Состояние рынка и ключевые направления

Согласно прогнозам экспертов, к завершению 2025 года размер рынка ИИ в корпоративном программном обеспечении приблизится к 1 трлн рублей. Основной фактор роста — растущий интерес к интеллектуальным CRM-платформам. Организации всё активнее внедряют средства для предсказания объёмов продаж, изучения поведения клиентов и автоматизации обслуживания. Особенно популярны чат-боты для первичного взаимодействия: их применяют 42% предприятий в розничной торговле, 38% — в медицине и 27% — в финансовой сфере. Казалось бы, предложение на рынке весьма обширно. Но ситуация не столь однозначна: множество внедрений так и остаются пробными проектами. Объединение разнородных данных, обеспечение точности алгоритмов и преодоление скептицизма сотрудников требуют серьёзных вложений и инновационных стратегий.

Пилотный проект: просто разработать, сложно масштабировать

В настоящее время даже небольшая группа специалистов способна создать основную модель машинного обучения: открытые инструменты, такие как TensorFlow и Scikit-learn, облачные ML-сервисы и доступные библиотеки значительно упрощают старт. Именно поэтому рынок быстро заполнился CRM-решениями с «наклейкой ИИ» — диалоговыми помощниками на больших языковых моделях, системами категоризации запросов, простыми механизмами прогнозирования оттока клиентов.

Однако прототип — это ещё не готовое решение. Как отмечает BPMSoft (в составе ИТ-холдинга LANSOFT), 78% внедрённых систем функционируют лишь в роли «консультантов», не выполняя автоматических операций внутри платформы. Создаётся парадоксальная ситуация: даже при 90%-ной точности прогнозов специалистам приходится вручную вносить данные в карточки, искать контакты, формировать коммерческие предложения и оценивать риски. Как следствие, продуктивность не повышается, а бизнес не достигает заявленной степени автоматизации.

Препятствия на пути развития

Почему искусственный интеллект остаётся лишь вспомогательным инструментом, а не становится «центральной нервной системой» CRM? Причины кроются в трёх аспектах: данные, архитектура и доверие со стороны пользователей.

Во-первых, это качество и доступность информации. Для обучения производственных моделей, например, для скоринга или предсказания оттока клиентов, необходимы обширные и размеченные наборы данных. В розничной торговле и банковском секторе ситуация более благополучна, но в промышленности, к примеру, до 70% данных по-прежнему рассредоточено по Excel-файлам, почте и устаревшим системам.

Вторая сложность — архитектурная. Прогноз должен не просто отображаться в интерфейсе, но и инициировать автоматические процессы. Это требует глубокой интеграции с процессным ядром CRM-системы. Простых API-надстроек здесь недостаточно.

И, наконец, вопрос доверия. Маркетологи не готовы полностью передавать управление кампаниями ИИ без понимания логики его решений. Какие параметры были учтены — возраст, история покупок, активность на сайте? Прозрачность алгоритмов становится ключевым требованием.

К этим барьерам добавляются и соображения безопасности. Для CIO и CDO принципиально важно, чтобы ИИ работал в соответствии с нормами комплаенса и не создавал угроз утечки информации. Оптимальный вариант — развёртывание в собственном контуре или в защищённой среде поставщика решения.

Подход через создание экосистемы

Участники рынка по-разному подходят к решению этих проблем. Одни фокусируются на узкой специализации — например, только на чат-ботах или аналитических модулях. Другие создают целостные экосистемы, где ИИ является неотъемлемой частью платформы.

Компания сформировала вокруг своей платформы экосистему инструментов на базе ИИ, покрывающих ключевые задачи по работе с данными. В неё входят: предиктивный скоринг лидов, прогнозирование оттока клиентов, классификация обращений, анализ смысловой близости текстов, а также ассистент по базе знаний в формате Telegram-бота. Экосистему дополняет LLM-модель для суммаризации объёмных переписок с контрагентами и анализа эмоциональной окраски сообщений, что позволяет оперативнее выявлять проблемы в коммуникации.

В скором обновлении BPMSoft будет представлена возможность автоматической группировки данных с применением машинного обучения и больших языковых моделей. Алгоритмы ИИ станут находить закономерности, а языковая модель — формулировать описания для групп, таких как «крупные заказчики с периодом между заказами в 90 дней». Эти категории можно будет мгновенно задействовать в маркетинговых активностях, не требуя ручной корректировки.

Платформа также открыта для сторонних разработчиков: партнеры применяют инструментарий BPMSoft для создания своих продуктов — от систем анализа разговоров для call-центров до модулей подключения к распространенным LLM. Данные решения представлены в магазине приложений BPMSoft.

С августа 2025 года компания вводит модульную систему лицензирования для инструментов искусственного интеллекта. Клиент может приобрести, к примеру, систему рекомендаций на основе истории транзакций, а спустя несколько месяцев, после успешного тестирования и подтверждения гипотезы, подключить к ней модуль прогнозной аналитики. По оценкам BPMSoft, подобная модель позволяет сократить расходы на внедрение ИИ на 30–50%.

Движение к самостоятельности

Согласно прогнозам Gartner, к 2026 году половина корпоративных платформ будет нуждаться в глубоком внедрении ИИ в рабочие процессы. Однако пройти этот путь под силу лишь организациям с мощной научно-исследовательской базой и опытом внедрений.

Локальные решения на основе ИИ сегодня подобны ранним беспилотникам: они способны «распознавать объекты», но не могут действовать автономно. Система может предсказать риск ухода клиента, но менеджеру по-прежнему приходится вручную принимать меры.

Глубоко интегрированный в CRM искусственный интеллект уже напоминает зрелый автономный автомобиль, готовый к движению в общем потоке. Для этого требуется не только технология, но и инфраструктура, отлаженные процессы, адаптация под нужды бизнеса и доверие со стороны пользователей. В контексте CRM это означает автоматизацию не разрозненных операций, а целых циклов принятия решений.

В этом ключе перспективы связаны с объединением CRM и ИИ-агентов.

На текущем этапе в большинстве случаев агенты всё ещё работают под наблюдением человека. Это обусловлено ограничениями языковых моделей — склонностью к генерации ошибочной информации, отсутствием эмоционального интеллекта и сложностями с контекстным восприятием. Это общемировая задача, актуальная даже для самых продвинутых моделей. Тем не менее, область развивается стремительно. По информации Gartner, к 2030 году около 30% офисных функций будет автоматизировано именно такими агентами.

Итог

Рынок проходит этап естественного отбора. Специализированные решения сохранят свои ниши, а платформы с экосистемным подходом будут доминировать в корпоративном секторе.

Платформа BPMSoft, зарегистрированная в реестре отечественного программного обеспечения как решение на основе искусственного интеллекта, обеспечивает надёжный подход к внедрению умной автоматизации. Ключевым фактором является не просто набор возможностей, а умение органично встраивать ИИ в рабочие процессы, сохраняя полный контроль — там, где технологии выступают не просто помощниками, а полноценными элементами операционной системы.