12 ноября на CNews FORUM 2026 команда Trisigma от «Авито» обсудит экономику open source для A/B-тестирования: почему бесплатный исходный код не означает бесплатную платформу экспериментов. Для продуктовых команд, аналитиков и IT-директоров это вполне прикладной разговор о выборе между готовым сервисом и собственной разработкой — до того, как компания потратит месяцы на инфраструктуру и поддержку.
Менеджер по развитию бизнеса Trisigma Полина Узловская выступит в Москве в секции «Оптимизация бизнес-процессов», сообщает CNews. Тема доклада сформулирована без маркетинговой ваты: «Почему open source платформа экспериментов не бесплатна, или Как понять экономику таких решений». В центре внимания будут расходы, которые легко не заметить на этапе, когда команда сравнивает лицензии и видит у одного из вариантов цену в ноль.
Первый блок — ресурсы и инфраструктура. Open source-проект нужно развернуть, интегрировать с продуктом и данными, обеспечить его работу, обновления и мониторинг. Сам по себе репозиторий не заменяет инженеров, вычислительные ресурсы, процессы доступа и ответственность за инциденты. Для небольшой команды такая конструкция может быть оправданной, если требования ограничены. Но по мере роста числа экспериментов и участников стоимость владения начинает складываться не из одной строки в бюджете, а из времени нескольких функций компании.
Вторая статья расходов, которую планирует разобрать Узловская, — «цена ожидания». Пока бизнес строит и адаптирует платформу, продуктовые гипотезы не проходят проверку либо проходят медленнее. Это важная поправка к привычной логике «сделаем сами и сэкономим»: экономить приходится не только деньги, но и время выхода решений. Если команда не может быстро запустить корректный эксперимент, она дольше спорит о том, какая функция нужна пользователям, вместо того чтобы получить данные.
Третий риск связан с методологией. Базовая логика открытого инструмента может не учитывать особенности конкретных гипотез и продукта. Без доработки это способно привести к ошибочным выводам: команда увидит эффект там, где его нет, или пропустит полезное изменение. В A/B-тестировании интерфейс запуска эксперимента — лишь видимая часть системы. Не менее важны правила формирования групп, качество событий, интерпретация результатов и защита от некорректных решений.
Именно здесь экономика open source перестает быть спором о лицензиях. Вопрос «купить или сделать самим» лучше раскладывать на несколько частей: кто будет отвечать за платформу, какие интеграции и доработки нужны, сколько гипотез бизнес не проверит во время внедрения и какой ущерб принесут неверные решения на данных. Такая оценка не обязана приводить к покупке готового продукта. Иногда собственное решение действительно лучше соответствует процессам компании, но это должно быть осознанное инженерное решение, а не реакция на слово «бесплатно».
Trisigma обещает завершить выступление чек-листом вопросов для выбора открытой платформы экспериментов. Аудитория доклада — руководители продукта, аналитики и IT-директора, которым нужно согласовать технические возможности с экономикой продукта. Для разработчиков это тоже знакомая ситуация: бюджет на лицензии обычно виден сразу, а нагрузка на команду эксплуатации, аналитиков и владельцев данных всплывает позднее — часто уже после запуска.
Рынок платформ экспериментов будет все чаще оценивать не по наличию исходного кода и не по перечню функций в презентации, а по полной стоимости и скорости получения надежного результата. Поэтому главный вопрос к open source-инструменту звучит не «можно ли его скачать», а «какую часть работы и риска компания готова взять на себя».
