Архитектура доверенной среды: что стоит за новой ИИ-стратегией «Группы Астра»

Доверенный ИИ в контексте лавинообразного роста рынка

Как отметил генеральный директор «Группы Астра» Илья Сивцев, российский рынок ИИ по итогам 2025 года, по сравнению с 2024-м, вырос примерно на 30% – до 316,1 млрд рублей. Аналитики прогнозируют, что к 2030 году его объем составит около 830 млрд рублей. В частности, сегмент GenAi вырос за год почти пятикратно – до 58 млрд рублей.

Генеральный директор «Группы Астра» Илья Сивцев
Фото: Андрей Блинов/ICT-Online.ru

В то же время на рынке складывается, на первый взгляд, парадоксальная ситуация: хотя половина крупных промышленных предприятий, согласно опросам, уже сейчас проявляют интерес к использованию GenAI у себя в инфраструктуре, в 79% субъектов КИИ применение публичного генеративного искусственного интеллекта попросту запрещено. Более того, только 10-15% предприятий, даже после успешного внедрения MVP в своем контуре, дошли до промышленной эксплуатации ИИ, а 90% – не получили системного экономического эффекта.

Впрочем, всё объясняется логично: ИИ, особенно публичный, в промышленности и КИИ всё еще ассоциируется с повышенными рисками, а регуляторные ограничения сильно сужают рамки возможностей предприятий. В других отраслях – если компания решается на внедрение ИИ, то не всегда понимает, в каких направлениях он принесет наибольший эффект и как его масштабировать.

«Мы уверены, российский рынок ждет именно доверенный искусственный интеллект. Для критической информационной инфраструктуры это означает, что все модели, все агенты должны иметь ограниченный доступ к данным, должен проводиться аудит всех действий искусственного интеллекта, должна быть предсказуемая экономика вычислений. ИИ-экспертиза становится основным активом компании. Мы соответствующим образом отвечаем на эти запросы рынка и представляем первую в России экосистему доверенного искусственного интеллекта от «Группы Астра», – рассказывает Илья Сивцев.

Управляющий партнер «Астра ИИ Код», директор по науке и ИИ «Группы Астра» Владимир Нелюб
Фото: Андрей Блинов/ICT-Online.ru

При этом запрет в отношении ИИ или отсутствие централизованных сервисов вовсе не означает, что искусственный интеллект в организации не применяется. Управляющий партнер «Астра ИИ Код», директор по науке и ИИ «Группы Астра» Владимир Нелюб обращает внимание на распространение теневого ИИ, когда, например, программисты самостоятельно приобретают иностранные сервисы через личные аккаунты. Это чревато тем, что исходный код и другие чувствительные данные попадают во внешнюю среду. По оценке эксперта, более 60% профильных специалистов уже используют ИИ в работе: это 750 тыс инженеров-разработчиков (в основном в сегментах КИИ и ERP), которые в общей сложности отдают за зарубежные сервисы свыше 31 млрд рублей в год.

По словам Владимира Нелюба, «Группа Астра» может претендовать на значимую долю этого сегмента рынка: как минимум, на третью часть к 2030 году.

Астра ИИ [Код] – в центре Astra Dev Platform
Источник: «Группа Астра»

Илья Сивцев добавляет, что продукт Астра ИИ [Код] становится сердцем единой платформы разработки для доверенного ПО Astra Dev Platform, которую компания представила чуть более года назад. 

Состав ИИ-платформы «Группы Астра»

Продукты «Группы Астра» полностью закрывают потребности заказчиков в доверенном ИИ для разработки, а также для автоматизации других бизнес-процессов. В ИИ-экосистему входят

• агентная ОС Astra Linux – расширение ОС для работы с ИИ;
• Астра ИИ [Код] – система ИИ-агентов для разработки в защищенном контуре;
• Астра ИИ [Цифровой офис] – корпоративное ИИ-приложение для ежедневных бизнес-задач и работы сотрудников во внутренней ИИ-среде;
• Астра ИИ [Траектория] – система управления инвестициями в искусственный интеллект;
• Астра ИИ [Хаб] – инференс-платформа для хранения ИИ-моделей, управления ролями и распределения ресурсов;
• Астра ИИ [Платформа] – система low-code для создания ИИ-решений (включает LLM Ops и ML Ops).

Экосистема ИИ-решений
Источник: «Группа Астра»

Решения «Астра ИИ» интегрированы в исходную продуктовую экосистему группы, благодаря чему они расширили сферу применения и получили традиционные для вендора ключевые преимущества: безопасность и масштабирование.

Агентная ОС Astra Linux позволяет пользователям развертывать в своей инфраструктуре самые разные LLM и создавать на их основе ИИ-агентов, гарантируя то, что модели будут работать в защищенной среде и только с теми данными, к которым они имеют доступ. 

Директор управления операционных систем «Группы Астра» Михаил Геллерман
Фото: Андрей Блинов/ICT-Online.ru

«Доверенная агентная ОС обеспечивает безопасную работу, управление, изоляцию ИИ-агентов на основе уровня доверия и целостности. Это позволяет нашим заказчикам повысить производительность бизнес-процессов при соблюдении привычных уровней безопасности, а также соответствовать требованиям регулятора», – отметил директор управления операционных систем «Группы Астра» Михаил Геллерман. Агентная ОС формирует в ИТ-инфраструктуре компании доверенную среду с управляемым, контролируемым доступом агентов к данным и системам: например, возможна настройка политик для агентов под конкретные задачи и сценарии.

Интерфейс Астра ИИ [Код]
Источник: «Группа Астра»

Интерфейс Астра ИИ [Код] напоминает рабочее пространство любой публичной ИИ-модели: в его основе – диалоговое окно для взаимодействия с выбранной моделью. Система может не только генерировать код, но и выполнять любую другую работу, которую сотрудники уже привыкли поручать нейросети: искать информацию в Сети, создавать и анализировать тексты, транскрибировать аудиофайлы, формировать отчеты и диаграммы и т. д. Важная деталь: прямо в диалоговом окне пользователь может выбрать одну из множества доступных моделей, а также указать ее разрешения.

Также можно перейти в режим терминала, который традиционно используется разработчиками для чтения и правки кода, запуска тестов.

Также для разработчиков доступна опция «умные папки» – папки автоматизации, которые можно настроить под себя и на основе которых модель будет выполнять персональные задачи: например, по определенному расписанию отправлять все собранные здесь файлы руководителю.

Пример работы инструмента Астра ИИ [Траектория]
Источник: «Группа Астра»

Астра ИИ [Траектория] – это методология внедрения разработки доверенного ПО с помощью ИИ-агентов. Она позволяет оценить текущее положение команды, определить «узкие места» и сделать внедрение прозрачным и понятным по бизнес-результату.

«Астра ИИ [Траектория] – это не про то, как "внедрить ИИ и стать быстрее". Это про то, как не обмануть себя и не построить ускоренный хаос. Методология строит цифровой двойник команды, оценивает ее готовность по пяти параметрам и показывает, где именно ИИ даст эффект, а где – нет. Для разработчиков это понятные правила: какие задачи можно отдать агенту, как проверить результат, когда повышать его самостоятельность. Для бизнеса – измеримый результат: не "стало быстрее по ощущениям", а прирост производительности с доверительным интервалом, проверкой качества и расчетом ROI. Внедрение ИИ без методологии – это ставка на удачу. С методологией – управляемый проект с прогнозом, контролем рисков и понятной окупаемостью», – отметил Владимир Нелюб.

На пути к AI-native

Технический директор «Группы Астра» Антон Шмаков указал на три этапа зрелости компаний в сфере ИИ: «Всё начинается с экспериментов, когда мы внутри отдела, путем локальных автоматизаций начинаем пробовать искусственный интеллект, точечно его применяем. После этого идет изменение в сторону ИИ-приоритетной компании, в которой формируется единая платформа, начинают использоваться общие инструменты, обмен практиками и подходами, повторное использование ИИ в процессах. И третий этап зрелости – это ИИ-нативная компания, когда искусственный интеллект становится ядром бизнеса, частью ресурсной модели. Он встраивается в процессы, в создание продуктов, в управление. Этот путь проходят сейчас многие компании». 

Технический директор «Группы Астра» Антон Шмаков
Фото: Андрей Блинов/ICT-Online.ru

«Группа Астра», по словам эксперта, сейчас находится ближе ко второму этапу зрелости: внутри есть единая платформа для искусственного интеллекта, наработаны практики, созданы готовые решения.

На этом пути каждой компании важно обеспечить доверие к ИИ, которое строится на трех важных принципах: контроль за технологиями, безопасность и надежность. Если эти правила соблюдены и существует качественная AI harness, то модель, которую использует компания в своем контуре, может быть в принципе любой.

«У нас внутри организации выстроен многоуровневый подход к моделям. Есть фронтирные модели, которые используются в командах разработки. Есть модели, которые мы сами дорабатываем, в том числе с помощью RAG. Их мы применяем, в том числе, в рамках РБПО, они частично изолированы по командам. Используем российские модели, а также облачные мощности для процессов инференса. Основная ценность формируется не в модели, а именно в обвязке вокруг нее: навыки, политики безопасности, выстроенные процессы, методология», – пояснил спикер.

Пять граней доверенного ИИ

В ИИ-экосистеме «Группы Астра» реализованы пять инженерных гарантий, позволяющих считать ее доверенной и безопасной.

Первая: все данные, на которых модель дообучается и выполняет запросы, находятся в контуре организации.

Вторая: управляемый доступ и лимиты. Каждый запрос к ИИ имеет свою цену. Если не контролировать эти запросы, не отслеживать расходование токенов, ИИ может не только стать неэффективным, но и приносить убытки. 

Третья: контроль утечки критических данных. Экосистема позволяет строго отслеживать, какие данные передаются в сервис и какие модель возвращает: контролировать непротиворечивость, конфиденциальность и другие параметры.

Четвертая: проверка контента. Любая, даже самая сильная, модель может галлюцинировать, а также выдавать результаты, не соответствующие внутренним требованиям и регламентам компании. Система верифицирует ответы модели с учетом всех внутренних политик.

Пятая: эффективный кэш. Это означает – повторяемость, использование готовых наработок и шаблонов, дополнительные RAG-системы – всё, что снижает нагрузку на систему и делает ее продуктивнее.

Пирамида потребностей в ИИ
Источник: «Группа Астра»

«Мы для себя определили пирамиду потребностей в рамках ИИ-трансформации организации. Самый нижний ее уровень – «железо», GPU, серверы. Второй уровень снизу – инференс-платформа, на которой могут масштабируемо и безопасно работать модели. Следующий уровень – система ИИ-моделей. В любом большом продакшене, в рамках ИИ-трансформации компании, моделей много под разные задачи, под разную специфику. Дальше – агентная ОС, надежная инфраструктурная среда, где агенты могут работать безопасно. Агентные решения – это уже конкретное внедрение искусственного интеллекта в разработку, в обслуживание, в продажи, во всё остальное. И сверху этой пирамиды – методология внедрения. ИИ это не просто дополнительная фича к существующему процессу. Мы готовы предложить методологию, которая подтверждает эффективность или неэффективность внедрения искусственного интеллекта в те или иные процессы, в первую очередь, – в разработку кода. Переход от модели до продакшн-сервиса – это большой путь, и мы его прошли: внутри у себя это уже внедрили, проработали и используем на своих продуктах. Теперь мы готовы дать это рынку», – добавил Антон Шмаков.

Как GenAI генерирует деньги

Согласно мировым бенчмаркам (McKinsey, DORA), использование ИИ в разработке позволяет повысить производительность команд в среднем на 30%. Показатель эффективности выше в Greenfield-проектах, которые с самого начала задействуют ИИ, и несколько ниже – в работе с Legacy-кодом.

В «Группе Астра» начали внедрять искусственный интеллект в различных продуктовых командах год назад, одновременно занимаясь трансформацией подходов к разработке.

За это время наиболее выдающийся результат продемонстрировало подразделение Astra Automation (в пилотной команде): снижение трудоемкости на 50%, прирост производительности – на 60-80%. В свою очередь, в подразделении, занимающемся платформой «Боцман», ИИ охватил уже весь цикл производства ПО, а также пресейл и управление: трудоемкость уменьшилась на 32%, а производительность возросла на 30-40%.

Антон Шмаков отдельно подчеркнул, что производительность в данном случае не равна количеству сгенерированного ИИ кода. Все продуктовые команды «Группы Астра» остаются в рамках общего цикла развития продукта. Показатель производительности воспринимается как дополнительная ценность продукта, которая появляется в нем с учетом тех же строгих требований к качеству. 

Принципы организации доверенной среды для ИИ в Astra Linux
Источник: «Группа Астра»

Важно подчеркнуть, что даже в такой крупной ИТ-компании, как «Группа Астра», внедрение инструментов ИИ в процессы разработки вовсе не означает тотальную «оптимизацию» штата. Дело в том, что некоторые руководители видят главную пользу от ИИ в возможности «уволить половину команды», чтобы сэкономить на ФОТ. «Группа Астра» делает ставку не на сиюминутную выгоду, а на возможности более быстрого развития в рамках всех своих многочисленных продуктов. 

Вот, что на эту тему ответил Илья Сивцев на вопрос журналиста ICT-Online.ru: «У нас по операционной системе и практически по всем остальным направлениям достаточно большой бэклог – равно как и ожидания заказчиков от наших продуктов достаточно большие. Есть еще много функциональности, которую мы должны реализовать, чтобы закрыть ту или иную потребность. Поэтому, конечно, благодаря экономии по производительности в 50% можно сильно сократить ФОТ и показать прибыльность. Но можно поступить по-другому: направить эту экономию как дополнительный ресурс в закрытие бэклога, в соответствие ожиданиям заказчиков, в новую функциональность, которая приведет к новым продажам. Мы как раз идем таким путем. Мы не «бьем по людям», а увеличиваем их capacity, а самое главное – востребованность наших продуктов».

С другой стороны, ИИ помогает вендору не раздувать штат. Например, для реализации очередного пилотного проекта в инфраструктуре крупного заказчика можно привлечь ИИ в помощь штатным экспертам.

Продукт «Астра ИИ [Код]» уже доступен для широкого внедрения. В частности, его могут применять частные и государственные компании, работающие с данными под регулированием 152-ФЗ и требованиями к КИИ.

В целом «Группа Астра» рассматривает несколько направлений в сфере искусственного интеллекта, которые компания готова предоставлять заказчикам: классическую продажу лицензий и техподдержки, облачные подписки, проектные интеграторские работы, консалтинг и обучение, ПАКи как законченные решения для ИИ, конечные устройства на базе ИИ для B2B и B2C.