Максим Тадевосян, генеральный директор FabricaONE.AI

Мы развиваем бизнес, который будет привлекателен для инвесторов в любой момент выхода на рынок

Максим Тадевосян, генеральный директор FabricaONE.AI

- Недавно в СМИ вышла информация о том, что вы готовитесь к IPO уже этой весной. Каковы ваши стратегические планы?

- Мы действительно рассматриваем этот вариант возможного сценария развития. Но сегодня наш главный фокус – не на сроках потенциального размещения, а на выполнении стратегических приоритетов, которые мы публично обозначили. Это монетизация собственных продуктов, наращивание доли рекуррентной выручки и реализация синергий между нашими подразделениями, создание и развитие новых AI-ассистентов. Мы развиваем бизнес, который будет привлекателен для инвесторов в любой момент выхода на рынок. Публичность – не самоцель, а один из инструментов дальнейшего роста, когда для этого созреют и рыночные условия, и внутренняя готовность компании.

- На каких источниках дохода (подписка, разовая лицензия, проектные работы и пр.) строится монетизация ваших ИИ-решений и какие метрики (например, рост выручки на клиента, маржинальность, повторные продажи или др.) подтверждают масштабируемость бизнеса?

- Мы выстраиваем работу так, чтобы первые проекты давали измеримый результат за шесть –девять месяцев. Это помогает клиенту принять решение о масштабировании и создает повторяемую экономику. Монетизация в нашем случае строится на трех уровнях.

Первый – проектная подготовка в рамках заказной разработки, где ИИ выступает как ускоритель, повышающий рентабельность каждого проекта. Второй – лицензии на тиражное и промышленное ПО, где мы целенаправленно движемся от разовых продаж к подписной модели. Именно это формирует нашу рекуррентную выручку, доля которой в портфеле выросла с 35 до 39% в 2025 году. Третий уровень – сервисы подписки, чистая SaaS-модель с высокой маржинальностью.

Стратегической целью компании в 2026 году является развитие полносервисного продукта для наших клиентов, которое позволит монетизировать не инструменты компании, а решать задачи полного цикла под ключ, начиная от консалтинга, проектирования, создания технологических продуктов и решений, поддержка и развитие. Другими словами, мы уходим от решений в пользу долгосрочного партнерства. Наиболее близким примером является модель Accenture.

Ключевая метрика масштабируемости – это рост операционной эффективности. За девять месяцев 2025 года при росте выручки на 30% скорректированная EBITDA увеличилась на 43%. Это говорит о том, что мы успешно оптимизируем затраты и находим синергию между сегментами группы. Еще один важный индикатор – низкий уровень долга (0,6x) при сохранении инвестиций в разработку: мы финансируем создание будущих продуктов из операционного потока, не наращивая долговую нагрузку.

- Какие барьеры для входа защищают вашу технологию от быстрой репликации крупными игроками?- Есть несколько барьеров – и в нашем случае они работают системно.

Первым защитным механизмом является уникальная полносервисная вертикально интегрированная модель бизнеса F1AI, которая закрывает все технологические потребности для клиента.

Первый и самый главный барьер – это экспертиза, накопленная за 20 с лишним лет. У нас за плечами тысячи реализованных проектов в самых разных сегментах: от металлургии и атомной отрасли до финансов и ретейла. Это не просто написание кода, а глубокое понимание того, как работают сложные промышленные процессы, как устроена отчетность в госсекторе, где возникают узкие места в логистике крупного ретейлера. Просто купить такой опыт нельзя – он нарабатывается годами и проектами.

Второй барьер – собственная технологическая инфраструктура (платформа Graham, системы тестирования Test IT и Testado и др.). Это инструменты, которые позволяют нам кратно ускорять разработку и повышать качество кода. Конкурент может написать похожий код, но он будет писать его дольше и с большим количеством ошибок.

Третий барьер – это синергия между нашими тремя направлениями. Заказная разработка, тиражное ПО и промышленное ПО у нас работают не изолированно, а как единый механизм. Решение задач на заказных проектах становятся источником инсайтов для наших продуктовых команд, это практически технологический конвейер. Настроить такой же новому игроку будет трудно.

Четвертый барьер – это доверие клиентов и репутационные издержки. Наши решения внедрены на объектах, где сбой недопустим. Заказчик, который однажды доверил нам управление ремонтом печи на миллиард рублей или обработку проектной документации для атомной отрасли, не пойдет к новому игроку только потому, что тот предлагает похожий функционал.

- Какую скорость снижения ключевой ставки ЦБ РФ в текущем году вы закладываете в свои прогнозы?

- Снижение – прекрасный сценарий, но мы в своих прогнозах стараемся не рассчитывать на него в краткосрочной перспективе. Мы исходим из консервативного подхода, когда снижение ставки скорее приятный бонус, чем база для планирования. Наша модель должна оставаться устойчивой даже при высокой стоимости капитала.

Базовый сценарий, которого придерживаются аналитики, – это снижение ключевой ставки до 12% годовых к концу 2026-го. Небольшое снижение КС 13 февраля – мягкий сигнал к потеплению. Однако мы понимаем, что траектория не будет линейной. В обновленном прогнозе ЦБ заложил средний диапазон 13,5–14,5% на 2026 год. Это означает, что регулятор будет двигаться аккуратно, малыми шагами по 50 б. п., внимательно следя за инфляцией и эффектами от повышения НДС.

Безусловно, инфраструктура ИИ – это огромный CAPEX, а при нынешней стоимости денег окупаемость дата-центров и вычислительных проектов длинная. Заказчики также начинают еще жестче считать окупаемость. Но это не означает, что развитие останавливается. Наоборот, рынок становится более зрелым: решения с быстрым эффектом получают приоритет. Не нужно ждать идеальных условий. Нужно запускать проекты на доступных мощностях, получать быструю окупаемость и на этом фундаменте двигаться дальше.

- Учитывая растущие требования инвесторов к корпоративному управлению, как вы работаете над этой функцией и как обеспечиваете ответственное использование ИИ и защиту данных?

- Получился комплексный вопрос – и он про зрелость компании. Корпоративное управление для нас не формальность и не декорация. Мы уже сформировали совет директоров с независимыми членами, создали комитеты по аудиту, вознаграждениям и номинациям, стратегии и развитию AI. Это работающие органы, которые будут напрямую влиять на управление рисками, включая риски, связанные с применением ИИ.

Что касается ответственного использования ИИ, здесь для нас главное слово «доверие». Наши решения работают на заводах «Норникеля», в банках, в атомной отрасли. Когда алгоритм управляет ремонтом печи ценой 8 млн долларов простоя в день или обрабатывает проектную документацию для стратегических объектов, цена ошибки колоссальна. Поэтому мы выстроили систему, где ответственность вшита в процесс разработки с самого начала.

Каждый продукт проходит внутреннюю проверку: мы моделируем риски, тестируем алгоритмы на нестандартных сценариях, оцениваем поведение модели там, где данных недостаточно. Клиент никогда не получает черный ящик – он осознает, на каких данных обучен алгоритм и как он принимает решения. Для промышленных заказчиков это принципиально, они должны сохранять контроль.

По безопасности информации: у нас более 50 юридических лиц в группе, но управление политиками доступа и хранения данных централизованно. Мы соблюдаем 152-ФЗ, отраслевые стандарты и используем собственные инструменты тестирования, чтобы проверять и функциональность, и безопасность кода. Это не только про требования регуляторов, это про то, что наши клиенты могут нам доверять.

- Как вы думаете, было бы вам интересно после IPO получить некредитный инвестиционный звездный рейтинг? Нужен ли вам как потенциальному эмитенту такой инструмент рейтингования?

- Рынку действительно не хватает простых ориентиров, особенно для розничных инвесторов, которые не могут проводить полноценный фундаментальный анализ каждой компании.

У эмитентов есть привычные метрики оценки: спрос на IPO, котировки, количество аналитических покрытий. Доверие зарабатывается годами прозрачной работы, дивидендной историей и выполнением обещаний. Мы бы в первую очередь ориентировались на такую оценку.

Безусловно, рейтинг – хороший инструмент коммуникации, который помогает инвестору оценить эмитентов по простым параметрам: качество корпоративного управления, уровень прозрачности, подход к управлению рисками, включая те самые риски ИИ, о которых мы только что говорили. Если рейтинг позволяет инвестору быстро понять, что компания отвечает высоким стандартам, – тогда это полезно. В конечном итоге рейтинг не должен быть оценкой качества, а должен быть маркером соответствия формальным требованиям.