Последние несколько лет российский бизнес решал задачу срочной замены ушедшего западного софта. Сегодня приоритеты сместились. Компании больше не хотят копий, они хотят решений, которые превосходят ушедшие аналоги. Это главный сдвиг в российской ИТ-индустрии за последние два года.
Low-code выходит на промышленный уровень
Еще недавно low-code воспринимался как инструмент для быстрых прототипов. Сегодня это полноценное решение на крупных заводах, в банках, в розничных сетях. Как отмечают эксперты, период завышенных ожиданий от low-code как «универсального солдата» прошел. На смену ему пришло более прагматичное и зрелое понимание, где эта технология по-настоящему эффективна.
Бизнесу надоело ждать. Классическая разработка, особенно при дефиците кадров, занимает месяцы. Low-code позволяет уложиться в недели. Это уже не тестовые приложения, а реальные бизнес-процессы: управление закупками, согласование договоров, контроль качества.
Профессиональные разработчики не исчезают. Low-code освобождает их от рутины, позволяя сосредоточиться на сложной логике, интеграциях, производительности. Бизнес-пользователи получают возможность самостоятельно настраивать несложные процессы без участия ИТ-отдела.
Безопасность тоже изменилась. Раньше low-code-платформы за это критиковали. Сейчас уже нет. Крупные вендоры встроили серьезные механизмы защиты: разграничение доступа на уровне данных, аудит всех действий. Low-code перестал быть уязвимым местом.
Заказная разработка движется от копирования к улучшению
Импортозамещение в лоб, когда компании просто искали отечественную копию ушедшего софта, показало свои пределы. Копия редко бывает лучше оригинала, но заказчики хотят не точь-в-точь, они хотят лучше.
Рынок заказной разработки сегодня чувствует себя уверенно. Компании готовы платить за решения, которые вписываются в их процессы, а не требуют подстраивать процессы под софт. Особенно в промышленности. Там каждый завод уникален: своя номенклатура, свои технологические цепочки, свои системы учета.
Требования к безопасности выросли. Утечка данных грозит не только репутационными потерями, но и прямыми убытками, часто остановкой бизнеса. Поэтому безопасность закладывают в архитектуру с первого дня, а не прикручивают потом наспех сверху.
Промышленная роботизация становится экономически выгодной
Роботизация перестала быть уделом только крупных конвейерных производств. Она приходит в средний бизнес, на склады и в логистику.
Экономика простая. Складской робот функционирует 24/7, он не болеет и не просит премию. Ошибки исключены при правильной настройке, он поднимает тяжести, которые человеку не под силу, работает в холоде.
По оценкам экспертов, доля производств, где применяются роботы, будет серьезно расти. Особенно в пищевой промышленности, электронике, фармацевтике. Там, где нужна стерильность или сверхвысокая точность, человеку все сложнее конкурировать с машиной.
Главный тренд — интеграция роботов с ИИ. Они выполняют заученные движения и вдобавок подстраиваются под ситуацию. Робот на складе сам решает, в какую ячейку положить товар, чтобы потом удобнее забирать. Логистическая система перенаправляет грузы при сбоях.
Барьеры есть. Роботизация требует инвестиций, а при высокой ключевой ставке это проблема. Не хватает квалифицированных кадров, которые умеют настраивать и обслуживать такие системы. Но тренд очевиден.
Искусственный интеллект переходит к конкретике
Искусственный интеллект перешел из категории хайпа в рабочий инструмент. Однако реальное внедрение отстает от обещаний. Многие компании экспериментируют, но до промышленного использования доходят лишь некоторые.
Почему? Во-первых, не хватает качественных данных. ИИ учится на данных, и, если они грязные, разрозненные, противоречивые, толку не будет. А навести порядок в данных — это отдельный и очень трудоемкий проект.
Во-вторых, не хватает экспертизы. Понять, где ИИ действительно нужен, а где хватит простой автоматизации, может не каждый. Многие бросаются внедрять нейросети там, где обычный скрипт решил бы проблему за копейки.
В-третьих, вычислительные мощности. Обучение больших моделей требует серьезных ресурсов, а доступных GPU (графических процессоров) в России не так много.
Возникает парадокс. С одной стороны, все говорят про ИИ. С другой — реально используют его немногие. Но те, кто использует, получают серьезное преимущество. Особенно в областях, где ИИ реально эффективен: компьютерное зрение на производстве, прогнозирование спроса в ритейле, скоринг в банках.
Совет один. Не гонитесь за модой. Начните с малого. Найдите одно конкретное место в процессах, где ошибка дорого стоит или где объем данных слишком велик для человека. Попробуйте применить ИИ именно там. Если получится — масштабируйте.
Все тренды работают вместе
Low-code, заказная разработка, роботизация и искусственный интеллект работают в связке, а не по отдельности. Low-code ускоряет создание приложений. ИИ и роботизация автоматизируют рутину. Заказная разработка позволяет точно подогнать решение под бизнес.
На практике это выглядит так. Сначала компания наводит порядок в процессах, часто с помощью low-code. Потом добавляет роботов, чтобы ускорить рутину. Потом смотрит, где можно применить ИИ для прогнозирования и анализа. Каждый следующий шаг опирается на предыдущий.
Технологии перестают быть отдельными проектами. Они становятся средой, в которой живет бизнес. Задача лидеров — выстраивать эту среду, устойчивую, безопасную и готовую к изменениям.
Источник: Алексей Флоринский, генеральный директор компании SimbirSoft
