Приоритетные направления инвестиций в ИТ в 2025 году

Компании станут активнее вкладывать средства в технологии, которые обеспечивают баланс между коммерческой выгодой бизнеса, национальными интересами и экспортным потенциалом российских решений. Вот пять самых интересных направлений инвестиций в ИТ в 2025 году.

Искусственный интеллект (ИИ)

ИИ — один из самых приоритетных сегментов в ИТ-отрасли в России и мире для использования в продуктах бизнес-сегментов. Это подтверждается как рыночным спросом, так и государственными приоритетами развития технологий. Следует выделить несколько возможных стратегий:

• Разработка и внедрение ИИ-решений для автоматизации процессов, прогнозирования и управления данными. Эти технологии также находят применение в таких областях, как здравоохранение, энергетика и проектирование.
• Интеграция ИИ в разработку программного обеспечения, включая интеллектуальные системы тестирования, предиктивное моделирование, автоматизацию DevOps и генеративный ИИ для создания прототипов и контента.
• Экспорт российских ИИ-решений, включая системы аналитики, управления рисками и безопасностью.

Технологии быстрого проектирования и реализации продуктов

Это направление актуально уже несколько лет, но текущая рыночная ситуация требует стремительного развития — необходима адаптация бизнес-систем. В частности:

• Инвестиции в платформы быстрого проектирования для ускорения создания новых продуктов, включая автоматизацию разработки интерфейсов и функциональных модулей.
• Создание платформ ускоренной разработки, которые делают процесс реализации решений доступным для более широкого круга специалистов.
• Продолжение поддержки гибких методов разработки программного обеспечения (Agile, Scrum), что позволяет значительно сокращать время вывода продуктов на рынок.

Промышленное производство и цифровые двойники

Развитие промышленной отрасли и сектора микроэлектроники — в числе ключевых национальных приоритетов. Здесь отметим:

• Разработку программного обеспечения для управления производственными процессами, включая автоматизированное проектирование (CAD), управление жизненным циклом продукции (PLM), а также системы для мониторинга и оптимизации производства.
• Поддержку полного спектра ПО для автоматизированного проектирования, сопровождения и управления промышленными процессами, что включает ERP-системы, MES (системы управления производственными операциями) и SCM (управление цепочками поставок).
• Создание и внедрение цифровых двойников, которые позволяют моделировать производственные процессы, прогнозировать неисправности и оптимизировать использование ресурсов.
• Интеграцию ИТ-решений с промышленным оборудованием для повышения эффективности и конкурентоспособности отечественного производства.

Кибербезопасность — защита инфраструктуры и данных

Для экономики, основанной на данных, кибербезопасность чрезвычайно важна. Полагаю, что точки приложения усилий на 2025 год здесь будут следующими:

• Создание технологий защиты цифровой инфраструктуры, включая конфиденциальные вычисления, системы управления рисками и обеспечения безопасности.
• Защита цифровой личности требует развития децентрализованных систем идентификации, биометрии нового поколения и технологий обработки данных без их раскрытия. Эти решения снизят риски мошенничества и утечек, усилив доверие к цифровым сервисам.
• Интеграция ИИ в кибербезопасность для прогнозирования и предотвращения угроз.

Кадровое управление и подготовка специалистов

Еще одно востребованное направление — развитие систем управления персоналом и кадровым резервом, включая:

• Внедрение цифровых платформ для управления талантами, оценки компетенций и программ переподготовки сотрудников.
• Применение ИИ в образовательных процессах, что позволит использовать гибридные форматы обучения и адаптивные траектории для подготовки специалистов в области ИТ.
• Создание образовательных программ, ориентированных на поддержку новых технологий и отечественных продуктов.

Вложение средств в развитие этих направлений поможет решать актуальные задачи внутреннего рынка, поддерживать национальные интересы и укреплять позиции России на глобальной технологической арене. Критично важно и продолжение поддержки со стороны государства — для формирования устойчивого спроса на отечественные ИТ-продукты.

Выбор направлений для инвестирования

Определение наиболее перспективных направлений зависит от нескольких ключевых факторов: стратегических целей компании, сопутствующего портфеля продуктов и доступности ресурсов. Мы в SL Soft активно вкладывались в развитие технологий, которые поддерживают наш продуктовый портфель, охватывающий индустриальные решения для промышленности и ритейла, а также кросс-индустриальные продукты. Основными направлениями стал ИИ, технологии аналитики данных (платформы бизнес-аналитики, предоставляющие клиентам удобные инструменты для анализа и визуализации данных; интеграция аналитики структурированных и неструктурированных данных, включая технологии извлечения смыслов и построения прогнозных моделей), Low-Code и No-Code платформы (создание пользовательских решений, позволяющих автоматизировать бизнес-процессы без необходимости привлечения высококвалифицированных разработчиков). А кроме того, работали над системами для управления HR, бизнес-процессами и корпоративным контентом.

Мы планируем продолжать инвестировать в эти направления, так как они остаются востребованными нашими клиентами. В частности, Low-Code и No-Code платформы, интегрированные с ИИ, дают дополнительные возможности для автоматизации сложных процессов, улучшения пользовательского опыта и ускорения внедрения систем. Инструменты бизнес-аналитики на базе ИИ предоставляют компаниям мощные средства для анализа больших объемов данных и построения точных прогнозов. Такое ПО помогает оптимизировать ресурсы, выявлять новые рыночные возможности и принимать обоснованные стратегические решения. Популярность таких инструментов растет во многих секторах, включая финансовый, производственный и ритейл.

Учитывая вызовы времени и возможности компаний, интересным для возврата вложений становится и управление безопасностью и рисками с использованием моделей ИИ. Со все большим внедрением ИИ в бизнес-процессы возрастает и потребность в защите данных, управлении рисками и обеспечении прозрачности решений. Компаниям, работающим с чувствительными данными и сложными аналитическими системами, будет необходимо соблюдать регуляторные требования и снижать потенциальные угрозы, связанные с использованием ИИ.