«Я устал учить новичков, которые уходят через неделю»: как казанская IT-компания создала AI-платформу для сохранения знаний на производстве

Пока бизнес спорит, заменит ли искусственный интеллект людей, производственные компании сталкиваются с куда более приземлённой проблемой: знания опытных сотрудников до сих пор часто передаются устно. Специалист уходит, и вместе с ним исчезают важные инструкции, рабочие нюансы и опыт, который накапливался годами.

На обучение одного новичка наставник тратит около 30% рабочего времени. Сам сотрудник первые месяцы работает медленнее, допускает ошибки и брак, а его адаптация в среднем занимает полгода. По расчётам команды «Бизнес Интеллект», потери предприятия за этот период могут достигать 720 тысяч рублей на одного человека.

Решить эту проблему Закиров Марат Рафикович, основатель компании «Бизнес Интеллект», предложил с помощью AI-платформы. Система проводит интервью с опытными сотрудниками, изучает документы, собирает и структурирует их знания, а затем создаёт программу обучения для новичков. Проект уже получил грантовую поддержку, прошёл акселерацию в Сколково и готовится к внедрению на производственных предприятиях.

Редакция ProKazan поговорила с Маратом Рафиковичем и узнала, с какой личной управленческой проблемы начался его стартап, что умеет созданная им система.

— Марат Рафикович, расскажите, как появилась идея создать проект?

— Всё началось в 2016 году. Тогда мой страховой бизнес во многом держался на людях из близкого круга, но в какой то момент команда начала рассыпаться. Пришлось нанимать сотрудников с рынка и самостоятельно вводить их в работу.

Обучение проходило привычным способом. Я садился с новым человеком и в течение недели объяснял ему всё, что знаю сам. А затем он мог сказать: «Марат, наверное, это не моё», и уйти. После нескольких таких случаев я понял, что могу всю жизнь тратить время на одно и то же либо придумать систему, которая будет передавать знания без моего постоянного участия.

Так появился первый прототип обучающей платформы. Тогда онлайн обучение только начинало развиваться, поэтому готового решения у нас не было. С 2016 по 2020 год мы собирали систему из нескольких сервисов, постепенно упрощали обучение и проверяли её внутри собственного бизнеса.

Позже именно она помогла нам масштабировать сеть. Мы могли одновременно обучать десятки людей, а управлением и сопровождением 125 филиалов занимались всего четыре человека вместе со мной. Для меня это стало главным доказательством того, что знания можно упаковать и передавать так, чтобы рост компании не зависел от одного руководителя или наставника.

Когда я продал страховой бизнес и сосредоточился на кадровом агентстве, эту же модель мы применили уже там. Найм и обучение внутри компании стали практически автоматизированными. А в 2025 году появилась идея превратить накопленный опыт в самостоятельный технологический продукт.

— По вашим расчётам, адаптация одного новичка обходится предприятию примерно в 720 тысяч рублей. Из чего складывается эта сумма и какие расходы система помогает сократить?

— Когда новый человек приходит на производство, компания начинает вкладывать в него деньги задолго до того, как он выходит на нормальную производительность.

Сначала к нему прикрепляют наставника. Обычно это опытный сотрудник, который параллельно должен выполнять свою основную работу. Но во время обучения новичка он тратит на объяснения около 30% рабочего времени. Получается, предприятие теряет часть его выработки.

Сам новичок тоже не начинает работать на полную мощность с первого дня. Зарплату он получает почти полностью, но производительность первое время может составлять 20, 30 или 50%. При этом он работает медленнее, допускает ошибки и может выпускать брак.

Мы собрали эти расходы и получили в среднем около 720 тысяч рублей на одного сотрудника за период адаптации. Обычно выход на нормальные показатели занимает примерно полгода, а на сложных технологических производствах обучение может длиться до двух лет.

Проблема становится ещё серьёзнее, когда знания находятся только в голове наставника. Один человек физически не может одновременно обучить десятки новых сотрудников. Из-за этого компания медленнее растёт, ей сложнее открывать новый цех или запускать производство в другом регионе.

Наша задача заключается в том, чтобы один раз собрать опыт специалиста, сохранить его внутри системы и использовать для обучения новых людей. Тогда наставнику не приходится постоянно повторять одну и ту же теорию, а сотрудник может быстрее получить нужную информацию и приступить к работе.

— Как система превращает опыт сотрудника в программу обучения?

— Наша AI-платформа для сбора знаний сотрудников и масштабирования производства работает в формате диалога. Сотрудник входит в систему по логину и паролю, после чего искусственный интеллект начинает последовательно разбирать его работу.

Сначала вопросы достаточно простые: чем вы занимаетесь? Что производите? За какой результат отвечаете?
Затем система углубляется в детали. Уточняет, с какими отделами человек взаимодействует, кто находится у него в подчинении, какие инструменты и программы он использует, на каком оборудовании работает и из каких этапов состоит его обычный рабочий процесс.

Отвечать можно письменно или голосом. Кроме того, сотрудник может загрузить должностные инструкции, техническую документацию, сведения об оборудовании и другие рабочие материалы. ИИ анализирует каждый ответ и на его основе формулирует следующий вопрос. Диалог продолжается до тех пор, пока система не получает целостное представление о работе специалиста.

После этого платформа структурирует собранные знания и самостоятельно формирует обучающую программу для нового сотрудника. Компании не приходится с нуля записывать видеоуроки, составлять инструкции и вручную собирать материалы из разных источников. В основу системы мы заложили методологию, разработанную нашей командой HR специалистов и методологов.

В результате опыт, который раньше существовал только в голове конкретного человека, сохраняется внутри компании и может использоваться для обучения следующих сотрудников.

— Почему одной и той же инструкции недостаточно для всех сотрудников и как система учитывает особенности восприятия информации?

— В начале обучения платформа определяет, как человеку проще усваивать материал. Одному нужен короткий чек-лист с последовательностью действий, другому легче воспринимать информацию визуально, третьему требуется подробное объяснение с примерами. Система учитывает это и адаптирует подачу.

Обучение может проходить от лица цифрового аватара руководителя с его внешностью и голосом. Самому руководителю при этом не приходится многократно повторять один и тот же материал.

Собранные знания также можно перевести на разные языки. Благодаря этому компания способна одновременно обучать сотрудников из России, Индии, Узбекистана и других стран, выдавая каждому информацию на понятном ему языке.

— У опытного сотрудника может возникнуть опасение, что после передачи знаний он станет не нужен компании. Где проходит граница между возможностями платформы и работой человека?

— Такой страх действительно возникает часто. Человек думает: если я передам системе всё, что знаю, зачем после этого буду нужен компании?

Но наша платформа создавалась как помощник наставника. Она сохраняет знания и берёт на себя теоретическую часть обучения, которую специалисту приходится многократно повторять каждому новичку.

Практику искусственный интеллект заменить не может. Нельзя только по инструкции научить человека чувствовать оборудование или, например, правильно выдувать пакет на производственной линии. Наставник по прежнему должен показать процесс, проконтролировать действия и помочь сотруднику освоиться на рабочем месте.

Платформа освобождает опытного специалиста от постоянного повторения одной и той же информации, но его профессиональные навыки, наблюдение и личное участие остаются необходимыми.

— Вашу технологию можно применять в разных сферах. Почему главной аудиторией стали производственные предприятия?

— Платформа действительно универсальна, но производству сегодня особенно не хватает подобных решений. В обучении и других сферах уже существует много инструментов автоматизации, а на предприятиях знания по прежнему часто передаются от наставника к новичку устно.

При этом цена ошибки здесь намного выше. Производству нужно сохранять качество, увеличивать объёмы и обучать новых людей в условиях дефицита квалифицированных кадров. Без оцифрованных знаний масштабировать такой бизнес очень сложно.

Для меня, признаться честно, это связано еще и с личной миссией. Я хочу, чтобы российские предприятия создавали конкурентоспособные продукты, повышали качество и могли продавать их за пределами страны. Сохраняя знания специалистов, мы помогаем сохранить опыт производства и передать его следующему поколению сотрудников.

— С какими компаниями вы сейчас работаете, какие задачи ставите перед командой?

— Сейчас мы запускаем платформу в КЭР-Холдинг, ведём переговоры с «Сибуром», «Данафлексом» и ещё несколькими предприятиями. Всего обсуждаем внедрение примерно с пятью компаниями.

На ближайшем этапе нам нужны пилотные проекты на производствах. Только в реальной работе можно увидеть, как система справляется с разными процессами, специалистами и объёмами знаний. Параллельно мы рассматриваем привлечение инвестиций, поскольку технологический продукт требует долгого развития и ресурсов.

У платформы уже зарегистрирован результат интеллектуальной деятельности в Роспатенте, также мы получили статус малой технологической компании. В ближайшие месяцы планируем войти в реестр российского программного обеспечения. Это позволит участвовать в тендерах и работать с более крупными заказчиками.

Сначала мы хотим полноценно запустить проект в России. Затем будем рассматривать страны СНГ и другие дружественные рынки. Но сейчас главная задача заключается в том, чтобы доказать эффективность платформы на российских предприятиях.

— Что бы вы посоветовали тем, кто только думает о собственном стартапе?

Одна из таких попыток уже привела Марата Рафиковича от первых прототипов внутри собственного бизнеса к платформе, которой заинтересовались крупные производственные компании. Теперь проекту предстоит пройти проверку в реальной работе и доказать, что знания опытных специалистов можно сохранить и передать новым сотрудникам без долгих месяцев устных объяснений.

При этом человек остаётся в центре процесса. Технология забирает повторяющуюся теорию, а наставнику оставляет то, что невозможно уместить в инструкции: практический опыт, внимание к деталям и умение чувствовать производство. Именно из сочетания этих знаний и возможностей искусственного интеллекта команда «Бизнес Интеллект» хочет выстроить следующий этап развития предприятий.

искусственный интеллект в производстве, AI-платформа для производства, автоматизация производства, цифровизация производства, обучение сотрудников на производстве, адаптация новых сотрудников, автоматизация обучения персонала, сохранение знаний сотрудников, передача опыта сотрудников, база знаний предприятия, корпоративная база знаний, управление знаниями компании, сбор знаний сотрудников, оцифровка знаний сотрудников, обучение новых работников, наставничество на производстве, снижение затрат на обучение, сокращение периода адаптации, повышение производительности сотрудников, снижение количества ошибок на производстве, уменьшение производственного брака, масштабирование производства, масштабирование бизнеса, кадровый дефицит на производстве, обучение рабочего персонала, обучение производственного персонала, внедрение искусственного интеллекта.