Роботизация · Физический ИИ · AI-native

Роботы и агенты —
в одной
экосистеме

Технологический предприниматель. Роботизирую склады и строю AI-native операционку: флоты складских роботов и команды ИИ-агентов в едином контуре. Не раздать команде Cursor, а пересобрать процессы так, чтобы люди формулировали задачи, а агенты — физические и цифровые — предсказуемо их исполняли. Проверяю всё на собственной компании, прежде чем говорить об этом вслух.

Связаться →

CEO Hyper RMS · член Правления НАУРР · ментор Сколково

Об Алексее

Технологический предприниматель, 20+ лет в бизнесе и 10+ лет в инвестициях. Создал 4 технологические компании; две проданы: A4Vision (3D-распознавание лиц, $30 млн) и EUV Labs (250 млн руб).

МГУ ВМиК, MBA California State University. Генеральный директор ООО «РМС» — интегратора складских роботизированных систем и собственной ИТ-платформы Hyper RMS. Член Правления НАУРР — Национальной ассоциации участников рынка робототехники. Ментор Сколково.

С 2025 года строю AI-инфраструктуру — команды агентов, которые автоматизируют операционные процессы.

20+

лет в бизнесе

технологические компании

$30M

сделка A4Vision

Чем занимаюсь

Три направления работы

01 — Роботизация и deep tech

Физический ИИ на складе

Руковожу Hyper RMS — интегратором складских роботизированных систем с собственной WCS-платформой. Флоты мобильных роботов, G2P-системы, AI-слой поверх управления складом. В эксплуатации — флоты до 48 роботов на объекте: −65% ФОТ участка, окупаемость 12 месяцев, менее суток простоя в год.

02 — AI-native операционка

Агенты в ежедневной работе

Строю операционные модели, где ИИ-агенты ведут процессы: поддержка решений, документация, аналитика, разбор встреч. Дисциплина — инженерная: контракты работы с агентами, верификация, метрики до/после.

03 — Трекинг и менторство

B2B, SaaS, стартапы

Ментор Сколково. Трекинг основателей: от гипотезы и unit-экономики до выхода на первых клиентов.

Темы для разговора

Над чем думаю сейчас

Hyper RMS · Склад

Флот роботов и платформа управления

Гибридные схемы AMR и G2P, AI-слой поверх WMS, маршрутизация флота и планирование волн сборки. Прямой профиль компании: здесь мы делаем проекты под ключ — от расчёта экономики участка до эксплуатации.

Роботизация · Внедрение

Почему пилоты не доходят до эксплуатации

Показательный участок отработал, экономика подтверждена — а через полгода оборудование простаивает. Причина, как правило, не в технике. На стороне заказчика нет владельца проекта с полномочиями менять сложившиеся процессы; критерии перехода в эксплуатацию не зафиксированы до старта; интеграция с учётной системой перенесена на второй этап. Наблюдаю это и на собственных объектах, и в проектах коллег по рынку.

Стандартизация · Отрасль

Стандартизировать нужно границы, а не роботов

Стандарт на самого робота в России уже пишется. Не хватает договорённости об уровне выше: как система управления предприятием или складом разговаривает с флотом роботов разных производителей. Международный аналог такого интерфейса есть, VDA 5050, отечественного пока нет. Именно на этом стыке заказчик теряет больше всего. Участвую в отраслевой работе по теме в НАУРР и в профильном центре компетенций.

Эксплуатация · Ответственность

Кто отвечает, когда груз уронили два робота

Один робот передал груз другому, груз упал и разбился. Кто отвечает: первый робот, второй, интегратор, персонал заказчика? Пока нет стандартного интерфейса обмена, разобрать инцидент технически невозможно, а значит невозможно и застраховать такие операции. Управление смешанным флотом это три вещи: диспетчеризация, единый протокол и единая ответственность.

Операционка

Процесс без единой точки ответственности

Сквозная заявка проходит через 10–15 сотрудников: каждый отвечает за свой шаг, за результат целиком — никто. Такой участок в Hyper RMS сведён в одну точку ответственности. Принципиально здесь не автоматизация поверх существующего маршрута, а перепроектирование самого маршрута под агентов.

ИТ-команды

Команда, где агент закрывает роль

Доступ к ИИ-инструментам сам по себе производительности не даёт. Нужна инженерная дисциплина: контракт работы агента, критерии качества, заданные на входе, верификация результата на выходе. Отрабатываю этот контур в собственной команде разработки.

Если сталкиваетесь с похожими задачами — напишите: обсудить постановку и сравнить опыт полезно обеим сторонам.

Во что верю

Принципы AI-native подхода

⚙️

Система решает больше, чем модель

Модели доступны всем — разницу создаёт обвязка вокруг них: как агентам поставляется контекст, что им можно делегировать, где границы автономии. Купить команде Cursor — не трансформация. Трансформация — когда под агентов пересобраны сами процессы.

📐

Оценка до действия

Прежде чем агент начнёт работу — план: стоимость, сроки, риски. Главный артефакт — постановка задачи: из хорошей постановки код воспроизводим, обратное неверно. И не писать с нуля то, что уже решено, — сначала посмотреть, что есть.

📊

Отчёт — не результат

Зелёные тесты ещё не значат «сделано». Сделано — когда результатом пользуется смежный процесс или сервис. Контроль — правилами, зашитыми в процесс, а не человеческим «ОК» не глядя. Так доверие к ИИ-команде становится измеримым.

Что строю сейчас

Собственная AI-операционка

Hyper RMS · Роботизация

AI-слой поверх управления складом

Развиваю AI-направление в складской роботизации: умная маршрутизация флотов, планирование волн сборки, агентный слой поверх WMS. Партнёрства с университетами, R&D в связке с реальными данными работающих складов.

→ Физический ИИ: агенты и роботы в одном контуре

Операционная модель CEO

Команда агентов в ежедневной работе

С 2025 года строю личную AI-инфраструктуру: агент поддержки решений с базой переговорных ситуаций, запись и разбор встреч в один пайплайн, RAG-поиск по рабочему архиву, агенты для задач и документации. Это не пилот «на потом» — это то, чем я управляю компанией каждый день.

→ 13 агентов в постоянной работе · 15 000+ фрагментов документов в поиске · база решений ведётся с марта 2026

Роботы и агенты —в однойэкосистеме