Появление корпоративного программного обеспечения в свое время стало прорывом: оно структурировало бизнес-процессы, сделало их быстрее и прозрачнее. Однако, несмотря на это, сами системы оставались сложными — требовали обучения, настройки и постоянного участия человека. С появлением генеративного ИИ ситуация начала меняться.
Как именно ИИ изменит роль корпоративных систем и какие компании смогут встроить его в свою инфраструктуру, не потеряв контроль над бизнесом – об этом Digital Business поговорил с Андреем Трещуком, CEO Impace Group.
Более 20 лет Андрей был топ-менеджером канадской компании TerraLink – одного из крупных игроков на глобальном рынке ИТ- и бизнес-консалтинга. После продажи своей доли в TerraLink он создал новую международную группу компаний, которая работает с SAP и другими производителями популярных ИТ-платформ для бизнеса в Европе, Центральной Азии и на Ближнем Востоке.
«Сложность больших систем никуда не исчезла, но путь к результату становится заметно короче»
— Вы много лет занимаетесь внедрением ERP-систем. Что в них изменилось за время ваших наблюдений сильнее всего?
— За чуть больше трети века своего существования ERP выросла из «системы для учета» в цифровой каркас организации. На нем держатся процессы, контроль, история действий, нормативная логика бизнеса. И вот этот каркас никуда не денется. Будет меняться способ, которым человек с ним взаимодействует. Как им пользуется и как его развивает.
ИИ уже меняет эти процессы. Анализ требований, подготовка проектной документации, описание сценариев, настройка интерфейсов, работа с тестовыми кейсами, пользовательской документацией, организация первой линии поддержки - значительная часть этой рутины уже делается быстрее. Сложность больших систем никуда не исчезла. Но путь к результату становится заметно короче.
— В чем ограничения классических ERP?
— ERP прекрасно чувствует себя в мире, где все разложено по полям, ролям и маршрутам. Но бизнес редко живет в такой стерильной среде. В реальности всегда есть исключения, пересечения функций, спорные трактовки, куски знания, которые лежат не в системе, а в головах людей.
— Насколько современные ERP-системы, включая новое поколение SAP, готовы к работе с ИИ?
— У лидеров рынка уже есть ассистенты, возможности генерации подсказок, поиск на естественном языке, интеллектуальные ИИ-сценарии.
Если говорить, например, про SAP, то это уже видно не в теории, а в конкретных продуктах: SAP Joule показывает, как ИИ встраивается в рабочую среду пользователя, а SAP Ariba давно продемонстрировала, что ценность корпоративной системы сегодня создается не только внутри локального ERP-ядра, но и в общих облачных сетях процессов и данных.
Вообще, вопрос о готовности к ИИ, скорее, надо задавать лидерам крупного бизнеса и государства, а не к производителям систем. Рынок очень любит обсуждать ИИ-модели. Гораздо меньше он любит обсуждать свои справочники, ответственных за данные, зоопарк интеграций и старые внутренние компромиссы. А именно там и возникают все сложности.
И есть еще один момент, который многие недооценивают. Компания, которая избегает облачных решений, сама заметно усложняет себе путь к ИИ. Теоретически можно строить локальные контуры. Практически это почти всегда означает медленный темп, тяжелую интеграцию, высокую стоимость поддержки и худший доступ к быстро развивающимся ИИ-сервисам. А если компания не пользуется облаками, ей сложно сразу адаптировать ИИ.
Как ИИ меняет ERP-системы
— Что ИИ уже изменил в корпоративных системах?
— Первое и самое заметное: ERP теряет монополию на интерфейс. Раньше пользователь должен был помнить, куда зайти, что открыть, какой отчет собрать, у кого запросить пояснение. Сейчас он все чаще начинает с «человеческого» вопроса: что происходит с запасами, почему упала маржа, где отклонение по закупкам, какой риск по контрактам.
Второе: рынок утонул в помощниках. Они уже встроены почти везде – в офисные пакеты, в ERP, в CRM, в отраслевые системы. И это меняет привычку пользователя быстрее, чем регламенты успевают переписываться.
Третье: меняется сама логика внедрения. Еще недавно проект съедал месяцы на сбор требований, описание сценариев, согласование экранов, подготовку пользовательской документации. Сейчас существенная часть этой рутины ускоряется.
— То есть отдельные пилоты – еще не показатель того, что технология действительно работает в масштабе компании?
— Почти у каждой крупной компании уже есть история в духе «мы дали команде ассистента, он сэкономил десять часов в неделю». Отлично. Дальше начинается скучная часть, на которой и выясняется, живет проект или отправляется на кладбище демо: откуда берутся данные, кто отвечает за их качество, как идет журналирование, что делать с исключениями, кто утверждает результат, кто несет риск ошибки.
— Может ли ИИ превратить ERP из системы учета в систему принятия решений?
— Рынок уже движется в эту сторону. Только слово «решение» в этом контексте надо использовать аккуратно. ИИ может объяснять, может рекомендовать, может запускать действие в узком коридоре правил и может пытаться управлять критическим процессом.
В ближайшие годы массовым станет другой сценарий: ИИ будет быстрее собирать контекст, предлагать варианты, запускать ограниченные действия там, где цена ошибки контролируема. Ключевое слово здесь – «ограниченные».
— Где проходит граница между рекомендациями ИИ и его реальным участием в принятии решений? Когда компания может начать ему доверять более критичные процессы?
— Худший подход такой: либо не пускать ИИ никуда, либо сразу требовать от него самостоятельного управления всем подряд. Зрелые компании идут ступенями. Сначала наблюдение и объяснение. Потом рекомендации. Потом запуск простых действий. Потом ограниченная автономность в четко очерченных сценариях.
В решениях, связанных с большими деньгами, важны две вещи: возможность отменить действие и возможность понять, почему оно вообще произошло. Если этого нет, никакого «умного агента» в реальный бизнес выпускать нельзя.
— Где на практике компании получают наибольший экономический эффект от внедрения ИИ?
— Первый большой эффект – там, где ИИ убирает трение между функциями. Финансы, закупки, логистика, производство, продажи – каждая из этих зон живет в своей логике. Огромное количество времени и денег уходит не на саму работу, а на согласование между ними.
Второй эффект – раннее обнаружение неприятностей. Ошибки, дубли, аномалии, подозрительные отклонения, странные движения в цепочке поставок. Чем раньше система это подняла на поверхность, тем дешевле обходится исправление.
Третий – скорость. Путь от вопроса до действия порой слишком длинный. ИИ хорош там, где эту дистанцию можно резко сократить.
— Что мешает компаниям использовать ИИ внутри ERP в полной мере?
— Компании очень любят фразу «у нас проблема с данными». Она звучит технологично и почти никого не обижает. Но за ней обычно скрывается другое: у компании нет общей версии реальности. Разные подразделения живут в разных мирах. Пока с этим работают люди, конфликт можно замаскировать на совещании. Когда сверху ставят ИИ, вся эта конструкция начинает светиться.
Есть и вторая проблема – гораздо менее публичная. Если у компании нет официального ИИ-контура, у нее уже есть неофициальный. Сотрудники давно используют внешние LLM для писем, анализа, перевода, сводок, подготовки идей.
— Если сотрудники уже хаотично используют ИИ, что делать бизнесу в этом случае?
— Давать легальный и управляемый маршрут. Компании нужен единый шлюз к ИИ. Это решает сразу несколько проблем: безопасность, экономику, повторяемость результата и еще одну вещь, о которой редко говорят: уважение к сотруднику. Когда компания говорит людям «не пользуйтесь», она делает вид, что работы с ИИ не существует. Когда она дает нормальный инструмент, она признает реальность и начинает ей управлять.
— Почему в таком случае не сделать свою LLM?
— Это одна из самых дорогих фантазий на рынке. Сделать внутри компании универсальную модель на все случаи жизни – красивая идея. Но в эксплуатации превращается в тяжелое хозяйство с очень спорной экономикой. Дорого, сложно, капризно, а на выходе ожидаемо слабее лучших внешних моделей.
При этом локальные модели для узких задач – совершенно рабочая история. Там, где есть закрытый процесс, ограниченный класс документов, жесткий формат, высокий уровень чувствительности, это бывает уместно. Но именно как инструмент под процесс, а не как корпоративная мечта обо всем сразу.
«Многие компании в Казахстане до сих пор стараются держать все локально и с осторожностью относятся к облачным решениям»
— В каких регионах, из тех где вы работаете, трансформация корпоративных систем идет быстрее?
— У каждого региона своя сильная сторона. Европа часто выигрывает дисциплиной. Там выше плотность методологии, комплаенса, проектной культуры. Ближний Восток берет скоростью решений и масштабом амбиций. Там быстрее дают мандат на большой поворот, если видят в нем стратегический смысл.
Казахстан – страна, где значительную часть экономики составляют компании из добывающих и капиталоемких отраслей. Это более консервативные отрасли, привлекающие длинные деньги, с высокой ценой ошибки. Здесь сложно взяться за цифровую трансформацию в «лабораторном режиме». Крупный бизнес уважает тех, кто умеет говорить о технологиях без инфантилизма.
Там, где от стабильности одной компании зависит существенная доля экспорта, регионального бюджета, социальные обязательства, никто не будет менять архитектуру ради модного словаря.
Есть и еще одно вполне конкретное ограничение. Многие компании в Казахстане до сих пор стараются держать все локально и с осторожностью относятся к облачным решениям. Для предыдущего этапа развития это выглядело естественно: контроль, безопасность, привычная модель владения инфраструктурой. Но в эпоху ИИ такая позиция начинает уже не защищать, а ограничивать. Приходящий технологический уклад почти неизбежно потребует большей готовности работать с облачными сервисами, общими платформами и новой скоростью изменений.
— Есть ли у казахстанских корпораций шанс перейти к AI-first архитектуре?
— Не думаю, что для этого есть какие-то имманентные препятствия. Но я бы не рекомендовал торопиться.
Резкий прыжок в AI-first красиво смотрится на слайдах презентации. Я бы посоветовал сначала задать себе вопросы: готова ли компания к AI-first архитектуре? Есть ли у нее чистое транзакционное ядро? Есть ли понятные владельцы данных? Есть ли цифровая идентичность, контроль доступа, нормальная интеграция контуров? Можно ли вообще безопасно подключить интеллект к системе, не открыв при этом десяток новых дыр?
И здесь снова возникает тема облака. Если компания много лет сознательно избегала сервисной модели и держала все исключительно локально, ей будет заметно сложнее встроить ИИ быстро и экономично. Не невозможно — но сложнее, медленнее и дороже. Поэтому следующий шаг для многих будет состоять в переходе на новый уровень зрелости архитектуры.
Какое будущее ждет ERP-системы
— Какие функции останутся за ERP, а какие уйдут в ближайшие годы?
— Останется все, что связано с корпоративной истиной: мастер-данные, транзакции, права доступ, workflow, история действий, комплаенс, нормативная логика процесса. Все, что потом идет в аудит и отчетность.
Уходить будет трение: поиск по меню, ручной сбор типовых отчетов, часть инструкций, часть рутинных запросов. А также большой кусок пользовательской боли, который годами считали естественной ценой работы с корпоративной системой.
Люди будут пользоваться ERP иначе. Сначала вопрос, потом меню. Для многих задач меню вообще больше не понадобится.
— Как будет выглядеть ERP будущего?
— Как надежное ядро внутри более умной системы. SAP и другие ERP-платформы еще долго будут стоять в центре корпоративного ландшафта. Они считают деньги, фиксируют обязательства, осуществляют закупки, ведут активы, закрывают финансовые и операционные периоды. Этот слой слишком важен, чтобы превратить его в экспериментальную площадку.
Но вокруг ядра быстро вырастает новый слой. Слой интеллекта, разговорного интерфейса, агентов, межсистемного контекста. Человек все реже будет думать о том, в какой именно системе лежит ответ. Его будет интересовать другое: что происходит и что теперь делать.
Вот в этом месте и проходит главный перелом. ERP останется – исчезнет необходимость мучить человека, чтобы максимально использовать ее возможности.
