Собственный ИИ: зачем бизнесу выходить за рамки готовых решений

По данным McKinsey, во всем мире доля компаний, использующих ИИ, выросла с 55% в 2023 году до 78% в 2024‑м. Масштаб внедрения при этом сильно различается: кто‑то выстроил целые системы вокруг ИИ, а кто‑то лишь экспериментирует с одной‑двумя функциями. Большинство организаций пока полагаются на готовые инструменты. Однако все чаще бизнес сталкивается с выбором: остаться пользователем чужих решений или вложиться в разработку собственных — тех, что могут дать настоящее конкурентное преимущество.

И тренд здесь очевиден: по данным Deloitte, почти половина (49%) технологических лидеров уже включили полную интеграцию ИИ в стратегию компании. Вопрос «Нужен ли нам ИИ?» уступает место другому: «Какой ИИ станет нашим преимуществом?».

Кому и зачем нужны собственные ИИ‑продукты: от стартапов до корпораций

Иногда стимулом становятся требования к интеграции: когда ИИ должен стать «мозгом», глубоко вшитым в ERP или CRM‑систему, а не просто внешним сервисом. Кроме того, многие уже поняли, что собственный ИИ‑продукт дает конкурентное преимущество: если использование ИИ — это не просто экономия, а ядро бизнес‑модели, то свое решение — must have.

Конкретные причины инвестировать в это направление зависят от масштаба бизнеса. Например, для стартапа собственный ИИ — это часто не просто инструмент, а сам продукт, который позволяет выделиться на фоне более крупных игроков. Он может стать трамплином на массовый рынок, даже если изначально идея выглядит нишевой. Хороший пример — приложение Prisma от Prisma Labs. Начав как технологический стартап с нейросетью, превращающей фотографии в картины в стиле известных художников, команда быстро вышла за рамки узкого круга энтузиастов. Приложение стало вирусным, собрало миллионы скачиваний и привлекло внимание таких гигантов, как Google и Adobe.

Собственная ИИ‑технология превратила небольшую команду в заметного игрока на глобальном рынке. Похожую историю повторил и Cal AI — проект американских школьников, использовавших компьютерное зрение для анализа состава еды по фото. Простая и понятная идея вылилась в более чем 5 млн скачиваний за полгода и $2 млн ежемесячного дохода. Несмотря на наличие конкурентов, именно их собственная нейросеть и точность модели стали ключевым конкурентным преимуществом.

Для малого и среднего бизнеса ИИ — это прежде всего способ решать конкретные задачи, которые напрямую влияют на прибыль. Здесь ключевая мотивация — оптимизация процессов и сокращение расходов. Например, по данным Gartner, внедрение ИИ в клиентской поддержке может снизить затраты до 60%. Причем собственные ИИ‑инструменты помогают и автоматизировать типовые операции, и сделать маркетинг точнее, и повысить качество сервиса. Кроме того, в отличие от готовых решений, собственный ИИ можно «вшить» глубоко в существующие бизнес‑процессы.

Для крупных компаний ИИ — часть стратегической инфраструктуры. Масштаб бизнеса требует решений, которые могут обрабатывать огромные объемы данных, взаимодействовать с десятками внутренних систем. Здесь собственные ИИ‑платформы помогают как управлять существующими операциями, так и открывать новые источники дохода (от интеллектуальных сервисов до полностью новых направлений бизнеса).

Преимущества создания собственных ИИ‑решений

Кастомизация под отрасль и бизнес‑процессы. Главное преимущество собственных ИИ‑решений — их можно «заточить» под конкретные задачи компании и особенности отрасли. Готовые модели часто создаются как универсальные и потому не учитывают нюансов бизнеса. Например, банк может создать систему, которая учитывает десятки внутренних параметров при оценке кредитного риска, а фармкомпания — модель, оптимизирующую разработку лекарств на основе собственной базы исследований.

Безопасность критична и для медицины: речь идет снова о персональных данных пациентов, медицинских записях, результатах диагностики и другой чувствительной информации. В таких случаях компании выстраивают закрытый контур — чтобы RAG‑системы искали ответы только внутри корпоративной инфраструктуры, без внешних запросов и передачи информации в публичные сети. Важно и то, что в этом случае компания не зависит от сторонних обновлений и лицензионных ограничений: она может изменять архитектуру, добавлять новые функции или перестраивать модель под новые цели без ожидания релизов от вендора.

Задел на будущее. Наконец, собственный ИИ — это инвестиция в будущее компании. Когда инструмент встроен глубоко в продукты и процессы, он становится платформой для масштабирования. Например, система, изначально разработанная для внутренней оптимизации, может эволюционировать в отдельный продукт, который компания будет продавать внешним клиентам. Так, внутренние технологии часто становятся коммерческими сервисами.

Некоторые компании уже создают отдельные департаменты ИИ, чтобы выстраивать собственную экосистему ИИ. По такому пути пошла и компания Articul, которая поставила себе цель внедрить ИИ в 80% внутренних процессов и разрабатывать соответствующие продукты для рынка. Департамент компании работает над ИИ‑инструментами для внутренних задач, HR‑продуктом и платформой с ИИ‑агентами.

Кроме того, ИИ стал основой для необычного медийного эксперимента Articul. Компания запустила саркастический телеканал «ААА Новости», полностью созданный с помощью нейросетей: от сценариев до цифровых ведущих. Проект стал манифестом против кризиса доверия, поднимая вопросы об ответственности за ИИ‑контент и границах этики. Одновременно это демонстрация возможностей генеративного ИИ — от комплексного контента до практических решений для бизнеса.

Минусы: дорого, сложно и рискованно

Впрочем, хоть сегодня ИИ звучит в каждой корпоративной стратегии, подавляющее большинство компаний предпочитает не разрабатывать свои решения, а адаптировать к своим процессам уже существующие продукты. Причин несколько.

Затраты. Создание и внедрение собственного ИИ — это не только про модели и алгоритмы. Это расходы на инфраструктуру (облако, GPU‑серверы), лицензии, команду специалистов, а также на эксплуатацию уже работающих систем. Инвестиции здесь исчисляются миллионами даже для средних компаний. И при этом не всегда очевидно, когда и окупятся ли они вообще. Поэтому многие предпочитают сторонние сервисы, которые можно быстро запустить и платить только за использование.

Кадры. Отдельная боль — поиск людей. На перегретом рынке специалистов компании конкурируют не только зарплатами, но и миссией, амбициями и сложностью задач. Сильные инженеры и исследователи хотят работать с уникальными данными и решать нетривиальные проблемы, а не настраивать типовые модели. Особенно это заметно в области больших данных и ИИ: талантливый специалист скорее выберет большую компанию с интересными задачами и меньшей зарплатой, чем маленькую — с более высокой ставкой, но скучной работой.

Риск устаревания. Технология ИИ развивается стремительно: модели становятся точнее и компактнее, появляются новые архитектуры, меняются подходы к обучению. То, что год назад казалось передовым, сегодня может проигрывать по качеству даже открытым моделям из репозитория.

Кроме того, сложность создает то, что ИИ‑сервисы конкурентов также постоянно обновляются. Это особенно критично для компаний, которые выводят ИИ‑продукты на рынок: можно выпустить решение, которое окажется ненужным уже через полгода, потому что конкуренты предложили более продвинутый сервис. В таких условиях на каждом этапе важно честно отвечать на вопросы: продукт экономит деньги? ускоряет процессы? дает конкурентное преимущество? Если ответов нет, ИИ останется игрушкой «для галочки».

Как сделать ИИ‑проект успешным: советы

Маленькие шаги. В этом деле лучше использовать стартап‑подход, т.е. идти маленькими шагами. На первом этапе достаточно MVP — минимально жизнеспособного продукта, который проверит ключевую гипотезу. Это может быть простой пилот, встроенный в один из существующих процессов компании. Разбивайте продукт на модули и масштабируйтесь только после подтверждения гипотез.

На ранних этапах разумно использовать внешние облачные решения и управляемые сервисы, которые позволяют платить только за фактическое использование ресурсов. В перспективе стоит внедрить MLOps‑подход — «фабрику моделей», которая ускоряет разработку и снижает стоимость каждой новой итерации.

Правильные метрики. На первом этапе важно не столько достичь идеального результата, сколько понять: работает ли решение лучше человека или прежнего метода. Если ИИ показывает улучшение базовых метрик (LTV, конверсии, среднего чека) на 20–30%, это сигнал двигаться дальше и расширять использование. Помимо бизнес‑показателей, стоит отслеживать такие параметры, как automation rate — долю рутинных операций, переданных ИИ. Ведь иногда полезнее оценивать изменения не в цифрах, а в процессах: насколько быстрее, точнее и стабильнее работает новая система.

Качественные данные. Ни одна ИИ‑система не будет лучше своих данных. Два главных критерия качества — релевантность и разметка. Данные должны напрямую отражать задачу: прогнозируете спрос на зонты — учитывайте продажи, погоду и локацию, а не музыкальные предпочтения пользователей. Метки — неотъемлемая часть: без четкого обозначения мошеннических транзакций или дефектных деталей модель не сможет учиться правильно. Также важно следить за чистотой данных: исключать дубликаты, выбросы и ошибки. Здесь помогут CDP‑платформы для сбора данных и ETL‑процессы для их очистки и обогащения. Но ключевое — развивать внутри компании data‑driven культуру, где сотрудники понимают ценность корректных данных и участвуют в их качестве.

Мониторинг рынка. ИИ‑ландшафт меняется ежедневно, поэтому важно выстроить практику постоянного мониторинга рынка: следить за релизами крупных платформ, новыми API, изменениями в open‑source‑сообществе. Это поможет вовремя скорректировать стратегию и не вкладываться в то, что проще и дешевле купить. Кроме того, чтобы минимизировать риски, лучше закладывать модульную архитектуру с возможностью легко заменять модели и API. Обновление и переобучение моделей должно стать регулярной практикой. Это трудозатратно, но без этого продукт быстро потеряет ценность.

В итоге выбор между собственной ИИ‑платформой и готовыми решениями сводится к трем вопросам: какие задачи нужно решать, есть ли ресурсы на разработку и вписывается ли ИИ в долгосрочную стратегию. Готовые продукты быстрее и дешевле, аутсорс может снизить затраты на 30–50%, но ограничивает гибкость и кастомизацию. Собственная разработка требует инвестиций, зато дает контроль и может стать основой конкурентного преимущества. Оптимальный путь чаще всего лежит посередине — сочетание ключевых внутренних решений с внешними инструментами.