ИИ-агенты в ERP-системах: каковы глобальные тренды и каким путем идет Россия

Ведущие ERP-вендоры переводят ИИ в режим автономных операций. В России этот сценарий пока не реализуется: западные вендоры ушли, облачные ИИ-релизы недоступны, регуляторы требуют переходить на суверенный контур и локальные LLM. О развитии рынка и стратегиях для бизнеса — в материале IT-World. erid: 2W5zFG4f7aq
ООО ИТ Медиа Реклама

Ведущие разработчики систем планирования ресурсов предприятия (ERP) все активнее переводят искусственный интеллект из режима подсказок в режим самостоятельного исполнения операций. В России этот сценарий пока не реализуется: западные вендоры ушли с рынка, облачные ИИ-релизы недоступны, а регуляторы требуют переходить на суверенный контур и локальные языковые модели. О том, как в этих условиях развивается рынок и какую стратегию лучше выбрать бизнесу, рассказывает IT-World.

Эволюция ERP на глобальном уровне

Еще пару лет назад роль ИИ в ERP (планировании ресурсов предприятия) сводилась к чату, работавшему поверх отчетов. Сейчас мировые вендоры продвигают другую позицию: умная система должна не только фиксировать операции, но и выполнять рутинную работу в транзакционном контуре — с учетом политик, согласований и прав доступа. Разные вендоры называют это по-разному, но вектор эволюции один: от ИИ-помощника к агентному исполнению.

На Западе ИИ-агентов в ERP подключают в первую очередь к финансовому контуру. Один крупный мировой вендор выводит в промышленную эксплуатацию агентов для сводного бухгалтерского учета, расчетов с поставщиками и платежей. Другой делает ставку на интерфейс, распознающий запросы в свободной форме, и граф знаний как слой контекста для ИИ. Третий развивает инфраструктуру связи агентов с ERP по протоколу контекста модели (MCP). Четвертый действует более осторожно, реализуя отраслевые сценарии с акцентом на измеримые результаты, а не на эффектную смену интерфейсов. Все эти подходы объединяет общая черта: человек остается в контуре контроля, а не исключается из процессов.

Зачем ERP-системам искусственный интеллект и как с ним работать

По прогнозам Gartner, к 2028 году облачные ERP-системы со встроенным ИИ позволят компаниям подводить итоги за отчетные периоды примерно на треть быстрее, чем сегодня. Аналитики и вендоры признаю́т: барьерами на пути к этой цели становятся не возможности моделей, а качество данных, доверие к решениям и готовность организаций трансформировать процессы.

Вероятнее всего, к 2027–2028 годам агентное исполнение в облачных ERP-системах станет глобальной нормой для рутинных операций в финансовом контуре и сфере закупок. Такие протоколы, как MCP и агент-к-агенту (A2A), свяжут между собой экосистемы разных поставщиков. У одних вендоров интерфейс может измениться более радикально, чем у других, но развитие их платформ будет двигаться в одном направлении.

Российская специфика

Глобальное изменение роли ИИ в планировании ресурсов предприятия — важный ориентир для российских организаций, но на развитие этого тренда в нашей стране влияют местные ограничения. После 2022 года ведущие зарубежные вендоры ушли с нашего рынка, поэтому их ERP-платформы с ИИ недоступны для внедрения, а локально установленные системы работают без обновления агентских функций. В таких условиях не удастся повторить западную модель «ИИ из облачной подписки».

Российские организации идут по особому пути. Сначала им необходимо внедрить отечественную ERP-платформу и выполнить требования регуляторов: защитить критическую информационную инфраструктуру (КИИ) и развернуть систему на собственном сервере вместо облака. После этого можно перейти к использованию ИИ-агентов, собранных в корпоративном контуре на российских или локально развернутых больших языковых моделях.

Как применение ИИ изменило CRM и ERP?

ИИ в ERP-системах чаще всего достигает российских бизнес-пользователей благодаря работе не вендоров, а интеграторов. Например, они могут реализовать функцию аналитики на естественном языке поверх 1С. При этом доступ ограничен только чтением и действия находятся под жестким контролем. В 2026 году наиболее реалистичный сценарий применения ИИ в ERP на нашем рынке — получение быстрых ответов на управленческие вопросы на основе данных, а не автоматическое проведение документов.

Такая ситуация сложилась не по причине отставания российского рынка, а из-за специфики спроса. Во-первых, импортозамещение зарубежной ERP-системы — проект на 18–36 месяцев. Готового коробочного решения для этого нет: в любом случае платформу приходится строить заново. Во-вторых, ERP включили в контур КИИ, а к 2028 году требования к отечественному ПО и безопасности ИИ только вырастут. Зарубежные облачные языковые модели для работы с корпоративными данными не смогут пройти в этот контур. В-третьих, во многих организациях ERP внедрена частично или требует доработки. ИИ на таком слабом фундаменте может выглядеть эффектно, но влечет за собой риски при промышленной эксплуатации. И наконец, на рынке не хватает кадров: ИИ, который экономит трудовые ресурсы при миграции на новые системы и разработке, окупается быстрее, чем эксперимент с автономными агентами.

Перспективы на российском рынке

Появления в России полноценных аналогов зарубежных ERP-систем с ИИ-агентами в ближайшее время ждать не стоит. Маловероятно, что к началу 2028 года отечественные ERP смогут без доработки автоматически подводить итоги отчетных периодов. Зато вполне реалистично применение российских ERP-систем в связке с отечественными языковыми моделями в корпоративном контуре. Собирать такие решения и реализовывать на их основе рабочие сценарии — задача интегратора.

Источник: it-world.ru