💥 Первый совет — выбирайте подрядчиков по ставкам.

Кажется, в ИТ-проектах все просто: сравнили ставку — выбрали подрядчика. Но ставка «₽/час» редко отражает реальную цену проекта. В новой серии «вредных советов» — инструкция, как попасть в классическую ловушку дешевой разработки.

Ваш пошаговый план:

1️⃣ Запросите 3–5 КП в одном формате
Главное — Excel с цифрами. Особенно — колоночка «₽/час». Не отвлекайтесь на кейсы, методику оценки и глубину погружения в бизнес. Это только путает.

2️⃣ Не задавайте уточняющих вопросов
Если оценку прислали за два дня и красиво оформили — уже хорошо. Спрашивать, как считали, какие роли заложены и как выстроят архитектуру? Не стоит тратить на это время.

3️⃣ Допустите, что в ставке — всё
Поддержка, передача кода, рост стоимости часа, риски — всё наверняка включено в 666 ₽/час. Если подрядчик просит уточнить — он просто осложняет вам жизнь. Нормальный подрядчик сам знает, как лучше для вашей компании.

⚡ А если серьёзно…
Когда выбор идёт только по ставке, теряется главное: подход, зрелость команды, контроль сроков. Итог — расходы на исправления, доработки, управленческая боль и потерянное время.

📌 Поделитесь в комментариях:
Случалось, что ставка казалась выгодной, а вышло наоборот? Какой урок вынесли?

Или просто напишите: «было». Мы поймём.

Как выбрать подрядчика для разработки ИТ-системы?

В продолжение темы делимся опытом наших экспертов и рассказываем, как грамотно выбрать ИТ-партнера для создания собственного сервиса.

Вот список из 8 шагов, который мы составили вместе со специалистами «КОРУС Консалтинг»: руководителем направления заказной разработки Еленой Никитиной и директором по развитию бизнеса Полиной Ефремовой.

1️⃣ Определите пул потенциальных партнеров для реализации проекта.

2️⃣ Проведите исследование рынка возможных подрядчиков:

➡️ Посмотрите их портфолио;
➡️ Соберите отзывы о компаниях от коллег и в ИТ-сообществе;
➡️ Проверьте репутацию подрядчиков, их присутствие в инфополе, награды и рейтинги;
➡️ Проанализируйте надежность подрядчиков, включая их финансовое состояние и способность выполнить проект в срок.

3️⃣ Направьте потенциальным партнерам Request for proposal (RFP), включив в него требования к системе.

4️⃣ Оцените, обладает ли партнер отраслевой экспертизой. Если подрядчик задает вопросы, которые показывают, что команда не понимает, как устроена ваша индустрия, это тревожный сигнал.

5️⃣ Обратите внимание на то, стремится ли партнер погрузиться в задачу, вникнуть в особенности процессов и разобраться в нюансах того, как система будет использоваться. Задайте себе вопрос, комфортно ли вам общаться с командой подрядчика.

6️⃣ Получите коммерческие предложения и сравните их. Обратите внимание на то, насколько проработана оценка проекта: детализация — признак зрелости подрядчика.

7️⃣ Обсудите полученные предложение с подрядчиками. После того, как вы поймете, что включила в оценку каждая из команд, сможете объективно оценить проект и выбрать оптимального поставщика услуги.

8️⃣ Познакомьтесь с потенциальным менеджером проекта и командой. Это позволит проверить их квалификацию и слаженность работы друг с другом.

Не обязательно через все эти стадии проводить каждого кандидата — тех, кто не справился с тем или иным этапом, можно сразу отсеять.

Читайте, на что еще нужно обратить внимание при подготовке к созданию сервиса с нуля, в нашей статье.

Подписывайтесь на «Берегись бэклога» 💫

🔲 Российские компании делают первые шаги в сторону применения искусственного интеллекта. Для многих ИТ-руководителей запуск ИИ-проекта становится задачей, поставленной «сверху».

Вопрос — что именно делать, с чего начать и как не потратить ресурсы впустую?

Ниже — три принципа, которые помогут подойти к ИИ-проектам осознанно: без погони за трендами и с реальными результатами.

1️⃣ Не отказывайтесь от R&D
Важно помнить, что ИИ-проекты включают обязательный этап R&D, который охватывает разработку и проверку концепции (proof of concept). На этом этапе формулируются проблемы, исследуются решения и определяются затраты, что позволяет выявить скрытые риски, способные значительно увеличить бюджет и сроки.

2️⃣ Отталкивайтесь от проблемы, а не технологии
Внедрение ИИ — популярное, но не всегда лучшее решение. Прежде чем запускать R&D, стоит внимательнее посмотреть на бизнес-задачу. Если она решается за счет автоматизации без моделей ИИ — начните с этого. Иначе эксперимент с искусственным интеллектом съест бюджет и время, не дав выгоды.

Если без ИИ не обойтись, то начните с простого и понятного решения, которое закроет уже назревшую бизнес-проблему. Если она очевидна, измерима и влияет на эффективность — даже базовый ИИ-инструмент принесет ощутимый эффект. Такие проекты запускаются быстро и помогают нарастить доверие к технологии внутри компании. Это лучший путь входа в работу с ИИ — без абстрактных гипотез и затяжного R&D.

3️⃣ Встраивайте ИИ в рутину
Дайте сотрудникам простой ИИ-инструмент для использования в регулярных задачах — написать письмо, подготовить сводку, получить ответ из базы знаний.

Когда ИИ становится частью ежедневной рутины, команда начинает самостоятельно находить точки, где ещё можно повысить эффективность. Так формируется внутренний спрос на ИИ-решения, которые приживаются в работе, а не делаются «для отчёта» и уходят в стол.

Опираясь на эти принципы, вы не только добьетесь значимых результатов для компании, но и заложите основу дальнейшей ИИ-зации процессов.

⚡️Скоро поделимся best practices по применению ИИ на примере ведущих российских и зарубежных компаний, которые могут вдохновить вас на новые проекты.

Подписывайтесь на Берегись бэклога 💫

🤔Когда хочется прикрутить ИИ, но непонятно, кому, зачем и где он вообще нужен. Знакомо?

Кстати, идею шутки про ИИ предложил ИИ. И мем нарисовал тоже ИИ. И мы уже потеряли смысл слова «ИИ». Ставьте ✉️, если тоже загрузились

Подписывайтесь на «Берегись бэклога»

В чем-то герои мема точно правы.

⚡«А куда нужно?» — вопрос, с которого начинается внедрение ИИ в бизнес-процессы.

Если ситуация слишком знакома, рассказываем об инструменте, который поможет вам с генерацией идей. Он уже позволяет крупным компаниям запускать ИИ-проекты и отвечать на вопросы:
— в каких процессах ИИ даст реальный эффект?
— как встроить ИИ в процессы, чтобы он стал инструментом роста, а не просто экспериментом?
— какими будут затраты на внедрение и эффекты от ИИ?

➡️ Узнайте по ссылке, как перейти от намерения к действию и начать системное внедрение искусственного интеллекта.

В прошлых постах мы начали обсуждать, как сделать первые шаги в сторону корпоративного ИИ. Сегодня делимся best practices, которые доказали эффективность в реальных проектах. Возможно, вы узнаете в них свою задачу.

📌 По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, бизнес в России чаще всего применяет эти технологии ИИ:

1. Компьютерное зрение — 78,7%
2. Распознавание/синтез речи — 62%
3. Рекомендательные системы — 40,7%
4. Биометрия — 37,5%
5. Обработка естественного языка — 28,2%
6. Кибербезопасность — 17,5%

Эти инструменты уже приносят компаниям измеримую пользу. Вот как их применяют лидеры рынка на практике:

⚡ Компьютерное зрение против производственного брака
На производстве доля брака выросла из-за того, что система контроля качества не справлялась с отражениями и плохим освещением. После внедрения ИИ-модулей алгоритм научился точнее распознавать дефекты и перестал ошибочно отбраковывать качественные изделия. Результат — снижение брака почти до нуля и рост скорости работы операторов.

⚡ Фокус-группы без людей
ИИ позволяет экономить в том числе на исследованиях и маркетинге: моделировать упаковку, имитировать фокус-группы и тестировать реакцию аудитории. Это особенно актуально для компаний, которым запрещена или ограничена реклама. Такой подход даёт быстрый доступ к инсайтам и позволяет адаптироваться к изменениям в потребительских предпочтениях без долгих и дорогих исследований. Совпадение с реальными результатами — до 80%.

⚡ ИИ-агенты вместо дэшбордов
В одной компании сотрудники почти не пользовались BI-системой: она была слишком сложной, данные копились без пользы. После подключения ИИ-агента пользователи получили возможность задавать вопросы в свободной форме («что будет, если цена на продукт X вырастет на 17%?») и сразу получать ответы. В итоге аналитика стала частью ежедневных решений, а менеджеры используют её для планирования и оптимизации процессов.

📌 Примеры разные, но вывод один:
ИИ — это не про «внедрить модель». Это про улучшение конкретных процессов. Найдите узкое место, дайте ИИ понятный контекст — и получите результат, измеримый в процентах, часах и деньгах.

➡️ Хотите узнать детали кейсов и обсудить, как решения на базе ИИ могут работать в ваших процессах? Переходите по ссылке.

Подписывайтесь на «Берегись бэклога» 💫

Делимся записью вебинара «Как не превратить вашу систему в «монстра»?»

На встрече обсудили:
⚡️ Как понять, что ваша ИТ-система деградирует: признаки для ИТ и бизнеса?
⚡️ Когда возникают ошибки проектирования?
⚡️ Как управлять бэклогом?
⚡️ Какие архитектурные ошибки ведут к деградации системы?

Полную запись вебинара смотрите на YouTube или RUTUBE

Появились вопросы? Пишите в комментарии или по ссылке 👍

⚡«Магнит» соберёт разрозненные данные о своих покупателях на кастомной платформе — TAdviser

Федеральная сеть планирует внедрить самописную платформу клиентских данных (Customer Data Platform, CDP). Кастомную разработку выбрали из-за высокой сложности интеграции и консолидации данных из 40+ источников.

Зачем это «Магниту»?
Компания собирает много данных о клиентах, но они не консолидированы. Нельзя связать действия покупателя в разных каналах и построить сквозные метрики – например, LTV с учётом офлайн-покупок. При ежедневном объёме в десятки миллионов транзакций это означает упущенные возможности для роста.

📌На фоне новости возникают вопросы: как выглядит современная CDP? Почему решение, созданное «Магнитом» самостоятельно, может быть важно для всей отрасли? Спросили Виталия Секретенко, технического директора в «КОРУС Консалтинг»:

«Магнит» строит свою on-premise CDP на open-source. Это решение в духе времени: контроль над данными, гибкость, уход от санкционных рисков. Но важно учесть, что CDP — это не только хранилище данных о клиентах и их обработка через Spark, а ещё ID-mapping, очистка данных и непрерывная сегментация клиентов в онлайн-режиме. На рынке есть примеры готовых решений, в которых удалось всё это реализовать, но на их разработку уходили годы. Главные риски проекта — нехватка экспертизы и недооценка масштаба.
Если «Магнит» справится с вызовами и успешно завершит проект, он создаст платформу-флагман российской аналитики и преимущество перед конкурентами. Если нет — получит дорогой, но важный урок на будущее.

Подробнее о проекте CDP — по ссылке.

А как думаете вы: может ли платформа такого уровня быть создана без кастомной разработки? Давайте обсудим в комментариях ➡️

Подписывайтесь на «Берегись бэклога»

Как системно запускать инновации, если всем некогда?

⚡Максим Радчик, ИТ-директор компании «Багерстат-Рус», делится своим опытом в рубрике «ИТ-директора говорят».

Типичная ситуация: вроде все «за» перемены, но процесс не двигается. Почему? Потому что некогда думать, что именно менять и каким будет эффект. Бизнес погружен в операционку, а ИТ занято поддержкой уже внедренных систем.

Наш гость рассказывает:
Чтобы появились настоящие предложения, нужен ресурс и время подумать. Но в загруженном, стремящемся к эффективности, бизнесе этого ресурса часто нет: все заняты операционкой.

Кто тогда должен придумывать и запускать новое?

👉 Наш ответ: в описанных условиях — никто.

Идеи, которые действительно решают задачи бизнеса, не появляются между делом. Чтобы задумка превратилась в реальный проект, ей должен заниматься конкретный человек — с фокусом, временем и ответственностью за результат.

Кто чаще всего двигает ИТ-инновации?

➡️ Специалисты на стыке бизнеса и ИТ
Например, ИТ бизнес-партнеры и директора по цифровой трансформации, которым помогают аналитики, погруженные в операционку. Это те, кто одновременно понимает бизнес-процессы и владеет технологией. Они видят то, что другие пропускают мимо в потоке текущих задач.

➡️ Владельцы бизнес-процессов
Эта роль — тоже драйвер изменений. Владельцы знают, какие есть проблемные точки в вверенном им процессе и как их оптимизировать, но не всегда понимают, как это осуществить с точки зрения ИТ. Здесь им на помощь приходят роли, описанные в первом пункте. ИТ бизнес-партнер и CDTO вместе с владельцем процесса продумывают концепцию и защищают проект перед руководством компании.

➡️ Внешние консультанты
Аудиторы оценивают систему не изнутри, а в рамках всей бизнес-логики. Они часто вскрывают неочевидные сбои в процессах, которые внутри компании либо незаметны, либо считаются нормой. Это помогает переосмыслить ИТ-ландшафт — особенно при переходе на новый этап зрелости бизнеса.

Мы разобрали, кто может взять на себя ответственность за инновации и поддерживать бизнес на гребне конкурентоспособности. Но назначение лидеров-инноваторов — только первый шаг. Дальше важен системный подход к реализации идей.

Как перейти от «было бы хорошо» к практическим решениям, которые приносят ощутимый эффект? Об этом — в следующем посте.

Подписывайтесь на «Берегись бэклога» 👍

💫 В предыдущем посте мы обсудили, без каких ролей в компании инновации так и останутся на бумаге. Теперь предлагаем рассмотреть 5 ключевых шагов, которые помогут превратить идеи в работающие продукты:

1️⃣ Проверьте идею
Выяснить, есть ли реальная проблема и бизнес-потенциал. Где лежит экономический эффект: выручка, издержки, штрафы? Что говорят пользователи?

2️⃣ Сформулируйте концепцию
Понять механику системы на верхнем уровне: что именно должна делать, какие задачи закрывать, с чем интегрироваться.

3️⃣ Опишите требования
Кто будет пользоваться системой? Какими будут сценарии и уровни доступа? Какие данные нужно подтянуть и как их организовать? Без этой конкретики невозможно оценить масштаб проекта.

4️⃣ Определитесь с форматом реализации
Внутренние ресурсы, подряд или комбинированная модель? Всё зависит от задач, сроков и зрелости команды.

5️⃣ Выберите подрядчика, если нужно
Соберите пул поставщиков. Оцените их глубину погружения в предмет, подход, экспертизу и — немаловажно — насколько комфортно с ними взаимодействовать. Сравните предложения и сделайте взвешенный выбор.

Преграды для инноваций — это не только стоимость и сложность технологии. Это еще и отсутствие времени, структуры и людей, отвечающих за развитие.

Когда выстроена система, изменения перестают зависеть от энтузиазма отдельных сотрудников и превращаются в понятный управляемый процесс.

➡️ Подписывайтесь на «Берегись бэклога»