Внедрение ИИ, которое окупается: портфель готовых услуг + комплексный подход

Кирилл Александров,
руководитель направления комплексных решений «Софтлайн Решения» (ГК Softline)

Сергей Азаров,
руководитель направления «Цифровая трансформация» в департаменте бизнес-решений «Софтлайн Решения» (ГК Softline)

90% проектов по внедрению искусственного интеллекта умирают, не принося ожидаемого финансового эффекта. Это происходит, потому что цифровая трансформация требует комплексного подхода. В статье рассказываем, как реализовать ИИ-проекты, которые будут безопасными, принесут прибыль и не станут обузой для бизнеса. И главное – отвечаем на вопрос «Нужен ли вам ИИ на самом деле?».

Содержание

Рынок пришел в интересную точку развития. Компании уже понимают ценность искусственного интеллекта, но находятся на совершенно разных этапах зрелости. Одни только изучают возможности технологий, другие уже внедрили готовые решения или разработали собственных ИИ-ассистентов, а третьи столкнулись с необходимостью централизовывать внедрение десятков ИИ-инструментов. Ключевой запрос бизнеса не в том «что внедрять», а в том «как построить эффективную и экономически оправданную систему внедрения искусственного интеллекта».

В этой реальности 2026 года «Софтлайн Решения» закрывают каждый из трех сценариев, предлагая не отдельные «волшебные» ИИ-продукты, а системный подход. Рассказываем подробно, в чем его ценность и почему только так можно добиться максимальной эффективности, безопасности и окупаемости ИИ-проектов.   

Сценарий №1. «Видим перспективу, но не знаем, с чего начать»

В этом сценарии клиенты находятся на этапе поиска смыслов. Они видят, что конкуренты внедряют генеративный ИИ, сотрудники используют нейросети самостоятельно, новые сервисы появляются практически каждую неделю. Однако у руководителей бизнесов нет понимания, какие именно процессы стоит автоматизировать и какие риски существуют. Из-за этого возникает большой страх ошибиться и потратить бюджет впустую. Как системный интегратор мы советуем не внедрять первые попавшиеся платформы. Вместо этого нужно сосредоточиться на качественном консалтинге и обучении – это позволит избежать многомиллионных инвестиций в проекты, которые никогда не окупятся. 

Что важно сделать на старте:

• Провести стратегические сессии или серию встреч, на которых руководители и ключевые сотрудники компании совместно с интегратором выявят, где в ваших системах и процессах ИИ действительно принесет пользу.

Оценить ROI (возврат инвестиций) еще до того, как вы потратите первый рубль. Это особенно важно, поскольку стоимость разработки даже базовых ИИ-решений стартует от 500 тыс. рублей, а сложные кастомные проекты требуют значительно больших вложений.

• Для более глубокого понимания предмета можно пройти курсы «Академии Softline». Это позволит повысить цифровую зрелость сотрудников, чтобы они могли быстрее и качественнее реализовывать идеи с применением генеративных технологий искусственного интеллекта.

На этом этапе важно найти способы прикладного применения технологий в конкретных бизнес-процессах заказчика и определить потенциальный экономический эффект.

Сценарий № 2. «Уже используем ИИ, но сталкиваемся с ограниченностью собственных ресурсов»

Вариант, когда заказчик имеет опыт внедрения или даже самостоятельной разработки чат-ботов, агентов, решений на базе моделей с открытым исходным кодом. В этой ситуации возникают проблемы другого рода. 

• Недостаточная изученность рынка оборачивается убытками. Компания могла потратить много сил, времени и денег на разработку инструментов, которые уже существовали на рынке, и гораздо проще и дешевле было закрыть возникшие задачи готовыми продуктами, а не «пилить свои на опенсорсе».
• Ограничены технические ресурсы. Чем сложнее ИИ-модели, тем дороже под них нужны мощности и сложнее инфраструктура, самостоятельная закупка которых редко бывает экономически оправдана.
• Собственная экспертиза ограничена, поэтому решения, созданные «на коленке» в масштабах рынка не способны выдержать конкуренцию. Одно дело создать простого агента для выполнения односложных задач, и совсем другое – рой агентов, которые дополняют друг друга и координируют решение сложных комплексных проблем.

Руководитель направления «Цифровая трансформация» в департаменте бизнес-решений «Софтлайн Решения» (ГК Softline) Сергей Азаров: «Для высокотехнологичных решений неизбежно нужен эксперт, который досконально знает рынок. «Софтлайн Решения» имеет портфель готовых ИИ-услуг , который постоянно видоизменяется: мы дополняем его передовыми решениями и исключаем те, которые не доказывают свою эффективность на практике. При этом каждое из решений обязательно «докручивается» под индивидуальные задачи заказчика».

Сценарий №3. Активно внедряем ИИ, поэтому нужен порядок, централизованное управление и безопасность

Третий сценарий, как правило, для крупного бизнеса и корпораций. Когда компании масштабно эксплуатируют ИИ-сервисы и даже закупают под них мощности, возникает необходимость централизовать внедрение и объединить разрозненные инициативы в систему. Также часто стоит задача построения этих процессов в собственном закрытом контуре для безопасности, защиты коммерческой тайны и персональных данных. Не менее актуальными становятся вопросы, связанные с распределением ресурсов серверов и GPU между департаментами и различными бизнес-юнитами. Ведь мощности общие для всей компании и их использование должно быть оправданным.

Приведем пример: ИИ-агент экономит 0,5 FTE (Full-Time Equivalent – эквивалент полной занятости одного сотрудника), то есть 20 часов работы в неделю. При этом он съедает огромное количество ресурсов, принося скромную экономическую эффективность. И в то же время рядом существует ИИ-агент, который экономит 4 FTE, но ему не хватает мощности, из-за чего каждую операцию он обрабатывает по полчаса, что не устраивает сотрудников. Необходимо следить за этим через централизованную админ-панель, управлять приоритетами и балансировать нагрузку.

Здесь роль комплексного подхода раскрывает свою ценность.

Сделать отдельного агента компания может самостоятельно или передать эту задачу локальному разработчику. Партнер-интегратор с экспертизой в ИИ-разработке, управлении данными и информационной безопасности помогает выстроить комплексную централизованную платформу по управлению ИИ-инициативами как в полностью закрытом контуре или облаке, так и в гибридном варианте. 

В итоге заказчик получает не просто отдельные инструменты, а полноценную экосистему: от подбора и внедрения готовых решений с оптимальным соотношением цены и качества до создания внутренних ИИ-лабораторий, где сотрудники смогут самостоятельно разрабатывать, тестировать и быстро выводить в продуктив собственных агентов и ботов. Это критично важно для бизнеса крупного или среднего сегмента, например, в сфере финтех, ритейл, телеком, где скорость инноваций является ключевым фактором выживания и развития.

Портфель ИИ-услуг 

Как мы уже отмечали, когда компании находятся на этапе поиска решений, им нужна помощь партнера, который хорошо знает рынок. В «Софтлайн Решениях» мы идем дальше простой поставки. В основе нашего портфеля лежат продукты с открытым исходным кодом, и мы рассматриваем их не только как готовые решения, но и как фундамент. Важная часть работы – это индивидуальная доработка, настройка под конкретную задачу клиента, в результате которой мы выдаем не просто ПО, а готовый работающий инструмент, закрывающий его бизнес-потребность. 

Какие решения самые популярные?

Нейроюрист

Продукт от компании Яндекс, который помогает юристам решать рутинные задачи и экономить время на анализе договоров, поиске судебной практики, первичных юридических консультациях и оформлении документов. Он максимально адаптирован для российских пользователей и демонстрирует высокий уровень понимания юридической логики. В итоге сервис ускоряет работу с договорами в 1,5 раза, а поиск и анализ информации в 3 раза. В юридическом департаменте Яндекса это решение используют 75% сотрудников.

Ключевой вопрос для корпоративных клиентов – безопасность обработки конфиденциальной юридической информации. «Софтлайн Решения» реализуют сервис и в защищенном контуре заказчика, и в гибридном варианте или даже в облаке, но с применением технологий, которые позволяют безопасно пользоваться искусственным интеллектом. Например, к ним относится маскирование данных – замена чувствительных сведений на обезличенные или зашифрованные аналоги перед отправкой запроса в облачную модель. 

Нейроаналитик

Встроенный инструмент в Yandex Data Lens – сервис аналитики и визуализации данных. Он помогает работать с данными через запросы на естественном языке. Пользователь может задать вопрос прямо в виджете на дашборде, например: «покажи продажи яблок в ЦФО за 2026 год», и агент самостоятельно найдет нужные данные в источнике, создаст отчет и визуализацию с выводами. 

Инструмент решает ключевую проблему аналитики – огромные затраты времени на подготовку данных. По данным отраслевых исследований, специалисты по работе с данными тратят до 20 часов в неделю на подготовку вместо непосредственного анализа (не менее половины рабочего времени). «Нейроаналитик» берет эту рутинную нагрузку на себя, позволяя специалистам сосредоточиться на формулировании гипотез и выборе разрезов данных. Создание отчетов и проверка бизнес-гипотез ускоряются в среднем на 30%. В компании Skyeng с помощью данного сервиса удалось добиться 10% экономии затрат, а в «ДелоТех» до 20 часов экономии времени сотрудников в неделю.

Ассистент бухгалтера

Решение по автоматизации бухгалтерских операций, которое возможно реализовать как ИИ-агента или RPA-бот на любой платформе. Решает задачи обработки первичной документации, ввода данных в системы, инвентаризации, обработки зарплатных ведомостей. Задачи настраиваются в зависимости от индивидуальных потребностей. 

К примеру, в «Иркутской нефтяной компании» мы внедрили программных роботов ROBIN, которые сверяют данные, регистрируют счет-фактуру, проводят документ в ЭДО, отправляют документы контрагентам, сверяют данные счетов-фактур с реестром по требованиям из ИФНС. Цифровые помощники обрабатывают до 200 счетов-фактур в день, один из роботов сэкономил 355 рабочих часов, а время ежемесячной операции по закрытию счета 23 сократилось с 30 до 8 минут.

В энергетическом холдинге «Русгидро» с помощью асcиcтентов ROBIN были автоматизированы процессы формирования первичных документов и актов сверки по контрагентам, составление актов, счетов на оплату и счетов-фактур для отражения выручки в 1С, формирование отчетности по операциям и инвентаризационной описи, формирование справки 2-НДФЛ в 1C. В итоге программные роботы ежемесячно сокращают два дня трудозатрат, обрабатывают 28% из 13 тыс. заявок, при этом число ошибок сократилось, процент правильно обработанных заявок вырос с 70 до 92%.

Классификатор обращений и документов

Одно из ключевых решений в этом направлении – платформа «Преферентум» (собственная разработка SL Soft, входящая в портфель «Софтлайн Решений» (ГК Softline)), предназначенная для интеллектуальной обработки и анализа текстовой информации на основе методов машинного обучения. 

Основная задача классификатора – определять контекст обращения и направлять его по нужному маршруту. Сервис анализирует содержание, например, запросов с сайта в отдел кредитования, заявок в техподдержку из корпоративных порталов, заявок в 1С или CRM, письменных обращений на горячую линию и распределяет их между ответственными подразделениями вместо ручной сортировки координатором. 

В 2026 году в одном из предприятий банковского сектора мы внедрили «помощника первой линии», который распределял ипотечные заявки, поступающие из нескольких агрегаторов. Среднее время обработки одной заявки составило примерно 30 секунд, а точность обработки первичных данных – 96-97%, что в десятки раз эффективнее ручной работы.

RAG-портал

Классическая задача: в компании горы документов, регламентов, договоров, инструкций. Сотрудники тратят часы, чтобы найти нужную информацию. RAG-портал – это интеллектуальная вопросно-ответная система, которая отвечает на запросы пользователей, обращаясь не к внешнему интернету, а внутренним документам компании. Это позволяет получать точные, контекстные ответы, основанные на реальных знаниях бизнеса.

Однако главная сложность здесь не в том, чтобы внедрить нейросеть, а в том, чтобы качественно и релевантно наполнить базу знаний. Устаревшие данные или бессистемное наполнение делают портал бесполезным, так как ответы не будут соответствовать реальным процессам компании. Поэтому «Софтлайн Решения» не только строят RAG-системы на базе опенсорсных решений или отечественных продуктов, а также собирают информацию, проводят интервью с сотрудниками, анализируют бизнес-процессы, корректно переносят критически важные данные от ключевых сотрудников в систему. Так обеспечивается безопасная и точная работа с корпоративными знаниями. 

Встроенные агенты CRM/ITSM/ECM

Рыночный тренд для вендоров корпоративных платформ CRM, ITSM и ECM – это активное развитие встроенных ИИ-помощников. Это удобно, так как компании не нужно нанимать разработчиков, закупать сторонние нейросети и настраивать сложные интеграции. Они помогают автоматизировать коммуникации, обрабатывать заявки, управлять контентом. 

В CRM-системе «Битрикс24» есть встроенные ИИ-агенты, которые при заведении сделки делают подсказки или предлагают релевантные данные, чтобы упростить работу менеджеру. В системе документооборота Directum есть встроенный ИИ-функционал Directum Intelligence для умных аннотаций, распознавания и классификации документов, проверки бухгалтерии. 

Как правило, эти опции включаются в обновление версий или предоставляются за отдельную плату. Мы можем сориентировать клиента, какие ИИ-возможности есть в уже используемых им системах (или в тех, которые он планирует внедрять), и предложить оптимальные сценарии их настройки и использования.

Читайте в блоге «Софтлайн Решений»    Почему промышленный ИИ остается локальным инструментом — и что с этим делать    Разбираем, какие сценарии уже работают в промышленности, почему проекты застревают и как компаниям перейти от точечной ИИ-автоматизации к системному промышленному ИИ.

Фундамент комплексного подхода

Gartner прогнозирует, что до конца 2026 года компании закроют или забросят 60% проектов в сфере искусственного интеллекта из-за отсутствия готовой ИИ-инфраструктуры и качественных данных. Чтобы проекты были успешными, необходимо подходить к вопросу внедрения системно. 

• Консалтинг и обучение

Первичный этап, на котором мы совместно с заказчиком формулируем бизнес-задачи и выявляем процессы, подлежащие автоматизации с применением технологий Process mining и Task mining. Здесь же проводится оценка экономической эффективности (ROI) и формируется техническое задание для разработки.

• Поставка оборудования

«Софтлайн Решения» предлагают различные сценарии, адаптированные под бизнес-задачи, бюджет и стратегию развития заказчика: облачная модель с оплатой за использованные ресурсы, классическая аренда, выкуп с рассрочкой, HaaS – сервисная модель полного цикла, гибридные инфраструктуры.

• Инжиниринг данных

Подготовка данных для обучения моделей, их сбор, очистка, структурирование, создание пайплайнов для ИИ.

• Подбор готовых решений или разработка кастомных ИИ-агентов

В зависимости от бизнес-процессов и задач заказчика находим решение на рынке и адаптируем его или самостоятельно разрабатываем уникальных агентов. 

• ПАК для ИИ

Программно-аппаратные комплексы объединяют в себе мощное «железо» и ПО для разработки, обучения и внедрения искусственного интеллекта. Это готовое решение, которое позволяет быстро развернуть ИИ-лабораторию без долгой настройки инфраструктуры в закрытом контуре. Есть вендорские решения, например, от «СберТех» или «Группы Астра», а также кастомные ПАКи от «Софтлайн Решений».

• Аудит ИБ и безопасность

Комплекс работ по анализу угроз информационной безопасности, обеспечению защищенности внедряемых ИИ-решений и сохранности обрабатываемых данных.

• RPA автоматизация

Там, где избыточен генеративный искусственный интеллект, задачи автоматизации гораздо бюджетнее можно решить с помощью программных роботов. Например, это контроль рабочего времени сотрудников, подготовка документов при оформлении командировок, формирование отчетов о производительности труда, оформление увольнения сотрудника в 1С и многое другое.

Руководитель направления комплексных решений «Софтлайн Решения» (ГК Softline) Кирилл Александров: «При анализе пользовательских сценариев становится понятно, что далеко не всегда необходимо использовать большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект, которые требуют огромного количества ресурсов. Большую часть задач можно решить с помощью программных роботов, а где-то достаточно фрагментарно, в очень небольших объемах, использовать искусственный интеллект. Ключ к эффективной автоматизации – в точном подборе инструмента под конкретную задачу. Именно такой рациональный подход превращает ИИ в реальный драйвер бизнеса».

Самое страшное в проектах с ИИ

Главные барьеры на пути внедрения ИИ – три страха заказчика: безопасность, окупаемость и трансформация привычных процессов. Привлекая системного интегратора, компании избавляют себя от необходимости справляться с этими вызовами самостоятельно.

• Опасения за риски утечек чувствительных данных и коммерческой тайны интегратор закрывает экспертизой в области ИБ, профессиональным аудитом, специализированными услугами. 
• Страх потратить больше, чем в итоге получить от ИИ-зации, снимается на этапе предпроектного консалтинга через расчет ROI, разработку стратегии, моделирование пользовательских сценариев и поэтапное планирование инвестиций с прозрачными KPI на каждой стадии.
• Необходимость системного пересмотра бизнес-процессов перестает пугать, когда предлагается четкий план с тестированием без остановки основной деятельности. Поэтапный подход позволяет адаптироваться, корректировать сценарии и наращивать масштаб ровно с той скоростью, которую компания готова принять.

AI-native подход: строить будущее с нуля дешевле, чем перестраивать прошлое

Говоря о перестройке бизнес-процессов, нельзя не упомянуть, что трансформировать текущие процессы под ИИ, конечно, сложнее и дороже, чем сразу выстраивать AI-native компанию. Поэтому крупным холдингам, которые открывают новые предприятия или масштабируются бизнес-юнитами, есть смысл изначально выстроить процессы, нанять людей и закупить оборудование под эту концепцию, чем делать все по старинке, а потом очень долго и дорого считать, стоит ли здесь внедрять ИИ или заменять человека роботом. «Софтлайн Решения» готовы предложить отраслевую AI-native концепцию и реализовать ее «под ключ» так, чтобы автоматизация и искусственный интеллект были заложены в фундамент, а не надстраивались сверху.

Итог: рецепт успеха ИИ-проектов

Успех внедрения искусственного интеллекта определяется не выбором модели или вендора, а системностью подхода. Если ваша задача сложнее, чем ситуативная разработка отдельного агента, ключевую роль будет играть интегратор, который обладает необходимыми компетенциями. Он проведет вас через все этапы: от стратегического консалтинга и оценки ROI до поставки инфраструктуры, инжиниринга данных, разработки, аудита ИБ, постпроектного сопровождения и техподдержки. 

«Софтлайн Решения» закрывает все этапы, располагая опытом успешных проектов в нефтегазе, ритейле, металлургии, финансовом секторе, телекоме и транспортной отрасли. Мы выступаем не просто поставщиком, а стратегическим партнером, превращающим ИИ в стимул бизнеса с прозрачной экономикой и гарантированной безопасностью.

Хотите разобрать ваш случай? 

Нажмите на кнопку и заполните форму.

Получить консультацию

Контакты

Email: Kirill.Alexandrov@softline.com

Кирилл Александров, руководитель направления комплексных решений «Софтлайн Решения» (ГК Softline)

Email: Sergey.Azarov@softline.com

Сергей Азаров, руководитель направления «Цифровая трансформация» в департаменте бизнес-решений «Софтлайн Решения» (ГК Softline)

Информация, представленная на сайте, носит исключительно справочный и ознакомительный характер, не предназначена для личных, семейных, домашних и иных нужд, не связанных с осуществлением предпринимательской деятельности и не ориентирована на потребителей по смыслу Федерального закона от 24.06.2025 № 168-ФЗ.