Как выбрать подрядчика для разработки ПО и ИТ-решений. Основные ошибки заказчиков

С необходимостью менять поставщика ПО столкнулись большинство крупных компаний, когда иностранные вендоры ушли из России. И перед каждым встал вопрос привлечения разработчиков ИТ-решений, подходящих для решения задач их бизнеса. Но не всегда выбор бывает удачным, а цена ошибки – это миллионы рублей и месяцы потерянного времени.

Ошибка тянет за собой ряд последствий – простой в работе, потеря выручки, потеря позиций на рынке. Опыт импортозамещения в последние два года выявил основные сложности, с которыми сталкиваются компании при подборе поставщика, и которых можно избежать.

Илья Каштанкин, генеральный директор компании Nord Clan (ООО «Норд Клан»), рассказал об основных ошибках заказчиков в выборе разработчика, основываясь на опыте реализации проектов в разных отраслях.

— С чем сталкиваются компании при привлечении российских подрядчиков после ухода зарубежных?
— Если уходит зарубежный вендор, для компании сразу включается фактор времени, нужно быстро заменять ПО, которое регулирует работу. А внедрение новых решений — это длительный процесс. Даже если это коробочное решение, все равно внедрение занимает определенное время. В этой ситуации цена ошибки очень высока, неверный выбор подрядчика увеличивает срок простоя без ИТ-системы, и, соответственно, убытки.

Важный фактор при выборе подрядчика — внедрять проверенные решения, которые уже показали себя в работе. Мы сталкиваемся с тем, что компании планируют внедрить ПО с искусственным интеллектом, разработанное с нуля. Это крайне сложно, так как у клиентов нет сотрудников, разбирающихся в этой области, поэтому велика вероятность что даже подготовив большое и сложное ТЗ, в итоге клиент получит не то, что нужно. Лучше сразу внедрить продукт, который уже себя зарекомендовал и настроить его под свои задачи.

Еще один важный фактор сегодня — это гарантии бесперебойной работы ПО. Получив массу проблем после ухода иностранных ИТ-компаний, заказчики хотят быть уверены, что даже в случае прекращения работы поставщика, у них будет возможность использовать открытый код, либо выкупить лицензию с кодом на программное обеспечение.

Помимо этого, сложности возникают в целом с комплексной экспертизой по внедрению, с интеграцией, со смежными решениями. Например, компании покупают коробочное решение и потом не могут наладить его работу с другими программами в единой системе. Также большая проблема с тем, что не все коробочные решения можно настроить под конкретную компанию, в них не хватает важного функционала и много лишних функций. В этом случае деньги потрачены зря.

Также часто возникает ситуация, когда компания сталкивается с поставщиком, который разрабатывает хороший ИТ-продукт, но совершенно не ориентируется в области клиента, в его бизнесе, не понимает, как принимаются решения внутри таких компаний. И, как следствие, подрядчик не может предложить лучшее решение. Такие поставщики фокусируются на разработке, а не на результате, который должен получить бизнес. В итоге ПО не стыкуется с внутренними процессами в компании и это огромная проблема.

И конечно возникают сложности, когда заказчик хочет сделать все и сразу. Для того, чтобы система работала качественно, нужно внедрять ее поэтапно, обучать персонал, настраивать, выявлять и устранять проблемы, находить уникальные паттерны пользователей. То есть важно развивать систему эволюционно, тогда она будет наилучшим образом решать все задачи. Если же пытаться сделать все и сразу, вместо решения задач, клиент получает массу лишних проблем.

— Какова цена ошибки при подборе разработчика?

— Последствия ошибки – это потеря времени. Особенно остро это ощущается в программных продуктах или сервисах, которые работают с конечными покупателями, потребителями компаний-заказчиков. Здесь технические сбои приносят многомиллионные убытки за короткий период. А в долгосрочной перспективе это может привести к потере клиентов, потере доли рынка, снижению конкурентоспособности. Сегодня именно технические решения, инновации определяют лидеров рынка.

В крупных компаниях цикл выбора подрядчика занимает несколько месяцев, ошибка здесь означает что компания теряет время на формальное оформление заказа, затем на внедрение, а затем заново вся та же процедура. Это колоссальные потери ценных ресурсов. Такие ошибки стоят карьеры менеджерам заказчика.

— Расскажите подробнее о вашей компании, как давно вы работаете и какие направления развиваете?

— Компания Nord Clan была основана в 2019 году, на текущий момент у нас работает около 350 человек в двух филиалах: в Санкт-Петербурге и Ульяновске. Компания диверсифицированная, у нас есть несколько направлений деятельности: это разработка программного обеспечения на заказ с фокусом на развитии искусственного интеллекта и второе направление – разработка и распространение своих собственных продуктов.

У нас три собственных продукта. Платформа ML Sense - это система с искусственным интеллектом для обнаружения дефектов на конвейерных производствах. Наша система уже внедрена в горнодобывающей промышленности, производстве металлопроката, теплоизоляционных материалов, волокон, различных деталей и т.д.

Еще одно наше решение – это KitBot, омниканальная HR-платформа. Она тоже работает с искусственным интеллектом и позволяет роботизировать основные функции взаимодействия компании и персонала. Третье наше решение RDetector – это система подсчета пассажиров автотранспорта и планирования маршрутов. Сейчас RDetector внедрен в более чем 20 регионах России и в двух зарубежных странах.

— Можно ли оценить прибыльность от внедрения ПО при правильном выборе подрядчика?

— Если говорить о конкретных цифрах, рассмотрим наши кейсы. Например, продукт ML Sense. Одно из его применений — это контроль инородных тел на горно-перерабатывающих предприятиях, где на конвейерной ленте двигаются горные породы для последующей обработки. Попадание какого-то инородного тела, например, металлической части зубьев экскаватора, может затормозить эту ленту, остановить мельницу для помола этой породы. И издержки могут быть до 6 миллионов в день на тех предприятиях, где мы проводили внедрение. Мы помогаем устранить эти расходы.

Как пример, наши внедрения в компаниях Lakno, Ariston и других крупных производствах. Система контроля брака с искусственным интеллектом заменила работу операторов-контролёров, внедрение системы позволило повысить точность обнаружения брака до 98-100%, и полностью исключить человеческий фактор, высвободить сотрудников на другие участки работы. Это сокращение ФОТ и повышение эффективности работы сотрудников, не нужно тратить время на низкоквалифицированный труд.

Наш сервис RDetector, со слов наших клиентов, обеспечивает рост выручки уже на второй месяц эксплуатации. Были у нас кейсы и 10% рост выручки, ну и самый показательный случай - рост выручки 300%.

Следующий пример - решение KitBot, которое было внедрено в десятках компаний. Один из примеров — кейс СТД Петрович. У компании была потребность в массовом подборе, у них очень большой штат рекрутеров, через которых проходит огромное количество персонала. Система позволила снизить нагрузку на рекрутеров за счет роботизации на 61% и сократить путь кандидата от первого касания до найма с 9 до 3 дней.

Еще один кейс — разработка информационной системы учета прогресса строительства, которая объединяла цепочек от поставщиков до конкретных исполнителей. К нам обратилась компания, генеральный подрядчик строительства Арктик СПГ-2, которая проектирует крупные промышленные объекты, при этом непосредственно строительством она не занимается. Все конструкции производят огромное количество подрядчиков в России, в Китае и других странах. Чтобы контролировать сроки и качество работы, использовалась информационная система, которая обслуживалась иностранными вендорами. В 2022 году они ушли из России и у застройщиков появилась необходимость замещения этой программы.

После внедрения они смогли ускорить работу по этому бизнес-процессу в 40 раз. Ранее внутри этого бизнес-процесса работал большой штат сотрудников, которые просто обслуживали фактические системы. Наша система ускорила формирование отчетов в 80 раз, в компании смогли в 4 раза снизить зарплатный фонд людей, которые обслуживают процесс. Ну и система, себя фактически окупила в течение года, она вышла в точку безубыточности за 10 месяцев после внедрения.

— Почему клиенты выбирают вашу компанию?

— Мы внедряем решения с искусственным интеллектом, которые реально работают, это гарантия того, что оно не устареет в ближайшие годы. Эта система находится на технологическом пике, и именно в такие решения есть смысл инвестировать.

Еще один фактор, который появился недавно – это необходимость импортозамещения. Как оказалось, зарубежные поставщики ПО, даже с репутацией, могут просто уйти с рынка, либо выключить программное обеспечение, создав для компании большие проблемы и издержки. Поэтому сейчас рассматриваются в основном российские разработки, а мы предлагаем качественные решения, которые даже превосходят зарубежные.

Также важная отличительная черта нашей компании – это сервис, который мы предоставляем клиентам. Мы относимся к каждому клиенту как к единственному, разрабатываем действительно уникальные решения. При этом нас сильно отличает скорость внедрения наших продуктов. 95% клиентов покупает у нас повторно и готовы работать с нами долгосрочно. Кроме того, ML Sense — это наша уникальная разработка, таких платформ на рынке просто нет.

— Кто ваши основные клиенты?

— Наши клиенты — преимущественно крупные и средние российские компании из сфер промышленного производства, финтех, девелопмента, IT. Среди наших клиентов такие холдинги, как Еврохим, компания Аристон, Сен-Гобен, холдинг Росатом, компания Северсталь, Яндекс, Мосбиржа, ЛСР, Самолет, ЦИАН. Сложно выделить определенную отрасль или регионы. Скорее можно сказать, что крупные и средние компании, которые достаточно много вкладывают в цифровизацию своих процессов – это наши клиенты.—

— За счет чего вам удалось опередить конкурентов в сфере внедрения ИИ?

— Мы разрабатываем сами уникальные решения с искусственным интеллектом. Это относится не к научным исследованиям, скорее мы выбираем определенную нишу, понимаем те технологии, которые уже созданы на текущий момент в области нейросетей и могут дать максимально быстрый эффект от внедрения. И, соответственно, мы умеем быстро создавать востребованные решения вокруг вновь созданных технологий.

— Какие тренды вы могли бы отметить и какие инновационные решения вы планируете развивать?

— Наша компания в целом работает в очень актуальной отрасли – с нейросетями, поэтому мы будем активно развивать это направление. ИИ сейчас массово внедряется во многих предприятиях, на многих участках работы он заменяет людей.

Но совсем скоро появится ИИ, который сможет обрабатывать потоки информации разного формата: видео, фото, тексты, звуки – такие нейросети тоже освободят людей от многих рутинных задач. А мы продолжим адаптировать новейшие разработки для задач крупного бизнеса, предоставлять нашим клиентам лучшие решения, которые показывают реальный экономический эффект.