СТРиЖ — инновационная цифровая платформа, автоматизирующая процесс индивидуального жилищного строительства (ИЖС) от выбора участка до сдачи объекта в эксплуатацию, что дает возможность человеку без экспертизы в строительстве избежать типичных сложностей и получить дом, в котором ему хочется жить. Платформа объединяет всех участников строительства от заказчиков и подрядчиков до банков и страховых компаний. Она использует искусственный интеллект для персонализированных рекомендаций, анализа подрядчиков, прогнозирования сроков и автоматизации оценки залоговой стоимости, что позволяет банкам ускорить одобрение ипотеки и снизить риски благодаря точным данным о проекте и рыночных бенчмарках. Платформа интегрирует умные тендерные механизмы, нейросетевые алгоритмы и обеспечивает сбор и предоставление банкам данных для выдачи целевого проектного финансирования подрядчикам с траншевым контролем, где средства выделяются поэтапно под конкретные задачи с автоматическим отслеживанием их использования.
На текущий момент разработан прототип, привлечено 7 млн рублей инвестиций, проведен детальный CustDev и получены подтверждения от участников рынка об актуальности выдвинутых проектом гипотез и заинтересованности в сотрудничестве с платформой. Взаимодействие с банками и госслужбами упростит финансирование и документооборот, сделав процесс прозрачным и доступным.
Основная цель — создание полнофункциональной экосистемы для всех участников рынка ИЖС с выручкой 306 млн рублей к 2029 году и аудиторией более 12 500 пользователей.

Наши пользователи:
-Банки
-Страховые компании
-Физические лица, желающие построить собственный дом (от эконом класса до премиального)
-Физические и юридические лица, желающие организовать бизнес на земельном участке
- Застройщики ИЖС и малоэтажных жилых комплексов
-Организации выполняющие инженерные изыскания
-Проектные организации
-Строительные организации (полного и ограниченного цикла работ)
-Поставщики строительных материалов, оборудования и элементов декора
-Организации выполняющие работы по благоустройству участка

Строительство и инфраструктура

Искусственный интеллект, Технологии распределенных реестров

Проект «Каргономика» — полностью отечественная цифровая экосистема управления грузоперевозками, ориентированная на малые, средние и крупные автотранспортные компании. Система разработана с целью снижения себестоимости перевозок на 7,5–12% за счёт комплексной автоматизации и глубокой аналитики. В настоящий момент система обрабатывает данные о более чем 25 000 сцепках (тягач + полуприцеп) и свыше 3 500 клиентах, а в рамках стратегии масштабирования планируется расширение до 100 000 сцепок и 14 285 клиентов.

В основе проекта — телематическая платформа собственной разработки, получающая в режиме реального времени данные о местоположении, пробеге, заправках, эксплуатации техники и поведении водителей. Поверх телематики развёрнуты модули логистики, ремонтов, управленческого учёта, ЭДО, аналитики. Экосистема дополнена интеллектуальными инструментами — AI-диспетчер, KPI-дизайнер, антифрод-модуль, модуль построения оптимальных маршрутов, рекомендации по ремонту и ТО, план-фактный анализ рейсов и мобильные решения для водителей и владельцев.

Система включает также ретрансляцию данных в РНИС и на маркетплейсы, а также интеграции с внешними учётными системами. «Каргономика» полностью заменяет зарубежные решения (включая продукты на базе Wialon), предоставляя открытое API для встраивания в отраслевые ИТ-продукты и в том числе решения участников Сколково. Цели дальнейшего развития проекта включают масштабирование на весь рынок автоперевозок, расширение ИИ-инструментов, углубление аналитических возможностей и интеграцию в международные логистические цепочки.

Использование искусственного интеллекта в системе позволяет автоматизировать сложные решения, ранее зависящие от человеческого опыта: подбор сцепок под заказы, предиктивное техническое обслуживание, оптимизация маршрутов и прогнозирование затрат. Внедрение ИИ повышает точность планирования, снижает влияние человеческого фактора и обеспечивает экономию до 15% на эксплуатации транспорта за счёт более эффективной загрузки, снижения простоев и повышения срока службы техники.

Транспорт

Технологии распределенных реестров

BITL — интеллектуальная онлайн-платформа, предназначенная для автоматизации и стандартизации подготовки компаний к выходу на рынок pre-IPO. Платформа объединяет в себе автоматическую проверку документов, формирование индивидуального плана подготовки, систему управления задачами и таймлайнами, а также коммуникационные модули. За счёт применения алгоритмов машинного обучения, система позволяет существенно сократить сроки и затраты на подготовку, повысить прозрачность процессов для инвесторов и снизить риски. Ключевое преимущество — создание единого цифрового пространства, где верифицированная информация анализируется и структурируется для принятия инвестиционных решений. Это делает BITL не просто инструментом автоматизации, а полноценной экосистемой подготовки компаний к рынку капитала.

Финансы

Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Технологии распределенных реестров

Проект ИИ-нутрициолог основан на алгоритме персонализации БАД и рекомендаций для улучшения здоровья, разработанном Научным Консультативным Советом VITAME. Алгоритм интегрирован в аппаратно-программный комплекс, который включает мобильное приложение и уникальный сконструированный Витамат для автоматической выдачи индивидуальной порции БАД по
запросу пользователя, на основе заполненной анкеты. Для более глубокой персонализации предлагается прохождение чекапов крови и консультаций с нутрициологами. Разработан Витамат, получены патенты, а также проведена сертификация оборудования и БАД. В настоящее время проводятся пилоты с АО "Оптиком" и АО "Вкусвилл". Ведутся переговоры о внедрении с
Касперский, Союзмультфильм, Северсталь, Ростелеком, Лукойл, Яндекс и др. Основные цели проекта — доработка и дообучение ИИ-нутрициолога, начало промышленного выпуска Витаматов, коммерциализация и привлечение инвестиций для масштабирования.

Искусственный интеллект, Персонифицированная медицина, Технологии распределенных реестров

Consul AI — платформа для централизованного интеллектуального поиска данных в распределённых корпоративных хранилищах. Система автоматизирует полный цикл работы с документами: от загрузки и классификации до поиска, аналитики и взаимодействия с содержимым через AI-ассистента.

Ключевые возможности:

Автоматическая сортировка файлов — распределение документов по категориям без ручной обработки, снижение ошибок и экономия времени сотрудников.
Резюме документов — быстрое получение ключевых выводов из материалов любого объёма для оперативного принятия решений.
Три режима поиска:
по тегам — быстрый поиск по атрибутам;
интеллектуальный — по содержимому документа;
гибридный — одновременный учёт атрибутов и текста.
Система тегов — ручное назначение или рекомендации от ИИ (тип документа, автор, подразделение, контекст, технические характеристики).
OCR — распознавание текста на сканах и изображениях, в том числе сложной вёрстки, формул и таблиц.
Автоматическое формирование отчётов на основе извлечённых данных.
Гибкая система прав доступа — ролевая модель на уровне БД, интеграция с LDAP и Active Directory.
ИИ-ассистент для работы с документами (стадия MVP, бета-тестирование, запуск — июнь 2026):
суммаризация одного или нескольких документов;
чат по документам с ответами только на основе файлов проекта;
наследование прав доступа из основной системы поиска.

Конкурентные преимущества:

полный цикл управления данными с ИИ в одной платформе;
снижение ручного труда и ускорение принятия решений;
адаптация под российское законодательство, включая 152-ФЗ;
локализованная разработка и импортозамещение — снижение стоимости владения на 20–40% по сравнению с зарубежными аналогами;
варианты развёртывания: on-premise и облако.

IT

Искусственный интеллект, Технологии распределенных реестров

Разработана сверхбыстрая отказоустойчивая Lakehouse-платформа Селена (далее и по всему тексту – «Селена» или «Selena») для хранения, а также обработки структурированных и неструктурированных данных нового поколения с массивно-параллельной обработкой (MPP). Селена предназначена для упрощения и ускорения доступа к данным, быстрой аналитики в больших масштабах в реальном времени.

Селена - первое в РФ высокопроизводительное IT-решение, которое предоставляет все возможности классического хранилища данных (DWH) и при этом обеспечивает гибкость Data Lake подхода с возможностью работы с выпадом формата данных (устранение проблем, связанных с неправильным форматом данных). На данный момент продукт внедрен в крупнейших компаниях России и Казахстана.

ПО Платформа Данных Селена (Selena Data Platform) зарегистрировано в Реестре российского ПО (Реестровая запись № 27176 от 19.03.2025 г. - https://reestr.digital.gov.ru/reestr/3166561/).

Селена имеет преимущества перед рядом решений и способна их заменить:
- Data Lake-системы на базе Hadoop;
- Западное ПО (Teradata, Netezza, Vertica, SAP Sybase IQ, SAP BW);
- Форки Greenplum;
- Российские решения DWH;
- DataBricks, Snowflake, Dremio;
- Отдельные базы для витрин (ClickHouse);
- Отдельные базы для хранения векторных данных (Milvus, PGVector, Qdrant).

В рамках проекта производится трансформация Платформы до уровня AI-over-DataStorage: от платформы хранения к интеллектуальному хранилищу данных.

IT

Технологии хранения и анализа больших данных, Технологии распределенных реестров

Рекомендательная система менеджмента производительности (РСМП) — это инновационная цифровая платформа для промышленных предприятий, предназначенная для быстрого роста производительности труда за счёт анализа событийных потоков и выявления скрытых закономерностей, влияющих на эффективность работы. Основой РСМП является использование видеоаналитики и методов искусственного интеллекта для поиска статистически значимых последовательностей событий, которые приводят к максимальному увеличению выпуска продукции и сокращению потерь — без необходимости изменения состава оборудования или увеличения численности персонала. Протестированная на пилотных внедрениях в ведущих российских промышленных компаниях, система продемонстрировала прирост производительности труда до 47%, срок окупаемости внедрения менее 8 месяцев и высокий уровень адаптации к различным отраслям. В настоящий момент завершена разработка коробочного решения, подана патентная заявка на инновационный метод управления производительностью, ведутся пилоты с институтами развития (“ФЦК Производительность труда”, АНО “Цифровые технологии производительности”). Ключевая цель развития проекта — масштабирование внедрений до сотен предприятий в России и странах БРИКС, а также создание нового отраслевого стандарта повышения производительности на базе событийного анализа и искусственного интеллекта.

Другое

Искусственный интеллект, Технологии распределенных реестров

Водолей — многофункциональная душевая система, не имеющая аналогов на мировом рынке. Объединяет передовые функции: регулировка температуры воды, сушка тела, а также предоставляет доступ к мультимедиа с помощью интернета (воспроизведение музыки, видео, поддержка стриминговых сервисов: IVI, Кинопоиск, Okko и т.д.). Поддерживает подключение Wi-Fi, Bluetooth, интегрирована в систему Умного дома, позволяет создать персонализированные настройки для каждого пользователя, оптимизировать расход воды, настроить время отключения. Разработана 3D-модель опытного образца, конструкторская и электротехническая документация. Составлен перечень необходимых комплектующих для покупки и спецификация для изготовления деталей на станке ЧПУ. Закончен этап инженерно-технических изысканий. В команде 4 инженера-конструктора с опытом работы более 10 лет в данной сфере, планируется привлечение дополнительных специалистов в штат по мере развития проекта.

На изобретение получен патент, ведется подготовка к выпуску предсерийного образца и испытательным работам. Целью проекта является внедрение инновационных технологий, направленных на экологическую устойчивость и цифровое развитие. Проект предполагает интеграцию ресурсосберегающих решений для обогащения отечественной научно-технической базы и укрепления технологического суверенитета России.

Коммунальное хозяйство

Новые производственные технологии

Avileads — это передовая AI-платформа нового поколения для автоматизированного массового подбора персонала, ориентированная на сегмент крупного и среднего бизнеса, прежде всего в сферах ритейла, логистики, производства и BPO. Разработанная как альтернатива традиционному ручному труду рекрутеров, система полностью автоматизирует весь цикл найма: от первичной валидации кандидатов до анализа их цифрового профиля, прогнозирования вероятности выхода и автоматической отправки релевантных откликов. Платформа справляется с потоками до 500 000 кандидатов в месяц, существенно снижая нагрузку на HR-команды и позволяя заказчикам экономить до 30–50% затрат на найм.
В основе Avileads — модульная архитектура и нейросетевой стек, что позволяет платформе быть не просто сервисом, а полноценным цифровым ассистентом для HR-отдела. Среди уже внедренных решений: интеллектуальный AI-чат-бот, логический модуль, API-интеграция с внешними системами (CRM, ATS, ERP), аналитический модуль для сквозного мониторинга воронки подбора. Платформа обеспечивает предиктивную аналитику, накапливает поведенческие паттерны, и формирует цифровой след каждого кандидата.
Логический модуль, встроенный в ядро платформы, отвечает за принятие решений на основе комбинации правил и вероятностных моделей. Именно он координирует действия различных подсистем — от диалога с кандидатом до маршрутизации его в нужную вакансию. Модуль работает как управляющее ядро всей экосистемы, встраиваясь между интерфейсом пользователя и интеллектуальной обработкой данных.
Одним из фундаментальных преимуществ Avileads является гибкая архитектура. Все модули построены на микросервисной логике с горизонтальным масштабированием. Это означает, что любые алгоритмы внутри системы — могут быть легко заменены или дообучены без перезапуска всей платформы. Например, если заказчику нужно внедрить собственную модель оценки soft skills — это делается путем подключения нового сервиса через REST или gRPC API. Такая архитектура также поддерживает внедрение внешних решений, например, голосовых движков, моделей видеоаналитики, внешних OCR и систем документооборота.
Финансовая динамика проекта отражает его бурный рост. В 2023 году оборот составил 21,3 млн рублей, в 2024 — уже 56,7 млн рублей, что означает рост более чем на 166% за год. В 2025 году прогнозируется увеличение выручки ещё в два раза, что позволяет ожидать оборот на уровне около 100-120 млн рублей. Такой прирост обусловлен масштабированием продукта, запуском новых отраслевых сегментов и выходом на международные рынки, включая страны СНГ, Азию и Ближний Восток.
Avileads уже используется рядом крупных брендов, среди которых Яндекс Смена и Яндекс Крауд, CPA HeadHunter, Ozon Fresh и Ozon, а также целым рядом рекрутинговых агентств и аутсорсинговых компаний - StaffJet, Skillaz, Lovko.Pro. Эти компании подключаются как по модели подписки, так и по схеме оплаты за результат (валидные лиды, приглашения на интервью, выход кандидата на работу). Средний ежемесячный чек по клиентам составляет от 250 000 до 600 000 рублей, однако при масштабных задачах по подбору персонала он достигает 4 000 000 рублей — в зависимости от объёма заявок, специфики позиций и выбранной модели сотрудничества. Таким образом, Avileads формирует новую цифровую парадигму массового найма, объединяя точность нейросетевых моделей, гибкость модульной архитектуры и глубокую аналитику в одном инструменте. Это позволяет не только ускорить найм, но и повысить его качество, сделать HR-функцию управляемой, прозрачной и прогнозируемой.

Другое

Искусственный интеллект, Технологии хранения и анализа больших данных, Технологии распределенных реестров

Комплексное решение для модульного домостроения, обладающее следующими преимуществами:
- Техническая точность. Технология базируется на BIM-проектировании и раскрое LVL-бруса и фанеры на станках с ЧПУ, что сводит к минимуму риск ручных ошибок и обеспечивает идеальные стыки.
- Скорость возведения домов. Высокая заводская готовность модулей, отсутствие «мокрых» процессов и простые «икея»-инструкции позволяют возвести дом с нуля за 2-3 недели.
- Многоразовость. Дом можно при необходимости легко разобрать и перевезти на новое место без потери эксплуатационных качеств.
- Высокие эксплуатационные характеристики. Продуманные столярные соединения и почти полная отсутствие металлокрепежа исключают «мостики холода» и повышают энергоэффективность.
- Рыночная доступность. Стоимость домокомплектов остается конкурентоспособной за счет конвейерной сборки и составляет 3-5 млн. рублей.
- Легкая масштабируемость бизнеса. Полная цифровизация проектов позволяет быстро наладить производство домокомплектов у партнеров, за счет чего происходит быстрое географическое масштабирование.

Строительство и инфраструктура

Новые производственные технологии