Вячеслав, когда в последний раз «Магнит» пересматривал свою стратегию цифровизации, и какие факторы, какие изменения на рынке при этом учитывал? Каковы сейчас основные направления и приоритеты цифровой стратегии компании?

Вячеслав Кубаев: Наша компания живёт в логике скользящей 5-летней бизнес-стратегии с таким же циклом планирования, при этом каждый год происходит её пересмотр. В этом году мы заходим в период пересмотра и актуализации стратегии в редакции 2026 года. Для ИТ это означает, что мы смотрим на стратегию бизнеса, понимаем приоритеты и, исходя из них, корректируем и свои планы — где нужно поддержать бизнес, где на упреждение обновить технологическую базу.

Понятно, что приоритеты бизнеса меняются с учётом экономической ситуации, и вместе с этим мы корректируем планы технологического развития. Кроме того, объёмы инвестиционного ресурса, который принят на стратегический цикл, тоже меняются, и нам необходимо балансировать: какие-то планы сдвигать, что-то, наоборот, приоритизировать в зависимости от бизнес-целей.

Существует и такая специфика: мы, как ИТ, за инвестиционный ресурс конкурируем со всеми бизнес-инициативами. Можно, например, иметь какую-то команду разработки или на те же средства открыть новый магазин. При этом магазин даёт понятную экономику, соответственно, и команда разработки за те же деньги должна принести что-то сопоставимое. В такой логике происходит распределение инвестиционного ресурса.

Касательно приоритетов мы делим стратегию на три направления. Первое — обеспечение непрерывности бизнеса: как выстроить ИТ-системы, сопровождать их, обеспечить отказоустойчивость, чтобы продукты приезжали на полки магазинов регулярно и эффективно по затратам с учётом логистики и проч. Де-факто с учётом нашего масштаба, это более 33 тыс. торговых точек в 72 регионах, мы говорим о том, что через это обеспечиваем и продовольственную безопасность страны. Это направление базовое, оно всегда в приоритете по финансированию.

Второе — инвестиции в развитие: в повышение эффективности логистики, коммерции и в новые направления бизнеса с понятной экономикой и отдачей. Например, в прошлом году мы запустили «Магнит AdTech», рекламные технологии — бизнес-юнит по монетизации наших рекламных возможностей. Сюда же можно отнести финтех — платёжные средства, сервис и бизнес вокруг них.

И третье направление, более сложное с точки зрения балансировки, — опережающее инновационное развитие. Речь о том, что часть технологий совсем новые и ещё промышленно не эксплуатируются, и пока, возможно, не имеют доказанной экономической эффективности. Например, у физической роботизации в распределительном центре экономики в текущих реалиях может не быть. Но мы считаем, что это важное и перспективное технологическое направление, поэтому в портфель проектов опережающего инновационного развития оно попадает.

К третьему направлению можно отнести и генеративный ИИ по состоянию на год назад. Тогда у нас не было доказанных кейсов, где и какой эффект он даёт. Но постепенно опыт нарабатывается, и эти технологии начинают переходить из третьей категории во вторую. Здесь же присутствуют и какие-то совершенно новые, но перспективные вещи. Например, в конце 2025 года мы с «Росатомом» начали сотрудничество по квантовым технологиям. Это рассчитано на более дальнюю перспективу, но и сейчас есть отдача от пилотов и экспериментов.

В нынешних реалиях 5 лет — это довольно длительный срок для планирования, особенно учитывая, насколько резким бывает рост цен. В конце 2025 года, например, наблюдались скачкообразные изменения цен на ИТ-оборудование, был период, когда они менялись едва ли не ежесуточно. Насколько гибкий пересмотр объёмов инвестиции у вас в компании с учётом подобных факторов?

Вячеслав Кубаев: С одной стороны, мы имеем опорную финансовую модель на 5 лет — и «Магнит» в целом, как бизнес, и технологический блок. А с другой стороны, вы правы: есть волатильность на рынке и меняющиеся макрофакторы, которые мы можем как угадывать, так и не вполне угадывать. И параметры «живого» финансового положения бюджетного цикла, когда мы заходим в какой-то год, могут отличаться от стратегической финансовой модели, предпосылки к которой были раньше. Поэтому модель предполагает, что старт того или иного продукта или проекта привязан к бюджетному циклу, когда мы на горизонте 6-12 месяцев лучше понимаем текущую ситуацию по доступному финансированию, и принимаем решение о старте уже в этом контексте.

Сложность может возникать в программах, которые являются многолетними, когда надо сразу принять решение на долгосрочный период: например, решение на несколько лет зайти в программу внедрения ERP-системы. Это многомиллиардная программа, её небольшими частями реализовать нельзя, нужно сразу взять на себя обязательства её выполнить — это защищённая категория инвестиций. А всё, что помещается в годовой цикл, управляется через бюджетное ревью, квартальные пересмотры, запуски в этом ритме, больших сложностей нет.

Какие ключевые ИТ-проекты запланированы в «Магните» на 2026 год?

Вячеслав Кубаев: Совокупно в нашем портфеле порядка 400 проектов. Из наиболее ярких можно выделить проект физической роботизации. В данном случае речь о глубокой роботизации распределительного центра (РЦ), когда люди присутствуют только в зоне приёмки и отгрузки паллет и в зоне комплектации, а вся внутренняя часть системы хранения и подачи паллеты на комплектацию роботизирована. 0чень скоро мы рассчитываем запустить эти операции. Важно, что это внедряется на уже существующий РЦ, это не гринфилд-проект, когда РЦ с самого начала проектируется с учётом того, что там будут роботы. То есть в нашем случае это более сложная задача.

Другой пример — создание новой системы прогнозирования потребности в товарах и оптимизации пополнения (система Forecast & Replenishment). Она обеспечивает прогнозирование потребности в товарах в магазинах и затем по всей цепочке поставки оптимизирует план пополнения: сколько, каких товаров привезти в магазин, сколько, соответственно, должно быть товара на РЦ, какой объём заказов нам надо будет размещать поставщикам и проч.

Из интересных проектов, которые мы развивали в 2025 году, и они уже хорошо «выстрелили» —сервисы Цифрового ID и биометрии для подтверждения возраста покупателей на кассах самообслуживания. Цифровой ID мы уже раскатали по всей сети, сделав это первыми в России.

Речь о цифровом ID только для подтверждения возраста или ещё и для использования в программе лояльности?

Вячеслав Кубаев: В прошлом году фокус был именно на подтверждении возраста покупателя за счёт этой технологии: с помощью QR-кода MAX, отсканированного на кассе самообслуживания. Это избавляет от необходимости звать сотрудника, чтобы он верифицировал возраст и разблокировал процесс покупки. А в этом году, действительно, мы дальше развиваем такого типа сервисы и с тем, чтобы интегрировать их с программой лояльности: чтобы понимать, кто этот покупатель, давать ему привлекательные индивидуальные предложения и т.д.

Наше целевое видение здесь такое: чтобы покупатель подошёл к кассе самообслуживания, выбрал модальность, которая ему удобна — подтвердил возраст через камеру, например, а также социальный статус для получения льгот — пенсионер, многодетный и проч., подтянул данные из программы лояльности «Магнита» и накопил бонусы с покупки, а также, возможно, провёл оплату по биометрии. То есть речь про мультимодальность.

Интересно, как это будет развиваться, когда станет возможным законодательно. Возвращаясь к другим интересным проектам. Какие ещё вы можете привести в пример?

Вячеслав Кубаев: Здесь можно ещё поговорить про наш проект, связанный с квантовыми технологиями, который я вскользь упомянул. В перспективе квантовые вычисления могут дать существенный скачок в производительности по ряду NP-трудных задач — то есть тех, по которым нет алгоритмов, которые справлялись бы за разумное время. Когда увеличивается размерность задачи, сложность растёт, условно, по экспоненте, в какой-то момент задача становится просто нерешаемой. Таковые есть, например, в логистике: задачи размещения разногабаритного груза в кузове транспортного средства с достижением оптимальной плотности, чтобы перевезти как можно больше груза в один рейс; построение наилучших маршрутов для доставки груза во множественные точки; задачи оптимизации хранения и многие др.

Здесь квантовые компьютеры могут дать значимый скачок в вычислениях: мы научимся намного эффективнее решать сложные оптимизационные задачи, которые влияют на экономику ритейла. Пока мы говорим в большей степени об академическом развитии науки с «Росатомом», но эта деятельность уже даёт результат. Так, мы, как компания, уже строим математические модели для существующих у нас управленческих задач, правильно выстраиваем архитектуру там, где у нас появляется оптимизационный слой для их решения, чтобы в будущем иметь возможность решать их с помощью технологий квантовых вычислений — квантового сопроцессора или облачной платформы. Уже сейчас, таким образом, мы получаем эффект от повышения культуры оптимизации в компании, потому что любое такое исследование происходит через сравнение различных алгоритмов — классические, квантово-вдохновлённые, квантовые.

Также у нас есть большое количество решений в части машинного зрения. Их уже можно назвать классикой в ритейле. Мы продолжаем их масштабировать и внедрять в различных сценариях.

Ещё мы активно занимаемся темой генеративного ИИ. Здесь для нас большая зона применения — это разработка ПО: мы уже начинаем видеть реальные эффекты отдачи. Эффективное применение он находит и в автоматизации рутинных операций в общем центре обслуживания (ОЦО), в аналитических задачах дашбордирования — когда мы даём бизнесу удобные аналитические инструменты или инструменты для построения отчётности. Также мы пилотируем использование ИИ в нашем мобильном приложении в форме помощника, вместе с которым покупатель мог бы выбирать подходящие товары.

И, конечно же, мы в том или ином виде продолжаем заниматься темой ERP.

Про проект ERP в «Магните» — переход с решений SAP на «1С» — хотелось бы поговорить подробнее отдельно. Но перед этим — пара уточнений, связанных с ИИ. Задачи развития этих технологий весьма ресурсоёмкие. Потребуют ли они масштабирования ИТ-инфраструктуры «Магнита»?

Вячеслав Кубаев: Здесь произошёл сдвиг парадигмы в том числе с моим приходом на позицию CIO «Магнита». Исторически «Магнит» использовал собственные ЦОДы в ограниченном объёме. У компании есть собственные мощности в Краснодаре, и упор был сделан на внешних облачных провайдеров: на внешнюю ИТ-инфраструктуру иногда приходилось до 80% используемых ресурсов. Сейчас мы стремимся сбалансировать это соотношение, и если даже не за счёт собственных ЦОДов, то за счёт собственного ИТ-оборудования, размещённого на сторонней площадке по модели colocation, и за счёт применений собственного частного облака. Это позволяет выстраивать гибкие и отказоустойчивые системы, которыми мы полностью управляем сами. В первую очередь, это касается бизнес-критических систем. Общий вектор таков.

В последние несколько лет, похоже, многие крупные компании стали придерживаться схожего подхода. Некоторые строят собственные ЦОДы. С чем такой разворот связан, как вы считаете?

Вячеслав Кубаев: Часто он связан с ростом уровня зрелости внутренних команд. Создание правильной IaaSaaS и PaaS-среды, позволяющей разворачиваться и работать в облаке, требует определённого R&D. Крупнейшие технологические компании, такие как «Яндекс», Сбер, «Ростелеком», VK, МТС и другие, кто инвестирует в облачные решения, выстраивали стек, доступный даже небольшим игрокам. Это сокращало, в том числе, time-to-market, и позволяло перенести инженерную ответственность на партнёра, у которого уже сформированы технологические компетенции.

Но время идёт, и другие компании тоже у себя внутри подтягивают уровень зрелости команд. На определённом этапе становится понятно, что и они способны решить похожие задачи своими силами, при этом имея большую степень контроля, более адресно обеспечивать отказоустойчивость там, где это нужно. Таким образом, ты получаешь больший объём управления. Думаю, этот фактор первичен.

Плюс с определённого объёма потребления этой услуги ты начинаешь сильно выходить за горизонты суммы контракта по облакам против потенциального ущерба, который бизнес может понести из-за сбоя у провайдера. Возникает нехорошая коллизия, когда договорные отношения на небольшую сумму могут оказывать влияние на большие потери бизнеса. И нет механизма уравновесить управление этими рисками через облачный контракт.

И уточнение по поводу применения ИИ в разработке. Наверняка вы пробовали и вайб-кодинг. Какая у вас выходит доля кода, которую можно сразу брать и использовать без исправлений?

Вячеслав Кубаев: Здесь идёт динамичное развитие. Мы задавались вопросом, какой реалистичный рост производительности от разработчика можно ожидать. И поняли, что ответ на него будет зависеть от сложности системы, которая разрабатывается. Есть, например, простейшие приложения уровня «Hello, World», и на них рост производительности возможен, условно, до плюс бесконечности. Но это не очень практично — таких задач нет. А если взять крупные индустриальные проекты, то текущие LLM-модели, ИИ-агенты пока не справятся с такими объёмами и сложностью. Модель просто «захлебнётся» в контексте, придётся специально упрощать. И где-то посередине есть та зона, где ИИ-агенты справляются, причём размер этой зоны каждые полгода расширяется.

Можно привести наш реальный пример некрупного приложения — мониторинговая система, которая позволяет пользователям обращаться к определённому сервису, производит авторизацию, логирует, кто и сколько ресурсов потребил, даёт отчётность. Здесь примерный масштаб разработки — 64 человеко-дня, то есть 3 разработчика в месяц писали систему. Мы попросили её написать одного нашего разработчика вместе с корпоративным копилотом, и он справился за 10 рабочих дней. Это хорошее повышение производительности — коэффициент 6,4 в терминах объёма продукта в единицу времени. Если наложить ирнференс и посмотреть через призму стоимости, то по деньгам выходит коэффициент несколько пониже, но тоже высокий — 5,8 у нас получилось. То есть стоимость инференса плюс зарплата одного разработчика против стоимости зарплат 3-х разработчиков за это же время отличается в 5,8 раз.

Но есть и блоки, где реальные показатели сильно другие. Можно привести в пример ПО одного из крупнейших вендоров в области бизнес-приложений: мы на нём примеряли копилотов, которые еще только развиваются как продукт, плюс использовали их по широкому спектру систем — и большого, и маленького масштаба, где стабильность работы и способность выполнения задач тоже сильно варьируется. И здесь на замере из примерно 100+ разработчиков мы видели показатели сильно меньше — 5-7%. Мы, конечно, с этим работаем, анализируем, почему это наблюдается на данном продукте, в чём сложности использования, как по-другому выстроить процессы, где пока не применять этот инструментарий и оставить в разработке только людей.

А теперь давайте поговорим про ваш проект ERP. Как он продвигается? Какие вызовы возникают в процессе его реализации?

Вячеслав Кубаев: В 2022 году действительно была остановлена программа по внедрению SAP. Поэтому в тот момент мы больший упор сделали на решения на платформе «1С». Они сейчас закрывают в компании финансовый контур и часть контура HR — некоторые корневые процессы. При этом и тогда, и сейчас, к сожалению, ПО «1С» не способно технологически закрыть наш объём нагрузки по операциям товародвижения — то есть по нашему основному объёму транзакций. Речь про товародвижение на уровне отдельных SKU, отдельного товара.

В связи с этим нам пришлось откатиться на решение, которое существовало в компании ещё до внедрения SAP — «Магнит» исторически работал на самописном монолитном решении, сильно кастомизированном под процессы компании и охватывающем, в том числе, товарный контур ERP. И сейчас мы, с одной стороны, общаемся и с различными технологическими партнёрами, но также ожидаем, что «1С» будет продолжать развитие в сторону масштабируемости и вычислительной производительности своей платформы. И для нас, и для всей отрасли было бы полезно, например, появление коннектора с какой-нибудь шардируемой СУБД, которая горизонтально масштабируется.

Как вы оцениваете текущий уровень зависимости компании от импортных ИТ? От каких продуктов сложнее всего отказаться и почему?

Вячеслав Кубаев: В 2022 году, как и многие компании, мы делали ускоренные инвестиции в импортозамещение — в отказ от некоторых западных систем и в контексте ухода вендора, и просто в контексте управления рисками. На тот момент мы шли на какие-то компромиссы по функциональности, чтобы обеспечить импортонезависимость. Плюс в 2022 году мы возглавили ИЦК «Торговля» и, по сути, помогли в координации отрасли по определению «белых» пятен на рынке — где не было российских решений; помогли в координации работы между разработчиками решений и заказчиками в нашем секторе, как закрыть эти «белые» пятна.

Если говорить про сектор в целом, то сейчас мы заявляем, что для небольшого и среднего ритейла задача импортозамещения решена на всех этапах цепочки создания ценности. На рынке есть зрелые отечественные решения для их автоматизации. Но в сегменте крупнейшего бизнеса мы начинаем упираться в решения вроде ERP, а также, например, на инфраструктурном уровне — по части СУБД. Сегодня нет достаточно масштабируемой отечественной СУБД под наши размеры бизнеса. Понятно, что будет развитие, и показатели отечественных решений улучшатся, но пока ситуация такая.

Пожалуй, все крупные ритейлеры на сегодня уже так или иначе используют ИИ. Вы тоже приводили примеры его применения и в «Магните». Насколько, по вашему мнению, эти технологии способны влиять на конкурентные преимущества игроков в вашей отрасли?

Вячеслав Кубаев: Если говорить про генеративный ИИ, то мы видим большой потенциал влияния этой технологии на профессии и компетенции, которые будут изменяться под её воздействием по мере внедрения. Осенью 2025 года «Магнит» провёл форсайт-исследование совместно с РЭШ и МФТИ: мы проанализировали профессии, которые в наибольшей степени будут подвержены изменениям в результате внедрения генеративного ИИ. И в части тех ролей, которые создают максимальную ценность в компании, — на примере ритейла будь то управления ассортиментом, ценообразованием, цепочками поставок — будет наибольшая отдача, и будет внедрение ИИ в усиление этих профессий.

А если говорить шире, про ML и продвинутую аналитику, то здесь преимущества даёт ML по всей цепочке создания стоимости в части, например, управления логистикой, эффективностью коммерции. На нашем масштабе эффекты от этого измеряются в миллиардах рублей в год.

Какие в целом перспективы роботизации для «Магнита» вы видите? И каковы текущие масштабы их использования в компании?

Вячеслав Кубаев: Начну с того, как мы в целом смотрим на роботизацию, и что здесь происходит. Во-первых, очень сильно различаются гринфилд и браунфилд роботизация. В случае с гринфилд-проектами мы заранее выстраиваем производственный объект, понимая, что там будут работать роботы, и мы можем использовать специализированных роботов в этой среде. И это уже устоявшаяся зрелая технология. Ещё в 2019 году ВЭФ в рамках инициативы Global Lighthouse Network — рейтинга цифровых предприятий в мире — включил первый lights-off цех от Foxconn в свой перечень. Lights-off, потому что привычное освещение там не требуется, ведь производство без людей. А потом появлялись и новые проекты с глубокой роботизацией. Это уже протоптанный путь, и если нам, например, надо построить новый РЦ, то понятно, как это делать со специализированными роботами.

Проблематика в том, что у многих компаний, включая «Магнит», много уже действующих РЦ — у нас их 52 и 33 тыс. физических магазинов, которые строились с учётом того, что там будут работать люди. Понятно, что такую масштабную физическую инфраструктуру мы не перестроим под роботов. Мы должны решать задачи роботизации в среде, которая предназначена для людей. Примером может быть доставка последней мили — роботы, которые привозят посылку: они делают это в среде, которая изначально была создана не для них.

В этом разграничение гринфилд и браунфилд. И когда начинаешь заниматься браунфилд-проектом, приходится искать гуманоидные или близкие к этому формы роботов. Они должны уметь перемещаться с учётом порогов, ступеней, уметь проходить через узкие двери, которые рассчитаны на людей, обеспечивать точность перемещения в пространстве и проч. Это требует очень глубокого R&D.

Можно сказать, что сейчас наблюдается разрыв между красивыми роликами из Китая, которые можно видеть, когда роботы согласованно группой выполняют какие-то задачи, и применением их в жизни. Когда начинаешь подступаться к этим задачам, то есть много инженерных вопросов, начиная с дизайна: как соблюсти баланс между стоимостью робота и его техническими характеристиками. При этом, если говорить о конкретных характеристиках, сейчас, например, наблюдается большой разрыв в производительности действий, которые совершает человек, перекладывая предметы, и робота. Это сильно влияет на бизнес-кейс.

Учитывая эти моменты, а также текущую стоимость роботов, мы, скорее, пока говорим про этап исследований. Речь, в том числе о том, как «вписывать» парк роботов в системы управления производственным окружением.

Итого: для ритейла это тема важная, потому что это один из способов управлять и как-то балансировать фактор дефицита кадров, не уходя в цикл роста стоимости рабочего персонала из-за дефицита. А с другой стороны, требуется большая R&D работа и инвестиции в переоснащение среды, в роботизацию части рутинных операций.

Что касается наших текущих масштабов роботизации, то они сконцентрированы в области логистики.

Источник: TAdviser.

Больше новостей читайте в сообществе SAPLAND в ВК и телеграм-канале SAPLAND: Новости экосистемы.