AI-офис: строить команду внутри или покупать готовое решение

Компании всё чаще используют искусственный интеллект в операционной работе — для анализа данных, автоматизации отчётов, поддержки клиентов и маркетинга. На этом этапе возникает ключевой вопрос: строить собственную AI-команду или использовать внешние решения.

Разработка внутри кажется более надёжной. Данные остаются под контролем, решения не зависят от подрядчиков. Но этот путь требует инвестиций и редких специалистов. Аутсорс часто позволяет быстрее стартовать за счёт готовых команд и инструментов. Однако он повышает риски — от утечки данных до потери управляемости процессов.

Ранее мы разбирали, как защитить корпоративные данные при работе с AI и что можно обсуждать с нейросетью. Сейчас продолжим тему: разберём, как выстроить работу с AI на уровне компании — внутри, снаружи или в гибридной модели.

Преимущества и ограничения двух подходов

Внутренний AI-офис: преимущества

Контроль над данными. На фоне инцидентов с данными компании чаще выбирают in-house для критичных процессов, чтобы держать контроль над доступами и хранением. Это снижает риск утечек и гарантированно соответствует требованиям по защите информации.

Рост компетенций. Компании, которые создают собственные AI-команды, получают важное преимущество — растят экспертизу и учатся понимать технологии изнутри. Это ускоряет внедрение и снижает зависимость от подрядчиков.
Однако опыт показывает, что наличие команды ещё не гарантирует успеха. По данным McKinsey и IBM, ощутимый эффект от AI на уровне всей компании достигают лишь 39% организаций. Причина чаще всего не в технологиях, а в управлении: без чётких ролей, владельцев процессов и связки с бизнес-целями даже сильные команды остаются на уровне пилотов.

Независимость от подрядчиков. Своя команда может менять приоритеты и инструменты без долгих согласований — особенно важно при работе с чувствительными данными и критичными системами.

Внутренний AI-офис: ограничения и риски

Кадровый дефицит. На рынке мало специалистов с опытом внедрения AI-проектов — из-за этого запуск часто затягивается.

Высокие затраты. Создание инфраструктуры, обучение сотрудников и лицензии на модели требуют значительных инвестиций.

Долгий старт. Построение AI-офиса занимает от нескольких месяцев — всё зависит от масштаба и зрелости процессов компании.

Внешние решения и аутсорс: преимущества

Быстрый запуск. Подрядчики уже имеют готовые инструменты и опыт, что может ускорить вывод продукта на рынок.

Доступ к узкой экспертизе. Внешние команды часто включают специалистов по машинному обучению, MLOps и интеграциям, которых сложно нанять напрямую.

Прогнозируемые расходы. Большинство подрядчиков работают по фиксированным SLA и KPI, что упрощает планирование бюджета.

Внешние решения и аутсорс: ограничения и риски

Зависимость от поставщика. При смене подрядчика или условий работы компания может потерять часть данных и инфраструктуры.

Риски конфиденциальности. Передача данных третьим лицам требует строгих договоров и внутреннего контроля.

Меньше гибкости. Готовые решения не всегда учитывают особенности конкретного бизнеса, адаптация под внутренние процессы занимает время.

Гибридный подход: почему работает только связка внутренние + внешние ресурсы

Когда компании начинают внедрять искусственный интеллект, первый вопрос всегда один — кто будет этим заниматься. Руководители делятся на два лагеря: одни уверены, что всё нужно строить внутри, другие — что проще купить готовое решение и не изобретать велосипед. На практике ни один из подходов не работает в чистом виде.

Если ставка делается только на внутреннюю команду, запуск нередко затягивается из-за найма, настройки процессов и нехватки экспертизы. Формируются сложные структуры, решения проходят десятки согласований, а первые результаты появляются через месяцы. В итоге энтузиазм гаснет, а вложения растут. AI-офис становится частью бюрократии, а не источником инноваций.

Обратная крайность — полный аутсорс. Внешний подрядчик действительно ускоряет запуск и приносит свежие идеи. Но со временем компания теряет связь с технологиями. Решения работают, но никто внутри не понимает, почему именно так и как это развивать дальше. В итоге бизнес оказывается зависим от внешней команды и лишается стратегического контроля.

Поэтому эффективнее всего работает гибридный подход. Он сочетает ресурсы и редкую экспертизу внешних партнёров там, где это оправдано по срокам и рискам, с пониманием бизнеса и ответственностью внутренней команды. Подрядчики помогают быстро закрывать узкие задачи и запускать пилоты, а внутренняя команда отвечает за качество, безопасность и развитие решений.

Как сочетать внутреннюю команду и внешних партнёров

При внедрении AI всё решает грамотное разделение ролей и ответственности. Ошибка, которую совершают многие компании, — строить проект по принципу «все делают всё». Рынок уже выработал устойчивую модель: стратегия и управление данными остаются внутри, а реализация отдельных этапов передаётся внешним исполнителям. Такой подход распространён у крупных технологических компаний: внутренний офис задаёт требования, безопасность и архитектуру, а внешние команды усиливают прототипирование, разработку и инфраструктуру.

Что держим внутри

• Стратегия, приоритеты и развитие решений. Только внутренняя команда может оценить, приносит ли интеграция реальную ценность — снижает ли издержки, ускоряет работу, улучшает клиентский опыт. Это не столько зона ответственности, сколько зона интересов компании.
• Безопасность и обработка персональных данных. Контроль за источниками, доступами и хранением данных — зона, где компромиссов не бывает. По закону оператор отвечает за всё, что происходит с персональными данными, даже если их обрабатывает подрядчик. На практике это означает, что утечка, ошибка в настройках или халатность внешней команды ударит не по подрядчику, а по компании-владельцу данных.
• Персональные данные клиентов и сотрудников, особенно чувствительные (например, паспортные данные, ИНН, данные о здоровье).
• Данные, которые используются в моделях ценообразования, прогнозирования спроса, стратегического планирования — они формируют конкурентное преимущество и требуют строгого контроля.
• Данные в режиме непрерывного доступа / обновлений, где любой сбой или утечка может привести к серьёзным убыткам или нарушению требований закона.

Что можно отдавать наружу

• Прототипы и пилоты. Подрядчики ускоряют проверку гипотез и помогают быстро показать эффект — это снижает стоимость экспериментов и позволяет команде сфокусироваться на приоритетных задачах. Исключением являются ситуации, когда пилоты связаны с персональными данными или содержит коммерческую тайну — например, новую систему оценки кредитных рисков или алгоритм прогноза спроса.
• Узкие технологические задачи. Внешние эксперты закрывают направления, где требуется редкая или глубокая компетенция — например, анализ изображений, генеративные модели, оптимизация алгоритмов. Такие задачи безопасно выносить наружу, если они не связаны с обработкой конфиденциальных данных и не влияют напрямую на стратегические решения компании.
• Инфраструктура и DevOps. Развёртывание и масштабирование систем, настройка вычислительных ресурсов и мониторинг можно передавать внешним командам с надёжной сертификацией и SLA. Но важно зафиксировать, как будет организована передача знаний и контроль доступа после завершения работ, чтобы компания могла самостоятельно поддерживать решения.

Компании, которые держат стратегию и данные внутри, но гибко используют внешние ресурсы для разработки и поддержки, достигают результата быстрее и с меньшими рисками.

Типичные задачи для аутсорса

• Разработка прототипов и пилотов. Быстрая проверка гипотез, сбор обратной связи, оценка экономического эффекта. Пример — тестовая интеграция AI-чат-бота для клиентской поддержки до его полноценного внедрения.

• Техническая доработка моделей. Оптимизация алгоритмов, настройка параметров, перенос решений на новые платформы.

• Интеграции и коннекторы. Настройка API и соединений между системами, где требуется опыт работы с несколькими технологиями.

• Инфраструктурные проекты. Автоматизация развёртывания, контейнеризация, настройка CI/CD — задачи, требующие сертифицированных DevOps-команд.

• Обучение и консультации. Подрядчики могут временно закрыть пробелы в экспертизе — например, обучить внутреннюю команду работе с конкретной библиотекой или моделью.

Направления для внутренних команд

• Постановка целей и определение KPI проекта.

• Разработка и хранение собственных датасетов.

• Архитектура решений, которые влияют на ключевые процессы или финансовые показатели.

• Контроль безопасности и соответствие требованиям законодательства.

Аналитика и аудит рынка

А если мы не хотим подключить подрядчиков / развивать AI внутри?

По данным IBM, лишь около четверти AI-инициатив действительно приносят ожидаемую отдачу. Отличие этих компаний — не в масштабах, а в управлении: у них выстроены процессы работы с данными, определены владельцы решений, а внедрение AI жёстко связано с конкретными бизнес-целями и KPI. Они не просто запускают модели — они превращают их в управляемые сервисы, измеряют экономический эффект и адаптируют решения под изменения рынка.

Если хотите попасть в эту категорию, не стоит впадать в крайности — делать всё своими силами или полностью полагаться на подрядчиков. Практика показывает: результат приходит там, где стратегия и данные остаются внутри, а для скорости и узких задач подключаются внешние партнёры.

Это относится и к нашему рынку. Квалифицированных специалистов по AI немного, и большинство из них уже заняты в крупных компаниях или гос-секторах. Внутренние команды часто сильны в аналитике и продукте, но не тянут тяжёлую инфраструктуру и сопровождение. Добавьте к этому ограничения по бюджету, долю импортозамещения и сложное лицензирование — и становится ясно, что полностью внутренний AI-офис — роскошь, которую мало кто может себе позволить.

Можно, конечно, попробовать сделать всё своими силами — разработать модели, поднять сервера, обучить людей и собрать пайплайны. Но без опыта эксплуатации такие проекты быстро сталкиваются с реальностью: инфраструктура падает, модели требуют поддержки, а команда тратит всё время не на развитие, а на тушение пожаров. Поэтому если цель — системно внедрить и удержать эффект, без гибридной модели это вряд ли получится.

Заключение

У нас большинство компаний ещё находятся в стадии становления AI-компетенций: внутренней экспертизы часто недостаточно, а бюджеты ограничены. Использование внешних партнёров помогает быстрее запустить проекты и получить первые результаты, но без внутренней команды эти успехи не закрепляются — знания уходят вместе с подрядчиком.

Оптимальным остаётся гибридный подход: внешний партнёр закрывает сложные задачи и ускоряет внедрение, а внутренняя команда накапливает экспертизу и обеспечивает развитие решений внутри компании.