В рамках международного форума электронной коммерции и ритейла E-retail 2026 состоялась сессия Ассоциации РУССОФТ «От пилота к масштабированию: как внедрить ИИ-инструменты без просадки выручки».
Сессия была посвящена практическим вопросам внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы, интеграции современных ИИ-решений в существующую ИТ-инфраструктуру компаний и переходу от пилотных проектов к масштабированию технологий.
Эксперты обсудили, как интегрировать GenAI в CRM и ERP-системы, выстроить гибкий подход к использованию ИИ-моделей, снизить зависимость от отдельных поставщиков технологий и перейти от ИИ-помощников к автономным ИИ-агентам.
Модератором сессии выступил Алексей Лебедев, руководитель направления «Генеративный ИИ» Рексофт.
Одним из ключевых вопросов сессии стала готовность компаний к масштабированию ИИ — от качества данных и интеграции с корпоративными системами до оценки экономического эффекта от внедрения.
Елена Балашова, вице-президент ГК «ВестЛинк», отметила, что качество данных остается одним из главных условий успешного масштабирования ИИ-решений:
«Сессия подтвердила главное: выигрывают те, у кого порядок в данных. 70–85% ИИ-пилотов не доходят до промышленной эксплуатации, и причина – не в алгоритмах, а в качестве источников, поэтому разговор о масштабировании ИИ – это в первую очередь разговор о зрелости данных и выстроенных процессах. В своей практике мы в ГК «ВестЛинк» столкнулись с этим же: когда ИИ встроен в корпоративный контур и работает с данными из 1С, BI и других сервисов, он автоматизирует цепочку решений – от выявления отклонения до готового действия».
Дмитрий Русаков, руководитель маркетинговых проектов, партнерский менеджер, рассказал о практических аспектах применения ИИ в маркетинговых и бизнес-процессах.
Полина Ефремова, директор по развитию ИИ и заказной разработки ГК «КОРУС Консалтинг», обратила внимание на необходимость заранее оценивать бизнес-эффект от ИИ-инициатив и готовность компании к их реализации:
«Мы в «КОРУС Консалтинг» недавно провели исследование рынка и выяснили, что ИИ используют уже 92% компаний. При этом 44% вообще не измеряют эффект от его применения, а подтвердить бизнес-результат могут только 12%. Чтобы инвестиции в ИИ приносили измеримый эффект, еще до старта проекта бизнесу стоит ответить на три вопроса: сколько проблема стоит сегодня, кто отвечает за результат и действительно ли для ее решения нужен ИИ. В собственных и клиентских проектах мы оцениваем ИИ-инициативы по единой методике: считаем экономику гипотез, проверяем готовность бизнес-процессов и данных и только после этого решаем, какие сценарии запускать и масштабировать. Такой подход помогает не тратить месяцы работы и миллионы рублей на инициативы без понятной отдачи, а концентрироваться на сценариях, которые снижают стоимость процессов, сокращают потери или высвобождают ресурс команды».
Антон Меркулов, директор практики AI для направления «Потребительские товары и услуги» AXENIX, рассказал о переходе от точечного применения ИИ к AI-Native подходу и развитии мультиагентных систем:
«Главный сдвиг 2026 года — переход от ИИ как точечной надстройки к парадигме AI-Native, когда технология напрямую ускоряет операционную петлю бизнеса — от сигнала рынка до исполненного решения в цепочке поставок. Чтобы внедрять ИИ без просадки выручки и потерь маржи, компании должны отходить от простых пилотов к мультиагентным системам, где агенты координируют рутину, а человек выступает стратегическим валидатором смысла. Но ключевой барьер здесь — качество данных: без перехода от фасадного Data-Driven к реальному AI-Ready фундаменту и графам знаний масштабирование агентов просто не взлетит».
Дарья Суппес, Head of AI&ML department «Далее», остановилась на экономике перехода от PoC к промышленной эксплуатации и обозначила ключевые условия, которые необходимо учитывать при масштабировании ИИ:
«Переход от PoC к промышленной эксплуатации (Production) всегда сопровождается кратным ростом объема работ и затрат. Чтобы оптимизировать экономику ИИ-проекта и минимизировать риски, важно соблюдать три ключевых принципа. Во-первых, оценка TCO на старте, где в расчет полной стоимости владения необходимо закладывать не только разработку ИИ-ядра, но и подготовку данных, инфраструктуру, лицензии и токены, системную интеграцию, а также последующую эксплуатацию и дообучение. Во-вторых, аудит данных до начала разработки, для которого готовность данных остается главным ограничением ИИ-проектов. До старта активной фазы необходимо оценить их качество и доступность, а также регламентировать процессы их регулярного обновления. В-третьих, внедрение контрольных точек Go/No-Go. Оценка согласованных метрик качества и бизнес-эффекта после каждого этапа позволяет своевременно корректировать сценарий или принимать решение об остановке проекта».
Илья Фомичев, руководитель направления ИИ SimbirSoft, поделился опытом развития и внедрения ИИ-решений для бизнес-задач.
Екатерина Ярица, директор по развитию Picaz, рассмотрела вопросы развития ИИ-решений и их применения в практических задачах компаний.
В ходе сессии участники также рассмотрели вопросы построения гибридного контура работы с ИИ, оркестрации специализированных ИИ-агентов, оптимизации затрат на инфраструктуру и оценки коммерческого эффекта от внедрения технологий.
Эксперты отметили, что успешное внедрение искусственного интеллекта требует комплексного подхода: от технологической интеграции и подготовки инфраструктуры до оценки практической эффективности решений для бизнеса.
Ассоциация «РУССОФТ» благодарит организаторов E-retail форума 2026 за возможность провести отраслевую сессию и объединить представителей ИТ-индустрии, ритейла и экспертного сообщества.
