Новости

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.

Проект КРОСС занимает ключевую нишу в качестве аналитической системы по работе со сметной стоимостью строительства. Правообладателем решения является ПАО «Газпром», а эксплуатирующей организацией — «Газпром ЦПС». Масштаб системы подтверждается цифрами: проектом пользуется более 140 организаций, а количество активных пользователей превышает 1500 человек.

До 2023 года инфраструктура проекта базировалась на зарубежном стеке технологий: микросервисное приложение было развернуто в кластерах Kubernetes с активным использованием инструментов экосистемы (Docker registry, мониторинг, логирование, Service Mesh). Прикладное ПО, включая базы данных и брокеры сообщений, работало на standalone-серверах в закрытых контурах и ЦОДах. В 2023 году перед командой встала задача перехода на отечественный стек технологий с сохранением функциональности и прохождением всех этапов согласований и проверок.

В качестве целевой платформы была выбрана Deckhouse Kubernetes Platform редакции Enterprise Edition (DKP EE). Критериями отбора стали наличие решения в реестре российского ПО, соответствие требованиям безопасности и производительности, а также возможность замены всей экосистемы Kubernetes единым продуктом. Важным фактором стало наличие инструментов мониторинга и логирования «из коробки». Внедрение началось с свободно распространяемой редакции Deckhouse Kubernetes Platform Community Edition (DKP CE), которую развернули в 2023 году. После года эксплуатации и подтверждения качества продукта заказчик перешел на расширенные функции и техническую поддержку редакции Enterprise.

Миграция проводилась поэтапно: сначала на Dev и Test стендах, затем на Pre-prod и Prod в защищенных ЦОДах. С выходом сертифицированной ФСТЭК России редакции Deckhouse Kubernetes Platform Certified Security Edition (DKP CSE) «Газпром ЦПС» начал использовать ее. В ходе проекта специалисты заказчика прошли обучение в Deckhouse Академии.

Техническое сотрудничество позволило решать сложные эксплуатационные задачи без остановки сервисов. Например, при необходимости смены IP-адресации серверов совместными усилиями был разработан план, реализованный в короткие сроки без остановки кластеров. Также по запросу заказчика была предоставлена бета-версия сервиса локального Registry внутри кластера, которая после успешного тестирования вышла в следующем обновлении платформы.

Благодаря внедрению Deckhouse Kubernetes Platform проект КРОСС успешно вышел в промышленную эксплуатацию, пройдя все необходимые согласования и проверки инстанций при полном соблюдении требования непрерывности бизнес-процессов для пользователей. Миграция на новый стек позволила снизить количество инцидентов безопасности, повысить скорость доставки релизов и сократить затраты на сопровождение кластеров.

Исследование показало: если еще пару лет назад RPA воспринималась как способ заменить человека при вводе данных, то сегодня платформы эволюционируют в гиперавтоматизационные стеки. Определяющий тренд – конвергенция технологий: в одном контуре начинают работать классические роботы, интеллектуальная обработка документов (IDP/OCR), языковые модели (LLM) и элементы BPM-оркестрации. Робот теперь вышел за пределы выполнения скрипта – он управляет цепочкой решений, подключая ИИ там, где правила не работают, и передавая задачи человеку, когда требуется экспертиза.

Этот тренд подтверждается запросами бизнеса: согласно опросу представителей компаний-заказчиков, проведённому в рамках исследования, около 45-50% респондентов планируют интеграцию ИИ-агентов, столько же – внедрение OCR/IDP-модулей в свои RPA-сценарии. Почти каждый третий рассматривает использование Computer Use – технологии, позволяющей ИИ управлять интерфейсами без жесткой настройки селекторов.

Конкуренция сместилась в плоскость зрелости

На данный момент первая волна миграции с решений западных вендоров фактически пройдена: крупнейшие банки, представители промышленности и госсектора перешли на отечественные платформы. Однако, как показывают данные исследования, наличие в реестре ПО или поддержка Linux перестали быть конкурентными преимуществами для вендоров – это своего рода входной билет в сегмент. Конкуренция сместилась в плоскость архитектурной зрелости: заказчики выбирают платформы, готовые к промышленной эксплуатации, – с отказоустойчивостью (HA/DR), работой в закрытых контурах без доступа в интернет, зрелыми DevOps-практиками и глубокой интеграцией с корпоративными системами безопасности (SIEM/SOC). Именно по этим параметрам лидеры рынка начинают отрываться от остальных.

Кадровый голод как драйвер внедрения

Парадокс ситуации в том, что главным драйвером автоматизации становится кадровый дефицит. При безработице 2,4% и нехватке до 30% операционного персонала классический аргумент «сэкономим на сотрудниках» теряет смысл – людей просто не нанять. Поэтому RPA превращается в инструмент, позволяющий бизнесу выполнять операции в условиях, когда рынок труда не может закрыть потребности в персонале. Это меняет логику расчета ROI: во главу угла ставится уже не сокращение штата, а возможность масштабировать бизнес без пропорционального роста численности.

Экономика и компетенции – главные барьеры

Несмотря на рост этого сегмента рынка на 30-50% в год, проникновение RPA остается низким: менее 1 тыс. использующих такие решения организаций на сотни тысяч потенциальных заказчиков. При этом ключевые сдерживающие факторы связаны не с функциональностью платформ, а с совокупной стоимостью владения и дефицитом внутренних RPA-компетенций.

Исследование показывает, что разница в TCO между платформами на трехлетнем горизонте может быть двух- или даже трехкратной, при этом на долю лицензий приходится лишь 15-20% затрат. Основные статьи расходов – это содержание центра компетенций, обслуживание роботов и инфраструктура. Второй барьер – нехватка специалистов: по данным опроса экспертов, отсутствие внутренних экспертов отмечают около 27-32% респондентов. Организациям не хватает RPA-разработчиков, бизнес-аналитиков и специалистов по сопровождению роботов в продуктивной среде.

Исследование Naumen построено на серии mystery-проверок клиентского сервиса в трех средах: на входящих линиях, в неавторизованных цифровых каналах и в авторизованной зоне ретейлеров и медицинских организаций. Во всех блоках оценивались не только доступность и скорость ответа, но и способность канала решить вопрос по сути: с первого обращения, с учетом клиентского контекста и без перевода в другой канал.

В голосовом канале боты уже стали заметной частью клиентского сервиса: за год число ИИ-помощников на телефонных линиях выросло на 24% в ретейле и на 43% в медицине. При этом большинство таких решений пока работает скорее как маршрутизатор. В ретейле 60% вопросов сразу переводятся на оператора или остаются без ответа, в медицине — 79%. Полный ответ без участия человека боты дают в 26% случаев в ретейле и в 13% — в медицине.

В текстовых каналах в неавторизованной зоне чат-боты есть у половины ретейлеров и у трети медицинских организаций. Лучше всего они справляются со справочными сценариями: в ретейле по таким темам, как оплата, чеки, промокоды, возвраты, доставка и программы лояльности, боты дают консультацию в 58–76% случаев.

В авторизованной зоне ожидания клиентов выше: после логина компания уже знает, кто перед ней, видит профиль, заказы, бонусы и историю взаимодействия. Но даже здесь боты пока чаще остаются справочным или маршрутизирующим инструментом. Среди 24 чат-ботов, изученных в личных кабинетах и мобильных приложениях ретейлеров, почти все принимают вопрос в свободной форме и умеют переводить клиента на оператора — по 96%. При этом в сервисных сценариях, таких как отмена, перенос, возврат или жалоба, релевантный ответ дают 59% ботов, а реально выполняют действие прямо в чате только 16%.

На рынке постепенно формируются три уровня зрелости ботов в клиентском сервисе. Первый — маршрутизация: бот распознает тему и переводит обращение человеку. Для бизнеса это уже может снижать нагрузку и стоимость обработки, но для клиента часто выглядит как дополнительный этап без самостоятельной ценности. Второй уровень — справочная автоматизация: бот отвечает на типовые вопросы и помогает с навигацией, но не всегда решает проблему. Этот уровень будет быстро выравниваться за счет развития RAG-ботов и более широкого доступа к корпоративным базам знаний. Третий уровень — сервисный бот, который работает с клиентским контекстом и может выполнить действие: изменить заказ, оформить обращение, проверить бонусы, отключить рассылку или помочь с возвратом.

Для компаний такая архитектура меняет логику оценки автоматизации. Сам по себе бот уже не является конкурентным преимуществом: важнее доля вопросов, которые он закрывает без повторного обращения и без потери клиентского контекста. Следующим источником эффективности станут не отдельные боты, а связка данных, базы знаний, сценариев обслуживания, интеграций и операторского контроля.