ИИ в фарме: как технологии решают реальные задачи отрасли

Виктор Мясников, директор по заказной и продуктовой разработке ICL SOFT сегодня на закрытой встрече с фармкомпаниями «Фарма здесь и сейчас. Локализация, цифровые практики и тренды». Участники обсуждали одно из самых актуальных направлений — внедрение искусственного интеллекта в условиях жёсткой регуляции отрасли.

Почему ИИ нужен фармбизнесу?
• Препараты долго выводятся на рынок — это потерянные возможности и дополнительные затраты.
• Высокие операционные издержки: рутина отнимает ресурсы, которые можно направить на развитие.
• Сложности с согласованием документации, долгое оформление регдосье.
• Нет точных прогнозов: сложно планировать производство и логистику – это ведёт к избыткам или дефициту продукции.
• Ошибки из‑за человеческого фактора: даже опытные специалисты могут упустить важный нюанс, особенно при работе с большими объёмами данных.

Виктор рассказал, как эти задачи решают в ICL SOFT и представил готовые продукты, уже внедрённые в фармбизнесе:

✅ First BI объединяет данные из «Честного знака», 1С и CRM в единый источник информации. Результат: точные прогнозы спроса, оптимизация запасов и снижение логистических издержек на 15–20%.

✅ ICL Аккорд автоматизирует проверку регистрационных досье. Эффект —сокращение сроков согласования с регулятором и минимизация рисков задержек при выводе препаратов на рынок.

✅ Нейрооператор берёт на себя до 90 % рутинных запросов техподдержки и работает круглосуточно. Это позволяет: освободить специалистов для стратегических задач и снизить нагрузку на ИТ‑отдел.

✅ ИИ‑тренажёр помогает оттачивать навыки общения без риска для реальных визитов.

Хотите узнать о наших решениях больше? Загляните на наш сайт или пишите на corp@icl-soft.ru — подберем решение под ваши потребности.

@iclsoft

📊 Цифровизация в машиностроении: свежие данные ВШЭ

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил текущий и перспективный спрос на цифровые технологии в машиностроении (ОКВЭД 26–30: от электроники до транспорта). Делимся главными тезисами — они могут быть полезны для управленческих решений.

📍 Какие технологии уже востребованы?

• Станки с ЧПУ — лидер внедрения: их используют 59% компаний. Из них половина — в широком масштабе, треть — ограниченно, но планируют расширять.
• Системы цифрового проектирования и моделирования — более 50% предприятий. Среди производителей автотранспорта — 59%.
• Автоматизация производственных процессов — почти у 50% компаний, в широком контуре — у 23%.
• IoT (интернет вещей) — 36%, 3D-печать — 28%. Ожидаемо лидируют производители электроники и оптики (41% и 40% соответственно).

📈 Что пока редкость, но имеет потенциал:

Технологии больших данных используют 16% организаций, цифровые двойники — 12%, беспилотные системы — 7%. Однако около трети компаний считают эти решения перспективными для своих задач, а 4% планируют внедрение в ближайшие три года.

Искусственный интеллект пока применяется ограниченно. Самый востребованный сценарий — обработка визуальных данных и компьютерное зрение (14%). ИИ-агенты — только у 3%. При этом примерно треть предприятий либо планируют внедрение ИИ в ближайшие три года, либо видят его перспективным.

📌 Приоритеты на 2025–2027 годы

Компании ожидают ускорения цифровой трансформации, при этом фокус смещается с чистого производства на управленческий уровень:
• стратегическое планирование и управление (изменений в этой сфере ожидают 32% компаний)
• администрирование (31%)
• производство (30%)
• логистика — (26%).

Видна тенденция: цифровизация цеха начинает упираться в возможности управления и учёта. Эффект от станков и датчиков раскрывается полнее, когда данные с них становятся прозрачными для решений на уровне планирования и анализа. Один из подходов — собирать учёт из разных систем (1С, ERP, оборудование) в единые дашборды, как это делается, например, в FirstBI. Без такой связки сложно объективно оценить реальную отдачу от уже внедрённых технологий.

👉 Узнать больше о единой платформе для анализа разрозненных данных

@iclsoft

Новости цифровизации 🗞

Продолжаем знакомить с новостями цифровой трансформации, развития ИИ и автоматизации бизнес-процессов в России и в мире.

🌐 На ЦИПР-2026 обсудят цифровой суверенитет. В этом году конференция «Цифровая индустрия промышленной России» пройдет с 18 по 21 мая в Нижнем Новгороде. Участники будут говорить о том, как внедрение отечественного софта на заводах влияет на экономику и конкурентоспособность страны.

📡 ИИ против «белых пятен»: качество связи в России смогут улучшить без выездных бригад. Российские разработчики создали нейросеть для диагностики сотовых сетей. Алгоритм находит зоны плохого приема и помогает операторам точечно улучшать сигнал. Технология пока не внедряется массово, хотя инвестиции уже превысили 200 млн рублей.

🚇 Метро Новосибирска может перейти на ИИ-диспетчеризацию: НГУ и Новосибирский метрополитен подписали соглашение о создании системы на базе ИИ для автоматического составления графиков работы локомотивных бригад. Ожидается, что проект станет частью масштабной цифровизации городской инфраструктуры.

📈 Бизнес на 82% увеличил закупки телеком-оборудования для альтернативного доступа в интернет. Компании резко нарастили инвестиции в резервные каналы связи из-за перебоев с мобильным интернетом. Аналитики зафиксировали скачок тендеров на телеком-оборудование почти в два раза за последний год.

🎓 «ICL Техно» и «Ред Софт» объединяют усилия для развития технологий в сфере образования. Производитель техники и разработчик заключили стратегическое партнерство, в рамках которого будут выпускать готовые решения для учебных заведений, чтобы улучшить ИТ-инфраструктуру и сделать современные цифровые инструменты доступнее для образования.

@iclsoft

🇨🇳 В Китае придумали, как проводить этическую экспертизу ИИ

Власти КНР разработали руководство по проведению этической экспертизы и обслуживанию технологий искусственного интеллекта, пишет агентство «Синьхуа». Документ создали при участии Министерства промышленности и информатизации Китая и еще девяти ведомств.

В руководстве говорится, что основное внимание при проведении экспертизы следует уделять «благополучию человека, справедливости и беспристрастности, а также контролируемости и надежности». Документ подробно описывает вопросы, которые необходимо рассматривать при проведении экспертизы: критерии отбора обучающих данных, обоснованность алгоритма, модели и системного дизайна, а также методы предотвращения предвзятости, дискриминации и алгоритмической эксплуатации.

В документе также говорится о необходимости открытого доступа к наборам данных для проведения этической экспертизы ИИ — этот шаг призван в том числе усилить управление рисками. При этом авторы призывают продвигать ИИ-продукты и услуги, соответствующие научно-технической этике.

@iclsoft