John LoschnigSenior Solution Architect — ИИ, автоматизация и цифровая трансформация
Двадцать лет между клиентами, корпоративными системами и сегодня — промышленным ИИ: агентные процессы, рассуждения LLM, защищённый вызов функций. Честный совет. Лучшее решение, а не самое простое.
Открыт для ролей в архитектуре ИИ · Германия и удалённо в ЕС · бессрочное разрешение на работу в ЕС
Сейчас
В Robert Bosch я отвечаю за архитектуру одного из двух ключевых компонентов Network Enterprise Orchestration (NEO) — платформы, через которую компания управляет сетевой инфраструктурой. С 2022 года проектирую приложения на основе ИИ и машинного обучения, которые оптимизируют неэффективные и трудоёмкие процессы.
Самое интересное здесь не модель, а ограждение вокруг неё: какие функции ей можно вызывать, что она обязана объяснить и когда решает человек.
Разрабатываю и представляю сценарии применения ИИ старшим архитекторам и руководителям направлений, стал соинициатором баркемпа по поиску ИИ-сценариев в рамках Bosch Digital AI Initiative, участник корпоративной ИИ-сети.
Отвечаю за долговечные API по проверенным инженерным практикам — неброский фундамент, на который рано или поздно опирается любой агент.
Исследования
Как с помощью сенсоров — голоса пользователя, мимики, анализа текста — сделать видимыми искусственные «эмоции» модели и за миллисекунды возвращать их языковой модели, чтобы она лучше взаимодействовала с человеком?
Этот вопрос давно меня занимает. Мой ответ: искусственный индивид растёт в смоделированном мире. Его формирует жизненный путь, основанный на случайностях, — родители, забота, друзья, цвета, музыка, прикосновения и темперамент. В итоге остаётся маленькая личная модель, которая за миллисекунды анализирует фрагменты текста на немецком, английском, русском и украинском языках и реагирует на них. Она также распознаёт обратную связь и повторения, которые усиливают стимулы и тенденции.
Реакция, эмоциональное состояние, личность, восемь потребностей, совладание, стресс. Экспорт в ONNX, встраивается в Python или Node.js.
Честная сноска: формулы личности — эвристические допущения, а не валидированная психологическая модель. Это написано и на первой странице документации.
Компетенции
Двенадцать вещей, которыми я занимаюсь, объяснённые так, как я объяснил бы их на первой встрече. Прокручивайте или переходите сразу к теме.
К пятнице — что-то, на что можно нажать.
На практикеВ Bosch — собственное harness-приложение для прототипирования взаимодействия агентов без единой строки кода, с экспортом в артефакты MCP или n8n-воркфлоу. Ранее: proof of concept в R+V, Clientfocus и Hewlett-Packard.
Системы, которые будут иметь смысл и через пять лет.
На практикеАрхитектор одного из двух ключевых компонентов NEO в Bosch; ITSM-трансформации для KfW, Audi, Volkswagen, Clariant, T-Systems и DB Systel — прикладные решения on-premises и в изолированных средах, а также интеграция интерфейсов.
Понять проблему, прежде чем продавать решение.
На практикеВ Bosch: внутренние тренинги. Ранее: 11+ лет пресейла на стороне вендора по всему EMEA в Clientfocus, WSP и Hewlett-Packard.
Команды, которые понимают ИИ, принимают о нём лучшие решения.
На практикеВ Bosch Digital: несколько ИИ-тренингов и презентаций; соинициатор баркемпа по ИИ-сценариям. Ранее в Hewlett-Packard: программы обучения для команд сервис-менеджмента по всей Европе и живые презентации продуктов на саммитах HP Software в Барселоне и Гамбурге.
Языковые модели, которые работают шагами — планируют, действуют, проверяют, — а не просто отвечают.
В агентном процессе модель сама выбирает следующий шаг: вызвать инструмент, прочитать результат, решить заново. Эта свобода мощная и дорогая, поэтому я определяю, где автономия окупается, а где фиксированный процесс — более безопасный и дешёвый ответ.
Моё правило: столько процесса, сколько возможно, и столько агента, сколько необходимо.
На практикеBosch agent harness: проектирование процессов на основе JSON, реализация на FastAPI, Python и Node.js. Bosch NEO: ИИ-движок, который анализирует сбойные транзакции и предлагает следующее действие.
Специализированные агенты передают друг другу работу — через контракты, а не болтовню.
На практикеОпирается на годы работы архитектором сервисных API в Bosch: инфраструктура, эксплуатация RHEL, управление инцидентами, сервисными запросами и изменениями, разработка и развёртывание.
Дать моделям доступ к реальным системам, не отдавая ключи.
На практикеБелый список функций в движке разбора сбоев в Bosch.
Рамка вокруг модели: цикл, контекст, инструменты, права, журналы, правила остановки.
На практикеВ Bosch: собственное harness-приложение — прототипы взаимодействия агентов без кода, с экспортом в артефакты MCP или n8n-воркфлоу.
Заранее решить, чего ИИ не должен делать никогда.
Модель может быть одновременно убедительной и неправой. Ограничения делают это безвредным: разрешённые функции, проверка входов и выходов, одобрение человеком всего необратимого и журнал аудита, который потом объясняет, почему что-то произошло.
Слепое пятно, к которому я отношусь серьёзно: утечка через reasoning. Ограничение блокирует ответ — пользователь его не видит. Но в рассуждениях модели (reasoning) этот ответ всё равно может присутствовать. Reasoning попадает в лог-файл, другой агент читает лог, обрабатывает содержимое и передаёт его дальше. Современные методы проверки чаще всего анализируют только итоговый ответ; следы рассуждений и логи они не покрывают или покрывают лишь частично.
Поэтому я считаю reasoning и логи такими же выходными данными: те же проверки, маскирование до записи, и ни один агент не читает необработанные рассуждения другого.
На практикеРазрешённые функции и оповещения через Teams / Outlook в Bosch; предупреждающие флаги в Evolution Engine.
Сначала понять данные — потом выбрать модель.
Перед любой моделью стоят данные: очистка, нормализация, поиск сигнала. Для больших объёмов логов я строю фундамент: ClickHouse как аналитическую базу данных, log vaults для надёжного долгосрочного хранения и Parquet-трансформер, который превращает сырые лог-файлы в колоночные, сжатые и быстрые для запросов файлы.
На этой основе я применяю классическое машинное обучение там, где оно лучше языковой модели, а нейросети — там, где нет.
На практикеНейросетевые модели личности, обучаемые для каждого индивида в Evolution Engine; анализ нормализованных логов в Bosch.
Ответы, основанные на ваших документах, — с источниками.
На практикеСобственная реализация, а не продукт-«чёрный ящик».
Локально или нет — вот в чём вопрос.
Как защитить корпоративные данные — и имеет ли смысл владеть собственными локальными системами? Ведь одна карта RTX 6000 стоит около 17 798 € (октябрь 2026).
Мой ответ — однозначно да для средних компаний, которые хотят или обязаны сохранить свою интеллектуальную собственность при себе. Но важно понимать: главное предварительное условие — анализ данных. Хорошее решение сочетает ИИ с детерминированными инструментами и очень хорошо продуманным MCP-ландшафтом, который аккуратно связывает модели с системами. Сюда же относятся управление GPU и VRAM, которое разумно распределяет нагрузку, и запланированные ночные задания, результаты которых на следующий день можно использовать вообще без GPU и VRAM.
Технически и на уровне архитектуры я сопровождаю модели на всём жизненном цикле — Plan, Build, Run: от дообучения с LoRA до эксплуатации на GPU-стеках Docker, при необходимости полностью офлайн.
На практикеВ компании самые разные модели (GLM, Mistral, Claude от Anthropic, GPT, Gemini) подключаются через security layer и используются в процессах на n8n или OpenText. В собственных проектах Evolution Engine работает полностью офлайн, а мой контент-конвейер переводит с помощью локальной модели.
ИнструментыPython · FastAPI · Docker · Linux RHEL · REST · Git · Bash · JavaScript · Oracle DB
Принципы
«Лучше потерять деньги, чем доверие.»
Как я работаю
Немцы говорят «über den Tellerrand schauen» — заглянуть за край тарелки.
Карьера
Robert Bosch GmbH, Штутгарт
Архитектура ключевой платформы, сервисные API, а с 2022 года — приложения на основе ИИ и машинного обучения, автоматизирующие трудоёмкие процессы. Продвигаю внедрение ИИ в управлении сетями.
R+V Versicherung, Висбаден
Управление выкаткой веб-порталов; руководил proof of concept по управлению конфигурациями — от анализа рынка до проверенного прототипа.
Clientfocus GmbH, Франкфурт
Пресейл и архитектура ITSM-трансформаций — KfW (трансформация CMDB), Audi (требования к ITSM-трансформации). Руководство командами внедрения.
WSP-Consulting GmbH
Сложные ITSM-проекты в Германии и за рубежом; докладчик и ведущий воркшопов на отраслевых конференциях.
Hewlett-Packard GmbH, Бёблинген
Пресейл по всему региону EMEA: воркшопы, proof of concept, продуктовая стратегия вместе с разработкой.HP Professional Services Innovation Award, 2007
Fresenius Medical Care · CALCUCARE
Инструменты ITIL, сертификация ISO 9001 / ISO 13485, три месяца разработки в США.
Клиенты на этом путиKfW · DB Systel · DHL · Robert Bosch · Audi · Volkswagen · Clariant · T-Systems
Недавнее обучениеNeural Networks and Deep Learning (DeepLearning.AI, 2026) · Generative AI (IBM, 2026) · IT-специалист по системной интеграции (IHK, 2024) · PSM I · ITIL v3
Автор книги Application Development 2.0 (epubli, 2012, 260 страниц).
Обучение
Короткие объяснения идей, с которыми я работаю каждый день.
Блог
Заметки об ИИ, архитектуре и ответственности — написаны мной и публикуются на немецком, английском и украинском. Здесь показана английская версия.
Контакт
Давайте обсудим — архитектуру, компромиссы и то, что лучше не строить. Отвечаю лично, обычно в течение пяти рабочих дней.
Карлсдорф-Нойтхард под Карлсруэ · гражданин Канады · бессрочное разрешение на работу в ЕС