Тендеры и лиды
Информация
Когда компания решает автоматизировать процессы с помощью ИИ, возникает логичный вопрос: делать это с помощью готового продукта или разрабатывать под собственные процессы? Разбираемся, считаем и определяем, как сделать этот выбор.
Еще несколько лет назад практически любой ИИ-проект требовал индивидуальной разработки: рынок был небольшим, а внедрение ИИ было историей только крупнейших компаний. По данным TAdviser, в 2020 году технологии искусственного интеллекта использовали всего 5,4% российских организаций.
С 2022 года, c выходом ChatGPT экономика разработки сменилась, а порог входа резко снизился. Рынок заполнили десятки ИИ-продуктов для типовых задач, которые построены на базе уже существующих больших языковых моделей. Так, по итогам 2025 года рынок генеративного ИИ в России вырос примерно в 5 раз — с 13 до 58 млрд рублей.
Добавим сюда информационный шум: повестку о том, что нужно быстрее внедрять ИИ, обещания сервисов внедрить систему быстро, без боли и за сущие копейки.
И кажется, что если под любую задачу уже есть готовый продукт, то инвестировать в разработку незачем.
Хотя рынок и предлагает продукт практически для любой задачи, средний и крупный бизнес продолжает инвестировать миллионы рублей в индивидуальную разработку.
Почему так?
1. Готовые продукты автоматизируют типовые функции, а бизнесу часто нужно автоматизировать процессы.
Сегодня большинство решений используют одни и те же большие языковые модели, поэтому главным дифференцирующим фактором становится не сам ИИ, а то, как он встраивается в процессы.
Готовый продукт — это «среднее» по рынку, типовой сценарий, одинаковый для любой компании из сегмента. Разработка же с самого начала строится вокруг конкретных регламентов, исключений и внутренней логики именно этого бизнеса — того, что как раз и не является типовым.
2. Одного только продукта недостаточно.
Даже если сама задача достаточно стандартна, ИИ в среднем и крупном бизнесе редко работает изолированно. Он встраивается или интегрируется с CRM, ERP, документооборотом, телефонией или внутренними системами, часть из которвх кастомные или устаревшие.
Чем шире этот периметр, тем меньше шанс, что один поставщик закроет интеграции со всем стеком конкретной компании.
3. Бизнесу инвестирует в контроль, безопасность и независимость.
Когда ИИ работает с внутренними данными компании, на первый план выходят вопросы безопасности и управления. Где хранятся данные, кто имеет к ним доступ, соответствует ли решение внутренним политикам безопасности? Можно ли дорабатывать его по мере развития бизнеса?
Далеко не каждый готовый продукт способен обеспечить необходимый уровень. Не случайно, по данным Strategy Partners, 79% промышленных предприятий запретили использование публичных GenAI-сервисов, сделав ставку на корпоративные платформы.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13691 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
На самом деле нет. У готовых решений есть целый ряд преимуществ: быстрый запуск, относительно невысокая стоимость внедрения, проверенная функциональность, регулярные обновления и техническая поддержка.
Вместо того, чтобы самостоятельно развивать продукт, компания получает уже готовый инструмент, который сопровождает и совершенствует поставщик — и это тоже плюс.
Готовый продукт подходит в сценариях, когда:
нужно быстро получить результат;
процесс одинаков для большинства компаний и не является конкурентным преимуществом;
достаточно стандартной функциональности;
количество интеграций минимально;
важно проверить гипотезу перед более крупными инвестициями.
Например, для ответов на частые вопросы клиентов или поиска по корпоративной базе знаний на рынке есть десятки готовых сервисов на базе LLM. Задача типовая и не требует глубокой кастомизации, а из-за конкуренции среди самих готовых решений разница в качестве минимальна. Если у бизнеса нет специфичных требований к безопасности данных, глубокой интеграции с внутренними системами или задача не растёт вглубь, то разработка с нуля реже даёт ощутимое преимущество.
При выборе готового решения обратите внимание не только на функциональность. Узнайте, какие интеграции уже поддерживаются, что входит в стоимость лицензии, насколько продукт можно кастомизировать без разработки и как организована техническая поддержка. Хороший поставщик честно расскажет и о возможностях, и об ограничениях.
Часть компаний изначально разрабатывают своё решение. Например, когда ИИ должен стать частью ключевого бизнес-процесса, работать по уникальным регламентам, интегрироваться с десятками внутренних систем или соответствовать строгим требованиям по безопасности и хранению данных. В таких случаях это изначально экономически оправдано.
В остальных случаях компании приходят к разработке не сразу. Сначала внедряют готовое решение, а затем, по мере роста требований, понимают, что его возможностей уже недостаточно.
Обычно это можно заметить по нескольким признакам.
Приходится менять внутренние процессы под возможности продукта (должно быть наоборот).
Для работы приходится использовать несколько систем и переносить данные вручную.
Появляются интеграции, которых нет в готовом решении.
Стоимость лицензий, кастомизации и поддержки начинает приближаться к стоимости собственной разработки.
Развитие продукта полностью зависит от дорожной карты поставщика, а нужные функции приходится ждать месяцами.
При выборе разработчика оценивайте, насколько команда погружается в ваши бизнес-процессы, проводит ли предпроектную аналитику, умеет ли проектировать архитектуру решения и сопровождать продукт после запуска. Такой подход используем и мы в Aiston, потому что понимаем, что задачи бизнеса выходят за рамки простого программирования.
Подробнее о выборе между собственной командой и подрядчиком рассказали здесь.
Самое главное — не сравнивать стоимость лицензии готовой ИИ-системы со стоимостью часов разработки. Это две разные экономические модели, и сравнивать их напрямую некорректно.
Покупая готовое ИИ-решение, бизнес платит за уже созданный продукт: готовую функциональность, регулярные обновления, техническую поддержку, развитие платформы и опыт сотен предыдущих внедрений.
При этом стоимость проекта не всегда ограничивается лицензией: если требуются интеграции, дополнительные модули, кастомизация или обучение сотрудников, эти расходы обычно оплачиваются отдельно.
При заказной разработке ИИ-решения компания инвестирует не только в программирование. Значительная часть бюджета приходится на анализ бизнес-процессов, проектирование архитектуры, разработку бизнес-логики, интеграции с внутренними системами, тестирование, внедрение и обучение пользователей.
Другими словами, оплачивается не только создание ИИ, но и его полноценное встраивание в существующую работу компании.
Важный нюанс: разработанное решение — это не разовая покупка, а актив, который остаётся в компании. Он развивается вместе с бизнесом, не зависит от чужой дорожной карты и со временем окупается за счёт того, что растёт вместе с процессами, под которые изначально создавался — а не наоборот.
Есть и затраты, о которых часто забывают при сравнении двух подходов:
в случае готового решения — это платные интеграции, рост стоимости лицензий по мере масштабирования или постоянные доработки;
при разработке — подготовка данных, инфраструктура (серверы, GPU, облачные ресурсы — если это требуется) и дальнейшее сопровождение системы после запуска.
Руководителю всегда проще согласовать короткий проект с небольшой суммой на старте, чем долгую разработку с внушительным бюджетом. И это тоже влияет на выбор, даже если в долгосрочной перспективе экономика может оказаться другой.
Перед принятием решения ответьте на несколько вопросов:
Это зрелый рынок или новая задача?
Что автоматизируется — функция или процесс?
Насколько уникальны процессы компании?
Что входит в стоимость проекта?
Кто будет развивать систему через пять лет?
Что произойдет, если компания вырастет в два раза?
Какой вариант даст меньшую стоимость владения на горизонте нескольких лет?
Если после этих вопросов однозначного ответа не появилось — это нормально: решение редко бывает очевидным сразу. Мы в Aiston поможем разобраться в этом на предпроектном этапе и честно скажем, оправдана ли разработка в вашем случае, или пока хватит готового решения.
