Как платформенный подход позволяет сократить расходы на автоматизацию на 40–60%
Денис Васильев
руководитель направления собственных платформ IBS,
Почти каждая компания применяет автоматизацию и искусственный интеллект, однако не каждой удаётся с их помощью создавать стабильную бизнес-ценность. О причинах, по которым даже внедрение современных технологий не всегда приводит к ожидаемым итогам при наличии разрозненных ИТ-решений, рассказывает руководитель направления собственных платформ IBS Денис Васильев.
Ключевые проблемы
В 2026 году развитие корпоративной автоматизации, вероятно, столкнётся с четырьмя основными трудностями.
- Бизнес-эффект от гиперавтоматизации и искусственного интеллекта часто неочевиден. Пока сложно оценить, какую конкретную пользу приносят бизнесу автоматически создаваемые изображения, сводки встреч и аналогичный контент.
- Защита данных усложняется из-за громоздкой архитектуры. Внедрение передовых технологий, включая ИИ, неизбежно увеличивает риски. Кроме того, рост взаимосвязи приложений в ходе интеграции и масштабирования порождает новые уязвимости, которые становится сложнее обнаруживать.
- Работа пользователей излишне усложняется разнородными интерфейсами и логикой приложений. В итоге сотрудники не в полной мере осваивают функционал ИТ-систем, что негативно сказывается на общей эффективности. Для решения проблемы требуются дополнительные вложения времени и ресурсов в обучение. В такой ситуации критически важно, чтобы автоматизация не увеличивала и без того пестрый набор ИТ-решений.
- Практическая ценность для бизнеса выходит на первый план. Организации оценивают измеримые итоги автоматизации и новые деловые перспективы, которые она предоставляет. Ключевым становится не технологическая продвинутость решений самих по себе, а долгосрочная польза, которую они приносят.
Развитие корпоративной автоматизации
Сегодня доминирует платформенная модель корпоративной автоматизации, которая включает общее ядро процессов и оркестрации, единый слой данных, мастер-данные, общую шину интеграций и поддержку ИИ-агентов. Такая архитектура стала распространяться лишь в текущем десятилетии. Она позволяет снижать затраты, ускорять принятие решений, а также повышать надежность и устойчивость бизнес-процессов.
Переход к платформенному подходу стал результатом долгой эволюции ИТ-систем. Изначально бизнес автоматизировал отдельные операции и участки, а не сквозные процессы. Интеграция осуществлялась точечно. Это давало локальный эффект, но общая архитектура напоминала «лоскутное одеяло».
На следующей стадии компании стремились к созданию «идеальной ERP-системы», внедряя сложные интеграции, ESB- и API-шины. В этой области было много значимых локальных успехов, однако не хватало целостного видения процессов и данных, росла сложность поддержки и стоимость изменений. Параллельно набирал обороты переход от монолитных систем к микросервисам. В этих условиях организации стали делать акцент на более качественную интеграцию с существующим разнородным набором взаимосвязанных решений.
Почему «лоскутная» автоматизация неэффективна для крупного бизнеса
Крупным компаниям нецелесообразно задерживаться на этапе «лоскутной» автоматизации. Это не просто устаревший метод, а целый комплекс проблем в построении ИТ-архитектуры. Один из ключевых минусов подобной модели — разрозненность данных. Она делает невозможным получение бизнес-аналитики на уровне всей компании: информация из различных систем несопоставима, поэтому отсутствует единый достоверный источник.
Еще одним результатом фрагментарной автоматизации становится разобщенность бизнес-процессов. Готовые решения не принимают во внимание взаимосвязи между подразделениями и цепочками согласований, которые формируют сложные рабочие экосистемы. Кроме того, при таком методе отсутствует ответственный за общий итог — есть лишь те, кто отвечает за отдельные компоненты. На этом фоне автоматизация в одном подразделении нарушает общую гармонию и создает конфликтующие ситуации.
Наконец, при фрагментарном подходе увеличивается техническая задолженность компании. Оперативные решения, экономящие средства на начальном этапе, теряют свою эффективность при расширении, увеличивая общие расходы на автоматизацию в три–пять раз.
Платформа: целостность вместо фрагментации
Платформенная модель, на которую переходят российские предприятия, помогает обойти трудности, типичные для фрагментарной автоматизации. Платформа интегрирует в себе функции планирования, бизнес-анализа, мониторинга и прогнозирования. Она превращается в фундамент для управления процессами, данными, безопасностью, аналитикой и искусственным интеллектом. Подобная архитектура создает единый уровень управления процессами поверх всех ИТ-систем с понятными SLA и метриками, что позволяет вносить правки в любой процесс из единого пространства.
Особенно значимо, что платформа формирует единые классификаторы и согласованные определения показателей со сквозной синхронизацией. Они выступают универсальным источником достоверных данных. Это минимизирует ошибки, ручные проверки, исключения и конфликты информации, ускоряет и упрощает подключение новых сервисов. Качественные унифицированные данные могут стать также основой для результативного использования ИИ. Только на их базе можно получать точные рекомендации и прогнозы, а значит, реальную, а не мнимую пользу от искусственного интеллекта.
Инструменты аналитики, генеративный ИИ и средства отчетности доступны всем приложениям, работающим на платформе. Такой подход ускоряет внедрение сценариев искусственного интеллекта: модели ИИ обучаются единожды и затем применяются многократно. В итоге совокупная стоимость владения снижается на 15–25%. При этом использование стандартизированных шаблонов сокращает расходы на интеграцию и поддержку на 30–50%. Системы демонстрируют предсказуемость при росте нагрузки и оперативно восстанавливаются после сбоев.
Платформенный подход создает целостный пользовательский опыт и культуру принятия решений. Общая нормативно-справочная база, унифицированная логика процессов и интерфейсов, стандартные роли и непротиворечивые отчеты повышают эффективность использования системы и уменьшают необходимость в обучении новых специалистов. В результате растет производительность ключевых бизнес-процессов. Платформа также способствует более эффективному устранению уязвимостей. Она снижает операционные и регуляторные риски, позволяя настраивать общие роли и политики доступа, обеспечивая сквозной аудит действий пользователей и оперативное реагирование на требования контролирующих органов.
Преимущества перед коробочными решениями
В сегодняшней бизнес-среде оперативность внедрения корректировок играет ключевую роль. Платформенная модель идеально отвечает этому запросу. Она предоставляет организациям самостоятельность в управлении модификациями ИТ- и бизнес-процессов, достигая уровня контроля, недостижимого при использовании типовых готовых продуктов.
Платформу проще интегрировать в существующие корпоративные процедуры, не требуя их перестройки под её специфику. Взамен громоздких монолитных систем и хаотичного набора интеграций бизнес обретает гибкую компонентную архитектуру. Она оперативно подстраивается под новые продукты и оперирует процессами как модульными элементами, пригодными для многократного применения в различных сценариях.
В отличие от стандартных коробочных решений, платформа предлагает широкие возможности кастомизации. Нет необходимости дожидаться обновлений от поставщика — функциональность можно расширять с помощью low-кода, API или силами внутренних специалистов. Архитектура удобна для доработок как собственными ИТ-отделами, так и привлеченными интеграторами. Все изменения осуществляются оперативно из единой точки управления, не провоцируя цепочки критических сбоев.
Преимущества перед заказной разработкой
Многие крупные предприятия содержат штатные подразделения для создания индивидуального ПО. Однако и у этой модели есть существенные изъяны в сравнении с платформенным методом. Внутренняя разработка сопряжена со значительными расходами и стремительно накапливает технический долг, что вынуждает бесконечно расширять команды.
Современная платформа, оснащенная искусственным интеллектом и отработанными методиками разработки, напротив, сокращает издержки и ускоряет эволюцию ИТ-инфраструктуры. Она решает проблему технического долга и использует готовые проверенные модули, развертывание которых происходит в 5–10 раз быстрее, чем создание с нуля. Дополнительный плюс — автоматические обновления. Благодаря им функции безопасности, ИИ и интеграционные механизмы всегда поддерживаются в актуальном состоянии.
Взаимодействие с платформой упрощает low-code подход. Он позволяет компаниям решать задачи своими силами, учитывая уникальность бизнеса, — быстро и с малыми затратами. Это значительно уменьшает эксплуатационные расходы. Настройка платформы происходит через конфигурацию, а не написание кода, и включает готовые сервисы. Они уже прошли тестирование, оптимизированы и соответствуют отраслевым лучшим практикам в различных областях: от бюджетного планирования до аналитического прогнозирования. Такая архитектура устраняет постоянную зависимость от внутренних или внешних разработчиков — для её сопровождения достаточно бизнес-аналитиков, не владеющих программированием.
Совокупная стоимость владения платформенным решением, как правило, на 40–60% ниже, чем при индивидуальной разработке. Исчезают траты на обучение собственной команды, создание, поддержку и оптимизацию ИТ-системы — требуется лишь оплатить лицензию и настройку. Платформа быстро адаптируется к новым запросам, изменениям в организационной структуре и бизнес-процедурах. Гибкость подхода ускоряет проверку новых гипотез и создание решений, сокращая сроки их вывода в эксплуатацию.
Какую платформу выбрать
Использование платформенных решений позволяет достичь оптимального сочетания быстроты внедрения, стабильности работы и экономической эффективности. В современных условиях компании всё чаще стремятся консолидировать свои технологические стеки, отдавая предпочтение решениям с широким функционалом. Ярким примером подобной комплексной системы служит платформа «Планета» от IBS. Она построена на принципах low-code и искусственного интеллекта, обеспечивая сквозное цифровое управление компанией и ускоряя управленческие циклы в 2–3 раза. Экосистема включает четыре ключевых бизнес-приложения:
- «Планета.Бюджетирование» — CPM-система для планирования и бюджетного управления с обширными low-code возможностями. Позволяет легко создавать аналитические дашборды и формы ввода, управлять шаблонами отчётов, настраивать правила и регламенты, быстро формировать различные срезы данных и использовать другие инструменты.
- «Планета.Аналитика» — BI-платформа для построения аналитических отчётов, консолидации и визуализации информации. Обрабатывает данные по заданным правилам, используя готовые модели и интерактивные шаблоны. Поддерживает факторный, структурный и динамический анализ, моделирование, прогнозирование, а также работу с картами и инфографикой.
- «Планета.НСИ» — система для управления нормативно-справочной информацией. Обеспечивает централизованное и распределённое ведение справочников, включая функции нечёткого поиска, поиска данных и выявления дубликатов. Позволяет отслеживать передачу сведений во внешние системы, настраивать комплексные проверки и формировать отчёты об изменениях, в том числе с помощью настраиваемых email-рассылок.
- «Планета.ИБП» — единая IBP-платформа для совместного планирования, прогнозирования и контроля ключевых показателей бизнеса: от финансового бюджета до операционных целей. Интегрирует финансы, продажи, логистику, HR и производство в единый процесс с автоматическим согласованием, аналитикой в реальном времени и моделированием сценариев «что если». Применяет генеративный ИИ для улучшения качества данных, помощи пользователям и предиктивной аналитики.
Кроме того, экосистема дополнена инфраструктурными модулями:
- «Планета.Сервер» — высокопроизводительный In-Memory OLAP-сервер для хранения, обработки и многомерного анализа данных.
- «Планета.Интеграция» — ETL-инструмент, предназначенный для загрузки и преобразования информации.
- «Планета.Доступ» — продукт класса IDM, создающий единую точку для аутентификации и авторизации пользователей.
- «Планета.Процессы» — BPM-решение для разработки, управления и оптимизации бизнес-процессов.
ИИ с платформенным подходом
Согласно исследованиям Gartner, внедрение искусственного интеллекта превращает платформенный подход в основу для сокращения затрат и оперативного получения результатов. К примеру, ИИ способен предлагать руководителям индивидуальные советы, изучать прошлые данные и внешние условия, а также самостоятельно формировать детальные прогнозы в финансовой и операционной сферах.
Вместо проведения проверок вручную можно применять интеллектуальные инструменты, которые выявляют расхождения между плановыми и фактическими показателями, поясняют причины несоответствий и готовят предложения по корректировкам. Финансового аналитика также может заменить ИИ, автоматически подготавливающий аналитические отчеты, пояснения к отклонениям и итоговые заключения. Искусственный интеллект успешно решает и задачу моделирования сценариев «что, если», оценивая потенциальные риски и последствия различных путей достижения поставленных целей.
В то же время интеллектуальная поисковая система способствует упорядочиванию и улучшению качества данных при работе со справочно-нормативной информацией. Например, в продукте «Планета.НСИ» реализованы шесть функций на основе ИИ: умный поиск, нормализация данных, классификация, выделение атрибутов, устранение дубликатов и поиск аналогичных записей.
Вероятно, в течение следующих пяти лет компании станут применять искусственный интеллект в форме автономных агентов. Пока лишь наиболее крупные организации имеют ресурсы для разработки подобных решений, а российский бизнес не склонен передавать данные внешним сервисам. Однако со временем можно ожидать, что ИИ начнут внедрять для комплексного управления всей корпоративной инфраструктурой.
■ Рекламаerid:2W5zFGor7w7Рекламодатель: ООО «ИБС Экспертиза»ИНН/ОГРН: 7713606622 / 1067761849704Сайт: https://ibs.ru
