Когда бизнесу нужно объединить устаревшие западные системы с новыми отечественными решениями, обеспечить бесперебойную передачу данных и встроить в эту схему искусственный интеллект — начинается настоящая инженерия будущего.

Алексей Пилипчук

Технический директор «Софтлайн Решения»

Имеет техническое и бизнес-образование. Занимал руководящие должности в компаниях TEGRUS и Айтеко. В 2025 г. назначен на должность технического директора компании «Софтлайн Решения»

Когда бизнесу нужно объединить устаревшие западные системы с новыми отечественными решениями, обеспечить бесперебойную передачу данных и встроить в эту схему искусственный интеллект — начинается настоящая инженерия будущего.

ИТ-интеграция сегодня: не просто соединить A с B

Под ИТ-интеграцией по-прежнему понимается процесс объединения различных информационных систем, приложений, сервисов и технологий в единую согласованную экосистему. Цель — наладить обмен данными, автоматизировать процессы и повысить управляемость бизнеса. Однако сегодня значение интеграции выросло: она стала инструментом не просто эффективного взаимодействия, а выживания и развития в новых условиях.

Хотя само определение интеграции за последние 10–15 лет почти не изменилось, контекст сильно поменялся. После ухода иностранных вендоров в ИТ-ландшафтах российских компаний осталось множество западных решений, от которых невозможно быстро отказаться. И задача интегратора — не просто заменить их, а наладить взаимодействие между новыми и уже существующими системами, часто от разных поставщиков, включая конкурентов. Это требует точной настройки и высокой экспертизы.

Роль ИИ в интеграции: от ускорения до предсказаний

Интеграционные процессы становятся все сложнее. Разные форматы данных, децентрализованные платформы, растущие объемы информации — все это делает искусственный интеллект незаменимым помощником. ИИ особенно полезен там, где необходимо быстро объединять разнородные источники данных, синхронизировать их и обеспечить бесперебойную работу.

Искусственный интеллект берет на себя множество рутинных, но критически важных задач:

1. объединение данных из разных систем и источников;
2. очистка, нормализация и обогащение информации;
3. интеллектуальная маршрутизация и адаптация API-интерфейсов;
4. автоматическое тестирование после миграции;
5. анализ и устранение узких мест в архитектуре.

Типичный пример — интеграция CRM и ERP. Раньше это была классическая инженерная задача. Сегодня ИИ позволяет автоматически сопоставлять данные о клиентах и заказах, а затем — прогнозировать спрос и формировать аналитику на их основе.

NLP и машинное обучение: как работают с неструктурированными данными

В современных проектах активно применяются технологии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). Они позволяют анализировать неструктурированные данные — письма, звонки, отчеты — и переводить их в формат, пригодный для работы.

Если раньше нам приходилось вручную связывать схожие поля из разных систем — например, ‘client_code’ и ‘customer_id’, — то теперь машинное обучение позволяет делать это автоматически. А NLP помогает извлекать информацию из отзывов, звонков и других текстовых источников, включая документы, и использовать ее в аналитике или CRM-системах.

Другие примеры использования:

1. автоматическое сопоставление схем данных;
2. распознавание и структурирование обращений клиентов;
3. обогащение карточек клиентов за счет внешних и внутренних данных;
4. обнаружение аномалий и исправление ошибок в информации.
5. 
   

Главные сложности: от «наследия» до интерпретируемости

Несмотря на развитие технологий, ИТ-интеграция по-прежнему сталкивается с рядом сложностей. Среди них — технические, организационные и концептуальные.

Технические вызовы:

1. устаревшие системы, от которых бизнес не может отказаться;
2. несовместимые форматы, протоколы, архитектуры;
3. проблемы с качеством и структурой данных.

Организационные сложности:

1. отсутствие единого подхода в компании;
2. разрозненные IT- и бизнес-подразделения;
3. недостаток экспертизы на стороне заказчика.

Использование ИИ также накладывает свои требования. Качество обучающих данных, интерпретируемость моделей, соблюдение норм безопасности и этики — все это необходимо учитывать при построении интеллектуальной интеграции.

Как решаются проблемы совместимости

Прежде всего — разработка стратегии. Интеграция — это не про быстрое ‘подключить’, а про создание фундамента, на котором можно масштабироваться и развиваться дальше.

На практике это означает:

1. переход к стандартным протоколам и форматам;
2. использование промежуточных слоев совместимости;
3. трансформацию данных в универсальные модели;
4. проектирование архитектуры с учетом всех ограничений и взаимосвязей.

Такие подходы позволяют достигать «бесшовной» интеграции даже между архитектурами с разным поколением технологий и бизнес-логикой.

Какие технологии будут определять будущее интеграции

Можно выделить несколько ключевых направлений, которые уже сейчас становятся стандартом:

1. Интеллектуальная автоматизация — ИИ берет на себя управление сценариями и событиями в интеграции.
2. Генеративный ИИ — способен создавать код, архитектуру решений и документацию.
3. Объяснимый ИИ (XAI) — помогает бизнесу понять, как и почему система приняла то или иное решение.
4. Интерфейсы на базе NLP — делают системы более удобными и доступными.
5. Синергия ИИ, IoT и RPA — открывает новые горизонты автоматизации.

Все эти направления способствуют ускорению цифровой трансформации и сокращению издержек на всех этапах построения ИТ-инфраструктуры.

Вывод

ИТ-интеграция давно перестала быть сугубо технической задачей. Сегодня она — ключевой элемент бизнес-стратегии, способный обеспечить устойчивость, гибкость и инновационность компании. А искусственный интеллект перестал быть опцией — он стал необходимым инструментом.

Совет от экспертов

Начинайте с целей бизнеса. Не с технологий, не с решений «по наитию», а с понимания, зачем вам интеграция и какой результат вы хотите получить. ИИ поможет — но только если вы точно знаете, чего хотите достичь.

Комментариев пока нет.