Марат, разработчик системы складского учета СКИФ с 15-летним стажем, проанализировал возможности использования ИИ для создания ERP-систем. Хотя нейросети справляются с простыми задачами вроде добавления колонок в отчеты, ключевые бизнес-правила, такие как работа с отрицательными остатками или расчет НДС, требуют участия человека и глубокого понимания процессов.
Автор отмечает, что ИИ часто допускает ошибки при интеграции с российскими государственными системами, такими как ЭДО, маркировка и ККМ. Несмотря на уверенный стиль генерации кода, нейросети нередко выдумывают несуществующие эндпоинты, что делает ручную разработку более надежной. Создание полноценного учетного ядра требует тысяч строк кода и десятков таблиц.
Любая учетная система достигает зрелости только после длительной эксплуатации на реальных данных. Опыт показывает, что пользователи часто находят способы взаимодействия с интерфейсом, которые невозможно предусмотреть при проектировании. В отличие от ИИ, разработчик несет ответственность за работоспособность системы и исправление ошибок в процессе эксплуатации.
Итоговый совет предпринимателям: использовать ИИ для мелких доработок допустимо, но только поверх надежного фундамента. Для критически важных бизнес-процессов рекомендуется выбирать зрелые системы, которые позволяют вносить индивидуальные изменения, сохраняя при этом ответственность вендора за стабильность работы программного обеспечения.
