А вот наша команда в конце 2025. Тоже новогодний корпоратив.

Немного выросли 😎

Привет! Это Tech Brunch☕️

Здесь не пишут про новые релизы ChatGPT и не выкладывают танцующих китайских роботов. Только если это по-настоящему важный прорыв, а не очередной хайп. В остальном здесь обсуждают технологии, которые доходят от идеи до внедрения в российский крупный бизнес и госсектор.

✌️ Автор: Аркадий Фроймчук

Я российский технологический предприниматель, сооснователь AI-компаний BPA Technologies и Qmonitoring.

Уже больше 7 лет развиваюсь в ИТ, последние годы сфокусирован на технологиях искусственного интеллекта, роботизации и обработки больших данных. У меня к слову профильное образование, окончил с отличием МГУ им. М.В. Ломоносова по направлению «Искусственный интеллект».

Среди наиболее известных проектов, по которым можно узнать нашу команду:

— технология невидимой идентификации, которую я презентовал в эфире Первого канала М. В. Мишустину;
— умная урна, про которую написали в «Известиях» и поставили около мэрии Москвы;
— AI-система строительного мониторинга, которая применяется на большинстве социальных строек страны;
— AI-приложение для проверки легальности вывесок в Москве.

😉 Давайте сразу договоримся, в канале я пишу просто свои субъективные мысли на интересующие меня вещи. Я пишу со стороны практика: озвучиваю свои мысли, касающиеся технологического бизнеса и экономики инноваций.

❤️ Я бы хотел, чтоб формат канала соответствовал его названию. Tech Brunch — легкий контент про технологии, как поболтать с друзьями за завтраком. Я не буду писать в канал регулярно или по графику, но я буду здесь делиться тем, как мы с командой проходим путь от идеи до реальных проектов и результатов в крупном бизнесе и госе.

Инсайт 2: Вознаграждается не процесс, а результат

Вообще, это базовый закон экономики, но многие это простое правило не понимают. Всё это из-за того, что все люди делятся на «результатников» и «процессников». Это практически генетическая предрасположенность. Результатники мыслят совершёнными действиями, мыслят достижениями или, если так удобнее, выводами. Такие люди, когда рассказывают какую-то историю, будут ненамеренно пропускать описание совершённых деяний и говорить сразу суть. А вот процессники мыслят иначе. Они любят долго описывать свой тернистый путь, даже если это рассказ про то, как они покупали молоко на кассе гипермаркета.

Мой инсайт совсем не про дискриминацию процессников. У них в бизнесе есть своя суперсила. Мой пост про то, что в экономике вознаграждаются только результаты. И самое интересное, что так было всегда и так будет в будущем. Если копнуть в прошлое, то уже тысячи лет золото считается драгоценным металлом. И если всё упростить, то эта ценность связана с его редкостью и сложностью добычи. Мне нравится аналогия с золотом, потому что так проще всего объяснить мой инсайт.

🥇 Так вот, добыть золото — это сложный и трудоёмкий процесс. Можно годами искать прииски золота, спустить много денег на инструменты, команду и экспертизу, а потом его просто не найти. Или найти в таком виде, в котором его невозможно будет добыть. Это бизнес-риски. Одновременно с этим можно оказаться, как говорится, «в нужное время в нужном месте» и собирать золото лопатами, не потратив и копейки. Мир несправедлив.

Одно ясно точно: тот, кто ничего не делает, никогда ничего не достигнет. И точно ясно второе: тот, кто понимает, как делать, с бОльшей вероятностью достигнет нужного результата.

Если приземлять эту аналогию с золотом на ИТ-бизнес, то можно понять, что не всегда дорогая команда может решить трудную задачу. Ещё бывает так, что за очень трудную задачу не готовы платить достойные деньги. Или даже бывает так, что заказчику будет сверхценно решение задачи, которая крайне простая в реализации. В общем, экономика ИТ-сектора тоже несправедлива.

Мой инсайт заключается в том, что осознание этой несправедливости делает человека сильнее. Пока ты стараешься добыть золото на факторе личной удачи или на факторе личных усилий, кто-то будет цинично добывать золото, опираясь на правила статистики (то есть просто пробовать в 10 или 100 раз больше тебя).

Читать следующий инсайт

#инсайты_2025

Интересное дополнение к посту.

Я не так давно общался с товарищем, он сейчас ищет даму сердца и заходит в приложения для знакомств. Он мне сказал такую фразу:

Вот знаешь, я себя адекватно оцениваю, я не могу собирать внимание всех девушек в приложении. Моя конверсия с просмотра в взаимный лайк где-то 5-8%. Тогда я стал думать, как же мне собрать внимание девушек, которые мне понравятся?! Ничего умнее, чем просто ставить бОльшему количеству девушек лайки я не придумал.

Мне показалось, что это тоже очень классная аналогия. Нужно просто всегда пробовать немного больше и тогда вероятность удачи - выше 😉

🔳 В декабре к нам в BPA приезжала делегация MBA МГУ им. М.В. Ломоносова.

Я рассказывал о нашей компании, демонстрировал наши разработки и прототипы. Им повезло — они первые увидели самую свежую версий нашей Умной урны 🗑️

На тот момент Урна уже достаточно точно распознавала отходы, быстро принимала решения и приятно удивляла своей скоростью и гибкостью.

Если вы недавно подписаны на мой канал, то я напомню)

Мы с командой разработали отечественный гаджет «Умная урна». Она сама определяет, что в неё выбросили, и автоматически сортирует отходы: пластик отправляет в контейнер для пластика, бумагу — в отсек для макулатуры.

Простая идея, сложная технология и очень понятный результат 🤢

👁 Зачем нейросети распознают людей?

Нейросети и алгоритмы очень быстро развиваются в последнее время. Нейросети-трансформеры (например, ChatGPT) уже могут отвечать на вопросы человека и даже проводить логические рассуждения на пути к финальному ответу. Функция «думать перед ответом» - это большой скачок в развитии языковых нейросетей. И таких скачков ещё будет много. Если интересно, обязательно коснусь этой темы отдельно.

Так вот, в машинном зрении (это нейросети, которые «видят» объекты) тоже есть свои скачки сложности. Проекты в машинном зрении обычно сводятся к трём задачам.

Первая — обнаружение объектов. Например: «А был ли кто-то на территории нашего участка?» Это несложная задача, потому что мы не просим программу «думать». Такие задачи решаются на относительно простых архитектурах и алгоритмах.

Вторая задача уже сложнее и действительно является скачком вперёд. Здесь мы учим нейросеть распознавать объект. Например: «А был ли на территории нашего участка синий грузовик компании Ford?»
В этой задаче нейросети нужно научиться классифицировать объекты: отличать грузовики от легковых машин, синие объекты от жёлтых и различать марки. Тут компьютеру уже приходится напрягаться, чтобы ответить корректно. И дальше всё становится только сложнее.

Третья задача — идентификация. Это подтверждение уникальности или подлинности. Например, Face ID на вашем телефоне - тоже пример нейросети, идентифицирующей человека. Может казаться, что в этом нет ничего прорывного, но на самом деле технологии распознавания лиц - это огромный скачок вперёд.

Ракурс телефона сильно помогает программе: лицо целиком в кадре и почти всегда под одним углом. Но если углубиться, то сейчас «умные города» используют уличные камеры для поиска преступников. Там плохие ракурсы, лица закрыты кепками и капюшонами, однако нейросеть всё равно способна узнавать человека - технологии сильно шагнули вперёд.

Идентификация используется и в других задачах. Например: «А был ли на территории нашего участка синий грузовик компании Ford с номером А777АА799?» Заметили, как с ростом сложности задачи удлиняется запрос к нейросети?

И теперь самое интересное. Пройдя эти три этапа, мы выходим к передовым разработкам: повторной идентификации (ReID) и мультикамерной идентификации.

Зачем это нужно?! Сейчас системы часто идентифицируют объекты, не понимая их уникальность. Уникальность задаётся внешним идентификатором: для машин — номер, для людей — лицо. Но что если человек показал лицо на входной камере магазина, а дальше ходил по залу, повернувшись к камерам затылком? Можем ли мы с уверенностью сказать, что это был тот же человек? Именно на этот вопрос и отвечает мультикамерная повторная идентификация.

Это крайне сложная, современная и научная задача. В чём-то она уже решена, но пока не настолько, чтобы применяться повсеместно.

Мы с командой тоже решаем эту задачу — фундаментально, через поиск научных решений. Видим, что качественное решение будет востребовано в ритейле, строительстве и промышленности.

Теперь отвечу на вопрос поста: «Зачем нейросети распознают людей?» Всё просто — мы живём в датацентричном мире. Тот, кто владеет информацией и умеет её интерпретировать, получает преимущество. Знать, что в кафе кто-то пришёл, — мало. Знать, что пришёл человек 35+, хорошо одетый и провёл за столиком 45 минут, — совсем другой уровень данных. Больше данных = больше возможностей влиять на конверсию и средний чек.

☠️ Какие ИТ-студии закроются в 2026 году ?

За 2025 год у меня было много разговоров со знакомыми основателями ИТ-студий и ИТ-интеграторов на тему тайм-материала. Я всем говорил одно и то же: в эту бизнес-модель я не верю.

Только аутсорс, только хардкор!

В 2009–2022 годах активно рос аутстафф. Кто к нему привык - тем сейчас и перестраиваться сложнее всего. Тогда ИТ-сектор в РФ рос хорошими темпами, корпораты хотели цифровизироваться и видели в ИТ-решениях уникальное конкурентное преимущество.

Но, как я вижу, с 2022 года вектор развития ИТ у крупных корпоратов изменился. Вообще, это очень логичный ответ на изменившуюся конъюнктуру рынка. Раньше денег было больше, и можно было весь геморрой с набором собственной ИТ-команды переложить на знакомую ИТ-студию. А вот когда у корпоратов денег стало меньше, пришлось оптимизировать расходы. Формат «переплатить за отсутствие геморроя» больше не принимается на совете директоров.
Таким образом, многие корпорации стали создавать собственные ИТ-интеграторы и собственные компании-разработчики. Содержать такую структуру определённо дешевле, чем брать в аутстафф 30–50 человек из ИТ-студии.

Поэтому с 2022 по 2025 год ИТ-студии уже начали конкурировать с внутренней HR-экспертизой крупных корпоратов, но выживать на рынке ещё было позволительно. Позволительно со стороны государства. Сейчас государство «вбивает гвоздь в крышку гроба» тайм-материала. Я говорю про изменения в налоговом законодательстве.

Итак, давайте на цифрах.
Предположим, у вас в компании работает младший разработчик. Для наглядности он получает 100 000 руб. на руки. Вы за него заплатите 15 000 руб. НДФЛ и сверху ещё 35 000 руб. - социалка с оклада. Итого нужно суммарно заплатить 150 000 руб.

Ну вот за сколько вы такого специалиста сможете передать в аутстафф?! Ну, предположим, даже за 200 000 руб. Теперь давайте уплатим налоги. Это 22 000 руб. (УСН 7% + НДС 5%). Итого осталось:
200–150–22 = 28 000 руб.

А маркетинг вам нужен?! Ну конечно, а то не будет больше заказов. Стандартно в нашей сфере закладывается около 10% от чека на привлечение.
Итого: 28 – 20 = 8 000 руб.

Вот и вся «рентабельность».
От чека — 4%.

Да. Четыре процента, Карл 😁

Ну вот, выводы делайте сами. Я уже намекнул, что это нежизнеспособная бизнес-модель. Лучше закрываться и переходить к корпоратам в найм )))

Tech Brunch | Аркадий Фроймчук

🌆 Ваша многоэтажка стала станет «умной»

Всем привет 👋 В канале прибавилось подписчиков, так что решил сразу "с козырей". Тут, в канале, я не только свои мысли озвучиваю, но и рассказываю о проектах нашей команды. Мы занимаемся разработкой ИИ. Не настраиваем ChatGPT, чтоб он не врал вам в переписке 😂, а вот реальные нейросети прям пишем.

Наш новый проект направлен на развитие коммуникаций между жителями и управляющей компанией в многоквартирном доме. Мы пытаемся создать инструмент, который улучшит процессы управляющей компании (УК), и для этого пишем нейросети, которые контролируют работу придомового персонала. Дополнительно наша задача — увеличить доверие жильцов к работе УК.

А теперь по-простому. Мы обучили нейросети контролировать работу уборщиц в подъезде. Теперь можно наглядно понять, где уборщица убиралась и во сколько. Зачем это нужно?! Ну просто, чтоб знать и быть уверенным в том, что сервис оказан согласно договору. А ещё такие мелочи носят дисциплинарный характер. Если уборщица знает, что за ней наблюдает ИИ (а он за ней теперь всегда наблюдает), то она и убирается вовремя и качественно.

Но это ещё не всё! Мы ещё поняли, что охрана на посту очень много времени тратит на открытие шлагбаума для специального транспорта: скорая, пожарная машина, полиция и другие. И угадайте, что мы сделали?! Мы написали нейронку, которая этот спецтранспорт определяет. Теперь администратор УК и пункт охраны знают, когда приехала скорая помощь. Они могут не отвлекаться от своих дел, ведь ИИ сам может отдать команду на открытие шлагбаума.

Такие мелочи очень незаметно встраиваются в нашу повседневность и делают жизнь чуточку безопаснее и комфортнее. Скоро можно будет не беспокоиться о том, что кто-то поджёг урну, ведь ИИ быстро определит дым и пожар в мусорном ведре и вызовет ответственных. Скоро можно будет не думать о том, где припарковаться, потому что ИИ будет знать, где во дворе освободилось место, и отправлять вам уведомление. И ещё скоро можно будет не переживать о том, что вашему пожилому родственнику может стать плохо во дворе дома, ведь ИИ моментально предупредит ответственных и вызовет скорую.

Кстати, поделитесь в комментариях: каких ещё ИИ-сервисов не хватает в вашем доме?

Tech Brunch | Аркадий Фроймчук

🤖 Если Когда нас заменят роботы ?

Бодрого утра всем, кто отсыпается после первой рабочей недели ☕️ Сегодня хочу озвучить свои мысли по теме развития робототехники, особенно антропоморфной.

В «Ведомостях» на днях вышла статья: там авторы описывают, что роботы-доставщики от Яндекса уже стали дешевле в обслуживании, чем человеки. В доставке работают низкоквалифицированные человеки, может быть поэтому😉. ТТам расчёт такой: зарплата курьера составляет около 878 тыс. рублей в год в крупном городе. А вот годовое обслуживание ровера Яндекса составляет всего 295 тыс. рублей. Как бы робот почти в 3 раза эффективнее курьера. Но вот есть нюансы)

Означает ли всё это, что курьеров завтра уволят и все заказы будут развозить роверы?! Я думаю, что нет. Не так всё быстро. Во-первых, эти роботы достаточно медленные, а пицца может остыть 😩. Во-вторых, они зависимы от внешней инфраструктуры (им важны всякие там бордюры и лестницы). В-третьих, роботы достаточно дороги в закупке. Сейчас один такой ровер стоит около 900 тыс. рублей.

Но вот давайте теперь заглянем чуть-чуть в будущее. Уже сейчас Яндекс обещает сделать производство роверов на 25% дешевле к 2027 году за счёт масштабирования производства. Тренд понятен: роботы будут дешеветь, и, возможно, к 2030 году они реально по рентабельности обойдут низкоквалифицированный труд. Это прям совсем «не за горами». Как только это произойдёт, на улицах будет всё больше роботов и всё меньше работяг.

Моя мысль в том, что это тренд не только для сферы доставки. Аналогичная революция будет в сфере клининга и обслуживания. Инженеров, конечно, роботы не скоро заменят, но вот задачи уборщика можно роботизировать. На видео как раз один из таких роботов исполняет задачи по дому. И цена такого робота тоже будет 5–10 тыс. долларов. Их будут закупать офисные центры, гостиницы, управляющие компании ЖК и некоторые обеспеченные домохозяйства. Кому денег не хватит — будет пользоваться тарифом «вместе» )))

Теперь про гуманоидов. Они тоже будут дешеветь. Я прям верю, что они будут стоить уже скоро около 10 тыс. долларов ... лет через 5. Они вообще очень удобные, так как многофункциональны. Могут и тарелку помыть, и коробки потаскать. Они уже рентабельны в некоторых сферах, так как могут работать много часов в сутки. Сейчас они ещё медлительнее человека в операциях, но в задачах разгрузки, сортировки и т.п. могут работать точнее и сами себе менять аккумулятор, когда он садится. Получаем работника со сменой 24/7.

Короче. Роботы выгоднее низкоквалифицированного труда. Точка. Думать головой - всегда будет цениться, а рисовать графики по шаблону или мыть полы - будет обесцениваться. Согласны?

Tech Brunch | Аркадий Фроймчук

На фото наш новый офис 😍
Ремонт уже сделали, сейчас мебель довозим.
@bpa_tech уже немного выросли, так что пришло время расширяться. Видок красивый — последний этаж Кластера «Ломоносов».

Кстати, спасибо администрации за хорошую локацию ❤️

Скоро будем всех звать на новоселье. Напишите мне в ЛС, кто в МСК - всех ждём в гости)

Tech Brunch | Аркадий Фроймчук

Самое важное в B2B-продажах

Короче, сейчас рассказываю базу. Это вообще не откровение и не инсайд, это вот именно база.
В B2B-продажах часто любят рассказывать, что важны процессы, воронки, скрипты и презентации. И про всякие такие инструменты можно говорить долго.

Но есть один инструмент продаж, который генерит продажи лучше всех. Называется кейсбук.

Он ещё и самый конверсионный инструмент 😇

Ну вот, начистоту, хороший кейсбук:

— снимает недоверие лучше любой презентации
— отвечает на главный вопрос клиента: «А у кого это уже работает?»
— экономит месяцы переговоров и десятки встреч

В B2B клиент почти всегда боится быть первым. И кейсы - это способ показать, что риск уже кто-то взял на себя.

А ещё в B2B и B2G все смотрят на «коллег по цеху». Даже в крупных нишах тусовка менеджеров очень тесная. Люди нередко горизонтально или вертикально переходят в компании из своей отрасли. Топ-менеджеры регулярно изучают ближайших конкурентов и много-много сплетничают за фуршетами на конференциях 😉.

Таков уж мир B2B 😁

Именно поэтому нередко можно встретить компанию, у которой доисторический сайт, плохая воронка продаж и даже некомпетентный менеджер по продажам, но выручку они делают в 10 раз больше той, о которой конкуренты только мечтают.
Всё дело в том, что у такой компании есть кейсы и есть доверие рынка. А в B2B никто не любит рисковать.

У вас было такое, что на встрече с заказчиком появлялся вопрос «А для кого уже делали?»
Что обычно отвечаете?)))

Tech Brunch | Аркадий Фроймчук

Знай свою роль в команде

Одна из самых недооценённых вещей в работе — чётко понимать свою роль.
Обычно, когда близкие по настрою люди создают команду, они решают работать по принципу «давай делать всё и вместе». Такие бизнес-союзы поначалу кажутся честными и справедливыми.

Но тут всё как с плановой экономикой: не всё, что «справедливо», означает «эффективно» 😁

Поэтому на дистанции сокомандники либо меняют подход, либо работают долго и безрезультатно.

В сильной команде люди делят зоны ответственности. И эти зоны могут быть принципиально разными. Ещё лучше, когда партнёры уравновешивают и дополняют друг друга. Но даже если это невозможно, всё равно лучше заниматься разными задачами.

А теперь на примерах.

Возьмём роль «инвестор». Иногда такие люди в команде вообще ничего не делают. «Спящие» инвесторы заходят в самом начале, дают деньги и уходят в тень. Можно ли сказать, что это нечестная роль для команды? Определённо.
Но при этом без начального капитала бизнес часто теряет «золотые годы». Некоторые бизнес-модели требуют выхода на рынок незамедлительно. Задержка на год-два для них может быть губительной. Таким образом, роль инвестора оказывается критически важной.

Теперь разберём связку «технарь и маркетолог». Это одна из самых популярных комбинаций, особенно в ИТ. По такой модели развивались Стив Джобс и Стив Возняк, братья Дуровы и многие другие.
Почему эта связка так результативна? Потому что люди в ней хорошо дополняют друг друга. Возникает синергия, которая заставляет обоих добиваться сверхрезультатов.

Ещё одна интересная связка — «предприниматель и бизнесмен». Например, по такой логике работают Илон Маск, Джефф Безос и другие. Предприниматель формирует видение и направление, а бизнесмен берёт эту идею и доводит её до результата. Кстати, про терминалогию!



Не всегда всё складывается.

Если в команде все бизнесмены — делать умеют, но не понимают, что именно делать. Это плохо. Даже сильная команда исполнителей может никуда не прийти. Кому-то придётся взять на себя роль "предпринимателя" и развивать насмотренность, воображение и бизнес-чуйку.

Если в команде одни технари и нет маркетолога — всё ещё хуже. Получаются продукты в стиле «айтишники сделали для айтишников». Нужно чувствовать клиента, а для этого в команде должен быть человек, который генерирует и проверяет маркетинговые гипотезы.

В фильме про Джобса есть момент: он приходит с небольшим ящиком и говорит, что нужно уместить в него все «мозги» компьютера. Раньше технари считали это невозможным. Но они поверили в идею — и появился первый персональный компьютер в красивом корпусе.

А что делать, если вообще нет команды? Ну на этот вопрос я уже отвечал в посте ранее.

Tech Brunch | Аркадий Фроймчук