ERP AI Forum [Тариф On-line] [ЕстьРесурс]

Складчина: ERP AI Forum [Тариф On-line] [ЕстьРесурс]

Профессиональная конференция для тех, кто проектирует, внедряет и развивает системы автоматизации бизнеса на платформе 1С с применением искусственного интеллекта.

О чем будет форум ЕстьРесурс ERP AI forum:

Место встречи профессионалов и лидеров отрасли, которым важно не просто следить за трендами, а осознанно внедрять ИИ в бизнес-процессы на базе 1С.

ИИ решения
Применение ИИ в экосистеме 1С: реальные сценарии и архитектурные подходы
Ошибки и решения
Ошибки, ограничения и точки роста: честный разговор без маркетинга
Трансформация
Разработка и доработка решений 1С с использованием ИИ
Аналитика
Аналитика данных и интеллектуальные инструменты для бизнеса
Адаптивное управление
Управление проектами автоматизации в условиях быстро меняющихся технологий

Только живой опыт, реальные кейсы и рабочие инструменты, которые вы сможете применить уже на следующий день после форума.

Кому будет интересно:

ИТ-директора и руководители цифровой трансформации
Руководители и специалисты в сфере 1С
Руководители ERP-проектов
Аналитики, архитекторы и разработчики
Специалисты по ИИ и данным

Темы докладов:

Copilot для low-code платформы: делаем эффективный инструмент автоматизации еще эффективнее (Никита Старичков)
Мастер-класс по 1С:Напарник (Денис Сытый)
Практические ограничения и риски внедрения ИИ в прикладных задачах (Никита Арипов)
1С и AI: Чат-бот «База знаний» при внедрении 1С:ERP Управление Холдингом в Группе компаний (Алексей Фролов)
Внутреннее устройство ИИ-ассистента для 1С на примере госзаказчика (Дмитрий Велигоненко)
ИИ Ассистент финансового директора (Антон Агафонов)
ИИ-агенты в 1С-разработке: от первых шагов до рабочего процесса (Владимир Харин)
Практичный ИИ без хайпа: где он работает уже сейчас (Илья Низамов)
Вайбкодинг на 1С — проще простого! (Дмитрий Котов)
1С и AI: Бесплатный старт и отказ от рутины (Дмитрий Сидоренко)
ИИ в руках аналитика: практика применения и границы ответственности (Роман Данилов)
DeepSeek vs 1C-Джун: кого оставить (Роман Чумадин)
Интеллектуальные инструменты управления малым бизнесом: по карману ли малышам IDSS? (Артем Вахрушев)
ИИ вместо вас или для вас? Практика повышения эффективности аналитика 1С (Кучма Дмитрий)
Практический опыт использования ИИ в 1С-команде (Никита Прусаков)
ИИ для аналитика 1С: светлая и тёмная сторона (Илья Отькало)
Мастер-класс по управлению требованиями "От бизнес-цели к ТЗ: Как AI меняет процесс управления требованиями" (Денис Соколов)
Прогнозирование спроса и продаж с помощью ИИ: как это работает и что даёт бизнесу (Михаил Евдокимов)
Вторая память для ИТ-проектов. Как ИИ помогает "помнить все" по всем совещаниям. (Игорь Винокуров)
Опыт создания ИИ торгового бота средствами 1С (Михаил Калимулин)
Обучение 1С-ника с помощью ИИ (Ильяс Низамутдинов)
Цифровой двойник — решение заменяющее при согласовании договоров не только юриста, но и целый ряд сотрудников (Евгений Голубцов)
Свой ИИ — без рисков и переплат: как внедрять LLM в корпоративную среду с учётом конфиденциальности и бюджета (Александр Чернятьев)
Как впустить AI-агентов в наши конфигурации 1С и не дать ничего сломать (Валерий Бобров)
ИИ-ревью для 1С: зачем, как и почём? (Иосиф Правец)
На пороге внедрения AI: почему мы рискуем на нем остаться? (Мария Серёгина)
Применение ИИ в 1С: помощь новичку в решении архитектурных задач (Ринат Гайфетдинов)
Простая технология сложных изменений: Примерьте на себя наш опыт пересборки курса с ИИ (Сергей Горшенин)
Вторая память: как прожить бесценное время жизни больше одного раза (Глеб Архангельский)
Заменить нельзя интегрировать! (Анна Степанян)

Спойлер: Подробно Copilot для low-code платформы: делаем эффективный инструмент автоматизации еще эффективнее
Никита Старичков

Мастер-класс по 1С:Напарник
Денис Сытый

Практические ограничения и риски внедрения ИИ в прикладных задачах
Никита Арипов

Пять стадий отношения к ИИ в разработке: от эйфории и ожидания буста до разочарования и трезвого отношения
Почему обещанный рост продуктивности от ИИ часто не подтверждается в реальных проектах
Как ИИ замедляет разработку: страх правок, галлюцинации и усложнение поддержки кода
Разрыв между прототипами и промышленной разработкой
Иллюзия эффективности: что показывают исследования о реальной пользе ИИ для разработчиков
Почему текущая волна ИИ во многом хайп и чем это грозит проектам в ближайшие годы

1С и AI: Чат-бот «База знаний» при внедрении 1С:ERP Управление Холдингом в Группе компаний
Алексей Фролов

Доклад будет интересен техническим директорам, руководителям проектов внедрения и всем, кто хочет понять, как прикрутить ИИ к 1С enterprise-уровня с пользой для бизнеса. Ключевой посыл: Чат-бот может сэкономить миллионы на сопровождении, если подойти к делу как управленец, а не как программист.
Чат-бот, как инструмент сокращения консультационных обращений.
Законченное решение в закрытом ландшафте заказчика (1С — Векторное хранилище – LLM).
Циклы непрерывного улучшения через тестирование с результатом верных ответов 96%.
Эволюция от «ответчика» к «ассистенту».

Внутреннее устройство ИИ-ассистента для 1С на примере госзаказчика
Дмитрий Велигоненко

Чат-боты поддержки:
Модель и архитектура решения;
Центральная база поддержки и клиент (бесшовная интеграция) в каждой области данных;
Процессы постоянного улучшения качества ответов.
Справочные сервисы по нормативным документам:
Модель и архитектура решения;
Выбор статей классификаторов;
Выбор счетов учета и значений бюджетной классификации.
Агенты по заполнению документов с вводом сопутствующей информации:
Модель и архитектура решения;
Субагенты;
Инструменты анализа и ввода данных в базах 1С;
Память.

ИИ Ассистент финансового директора
Антон Агафонов

ИИ-агенты в 1С-разработке: от первых шагов до рабочего процесса
Владимир Харин

От «пишу код» к «управляю процессом»: как меняется роль разработчика
Кодовые агенты: модель + контекст + инструменты — как это работает вместе
Рабочий процесс в 1С: от настройки проекта до ежедневного использования
Типичные ловушки: вайб-кодинг, экономия на моделях, слишком большие задачи

Практичный ИИ без хайпа: где он работает уже сейчас
Илья Низамов

Презентация о реальном применении искусственного интеллекта в бизнесе без маркетинговых иллюзий и сложной теории.
Разбираются конкретные кейсы внедрения ИИ в продажах, документообороте, HR, поддержке клиентов и производстве.

Участники узнают:

какие задачи уже сегодня решают современные языковые модели и нейросети
как ИИ оптимизирует труд сотрудников и снижает операционные расходы
реальные сценарии внедрения без миллионов бюджета
архитектуру простых решений и стоимость запуска
пошаговый roadmap внедрения — от MVP до масштабирования

Вайбкодинг на 1С — проще простого!
Дмитрий Котов

Ты программист, но ещё не пробовал вайбкодинг на 1С? Или ты аналитик, консультант, внедренец и хочешь понять, зачем это тебе? Страшно, непонятно, кажется, что это сложно и не для тебя?Тогда этот мастер-класс точно стоит посетить.Покажу вайбкодинг на 1С вживую — с ИИ-агентами, реальными сценариями и без лишней теории.

Быстро введу в контекст, а дальше сразу перейдём к практике: вместе создадим внешнюю обработку с нуля, посмотрим, как ИИ помогает в работе, и разберём MCP — тот самый инструмент, где начинается настоящая магия.
Покажу, как работать не только с кодом, но и с данными.С мастер-класса уйдёшь с нейродофамином, пониманием, как это устроено, и готовым чек-листом для старта.
Вайбкодинг на 1С — это уже не хайп, а рабочий инструмент. Порог входа сейчас минимальный. И да — пора вкатываться, потому что рынок ждать не будет.

1С и AI: Бесплатный старт и отказ от рутины
Дмитрий Сидоренко

Миф о дороговизне: Подписки оттягивают старт, а как без них?
Есть ли что-то кроме Qoder и Cursor?
Почему VSC, а не EDT?
От "Болванки" к рабочему коду в 1С
Документация: избавляемся от монотонности и получаем гибкость.
Для чего мы это делаем и какие планы?

ИИ в руках аналитика: практика применения и границы ответственности
Роман Данилов

Конкретные инструменты и примеры использования ИИ на всех этапах работы аналитика (и не только аналитика).
Какие задачи аналитика можно смело делегировать ИИ, а где критична валидация человеком?
Ловушка "универсального солдата": может ли один "скилловый" аналитик заменить всю команду и что для этого требуется?
Экономика иллюзий: почему сокращение затрат возможно, но не так, как это видит бизнес?

DeepSeek vs 1C-Джун: кого оставить
Роман Чумадин

DeepSeek и его "помощники"
Месяц решаю все свои задачи, от Джуниор до Синьор, с помощью нейросети
Топ задач, решаемых нейросетями
Критерии сравнения Джуна и нейросети
Кого на самом деле нужно «оставить»?

Интеллектуальные инструменты управления малым бизнесом: по карману ли малышам IDSS?
Артем Вахрушев

Принципы и подходы управления компанией: все придумано до нас
Модель организационного дизайна: блоки, принципы построения, взаимосвязи
Симптомы проблем в управлении компанией: как понять, что оно «хромает»?
Процесс принятия и реализации управленческих решений: принимаем и реализуем решения не только с риском, но с умом
Что такое IDSS и как ее применить малым компаниям: кейсы
Организационное развитие: 13 шагов по внедрению изменений в компании

ИИ вместо вас или для вас? Практика повышения эффективности аналитика 1С
Кучма Дмитрий

Введение. ИИ — это «силовой множитель» аналитика, который берет на себя операционную работу, повышая эффективность по скорости, качеству и глубине анализа на ВСЕХ этапах проекта. Разберем конкретные инструменты и кейсы по каждому этапу жизненного цикла проекта.
Часть 1: Пресейл и Обследование – ИИ увеличит скорость подготовки к встречам, поможет с глубиной понимания проблем на старте. Аналитик аккумулирует знания о заказчике.
Часть 2: Моделирование и Проектирование — ИИ создает черновик, эскиз. Аналитик проводит критическую оценку, адаптирует под ограничения 1С, согласует с заказчиком.
Часть 3: Разработка и Тестирование – ИИ частично поможет в генерации рутинных артефактов. Аналитик остается ключевым звеном.
Часть 4: Документация и Обучение — Эффект от ИИ — скорость подготовки материалов, их ясность для разных аудиторий. Аналитик — редактор и гарант точности.
Часть 5: Ввод в эксплуатацию и Поддержка – ИИ поможет в переносе данных, будет анализировать инциденты, помогает найти (или не найти) пункт в инструкции. Аналитик — капитан, который принимает решения по результатам работы ИИ.
Заключение: Новая роль аналитика 1С: От «писателя запросов и ТЗ» к «проводнику бизнеса в цифровую среду, архитектору решений и валидатору ИИ-результатов». Главный эффект, который растет: Ценность для бизнеса за единицу времени. Вы делаете больше сложной работы, а не больше рутинной.

Практический опыт использования ИИ в 1С-команде
Никита Прусаков

Практический опыт использования ИИ в 1С-команде
Я расскажу, как в небольшой 1С-команде без выделенного QA я начал использовать ИИ для генерации и проверки кода, написания ТЗ и контроля качества — и почему первые попытки только усилили хаос. Каких инструментов мне не хватило в начале, и к чему я пришёл. На практике посмотрим какие задачи можно смело делегировать ИИ, а какие оставить в руках человека.
Рассмотрим, какие инструменты в связке с ИИ позволяют добиться хороших результатов.
Как использовать ИИ для проверки соответствия кода ТЗ.
Как превратить нейросеть в полноценного ассистента.

ИИ для аналитика 1С: светлая и тёмная сторона
Илья Отькало

ИИ входит жизнь аналитиков 1С. Появляются новые сервисы, новые сферы применения.
В моей практике проверки заданий учащихся курса «Аналитика 1С», я всё чаще встречаю применение ИИ. Например, при написании ТЗ.
К сожалению, вынужден констатировать, что в большинстве случаев качество работ от этого резко падает.
В своем докладе поделюсь, как сделать, чтобы применение ИИ не только ускоряло работу, но и приводило к увеличению ее качества.
Но самое интересное: это будут не мои рекомендации, а рекомендации ИИ.

Мастер-класс по управлению требованиями "От бизнес-цели к ТЗ: Как AI меняет процесс управления требованиями"
Денис Соколов

Проблема большинства ИТ-проектов – это разрыв между бизнес-требованиями заказчика и технической спецификацией. Длинные циклы согласований и потеря смысла.
Решение – включить ИИ-агентов в процесс управления требованиями (например, для анализа интервью, генерации пользовательских историй, проверки непротиворечивости).
Исследуем кейс BcluB. Как при создании нового функционала социальной механики (клубы и события) на 1С:Элемент ИИ формулирует: требования, классы пользователей и пользовательские истории, сценарии работы и диаграммы состояний, карты диалоговых окон.
Вывод для аудитории. ИИ – это не только генератор кода, но и «бизнес аналитик», который ускоряет и структурирует проектирование информационных систем.

Прогнозирование спроса и продаж с помощью ИИ: как это работает и что даёт бизнесу
Михаил Евдокимов

Зачем бизнесу прогнозирование: где чаще всего теряются деньги — дефицит, излишки, списания, срочные закупки, просадки по выручке.
Как “ИИ-прогноз” работает простыми словами: берём историю, учитываем повторяющиеся закономерности (сезонность/праздники/акции), получаем прогноз на нужный горизонт (неделя/месяц).
Какие данные нужны на практике: продажи, остатки, поставки/закупки, цены и акции, календарь, справочники номенклатуры и точек продаж.
Отдельно про 1С: в большинстве компаний именно 1С — главный источник этих данных; типовой набор выгрузок и что важно в учёте, чтобы прогноз был надёжным (корректные остатки и движения, единые справочники).
Как использовать прогноз в процессах: план закупок и пополнения, план производства, финансовое планирование, контроль “исключений” (где ситуация резко меняется).
Как запускать без боли: пилот на одной категории/складе → сверка с фактом → настройка регламентов → масштабирование на остальные группы.
Типовые ошибки и как их избежать: “ждём магии без данных”, смешиваем разные единицы учёта, не фиксируем правила применения прогноза, не назначаем владельца процесса.

Вторая память для ИТ-проектов. Как ИИ помогает "помнить все" по всем совещаниям.
Игорь Винокуров

Роль совещаний в ИТ-проектах: где именно принимаются ключевые архитектурные и управленческие решения — и почему они редко становятся частью корпоративной памяти.
Подход к созданию «второй памяти» проекта: автоматическая фиксация встреч, структурирование решений и формирование базы знаний по всем совещаниям.
Как может выглядеть интеграция ИИ-протоколов с задачами и процессами в экосистеме 1С (ERP, Документооборот, проектные решения).
Возможности аналитики по массиву встреч: выявление повторяющихся блокеров, затяжных согласований и точек риска в проектах внедрения.

Опыт создания ИИ торгового бота средствами 1С
Михаил Калимулин

ИИ дает больше возможностей, чем просто вайб-кодинг
Торговый бот это ваш бизнес с точкой безубыточности на самом старте
Границы и контроль ключевые моменты в практическом применении ИИ
Истории взаимодействия с покупателями

Обучение 1С-ника с помощью ИИ
Ильяс Низамутдинов

В этом докладе мы попробуем исследовать, можно ли обучиться какому-то навыку при помощи платформ GPT и какие есть ограничения
Рассмотрим три платформы (пока условно, может поменяться). ChatGPT, Grok, DeepSeek
Возьмем тему по запросам. Составляем задачу, что нужно придумать курс, и отдаем в GPT
Исследуем готовые планы обучения, предоставленные GPT
Исследуем несколько уроков из плана
Решаем ДЗ и отправляем на проверку в GPT
Какие есть ограничения (пока)

Цифровой двойник — решение заменяющее при согласовании договоров не только юриста, но и целый ряд сотрудников
Евгений Голубцов

Это будет не просто презентация, и не просто рассказ. На выступлении у Вас будет уникальная возможность увидеть процесс анализа и согласования или отклонения Договора «Цифровым двойником» в реальной «боевой системе».
Вы сможете даже прислать свой договор, не забудьте его в электронном виде с собой.

Свой ИИ — без рисков и переплат: как внедрять LLM в корпоративную среду с учётом конфиденциальности и бюджета
Александр Чернятьев

Как формулировать ТЗ, чтобы получить результат. Почему большинство запросов на ИИ приводят к провалу ещё до старта — и как правильно ставить задачу поставщику.
Нужны ли вам свои серверы? Реальные требования к вычислительным мощностям и сценарии, когда можно обойтись без покупки дорогостоящего оборудования.
Можно ли иметь «свой» ИИ без GPU и серверных стоек. Обзор доступных архитектур и гибридных решений для тех, кто не готов строить дата-центр.
Безопасные модели использования облака. Когда облако безопаснее локального развёртывания и какие юридические схемы позволяют не сливать чувствительные данные.
Как считать совокупную стоимость владения (TCO). Не только железо: обслуживание, обновления, энергопотребление и стоимость экспертизы.
Архитектура LLM в закрытом контуре: кейсы и грабли. Практические примеры из опыта IVOLGA Technologies: что пошло не так у других и как сделать правильно.

Как впустить AI-агентов в наши конфигурации 1С и не дать ничего сломать
Валерий Бобров

По мере того как LLM превращаются из "чата" в ИИ-агентов, способных инициировать действия в 1С, риск смещается с "ошибочного ответа" на ошибочное изменение данных и процессов. На практике безопасность упирается не в выбор модели, а в наличие инженерных ограничений: права доступа, белый список операций, проверка входных данных, журналирование и возможность отката.
В докладе я покажу, как построить универсальную безопасность ИИ-агентов в 1С через связку MCP-серверов и навыков (skills): MCP выступает как шлюз инструментов (агент вызывает только разрешённые функции со строгими схемами параметров), а навыки — как версионируемые регламенты безопасного поведения (шаги, уровни риска, критерии остановки, места подтверждения человеком). На практических сценариях разберём, как внедрять агентов в рабочие базы так, чтобы они приносили пользу и не могли ничего сломать:
Отчёты только на чтение (без изменения данных)
Создание черновиков документов и заявок (без проведения)
Операции повышенного риска — только по схеме «план -> подтверждение -> выполнение»

ИИ-ревью для 1С: зачем, как и почём?
Иосиф Правец

Расскажу на примерах из своих проектов:

Почему я решил использовать ИИ для ревью кода в 1С.
Как это настроил шаг за шагом.
Сколько на самом деле стоит такая автоматизация.

Дам все инструкции, промпты и скрипты (кроме денег ), чтобы вы могли повторить это у себя в проекте. Нужны только Git и CI-платформа.

На пороге внедрения AI: почему мы рискуем на нем остаться?
Мария Серёгина

В рамках доклада посмотрим на текущую реальность глазами технореалистов.
Обсудим, почему инструменты и практики применения AI в анализе и проектирований решений 1С все еще выбор смелых исследователей, а не общепринятая практика.
Рассмотрим проблемы внедрения AI под лозунгом «оптимизируйте что-нибудь как-нибудь» и трудности, с которыми сталкиваются инициативные сотрудники, пытаясь внедрить новые практики без поддержки руководства.
Пройдемся по основным рисковым факторам, которые важно учитывать на старте запуска инициативы по внедрению AI в процессы анализа и проектирования.

Применение ИИ в 1С: помощь новичку в решении архитектурных задач
Ринат Гайфетдинов

Расскажу, с какими архитектурными проблемами чаще всего сталкиваются новички в 1С и почему их сложно решать без опыта
Рассмотрим, как с помощью ИИ анализировать существующую конфигурацию и находить архитектурные ошибки
Разберем, что ИИ может ускорить рост новичка от «пишу просто чтобы работало» до осознанных архитектурных решений
Продемонстрирую, как с помощью одной модели можно писать промпты и составлять ТЗ для другой модели

Простая технология сложных изменений: Примерьте на себя наш опыт пересборки курса с ИИ
Сергей Горшенин

Вы отлично разбираетесь в своей теме. Но когда дело доходит до обновления курса, методички или программы обучения — правки копятся, время уходит, а результата всё нет. Знакомо?
В основе этого выступления — реальный кейс: мы взяли существующий курс с презентациями, проанализировали его с помощью нейросети, выстроили новую программу и пошагово пересобрали все материалы. ИИ выступил в роли методического ассистента, который взял на себя рутину и ускорил процесс в разы.
Вы узнаете:
Как использовать ИИ для быстрого анализа и реструктуризации учебного контента
Как выстроить диалог с нейросетью, чтобы получать готовые рабочие структуры
Как, оставаясь экспертом в теме, снять с себя методическую «черновую» работу
Как этот метод применить к своим курсам и презентациям
Как адаптировать курс под разные целевые аудитории
Как ускорить разработку визуальной составляющей
Как быстро и просто создать текстовое описание
…. и при этом не потерять авторскую задумку и ключевую цель
Результат: вы унесёте с собой не просто вдохновляющую историю, а готовый к применению алгоритм пересборки учебных материалов с помощью ИИ. Берите и примеряйте.

Вторая память: как прожить бесценное время жизни больше одного раза
Глеб Архангельский

Вы отлично разбираетесь в своей теме. Но когда дело доходит до обновления курса, методички или программы обучения — правки копятся, время уходит, а результата всё нет. Знакомо?
Стенограммы и ИИ-саммари встреч все более активно входят в нашу жизнь. Скоро офисная кофеварка будет суммаризировать неформальные разговоры и присылать нам на почту.
Но вот как использовать эту техническую возможность для ПОВЫШЕНИЯ ЛИЧНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ? Что делать с этими стенограммами и протоколами, чтобы радикально повысить отдачу пользы на потраченное собственное время?
В Библии упоминается «Книга дневных записей» как инструмент менеджмента у персидского царя. Сейчас такую «Книгу дневных записей» может завести себе каждый. Вопрос — как воспользоваться ей для радикального повышения вашей личной эффективности.

Заменить нельзя интегрировать!
Анна Степанян

Реальные кейсы, как удачно интегрировать инструменты
ИИ в подбор специалистов 1С
Вопрос замены в корне неверный. Будущее за теми, кто "подружится" с ИИ, чтобы выйти на новый уровень.

Цена 9500 руб.