Дефицит кадров: почему производству выгоден собственный софт

Дефицит кадров: почему производству выгоден собственный софт

Российская промышленность несколько лет живёт в условиях острого дефицита рабочих рук. Одновременно бизнес массово переходит на отечественный софт и осваивает искусственный интеллект. Для среднего производства это не две разные новости, а одна возможность: расти не за счёт раздувания штата, а за счёт собственных ИТ-инструментов, которые ИИ сделал доступными даже небольшим компаниям.

Дефицит кадров — это надолго

Нехватка людей перестала быть временной. По данным мониторинга Банка России, в четвёртом квартале 2025 года оценка предприятиями обеспеченности работниками составила −23,2 пункта — против −6,4 в спокойном 2020-м. Наибольший дефицит сохраняется в сельском хозяйстве и обрабатывающих производствах (РБК, ЦБ).

Масштаб проблемы измеряется миллионами. Дефицит высококвалифицированных кадров оценивался примерно в 1,5 млн человек, а к 2030 году, по прогнозу Минтруда, общая нехватка может достичь 3,1 млн работников (РБК). При рекордно низкой безработице закрыть эти вакансии простым наймом невозможно — конкуренция за людей только толкает вверх фонд оплаты труда.

Вывод для производственника простой: модель роста «больше заказов — больше людей» упёрлась в потолок. Расти придётся за счёт производительности, а не численности.

Почему коробочный софт не закрывает проблему

Первый рефлекс — купить готовую систему управления. Рынок это подтверждает: по итогам 2025 года объём российского рынка ERP-систем достиг около 100 млрд рублей и растёт примерно на 20% в год, а доля отечественных решений превысила 80% (КОРУС Консалтинг, ComNews). Драйвер понятен — импортозамещение: только на миграцию с зарубежных ERP компании потратили в 2022–2025 годах порядка 90–130 млрд рублей.

Проблема в том, что коробочная система решает задачу учёта, но не снимает кадровый вопрос. Внедрение крупной ERP — это месяцы работы, зависимость от внешних подрядчиков и последующая привязка к ним при каждой доработке. Для консервативной текстильной отрасли, где процессы у каждого производства свои, «коробка» часто требует подгонять бизнес под софт, а не наоборот. А значит — снова людей: на внедрение, сопровождение, ручные обходы того, что система не умеет.

ИИ снизил порог входа в собственную разработку

Ещё несколько лет назад писать софт под себя могли позволить только крупные компании с большими ИТ-командами. Генеративный ИИ изменил экономику разработки. Сегодня 71% крупных российских компаний применяют генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, а суммарный эффект от ИИ для экономики оценивают в 7,9–12,8 трлн рублей к 2030 году (Яков и Партнёры).

В самой разработке эффект уже практический: больше половины инженеров пишут код с помощью ИИ, и при должном контроле время выполнения отдельных задач сокращается заметно — по ряду оценок, вплоть до десятков процентов (Ведомости). Параллельно дешевеет автоматизация: рынок low-code и no-code инструментов растёт на десятки процентов в год, а стоимость автоматизации типовых процессов за 2025 год снизилась на 10–15% (CNews).

Важная оговорка: ИИ ускоряет написание кода, но не отменяет инженерную дисциплину. Реальный выигрыш появляется только там, где есть ревью, тестирование и понимание собственных процессов. ИИ — это рычаг для сильной команды, а не замена её.

Наш опыт: своя IT-инфраструктура вместо новых ставок

Мы строим бизнес на крупнотоннажной цифровой печати по тканям и оптовом пошиве — это классический B2B с большими партиями и жёсткими сроками. Параллельно у нас работает собственная платформа заказной печати, где напечатать ткань можно от одного метра. Два разных клиента — федеральный бренд и частная швея — обслуживаются на одной производственной базе.

Связать эти потоки вручную — значит держать целый штат операторов и менеджеров. Вместо этого мы развиваем собственные ИТ-инструменты и используем ИИ и API при их разработке. Что это даёт на практике: мелкие заказы с платформы автоматически становятся «филлерами» — заполняют технологические окна между крупными партиями на принтерах и доводят загрузку оборудования до максимума. Планирование, приём заказов, расчёт себестоимости, контроль сроков — то, что у многих закрывается людьми и таблицами, у нас берёт на себя софт.

Эффект не в том, что мы «внедрили ERP». Эффект в том, что рост объёма заказов больше не требует кратного роста административного аппарата. Инхаус-разработка на базе ИИ позволяет масштабироваться, не конкурируя за дефицитных сотрудников на перегретом рынке труда, — и одновременно создаёт технологический отрыв от конкурентов, которые зависят от неповоротливого коробочного софта и сторонних подрядчиков.

На что смотреть, прежде чем писать софт самим

Собственная разработка — не панацея и не повод отказываться от готовых систем там, где они уместны. По нашему опыту, переход имеет смысл, если держать в голове несколько вещей.

• Начинайте с узкого места, а не с «большой системы». Первым автоматизируйте процесс, который сильнее всего съедает время людей, — планирование загрузки, приём заказов, расчёты. Так эффект виден быстро, а риск ограничен.
• Данные и интеграции важнее красивого интерфейса. Ценность инхаус-софта — в связке с вашим оборудованием и учётом. Закладывайте API и обмен данными с самого начала.
• ИИ ускоряет код, но не отменяет ревью. Без тестирования и проверки скорость разработки превращается в скорость накопления ошибок. Экономия появляется только при инженерной дисциплине.
• Считайте совокупную стоимость, а не только лицензии. Сравнивайте не «цену коробки», а полную стоимость владения: внедрение, доработки, зависимость от подрядчика, стоимость людей на ручных обходах.
• Держите компетенцию внутри. Даже небольшая, но своя команда важнее внешнего подрядчика: она понимает производство и способна быстро менять инструменты вслед за бизнесом.