверное, загрузить, просто PDF больше токенов тратится на то, чтобы его прочитать.
Я предполагаю — это гипотеза, но мне её подсветила Пенкина Есения — она подсветила, что ИИшка учится на науке, и вот если мы берём за образец Свод знаний по управлению бизнес-процессами не в индустрии моды, и мы берём его принцип организации, но добавляем туда «как искать», то это, возможно, ответ на твой вопрос. Начало: то что важно — как искать, и дальше MD-файлы, и дальше ссылки на экспертов, которые уже внутри, на платформе. «Моя задача такая».
И таким образом протестировать работу внутри нашей группы, а дальше сбалансировать экспертами: где граница открытого знания, где граница закрытого знания, и предложить это другим ИИшкам, чтобы они обучались через Гео, грубо говоря.
Анна Дрейнберг: 3D-продукты и законодательство об ИИ в России
Да, конечно, есть. Мы все время этим занимаемся и не останавливались. У нас сейчас свой проект. Минцифровскими законами пытаемся подружиться с бывшими, настоящими, будущими. Интересно всё будет.
Как раз то, что мы с тобой обсуждали вчера про законопроект по поводу государственного регулирования искусственного интеллекта, который, как ожидается, вступит в силу 1 сентября 2027 года. К нему готовимся.
Во-первых, конечно, у нас вводят суверенные национальные модели нейросетей — здесь, конечно же, выиграют те крупняки сейчас, которые есть. Я ещё на форуме была, и там основная по «ГигаЧату» выступала. То есть там вначале прочитали лекцию про деструктивный контент — я такого насмотрелась, никогда такого не видела. Ну и вот, и начались ещё первые звоночки, что, типа, эти неправославные нейросети — вражеские, обучающиеся непонятно на чём. А потом появился как раз этот законопроект Минцифры про национальные и суверенные нейросети.
Понятно, что крупники выиграют от этого. Реестр доверенных моделей нейросетей, которые бизнес может использовать — он будет для всей этой критической инфраструктуры.
Ещё вопрос взаимодействия: когда вы внедряете и в бизнесы — там обязательно должно быть, ну, короче, надо будет спрашивать пользователя: хочет ли он работать с нейросетевой моделью, либо не хочет работать с нейросетевой моделью. Ну, в разных... ну, не знаю, там, начиная от чат-бота, заканчивая, ну, другими способами взаимосвязи. У кого-то же там по аналитике ещё разные проекты построены. И если не хочет взаимодействовать с ИИ-моделью, то у бизнеса должен быть, соответственно, альтернативный метод взаимодействия с пользователем — если клиент просит и против, короче.
Ну то есть там очень много всего идёт. Да, то есть вообще вся разработка — то есть в чем вообще суть этих суверенных ИИ-моделей: в том, что, короче, они полностью должны разрабатываться, обучаться, использовать данные на территории Российской Федерации. То есть и всё только силами российских лиц.
Но, соответственно, сейчас идёт вопрос о локализации. Мы по своей части уже локализовали, например, компьютерное зрение — то, что у нас используется в дополненной реальности, виртуальных примерках, распознавании образов и во всякой этой истории. Сейчас это у нас для нашего, собственно, уже... реклама. То есть на серверах наших — закрытая модель.
Анна Дрейнберг: Демонстрация 3D-сайтов и виртуальных шоурумов
У меня так MVP у нас почти готов выпустить. Сейчас, секундочку. Ну, его уже включил Минэк в сборнике для стран Шёлкового пути, стран Азии.
Трёхмерные сайты. Это трёхмерный сайт. Его можно воспроизвести в рамках ресурса бренда с интерактивным управлением. Здесь у нас получается трёхмерное меню. Пока разработано 4 мира. Каждый мир подбирается для бренда в зависимости от соционической типологии. У нас, собственно, тестирование разработано.
Так, что у нас тут готово сейчас? Ну, например, давайте зайдем в один из миров. У нас там город будущего — мы его делали под VR. Теперь он оптимизирован полностью под веб и на нашем сервере крутится.
Что здесь есть? Можно реализовать интерактивную воронку продаж с объёмным контентом. У нас тут есть отдельно площадка для проведения онлайн-мероприятий, трансляции и все прочие штуки с активными кнопками перехода на другие ресурсы бренда. Тут такая красота всякая.
Из полезного, что тут у нас ещё? Мы уже тут реализовали виртуальный шоурум наших дизайнеров, которые делают одежду. Тут всё с подписями, с переходами, с анимацией. Такой интерактивный виртуальный шоурум. Доступ к этому всему для бренда можно интегрировать на его собственном сайте. Можно из мессенджера. Мы уже прикрутили это, как меня, из того же самого государственного православного MAX.
Ну, короче, такая многофункциональная история: виртуального магазина с площадкой для проведения онлайн-мероприятий — потому что мы, например, у маркетологов только сейчас наблюдаем, как у них там дружно отменяют конференции, переводят их в онлайн-режим. А здесь можно силами своей площадки, в общем, собрать всю эту историю.
Так, вернёмся на старт. Ну, короче, вот четыре мира, и каждый из них будет адаптирован под тон-оф-войс бренда, условно. Вот у нас ещё космический есть. Это вот сейчас мы над ним как раз активно работаем, активно его развиваем, ну и с ним как бы везде участвуем.
Сейчас у нас это всё на серверах СберКлауда крутится, потому что мы там в «Акселераторе» участвовали в прошлом году, ну и как бы так и пошли. Ну тут тоже самая история: с виртуальным шоурумом, с площадкой для проведения онлайн-конференции. То есть получается единственная точка притяжения для бренда, в которую можно зайти, слить его с социальных ресурсов, сайтов и всего прочего, и здесь организовать тусовку, виртуальные продажи, магазин, контент разместить — пожалуйста, всё что угодно: трёхмерный, двухмерный, видео. Ну и вот так пока.
Анна Дрейнберг: О локализации и ограничениях для малого бизнеса
Мы как бы серьёзно обеспокоились — ну как бы уже началось, что началось, в прошлом году, например, первые звоночки были — ну как первые, опять-таки это началось с 2024 года — об ограничении зарубежного международного трафика. И как бы из-за этого пришлось локализовать, например, вот наш метавёрс.
Сейчас идут эти звоночки про локализацию нейросетей — причём это уже не звоночки, а уже законопроект, да, принятый. То есть всё, что используется для бизнеса, должно быть локализовано.
Понятно, что у нас там есть, например, сейчас некоторые заказчики — они, в принципе, уже настолько зависимы от того, чтобы... Они не используют любые внешние нейросети. У них уже всё развёрнуто на собственном сервере, условно, потому что информация не должна выходить в общую дану. Даже если она бегает по закрытой базе, эта информация всё равно доступна.
Единственный минус всей истории с локализацией: то, что, например, если корпорация локализует этот сервер — мы считали, условно, где-то 200 тысяч в месяц уходит на сервер, который будет там для компании тянуть языковую модель, условно, на себя.
То есть маленьким брендам, конечно, здесь вопрос: что им делать именно для работы в бизнесе. Что ещё? Ну да, например, вот вы подключаете и чат-боты, и маленький интернет-магазин — вы подключаете и чат-боты, и он, блин, должен будет быть локализован со следующего года, когда это всё будет.
Ещё это постоянное информирование: то есть всё равно надо будет держать человека для того, чтобы в случае, если человек не хочет общаться с ИИшкой, он должен будет вступить в беседу, условно.
Ну и маркировка контента любого — да, вот сейчас, например, уже где-то около госсайта смотрела — просто крана дома РЭК влазила там по своим личным причинам — вот, там уже есть маркировка, что контент написан с помощью ИИ. То есть, соответственно, будут вязать — ну, тоже сделает РКН, делает сейчас блок, который будет бегать по сайтам, проверять контент и графический, и текстовой — на, ну, короче, как раз на то: сгенерированный он или нет, и искать метки о том: упомянули о том, будет он сгенерированный или нет.
Ну, короче, для бизнеса, в общем, будет очень много всякого развлечения.
Константин Кривошеин: Stylon — единая информационная среда для модной индустрии
У всех в модной индустрии, начиная от брендов и заканчивая фабриками, производящими ткань, есть стабильные процессы, связанные. У бренда — это разработка изделия, где есть спецификации, документация, все данные, касающиеся изделия.
Что такое Stylon? Stylon — это единая информационная среда для разработки материала. Единая информационная среда для функционирования всей цепочки: начиная от разработки изделия — то есть создания всей документации, управления продажами, консолидация с разных каналов продаж, общей потребности тех изделий, которые нам нужно планировать отшивать, потом продавать и так далее.
Дальше: управление поставками сырья, расчёт необходимого количества сырья и материалов, планирование производственных заказов на своих фабриках или на фабриках-контрагентах. Отслеживание производственного заказа в реальном времени — если это своя фабрика, то соответственно с использованием терминала сбора данных, с автоматическим учётом, маркировкой сырья, полуфабриката, движением этого по производственным участкам, автоматическое списание сырья и комплектующих, расчёт себестоимости — плановый, фактический.
Управление складами, управление поставками, зарплата персонала — особенно это актуально для швейных производств, где сделка, где надо учесть, кто как поработал. Управление и планирование производственных процессов — то есть это и расчёт потоков, поточных линий, балансировка операций, чтобы это было эффективно, чтобы без потерь, чтобы мы всё это могли быстро отшить и произвести.
Отслеживание через маркировку, дальше работа с «Честным знаком» интегрирована, отгрузка, сбор изделий на складе готовой продукции перед отправкой, вообще весь учёт складов готовой продукции — ну и так далее.
То есть все вот эти базовые задачи, формализованные швейных предприятий, брендов одежды и текстильных производств — все эти вопросы мы глубоко проработали и автоматизировали. На сегодняшний день больше 200 фабрик работает на нашей системе, решают свои задачи.
Это специализированный отраслевой программный продукт, который в рамках типичных бизнес-процессов позволяет вести всё управление предприятием. В соединении с другими системами — там, бухгалтерия и так далее — да, это полный цикл всей деятельности предприятия, автоматизированный, формализованный, чёткий, понятный.
И вот здесь вот, да, работая с фабриками полного цикла, да, мы проработали всю цепочку, и сейчас выводим на рынок ещё отдельный продукт для небольших, средних брендов — ну, может, и даже больших брендов. Чтобы можно было как раз формировать — то есть как PLM-система для разработки изделий, для создания документации и автоматического размещения изделий на фабриках и, соответственно, получение всей обратной связи со стороны фабрики о реальном процессе выпуска.
Где вот сегодня у нас что-то откроили — мы уже у себя в системе это видим. Ткани списали наши, которые мы им отправляли — мы это у себя в системе видим, соответственно, получаем информацию от фабрик. «Честные знаки» мы имитируем — фабрика эти «честные знаки» может уже печатать.
То есть вот такую связку ещё делаем, и далее мы будем уходить в связку ещё фабрик, брендов по потребности сырья — либо с производителями тканей, либо с поставщиками тканей, фурнитуры.
В целом, это единая информационная среда управления фабрикой, полностью адаптированная под бизнес-процессы. С детализацией проработаны все нюансы, аспекты деятельности именно нашего бизнеса — поэтому вот этот контур производственный наша система полностью закрывает.
Константин Кривошеин: Эффекты внедрения для фабрик
И как результат — на фабриках мы видим, во-первых, это снижение нагрузки на непроизводственный персонал. Очень часто бывает, что это выливается не как снижение нагрузки на непроизводственный персонал — то, что на сегодняшний день фабрики недоукомплектованы ни технологами, ни инженерами, потому что нет возможности держать людей, которые работают на зарплате, в большом количестве, чтобы грамотно и детально подготовить всю производственную часть.
И очень часто из-за этого очень большой провал именно в детализации проработки. То есть нет системы производственной, в которой была бы полная документация, инженерные расчёты производства и так далее.
Так вот система — она как раз позволяет очень быстро и легко это всё рассчитать, быстро запустить, ну и так далее. Иметь эффект, именно связанный с тем, что на производстве появляется полный порядок в рабочих процессах.
Как ещё эффект? Это снижение потерь материалов, сырья и так далее, устранение любого воровства на производстве.
Ну и самый главный эффект — это за счёт наведения порядка по всем аспектам деятельности предприятия — это увеличение производительности и объёма выпуска. На фабриках, которые внедряем, мы видим где-то рост производительности где-то от полутора до четырёх раз — в среднем наблюдается. Всё зависит от стартовых позиций: откуда начинает фабрика — если у них индивидуальное, например, производство или маленькие бригады — то здесь в два, в три, в четыре раза спокойно можно увеличить производительность и выпуски с помощью системы, выстраивая потоки, компенсируя все издержки, связанные с тем, что нет материалов, фурнитуры, сложно отслеживать, долго что-то считаем, беспорядок и так далее.
То есть эти все вопросы — они уходят. И за счёт этого увеличивается производительность труда.
А когда у нас объёмы выпуска увеличиваются — то только за счёт доли общефабричных расходов резко снижается стоимость. Себестоимость изделия — в среднем это где-то 15–25% — за счёт наведения порядка в процессах.
Константин Кривошеин: Как это работает для брендов
Изначально мы разрабатывали этот продукт для фабрик всё-таки. Много фабрик полного цикла, где есть все те же циклы работы, связанные: и взаимодействие с маркетплейсами, и разработка изделий, и размещение — то есть все расчёты, связанные с тем, что необходимо закупить и так далее — ткани, сырьё, фурнитуру.
Так вот, здесь мы сейчас как раз предоставляем полный цикл вот этой подготовки в виде PLM-системы: расчёт о потребности сырья, закупки сырья, контроль о размещении на фабриках, отслеживание заказов по фабрикам — где какие остатки. Как эта фабрика сейчас отшила, где на каком этапе сколько полуфабриката находится.
То есть, по сути, для брендов здесь разница только в том, что производство в данном случае является «чёрным ящиком». Мы можем контролировать вход-выход, не углубляясь в детализацию процессов — то есть нам всё равно, как наш полуфабрикат продвигается от рабочих машин. Но при этом весь спектр задач, связанных с поставкой сырья, с планированием заказов, с формированием документации, с «честными знаками», с отслеживанием отгрузок, с расчётом себестоимости — в брендах все эти процессы тоже присутствуют.
И вот сейчас, работая с фабриками полного цикла, закрывая полностью этот функционал, мы хотим сделать более простой продукт для брендов: вычленить оттуда ряд производственных функций, но при этом завязать — создав децентрализованную систему через связи.
Что вот если я разместил заказ — я то есть разработал изделие, сформировалась документация — я эту документацию просто выгружаю, отправляю фабрике. Фабрика получает эту документацию, может обратно прислать информацию по расчёту себестоимости. У неё 10 фабрик прислали свои предложения — мы сравнили всё в единой системе, в единых сметах, стандартах. Увидели, где на какой фабрике нам выгоднее отшивать, какие условия.
Далее, соответственно, я размещаю заказ на фабрике — фабрика отправляет мне только по этому заказу автоматически данные о том, где на каком этапе мой заказ, какие — если были мои ткани, которые я закупал и поставлял — то как эти ткани ушли уже в производство. Какие конкретно рулоны потратились, какие были браки, недопоставка в рулоне, какие там технологические потери в процессе — а это очень непредсказуемые вопросы и так далее.
То есть вот это вот всю цепочку.
Дальше у меня ещё есть процессы «честного знака», когда я должен их сгенерировать — то есть регистрировать, сгенерировать — чтобы фабрика у себя их нанесла. Тоже это всё синхронизируется. Фабрика потом будет упаковывать это всё в коробки, в транспортные единицы, отправлять мне обратно. У меня уже приходит информация о том, в каком коробе какие дата-матриксы, что у меня ушло, что введено в оборот и так далее.
Все вот эти нюансы — за счёт того, что системы могут общаться между собой — это можно реализовывать.
И поэтому сейчас мы начинаем работу именно с брендами, да, для того чтобы помочь брендам организовать вот это вот всё взаимодействие с фабриками.
Алексей Баженов: Гипотеза: универмаги как координационные хабы
Я как мыслил: что я хочу, чтобы партнёрами этой программы были универмаги крупнейшие в городе: Trend Island, «Телеграф», «Ленские Столбы», может быть, там, VIPAVENUE. Но такие не XXL, а вот там условно L, чуть поменьше.
И за счёт этого, мне кажется, может настраиваться — не в вашем, конечно, случае, у вас очень много маленьких — но в случае вот Trend Island, где 300 марок — может настраиваться быстрота подсортировки и такая как бы сквозная взаимосвязь.
Вот как вы думаете: насколько универмагам будет понятно предложение Кости и... какой-то пилот — фабрика, на которой у него что-то уже происходит — связать с какой-то вашей маркой, с маркой Trend Island — и провести как сквозной процесс, получить этот единый набор данных и масштабировать это на другие бренды.
Насколько вы думаете, универмаги услышат такую идею? В итоге, Елена Тищенко говорит: экономия 26%. Обмениваются данными, быстрота подсортировок и так далее.
Ирина (Ленские Столбы): Позиция универмага
Очень интересная платформа, очень интересная система. Я слушаю с точки зрения: как сама занимаюсь производством — это очень полезно.
И в то же время, вы правы — я сижу и думаю: как это можно адаптировать в универмаге. У нас более сложная система, чем в Trend Island. У них всё абсолютно систематизировано, и они управляют процессами. У нас есть проблема, о которой я вам рассказывала: что мы не можем управлять процессами, потому что мы не получаем данные, все которые нужны были бы для того, чтобы эта система работала.
Наша задача сейчас — и стоит участие в этой программе, и в Альянсе нахождения — найти вот эти каналы, какие-то, не знаю, проводки, чтобы вывести тоже на какую-то систему работы универмага и помощи.
Но пока как — не могу ответить. Я бы, наверное, всё-таки коллег послушала, что они сказали.
Для бренда это всё понятно, это всё абсолютно прозрачно, это надо.
Диана Вахрушева: Опыт работы с мультибрендовыми корнерами и универмагами
По поводу универмагов хотела сказать. В связи с тем, что у меня был мультибрендовый корнер, и за 8 лет, наверное, около 40 брендов я привезла — и также брала русские бренды на реализацию.
То есть есть две разные системы. Вот есть просто универмаг, который сдаёт площади в аренду — да? Да, это универмаг. Слышно? Фонит.
Да, есть «Цветной», есть «Авиапарк» — то есть сдаёт площади в аренду. А вот Trend Island и наш отдел реализации в «Цветном» — это был уникальный проект, ну, я имею в виду проект реализации в «Цветном», где мы, ритейлеры, принимали решение — то есть не универмаг, а мы принимали решение: берём мы русский бренд или нет — и дальше уже согласовывали с мультибрендом.
Но у такой системы, как Trend Island и тот отдел реализации в «Цветном», где была я — была очень крутая платформа. И сейчас мы загружаем товар в Trend Island, и мы видим такую же платформу, как в «Цветном».
И вот там есть моменты, в принципе, которые можно улучшить, автоматизировать — даже, может быть, с помощью Stylon-программы, мне кажется. Потому что там есть очень много моментов технических.
Когда бренд загружает свой товар — то есть там очень много вопросов: начиная с адреса фабрики, заканчивая составом, маркировкой на каждое изделие. То есть мне кажется, что эти платформы всё равно нужно дорабатывать, потому что когда ты туда загружаешь новый пост — достаточно сложный такой процесс — плюс 1С, в общем.
То есть это вопрос — я имею в виду, что вопрос задаётся: первый вопрос у универмагу, который сдаёт площади в аренду — там решения вообще по-другому принимаются: брать бренд или нет. А другой вопрос — это вопрос к Trend Island или отделу реализации, как «Цветной», потому что больше в Москве такого проекта нет, как «Цветной» и Trend Island.
И это уже вопрос именно к тем, кто занимается этим проектом. То есть системы устроены по-разному.
Константин Кривошеин: Комментарий: почему стандартизация данных снижает издержки
Коллеги, можно комментарий?
Потому что мы работаем и с фабриками, и с брендами. И вот большинство брендов идёт именно по пути написания каких-то отдельных локальных личных кабинетов — в которых, по сути, дублируется вся информация от фабрики и бренда.
То есть они специально заполняют, чтобы поставить на Trend Island. Другие фабрики специально заполняют отдельные формы. Это занимает много времени для того, чтобы эту всю информацию отправить в, например, Melon Fashion — чтобы была отслеживаемость.
То есть каждый бренд делает — во-первых, свою большую... даже не бренд, универмаг делает свою большую разработку для того, чтобы обеспечить вот этот процесс.
Но можно идти по пути, когда... мы понимаем, что у нас каждый бренд, каждая фабрика автоматизирована — и тогда вся цепочка информации течёт сама, потому что у вас система на 1С, у нас система на 1С — 1С молодец. Если это не 1С, то это могут быть другие протоколы обмена данными.
И вот как раз эффект достигается именно за счёт того, что нам не надо по 10 раз заполнять дополнительно карточки товаров, дополнительно всю информацию, информацию об остатках на складах, держать под этого отдельного менеджера.
Держать менеджера под маркировку, под информацию: как что упаковано. То есть здесь эффект достигается именно за счёт сокращения издержек по всей цепочке.
И сейчас мы уже можем это делать. Это продукт — не какая-то идея из будущего. Это продукт, который уже сейчас есть.
Другая проблема: что этот продукт ещё не внедрён повсеместно, потому что есть определённая инерция — когда автоматизируется торговля с большими объёмами. А небольшие бренды не могут позволить себе автоматизацию.
Но мы стараемся держать стоимость нашего решения достаточно демократичной с точки зрения стоимости. И поэтому это в будущем может дать очень крутой эффект именно связке.
И тут мировой опыт тоже показывает хороший эффект, потому что в мире тоже все сходятся уже к использованию таких концепций: сквозных платформ обмена информацией.
Николай Константинов (Trend Island): Позиция универмага: что нужно для принятия решения
Я на самом деле здесь абсолютно согласен с вами, но... зная просто, как у нас устроено в стране взаимодействие комитентов с фабриками — у нас нет ничего единого.
У каждого бренда свой производитель. Кто-то отшивается частично в Китае, кто-то частично в России, у кого-то контрактное производство, у кого-то своё производство, у кого-то есть симбиоз — часть коллекции производится в Китае, часть на контрактном, часть у себя.
То есть это не в том, что в одном месте отшивается бренд. И как вот здесь, в этой ситуации — ну, например, да — и при этом, ну то есть, есть поставка от бренда, и она приходит к бренду из трёх разных мест: из контрактного производства, из своего собственного цеха и из-за границы.
И вот он загружает в Trend Island. Это нужно связать.
Нет, это как раз несложно связать — если говорить о том, что... если у каждого из этих производств установлена ваша программа, в которой они уже работают.
Вот это как раз цель. Это вопрос о производстве: насколько это производство... Это вопрос комплексный, да — то есть мы сейчас говорим концептуально — потому что есть производства, которые автоматизируются, но производства, которые работают на давальческих схемах и небольшие бренды — они ещё к автоматизации подходят очень... очень издалека, скажем так.
И если говорить о будущем — то в будущем всё больше и больше брендов и фабрик будет переходить именно на такой процесс. Поэтому мы на это смотрим уже всерьёз, и всё больше фабрик включается, бренды включаем сейчас. Поэтому тут просто вопрос зрелости отрасли.
Вот я тут — здесь я согласен полностью.
И этот вопрос — он решается. Да, незрелый — ещё можно сказать — у нас меньше 1% автоматизации. У коллег.
Да, и вот здесь вот основной момент, о котором мне хотелось бы закрепить внимание: что если мы представляем полную концепцию — как это может отрабатывать — да — то есть сходя из этой вообще: во что вкладывать инвестиции?
Потому что даже те же порталы поставщиков и так далее — это тоже определённые средства в разработке. Хотя с другой стороны — это могло бы быть поставлено на немножко другой рельс: что вы, например, помогаете брендам выстроить со своей стороны цепочку автоматизации — не вкладываете в свою разработку, а брендам помогаете выстроить цепочку автоматизации — а дальше уже бренды помогают выстроить цепочку автоматизации фабрикам.
И тогда вот эта вся цепочка — от размещения заказа до вывода к потребителю — мы рассчитывали — может быть снижена.
Вот сейчас если в среднем размещение заказа — 6–9 месяцев: пока отошьют, пока все согласования, договорённости — то здесь мы эту цепочку можем сдвинуть буквально до 2 месяцев — когда 80% времени — это чистое время производства.
Это всё благодаря тому, что снижаем издержки на информационном обмене.
Алина Цуцу: Формирование рабочей группы
Всё, мы всё осознали, забрали. Спасибо большое за интеграцию в ваши процессы. Мы теперь знаем, кто за что отвечает.
Лёша, тогда на тебе остаётся задача: ты понял, да — собрать рабочую группу с ответственными людьми.
Коллеги, я прошу вас поделиться: если есть ещё чем поделиться, может быть, дать обратную связь по встрече. В целом наша основная часть подошла к концу. Будем прощаться.
И, пожалуйста, кому что было полезно, ценно — может, какие-то наблюдения, замечания — сердечки тоже приветствуются. И обязательно переходите к нам в чат, для того чтобы оставаться на связи друг с другом и не терять важные контакты.
Общие выводы и ключевые инсайты встречи
• Свод знаний как методология и инструмент для ИИ: Свод знаний — это не просто учебник, а живая система, которая может использоваться как для обучения людей, так и для «прокачки» персональных ИИ-агентов. Важно разделять открытые (методологические) и закрытые (экспертные, коммерчески чувствительные) блоки знаний.
• Проблема «скиллов» в текущих ИИ-моделях: При перегрузке контекста языковые модели начинают «терять» часть инструкций. Решение — структурированный MD-файл-проводник, который объясняет ИИ, как навигировать по базе, а не просто загружать всё подряд.
• Законодательство об ИИ в РФ: С 2027 года ожидается ужесточение требований к использованию нейросетей в бизнесе: локализация данных, суверенные модели, маркировка контента, альтернативные каналы для пользователей, отказавшихся от ИИ. Малому бизнесу будет сложно соответствовать требованиям без специализированных сервисов-«прослоек».
• Stylon как отраслевая ERP/PLM-система: Продукт уже работает на 200+ фабриках, закрывает полный цикл от разработки изделия до отгрузки, интегрирован с «Честным знаком» и маркетплейсами. Ключевой эффект — рост производительности на 1.5–4× и снижение себестоимости на 15–25% за счёт наведения порядка в процессах.
• Координация бренд–фабрика–ритейл: Основная проблема не в отсутствии технологий, а в отсутствии единых стандартов обмена данными. Бренды заполняют одни и те же данные в 10 разных системах. Решение — децентрализованная, но интероперабельная экосистема, где каждая сторона работает в своей системе, но данные передаются автоматически.
• Роль универмагов как координационных хабов: Крупные мультибрендовые площадки (Trend Island, Ленские Столбы) могут стать точками сборки для стандартизации данных от сотен брендов. Но для этого нужна совместная рабочая группа: ритейл + технологический партнёр + бренды.
• Следующий шаг: Сформировать рабочую группу для пилотного проекта: один бренд + одна фабрика на Stylon + один универмаг. Цель — протестировать сквозной поток данных от разработки до полки и зафиксировать экономию времени/денег.
