Цифровая трансформация 2026: в тренде ИИ, платформенные решения и инхаус-разработка

18 июня 2026 года прошло мероприятие CNews Forum Кейсы 2026. В рамках направления «Цифровая трансформация» участники и докладчики обсудили практический опыт внедрения цифровых инициатив. Если раньше основным фокусом была замена зарубежных продуктов отечественными аналогами, то теперь акцент сместился на их интеграцию в единые цифровые экосистемы и автоматизацию повторяющихся задач с помощью искусственного интеллекта. Готовых решений зачастую не хватает, поэтому спрос на собственные разработки остается высоким. 

ИИ и цифровая трансформация

Роман Мезенцев, независимый эксперт и модератор секции, полагает, что цифровая трансформация вступает в новую фазу — реализацию стратегии на базе ИИ. Свое видение того, как и когда это должно происходить, Роман Мезенцев строит на модели жизненных циклов компании по Адизесу.

На этапах «младенчества» и активного роста задумываться об ИТ-стратегии еще рано. Когда же организация переходит в стадию «юности», наступает подходящий момент для ее внедрения. После этого приходит черед ИИ-преобразований, которые могут занять от 12 до 18 месяцев. «Главное — не пытайтесь перескакивать через стадии. Если сразу «перепрыгнуть» к внедрению ИИ, не подготовив для него почву, ничего не получится. Вы столкнетесь с проблемами, которые будут преследовать компанию долгое время», — предупредил докладчик.

Докладчик обозначил несколько стадий ИИ-зрелости организации, которые можно воспринимать как последовательные шаги внедрения технологии. Нулевой этап (AI-Agnostic) отличается отсутствием стратегии в области искусственного интеллекта. В ИТ- и бизнес-планах эта технология не упоминается, а сотрудники применяют ИИ в личных целях без каких-либо регламентов. Первый уровень (AI-Ready) знаменуется осознанием того, что ИИ необходим для развития компании (появляются упоминания в стратегии и дорожной карте цифровизации). На втором уровне (AI-Enabled) возникают отдельные сценарии использования ИИ, которые точечно влияют на бизнес-процессы. Однако единых стандартов работы с ИИ-моделями пока не существует. Третий уровень (AI-Driven) подразумевает, что создание любого продукта с использованием ИИ обязательно проходит проверку на риски, соответствие нормативным требованиям и информационную безопасность. На четвертом уровне (AI-First) все новые процессы и продукты проектируются с учетом необходимости подготовки данных для ИИ. Финальный, пятый, уровень (AI-Native) — это стадия, когда бизнес-модель строится на ИИ как на ключевом элементе деятельности. Компания формирует отраслевые стандарты и участвует в исследовательских проектах.

Алена Репина, директор центра цифрового развития «Ингосстрах», подчеркнула, что главная сложность внедрения ИИ заключается не в технологических ограничениях, а в высокой степени неопределенности и значительных затратах на эксперименты. Приходится тщательно анализировать каждое вложение в ИИ. Существует серьезный риск потратить бюджет на эксперименты, не получив полезного результата. Доля успешных проектов с ИИ составляет около 5%. Многие пилотные проекты не доходят до промышленного внедрения, из-за чего команды теряют мотивацию и доверие к технологии. Для решения этой проблемы требуется продуманная стратегия.

«Мы взяли модель ИИ-трансформации от Gartner, пересмотрели семь категорий, которые в ней представлены, и объединили их в три базовые категории, обеспечивающие успех проекта: поставка ценности и развитие талантов, платформы и управление ИИ, инфраструктура и данные», — пояснила Алена Репина. Поставка ценности и развитие талантов реализуются через регулярные хакатоны, где создаются прототипы пилотов, чья бизнес-ценность оценивается по заранее разработанным алгоритмам.

В компании создано несколько ИИ-платформ. Бизнес получил автоматизацию процессов, что снижает количество ошибок и позволяет адаптироваться к высокой скорости изменений на рынке. Инженерам ИИ помогает разрабатывать и тестировать продукты, предоставляя необходимую аналитику. Для всех сотрудников доступен корпоративный аналог ChatGPT.

Алена Репина отметила, что пилоты можно запускать с минимальными затратами даже за пределами корпоративного периметра. Позже, когда станет ясна эффективность решения, под него можно приобрести необходимую инфраструктуру.

«Мы сделали все ИИ-модели, включая платные, доступными для всех сотрудников», — говорит Федор Лежнев, директор по ИТ «Альфа Капитал». Ежедневно ИИ использует 87% ИТ-сотрудников и 65% сотрудников бизнес-подразделений. Результатом этой политики стало повышение продуктивности команд на 50%.

В основе этой платформы, используемой IT-специалистами, находятся Claude code и Open Web UI. Данное решение способно автоматически создавать код, выполнять детализацию и рецензирование технических заданий, формировать тесты и оценивать продуктивность. Кроме того, на платформе существует портал навыков, а обучению уделяется значительное внимание.

Системный и бизнес-анализ в компании также осуществляется с помощью Claude code. Обучение работе с этим инструментом стало обязательным для всех работников. Рецензирование технических заданий с использованием ИИ повышает качество решений. По данным корпоративной статистики, 68% ТЗ получают замечания при проверке, причем для 17% из них эти замечания являются критическими. Федор Лежнев отдельно отметил применение ИИ в тестировании. Модель создает и корректирует тест-кейсы. В настоящее время 27% кейсов разработаны с помощью ИИ, а 17% от общего числа тест-кейсов полностью созданы искусственным интеллектом.

В некоторых продуктах ИИ-модели оказывают помощь как сотрудникам компании, так и ее клиентам. Например, ИИ в мобильном приложении обрабатывает 34% обращений клиентов без участия оператора. А ИИ в мобильной CRM стал помощником по любым вопросам — им пользуются 95% работников. В планах — массовое обучение. Базовый уровень владения ИИ станет обязательным стандартом. Продвинутый уровень с расширенным набором ИИ-инструментов будет доступен ИИ-амбассадорам. Кроме того, для всех сотрудников отдела продаж будет организовано обучение использованию профильных ИИ-инструментов.

«Чтобы понять, у кого покупать и по какой цене, необходимо проанализировать рынок. Это сложный, длительный и трудоемкий процесс. И, как ни странно, существует множество решений для автоматизации самих закупок, а для автоматизации анализа рынка поставщиков (подготовительного этапа закупки) полноценных решений не нашлось — было решено разрабатывать их самостоятельно», — начал свое выступление Филипп Бушной, руководитель проекта Effect Isource.

Команда провела значительную подготовительную работу — оценила объем изменений, риски и эффективность разработки. Чтобы максимизировать результаты, было принято решение использовать нейросеть с языковой моделью, способную работать с неструктурированными запросами пользователей и определять сходство с ранее завершенными закупками. Кроме того, модель была дообучена на основе миллионов собственных договоров и закупок из открытых источников.

Сегодня решение осуществляет поиск по внутренним и внешним базам данных закупок, отбирая наиболее подходящих поставщиков на основе их опыта, репутации и финансовой устойчивости. В среднем количество анализируемых участников рынка увеличилось на 50%, а сроки подбора поставщика сократились на 70%. Дополнительные модули системы, использующие ИИ, также влияют на результативность. Так, модуль расчета цены автоматически формирует запрос ценовых предложений поставщикам и обеспечивает взаимодействие с ними в едином удобном интерфейсе. Благодаря этому расчет цены закупки ускорился на 30%, а трудозатраты на задачу снизились на 20%.

Результаты внедрения можно описать так: анализ рынка стал быстрее на 40%, а средняя экономия времени на одну закупку превышает 40 часов. Отвечая на вопрос из зала, Филипп Бушной отметил, что продукт уже готов к широкому применению в различных сферах.

Реальна ли работа без нейросетей

Дмитрий Денисов, директор продукта DION ИТ-холдинга Т1, подчеркнул, что ситуация с импортозамещением на российском рынке неоднозначна. Основные западные решения — ERP, офисные пакеты, СУБД, средства защиты — были оперативно заменены на отечественные аналоги. Бизнес-процессы стабилизировались, сотрудники работают, транзакции проходят, отчетность формируется без серьезных сбоев. Появились первые российские UC-платформы. «Но мне кажется, что текущую ситуацию хорошо иллюстрирует фраза «танцующий медведь». Все восхищаются, глядя на него. Однако не потому, что танец прекрасен — все поражены тем, что он вообще способен танцевать», — образно заметил спикер.

Нагрузка на ИТ-команды увеличилась вдвое. Операционные затраты выросли на 40%. Корпоративные ИТ-ландшафты становятся разрозненными. Данные дублируются и устаревают, системы не взаимодействуют без индивидуальных интеграций, а каждый продукт требует своей команды, что расширяет штат и повышает расходы. Можно некоторое время поддерживать текущее положение дел. Возможно, в будущем ситуация изменится сама собой. Но гораздо более вероятно, что компании потребуется ИТ-трансформация. И чем дольше ее откладывать, тем дороже и сложнее она будет.

В первую очередь необходим единый платформенный слой — общая шина данных и интеграционная среда вместо множества точечных соединений между системами. Управляемость и безопасность обеспечиваются централизованным мониторингом, единой политикой доступа и прозрачным аудитом всей инфраструктуры. Высокая скорость изменений достигается внедрением новых возможностей на платформе, а не созданием сервисов «с нуля». Важен и выбор ИТ-лидера, который не допустит возврата к фрагментации и будет принимать решения в интересах всей компании, а не отдельных подразделений. При этом он не управляет архитектурой — этим занимаются отдельные подразделения.

Елена Тятенкова, старший вице-президент и руководитель департамента управления сетью «Альфа-Банка», уверена, что, несмотря на активный уход банков в онлайн, полностью отказаться от обычных отделений невозможно. Однако прежние форматы обслуживания становятся слишком затратными для бизнеса. Решение — phygital, сочетание классического и высокотехнологичного обслуживания.

Вот переписанный HTML-контент на русском языке с сохранением всех тегов и смысла, но с изменёнными словами и структурой предложений:

Благодаря преобразованию офисов (как в цифровом, так и в организационном плане) «Альфа-Банк» сумел расширить своё присутствие в городах в пять раз, одновременно снизив затраты на открытие филиалов в десять раз. Такой результат был достигнут за счёт комплексного подхода, который, среди прочего, включал пересмотр самой идеи банковского отделения: теперь они имеют модульную конструкцию, быстро собираются и разбираются, а их внутреннее оформление больше напоминает общественное пространство, чем традиционные стойки и окошки.

Основной упор сделан на мобильное обслуживание. Приложение банка полностью интегрировано со всеми системами и сервисами. Камеры при входе в отделение автоматически узнают клиента и фиксируют его номер в электронной очереди. Сотрудники офиса — универсальные специалисты, которые могут работать как с частными, так и с корпоративными клиентами. Использование мобильного сканера заметно экономит время. От бумажных документов отказались, однако по просьбе клиента любой документ можно распечатать. Кассовое оборудование было унифицировано благодаря новым банкоматам с расширенными возможностями. Операции с повышенным риском подтверждаются с помощью биометрии ответственного сотрудника. «Мы не стремимся любой ценой заманить клиента в офис. Наша задача — обеспечить максимально комфортное обслуживание для каждого», — отметила Елена Тятенкова.

Анатолий Чекмарев, заместитель генерального директора компании «Управление Капиталом», привел данные Standish Group об успешности ИТ-проектов за 2015–2020 годы. Риск провала многократно возрастает для проектов, чья стоимость превышает полмиллиона долларов. «Потери от реализации цифровых проектов сопоставимы с ВВП одной из трех ведущих экономик мира», — заявил Анатолий Чекмарев.

В подобных условиях к реализации проектов необходимо подходить вдумчиво и с высокой ответственностью. Первое, что подчеркнул докладчик, — это скорость принятия решений. В современном мире они теряют актуальность за несколько месяцев, а согласование изменений может затянуться до полугода. Таким образом, к моменту утверждения решение уже оказывается практически бесполезным.

Еще один ключевой момент в реализации проектов — формирование команд. «С правильными людьми работают любые процессы, а с неправильными — никакие», — процитировал эксперт Уилла Ларсона, CIO Uber. Однако собрать такую команду непросто. Анатолий Чекмарев предлагает отказаться от привычных методов подбора персонала и вместо этого использовать модель командных ролей Мередита Белбина. Она строится на том, что каждый человек обладает уникальным набором качеств. Недостатки в одних областях компенсируются достоинствами в других. Исходя из этого, определяются роли сотрудников в проекте. Эффективные команды не возникают сами собой. Их нужно целенаправленно формировать, ориентируясь на эти роли. Нарушение допустимых схем подчинения и взаимодействия ведет к снижению эффективности и возникновению конфликтов.

Виталий Слободин, руководитель направления развития ЭДО «Росводоканал», поднял вопрос электронного документооборота. Многие компании не осведомлены о требованиях к форматам счетов-фактур и УПД, а операторы ЭДО не предоставляют шаблоны, например, для актов сверки взаимных расчетов. Отдельной сложностью является возможность передачи произвольных документов — в таких случаях не контролируются ни форматы, ни тип процессов, к примеру, акт может прийти в виде письма, которое невозможно ни подписать, ни отклонить.

Существуют сложности и с МЧД. В «Росводоканале» их оформляют через нотариусов. Однако из-за расхождений в терминологии юристов, нотариусов и функций в операторе ЭДО, а также в нотариальной системе процесс усложняется. Возникают трудности с указанием полномочий, которые прописываются текстом и кодами в одном документе. При сбоях в нотариальной системе не всегда удается быстро получить помощь. Кроме того, системы нотариата, оператора ЭДО и ЦПРР ФНС РФ работают несинхронно. В таких условиях непросто выявить причины ошибок.

Докладчик посоветовал не планировать завершение сроков действия МЧД и бумажных доверенностей на крупные праздники — в это время мало кто работает, поэтому переоформление организовать сложнее. Также рекомендуется распределять полномочия между разными подписантами и предусмотреть отдельный бюджет на нотариальные услуги. «И еще один совет по МЧД. Я полагаю, что лучше сразу предоставлять максимально широкий круг полномочий, чтобы при расширении обязанностей сотрудников в будущем не пришлось оформлять доверенность заново», — отметил Виталий Слободин. Он также подчеркнул, что на рынке пока не хватает нотариусов с соответствующими компетенциями, и выразил готовность консультировать тех, кто планирует оформлять МЧД.

Когда требуется собственная разработка

Антон Рехов, директор проектов компании Renue, призвал не подходить к импортозамещению формально: «Замена продукта или компонента на его аналог — это лишь топтание на месте. Импортозамещение должно приносить качественные улучшения, заметные для всех». В случае Renue речь шла о замене и развитии компонентов СМЭВ. Команда поставила перед собой такие задачи: повышение бизнес-характеристик ИТ-системы, включая операционную и финансовую эффективность (скорость и стоимость изменений), обеспечение прозрачности процессов (мониторинг, аналитика и визуализация данных), а также масштабируемость и отказоустойчивость. Выполнение последнего условия особенно важно, так как компания обеспечивает обмен данными между разными ведомствами, и сбои или простои недопустимы.

Ключевым фактором успеха проекта стало создание и внедрение собственной low-code платформы. Она включает основные инструменты для обработки данных, поэтому изменение сценария или формата обмена теперь — это не отдельный мини-проект разработки с нуля, а корректировка существующего сценария и создание на его основе новой версии. Это позволило минимизировать участие разработчиков — создавать инструмент может аналитик или методолог. Прозрачность и наблюдаемость процессов достигаются за счет визуализации аналитики в виде дашбордов. Основу решения составили продукты Kafka, Java, ClickHouse, K8s, Postgres Pro и «КриптоПро» — они обеспечивают горизонтальное масштабирование, гарантию доставки данных и интеграцию через единую точку для СМЭВ.

Ирина Долженко, ведущий специалист департамента информатизации РЖД, рассказала о цифровой трансформации компании. В своей работе РЖД опирается на запросы бизнеса. При этом приоритетами остаются технологическая независимость, выход на принципиально новый этап управления данными, включая их доступность, а также расширение доступа граждан к цифровым услугам. «К сожалению, высокая степень автоматизации не является гарантией качественной работы с данными. Этому аспекту необходимо уделять особое внимание», — отметила Ирина Долженко.

Ранее компания применяла зарубежные продукты, однако сейчас полностью перешла на отечественный технологический стек. В ходе этого перехода перед РЖД стоял выбор: приобретать готовые решения или разрабатывать собственные. Поставщиков было немного, а предлагаемые ими «коробочные» продукты с трудом интегрировались в действующие системы. Собственные разработки дают большую защиту и автономию, а также накапливают опыт компании.

Среди созданных собственными силами решений — хранилище данных КХД РЖД, набор инструментов для управления данными, словарь терминов, мета-банк, схемы данных, репозиторий КС УАД, информационно-аналитическая система ЕКП САД, а также «Семафора» — ИИ-инструмент, автоматизирующий повседневные задачи дата-офиса, классификацию, описание и валидацию, ускоряя выход аналитики на рынок. «Датавенок» повышает предсказуемость аналитики и снижает цену ошибок, а MCP (Model Context Protocol) в корпоративном хранилище позволяет задействовать ИИ-системы для комплексного решения задач по управлению данными.

Павел Аверьянов, ИТ-бизнес-партнер «Др.Тайсс Натурварен Рус», поделился информацией о трудностях, с которыми компания столкнулась в последние годы. Среди них — расширение ассортимента, увеличение числа площадок, сложности с получением сводной информации и, как результат, вопрос поиска точек для дальнейшего развития. Компания решила перейти от аналитики e-commerce к более углубленному анализу.

Изучив рынок доступных решений, «Др.Тайсс Натурварен Рус» обнаружила их большое разнообразие. Преимущества включают наличие онлайн-сервисов с широким спектром отчетов, быстрое подключение к типовому функционалу и централизованное управление разными площадками в одном сервисе. Однако эти продукты не соответствовали запросам компании из-за поверхностного функционала, недостаточной глубины анализа и низкого удобства использования. К тому же стоимость адаптации сервиса под нестандартные задачи оказалась чрезмерно высокой. «Один из вендоров предложил кастомизацию, цена которой в 34 раза превысила бы стоимость «коробочного» варианта», — отметил Павел Аверьянов.

Компания выбрала путь внутренней разработки. Целью стало создание гибкого инструмента, специально разработанного под бизнес-задачи с максимальными возможностями для самостоятельной кастомизации. К сильным сторонам проекта относятся глубокая внутренняя экспертиза, собственная техподдержка и локальное хранение и обработка данных. «Мы создавали продукт, изначально ориентированный на использование ИИ. Потому что хотим, чтобы у него были максимально широкие перспективы для развития», — подчеркнул Павел Аверьянов. Главным же преимуществом стала возможность получать данные о продажах конкурентов и сравнивать их с собственными. Как отметил спикер, почти ни один продукт на рынке не способен на это, а те немногие, что могут, стоят миллионы.