Строить или покупать ИИ-системы: практический фреймворк решения

На вопрос "строить или покупать" в ИИ легко ответить плохо.

Одна сторона говорит: "Просто купите инструмент. Вендоры уже решили это." Другая говорит: "Нам нужен кастомный ИИ. Наш процесс особенный." Обе могут быть правы. Обе могут дорого стоить, если применять лениво.

Настоящее решение обычно не "строить или покупать", а:

1. Купить инструмент.
2. Настроить инструмент.
3. Расширить инструмент автоматизацией процесса.
4. Построить кастомную систему вокруг API моделей.
5. Self-host или fine-tune только когда кейс сильный.

Эта статья даёт практический фреймворк.

Большая часть ценности ИИ не в вызове модели. Она в доступе к данным, соответствии процессу, валидации, правах, интеграциях, мониторинге и проверке человеком. Принимайте решение "строить или покупать" по всей системе.

Начните с типа возможности

| Возможность | Базовое решение | Почему | | --- | --- | --- | | Общая помощь с письмом, встречами, research, coding | Купить | Типовая возможность, вендоры движутся быстро | | Обычный бизнес-процесс | Купить/настроить | CRM, поддержка и маркетинговые инструменты уже включают ИИ | | Автоматизация конкретного процесса | Расширить | n8n/Make/Zapier часто достаточно | | Ассистент по знаниям компании | Настроить или строить | Зависит от прав и источников | | Клиентский агент | Строить/расширять осторожно | Бренд, безопасность, интеграции и логи важны | | Regulated decision support | Строить с governance или избегать | Надзор и доказательства важны | | Ключевое продуктовое отличие | Строить | Паритет с функцией вендора может стереть преимущество |

Если возможность типовая, покупать обычно правильно. Если преимущество в процессе, покупка может довести только до половины.

Четыре измерения решения

1. Соответствие процессу

Может ли инструмент вендора соответствовать реальному процессу?

Спросите:

• Может ли он подключиться к системам-источникам?
• Может ли он принудительно соблюдать наши правила утверждения?
• Может ли он обрабатывать исключения?
• Может ли он сохранять audit logs?
• Может ли он поддерживать наши языки и ожидания клиентов?
• Могут ли пользователи работать там, где уже работают?

Если инструмент заставляет команду ежедневно обходить его ограничения, цена покупки вводит в заблуждение.

2. Контроль данных

Какие данные входят в систему и куда уходят?

Покупать проще, когда данные публичные, внутренние или уже одобрены для этого вендора. Строительство или приватное развёртывание вероятнее, когда данные конфиденциальные, регулируемые, клиентские или подпадают под строгие требования residency/retention.

Не стройте ради театра приватности. Стройте или развёртывайте приватно, когда правила данных действительно этого требуют.

3. Глубина интеграции

ИИ-системы становятся полезными, когда подключены к реальным инструментам: CRM, e-mail, календарь, ticketing, ERP, хранилища документов, базы данных, платежи, identity и логи.

Поверхностные интеграции склоняют к покупке. Глубокие, кастомные, stateful-интеграции склоняют к строительству или расширению.

Пример:

• "Сделать summary support tickets" -> купить/настроить.
• "Триажировать support tickets, проверить SLA договора, посмотреть product telemetry, подготовить ответ, направить по tier клиента и залогировать решения" -> расширить/строить.

4. Стратегическое отличие

Если каждый конкурент может купить ту же возможность и настроить за неделю, это вряд ли устойчивое преимущество. Это не значит, что она бесполезна. Это значит, что её не стоит переусложнять.

Стройте там, где система кодирует ваш процесс, данные, distribution, domain expertise или клиентский опыт так, как generic vendor не сможет.

Полная стоимость владения

Сравнивайте полную стоимость, а не лицензию против времени разработчика.

| Область затрат | Купить | Строить | | --- | --- | --- | | Лицензия/API | Предсказуемо, может расти по seats/usage | API/inference/infrastructure | | Внедрение | Ниже, но настройка бывает реальной работой | Выше | | Сопровождение | Вендор держит платформу | Ваша команда владеет системой | | Security review | Vendor due diligence | Проверка архитектуры и кода | | Интеграция | Ограничена вендором | Гибкая, но дорогая | | Change control | Риск roadmap вендора | Нагрузка внутреннего roadmap | | Поддержка | Поддержка вендора | Внутренняя поддержка | | Стоимость выхода | Ограничения данных/экспорта | Технический долг и ownership |

Покупка может быть дорогой на масштабе. Строительство может быть дорогим всегда.

Скорая оценка

Оцените каждое измерение от 1 до 5:

| Измерение | Покупка предпочтительна при низком значении | Строительство предпочтительно при высоком | | --- | --- | --- | | Специфичность процесса | Общий процесс | Уникальный процесс | | Чувствительность данных | Public/internal | Confidential/restricted | | Глубина интеграции | Стандартные интеграции | Кастомный много-системный процесс | | Отличие | Типовая возможность | Стратегическое преимущество | | Скорость изменений | Roadmap вендора приемлем | Нужна быстрая внутренняя итерация | | Операционная способность | Малая/нет инженерной способности | Команда может владеть production-системой |

Связанная с этой статьёй скорая оценка даёт reusable template.

Практическое дерево решения

1. Есть ли инструмент вендора, который безопасно решает 80% процесса? Купите или настройте его.
2. Важны ли операционно недостающие 20%? Расширьте автоматизацией до кастомной разработки.
3. Требует ли процесс private data, custom permissions или deep integration? Постройте тонкий кастомный слой вокруг API моделей.
4. Нужно ли кастомизировать поведение модели? Fine-tuning рассматривайте только после prompts, RAG и evals.
5. Нужен ли private control deployment? Рассмотрите VPC или self-hosting после измерения качества, стоимости и операционной нагрузки.

Начинайте сверху. Не прыгайте в custom infrastructure только потому, что демо кажется стратегичным.

Когда покупать правильно

Покупайте, когда:

• Процесс обычный.
• Вендор уже интегрируется с вашим stack.
• Чувствительность данных управляема.
• Стоимость соответствует использованию.
• Time-to-value важен.
• Возможность не является differentiator.
• У вас нет capacity to operate custom system.

Примеры: summary встреч, writing assistants, базовые support macros, coding autocomplete, черновики sales email, internal search по утверждённым документам.

Когда строить правильно

Стройте, когда:

• Процесс центральный для бизнеса.
• Инструменты вендора не могут enforce нужные controls.
• Нужна глубокая интеграция с внутренними системами.
• Данные не могут идти в generic SaaS.
• Нужны детальная observability и evals.
• User experience является частью продукта.
• Вы можете это сопровождать.

Примеры: customer-facing AI product, regulated document workflow, permission-aware company RAG, industry-specific agent, private data extraction pipeline.

Не делайте это пока

Не стройте платформу до доказательства одного процесса.

Не покупайте инструмент без data-processing review.

Не принимайте vendor AI features без тестирования реальных edge cases.

Не fine-tune до prompting, RAG и evals.

Не self-host'ите потому, что это звучит private. Докажите privacy requirement и operating capacity.

Главное

Правильное решение "строить или покупать ИИ" скучное и конкретное.

Покупайте типовые возможности. Настраивайте перед строительством. Расширяйте перед полной перестройкой. Стройте там, где соответствие процессу, контроль данных, глубина интеграции или стратегическое отличие оправдывают владение. Считайте полную стоимость, не только цену вендора. И помните: модель редко самая сложная часть. Сложная часть — система вокруг неё.