Разработка ИИ или готовое решение: когда хватит готового

Подрядчик продает то, что умеет делать. Команда разработчиков зарабатывает на часах и этапах, а подписка клиента на готовый сервис ей ничего не приносит.

Разработка выглядит солидно: свое решение, свой код, своя команда. Для собственника это звучит как независимость, хотя на деле часто означает месяцы работы и бюджет, который растет с каждым этапом.

Третья причина: подрядчик не обязан знать рынок. Чтобы предложить готовое решение, нужно следить за десятками сервисов, их ценами и ограничениями. Проще предложить то, что команда уже делала.

Признак такого подрядчика: в коммерческом предложении нет ни одного готового решения для сравнения, а на вопрос «почему не взять сервис» звучит общий ответ про гибкость.

Яндекс и «Яков и Партнеры» опросили 150 технических директоров крупных компаний из 16 отраслей. 78% используют готовые ИИ-решения внешних партнеров, 71% донастраивают готовые модели вместо полного цикла обучения.

Даже компании с собственными ИТ-департаментами и большими бюджетами не строят ИИ с нуля. Они берут готовое и подстраивают под свои процессы.

MIT NANDA в отчете 2025 года сравнил, как проекты доходят до рабочего использования. С внешним партнером это получалось примерно в 67% случаев, у внутренних разработок в 33%. Это данные опроса компаний, а не точный замер, но разница двукратная.

Вывод для собственника: опыт партнера и готовые решения повышают шанс, что ИИ дойдет до рабочего процесса. Заказная разработка ИИ оправдана там, где готового нет, а не там, где его просто не искали.

Типовые процессы, которые одинаково устроены в тысячах компаний: прием заявок, запись клиентов, ответы на частые вопросы, расшифровка звонков, разбор резюме, распознавание документов.

Признаки, что хватит готового: процесс описан, информация лежит в стандартных системах вроде CRM и 1С, а на рынке есть сервисы, которые к ним подключаются.

Готовое решение запускается быстрее, стоит подписки, а не бюджета на разработку, и его уже отладили на других клиентах. Сколько стоят такие решения в России, собрано в обзоре цен на ИИ.

Готовое не значит «купить и забыть». Решение настраивают под ваши правила, подключают к системам и проверяют на метрике, как любой проект.

Перед выбором попросите у поставщика готового решения пилот на ваших обращениях. Так вы увидите, справляется ли сервис с вашими случаями, до оплаты годовой подписки.

1. Процесс уникален и дает компании преимущество: своя методика расчета, ценообразование, логика производства. Готового решения нет, потому что такого процесса больше ни у кого нет.

2. Сведения нельзя выносить за периметр: персональные данные клиентов, коммерческая тайна, требования 152-ФЗ. Тогда нужна модель на ваших серверах или в российском облаке и подключение к ней под ваши системы.

3. Системы компании нестандартные: своя учетная программа, старая база, производственное оборудование. Готовый сервис к ним без доработки не подключится.

4. Готовое решение есть, но при вашем объеме оно дороже, чем своя разработка с сопровождением. Это проверяется расчетом, а не мнением подрядчика.

Даже в этих случаях разработку собирают из готовых частей: модель донастраивают, а не обучают с нуля. Так поступают 71% крупных компаний из исследования Яндекса.

Мы считаем деньги, а не продаем разработку: сначала смотрим, что даст эффект, потом решаем, чем это сделать.

Для каждого процесса проверяем рынок: готовые сервисы, ИИ-агенты, локальные моделилокальная модель Локальная модель это нейросеть, которая работает на вашем компьютере или сервере, а не в облаке поставщика, поэтому данные никуда не уходят. Подробнее в словаре. Рядом ставим разработку и сравниваем варианты по цене, сроку, эффекту в рублях и рискам для информации компании.

В расчете видно, где готовое решение закрывает процесс полностью, где его нужно донастроить, а где без своей разработки не обойтись. Решение принимаете вы, по цифрам, а не по тому, что умеет команда подрядчика.

Если подрядчик уже прислал вам предложение, его можно проверить по тем же вопросам: что есть на рынке, сколько это стоит, какая метрика записана и кому принадлежат код и сведения. Порядок описан на странице про проверку ИИ-решения.

Когда процессу нужен ИИ-агентИИ-агент ИИ-агент это нейросеть, которая не просто отвечает, а сама выполняет задачу по шагам: ищет данные, пользуется программами и проверяет результат. Подробнее в словаре, начинаем с пилота: один агент на одном процессе, от 150 000 ₽, 14 дней, метрика в договоре. Если процессов несколько, собираем ИИ-отделИИ-отдел ИИ-отдел это команда ИИ-агентов, которые вместе ведут процесс компании: каждый агент выполняет свою роль, а человек задает правила и проверяет важные решения. Подробнее в словаре: 3–5 ИИ-агентов, подключенных к CRM, 1С и телефонии, от 450 000 ₽, 4–6 недель.