🔲 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»

⚖️ ИТ-инсорсинг на весах эффективности

🔴 В последние годы рынок инсорсинга меняется. За пять лет компании прошли путь от попыток практически полностью перейти на разработку ИТ-решений внутренними командами до возвращения к работе с подрядчиками даже на бизнес-критичных проектах. Но вопрос о том, чем бизнесу руководствоваться при выборе подхода, остаётся открытым.

Почему одним компаниям больше подходит вариант с содержанием собственных ИТ-отделов, а для других это будет напрасной тратой средств?

☑️ Читайте — в статье директора по развитию направления заказной разработки ГК «КОРУС Консалтинг» Полины Ефремовой.

Приглашаем на «ИИ-практикум: от идеи к эффективности» для руководителей

⚡️ 25 сентября, 19:00
🔸 Москва, апарт-отель «Волга»

Сегодня про ИИ говорят все. Но ключевые вопросы остаются открытыми:
— где технологии принесут реальную пользу?
— как выбрать процессы с быстрой отдачей?
— как встроить ИИ-решения без риска для стабильной работы систем?

25 сентября на закрытом мастер-классе обсудим реальные ИИ-проекты российского и международного бизнеса и разберём, как найти точки дополнительной эффективности для вашей компании с помощью ИИ.

🔸 В программе
— кейсы от ИТ-директоров ведущих компаний;
— обсуждение best practices рынка;
— практикум с ИИ — участники получат набор идей именно под задачи своей компании.

🔸 Участие бесплатное. Количество мест ограничено, состав участников модерируется.

ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ