Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3🐳1 1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Мультиагентная система за 3,1 миллиарда долларов 🤑
Schneider Electric купила норвежскую Cognite за 3,1 миллиарда долларов наличными. Проект Cognite вырос из нефтегазового концерна и делает одну вещь: собирает данные с месторождений и заводов в единое рабочее пространство для инженеров. Разбираем, за что заплатили такие деньги, как это работает и что получают клиенты.
🔡 Что произошло
🔡 Какую проблему она решает
🔡 Почему это работает лучше, чем просто LLM
🔡 Как это выглядит в работе
🔡 Сколько на этом зарабатывают
🔡 Почему это важно
Видео: Cognite
🌐 Website | 🎰 LinkedIn
Schneider Electric купила норвежскую Cognite за 3,1 миллиарда долларов наличными. Проект Cognite вырос из нефтегазового концерна и делает одну вещь: собирает данные с месторождений и заводов в единое рабочее пространство для инженеров. Разбираем, за что заплатили такие деньги, как это работает и что получают клиенты.
Материнская компания Aker, которая вложилась в стартап в 2017 году, получила примерно 20-кратный возврат — около 1,48 миллиарда долларов. За год до сделки выручка Cognite перевалила за 170 миллионов долларов против 100 миллионов годом ранее.
На типичной нефтяной платформе используется меньше 1% собираемых данных. Всё остальное лежит в разрозненных системах: датчики отдельно, чертежи отдельно, техпаспорта отдельно, рабочие наряды вообще где-то в другом мире.
Cognite собирает всё это через 90+ готовых коннекторов и связывает в единую «карту завода» — что-то вроде промышленного Google Maps. Нажимаешь на насос — и сразу видишь его показания, историю ремонтов, чертёж и место на 3D-схеме.
Обычная языковая модель ничего не знает про ваш конкретный завод. Как гениальный консультант, которого не пустили на предприятие: говорит красиво, а про ваш насос ничего не знает и, если спросить, начнёт выдумывать.
Cognite сначала «проводит консультанта по цехам» — даёт ему все документы и показания приборов — и только потом сверху ставит AI-агентов. Число клиентов, использующих этих агентов, выросло за год почти на 700%.
Агенты работают как ремонтная бригада, а не как справочник. Один находит данные, второй анализирует показания приборов, третий строит карту причин поломки, четвёртый готовит наряд на ремонт — и всё это они передают друг другу автоматически.
Результат на месторождении Aker BP: поиск причины поломки, который раньше занимал недели (в отдельных случаях до 9 месяцев), теперь занимает часы — сокращение на 70–97%. Оцифровка документов ускорилась на 85%, ручные тесты на месторождении Valhall — на 80%.
По независимому исследованию Forrester, компании возвращают вложения меньше чем за 6 месяцев и получают 465% ROI за 3 года. Средняя чистая выгода — 29,4 миллиона долларов. Из них 14,5 миллиона приходится на снижение простоев, 10,7 миллиона — на рост производства на 1–2%, ещё 10,5 миллиона — на то, что сотрудники тратят на четверть меньше времени на поиск информации.
Химический гигант Celanese масштабировал систему на 30 из 50 своих заводов меньше чем за 2 года и назвал её «промышленным Google»: поиск инженерных документов сократился с часов до кликов.
Искусственный интеллект продуктивнее работает там, где до него навели порядок в данных. Сначала все системы завода собраны воедино и связаны между собой, и только потом появляется смысл в алгоритмах.
Видео: Cognite
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2😱1🤩1
Первый российский серийный флот ГРП вышел в поле 🔗
➡️ Планирование берёт на себя отечественный симулятор «Кибер ГРП», а сам комплекс уже запущен на действующем месторождении.
В карточках — подробнее о проекте.
🌐 Website | 🎰 LinkedIn
Доля отечественного оборудования во флотах гидроразрыва годами держалась ниже 1%. На Южно-Приобском «Газпром нефть» запустила первый серийный российский флот ГРП — он работает со скважинами до 4 км и закрывает самое санкционно-чувствительное звено нефтесервиса.
В карточках — подробнее о проекте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍3👍3🔥1😱1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3👾1
Экономика AI-агентов: как тренд стал инструментом маркетинга 🛫
Агенты стали самой горячей темой в корпоративном софте, и на этой волне обычных ботов всё чаще выдают за «агентов». Gartner уже прогнозирует, что больше 40% таких проектов свернут к концу 2027 года. Разбираемся, где здесь настоящие деньги, а где просто наводят шум.
⏺ Сколько стоит рынок
⏺ Почему не сходится экономика
⏺ Где агенты реально приносят пользу
Спрос будет только расти: Gartner ждёт, что к 2028 году агентные функции появятся в каждом третьем корпоративном приложении, тогда как в 2024-м их было меньше 1%.
В карточках — что такое agent washing и как отличить настоящего агента от обычного бота, которого выдают за агента🤫
🌐 Website | 🎰 LinkedIn
Агенты стали самой горячей темой в корпоративном софте, и на этой волне обычных ботов всё чаще выдают за «агентов». Gartner уже прогнозирует, что больше 40% таких проектов свернут к концу 2027 года. Разбираемся, где здесь настоящие деньги, а где просто наводят шум.
Рынок AI-агентов оценивают примерно в $7,6 млрд за 2025 год и около $11 млрд в 2026-м, дальше прогнозы аналитиков сильно расходятся. Что за этими цифрами стоит на практике, видно по лидеру рынка. По словам гендиректора Salesforce, её платформа AI-агентов Agentforce вышла на годовой темп выручки больше $1 млрд, набрала 18 тысяч клиентов в 121 стране, а её агент сам закрывает 84% обращений в поддержку.
Компании закладывают в среднем около 171% возврата на вложения в агентов, но реальный эффект на прибыль пока видят лишь 39% (данные за второй квартал 2026-го). У MIT картина ещё жёстче: 95% корпоративных пилотов не дали измеримой отдачи. Чаще всего дело даже не в моделях, а в том, что их так и не встроили в живые процессы. Подробнее об этом мы писали здесь.
Ощутимую отдачу агенты дают там, где есть чёткая задача и понятная метрика. В корпоративном контуре это бэк-офис: поддержка клиентов, HR, рутинные операции, где экономию времени видно сразу. В промышленности — это работа с большими объёмами данных, где агент перебирает варианты быстрее человека.
Спрос будет только расти: Gartner ждёт, что к 2028 году агентные функции появятся в каждом третьем корпоративном приложении, тогда как в 2024-м их было меньше 1%.
В карточках — что такое agent washing и как отличить настоящего агента от обычного бота, которого выдают за агента
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2✍1🐳1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2👀2