Эксперты проекта STAQ, предназначенного для цифровизации бизнес-процессов в российских компаниях, проанализировали ключевые тренды в области развития платформенных решений по итогам 1 полугодия 2026 года в России. Для анализа были использованы данные технологических проектов, реализованных командой STAQ в первой половине этого года, а также отчеты аналитиков компании.

Одним из главных трендов в области развития платформенных решений стал переход от автоматизации отдельных операций к созданию сквозных процессов. Ранее предприятия могли независимо внедрять системы для управления производством, технического обслуживания и ремонта, сервисных заявок, выездных работ и аналитики. В результате компании получали цифровые инструменты, которые решали локальные задачи, но продолжали работать с разными наборами данных и регламентами. Главным ограничением такой модели становится не отсутствие цифровых инструментов, а разрыв между ними: данные дублируются, передача задач между подразделениями занимает время, а руководители не видят процесс целиком. В связи с этим, спрос смещается от внедрения отдельных систем и инструментов к управлению сквозным процессом. Это позволяет видеть процессы от возникновения события и постановки задачи до контроля исполнения и оценки результата.

Второй заметной тенденцией стало развитие low-code и no-code инструментов.

Также важным трендом стало более прикладное использование искусственного интеллекта. Компании стали реже рассматривать ИИ как самостоятельную экспериментальную технологию и чаще встраивать его в уже существующие процессы. По данным STAQ, в 1 полугодии 2026 года инструменты ИИ в составе цифровых экосистем наиболее активно внедрялись в финансовой отрасли, ритейле, промышленности и логистике. По сравнению с 1 полугодием 2025 года объем таких внедрений в финансовой сфере вырос на 28%, в ритейле — на 22%, в промышленности — на 19%, в логистике — на 14%. При этом для промышленных и инфраструктурных предприятий сохраняется принцип контролируемого применения ИИ. В таких сценариях ИИ анализирует данные, выявляет отклонения, формирует рекомендации и автоматизирует типовые действия, однако критически важные решения принимаются специалистом либо выполняются только в рамках заранее утвержденных бизнес-процессов и регламентов.

Еще один тренд — переход от наблюдения за производством к автоматическому реагированию на события. Эту задачу решают системы класса MES — решения для оперативного планирования, мониторинга и управления производственными процессами. Они объединяют в едином цифровом контуре данные от оборудования, информационных систем и сотрудников, включая сведения из SCADA-систем, IoT-датчиков и приборов учета, и связывают их с процессами технического обслуживания, контроля качества и управления инцидентами. При отклонении показателей система может автоматически зарегистрировать событие, определить его критичность, назначить ответственных и проконтролировать устранение проблемы.

«Рынок выходит из этапа точечной цифровизации. Компаниям уже недостаточно автоматизировать отдельный участок, им важно видеть процесс целиком, оперативно менять его и оценивать результат в экономических показателях. В связи с этим конкурентоспособность платформ все больше определяется не количеством функций, а способностью объединять данные, людей и оборудование в едином управленческом контуре. Технологический суверенитет в этих условиях означает не только замену зарубежных продуктов, но и способность самостоятельно развивать цифровую среду вместе с бизнесом и производством», — отметил Евгений Гусев, генеральный директор STAQ.

По оценке STAQ, во второй половине 2026 года развитие платформ продолжится в сторону более тесной связи ИИ, производственных данных и инструментов управления процессами. Главным критерием эффективности останется не количество внедренных технологий, а их влияние на сроки выполнения операций, себестоимость, загрузку ресурсов, устойчивость производства и качество управленческих решений.

Источник: