MD Audit (SL Soft FabricaONE.AI, акционер – ГК Softline) провел исследование развития ERP-систем и определил, как ИИ трансформирует управление бизнесом в 2026–2028 годах

Главный вывод исследования: рынок приближается не к одномоментному отказу от ERP, а к значительно более масштабному изменению – переходу от монолитных систем к новой корпоративной архитектуре, в которой ERP сохраняет роль надежного транзакционного ядра, а ИИ-агенты становятся универсальным интерфейсом и исполнительным слоем для работы с бизнес-процессами.

В такой модели сотруднику не требуется вручную перемещаться между многочисленными разделами системы, сверять записи, искать документы, переносить данные и контролировать каждое исключение. Значительную часть этих операций способны выполнять специализированные ИИ-агенты: находить необходимую информацию, сопоставлять данные из разных источников, готовить рекомендации, выявлять аномалии, координировать действия между системами и формировать проекты управленческих решений. При этом юридически значимый учет, контролируемые проводки, разделение полномочий, аудиторский след и воспроизводимость операций должны оставаться внутри защищенного транзакционного ядра.

В рамках исследования группа экспертов проанализировала четыре основных сценария развития корпоративных систем:

• Первый предполагает модернизацию крупных ERP-платформ и внедрение встроенных ИИ-инструментов. 
• Второй строится вокруг компонуемой архитектуры: минимального транзакционного ядра, отдельных доменных сервисов, API, событийной интеграции и ИИ-оркестрации. 
• Третий предусматривает создание семантического слоя или графа знаний, который формирует единый контекст для людей и цифровых агентов. 
• ·Четвертый связан с применением ИИ-ориентированных решений для замещения отдельных ERP-модулей – прежде всего в финансовых и других хорошо структурированных процессах. 

Исследование показывает, что максимальная ценность ИИ сегодня создается не за счет универсального корпоративного чат-бота, а благодаря специализированным агентам, подключенным к системам и данным компании через контролируемый слой интеграции. Такие агенты могут работать с бюджетами и платежами, договорами и закупками, задачами и проектами, корпоративными регламентами, отчетностью, клиентскими данными и операционными показателями. Применение специализированных ИИ-инструментов может сокращать продолжительность отдельных финансовых операций примерно на 80% и экономить более 30 рабочих часов в месяц.

Эксперты MD Audit выделили три уровня применения ИИ-агентов:

• На первом уровне агент помогает сотруднику искать и анализировать информацию, но не изменяет данные. 
• На втором готовит рекомендацию или проект действия, который должен подтвердить человек. 
• На третьем самостоятельно выполняет разрешенные операции с минимальным риском при наличии разграничения прав, журналирования и механизмов контроля.

Ключевым принципом корпоративного внедрения становится модель «предложение – согласование»: ИИ-агент формирует документ, задачу, транзакцию или управленческую рекомендацию, но окончательное решение остается за ответственным сотрудником. Все действия агента должны быть прозрачны, проверяемы и обратимы. В России развитие агентных ERP-систем будет иметь особую траекторию. Требования к локализации данных, защите объектов критической информационной инфраструктуры, технологической независимости и использованию доверенных решений делают локальный инференс одним из базовых сценариев внедрения ИИ.

Исследование также показывает, что вынужденная миграция с зарубежных ERP-систем открывает для российского бизнеса уникальное окно возможностей. Компании могут либо воспроизвести прежнюю монолитную архитектуру на новой платформе, перенеся в нее накопленные за десятилетия кастомизации, либо использовать миграцию как основу для глубокой модернизации: создать лаконичное ядро, открытый интеграционный слой, корпоративную модель данных и управляемый контур ИИ-агентов.

Авторы исследования отмечают, что ИИ уже способен заметно ускорять отдельные этапы модернизации корпоративных систем: анализ требований, подготовку интеграций, обработку документов, тестирование, сверку данных и разработку внешнего функционального слоя. Однако экономика таких проектов должна оцениваться не по качеству демонстрации или используемой языковой модели, а по конкретным бизнес-показателям: сокращению ручных операций, сроков закрытия отчетного периода, количества ошибок, продолжительности внедрения и совокупной стоимости владения.

«Мы наблюдаем фундаментальный переход: ERP перестает быть единственным пространством, внутри которого сотрудник должен выполнять всю работу. Она становится надежным ядром, а взаимодействие с процессами, данными и корпоративными правилами постепенно переходит к ИИ-агентам. Победителями этого этапа станут не компании, которые внедрят наибольшее количество агентов, а те, кто создаст управляемую архитектуру, обеспечит качество данных и сможет связать каждый сценарий применения ИИ с измеримым бизнес-результатом», – отмечает Андрей Подгорнов, автор исследования и генеральный директор MD Audit FabricaONE.AI (акционер – ГК Softline).

Полная версия исследования охватывает рыночные тенденции, варианты архитектуры, локальные языковые модели и аппаратную инфраструктуру, экономику корпоративной разработки, сценарии миграции, требования к безопасности, практические кейсы и дорожную карту трансформации на 2026–2028 годы.