ИИ-трансформация: как поручить разработку и не потерять контроль

Когда компания проходит первые этапы внедрения искусственного интеллекта и подходит к масштабированию, возникает вопрос: каким способом развивать ИИ-решения дальше. В предыдущих частях цикла речь шла о подготовке инфраструктуры и процессов, а также о разработке собственными силами — подходе, который дает максимальный уровень контроля, но требует значительных инвестиций в людей, инфраструктуру и операционную зрелость.

Следующий путь, который выбирают многие крупные организации, — заказная разработка. Это формат, в котором внешняя команда усиливает внутреннюю экспертизу и работает в рамках правил, архитектуры и процессов заказчика. Компания при этом сохраняет владение данными, продуктовой логикой и результатом.

Почему организации переходят к заказной разработке

Собственная разработка хорошо подходит на этапе экспериментов: команда быстро учится, формирует основы компетенции, накапливает практику работы с данными. Но по мере роста количества проектов расширение внутреннего штата становится затруднительным.

Возникает широкий спектр задач: работа с моделями, MLOps, интеграция, безопасность, UX и аналитика. Создание и поддержание полноценной команды требует стабильного потока работ, иначе общая стоимость владения (TCO) начинает расти несоразмерно результатам.

Заказная разработка позволяет сохранить стратегические функции внутри — постановку задач, требования к качеству, управление данными — и привлечь внешнюю команду тогда, когда это действительно важно для сроков и качества реализации. Компании получают возможность развивать направление искусственного интеллекта без постоянного увеличения внутренних затрат.

Три ситуации, в которых заказная разработка оказывается наиболее продуктивной

1. Высокие требования к безопасности и работе с данными
В организациях с чувствительной информацией важно, чтобы решения разворачивались в защищенном контуре и соответствовали требованиям регулятора. Заказная разработка позволяет соблюсти эти рамки, сохранив скорость вывода решений.

В одной страховой компании несколько попыток автоматизировать обработку обращений своими силами постоянно упирались в сложности с данными и инфраструктурой. Модели получались нестабильными: одни версии работали лучше, другие — хуже, и команда не могла добиться необходимой надежности.

Когда компания привлекла внешних специалистов, работа перешла в другой режим. Внутренние эксперты сосредоточились на предметной части и качестве данных, а техническую сборку и настройку процессов взял на себя партнер. Первые устойчивые результаты появились быстро — настолько, что решение удалось встроить в операционные процессы без расширения внутренних команд.

2. Сложные задачи, требующие широкого набора компетенций
ИИ-проекты нередко требуют участия специалистов разных профилей. Сформировать внутри компании полную междисциплинарную команду бывает затруднительно. Заказная разработка дает возможность подключать нужные роли под конкретные этапы проекта.

Так, в одной энергетической компании команда долго обсуждала идею прогнозирования ремонтов оборудования, но собственных ресурсов хватало только на короткие эксперименты. Постоянно не хватало то данных, то компетенций, то времени: специалисты были заняты текущими задачами, и проект двигался медленно.

Партнер помог организовать работу иначе. Внутренние эксперты отвечали за понимание оборудования и логику проверок, а внешняя команда — за техническую часть: подготовку данных, обучение модели, настройку эксплуатационных процессов. За короткое время появилась рабочая версия решения, которую внутри компании долго не удавалось вывести на этот уровень.

3. Поступательное развитие собственной экспертизы
Некоторые организации рассматривают заказную разработку как инструмент постепенного роста внутренней команды. Первые проекты реализуются совместно с внешними специалистами, а часть компетенций со временем переносится внутрь компании. Этот путь позволяет одновременно получать быстрый результат и развивать команду на реальных задачах.

У крупной логистической компании была амбиция развивать ИИ-направление внутри, но постоянно возникал разрыв между замыслом и возможностями команды. Проекты запускались, но останавливались из-за нехватки людей или опыта. В какой-то момент стало ясно, что для роста нужна другая модель.

Компания решила работать совместно с внешним партнером: первые проекты делались в связке, внутренние специалисты набирали практику, а внешняя команда сопровождала техническую часть. Через несколько итераций внутри появилось собственное ядро компетенций, которое уже могло планировать развитие и брать на себя все более сложные задачи.

Как компании сохраняют управляемость и минимизируют риски

Один из важных вопросов — устойчивость решений в долгосрочной перспективе. Он связан с владением ключевыми активами, прозрачностью архитектуры, устойчивостью моделей, а также возможностью дальнейшего самостоятельного развития.

Чтобы сохранить управляемость, компании заранее фиксируют:

• владение кодом, моделями и данными;
• развертывание решений на инфраструктуре заказчика;
• прозрачность архитектуры и процессов;
• доступность документации;
• возможность дальнейшей поддержки как внутренней командой, так и внешними подрядчиками.

Такой подход снижает риск зависимости от одного исполнителя и обеспечивает предсказуемость развития.

При этом экономическая модель заказной разработки более гибкая: CAPEX ниже, операционные затраты (OPEX) понятны и привязаны к объему работ, а команда партнера сохраняет компетенции за счет участия в разных проектах.

Как соотносятся собственная и заказная разработки

Оба подхода занимают свое место в стратегии компании. Разработка собственными силами дает максимальную управляемость и формирует ядро компетенций. Заказная разработка ускоряет реализацию и делает набор компетенций гибким и масштабируемым.

На зрелых этапах компании часто используют оба подхода одновременно: внутренние команды формируют стратегию и работают с наиболее важными активами, а внешние специалисты усиливают их там, где это повышает скорость и качество.

Заключение

Заказная разработка позволяет компаниям сохранять контроль над данными, архитектурой и результатами, при этом ускоряя вывод решений и снижая операционную нагрузку на внутренние команды. Такой формат помогает организациям развивать направление искусственного интеллекта устойчиво и последовательно, регулируя уровень вовлеченности и распределяя нагрузку между внутренними и внешними командами. Такой баланс становится надежной основой для устойчивой ИИ-стратегии компании.