ИИ в 1С – это RAG, промпт-цепочки, агентные подходы и внедрение в команду. На секции разберем реальные кейсы, бенчмарки моделей и практики, которые ускоряют разработку и повышают качество.
ИИ в 1С-проектах уже перестал быть «игрушкой для вдохновения» – это инструменты, которые влияют на скорость разработки, качество кода, управляемость доработок и даже на принятие решений в менеджменте. Секция для тех, кто хочет внедрять ИИ ради повторяемого результата: понятных процессов, измеримых метрик и безопасной интеграции в контур разработки и эксплуатации.
В секции поговорим о том, как собирать ИИ-решения вокруг 1С, как проектировать контекст (RAG), как бороться с непредсказуемостью и галлюцинациями, как «упаковывать» промпты в цепочки и агентные пайплайны, и как выбрать модели/подходы так, чтобы ускорение не съедалось последующей отладкой.
Хэдлайнеры секции
Дмитрий Абрамов
Руководитель направления разработки, Bellerage IT
ИИ-сервисы как LEGO: из чего на самом деле состоит корпоративный ИИ
Почему «подключить API модели» – это только верхушка айсберга. Дмитрий разложит корпоративный ИИ на составные части: прокси, распознавание, хранилища, логи/метрики, безопасность, контроль качества и стоимости – и покажет, как строить инфраструктуру, которую можно использовать как конструктор для продуктов и внутренних сервисов.
Олег Репников
Руководитель управления развития и эксплуатации платформы 1С, ПАО «Вымпелком»
Code-review с помощью искусственного интеллекта. Не все так просто
Практика LLM-ревью на реальном коде 1С: почему результаты «плавают», где модель неверно оценивает критичность дефектов, как ловить галлюцинации, и к какой архитектуре прийти, чтобы ревью стало более детерминированным. В фокусе: конвейер «статический линтер → LLM», машиночитаемые нормы из стандартов и петля обратной связи.
Главные темы секции
ИИ в разработке 1С: ассистенты, ревью, автогенерация и качество
Наталья Вьюнова
Руководитель группы разработки, РАУ ИТ
Код-ревью 1C с ИИ: как собрать рабочего ассистента на RAG без Git, Sonar и EDT
Кейс о том, как встроить ИИ в ревью, когда у заказчика только конфигуратор на серверах. Архитектура RAG, контекст через стандарты/документы/типовые решения, стек (Open WebUI, OpenRouter, MCP-инструменты) и метрики качества (Precision/Recall и др.). Отдельно и честно расскажет про то, почему на старте ревью стало дольше и как развернули тренд.
Константин Паламарчук
Руководитель Школы Programming Store, Programming Store
ИИ-помощник на чистом 1С: MVP своими руками за 30 минут
Доклад-практикум: как сделать работающий AI-помощник внутри 1С без Python и «внешнего» кода. Универсальный шаблон, который можно адаптировать под поиск документов, аналитику и автоматизацию процессов.
Владимир Харин
Руководитель, AIDevStart
Как перестать вручную «раскапывать» десятки забытых внешних отчетов/обработок/расширений перед обновлением конфигурации. Автоматическая опись, описания назначения, зависимости по метаданным, оценка сложности переноса – и использование ИИ для внесения изменений и проверки кода.
Агентные подходы и промпт-инжиниринг: как сделать ИИ воспроизводимым
Павел Ваклюк
Ведущий разработчик 1С, ООО "Финтех Решения"
От хаоса к повторяемости: промпт-цепочки, которые превращают ИИ в надежного агента
Почему «супер-промпт на все» почти всегда ломается – и как собирать цепочки шагов с понятными входами/выходами, быстрой проверкой качества и переиспользованием как строительных блоков. Про надежность, экономию на моделях и контроль результата.
Владимир Акимов
ИТ-директор, GBIG.HOLDINGS
Полный cookbook «Разработки в 1С на ИИ-агентах» – от теории до практики, от проблем до решений
Про «рецепты» работы с ИИ-агентами: цикл обратной связи, контекст как ключевой ингредиент, типовые ошибки и практический рецепт на реальной задаче. Акцент на том, как организовать процесс с документацией и тестами, чтобы агенты помогали, а не размножали хаос.
Модели, контекст и измеримость: как выбирать ИИ по фактам, а не по ощущениям
Павел Хлусов
Технический архитектор, Bellerage IT
Как я заставил ИИ понимать ЗУП: современный RAG-pipeline для генерации корректных запросов
Про доменный разрыв (ИИ «умный», но не знает метаданные и бизнес-логику ЗУП) и как его закрывать архитектурой: гибридный retrieval, reranker, управление креативностью (temperature/top-p/детерминизм), промежуточные абстракции и стратегии повышения устойчивости генерации.
Валерий Бобров
1С-аналитик, Эн+ Диджитал
Какая нейросеть лучше всего решает задачи 1С: бенчмарк моделей и агентных подходов
Сравнение популярных моделей на типовых задачах 1С: доработка кода, автотесты (Vanessa Automation, YAxUnit), документация и проектирование. Что меняется с контекстом/инструментами, где качество падает без них и когда ИИ превращается в источник дополнительных затрат времени.
Готовые прикладные сценарии: от библиотеки ИИ до управленческих ассистентов
Михаил Калимулин
Разработчик 1С, ИП
Библиотека искусственного интеллекта для 1С. Назначение. Примеры использования.
Прикладные кейсы: генерация запросов по текстовому описанию, бот продавца-консультанта, векторные базы и нечеткий поиск (подбор аналогов). Про подход «новые задачи – новыми методами», а не «натянуть ИИ на старые привычки».
Дмитрий Исаев
Корпоративный архитектор, Инфостарт
Как мы сделали ИИ-ассистента для решения управленческих задач
Как направлять работу LLM через формальные методики анализа (в т.ч. ТРИЗ): от формулировки проблемы и противоречий – к поиску ресурсов и оценке вариантов решения. Обсудим продуктовый подход, архитектуру, промпты и реальные инсайты разработки ИИ-ассистента, который помогает управленцам разбирать сложные задачи.
Внедрение ИИ в команду: как пройти сопротивление и включить людей
Тимур Кашафутдинов
Разработчик, Magnit Tech
Как убедить скептиков начать работать с ИИ, на опыте обучения разработчиков
Про реальные барьеры и страхи и почему «дать ключи от инструмента» не работает. Тимур расскажет, как через серию коротких воркшопов и разговоров снять сопротивление и прийти к спокойному, рабочему использованию ИИ без перегрева и иллюзий.
Мастер-класс секции
Вадим Фоминых
Архитектор, IT-Monsters
От ноды к продакшену: AI-вайб-лоу-кодинг как новый стандарт создания бизнес-автоматизаций
На мастер-классе участники разберут практическую методику создания бизнес-автоматизаций с помощью AI-IDE и low-code-платформы n8n: от текстового описания задачи и архитектуры до рабочего агента. Вы увидите, как ИИ помогает генерировать код, собирать логику интеграций и быстро тестировать решения, а также получите повторяемый workflow, который можно применять для разработки собственных автоматизаций.
Круглый стол секции
Артур Аюханов
Технический директор, Инфостарт
Владимир Харин
Руководитель, AIDevStart
Круглый стол посвящен честному разговору о реальном применении ИИ в 1С-проектах – без маркетинга и завышенных ожиданий. Участники обсудят, какие инструменты уже работают в командах сегодня, а где эффект пока больше теоретический.
В центре дискуссии – практические вопросы: стоит ли уже вкладываться в AI-инструменты или ждать решений от вендора, где ИИ действительно экономит деньги на проектах, как меняется качество и поддерживаемость кода, и где проходит граница задач, которые можно доверить модели.
Отдельно обсудим роль ИИ для аналитиков, архитекторов и руководителей проектов, доступность современных моделей и реальные ограничения, с которыми сталкиваются команды.
Почему эту секцию нельзя пропустить
Если вы хотите, чтобы ИИ в 1С-проектах давал ускорение, качество и управляемость, а не «случайную магию», эта секция даст практические схемы: RAG-архитектуры, агентные пайплайны, промпт-цепочки, бенчмарки моделей, прикладные кейсы и подходы к внедрению в команду.
Присоединяйтесь к INFOSTART TEAM EVENT 2026, приходите на доклады секции «Интеграция ИИ, промпт-инжиниринг, использование ИИ в разработке и проектах» и забирайте идеи, которые можно внедрять сразу.
Покупайте билет на INFOSTART TEAM EVENT 2026.
К 20-летию Инфостарт мы снизили цены на 20%:
- Стандарт: 64 000 руб. → 51 200 руб.
- VIP: 107 100 руб. → 87 040 руб.
Билеты 2 в 1 на TEAM EVENT 2026 + TECH 2026: сэкономьте до 10% при покупке тарифов Стандарт или VIP. Весной посетите TEAM EVENT, осенью – TECH EVENT!
