ALEXROVICH на «Желтой конфе 2026»: практический опыт внедрения ИИ в ERP

Наша компания приняла участие в «Желтой конфе 2026» - профессиональной конференции для специалистов и руководителей в сфере автоматизации и 1С.
На конференции Андрей Александрович выступил с докладом о практическом применении искусственного интеллекта в ERP и корпоративных информационных системах.
Главный акцент выступления - не возможности нейросетей сами по себе, а то, что происходит, когда ИИ встречается с реальными бизнес-процессами, пользователями,
корпоративными данными и экономикой проекта.

От эксперимента с ИИ - к работающему бизнес-процессу

Сегодня практически любая компания может попробовать ChatGPT или другую нейросеть. Гораздо сложнее встроить технологию в существующий бизнес-процесс так, чтобы она
стабильно работала, была связана с ERP или CRM и давала измеримый результат. Именно об этом был доклад ALEXROVICH. В выступлении Андрей поделился правилами, которые команда сформулировала по результатам собственных проектов, и разобрал семь практических кейсов применения ИИ. Среди них — работа с документами и входящей информацией, поддержка пользователей ERP, задачи аналитиков, контроль коммуникаций с клиентами, использование накопленных в CRM данных и автоматизация складских операций. Некоторые результаты таких проектов уже измеряются не процентами, а кратным изменением трудозатрат.

Например, в одном из представленных кейсов операция, которая раньше занимала около 20 минут, после внедрения ИИ стала занимать около 2 минут.

В другом проекте на этапе запуска ERP удалось существенно снизить нагрузку на команду поддержки за счет того, что часть пользовательских вопросов начала обрабатываться
автоматически. При этом принципиальная позиция ALEXROVICH остается прежней: задача подобных проектов не в том, чтобы добавить к существующей системе модное слово «ИИ». Технология должна решать конкретную проблему бизнеса.

Где заканчивается эксперимент и начинается внедрение

Отдельная часть выступления была посвящена вопросам, которые возникают уже после первой демонстрации возможностей нейросети. Как понять, что выбранный процесс вообще имеет смысл автоматизировать с помощью ИИ? Какие данные можно передавать модели? Что делать, если она ошибается? Кто должен проверять результат? Какая команда нужна для проекта? Как измерять экономический эффект и в какой момент признать эксперимент неудачным?

Практика показывает, что именно эти вопросы зачастую оказываются сложнее выбора конкретной нейросети. Поэтому AI-проекты в ALEXROVICH рассматриваются как обычные проекты автоматизации: с анализом исходного процесса, ответственными за результат, пилотированием, измеримыми показателями и последующим решением о масштабировании.

«А что происходит, если модель ошибается?»

После выступления обсуждение продолжилось в формате вопросов из зала. Участников интересовали  верификация результатов ИИ, контроль ошибок и галлюцинаций, экономика проектов, безопасность корпоративных данных, состав команды для внедрения и интеграция новых инструментов с существующим контуром 1С. Отдельная дискуссия возникла вокруг роли человека в таких системах. Несмотря на развитие моделей, в корпоративной автоматизации остается множество процессов, где последнее решение должен принимать специалист. Поэтому один из важных принципов при проектировании подобных решений - заранее определить границу между действиями алгоритма и ответственностью человека.
Еще один вопрос из зала оказался особенно показательным: как понять, что эксперимент с ИИ пора остановить, если ожидаемого результата получить не удалось?

Это хорошо отражает изменение отношения бизнеса к технологии. Вопрос постепенно смещается с «что умеет искусственный интеллект?» на «как правильно им управлять?».

ИИ становится еще одним инструментом автоматизации

Опыт реализованных и пилотных проектов показывает: искусственный интеллект постепенно перестает быть отдельной экспериментальной технологией. Для интегратора это становится еще одним инструментом наряду с ERP, CRM, интеграциями, мобильными приложениями и классической разработкой. При этом начинать AI-проект совсем не обязательно с собственной инфраструктуры, больших инвестиций и попытки перестроить всю компанию. Гораздо важнее найти конкретный бизнес-процесс, сформулировать проверяемую гипотезу и провести ограниченный пилот. А дальше решение должны принимать цифры. Если результат подтверждается - технологию можно масштабировать. Если нет - искать следующую точку применения. Именно такой подход к искусственному интеллекту ALEXROVICH сегодня использует в собственных разработках и проектах автоматизации заказчиков. Благодарим организаторов «Желтой конфы 2026» и участников секции за профессиональную дискуссию и вопросы после выступления.