Привет, это Максим Орлов, руководитель DoDigital. Мы занимаемся внедрением ИИ в бизнес, и я хочу поделиться тем, что заметил на практике: интеграция ИИ в компании часто сталкивается с неожиданными сложностями.
Две стороны внедрения: фронт и бэкэнд
Я разделяю проблемы на две части:
Клиенты недооценивают инфраструктуру. На этапе разработки, когда проект уже идёт во второй-третий спринт, многие клиенты осознают, что их инфраструктура не готова к работе с ИИ. Часто бизнес думает, что «всё заработает по щелчку пальцев», но на деле система просто не справляется.
Мировые цифры расходов на ИИ
Вывод простой: инфраструктура — главный драйвер затрат.
Примеры из практики
Многие компании используют минимальную инфраструктуру: один сервер, ERP-систему, базовый сайт, несколько ботов или обмен данных через 1С. При попытке интегрировать ИИ, например, внесение заказов голосом или через транскрибацию, система падает — и внедрение останавливается.
Ситуация усугубляется ожиданиями клиентов: они платят за разработку, но не учитывают, что инфраструктура требует дополнительных вложений сопоставимых с разработкой.
Если раньше сайт стоил миллионы рублей, а сервер — 10–50 тысяч, то с ИИ инфраструктура должна быть соразмерной.
Инвестиции в инфраструктуру в России
Вывод
Внедрение ИИ — это не разовая инвестиция. Инфраструктура часто становится главной статьёй расходов, и пренебрегать ею нельзя. Сбалансированный подход к разработке и инфраструктуре — залог стабильной работы ИИ и успеха бизнеса.
Если вы планируете внедрение ИИ и хотите понять, сколько это будет стоить именно в вашем кейсе — напишите мне. Разберём инфраструктуру и посчитаем экономику проекта.
Telegram: @maksim_o
Сайт: dodigital.ru
Две стороны внедрения: фронт и бэкэнд
Я разделяю проблемы на две части:
- Фронт-работа — программирование интерфейсов и эксплуатация системы. Тут мы обычно заключаем договор, пишем ТЗ и согласовываем процесс с клиентом. Вроде всё понятно, но даже здесь возникают вопросы (о которых я могу рассказать отдельно).
- Бэкэнд и инфраструктура — серверы, данные, девопс. Именно здесь чаще всего возникают серьёзные проблемы.
Клиенты недооценивают инфраструктуру. На этапе разработки, когда проект уже идёт во второй-третий спринт, многие клиенты осознают, что их инфраструктура не готова к работе с ИИ. Часто бизнес думает, что «всё заработает по щелчку пальцев», но на деле система просто не справляется.
Мировые цифры расходов на ИИ
- В 2026 году мировые расходы на ИИ достигнут 2,5 триллиона долларов.
- 54% (1,4 трлн) из них уйдут на инфраструктуру: серверы, GPU, дата-центры, энергию.
- На разработку и модели приходится всего 17%.
Вывод простой: инфраструктура — главный драйвер затрат.
Примеры из практики
Многие компании используют минимальную инфраструктуру: один сервер, ERP-систему, базовый сайт, несколько ботов или обмен данных через 1С. При попытке интегрировать ИИ, например, внесение заказов голосом или через транскрибацию, система падает — и внедрение останавливается.
Ситуация усугубляется ожиданиями клиентов: они платят за разработку, но не учитывают, что инфраструктура требует дополнительных вложений сопоставимых с разработкой.
Если раньше сайт стоил миллионы рублей, а сервер — 10–50 тысяч, то с ИИ инфраструктура должна быть соразмерной.
Инвестиции в инфраструктуру в России
- В 2025 году российский бизнес потратил 257 миллиардов рублей на ИИ.
- Значительная часть этих денег — не на код, а на инфраструктуру: облака, безопасность, масштабирование, compliance.
- Разработка может стоить 2–5 миллионов, а инфраструктура за 2–3 года — столько же или больше.
Вывод
Внедрение ИИ — это не разовая инвестиция. Инфраструктура часто становится главной статьёй расходов, и пренебрегать ею нельзя. Сбалансированный подход к разработке и инфраструктуре — залог стабильной работы ИИ и успеха бизнеса.
Если вы планируете внедрение ИИ и хотите понять, сколько это будет стоить именно в вашем кейсе — напишите мне. Разберём инфраструктуру и посчитаем экономику проекта.
Telegram: @maksim_o
Сайт: dodigital.ru