Новости

60% респондентов отмечают средний (базовый) уровень цифровизации: у них автоматизированы ключевые процессы, внедрены ERP и MES-системы, а ИТ-службы работают управляемо. При этом доли высокого и низкого уровней цифровизации почти равны и составляют около 20%. Причины низкого уровня связывают прежде всего с нехваткой финансирования и кадрового потенциала. Сегмент со сравнительно высоким уровнем цифровизации – тяжелое машиностроение. В нем 63% компаний уже интегрировали данные, а аналитика и предиктивные сценарии стали у них частью повседневной практики.

ИТ-приоритеты

В приоритетах повышения эффективности лидируют ERP (20%) и информационная безопасность (17%), за ними следуют импортозамещение ПО и платформ (14%) и автоматизация цехового уровня (11%). Примечательно, что качество отечественных продуктов по части ERP и ИБ вызывает наибольшее доверие опрошенных предприятий сравнительно с другими классами ИТ-решений.

Среди главных барьеров на пути цифровой трансформации респонденты выделяют высокую стоимость внедрения и владения решениями, сокращение или перераспределение бюджетов, острую нехватку квалифицированных кадров и недостаточное качество российских продуктов.

Трансформация ИТ-бюджета

ИТ-бюджеты в целом консервативны: у более чем 30% компаний они остались на уровне 2025 года, у 25% сократились менее чем на 30%, и лишь у 8% произошел рост.

Наиболее защищенные статьи бюджета – информационная безопасность, поддержка критичных систем, миграция с зарубежного ПО, инфраструктура, ERP/MES и проекты, обязательные для регуляторного соответствия. Наиболее уязвимые статьи – обучение, консалтинг, пилоты без понятного экономического эффекта, эксперименты с ИИ и обновление пользовательского оборудования. Компании стремятся сохранять операционную устойчивость, а не расширять портфель инновационных инициатив любой ценой.

Уровень импортозамещения остается неоднородным. Примерно равные доли респондентов используют в основном зарубежные решения с точечным применением российских (29%), и имеют смешанный портфель (27%). Лишь 23% компаний перешли преимущественно на отечественное ПО.

Применение ИИ

Искусственный интеллект пока не стал стратегическим приоритетом: 56% компаний вообще не упоминают ИИ в стратегии, у 27% есть отдельные пилоты, не связанные с общей стратегией, и только 2% сделали ИИ частью бизнес-стратегии. В практическом использовании половина опрошенных не применяет ИИ вовсе, 23% имеют проекты в стадии разработки или планов, а 19% – используют инструменты ИИ точечно, в основном для автоматизации рутинных процессов, особенно документооборота. Главный барьер – нехватка качественных данных и зрелого операционного контура. Если предприятие не решило вопросы ERP/MES/PLM и промышленной аналитики, ИИ остается демонстрацией технологии, а не инструментом управления.

Как отмечают аналитики, прогнозы на 2026 год скорее сдержанные: 39% предприятий ожидают стагнации показателей, 25% – роста, а 14% – падения. Дальнейшая цифровизация будет зависеть от внешних стимулов – сроков импортозамещения, государственной поддержки или появления доступных и качественных отечественных решений. При этом компании осознают, что внедрение ИТ остается важным условием будущей конкурентоспособности и устойчивости. В 2026 году наиболее устойчивыми направлениями будут ИБ, импортозамещение инфраструктуры и бизнес-приложений, ERP/MES, промышленная аналитика, управление инженерными данными, мониторинг оборудования и проекты, связанные с прозрачностью производственных затрат. ИИ будет расти, но преимущественно через прикладные кейсы с понятной окупаемостью.

Несмотря на внедрение современных систем планирования, значительная часть организаций продолжает опираться на Excel и ручной труд исполнителей. В результате цифровые решения становятся лишь дополнительным инструментом, а не основой для управления. Их потенциал остается нереализованным, поскольку ключевые процессы по-прежнему зависят от ручной обработки данных, согласований и работы в нескольких системах одновременно. Поэтому скорость подготовки информации и принятия управленческих решений определяется не возможностями ИТ-платформ, а тем, насколько быстро компании способны собрать, проверить и согласовать данные.

Когда данные собираются из разных источников, фактические показатели загружаются вручную, а операционные планы не связаны с финансовыми моделями, компаниям требуется больше времени на подготовку прогнозов и оценку последствий изменений. В условиях экономической нестабильности такая задержка может стать критичной: пока формируются новые сценарии, внешняя ситуация уже успевает измениться.

Единую среду планирования использует только треть компаний. 37% респондентов сообщили, что используют единую автоматизированную систему планирования, еще 39% работают по гибридной модели, сочетая EPM-платформы и Excel, а 24% продолжают полностью полагаться на электронные таблицы. Такая фрагментация усложняет интеграцию данных, повышает риск расхождения версий бюджета и замедляет процесс принятия управленческих решений.

Регулярное прогнозирование стало стандартной практикой для большинства компаний, однако уровень его зрелости существенно различается. 70% организаций формируют прогнозы на уровне центров финансовой ответственности (ЦФО), 24% ограничиваются укрупненными моделями (без детализации до ЦФО), а 6% вовсе не строят прогнозы. В условиях высокой неопределенности отсутствие регулярного прогнозирования делает бизнес уязвимым для кризисных сценариев и снижает скорость принятия управленческих решений.

Драйверное планирование внедрено лишь у каждой четвертой компании. Хотя 70% участников строят прогнозы на уровне ЦФО, только 25% используют драйверные модели, связывающие операционные показатели с финансовыми результатами. В 42% компаний подразделения продолжают формировать бюджеты независимо друг от друга. Отсутствие единой логики планирования приводит к рассинхронизации планов продаж, производства, закупок и финансов, из-за чего даже достижение целей отдельными подразделениями не гарантирует выполнения KPI компании в целом.

Автоматизация сбора фактических данных остается одной из ключевых точек роста. Полностью автоматизировали загрузку фактических данных лишь 30% компаний. У 42% учетные системы интегрированы частично, а 28% респондентов продолжают переносить данные в системы планирования вручную. Это увеличивает вероятность ошибок, снижает качество данных и удлиняет цикл подготовки отчетности.

Скорость подготовки управленческой отчетности существенно различается. Только 35% компаний формируют управленческую отчетность в течение 1-5 дней после окончания отчетного периода. Еще 31% тратят на этот процесс от 5 до 15 дней, а 34% приступают к анализу только после полного закрытия бухгалтерского учета. В условиях быстро меняющейся рыночной ситуации такая продолжительность формирования отчетности ограничивает возможности оперативного управления.

Роль бизнес-подразделений в процессах планирования постепенно усиливается. Коммерческие и производственные подразделения все активнее участвуют в процессе планирования: в 43% компаний они самостоятельно работают в системе планирования, еще в 39% участвуют в согласовании бюджетов. Это свидетельствует о том, что финансовое планирование постепенно перестает быть исключительно функцией финансового блока и становится совместным процессом, объединяющим финансы, производство и коммерческие подразделения.

Факторный анализ используется не в полной мере. Лишь 29% участников исследования считают существующие инструменты анализа отклонений (факторный анализ продаж, себестоимости и расходов) эффективными. Почти половина респондентов (49%) отмечает необходимость совершенствования методологии и ИТ-инструментов для анализа, а 22% компаний вовсе не используют факторный анализ при оценке исполнения планов. Это во многом объясняется тем, что без драйверных моделей реализовать полноценный факторный анализ крайне сложно: когда между операционными показателями и финансовыми результатами нет прямой связи, определить причины отклонений становится значительно труднее.

Российское общество «Знание» с 2021 года развивает собственную цифровую платформу, на которой размещаются научно-популярные лекции, интервью, документальные фильмы, просветительские марафоны и другой образовательный контент. Причиной перехода на российскую виртуализацию стала государственная политика импортозамещения, а также сложности, связанные с уходом западных вендоров. В работе иностранного решения возникали проблемы, но у ИТ-специалистов не было возможности обратиться в техническую поддержку.

Для общества «Знание» было важно, чтобы разработка значимых компонентов решения велась на основе отечественных технологий: zVirt, начиная с версии 4.3, базируется на российском ядре Linux 6.1, которое поддерживает центр исследований безопасности ИСП РАН. Другими критериями выбора виртуализации были легкость обслуживания и эксплуатации, запуск без сбоев и отказов, масштабируемость, возможность работы на существующем оборудовании, а также наличие основной необходимой организации функциональности: миграции виртуальных машин между хостами, поддержки разных типов хранилищ. Система zVirt по результатам тестирования ответила всем перечисленным требованиям, показала наиболее высокую стабильность работы под нагрузкой, а также предоставила возможность удобной миграции с Microsoft Hyper-V в составе решения без дополнительных затрат.

Миграция на российское решение заняла полгода. Общество «Знание» смогло реализовать ее силами двух системных администраторов и технической поддержки специалистов Orion soft.

На данный момент на zVirt работает 100% инфраструктуры: тестовые среды, продуктивный контур, виртуальные рабочие места. Решение используется в связке с российской системой резервного копирования «Кибер Бэкап».

Аналитики J'son & Partners оценили ведущие российские решения в области объединенных коммуникаций по трем ключевым направлениям: наличия и содержание всей доступной ИИ-функциональности, наличие и содержание ИИ-функций, используемых в повседневных сценариях, а также качество реализации ИИ-функциональности. Этот подход позволил сформировать рейтинг, отражающий как зрелость технологий, так и их применимость в бизнес-среде.

В повседневных сценариях разрыв в показателях между игроками рынка заметно сокращается. Это говорит о том, что ряд ИИ-возможностей становится стандартом для большинства платформ. Высокие результаты по этому критерию показывают МТС Линк, IVA360, Яндекс 360, DION и Pruffme. Согласно методологии исследования, ИИ-функции для сценариев повседневного использования включают транкрибацию, саммаризацию, доступность расшифровки в мобильном контуре, шумоподавление, а также размытие и замену фона.

Отдельно в J’son & Partners отмечают новый тренд в области ИИ-саммаризации. Многие решения рассматривают транскрибацию как конечный результат обработки встречи и автоматизируют подготовку одного итогового документа. Однако следующим шагом становится возможность адаптировать формат итогов под вид мероприятия: планерка, мозговой штурм, собеседование и прочие. Такая возможность уже доступна в МТС Линк и частично реализована в серверном решении TrueConf Room, где изменение формата итогов доступно посредством написания промпта. Функциональность потенциально сможет помочь снизить административные трудозатраты и ускорить принятие решений по итогам онлайн-встреч.

Один ИТ-актив может одновременно учитываться в нескольких системах. В ERP отражены его стоимость и материально ответственное лицо, в складской системе – остаток, в техническом контуре – место эксплуатации, в EAM или ТОиР – ремонт или замена, в CRM – связь с клиентом и договором. Каждая система содержит корректные данные для своего процесса, но их расхождения не всегда выявляются и устраняются вовремя.

Наиболее выраженный запрос на ITAM исследователи зафиксировали у операторов связи и предприятий с территориально распределенной инфраструктурой. В таких организациях оборудование перемещается между площадками, складами, подразделениями, подрядчиками и клиентами, а его статус меняется сразу в нескольких учетных контурах. Чем длиннее этот маршрут, тем сложнее компании определить, где ИТ-актив находится фактически, доступен ли он для повторного использования и какие данные о нем считать актуальными.

Один из наиболее сильных сигналов исследования связан с проверкой резерва перед закупкой. Само наличие оборудования на складе еще не означает, что им можно закрыть текущую потребность. Необходимо учитывать техническую совместимость, состояние, действующие резервы, владельца, возможность перемещения и срок подготовки к эксплуатации. Пока эти сведения собираются из разных источников, новая закупка часто оказывается более простым и надежным решением, чем перераспределение уже имеющихся ИТ-активов.

Инвентаризация даже в зрелых организациях по-прежнему требует выгрузок из учетных систем, сверки с рабочими файлами подразделений, физического обхода площадок, а также ручных запросов в региональные подразделения и ожидания подтверждения фактического местонахождения и статуса ИТ-активов. Отдельной проблемной зоной участники исследования назвали лицензии и подписки. Количество приобретенных лицензий и подписок, условия договоров и сведения об их реальном использовании обычно отражаются в разных источниках. Эти данные сводятся перед продлением, когда возможности перераспределить лицензии или скорректировать объем закупки уже ограничены.

Для операторов связи исследование выявило дополнительный класс задач, связанных с клиентским оборудованием, ЗИП, техникой на объектах связи и выдачей подрядчикам. Возвращенное оборудование может физически находиться на складе, но его договорной, финансовый и технический статусы обновляются в разное время. До завершения такой сверки ИТ-актив нельзя уверенно вернуть в резерв и использовать повторно.

Именно такой разрыв между фактическим состоянием ИТ-актива и данными о нем в разных системах лежит в основе одного из ключевых выводов исследования: ITAM не должен заменять корпоративные ERP-системы, ITSM, EAM, ТОиР, складские и договорные системы. Его задача – связать данные из этих контуров, определить достоверный источник для каждого атрибута, зафиксировать расхождения и довести их до конкретного действия с ИТ-активом.

Альфа-Банк – крупнейший частный банк страны, при таком масштабе бизнеса требования к качеству расчета кредитных рисков и достаточности капитала особенно строги. Внедрение отечественного RWA-калькулятора с ПВР-подходом было необходимо для обеспечения высокого уровня надежности, снижения технологической зависимости и, в числе прочего, для соответствия требованиям Положения Банка России № 787-П.

По итогам внедрения RWA-калькулятора от Т1 Альфа-Банк значительно улучшил точность и скорость расчетов рисков. Расчет риск-взвешенных активов теперь занимает менее часа вместо шести часов. Это позволяет в течение рабочего дня при необходимости несколько раз пересчитать модель, например, если требуется уточнение параметров или выявлены ошибки во входных данных. В архитектуре решения около 90% расчета RWA реализовано по принципу no-code: при необходимости его может настраивать аналитик без переписывания программного кода.

Также на базе платформы риск-менеджмента Т1 разработал и внедрил для Альфа-Банка систему расчета дефолтов физических лиц, то есть случаев невыполнения заемщиками обязательств по кредитным договорам. Решение поддерживает три методологии определения дефолта, которые применяются в банке. Возможность параллельной работы с несколькими методиками позволяет корректно учитывать разные группы заемщиков и требования надзора. В отличие от типовых решений, где расчет строится по одной методологии и внедрение новой требует доработки системы, реализованный в Альфа-Банк подход дает гибкость в управлении методологиями без изменения архитектуры.

Система позволяет пересчитывать события дефолта клиентов на горизонте до 11 лет. Эти данные используются банком для построения и калибровки моделей оценки кредитного риска как для целей МСФО, так и для расчета достаточности капитала. Работа с такой глубиной исторических данных делает модели более надежными и точными: чем больший период учитывается, тем объективнее получается итоговая оценка кредитного риска. На практике это означает обработку многолетней статистики по миллионам кредитных событий с возможностью их полного пересчета в разумные сроки. Это одно из немногих решений на российском рынке, позволяющее пересчитывать события дефолта на сопоставимую глубину.

Благодаря внедрению системы в банке с распределенной сетью филиалов и штатом свыше 2,7 тыс. человек приказы поступают в удаленные подразделения моментально, а не неделями, подписание больше не затягивается, а кадровый отдел не тратит время на механическую работу по подшивке документов. Одновременно компания резко сократила транспортные расходы и свела к минимуму риски утраты конфиденциальных данных. В итоге банк экономит порядка 13 млн руб. в год при ускорении кадрового документооборот на 85%. На подписание документа уходит не больше 5 минут.

«Из коробки» система Directum HR Pro закрыла 95% потребностей банка, легко интегрировалась с 1С:ЗУП и адаптировалась под особенности процессов без программирования. В ходе эксплуатации ПО компания расширила его интеграцию с учетной системой, настроила автоматическую подстановку актуальных подписантов в печатные формы. В цифру перенесли и валидацию приказов, сохранив логику процесса: документы проверяются до отправки сотруднику — так снижается вероятность переоформления.

Время подписания документа сократилось до 5 минут. Сейчас Directum HR Pro в компании пользуются 2,6 тыс. сотрудников — 99% штата. За два года в КЭДО зарегистрировано 100 тыс. документов. Данные хранятся в защищенном контуре с фиксацией каждого действия. В планах — переход на Directum HR Pro 2.7, запуск мобильного приложения и внедрение возможностей по управлению отпусками.

Внедрение системы стало ответом на вызовы растущего бизнеса: увеличение объемов отгрузок повлекло рост числа машин на территории и возросшую нагрузку на управление транспортными потоками. До запуска ant TSM управление въездом на склад было полностью ручным. Водитель должен был позвонить за сутки координатору, чтобы записаться на погрузку. В день приезда он оформлял пропуск на КПП, затем шел на пост охраны склада, сообщал телефон и цель визита — и ждал приглашения за пределами территории. Вся коммуникация строилась на звонках: у водителя были отдельные контакты кладовщика, охраны и координатора по логистике.

Это создавало операционные проблемы: прогнозируемый график отсутствовал — машины приезжали хаотично; возникали пиковые нагрузки, когда ресурсы сложно распределить равномерно; менеджеры тратили много времени на согласования по телефону и почте; не было объективных данных для оценки работы перевозчиков; трудности в контроле пропускной способности склада.

В системе реализованы такие ключевые возможности, как интеллектуальное распределение слотов на основе калькулятора пропускной способности склада, гибкое бронирование удобного времени, сквозная координация транспорта от въезда до выезда, автоматическое информирование водителей о вызове на ворота, единая цифровая среда вместо телефонов и бумажных журналов.

Основным вызовом стало привыкание контрагентов к новому порядку. Клиенты и перевозчики, привыкшие приезжать без записи, не сразу приняли необходимость бронирования. Компания «Неохим» провела разъяснительную работу, объясняя выгоды: гарантированное время отгрузки и сокращение простоев. Параллельно дали возможность привыкнуть к системе в рамках пилотного проекта с ограниченным кругом партнеров. Для незапланированных визитов действуют прозрачные правила: обслуживание без записи возможно при наличии свободных окон.

Запуск решения в промышленную эксплуатацию уже принес измеримые результаты. Доля подключенных клиентов достигла 60% и продолжает расти, водители получают вызов на ворота через SMS и мессенджеры, больше не ждут на улице. Нагрузка на доки и персонал распределяется равномерно, пиковые нагрузки ушли в прошлое, всем участникам доступна актуальная информация о статусе бронирования, появилась объективная статистика по каждому контрагенту: своевременность прибытия, время обработки, нарушения.

В планах компании — добавление и настройка доков нового склада, а также интеграция с 1С:ERP, что позволит создать единый цифровой контур управления логистическими процессами и повысить эффективность взаимодействия всех участников цепочки поставок.

Технология VDI (Virtual Desktop Infrastructure) становится одним из наиболее заметных направлений российского рынка инфраструктурного ПО, который в 2025 году вырос на 16%, опережая темпы роста совокупного российского ИТ-рынка. На этом фоне VDI показывает еще более высокую динамику и выходит за рамки удаленного доступа и становится частью критичной корпоративной инфраструктуры. Из отчета «Анализ российского рынка инфраструктурного ПО» следует, что дальнейший рост рынка будет определяться не только импортозамещением, но и способностью вендоров поддерживать масштабные внедрения, сложные сценарии эксплуатации и миграцию с иностранных платформ.

Конкурентная структура рынка остается подвижной

По данным Strategy Partners, по итогам 2025 года крупнейшими отечественными игроками российского рынка VDI являются Termidesk — 30%, «Базис» — 29%, «Орион» — 8%. При этом на российские решения пришлось 62% рынка.

Такая структура показывает высокую степень конкуренции и отсутствие окончательно закрепившегося лидера. Termidesk VDI, по оценке Strategy Partners, сохраняет первое место среди российских VDI-продуктов с 2022 года. В компании связывают эту позицию с мультиплатформенным подходом: Termidesk VDI разрабатывается как решение, которое может интегрироваться в неоднородную инфраструктуру заказчика, включая российское и зарубежное ПО, различные операционные системы, средства информационной безопасности и системные компоненты.

Львиная доля установленной базы все еще приходится на иностранные VDI-решения

Несмотря на рост российских VDI-продуктов, в накопленном объеме рынка иностранные решения по-прежнему занимают более 80%. Это означает, что основной потенциал рынка связан не только с новыми внедрениями, но и с масштабной миграцией уже существующих инфраструктур.

В компании подчеркивают, что такая миграция не сводится к простой замене лицензий. В крупных организациях платформа VDI глубоко встроена в рабочие процессы, безопасность, систему управления пользователями, периферию, сетевую инфраструктуру и эксплуатационные практики. Поэтому переход на российскую платформу требует инженерной экспертизы, разработки методологии и проверки совместимости компонентов.

VDI становится частью критичной корпоративной инфраструктуры

Спрос на VDI становится шире классического сценария «офисного компьютера в облаке». Крупные заказчики используют виртуальные рабочие места для централизованного доступа к приложениям, работы в защищенных контурах, поддержки распределенных команд, управления подрядчиками, а также для тяжелых специализированных сценариев, включая графику, проектирование и инженерные задачи.

Для таких внедрений критичны не только сама VDI-платформа, но и весь технологический стек вокруг нее: гипервизор, балансировка, средства доступа, интеграция с каталогами пользователей, механизмы информационной безопасности, мониторинг и поддержка конечных устройств. Именно этим объясняется рост интереса к комплексным решениям.

К 2030 году рынок VDI может вырасти более чем вдвое

Согласно сценариям Strategy Partners, российский рынок VDI сохранит устойчивый рост. До 2030 года его объем может увеличиться с 4,8 млрд руб. в 2025 году до 6,4 млрд руб. в 2027 году и 10,7 млрд руб. к 2030 году.

При этом конкуренция будет усиливаться. По данным Strategy Partners, в 2026–2027 годах возможности роста российских VDI-вендоров будут во многом зависеть от борьбы за крупнейших операторов ИТ-инфраструктуры, готовых к массовому переходу на российские решения.

Отечественного происхождения уже недостаточно

По мере усложнения проектов растет значение партнерской и инженерной экспертизы. Крупные VDI-внедрения требуют специалистов, способных проектировать инфраструктуру с учетом гипервизоров, сетевой архитектуры, балансировки, безопасности, пользовательских профилей, периферии и отказоустойчивости.

Российский рынок VDI вступил в стадию, где одного факта отечественного происхождения продукта уже недостаточно. Заказчики переходят к выбору долгосрочных инфраструктурных платформ, которые должны обеспечивать безопасность, управляемость, совместимость, отказоустойчивость и поддержку масштабных внедрений.

ФКУ «Налог-Сервис» ФНС России ввела в промышленную эксплуатацию систему учета для автоматизации задач технического учета ИТ-активов – вычислительной, телекоммуникационной и инженерной инфраструктуры на программной платформе «СДИ Базис». Внедрение решения, которое позволяет глубоко детализировать сведения об ИТ-оборудовании, инженерной инфраструктуре, кабельных соединениях, настроенных конфигурациях, а также обладает открытыми интерфейсами интеграции со смежными системами и готовой библиотекой цифровых моделей оборудования было разбито на три этапа.

На первом этапе была осуществлена поставка собственно «СДИ Базис» и определено, какими данными и конкретными полями его необходимо наполнять. На втором этапе в систему была внесена информация о физической (телекоммуникационное, серверное, инженерное оборудование) и логической (IP-адресация устройств, конфигурации виртуальных машин, сервисы) инфраструктуре каждого ЦОДа ФНС России. Все это позволило связать аппаратную часть с виртуальными единицами, в результате чего было определено более 63 тыс. соединений, порядка 15 тыс. различных конфигурационных моделей с более 50 тыс. параметров, которые были необходимы. И наконец, третьим этапом стала интеграция со справочниками.

Ввод в эксплуатацию состоялся сразу после окончания процедуры аудита, которая была запущена непосредственно после второго этапа. Целью аудита была проверка правильности внесения информации и ее достоверность, а также проверка единого понимания тех данных, которые вносят администраторы разных дата-центров. Кроме того, был проверен запущенный в 2024 году процесс актуализации данных, который позволил сделать систему единым доверенным источником информации для всей организации.

В результате реализации проекта на замену разрозненной информации, которую приходилось собирать вручную, в ФНС России создана система, позволяющая в едином цифровом формате не только достоверно в полной мере понимать наличие тех или иных ресурсов и осуществлять планирование изменений в инфраструктуре, но и получать своевременную глубокую аналитику. Полученные таким образом аналитические данные позволяют составлять отчеты высокого уровня частоты и детализации для различных служб и ведомств, таких как, например, Минцифры России, в том числе касательно исполнения стратегии ФНС по импортозамещению.