В Aston Martin Aramco Formula One Team довольно спокойно смотрят на ажиотаж вокруг генеративного ИИ: сама по себе модель не дает преимущества на трассе, если рядом нет инженера, который понимает машину, данные и контекст гонки. Для ИТ-рынка это полезное напоминание: в среде, где цена ошибки измеряется не лайками, а долями секунды, побеждает не самый громкий AI-слоган, а связка из экспертизы, данных и дисциплины.
Об этом представители команды и ее технологических партнеров рассказали ZDNet во время визита издания в AMR Technology Campus рядом с Сильверстоуном перед Гран-при Великобритании. Суть позиции простая: ИИ ускоряет цикл проверки гипотез, но не отменяет инженерную работу и не снимает ответственность с человека.
Ручная инженерия никуда не делась
Самая показательная деталь в материале ZDNet связана не с чат-ботами и не с агентами. Во время экскурсии журналистам показали, как команда дорабатывает болид и цифровыми инструментами, и буквально вручную. В том числе упоминается Эдриан Ньюи, который по-прежнему набрасывает технические идеи от руки. Для Формулы-1 это не романтика, а рабочая норма: даже при огромном объеме симуляций и телеметрии многие решения начинаются с человеческой интуиции и опыта.
Фабрицио Пилотти в разговоре с ZDNet описывает эту логику предельно прикладно: хорошую идею нужно как можно быстрее прогнать через процесс, снять данные и вернуть выводы в следующую итерацию. В F1, где выигрыш часто прячется в очень малом приросте эффективности, именно такой цикл и дает реальное преимущество.
ИИ в команде работает как усилитель
В Aston Martin ИТ-функцию описывают не как замену инженерии, а как слой усиления. Задача цифровой команды в том, чтобы специалисты быстрее получали нужные данные, удобнее работали с диагностикой и быстрее понимали, почему машина ведет себя именно так. Переводя на язык корпоративного ИТ: не «модель вместо эксперта», а «модель рядом с экспертом, который тратит меньше времени на рутину».
Отсюда и практический фокус. Команда говорит о развитии внутренних приложений, трековых систем и точечном использовании агентных инструментов в разработке ПО и бизнес-процессах. Отдельный акцент делают на том, чтобы конечный пользователь не ждал месяцами новый инструмент и не ходил каждый раз в ИТ-отдел за доступом к данным. Если инженеру нужны расчеты, модели или конкретная выборка, он должен получить их сразу, а не после длинной цепочки согласований.
Партнерство с Cohere завязано на безопасность данных
Здесь важен и контекст. В марте 2026 года Aston Martin Aramco объявила Cohere официальным партнером по генеративному ИИ. По данным самой команды, технологии Cohere должны поддерживать инженерные, операционные и рабочие процессы, а сотрудники получают доступ к платформе North. Логика понятна: у команды огромный объем закрытых данных, от телеметрии до результатов симуляций, и выносить такой массив во внешние публичные сервисы никто не собирается.
Поэтому в центре разговора не только качество моделей, но и суверенное развертывание, контроль инфраструктуры и экономика использования. Это уже знакомый сюжет для банков, промышленных компаний и крупных разработчиков в России и СНГ: чем ценнее внутренние данные, тем важнее не просто «подключить ИИ», а понять, где он работает, кто видит результаты и сколько стоит каждый такой эксперимент.
Значение для рынка
Главный вывод из этого кейса довольно земной. Даже в одной из самых технологичных отраслей мира ИИ не продают как автопилот для принятия решений. Его встраивают в зрелый процесс, где есть сильные инженеры, понятные ограничения и быстрый цикл проверки гипотез. Для русскоязычной ИТ-аудитории это прямой ориентир: если в компании нет доменной экспертизы и культуры работы с данными, модный агент добавит шума быстрее, чем пользы. А если база уже есть, ИИ действительно может сократить путь от идеи до рабочего решения.
Дальше рынок, вероятно, будет оценивать не количество AI-функций в презентации, а то, насколько аккуратно компании умеют встроить их в реальные процессы. Оригинал материала: . Официальный контекст по партнерству: .