Российский ERP-рынок ищет новую архитектуру

Переход на отечественные системы управления ресурсами перестал быть задачей по простому копированию функционала SAP. Как отметил гендиректор «Диасофт» Александр Глазков, рынку нужна открытая архитектура, позволяющая объединять разработки разных команд в единую среду. Инструменты искусственного интеллекта здесь играют прикладную роль: они ускоряют написание кода и автоматизируют рутинные операции, при условии, что ИИ-агенты работают внутри системы, а не как надстройка, требующая ручного переноса данных.

Ключевая проблема текущих внедрений — раздробленность данных. Финансы, производство и склад часто живут в разных учетных контурах, что порождает конфликты при принятии решений. Практика показывает, что автоматизация должна начинаться с трансформации бизнес-процессов, а не с цифровизации старых неэффективных схем. В качестве примера эксперты привели кейс по финансовому контролю: интеграция бюджетирования с процессом закупок позволила компании сократить время согласования заявок с трех дней до четырех часов, снизив объем несогласованных расходов на 95%.

Современные требования к ERP включают не только учет, но и предиктивную аналитику. Единые центры принятия решений, объединяющие BI и ML-модели, позволяют компаниям видеть взаимосвязи между показателями в реальном времени. В условиях, когда бизнес вынужден оперативно реагировать на изменения рынка, такой подход превращает аналитику из набора отчетов в рабочий инструмент, который предотвращает убытки до того, как они будут зафиксированы в бухгалтерской отчетности.