Как выбрать подрядчика по ИИ и автоматизации: объективные критерии среди хайпа в 2025

ИИ — это инструмент, а не самоцель. Правильный подрядчик не будет внедрять нейросеть просто потому, что это модно, а сначала оценит, насколько это вообще целесообразно. Если обычная автоматизация или классическая аналитика принесёт больший эффект, он предложит именно их.

Но как отличить действительно компетентную команду от интегратора, который просто разворачивает API и делает красивые презентации? В этой статье разберём ключевые критерии выбора подрядчика, который обеспечит реальный бизнес-результат, а не просто «внедрит ИИ».

Если подрядчик умеет делать on-premise решения для банков, промышленности и госкомпаний, это означает:

- Он умеет работать в условиях жёстких требований к безопасности и комплаенсу

- Знает, как интегрировать решения в сложную ИТ-инфраструктуру

- Понимает специфику бизнес-процессов крупных компаний

Многие новички в ИИ привыкли к облачным сервисам, но в реальном корпоративном секторе зачастую невозможно использовать публичные модели — требуется полная кастомизация, контроль данных и высокая отказоустойчивость.

📌 Как проверять?

Запросите кейсы с реальными внедрениями в вашем или смежных секторах. Если компания работает только с малым бизнесом или стартапами, интеграция в сложную корпоративную среду может стать для неё проблемой.

ИИ — это не просто программирование, а математика, статистика и машинное обучение.

- Интегратор просто настраивает чужие модели

- Разработчик создаёт уникальные алгоритмы под специфику бизнеса

Компании с сильным R&D-центром понимают, какие модели лучше работают, могут адаптировать их под задачу и разрабатывать новые решения, если стандартные методы не подходят.

📌 Как проверять?

Смотрите на состав команды. В ней должны быть специалисты из ведущих технических вузов (МИФИ, МГТУ, МГУ), а не только ML-разработчики, изучившие нейросети по курсам.

До 2022 года ИИ развивали эксперты, а после хайпа вокруг ChatGPT в эту сферу пришло множество случайных игроков, просто интегрирующих API OpenAI.

📌 Как проверять?

Запросите кейсы, которые компания делала до хайпа.

Настоящие эксперты уже в 2018-2021 годах работали с:

- Компьютерным зрением (анализ производства, контроль качества)

- NLP (обработка документов, чат-боты, анализ тональности)

- Предиктивной аналитикой (прогнозирование аварий, оттока клиентов, продаж)

Если подрядчик появился только в 2023-м и предлагает «интеграцию GPT», он, скорее всего, не имеет реальной экспертизы.

Хороший подрядчик не ограничивается одним вендором. В зависимости от задачи он выбирает оптимальный стек технологий, комбинируя + кастомизируя:

- Облачные ИИ

- Open-source модели

- Собственные разработки, если стандартные решения не дают нужного результата

📌 Как проверять? Если подрядчик предлагает только OpenAI, это тревожный сигнал. Настоящие эксперты владеют разными инструментами и не зависят от одного поставщика.

ИИ — это инвестиция. Компетентный подрядчик не просто внедряет технологию, а:

- Оценивает, какую выгоду даст проект

- Рассчитывает срок окупаемости (ROI)

- Учитывает риски и альтернативные подходы

📌 Как проверять?

Если подрядчик не может объяснить экономический эффект от внедрения, скорее всего, он продаёт ИИ как тренд, а не как инструмент решения задач.

ИИ — это мощный инструмент, но только в руках тех, кто понимает его реальные возможности и ограничения.

☑ Ищите опыт работы с корпорациями и сложными ИТ-ландшафтами

☑ Проверяйте наличие R&D-центра и научных специалистов

☑Запрашивайте кейсы, реализованные до 2022 года

☑ Смотрите на мультвендорную экспертизу

☑ Требуйте обоснование ROI, а не просто "внедрение ИИ"

ИИ — это не про хайп, а про реальные бизнес-результаты. Выбирайте тех, кто умеет их обеспечивать.

Выбор — всегда непростая задача, особенно в эпоху изобилия предложений. Надеюсь, эта статья помогла вам структурировать подход и избежать типичных ошибок.

Удачи в поиске!

С уважением, Максим Гинзбург

http://x-on.ru