ИТ-интеграция с интеллектом: как превратить хаос в экосистему

Алексей Пилипчук: На самом деле, базовое определение за последние 10–15 лет не претерпело радикальных изменений. Мы по-прежнему говорим о процессе объединения различных информационных систем, приложений, сервисов и технологий в единую экосистему. Цель — обеспечить согласованную работу, обмен данными и автоматизировать бизнес-процессы.

Но есть нюанс. Уход иностранных вендоров создал уникальный вызов: у заказчиков остались обширные ИТ-ландшафты на западных решениях, и с ними нужно работать. Мы как интегратор сегодня часто совмещаем альтернативные продукты, в том числе от конкурирующих поставщиков. Это требует высокой экспертизы и точного инженерного подхода.

Дмитрий Чиндяскин: Однозначно помощник. Когда нужно объединить разнородные системы, платформы, форматы — ИИ помогает на всех этапах: от подготовки данных до синхронизации в реальном времени. Он берет на себя рутину, ускоряет процессы и позволяет быстрее запускать решения в продакшен.

ИИ особенно эффективен на стыках — когда нужно сопоставить данные, адаптировать интерфейсы, устранить «шумиху» в информации. Мы используем ИИ для интеллектуальной маршрутизации между системами, для обогащения данных, автоматического устранения ошибок и оптимизации самих интеграционных процессов.

Алексей Пилипчук: Типичный кейс — интеграция CRM и ERP. Раньше это был чисто технический процесс. Сейчас мы с помощью ИИ сопоставляем данные о клиентах, прогнозируем спрос, а после миграции автоматически тестируем корректность интеграции.

Дмитрий Чиндяскин: Здесь на первый план выходят NLP и машинное обучение. Мы можем анализировать звонки в колл-центры, письма, опросы — и автоматически классифицировать их, связывать с конкретными событиями или продуктами. NLP помогает извлекать суть из текста, а ML — сопоставлять эти данные с базами.

Например, «customer_id» в одной системе и «client_code» в другой — ИИ сам «догадается», что это одно и то же. Более того, он предложит, какие поля можно дополнить, чтобы получить более полную картину.

Алексей Пилипчук: Мы применяем ИИ и для очистки данных — устраняем дубли, исправляем форматы, заполняем пробелы. Качество данных напрямую влияет на результат интеграции. А ИИ помогает сделать этот фундамент максимально надежным.

Алексей Пилипчук: Начнем с «железа» — унаследованные системы, разные форматы, протоколы. Добавим организационные сложности: отсутствие общей стратегии, разрозненные команды, нехватка экспертизы.

А теперь — ИИ. Чтобы он работал, нужны качественные данные для обучения, нужна прозрачность и интерпретируемость моделей. А с этим в реальной жизни не всегда все гладко.

Дмитрий Чиндяскин: Плюс — семантические разночтения. Один и тот же термин в двух системах может означать совершенно разное. И если не учитывать такие нюансы, аналитика будет ошибочной.

Ну и, конечно, безопасность. Чем больше систем и данных мы объединяем, тем больше точек риска. Этические и правовые вопросы тут тоже становятся все острее.

Дмитрий Чиндяскин: Секрет в стратегии. Важно на старте понимать не только текущие задачи, но и будущее развитие бизнеса. Мы проектируем интеграцию с заделом: используем стандартные форматы, создаем трансформационные модули, добавляем слои совместимости между системами.

Это позволяет нам делать «бесшовную» интеграцию — даже если одна система работает на устаревшей платформе, а другая — в облаке. Мы видим структуру, знаем взаимосвязи и умеем их адаптировать под задачи клиента.

Алексей Пилипчук: Иногда приходится делать то, что мы называем «архитектурной адаптацией» — не просто связать системы, а обеспечить их устойчивую совместную работу с возможностью масштабирования. ИИ — это Пятая (не)Промышленная революция: меняются не только технологии , но и подходы, а также сама логика бизнеса. ГК Softline — один из лидеров этих трансформаций, мы разрабатываем и внедряем ИИ-решения для различных вертикалей рынка.

Алексей Пилипчук: Тренд номер один — интеллектуальная автоматизация. Далее — генеративный ИИ и объяснимый ИИ (XAI). Эти технологии не только решают задачи, но и позволяют понять, почему они работают именно так.

Дмитрий Чиндяскин: Генеративный ИИ сейчас умеет создавать не только тексты и иллюстрации, но и архитектуры интеграции, скрипты миграции, автоматические тесты. А объяснимый ИИ — это доверие. Когда ты знаешь, почему система приняла то или иное решение, это дает уверенность.

Плюс — IoT, RPA, самообучающиеся модели. Все это делает бизнес гибким, автоматизированным и готовым к вызовам цифровой эпохи.

Алексей Пилипчук: Начинайте с цели, а не с технологий. Интеграция — это не про «соединить A с B», а про создание среды, где ИТ работает на бизнес.

Дмитрий Чиндяскин: И не бойтесь ИИ. Он уже стал частью инфраструктуры — и чем раньше вы начнете его применять, тем быстрее увидите отдачу.