Михаил Сироткин, Cloud.ru: Ценность от облака нужно получать быстрее

CNews: По данным iKS-Consulting, которые приводит «Ведомости», рост российского облачного рынка замедлился втрое — 13,6% в первом полугодии 2026 года против 39% годом ранее. При этом рынок мощностей графических ускорителей для ИИ-инфраструктуры прибавляет около 100% в год. Основной спрос, по оценкам участников рынка, смещается с массовой миграции на поддержку существующей инфраструктуры и её оптимизацию с помощью ИИ. Меняет ли это требования к сопровождению клиентов — и что здесь становится критичным?

Михаил Сироткин: Картина, которую фиксирует iKS-Consulting, совпадает с тем, что мы видим у себя. Большой процент сделок сейчас действительно связан с ИИ — это общемировой тренд. Сначала вокруг технологии было много завышенных ожиданий: обсуждались в основном бытовые сценарии, а компаниям было сложно понять, как применить их в своих задачах. Но появились первые исследования, подтверждающие экономический эффект от внедрения ИИ, и бизнес начал переходить от экспериментов к промышленной эксплуатации технологии.

Замедление роста инфраструктурного сегмента объяснимо. Большинство компаний, которые после 2022 года хотели уйти от зарубежных провайдеров, уже перенесли инфраструктуру. Раньше запрос звучал так: «Мне надо развернуться в облаке, неважно, на каких сервисах». Сейчас мы чаще слышим: «У нас уже есть развернутая инфраструктура, помогите ее оптимизировать». Задача провайдера — помочь сделать это грамотно.

Кроме того, во многих ИТ-компаниях появилась новая специальность — архитектора ИИ или ИИ-стратега, часто эту роль берет на себя директор по цифровой трансформации. Их задача — правильно и безопасно применять ИИ. Это тренд последнего времени. Компании, которые внедрили ИИ для проверки гипотез, сейчас переходят к вопросам безопасности, аутентификации и ролевых доступов.

CNews: Классическая модель предполагала линейный путь: пресейл — контракт — миграция — эксплуатация. Что показало, что она перестаёт работать? Был ли конкретный триггер — рост сложности инфраструктур, ИИ-нагрузки, изменение ожиданий заказчиков?

Михаил Сироткин: Раньше цикл работы с клиентом выглядел так: знакомство, сборка архитектуры, согласование, передача заказчика в поддержку. Дальше он отправлялся в свободное плавание, а провайдер терял с ним связь. При любой сложности или недопонимании клиент мог уйти к стороннему партнеру или совсем отказаться от облака.

Мы продлили цепочку взаимодействия. С первого дня после обращения в Cloud.ru у клиента появляется выделенный технический аккаунт-менеджер (ТАМ), который сопровождает его на всех этапах работы с облаком. То есть это не просто знакомство с облачной платформой и личным кабинетом, а проактивная помощь клиенту при миграции и эксплуатации ресурсов. ТАМ регулярно общается с командой клиента, фиксирует запросы, а потом транслирует их инженерам. И наоборот: если у клиента возникает техническая проблема, аккаунт-менеджер берет это на себя — координирует внутреннюю команду, чтобы решить вопрос быстро и с минимальным простоем для бизнеса.

Обычно ТАМ появляются только на платных тарифах технической поддержки или при достижении определенного объема потребления. В нашем случае один аккаунт-менеджер обслуживает сразу несколько клиентов, а не закреплен за одной крупной компанией. Мы отрегулировали нагрузку на команду и за счет этого сделали услугу бесплатной для всех клиентов, вне зависимости от размера чека. В итоге мы остаемся с заказчиками на долгий период и можем им помочь, даже когда активность внутри облака уже не такая интенсивная, они могут обратиться по вопросам модернизации, оптимизации, экономии.

CNews: Есть ли на рынке запрос на сопровождение на всех этапах — от пресейла до эксплуатации, — или клиенты чаще предпочитают разбираться сами, а провайдер подключается только на платных тарифах?

Михаил Сироткин: Запрос есть, но он неоднородный. Например, есть опытные клиенты, которые не первый год в облаках. Им не нужно объяснять основы, но нужно разобраться в нюансах работы конкретной платформы.

Есть компании, для которых ИТ — не основной бизнес. У них ограничено количество ИТ-специалистов, при этом при миграции в облако им нужно быстро освоить огромный объем информации. Им нужно полноценное сопровождение: обучение с нуля и помощь в выборе оптимальной модели с опорой на наш опыт и кейсы других клиентов.

Трем из десяти заказчиков нужна существенная помощь: построение архитектуры, защита концепции, подготовка документов, развитие компетенций внутри команды. У нас был кейс, когда технический онбординг занял больше месяца: сначала нужно было обучить несколько команд общей теории облачных технологий, затем отдельно рассказать про инфраструктурные сервисы и уже после этого — про ИИ.

Затем нужно было разобраться, что именно они хотят создать с помощью ИИ, и обучить бизнес сервисам, которые разрабатывало ИТ-подразделение. Клиентская ИТ-команда сначала училась у нас, а затем сама обучала бизнес — это был подход «снизу вверх». До первых платежей прошло больше месяца: сначала команды освоили технологии и только потом начали переносить сервисы в облако.

CNews: Экономика выделенного сопровождения для клиентов с небольшими чеками неочевидна. За счет чего она может окупаться — роста потребления, снижения оттока, сокращения нагрузки на первую линию?

Михаил Сироткин: Она окупается прежде всего за счет сокращения нагрузки на первую линию. Чем лучше клиент понимает облако, тем меньше обращений в поддержку. Часть вопросов — например, «где кнопка» или «результат не такой, как ожидал» — решается на этапе онбординга или находится в документации. Чем плотнее онбординг и вовлеченнее клиент, тем проще его сопровождать, тикетов меньше, а закрываются они быстрее.

Есть и человеческий фактор. На онбординге мы знакомимся не только с лицами, принимающими решения, но прежде всего с сотрудниками, которые будут работать с облаком руками. Выстроив с ними отношения, мы становимся первой точкой контакта для новых задач.

CNews: Где в сопровождении облачных клиентов автоматизация дает наибольший эффект, а где пока не заменяет инженера — оркестрация, автоматическое развертывание ресурсов, предупреждения о проблемах до их возникновения, автогенерация чек-листов миграции? Что из этого уже зрелая практика, а что — эксперимент?

Михаил Сироткин: Все перечисленное уже применяется: автоматизация работы линий поддержки и маршрутизация обращений снимают часть нагрузки с инженеров. Но наиболее заметные изменения происходят глубже — в DevOps-процессах. Раньше разработчик писал код, затем код проходил проверку безопасности, контроль качества, ревью, тесты и развертывание. Теперь в эти этапы встроились агенты: например, агент контроля качества находит устаревшие зависимости или незашифрованные ключи, после чего агент-разработчик дорабатывает код. Система становится все более автономной.

В сопровождении инфраструктуры происходит то же самое. Человек не может круглосуточно анализировать логи и трассировки. Раньше инструменты помогали находить ошибки в логах, теперь агент мониторит их непрерывно и может сам принимать решения — например, исправить сервис. Но здесь возникает другой вопрос — насколько можно доверять таким агентам? Мы исходим из того, что архитектурные решения и финальные исправления остаются за человеком.

CNews: Какие задачи в сопровождении вы сознательно не отдаёте ИИ? Проектирование архитектуры, общение с клиентом на пресейле, принятие решений о рисках — что принципиально остается за инженером?

Михаил Сироткин: Пресейл точно остается за человеком. Личный контакт, даже онлайн, помогает выстроить доверие. Продавать через агента можно, на маркетплейсах уже обсуждают сценарии, когда агенты покупателей торгуются с агентами продавцов, но в технологических сложных нишах такое произойдет не скоро.

В построении и сопровождении архитектуры тоже слишком много нюансов. Одну и ту же систему можно построить десятками разных способов, а часть знаний всегда будет только у живого специалиста, который сопровождает ее годами и помнит, какие конфигурации и функции были настроены. Агенту такие знания передать сложно — либо потребуется много итераций. Кроме того, творческое видение клиента сначала нужно перевести в технические требования и только затем — в архитектуру.

Агент не придумывает, а предсказывает. Он хорошо справляется с типовыми задачами, но не обладает разносторонним релевантным опытом. Ему нельзя сказать: «Подумай, как лучше сделать». Он может собрать типовую архитектуру, но без понимания контекста и целей конкретного заказчика. Творчество остается за человеком, рутину можно отдать агенту: чем больше рутины автоматизировано, тем больше времени у инженера остается на содержательную работу.

CNews: Как в последний год изменились ключевые метрики сопровождения — скорость запуска, количество доработок, время устранения инцидентов? Что из этого — эффект от раннего подключения инженера, а что — от автоматизации процессов?

Михаил Сироткин: Заметнее всего ускорились миграция и онбординг. Раньше инфраструктуру нужно было собирать и настраивать вручную. Теперь часть работы может выполнить агент.

Также ускорились подготовка документации и программ обучения. Концепт курса для бизнес-пользователей по агентам мы сделали за 3-4 часа вместо недели, и уже на следующий день обсудили с клиентом рабочую версию.

На рынке все больше компаний автоматизируют первую линию поддержки. Некоторые полностью передают первое обращение агенту: он быстрее ищет ответ в документации и базе знаний. Это сокращает штатную нагрузку и ускоряет первый ответ; голосовые агенты уже сложно отличить от человека. ИИ-ассистент инженеров поддержки, запущенный Cloud.ru, закрывает уже 10% обращений без участия человека. После его внедрения среднее время обработки сложных запросов сократилось в два раза, а простые вопросы теперь решаются за несколько минут.

CNews: Какие ещё метрики изменились — повторные обращения, NPS, длительность миграции, доля клиентов, вышедших в эксплуатацию без доработок? Был ли эффект, который вы не планировали получить?

Михаил Сироткин: Заметнее всего изменилась скорость подготовки концептов. Благодаря внедрению ИИ внутри мы быстрее собираем прототипы: заказчик приходит с идеей, которую сам не может реализовать, а агент помогает довести ее до работающего решения.

Неожиданный эффект — появилось время на дополнительные проекты. Когда сервис внедряется быстрее, у клиента остается ресурс, чтобы запустить то, что он планировал на следующие кварталы. Мы не только ускоряем миграцию, но и помогаем клиенту быстрее получить ценность от облака.

CNews: Приведите пример, когда на этапе пресейла команда ТАМ скорректировала планы клиента и это предотвратило проблему после запуска. Не абстрактно — что клиент хотел, что вы предложили, что получилось?

Михаил Сироткин: У нас был кейс со стартапом, где была сильная команда разработчиков, но не было архитектора. Они пришли к нам с запросом как можно быстрее запустить сервис в продакшн — инвесторы уже выделили финансирование. В ходе обсуждения и технического интервью выяснилось, что у них не было отказоустойчивости: сервис работал в одной зоне, и при ее сбое ничего бы не переехало.

Мы также заранее уточнили, на какое количество пользователей они рассчитывают, так выяснилось, что выбранная конфигурация виртуальных машин не выдержала бы даже нескольких минут работы. Мы предложили более емкую конфигурацию и настроили автоматическое масштабирование, чтобы при росте нагрузки дополнительные мощности подключались без участия человека.

CNews: Меняется ли профиль инженера, который сопровождает ИИ-нагрузки, — обучение моделей, инференс, GPU-кластеры? Чему его приходится учить дополнительно?

Михаил Сироткин: Раньше ML-инженер был ближе к точным наукам, математике — он понимал, как обучаются модели, как они размещаются на ресурсах, как устроено дообучение. Сейчас роли смешиваются. Бизнесу нужен системный архитектор, который разбирается в серверах, сетях и безопасности, но при этом также понимает работу моделей: для каких задач подходит та или иная модель, какая работает с текстом, аудио или изображениями. Для инфраструктурного архитектора это дополнительная компетенция. А обучение моделей становится отдельной профессией — для людей с сильной математической и вычислительной подготовкой.

CNews: Как будет меняться техническое сопровождение облачных клиентов через 2–3 года? Это движение к полностью автоматизированным платформам или к гибридной модели «инженер + ИИ»?

Михаил Сироткин: В ближайшие 2-3 года ситуация изменится кардинально: джунов станет меньше, а новые могут не появиться. У вчерашних выпускников еще нет глубоких знаний по сервисам, а в университетах не везде учат правильно использовать ИИ. Этим ребятам на ближайшие годы будет очень тяжело. Пропадут простые позиции связанные с аналитикой данных и построением отчетов, так как агент все это делает быстрее и качественнее. Под угрозой все, что связано с рутиной. ИИ освобождает время для более творческих задач.

Но для большинства людей модель работы будет гибридной. Встраивать автоматизацию нужно, чтобы отдавать людям творческие задачи. Человек — про идею, неординарное решение, заменить полностью его не получится. Хороший инженер будет нужен всегда.