SAPLAND

Агентный ИИ ломает «треугольник трансформации»: как SAP-проекты могут подешеветь на 60%

Традиционная аксиома внедрения ERP гласит: проект может быть быстрым, качественным или дешевым, но выбрать можно только два пункта. Однако новые данные показывают, что агентный ИИ меняет эту экономику, вводя концепцию «дешоринга» (deshoring) — замены ручного труда распределенных команд ИИ-агентами для выполнения конкретных задач трансформации.

Анализ около 180 типовых задач миграции с SAP ECC на S/4HANA показал, что использование ИИ позволяет сократить затраты до 60%. ИИ-агент способен за часы выдать «80% решение»: например, проанализировать весь массив кастомного кода, восстановить по нему функциональные спецификации и сразу оценить, можно ли заменить эту разработку стандартным функционалом S/4HANA, а не просто переносить ее «как есть». Роль дорогих экспертов смещается с написания кода с нуля на валидацию, архитектурные решения и «последнюю милю» внедрения.

Главный сдвиг происходит не в технологиях, а в балансе сил между заказчиком и системным интегратором. Исторически клиенты зависели от уникальной, труднодоступной экспертизы консультантов, что мешало самостоятельно оценивать и оспаривать их архитектурные рекомендации. Агентный ИИ выравнивает это поле: внутренний специалист с 6-месячным опытом работы в SAP, вооруженный правильными ИИ-агентами, может выйти на уровень понимания системы, который раньше требовал лет практики. Это ведет к резкому росту самостоятельности внутренних ИТ-команд заказчика.

Рынок движется не к мифическим «полностью автономным трансформациям» (что несет огромные риски для бизнес-логики), а к жесткой гибридной модели. ИИ берет на себя черновую работу и анализ, а человек отвечает за контроль качества. Компании, которые уже сейчас начинают инвестировать в обучение своих внутренних команд работе с ИИ-агентами, а не просто передают все на аутсорс, получат кратное преимущество в стоимости и скорости будущих миграций.

Также:

SAP снижает барьеры входа для агентного ИИ: технологии ABAP AI теперь доступны через side-by-side сервис даже для более старых релизов (S/4HANA Cloud Private Edition начиная с 2021 года). Компания внедряет семейство из семи агентов для миграции, начиная с Mass S/4 Custom Code Conversion Agent. Заявленная цель: повысить эффективность работы с кастомным кодом на 40% и снизить общие затраты на миграцию до 30%.

Главный барьер для внедрения смещается с технологического на экономический. SAP отказывается от привычной модели «пользователь в месяц» в пользу потребительского ценообразования (AI units). Бесплатный промо-период для разработчиков заканчивается в сентябре 2026 года. Клиентам предстоит оценить, действительно ли такая модель дает предсказуемый бюджет, или же массовый запуск агентов для рефакторинга миллионов строк легаси-кода приведет к неконтролируемому росту счетов за «ИИ-юниты».

Автоматизация полезна только при жестком контроле. Успех миграции будет зависеть не от скорости генерации кода, а от способности компаний сохранить бизнес-логику, «зашитую» в кастомных решениях. ИИ здесь выступает не как волшебная палочка, а как мощный, но требующий строгого человеческого надзора инструмент, работающий в рамках compliance-политик SAP.

SAP открывает ABAP для стороннего ИИ: почему это не «серебряная пуля», а новый уровень сложности

SAP делает ставку на агентный ИИ как на следующий этап эволюции ABAP. Компания официально переходит к открытой IDE-стратегии: разработка теперь доступна в Visual Studio Code с нативной интеграцией GitHub Copilot и Amazon Q. Ключевой архитектурный сдвиг — запуск ABAP MCP-сервера (Model Context Protocol). Это позволяет сторонним ИИ-агентам напрямую и структурированно взаимодействовать с кодом и бизнес-логикой ABAP-систем.

SAP сознательно не создает «серебряную пулю» в виде одного проприетарного ассистента. Вместо этого компания строит инфраструктуру для интероперабельности. ИИ забирает на себя рутину, но человек остается в контуре для принятия архитектурных решений. Причина прозаична: нейросети часто генерируют правдоподобный, но содержащий скрытые ошибки код. Потеря накопленной за десятилетия уникальной бизнес-логики при автоматической миграции стоит для бизнеса гораздо дороже, чем гипотетическая экономия на часах разработчиков.

В Q3 2026 SAP выпустит специализированного агента для Clean Core трансформации. Стратегия компании выстраивается как три концентрических круга: стабильное ядро ABAP Cloud, слой ИИ-инструментов для разработчиков и внешнее кольцо специализированных агентов для сложных миграций и валидации качества.

Стартап Rillet переосмысливает концепцию ERP (Enterprise Resource Planning) и бухгалтерского учета с помощью ИИ

Традиционные ERP-системы (Oracle, SAP, NetSuite, Workday) последние 20 лет использовались преимущественно как пассивные «системы учета», где просто хранятся данные о том, что уже произошло. Rillet предлагает принципиально иной подход.

Вместо того чтобы «прикручивать» AI-чатботы поверх старых баз данных для суммирования писем или отчетов, Rillet встраивает AI-агентов непосредственно в главную книгу в реальном времени.

Генеральный директор Rillet Николя Копп и инвесторы формулируют видение, согласно которому главная книга должна стать «операционной системой для финансов» или «агентным операционным слоем», где определяются будущие действия, а не просто фиксируются прошлые.

Rillet позиционирует себя не как надстройку, а как полноценную замену устаревшим системам. Это достигается за счет:
➖ Вертикальной интеграции: Структурированные данные из внешних источников (например, Salesforce или Brex) через нативные интеграции напрямую поступают в главную книгу в реальном времени.
➖ Ликвидация «разрыва таблиц» (spreadsheet gap): В традиционных компаниях реальная аналитическая работа часто происходит в Excel, потому что ERP не дает нужной гибкости. Rillet устраняет эту потребность, предоставляя AI-агентам полный контекст для выполнения сложных финансовых задач внутри самой системы.
➖ Непрерывное закрытие периода (zero-day close): Архитектура позволяет перейти к непрерывному учету, делая традиционный трудоемкий процесс ежемесячного закрытия книг устаревшим.

Доверие, аудит и роль человека

Главным барьером для внедрения AI в финансах является доверие. Rillet решает эту проблему следующими способами:
➖ Недавно выпущенные функции управления (governance) позволяют бухгалтерам видеть и аудировать каждое решение, принятое AI-агентом, включая то, какие данные были взяты и как производился расчет.
➖ AI-агенты выполняют сложную работу, но команды финансистов сохраняют видимость, право окончательного утверждения и контроль. Rillet не стремится заменить людей (даже младших бухгалтеров), а автоматизирует рутину (ввод данных), смещая фокус профессии на аналитику и консультирование.

Успех Rillet (раунд Series C на $100 млн при оценке $1 млрд, собранный менее чем за 48 часов) сигнализирует о серьезном сдвиге на рынке. Клиенты не просто тестируют Rillet, а активно отказываются от legacy-решений. По данным компании, 50% клиентов пришли из Intuit, 30% из NetSuite и Sage Intacct, и 20% из Oracle, SAP, Workday и Microsoft. Внедрение такой системы позволяет даже многомиллиардным компаниям управлять финансовыми операциями минимальными командами (например, командами из трех человек), что создает огромное давление на стоимость финансовых операций и вынуждает традиционных гигантов либо агрессивно скупать AI-стартапы, либо экстренно менять свои продукты.

Для преодоления барьера недоверия Rillet заключил стратегические альянсы с крупнейшими аудиторскими сетями, включая EY, KPMG и RSM (более половины топ-20 бухгалтерских фирм), что придает стартапу вес, необходимый для борьбы с entrenched-игроками.

Миграция SAP-системы международной компании в частное облако в России

📊 Ключевые цифры проекта:

1,5 года — общий срок реализации
99,95% — целевой SLA доступности
6 серверов с резервированием N+1
2× Intel Xeon 8558P 48 Core на каждый сервер
2048 GB RAM на сервер
2 месяца — аудит и подбор оборудования

🎯 Задача: выделить SAP-систему из инфраструктуры международного гиперскейлера в автономную среду в России, сохранив все интеграции и обеспечив бесперебойную работу.

🛠 Техническая реализация:

✅ Частное облако ITGLOBAL в ЦОД IXcellerate MOS5 (Москва)
✅ NUMA-оптимизация — память ВМ целиком в одном физическом NUMA-домене
✅ Zero overcommit — гарантированное резервирование памяти и vCPU
✅ Commvault — резервное копирование на уровне ВМ и БД
✅ Конфигурация по SAP Notes

👥 Исполнители:
• Novardis — аудит, миграция, carve-out, адаптация бизнес-процессов
• ITGLOBAL — инфраструктура и техническая поддержка

💡 Результат: ✨ Миграция без простоев бизнес-систем

✨ Полностью автономная ИТ-инфраструктура в РФ
✨ Оптимизация стоимости облачных ресурсов
✨ Повышенная отказоустойчивость

🗣 Цитата: «Выделение SAP — одна из наиболее технически сложных задач, требующая тесной кооперации с вендорами и глубокой экспертизы. Мы объединили компетенции и реализовали миграцию в срок с требуемым уровнем надежности» — Евгений Свидерский, вице-президент по облачным сервисам ITGLOBAL.

Вечером 13 августа 2026 года агентство Reuters сообщило, что американский гигант прямых инвестиций Silver Lake ведет эксклюзивные переговоры о покупке облачной платформы Workday. Если сделка состоится, она станет одним из крупнейших выкупов софтверной компании в истории.

Workday — это один из главных глобальных конкурентов SAP (особенно в сегментах HCM — управления человеческим капиталом и облачных финансов).

Это вызвало рост акций SAP и всего сектора

Новость о переговорах стала катализатором мощнейшего ралли на рынке корпоративного ПО, которое в последнее время находилось под давлением. Акции Workday моментально подскочили почти на 25%, показав лучший день за последние 10 лет (торги на NASDAQ даже пришлось временно приостанавливать). Акции SAP выросли более чем на 2,7%. Инвесторы начали скупать бумаги других софтверных гигантов. До этого момента рынок корпоративного ПО (SaaS) страдал от «страха замещения ИИ» и низких мультипликаторов. Сделка с Silver Lake стала для рынка четким сигналом: частный капитал по-прежнему видит колоссальную ценность в крупных, устоявшихся корпоративных платформах и готов платить за них премию, несмотря на хайп вокруг новых ИИ-стартапов.

Важное уточнение по статусу сделки: на данный момент окончательное соглашение еще не подписано. Переговоры находятся в активной стадии, и, как это бывает на рынках, сделка может сорваться или измениться в условиях. Однако сам факт интереса со стороны Silver Lake (которая известна своими масштабными технологическими инвестициями, например, в Dell или Twitter/X) уже переоценил весь сектор.

Ситуация с Workday и Silver Lake подтверждает тезис о том, что базовые корпоративные системы (ERP, HCM) остаются фундаментом бизнеса. ИИ-агенты и новые технологии не убивают классический Enterprise-софт, а, наоборот, делают его более ценным, поскольку ИИ нуждается в структурированных данных, которые хранятся именно в таких системах, как Workday или SAP. Готовность Silver Lake вложить десятки миллиардов долларов в покупку Workday доказывает, что частный капитал считает традиционные SaaS-платформы тихой гаванью и главным активом в эпоху искусственного интеллекта. Для SAP это позитивный сигнал: её бизнес-модель и клиентская база также находятся под пристальным вниманием крупных инвесторов, что обеспечивает акциям надежную поддержку.

UPD. К 17 августа 2026 года инвесторы начали скептически оценивать вероятность сделки. Рынок оценил возможность, но не факт сделки. Если переговоры сорвутся, акции могут вернуться к докризисным уровням.

Безопасность ERP-систем не успевает за взрывным ростом внедрения ИИ-агентов, создавая новый класс угроз: легитимные ИИ-агенты с валидными правами доступа могут наносить ущерб бизнес-системам без каких-либо взломов или нарушений периметра безопасности.

Роланд Палмер, CISO и вице-президент по безопасности JumpCloud, выделяет принципиально новую категорию рисков:

"В этой категории нет атакующего. Вместо этого — агент с легитимным доступом, делающий то, что ему было поручено. Никакого взлома, все учетные данные валидны, все разрешения выданы."

Как это происходит?

➖ ИИ-агенты с правильно настроенными правами могут быть манипулированы через prompt injection (внедрение вредоносных инструкций в промпты).
➖ Они могут утекать конфиденциальные данные или совершать разрушительные действия.
➖ При этом не нарушается ни одно правило безопасности — все логи показывают легитимную активность.
➖ Это не взлом в традиционном понимании, а злоупотребление легитимными полномочиями.

В компании Onapsis подчеркивают: решения по безопасности должны закладываться на этапе проектирования агентов, а не добавляться постфактум.

▪️Каждый агент должен иметь уникальную идентичность.
▪️Минимально необходимые разрешения для выполнения конкретных задач.
▪️Доступ только к тем инструментам, которые реально нужны.
▪️Это ограничивает «радиус взрыва» при компрометации агента.

Команда Палмера относится к каждому ИИ-агенту как к новому сотруднику:

▪️Выдается идентичность и минимальные начальные разрешения.
▪️Доступ расширяется постепенно, по мере доказательства надежности.
▪️Обязательный человеческий надзор — в конечном счете человек должен нести ответственность за решения агента.

Массовое внедрение ИИ-агентов в ERP-системы создает экзистенциальную проблему для традиционных моделей безопасности. Старые подходы, фокусирующиеся на защите периметра и предотвращении несанкционированного доступа, бессильны против легитимных агентов, которые были манипулированы или совершают ошибки.

Компаниям необходимо срочно перейти от модели «доверяй, но проверяй» к модели «никому не доверяй по умолчанию» (Zero Trust), где каждый ИИ-агент рассматривается как потенциальный вектор атаки, даже если у него есть все правильные учетные данные. Это требует фундаментального пересмотра архитектуры безопасности корпоративных систем.

Для Европы: Fraunhofer и SAP хотят перехитрить американских поставщиков облачных услуг, Basic Thinking

Европейские компании сильно зависят от американских корпораций в плане цифровой инфраструктуры. Новая архитектура с открытым исходным кодом, лежащая в основе облачных вычислений на периферии сети, призвана инициировать изменения и обеспечить обработку данных непосредственно на месте. Это может сделать создание независимой и устойчивой цифровой инфраструктуры вполне достижимым. 

Анализ интернет-инфраструктуры позволяет составить ясную картину: Европа демонстрирует значительную зависимость от американских корпораций, таких как Amazon, Google и Microsoft. Только эти провайдеры управляют примерно 70% европейской инфраструктуры. В результате не всегда ясно, куда в конечном итоге попадают данные европейских граждан и компаний.

Децентрализованные сети могут предложить решение этой проблемы. В настоящее время Институт программного обеспечения и системной инженерии им. Фраунгофера ISST и Институт прикладной и интегрированной безопасности им. Фраунгофера AISEC совместно с SAP разрабатывают новую открытую архитектуру (ApeiroRA) в рамках инициативы ЕС IPCEI-CIS, которая направлена ​​на объединение централизованных центров обработки данных именно с этими децентрализованными сетями. Это позволит обрабатывать информацию внутри центров обработки данных на так называемых облачных перифериях.

Что такое облачные вычисления на периферии сети (Cloud Edge Computing)?

Границы облачных вычислительных сред — это децентрализованные вычислительные узлы, которые физически приближают облачные сервисы к пользователям. Это позволяет осуществлять обработку данных на месте и значительно снижает задержки. Информация анализируется в режиме реального времени на границах облачных сред, в то время как облако продолжает служить центральным хранилищем.

И здесь, в Европе, есть огромный потенциал. Такие «облачные границы» можно было бы создавать, например, непосредственно у основания башни ветряной турбины или на любой местной промышленной площадке. Главная фишка: открытые стандарты и интерфейсы. Это означает конец изолированным решениям и жесткой привязке к одному поставщику. Вы получаете высочайшую гибкость и совместимость.

🗣 Вопрос к сообществу: Коллеги, как вы считаете, приживется ли концепция периферийных вычислений в наших реалиях, где задержки сетей часто компенсируются просто более мощным «железом» на местах? Или за открытыми европейскими стандартами действительно будущее корпоративной архитектуры?

Главный в SAP по квантовым технологиям: Искусственный интеллект вот-вот превратит интеллект в товар широкого потребления. Более качественные решения станут следующим конкурентным преимуществом, Fortune

Искусственный интеллект стремительно становится неотъемлемой частью бизнеса. Через несколько лет каждая крупная компания будет иметь доступ к примерно одинаковым возможностям прогнозирования. А когда прогнозирование становится товаром массового потребления, оно перестает быть источником конкурентного преимущества.

Карстен Поленц (глава направления квантовых технологий в SAP) утверждает, что ИИ скоро станет «базовой потребностью» (обязательным минимумом). Предсказывать отток клиентов, кассовые разрывы или срывы поставок будут все. Если предсказательная аналитика есть у всех, она больше не дает форы на рынке.

Главный вызов будущего — не предсказать, что случится, а скоординировать, что делать.
Пример из жизни: на конце квартала продажи дают скидки, чтобы закрыть план; казначейство задерживает оплаты поставщикам ради ликвидности; дебиторка жестко выбивает долги. Локально каждый прав, глобально — компания теряет стратегических клиентов и маржу. ИИ это видит, но не может принять решение. SAP делает ставку на новый слой архитектуры, который превращает бизнес-решение (со всеми лимитами, рисками и связями между модулями) в единый вычислимый объект.

Квантовые вычисления нужны не для замены классических серверов, а для «прогрессивного обогащения моделей». Когда вы добавляете в модель десятки ограничений (маржа, денежные потоки, статусы споров, долгосрочная ценность клиента), классические алгоритмы «захлебываются» и требуют упрощений. Кванты позволят просчитывать эти гипер-связанные сценарии без потери реалистичности.

Самая большая проблема сегодня — отсутствие точной математической модели бизнес-решений. «Готовая к квантам» компания — это не та, что первой купит квантовый процессор, а та, которая уже сегодня понимает, где ее упрощенные (изолированные) бизнес-процессы теряют деньги.

Ориентация на ИИ и модульное исполнение. Как меняется российский рынок ERP-систем. Мнения

🗣 Жираслан Алоев (IBS) честно признает, что к середине 2026 года ИИ-помощники создаются «поверх 1С». Это фундаментальное отличие от глобального подхода SAP (где Joule и AI-сервисы глубоко вшиты в ядро S/4HANA и BTP). В России ИИ пока остается внешней надстройкой, что создает проблемы с производительностью и безопасностью при обработке транзакций в реальном времени.

🗣 Сергей Черноиванов («Сигма») и Даниил Берлизов («Мариллион») бьют в самую точную боль. В SAP-мире это называется Master Data Governance (MDG). Пока у бизнеса дублируются номенклатуры, а контрагенты заведены с ошибками, любые прогнозные ML-модели и ИИ-агенты будут генерировать дорогостоящий мусор. Интеллектуальная нормализация справочников — это действительно единственный по-настоящему зрелый и окупаемый AI-кейс прямо сейчас.

🗣 Олеся Филимонова («СофтБаланс») и Андрей Мелков озвучивают: монолитные ERP мертвы. Бизнесу нужна связка ERP + MES + PLM. При этом тренд на отказ от облаков в пользу локального размещения (On-Premise), о котором говорит Мелков, — это сугубо российская специфика (из-за рисков отключения зарубежных облаков и требований ФЗ-152/КИИ), которая идет вразрез с глобальным трендом SAP RISE.
📌 Подробнее.

Две статьи о кризисе управленческой зрелости в ИТ

Если первая статья (об AI-агентах) смотрит в будущее (что будет, когда мы отдадим автономию нейросетям), то вторая (о запуске систем) смотрит в настоящее и прошлое (почему мы до сих пор проваливаем внедрения). Объединяет их один фундаментальный инсайт: технологии больше не являются узким местом. Узкое место — это бизнес-правила, обработка исключений и право собственности на результат.

1.
По мере того как интеллектуальные помощники получают доступ к финансовым и логистическим транзакциям, вопрос смещается от «что может сделать ИИ» к «что бизнес должен ему позволить». В классической системе планирования ресурсов бизнес-логика жестко зашита в код. Если правило нарушено, система выдает ошибку. Интеллектуальный агент работает вероятностно. Если мы не определим на уровне бизнес-архитектуры, где именно агент должен остановиться и передать управление человеку, мы получим масштабный финансовый или логистический коллапс. Автор призывает тестировать ИИ не на чистых данных, а на исключениях (конфликтующие данные, сбои политик). В реальных системах 80% трудозатрат при закрытии периода или обработке заказов — это разбор исключений. Если агент не умеет обрабатывать "грязные" исключения, его автономность равна нулю. Внедрение ИИ в корпоративные системы — это не ИТ-проект по покупке лицензий. Это проект по реинжинирингу управленческих регламентов. Технология может обеспечить соблюдение правил, но придумать эти правила (кто несет ответственность за ошибку ИИ?) может только бизнес. Для каждого процесса, который вы планируете отдать ИИ-агенту (например, перераспределение запасов), пропишите матрицу: Что ИИ делает сам? Где он обязан спросить человека? Кто несет финансовую ответственность, если ИИ ошибся?

2.
Успешное приемо-сдаточное тестирование не означает, что бизнес готов работать. Большинство провалов внедрений (как кейс компании Zimmer Biomet с убытками на сотни миллионов долларов) происходят из-за двух ложных допущений: что пары успешных тестов достаточно и что обученные пользователи готовы работать. Интеграторы любят показывать, как идеально проходит процесс от заказа до оплаты. Но на реальном производстве счет теряется, поставка приезжает некомплектной, а курс валюты скачет. Если тестирование не включает жесткие сценарии сбоев, бизнес ждет "пост-проектная стабилизация" (которая на деле означает работу в авральном режиме 24/7). Уничтожение "теневого знания" — это, пожалуй, самая сильная мысль статьи. Опытный ключевой пользователь годами ведет теневые реестры в таблицах, потому что стандартная система не учитывает специфику его работы. При внедрении новой системы эти "костыли" отрубаются. Пользователь теряет контроль над ситуацией и начинает саботировать систему. Обучение работе в интерфейсе не заменяет переноса скрытых бизнес-процессов в официальный контур. Автор предлагает отличную тактику — убрать дату запуска из уравнения при оценке готовности. Если дата давит, бизнес и интегратор всегда выберут "запустить с ошибками, потом поправим". Независимый аудит готовности — единственный способ избежать катастрофы. Требуйте от интеграторов и бизнеса проверки сценариев сбоев: несовпадающие счета, застрявшие одобрения, разрывы в цепях поставок. Перед запуском (или перед внедрением ИИ-агентов) проведите ревизию всех скрытых таблиц и макросов у ключевых пользователей. Если процесс живет в обход системы — он не готов ни для новой платформы, ни для ИИ.

Если наложить эти две статьи друг на друга, вырисовывается главный стратегический риск для любого предприятия сегодня: нельзя автоматизировать хаос с помощью интеллектуальных агентов.

Решения по архитектуре ИИ. Это не может ждать, AI Accelerator Institute

Почему искусственный интеллект в экосистеме SAP будет выдавать опасные рекомендации? Дело не в моделях.

Когда компании внедряют ИИ — цифрового помощника на платформе бизнес-технологий или собственные модели машинного обучения — они часто фокусируются на алгоритмах и запросах. Но в сложных корпоративных ландшафтах главный враг ИИ — не плохой код, а фрагментация данных и рассинхрон целей восстановления.

Современный портфель SAP — это не только основная система планирования ресурсов. Это платформа корпоративных данных, интеграционный пакет, облачные инструменты управления жизненным циклом приложений и десятки спутниковых систем. И вот что ломает ИИ на архитектурном уровне:

🔻 Потеря контекста при аварийном восстановлении
Работа ИИ требует непрерывного доступа к телеметрии и транзакциям. Если после инцидента основная система управления предприятием восстанавливается за 15 минут, а платформа сбора журналов или озеро данных — за 4 часа, интеллектуальный помощник теряет контекст. Он начинает выдавать уверенные, но фатально неверные рекомендации, опираясь на «частичную правду». Высокую доступность и аварийное восстановление для контура ИИ нужно проектировать до начала миграции.

🔻 Смысловой дрейф
Разные определения одного и того же объекта учета в разных системах. Если статус «поставки» в основной системе и статус «отгрузки» в устаревшей системе управления перевозками имеют разные жизненные циклы, политики хранения и метки времени, прогнозные модели ИИ будут тихо деградировать. Для нейросети это не «операционные мелочи», а прямое уничтожение качества данных.

🔻 Дрейф конфигураций
Ручное разворачивание инфраструктуры убивает предсказуемость. ИИ требует одинаковых потоков данных и единых стандартов безопасности во всех средах. Подход «инфраструктура как код» в корпоративном ландшафте — это уже не просто практика разработки и эксплуатации, а фундамент управления ИИ и аудита.

Успех внедрения ИИ зависит не от того, кто быстрее купит ресурсы на облачной платформе, а от того, кто заложит жесткую смысловую и архитектурную основу на этапе планирования инфраструктуры.

Глубокий разбор архитектурных решений для ИИ, которые нельзя откладывать →

Взгляд изнутри: Почему Украина не может "отказаться" от 1С

Несмотря на полномасштабные боевые действия и санкции, российское ПО остается гегемоном в сфере бухгалтерского и управленческого учета на Украине.

По оценкам IT Ukraine, от 75% до 90% украинских компаний до сих пор работают на 1С или BAS. С 2022 года госучреждения потратили через систему Prozorro более 1,2 млрд гривен на российское ПО (всего с 2015 года — 2,25 млрд грн). Чтобы обойти запреты, госструктуры маскируют закупки под абстрактными формулировками вроде «система бухгалтерского учета». Требования знания 1С/BAS регулярно встречаются в вакансиях не только частного ритейла, но и оборонных компаний (Fire Point, Vyriy Industries), воинских частей, ТЦК и даже в структурах, связанных с ГП «Дия».

Государство годами не может решить проблему на законодательном уровне

Санкции СНБО 2017 года против 1С не сработали. На рынок тут же вышел BAS — продукт, позиционируемый как «польский», но технически являющийся полным клоном 1С с тем же архитектурным кодом. Законопроект № 13505, который предполагал прямые запреты и штрафы (2% от годового оборота компании), провалился при голосовании. В январе 2026 года Госспецсвязи создала реестр запрещенного ПО (более 2000 позиций), но документ не предусматривает штрафов за его использование и не имеет механизмов автоматического мониторинга.

Использование российского ПО, особенно нелицензионного, создает колоссальные риски для национальной безопасности: компании часто скачивают «взломанные» версии 1С с торрентов или получают обновления из непроверенных источников. Невозможно гарантировать, что в коде нет «закладок» российских спецслужб или банальных вирусов-вымогателей. Эксперты предупреждают о высоком риске повторения сценария 2017 года, когда через компрометацию обновлений украинского софта M.E.Doc была запущена разрушительная кибератака NotPetya, парализовавшая бизнес и госструктуры.

Почему бизнес и государство не могут «слезть с иглы» 1С?

В 90-х и 00-х годах 1С победила за счет лучшей монетизации и создания огромной экосистемы программистов, которые адаптировали софт под украинское законодательство. За 10–20 лет компании наслоили на базовую 1С тысячи уникальных бизнес-процессов и доработок. Фактически это уже не просто программа, а кастомный IT-продукт предприятия, перенос которого на другую платформу равен строительству IT-инфраструктуры с нуля. Пиратская 1С для бизнеса «бесплатна». Руководство не видит смысла тратить огромные деньги на лицензии и внедрение новых систем, если старая «как-то работает». Тендеры требуют фиксированной минимальной цены, что является профанацией для сложных ERP-проектов, где истинные нюансы бизнес-процессов вскрываются только в ходе внедрения.

Ситуация в оборонном секторе

Агентство оборонных закупок начинает поэтапно закручивать гайки, но делает это неравномерно: для интеграции с системой DOT-Chain они обязаны в течение двух лет отказаться от запрещенного ПО и пройти аудит по стандарту ISO 27001. А для производителей вооружений из-за их большого количества и разрозненности контрактов жесткие требования по отказу от 1С в договоры с ними пока не включены.

Проблема российского ПО в Украине давно перестала быть чисто технологической или политической — она стала инфраструктурной и экономической ловушкой. Бизнес и государство оказались в заложниках у исторически сложившейся монополии 1С, где стоимость и сложность миграции на безопасные аналоги многократно превышают сиюминутные выгоды. В настоящее время в Раде готовится новый законопроект, который попытается решить эту проблему через запрет на уровне интеграторов с предоставлением переходного периода для конечных пользователей.