Станислав Ежов, «Группа Астра»: «Доверенный ИИ начинается не с выбора модели, а с проектирования контура»
Разработка системы технической целостности оборудования для нефтегазовой компании
Система защиты конечных устройств для международной промышленной компании
Эксперт компании «Газинформсервис» предложила инструмент, оценивающий безопасность ИИ
Обзор обновленной версии платформы автоматизации ИТ-операций Astra Automation 2.0
ЦБ
°
среда, 29 апреля 2026

Видеоконтент поколения Альфа: ИИ-базированное ПО для производителя интерактивного оборудования

Видеоконтент поколения Альфа: ИИ-базированное ПО для производителя интерактивного оборудования
Искать и совершенствовать конкурентное преимущество – одна из заповедей любого бизнеса. Особенно это важно в жестких условиях мультимедиа-рынка: так одна из российских компаний в сфере создания и обработки видеоконтента решила создать собственный передовой продукт с уникальным функционалом, отсутствующим у других организаций. О том, как ИТ-сервисная компания ICL Services разработала ПО на базе ИИ для генерации новых продуктов и сервисов, благодаря чему новые продажи заказчика сгенерировали более 10 млн выручки за несколько месяцев, рассказываем далее.

О заказчике

Заказчиком проекта выступило предприятие, работающее в области создания и обработки видеоконтента, производящее оборудование, программное обеспечение и программно-аппаратные комплексы и не только

Об исполнителе

ICL Services – российская ИТ-сервисная компания (входит в группу компаний ICL), работающая на отечественном и международном рынках. В штате компании работает 2000 сотрудников, в портфолио – проекты для более 80 клиентов из разных стран мира.

ICL Services оказывает экспертные услуги по миграции и поддержке ИТ-инфраструктур, разработке, интеграции и тестированию ПО, аудиту ИБ, разработке и поддержке приложений, внедрению решений на базе ИИ, разрабатывает собственные ИТ-продукты.

Предпосылки проекта

Заказчик понимал, что оставаться конкурентным на рынке создания и обработки видеоконтента без прорывных продуктов с настоящим вау-эффектом невозможно, поэтому постоянно искал способы отстроиться от конкурентов.

К моменту начала сотрудничества с ICL Services в компании уже существовала уникальная концепция видеостудии, где съемка происходит с трех ракурсов, а также ПО, которое позволяет обрабатывать полученные видеопотоки. Компания предоставляла программно-аппаратный комплекс с пакетом сервисного обслуживания своим корпоративным клиентам, а также оказывала сервисы на базе комплекса широкой публике, размещая их в торговых центрах и иных публичных местах.

А потому исполнителю предстояло совместно с экспертами заказчика продумать концепцию уникального нового продукта для автоматического монтажа видео на базе искусственного интеллекта, закрепить эту концепцию в виде карты развития продукта на ближайший год.

Ход проекта

В первую очередь, перед началом проекта команда была ознакомлена со следующими обязательными условиями разработки продукта:

  • продукт должен работать в публично доступном облаке, а также в составе программно-аппаратных комплексов, поставляемых корпоративным клиентам;
  • продукт должен из исходных видео делать более динамичный, захватывающий внимание аудитории контент, сокращать общую продолжительность итогового видео при этом не исключать ключевые события и реплики исходного контента;
  • продукт должен уметь работать с различными сценариями исходного материала – однокамерными презентациями или многокамерными интервью.

Чтобы продукт получился максимально функциональным, потребовалась тесная совместная работа экспертов заказчика и команды ICL Services, которые по методологии Agile вели разработку продукта. При этом важно, что продукт до сих пор развивается и улучшается, но за время разработки уже реализовали, протестировали и выпустили ключевой функционал, вокруг которого строится все остальное – событийно-временная модель.

Ее строит искусственный интеллект, определяя важные события в кадре, эмоции людей, неудачные дубли и т.д., наносит их на шкалу времени. Далее же ИИ, совместно со слоем гибкой бизнес-логики, определяет, как наилучшим образом обработать и собрать наилучший результат в единую видеодорожку – что ускорить, когда переключить камеру, что вырезать, а что показать крупным планом.

Изначально планировалось реализовать необходимый функционал за 2 этапа, но, по мере реализации этих функций, объединенная команда и руководство компании заказчика делились новыми идеями функций, находили новые категории потребителей такого продукта. На сегодняшний день уже три этапа работ позади, а четвертый планируется для дальнейшего расширения функциональности.

Благодаря применению микросервисной архитектуры продукт получился универсальным в плане инфраструктуры – его можно установить на сервер внутри корпоративной сети для корпоративных клиентов, а также он доступен как публичный сервис по подписке.

Технологии проекта

В рамках проекта команда тесно работала с технологиями видеоаналитики, а именно распознаванием лиц и эмоций, трекингом объектов, технологиями работы со звуком – синхронизацией фрагментов по звуку (быстрое преобразование Фурье), диаризацией и транскрибацией. Также на проекте были использованы технологии REST API и REDDIS.

Результаты

На выходе проекта заказчик получил новый продукт в своем портфеле и уникальное предложение рынку, полностью отсутствующее у конкурентов. Продажи нового решения сгенерировали заказчику выручку на более чем 10 млн рублей всего лишь за несколько месяцев.

 

Изображение к лиду - freepik.com

Свежее по теме

Интересные ссылки