назад
MD Audit провел исследование развития ERP-систем и определил, как ИИ трансформирует управление бизнесом в 2026–2028 годах
31 июля 2026
MD Audit (SL Soft fabricaONE.AI) провел комплексное исследование трансформации корпоративных систем управления под влиянием искусственного интеллекта. Эксперты проанализировали основные архитектурные модели, технологические решения, экономику внедрения и практические сценарии применения ИИ-агентов в ERP-контуре.
Главный вывод исследования: рынок приближается не к одномоментному отказу от ERP, а к значительно более масштабному изменению – переходу от монолитных систем к новой корпоративной архитектуре, в которой ERP сохраняет роль надежного транзакционного ядра, а ИИ-агенты становятся универсальным интерфейсом и исполнительным слоем для работы с бизнес-процессами.
В такой модели сотруднику не требуется вручную перемещаться между многочисленными разделами системы, сверять записи, искать документы, переносить данные и контролировать каждое исключение. Значительную часть этих операций способны выполнять специализированные ИИ-агенты: находить необходимую информацию, сопоставлять данные из разных источников, готовить рекомендации, выявлять аномалии, координировать действия между системами и формировать проекты управленческих решений. При этом юридически значимый учет, контролируемые проводки, разделение полномочий, аудиторский след и воспроизводимость операций должны оставаться внутри защищенного транзакционного ядра.
В рамках исследования группа экспертов проанализировала четыре основных сценария развития корпоративных систем:
Эксперты MD Audit выделили три уровня применения ИИ-агентов:
Исследование также показывает, что вынужденная миграция с зарубежных ERP-систем открывает для российского бизнеса уникальное окно возможностей. Компании могут либо воспроизвести прежнюю монолитную архитектуру на новой платформе, перенеся в нее накопленные за десятилетия кастомизации, либо использовать миграцию как основу для глубокой модернизации: создать лаконичное ядро, открытый интеграционный слой, корпоративную модель данных и управляемый контур ИИ-агентов.
Авторы исследования отмечают, что ИИ уже способен заметно ускорять отдельные этапы модернизации корпоративных систем: анализ требований, подготовку интеграций, обработку документов, тестирование, сверку данных и разработку внешнего функционального слоя. Однако экономика таких проектов должна оцениваться не по качеству демонстрации или используемой языковой модели, а по конкретным бизнес-показателям: сокращению ручных операций, сроков закрытия отчетного периода, количества ошибок, продолжительности внедрения и совокупной стоимости владения.
«Мы наблюдаем фундаментальный переход: ERP перестает быть единственным пространством, внутри которого сотрудник должен выполнять всю работу. Она становится надежным ядром, а взаимодействие с процессами, данными и корпоративными правилами постепенно переходит к ИИ-агентам. Победителями этого этапа станут не компании, которые внедрят наибольшее количество агентов, а те, кто создаст управляемую архитектуру, обеспечит качество данных и сможет связать каждый сценарий применения ИИ с измеримым бизнес-результатом», – отмечает Андрей Подгорнов, автор исследования и генеральный директор MD Audit (SL Soft fabricaONE.AI).
Полная версия исследования охватывает рыночные тенденции, варианты архитектуры, локальные языковые модели и аппаратную инфраструктуру, экономику корпоративной разработки, сценарии миграции, требования к безопасности, практические кейсы и дорожную карту трансформации на 2026–2028 годы.
Группа специализируется на предоставлении комплексных решений, отвечающих задачам цифровизации и автоматизации технологических и бизнес-процессов заказчиков, по нескольким фокусным сегментам:
fabricaONE.AI обладает устойчивой клиентской базой, насчитывающей более 1 400 клиентов из различных секторов российской экономики, среди которых крупнейшие российские частные и государственные компании со значительными ИТ-бюджетами.
Главный вывод исследования: рынок приближается не к одномоментному отказу от ERP, а к значительно более масштабному изменению – переходу от монолитных систем к новой корпоративной архитектуре, в которой ERP сохраняет роль надежного транзакционного ядра, а ИИ-агенты становятся универсальным интерфейсом и исполнительным слоем для работы с бизнес-процессами.
В такой модели сотруднику не требуется вручную перемещаться между многочисленными разделами системы, сверять записи, искать документы, переносить данные и контролировать каждое исключение. Значительную часть этих операций способны выполнять специализированные ИИ-агенты: находить необходимую информацию, сопоставлять данные из разных источников, готовить рекомендации, выявлять аномалии, координировать действия между системами и формировать проекты управленческих решений. При этом юридически значимый учет, контролируемые проводки, разделение полномочий, аудиторский след и воспроизводимость операций должны оставаться внутри защищенного транзакционного ядра.
В рамках исследования группа экспертов проанализировала четыре основных сценария развития корпоративных систем:
- Первый предполагает модернизацию крупных ERP-платформ и внедрение встроенных ИИ-инструментов.
- Второй строится вокруг компонуемой архитектуры: минимального транзакционного ядра, отдельных доменных сервисов, API, событийной интеграции и ИИ-оркестрации
- Третий предусматривает создание семантического слоя или графа знаний, который формирует единый контекст для людей и цифровых агентов.
- Четвертый связан с применением ИИ-ориентированных решений для замещения отдельных ERP-модулей – прежде всего в финансовых и других хорошо структурированных процессах.
Эксперты MD Audit выделили три уровня применения ИИ-агентов:
- На первом уровне агент помогает сотруднику искать и анализировать информацию, но не изменяет данные.
- На втором готовит рекомендацию или проект действия, который должен подтвердить человек.
- На третьем самостоятельно выполняет разрешенные операции с минимальным риском при наличии разграничения прав, журналирования и механизмов контроля.
Исследование также показывает, что вынужденная миграция с зарубежных ERP-систем открывает для российского бизнеса уникальное окно возможностей. Компании могут либо воспроизвести прежнюю монолитную архитектуру на новой платформе, перенеся в нее накопленные за десятилетия кастомизации, либо использовать миграцию как основу для глубокой модернизации: создать лаконичное ядро, открытый интеграционный слой, корпоративную модель данных и управляемый контур ИИ-агентов.
Авторы исследования отмечают, что ИИ уже способен заметно ускорять отдельные этапы модернизации корпоративных систем: анализ требований, подготовку интеграций, обработку документов, тестирование, сверку данных и разработку внешнего функционального слоя. Однако экономика таких проектов должна оцениваться не по качеству демонстрации или используемой языковой модели, а по конкретным бизнес-показателям: сокращению ручных операций, сроков закрытия отчетного периода, количества ошибок, продолжительности внедрения и совокупной стоимости владения.
«Мы наблюдаем фундаментальный переход: ERP перестает быть единственным пространством, внутри которого сотрудник должен выполнять всю работу. Она становится надежным ядром, а взаимодействие с процессами, данными и корпоративными правилами постепенно переходит к ИИ-агентам. Победителями этого этапа станут не компании, которые внедрят наибольшее количество агентов, а те, кто создаст управляемую архитектуру, обеспечит качество данных и сможет связать каждый сценарий применения ИИ с измеримым бизнес-результатом», – отмечает Андрей Подгорнов, автор исследования и генеральный директор MD Audit (SL Soft fabricaONE.AI).
Полная версия исследования охватывает рыночные тенденции, варианты архитектуры, локальные языковые модели и аппаратную инфраструктуру, экономику корпоративной разработки, сценарии миграции, требования к безопасности, практические кейсы и дорожную карту трансформации на 2026–2028 годы.
О fabricaONE.AI
Группа компаний fabricaONE.AI – российский провайдер цифровой трансформации и разработчик решений на основе искусственного интеллекта, объединяющий более 20 лет экспертизы в ИТ. Группа объединяет компетенции профильных компаний: Bell Integrator, SL Soft, SL Prom Soft, «Девелоника», Академия АйТи, Группа «Борлас» (более 30 лет опыта в повышении эффективности бизнеса) и других. Синергия между компаниями позволяет предлагать комплексные решения для бизнеса в различных отраслях по модели «единого окна».
Ключевые направления работы fabricaONE.AI в рамках цифровой трансформации для заказчиков: заказная разработка программного обеспечения и создание решений в области тиражного и индустриального ПО с использованием AI-технологий.
- По оценкам Б1, в 2025 г. объем целевых рынков fabricaONE.AI составил 553 млрд руб. (тиражное ПО) и 164 млрд руб. (заказная разработка ПО).
- Целевые рынки fabricaONE.AI обладают значительным потенциалом роста за счет активной цифровизации бизнеса и государства, растущего спроса на технологии анализа больших данных и применения ИИ, а также интеллектуальной автоматизации и роботизации. На перспективы рынка также позитивно влияет продолжение импортозамещения иностранного ПО с целью обеспечения технологического суверенитета России.
Группа специализируется на предоставлении комплексных решений, отвечающих задачам цифровизации и автоматизации технологических и бизнес-процессов заказчиков, по нескольким фокусным сегментам:
- Полный цикл услуг по заказной разработке ПО: от стратегического консалтинга до внедрения, развития и поддержки, с активным применением собственных AI-инструментов, повышающих скорость и качество разработки.
- Тиражное, промышленное и ритейл-ПО – портфель готовых решений с применением AI для автоматизации производственных и бизнес-процессов клиентов из различных отраслей.
- Корпоративное обучение в сфере ИТ – развитие цифровых навыков сотрудников ИТ-команд заказчиков, подготовка и переподготовка кадров для работы с современными технологиями.
fabricaONE.AI обладает устойчивой клиентской базой, насчитывающей более 1 400 клиентов из различных секторов российской экономики, среди которых крупнейшие российские частные и государственные компании со значительными ИТ-бюджетами.
|
Контакты для СМИ: |
