Axenix: ИТ, стратегии и консалтинг

27 октября прошел вебинар «ИИ + семантический слой = аналитика, которой можно доверять».

Спасибо всем, кто присоединился, и отдельно — коллегам из BR Systems за участие и помощь в проведении встречи!

Мы обсудили:

● как сделать корпоративную ИИ-аналитику надежной с использованием семантического слоя;
● в чем основные ограничения системы Text2SQL, почему модель может ошибаться при формировании запросов и расчете бизнес-показателей;
● как использовать локальные ИИ-модели и разграничить доступ к корпоративным данным;
● как выбрать подходящую под задачи бизнеса архитектуру из облачных, локальных, открытых и вендорских решений;
● как организовать обмен семантическими моделями между аналитическими системами с помощью Apache Ossie.

А также показали, как платформа Numira и Yandex AI Studio находят ответы на вопросы пользователя на естественном языке, используя данные из нескольких аналитических кубов.

Запись вебинара уже можно посмотреть на сайте AXENIX и на платформе VK Видео!

#AXai #AXevents

ERP в России: курс на управляемую декомпозицию

Наши коллеги Павел Кирик, Станислав Нагорский и Евгений Смирнов приняли участие в конференции ERP Day 2026.

В рамках своего доклада «Российский ERP-рынок: траектории развития» Евгений Смирнов, ERP Strategy Lead AXENIX, подчеркнул, что российские компании постепенно отказываются от монолитной модели ERP, но не спешат полностью заменять существующие системы. Вместо этого они выносят отдельные функции в специализированные решения и стараются продлить срок службы ERP-ядра.

Среди других трендов развития ERP-систем в России наш эксперт выделил следующее:

➊ Компании все реже рассматривают замену западной ERP как самоцель. Главным фактором становится оценка технологических, регуляторных и операционных рисков.
➋ Российские решения постепенно достигают уровня, позволяющего использовать их в крупных компаниях. Особенно заметен прогресс в финансах, планировании, логистике и управлении данными.
➌ Вместо масштабных миграций компании стремятся максимально эффективно использовать уже внедренные ERP, инвестируя в поддержку, оптимизацию и снижение технического долга.
➍ Качество данных становится ключевым фактором успешности ERP-трансформации. Компании уделяют больше внимания нормализации НСИ, внедрению MDM, интеграционным платформам и сквозному мониторингу бизнес-процессов.
➎ Перенос старых процессов на новую платформу без изменений ведет к росту затрат и сложности внедрения. Поэтому все большее значение приобретают стандартизация процессов, использование типовой функциональности, вовлечение бизнес-заказчиков и развитие внутренних компетенций.

Как отметил Павел Кирик, управляющий директор и руководитель направления «Платформенные решения» AXENIX, подводя итоги конференции:

Сегодня фокус бизнеса смещается с выбора ERP-вендора на управление корпоративной архитектурой и технологическими рисками. В ближайшем будущем мы ожидаем не массовой замены западных платформ в моменте, а скорее постепенного перехода к гибридной архитектуре с сохранением работоспособного ядра и развитием российских специализированных решений.

Подробнее об экспертизе AXENIX в области внедрения и развития ERP-решений >>

#AXerp #AX_1C

ИИ в промышленности: от пилотов к системному эффекту

Средний уровень зрелости промышленных компаний в генеративном ИИ сегодня — 2 из 5. Измеримый эффект получают лишь 10–15% компаний, а успешные примеры масштабирования пока единичны. Такими фактами поделилась Ольга Тихонова, руководитель направления «Данные и прикладной ИИ в промышленности» AXENIX, в рамках круглого стола «Применение практик внедрения ИИ в промышленности» на форуме «Российский промышленник».

Почему промышленным компаниям сложно масштабировать ИИ и что мешает получать от него измеримый бизнес-эффект?

Эксперт выделила 5 барьеров масштабирования ИИ:

🔸️️️️️️Данные. Только 5% крупных компаний считают свои данные полностью готовыми к применению ИИ, а 37% не выделяют бюджет на управление ими.
🔸️️️️️️Инфраструктура. Наличие GPU отмечают лишь 9% промышленных компаний.
🔸️️️️️️Инвестиции. Инвестиции США в ИИ в более чем 200 раз превышают российские.
🔸️️️️️️Управление. Компании до сих пор часто оценивают эффективность внедрения по числу пилотов, а не по бизнес-результатам. Единой методики оценки эффекта все еще нет.
🔸️️️️️️Кадры. К 2030 году прогнозируется дефицит в 89 тысяч специалистов.

При этом Ольга отметила, что для промышленности перспективен переход к модели AI Native, когда транзакционное ядро предприятия сохраняется при развитии опорного слоя — слоя данных, знаний, контекста, оркестрации и контроля ИИ-агентов.

Ольга Тихонова подчеркивает:

Фактически промышленность у нас застряла в экспериментах. Пилоты не доходят до тиража, потому что ИИ встраивают сбоку в устаревший ИТ-ландшафт, не меняя процессы. Наш подход — не добавлять ИИ к процессу, а выстраивать процесс вокруг ИИ.

AXENIX предлагает стимулировать инвестиции в ИИ и обучение, оценивать результаты внедрения через измеримый экономический эффект и развивать корпоративную инфраструктуру для работы с ИИ. Компаниям важно выстраивать управление данными, адаптировать процессы и развивать экспертизу внутри команд.

Подробнее об экспертизе AXENIX в области внедрения ИИ в бизнес-процессы >>

#AXai