This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китай готов к дачному сезону: Huagong Technology Industry Co. демонстрирует робота для прополки грядок в действии
Робот Hg LaserWeeder удаляет сорняки с помощью высокотемпературных лазеров, регулируя мощность в зависимости от типа культуры. Технология использует ИИ для точного распознавания растений на основе базы данных, включающей более 1000 видов. Скорость распознавания и наведения составляет менее 5 мс, а заявленная эффективность удаления сорняков превышает 95%. Топовая версия способна уничтожать до 320 000 сорняков в час благодаря использованию 32 лазерных головок. Робот прошел испытания, запуск массового производства запланирован на 2026 год.
Сам подход — сочетание ИИ и лазерной прополки — не уникален для Китая. Например, американская компания Carbon Robotics использует аналогичную концепцию: в 2026 году она представила обновлённую модель распознавания растений, обученную на данных с ферм из 15 стран.
При этом у технологии остаются ограничения. Лазерная прополка наиболее эффективна на ранних стадиях роста сорняков, но сталкивается с проблемами высокой стоимости оборудования, энергопотребления и снижением эффективности при высокой плотности сорной растительности.
В более широком контексте такие решения — часть стремительно формирующегося тренда «воплощенного ИИ», где модели выходят за пределы цифровой среды и начинают напрямую взаимодействовать с физическим миром. International Federation of Robotics (2026) прямо фиксирует этот сдвиг и ожидает широкое внедрение ИИ в различных областях робототехники в течение следующих пяти-десяти лет. Поскольку ИИ повышает эффективность, снижает количество ошибок и затраты на техническое обслуживание, компании быстрее достигают окупаемости инвестиций (ROI) по сравнению с системами без ИИ.
#Из_мира_технологий
👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
Робот Hg LaserWeeder удаляет сорняки с помощью высокотемпературных лазеров, регулируя мощность в зависимости от типа культуры. Технология использует ИИ для точного распознавания растений на основе базы данных, включающей более 1000 видов. Скорость распознавания и наведения составляет менее 5 мс, а заявленная эффективность удаления сорняков превышает 95%. Топовая версия способна уничтожать до 320 000 сорняков в час благодаря использованию 32 лазерных головок. Робот прошел испытания, запуск массового производства запланирован на 2026 год.
Сам подход — сочетание ИИ и лазерной прополки — не уникален для Китая. Например, американская компания Carbon Robotics использует аналогичную концепцию: в 2026 году она представила обновлённую модель распознавания растений, обученную на данных с ферм из 15 стран.
При этом у технологии остаются ограничения. Лазерная прополка наиболее эффективна на ранних стадиях роста сорняков, но сталкивается с проблемами высокой стоимости оборудования, энергопотребления и снижением эффективности при высокой плотности сорной растительности.
В более широком контексте такие решения — часть стремительно формирующегося тренда «воплощенного ИИ», где модели выходят за пределы цифровой среды и начинают напрямую взаимодействовать с физическим миром. International Federation of Robotics (2026) прямо фиксирует этот сдвиг и ожидает широкое внедрение ИИ в различных областях робототехники в течение следующих пяти-десяти лет. Поскольку ИИ повышает эффективность, снижает количество ошибок и затраты на техническое обслуживание, компании быстрее достигают окупаемости инвестиций (ROI) по сравнению с системами без ИИ.
#Из_мира_технологий
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥5🆒3👀2✍1
Как не загубить ИИ-стратегию в части КПЭ
Мы продолжаем серию постов об ИИ-стратегии. КПЭ — важный управленческий инструмент, который помогает держать фокус, понимать реальный эффект и формировать ожидания акционеров и менеджмента. Однако на практике КПЭ нередко превращаются в формальность, усиливают конфликты и демотивируют команды.
Как выстроить систему КПЭ, которая будет работать?
1. Стройте динамичную систему КПЭ
Система ИИ-КПЭ выстраивается исходя из главной цели, как часть стратегического плана. Он же в свою очередь предполагает не прямой путь к неминуемой победе, а различные варианты развития событий, в связи с которыми придется принимать решения и менять направление.
Таким образом КПЭ развиваются вместе со стратегией и меняются в зависимости от задач компании. Такая адаптивная система отражает реальное состояние ИИ и помогает последовательно двигаться от экспериментов к устойчивому бизнес-эффекту.
2. Отбирайте КПЭ в соответствии с уровнем зрелости ИИ-стратегии*
Набор КПЭ должен соответствовать уровню зрелости ИИ-стратегии. На ранних этапах приоритет отдается KПЭ, связанным с технологическим состоянием и внедрением: качеством моделей, доступностью данных, уровнем использования решений в процессах. В этот момент бизнес-эффект ещё ограничен, и попытка измерять выручку или EBITDA от ИИ может быть преждевременной. По мере роста зрелости акцент смещается. Компания начинает добавлять КПЭ из кластеров управления и доверия — появляются метрики, связанные с контролем, масштабируемостью, безопасностью и соответствием требованиям. На более продвинутых стадиях ключевыми становятся КПЭ бизнес-ценности: влияние ИИ на выручку, прибыль и затраты.
3. Выстраивайте КПЭ в иерархию
Чтобы связать стратегию и операционную деятельность, система КПЭ должна быть иерархической. При этом ее изменения на одном уровне влияют на показатели другого. Верхний уровень — бизнес-эффект (выручка, EBITDA), средний — процессы, где он формируется, нижний — механика и зрелость (данные, технологии, компетенции). Например, цель «рост выручки за счёт ИИ» раскладывается по бизнес-направлениям (продажи, аналитика, продукты), а затем — по драйверам (персонализация, рекомендации, ценообразование).
4. Избегайте типичных ошибок
На изображении — краткие рекомендации: как избежать ошибок при построении системы ИИ-КПЭ. Ее нужно строить как управляемую: внедрять поэтапно (от 2–3 КПЭ к полной системе), фиксировать бейзлайн до внедрения ИИ, разделять КПЭ по уровням управления, назначать одного бизнес-владельца на каждый показатель, выстраивать иерархию от стратегии к операциям, регулярно пересматривать метрики и управлять балансом противоположных КПЭ.
5. Привлекайте экспертов при необходимости
Если систему КПЭ не удаётся выстроить самостоятельно, это может быть не просто организационная сложность. При необходимости можно обратиться к внешним экспертам, чтобы быстрее выстроить архитектуру КПЭ, увидеть скрытые проблемы и внедрить проверенные практики. Это экономит время и помогает избежать типовых ошибок. Подробнее о том, как наша команда помогает разрабатывать СЦТ и ИИ-стратегии, читайте по тегу #Кейсы_O2Consulting.
❗️*Скачивайте подробные рекомендации по построению КПЭ для разных уровней зрелости ИИ-стратегии. Здесь также подходы к измерению, бенчмарки и примеры из практики.
*Источник — по материалам лекции «Разработка ИИ-стратегии компании по методике O2Consulting (О2Консалтинг)» Анны Никитченко, управляющего партнера, в рамках курса «Искусственный интеллект: внедрение и управление».
Смотрите также:
На пути к будущему с ИИ: 100 мировых стратегий
Эволюция развития ИИ-стратегии: как перейти на следующий уровень
#ИИ_стратегия_O2Consulting
👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
Мы продолжаем серию постов об ИИ-стратегии. КПЭ — важный управленческий инструмент, который помогает держать фокус, понимать реальный эффект и формировать ожидания акционеров и менеджмента. Однако на практике КПЭ нередко превращаются в формальность, усиливают конфликты и демотивируют команды.
Как выстроить систему КПЭ, которая будет работать?
1. Стройте динамичную систему КПЭ
Система ИИ-КПЭ выстраивается исходя из главной цели, как часть стратегического плана. Он же в свою очередь предполагает не прямой путь к неминуемой победе, а различные варианты развития событий, в связи с которыми придется принимать решения и менять направление.
Таким образом КПЭ развиваются вместе со стратегией и меняются в зависимости от задач компании. Такая адаптивная система отражает реальное состояние ИИ и помогает последовательно двигаться от экспериментов к устойчивому бизнес-эффекту.
2. Отбирайте КПЭ в соответствии с уровнем зрелости ИИ-стратегии*
Набор КПЭ должен соответствовать уровню зрелости ИИ-стратегии. На ранних этапах приоритет отдается KПЭ, связанным с технологическим состоянием и внедрением: качеством моделей, доступностью данных, уровнем использования решений в процессах. В этот момент бизнес-эффект ещё ограничен, и попытка измерять выручку или EBITDA от ИИ может быть преждевременной. По мере роста зрелости акцент смещается. Компания начинает добавлять КПЭ из кластеров управления и доверия — появляются метрики, связанные с контролем, масштабируемостью, безопасностью и соответствием требованиям. На более продвинутых стадиях ключевыми становятся КПЭ бизнес-ценности: влияние ИИ на выручку, прибыль и затраты.
3. Выстраивайте КПЭ в иерархию
Чтобы связать стратегию и операционную деятельность, система КПЭ должна быть иерархической. При этом ее изменения на одном уровне влияют на показатели другого. Верхний уровень — бизнес-эффект (выручка, EBITDA), средний — процессы, где он формируется, нижний — механика и зрелость (данные, технологии, компетенции). Например, цель «рост выручки за счёт ИИ» раскладывается по бизнес-направлениям (продажи, аналитика, продукты), а затем — по драйверам (персонализация, рекомендации, ценообразование).
4. Избегайте типичных ошибок
На изображении — краткие рекомендации: как избежать ошибок при построении системы ИИ-КПЭ. Ее нужно строить как управляемую: внедрять поэтапно (от 2–3 КПЭ к полной системе), фиксировать бейзлайн до внедрения ИИ, разделять КПЭ по уровням управления, назначать одного бизнес-владельца на каждый показатель, выстраивать иерархию от стратегии к операциям, регулярно пересматривать метрики и управлять балансом противоположных КПЭ.
5. Привлекайте экспертов при необходимости
Если систему КПЭ не удаётся выстроить самостоятельно, это может быть не просто организационная сложность. При необходимости можно обратиться к внешним экспертам, чтобы быстрее выстроить архитектуру КПЭ, увидеть скрытые проблемы и внедрить проверенные практики. Это экономит время и помогает избежать типовых ошибок. Подробнее о том, как наша команда помогает разрабатывать СЦТ и ИИ-стратегии, читайте по тегу #Кейсы_O2Consulting.
❗️*Скачивайте подробные рекомендации по построению КПЭ для разных уровней зрелости ИИ-стратегии. Здесь также подходы к измерению, бенчмарки и примеры из практики.
*Источник — по материалам лекции «Разработка ИИ-стратегии компании по методике O2Consulting (О2Консалтинг)» Анны Никитченко, управляющего партнера, в рамках курса «Искусственный интеллект: внедрение и управление».
Смотрите также:
На пути к будущему с ИИ: 100 мировых стратегий
Эволюция развития ИИ-стратегии: как перейти на следующий уровень
#ИИ_стратегия_O2Consulting
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1⚡3✍2❤2👏2
Оргструктура ИИ-стратегии: кто за что отвечает в процессе трансформации?*
Мы продолжаем серию постов об ИИ-стратегии, и сегодня говорим об оргструктуре.
Большинство компаний управляют ИИ как ИТ-проектом и не получают бизнес-результата. Однако по оценкам, бизнес теряет до 40% потенциальной ИИ-производительности из-за пробелов в работе с людьми, а не из-за технических ограничений. Разбираемся, как организовать оргструктуру развития ИИ-стратегии, чтобы она была эффективной.
Зачем нужна оргструктура управления ИИ-стратегией
Оргструктура ИИ-стратегии определяет, кто принимает решения об ИИ, кто за что отвечает и как эти решения связаны между собой. Это нормально, когда на первом уровне ИИ-зрелости технология воспринимается как часть ИТ. Однако в процессе эволюции зрелости ИИ-стратегии оргструктура тоже должна меняться.
В отличие от классической корпоративной иерархии, зрелая ИИ-стратегия кросс-функциональна. ИИ одновременно затрагивает технологии, юридические риски, этику, финансы, HR — и ни один из этих департаментов в одиночку не может управлять им полноценно. Такая оргструктура создаёт отдельный слой управления, который пронизывает всю компанию горизонтально и связывает стратегию и технологии в единую систему.
Как строится управление ИИ-стратегией
Ответственность за управление зрелой ИИ-стратегией, как правило, распределяется по 3 уровням.
На стратегическом уровне — Chairman, CEO, CFO и Chief AI Officer — принимаются ключевые решения: быть ли компании ИИ-лидером, сколько инвестировать, какие риски допустимы. При этом эти фигуры не должны погружаться в технические детали — их задача задавать направление и рамки.
На тактическом уровне — Chief AI Officer, CTO, COO, CFO, а также юристы и HR — ИИ превращается в управляемый портфель. Здесь решается, какие проекты запускать, как распределять ресурсы, какие стандарты и политики применять. Именно этот уровень отвечает за баланс между скоростью внедрения, контролем и экономикой.
На операционном уровне действуют инженеры, дата-сайентисты, продуктовые команды. Здесь создаются и внедряются модели, принимаются решения об обновлениях, откатах, качестве и стабильности. Это уровень, где проверяется главный вопрос: работает ли ИИ в реальных процессах.
Ключевые фигуры
Board AI Committee задаёт стратегическое направление ИИ.
CEO — главный драйвер ИИ-трансформации, принимает ключевые решения по приоритетам и обеспечивает организационную поддержку.
CAIO — центральная фигура управления ИИ. Переводит стратегию в конкретные инициативы и отвечает за итоговый бизнес-эффект от ИИ.
AI Governance Board приоритизирует проекты, распределяет ресурсы, следит за рисками, комплаенсом и стандартами.
CoE — центр компетенций по ИИ. Обеспечивает экспертизу, разрабатывает модели, задаёт стандарты и поддерживает внедрение.
BU AI Team — команды внутри бизнес-подразделений. Отвечают за внедрение ИИ в реальные процессы и достижение бизнес-результата.
Какую модель управления выбрать вам?
Компании по-разному «организуются» вокруг ИИ — в зависимости от своей ситуации. Чтобы понять, какая модель подходит именно вам, достаточно ответить на три вопроса:
1. Какую роль играет ИИ: источник конкурентного преимущества или операционная необходимость?
2. Как устроен бизнес — централизован или децентрализован?
3. На какой стадии зрелости находится компания?
Ответы на эти вопросы помогают выбрать одну из трёх моделей: централизованную, федеративную или встроенную. По сути, это решение о том, где «живёт» ИИ: в отдельном центре компетенций, распределён между бизнес-юнитами или полностью встроен в них.
Будьте архитектором, строящим живую, устойчивую систему, где команда растёт, а ИИ приносит пользу. Больше информации по каждому пункту вы найдете — в карточках.
*По материалам лекции «Разработка ИИ-стратегии компании по методике O2Consulting (О2Консалтинг)» Анны Никитченко, управляющего партнера, для курса «Искусственный интеллект: внедрение и управление».
Смотрите предыдущие посты по тегу #ИИ_стратегия_O2Consulting.
👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
Мы продолжаем серию постов об ИИ-стратегии, и сегодня говорим об оргструктуре.
Большинство компаний управляют ИИ как ИТ-проектом и не получают бизнес-результата. Однако по оценкам, бизнес теряет до 40% потенциальной ИИ-производительности из-за пробелов в работе с людьми, а не из-за технических ограничений. Разбираемся, как организовать оргструктуру развития ИИ-стратегии, чтобы она была эффективной.
Зачем нужна оргструктура управления ИИ-стратегией
Оргструктура ИИ-стратегии определяет, кто принимает решения об ИИ, кто за что отвечает и как эти решения связаны между собой. Это нормально, когда на первом уровне ИИ-зрелости технология воспринимается как часть ИТ. Однако в процессе эволюции зрелости ИИ-стратегии оргструктура тоже должна меняться.
В отличие от классической корпоративной иерархии, зрелая ИИ-стратегия кросс-функциональна. ИИ одновременно затрагивает технологии, юридические риски, этику, финансы, HR — и ни один из этих департаментов в одиночку не может управлять им полноценно. Такая оргструктура создаёт отдельный слой управления, который пронизывает всю компанию горизонтально и связывает стратегию и технологии в единую систему.
Как строится управление ИИ-стратегией
Ответственность за управление зрелой ИИ-стратегией, как правило, распределяется по 3 уровням.
На стратегическом уровне — Chairman, CEO, CFO и Chief AI Officer — принимаются ключевые решения: быть ли компании ИИ-лидером, сколько инвестировать, какие риски допустимы. При этом эти фигуры не должны погружаться в технические детали — их задача задавать направление и рамки.
На тактическом уровне — Chief AI Officer, CTO, COO, CFO, а также юристы и HR — ИИ превращается в управляемый портфель. Здесь решается, какие проекты запускать, как распределять ресурсы, какие стандарты и политики применять. Именно этот уровень отвечает за баланс между скоростью внедрения, контролем и экономикой.
На операционном уровне действуют инженеры, дата-сайентисты, продуктовые команды. Здесь создаются и внедряются модели, принимаются решения об обновлениях, откатах, качестве и стабильности. Это уровень, где проверяется главный вопрос: работает ли ИИ в реальных процессах.
Ключевые фигуры
Board AI Committee задаёт стратегическое направление ИИ.
CEO — главный драйвер ИИ-трансформации, принимает ключевые решения по приоритетам и обеспечивает организационную поддержку.
CAIO — центральная фигура управления ИИ. Переводит стратегию в конкретные инициативы и отвечает за итоговый бизнес-эффект от ИИ.
AI Governance Board приоритизирует проекты, распределяет ресурсы, следит за рисками, комплаенсом и стандартами.
CoE — центр компетенций по ИИ. Обеспечивает экспертизу, разрабатывает модели, задаёт стандарты и поддерживает внедрение.
BU AI Team — команды внутри бизнес-подразделений. Отвечают за внедрение ИИ в реальные процессы и достижение бизнес-результата.
Какую модель управления выбрать вам?
Компании по-разному «организуются» вокруг ИИ — в зависимости от своей ситуации. Чтобы понять, какая модель подходит именно вам, достаточно ответить на три вопроса:
1. Какую роль играет ИИ: источник конкурентного преимущества или операционная необходимость?
2. Как устроен бизнес — централизован или децентрализован?
3. На какой стадии зрелости находится компания?
Ответы на эти вопросы помогают выбрать одну из трёх моделей: централизованную, федеративную или встроенную. По сути, это решение о том, где «живёт» ИИ: в отдельном центре компетенций, распределён между бизнес-юнитами или полностью встроен в них.
Будьте архитектором, строящим живую, устойчивую систему, где команда растёт, а ИИ приносит пользу. Больше информации по каждому пункту вы найдете — в карточках.
*По материалам лекции «Разработка ИИ-стратегии компании по методике O2Consulting (О2Консалтинг)» Анны Никитченко, управляющего партнера, для курса «Искусственный интеллект: внедрение и управление».
Смотрите предыдущие посты по тегу #ИИ_стратегия_O2Consulting.
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👏6🤩3🆒2
СПФИ_для корпоратов_12.02.2026.pdf
7.2 MB
Завершили проект для Московской Биржи по особенностям учета сделок ПФИ с ЦК
Полезные практические материалы и описание кейса.
Команда практики «Стратегия развития финансовых рынков» под руководством старшего партнера Татьяны Сафоновой компании О2Consulting (ООО «Консалтинговая Компания Кислород») завершила проект для Московской Биржи по разработке методических рекомендаций по бухгалтерскому и налоговому учету новых финансовых инструментов — опционов CAP и FLOOR (опционной стратегии) с центральным контрагентом.
✏️ Ситуация
Московская Биржа запускает новые финансовые инструменты — опционы CAP и FLOOR на рынке СПФИ Мосбиржи. Участники рынка ПФИ заинтересованы в практических рекомендациях по порядку учёта и налогообложения нового финансового инструмента.
Без понятных ориентиров компании и банки тратят время на самостоятельную разработку подходов к бухгалтерскому и налоговому учету ПФИ, это приводит к неверной квалификации инструментов, что несет в себе налоговые риски, кроме того, они рискуют невольно исказить финансовую отчетность.
Задача состояла в том, чтобы основываясь на гражданско-правовой квалификации инструмента, дать примеры дополнений в учетные бухгалтерскую и налоговую политики, привести примеры бухгалтерских проводок, дать готовые решения по оформлению нового инструмента в качестве хеджирующего ПФИ.
💼 Решение
Командой разработаны универсальные методические рекомендации и пакеты проектов внутренних документов для двух категорий участников рынка.
Для кредитных организаций: проведен анализ российского законодательства и дана точная гражданско-правовая квалификация опционов CAP и FLOOR (опционной стратегии), заключаемых с Центральным контрагентом Мосбиржи. Подготовлено описание порядка налогового и бухгалтерского учёта стратегии по РСБУ, МСФО, сквозные числовые примеры, а также анализ влияния стратегии на банковские нормативы Н1-Н7. Разработаны шаблоны внутренних документов, включая проекты дополнений в учётные политики и проекты внутренних документов для оформления операций хеджирования.
Для коммерческих некредитных организаций: сформирован аналогичный комплект методических рекомендаций, порядок учёта компаниями новых инструментов, числовые примеры и проекты необходимой внутренней документации. Дополнительно были предложены правки в исходный вариант спецификации по инструменту.
✅ Результат
Разработаны два набора комплексных документов (во вложении):
🛑 «Особенности учета сделок ПФИ с ЦК в кредитных организациях (банках)»
🛑 «Бухгалтерский и налоговый учет сделок ПФИ с ЦК»
Материалы отличаются глубиной проработки и практической ценностью. Оба документа охватывают полный цикл учёта опционной стратегии — от правовой квалификации до числовых примеров и необходимых документов, что обеспечивает целостный подход к учету расчетных процентных опционов.
🔽 Сохраняйте и делитесь с коллегами, чтобы быть в курсе, как работать с новыми СПФИ. Скачать материалы можно также с сайта Московской Биржи:
Для кредитных организаций.
Для корпоративных клиентов.
#Кейсы_O2Consulting
👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
Полезные практические материалы и описание кейса.
Команда практики «Стратегия развития финансовых рынков» под руководством старшего партнера Татьяны Сафоновой компании О2Consulting (ООО «Консалтинговая Компания Кислород») завершила проект для Московской Биржи по разработке методических рекомендаций по бухгалтерскому и налоговому учету новых финансовых инструментов — опционов CAP и FLOOR (опционной стратегии) с центральным контрагентом.
Московская Биржа запускает новые финансовые инструменты — опционы CAP и FLOOR на рынке СПФИ Мосбиржи. Участники рынка ПФИ заинтересованы в практических рекомендациях по порядку учёта и налогообложения нового финансового инструмента.
Без понятных ориентиров компании и банки тратят время на самостоятельную разработку подходов к бухгалтерскому и налоговому учету ПФИ, это приводит к неверной квалификации инструментов, что несет в себе налоговые риски, кроме того, они рискуют невольно исказить финансовую отчетность.
Задача состояла в том, чтобы основываясь на гражданско-правовой квалификации инструмента, дать примеры дополнений в учетные бухгалтерскую и налоговую политики, привести примеры бухгалтерских проводок, дать готовые решения по оформлению нового инструмента в качестве хеджирующего ПФИ.
Командой разработаны универсальные методические рекомендации и пакеты проектов внутренних документов для двух категорий участников рынка.
Для кредитных организаций: проведен анализ российского законодательства и дана точная гражданско-правовая квалификация опционов CAP и FLOOR (опционной стратегии), заключаемых с Центральным контрагентом Мосбиржи. Подготовлено описание порядка налогового и бухгалтерского учёта стратегии по РСБУ, МСФО, сквозные числовые примеры, а также анализ влияния стратегии на банковские нормативы Н1-Н7. Разработаны шаблоны внутренних документов, включая проекты дополнений в учётные политики и проекты внутренних документов для оформления операций хеджирования.
Для коммерческих некредитных организаций: сформирован аналогичный комплект методических рекомендаций, порядок учёта компаниями новых инструментов, числовые примеры и проекты необходимой внутренней документации. Дополнительно были предложены правки в исходный вариант спецификации по инструменту.
Разработаны два набора комплексных документов (во вложении):
Материалы отличаются глубиной проработки и практической ценностью. Оба документа охватывают полный цикл учёта опционной стратегии — от правовой квалификации до числовых примеров и необходимых документов, что обеспечивает целостный подход к учету расчетных процентных опционов.
Для кредитных организаций.
Для корпоративных клиентов.
#Кейсы_O2Consulting
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7👏8👍4🤩4🎉2
В СМИ
В правительстве анонсировали законопроект о регулировании искусственного интеллекта. Глава Минцифры Максут Шадаев не исключил, что документ будет внесен в Госдуму до конца весенней сессии. Он пообещал, что регулирование будет не только рамочным, но и в каком-то смысле стимулирующим. 18 марта Минцифры опубликовало проект документа, сообщает портал «Телеспутник». Анна Никитченко, управляющий партнер, комментирует нововведение в статье «Законодательные нововведения февраля: «Антифрод 2.0» и регулирование ИИ».
Анонсы
Проект практики «Стратегия развития финансовых рынков» под руководством старшего партнера Татьяны Сафоновой для Московской Биржи по особенностям учета сделок ПФИ с ЦК заявлен на премию в номинации «Лучший юридический консультант на рынке структурных продуктов» на премии Лидеры структурных финансов — 2026.
31 марта стартует новый поток программы по TOGAF 10, которую проводит партнер O2Consulting, компания Smart Architects. Курс рассчитан на практикующих архитекторов и специалистов, которые уже сталкивались с архитектурными задачами и хотят систематизировать и углубить знания, а также лучше понять, как выстраивать и развивать архитектурную практику в организации. Если тема актуальна для Вас или ваших коллег, подробности и программу смотрите на сайте курса: https://togaf.ru/
3 апреля Анна Никитченко примет участие в качестве спикера в Международном экономическом форуме государств — участников СНГ «35 лет СНГ. Развитие Большого Евразийского партнёрства» в секции «Обеспечение технологической независимости через цифровой суверенитет».
25 апреля Анна Никитченко примет участие в качестве спикера в форуме PRO ГОРОD 2026 в секции «Город счастливых жителей: влияние технологий и ИИ».
Прошедшие мероприятия
27 марта эксперты O2Consulting приняли участие в XVI Международной Грушинской социологической конференции «Как конструируется будущее? Конференция-исследование». Александр Чоланюк, ведущий аналитик, выступил с докладом «Исследование потребительского поведения с применением инструментов “виртуальных групп”».
24 марта Татьяна Сафонова, старший партнер, руководитель практики «Стратегия развития финансовых рынков» прочитала лекцию по ЦФА для сотрудников Роснефти в МГИМО МИД России.
#Дайджест_O2Consulting
👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
В правительстве анонсировали законопроект о регулировании искусственного интеллекта. Глава Минцифры Максут Шадаев не исключил, что документ будет внесен в Госдуму до конца весенней сессии. Он пообещал, что регулирование будет не только рамочным, но и в каком-то смысле стимулирующим. 18 марта Минцифры опубликовало проект документа, сообщает портал «Телеспутник». Анна Никитченко, управляющий партнер, комментирует нововведение в статье «Законодательные нововведения февраля: «Антифрод 2.0» и регулирование ИИ».
Анонсы
Проект практики «Стратегия развития финансовых рынков» под руководством старшего партнера Татьяны Сафоновой для Московской Биржи по особенностям учета сделок ПФИ с ЦК заявлен на премию в номинации «Лучший юридический консультант на рынке структурных продуктов» на премии Лидеры структурных финансов — 2026.
31 марта стартует новый поток программы по TOGAF 10, которую проводит партнер O2Consulting, компания Smart Architects. Курс рассчитан на практикующих архитекторов и специалистов, которые уже сталкивались с архитектурными задачами и хотят систематизировать и углубить знания, а также лучше понять, как выстраивать и развивать архитектурную практику в организации. Если тема актуальна для Вас или ваших коллег, подробности и программу смотрите на сайте курса: https://togaf.ru/
3 апреля Анна Никитченко примет участие в качестве спикера в Международном экономическом форуме государств — участников СНГ «35 лет СНГ. Развитие Большого Евразийского партнёрства» в секции «Обеспечение технологической независимости через цифровой суверенитет».
25 апреля Анна Никитченко примет участие в качестве спикера в форуме PRO ГОРОD 2026 в секции «Город счастливых жителей: влияние технологий и ИИ».
Прошедшие мероприятия
27 марта эксперты O2Consulting приняли участие в XVI Международной Грушинской социологической конференции «Как конструируется будущее? Конференция-исследование». Александр Чоланюк, ведущий аналитик, выступил с докладом «Исследование потребительского поведения с применением инструментов “виртуальных групп”».
24 марта Татьяна Сафонова, старший партнер, руководитель практики «Стратегия развития финансовых рынков» прочитала лекцию по ЦФА для сотрудников Роснефти в МГИМО МИД России.
#Дайджест_O2Consulting
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤3🔥2👏2🙉1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Грамотная стратегия — это про то, как выстроить систему, которая сама поднимает тебя вверх.
А вот это уже не метафора: Китай покоряет новые высоты с помощью одного из самых длинных в мире уличных эскалаторов. Систему «Богиня Ушань» с панорамными видами на Янцзы официально запустили в Чунцине. Она включает 21 эскалатор, 8 лифтов и 4 траволатора, повторяя рельеф горы. Её протяжённость — от 905 до 1236 метров (по разным данным), а перепад высот — 242 метра (около 80 этажей). Это превосходит предыдущий рекордный эскалатор «Корона» в том же городе.
Раньше, чтобы подняться наверх и добраться до работы, навестить родственников или просто купить продукты, приходилось преодолевать пешком более 1000 ступеней либо ехать по сложному серпантину. Теперь дорога занимает около 20 минут.
Цена — около 3 юаней (примерно 40 рублей).
В итоге побеждает не тот, кто прилагает больше усилий, а тот, кто находит кратчайший путь.
Любуйтесь невероятными видами и читайте наши материалы по стратегии:
На пути к будущему с ИИ: 100 мировых стратегий
Эволюция развития ИИ-стратегии: как перейти на следующий уровень
Как не загубить ИИ-стратегию в части КПЭ
Оргструктура ИИ-стратегии: кто за что отвечает в процессе трансформации?*
#Дайджест_O2Consulting
👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
А вот это уже не метафора: Китай покоряет новые высоты с помощью одного из самых длинных в мире уличных эскалаторов. Систему «Богиня Ушань» с панорамными видами на Янцзы официально запустили в Чунцине. Она включает 21 эскалатор, 8 лифтов и 4 траволатора, повторяя рельеф горы. Её протяжённость — от 905 до 1236 метров (по разным данным), а перепад высот — 242 метра (около 80 этажей). Это превосходит предыдущий рекордный эскалатор «Корона» в том же городе.
Раньше, чтобы подняться наверх и добраться до работы, навестить родственников или просто купить продукты, приходилось преодолевать пешком более 1000 ступеней либо ехать по сложному серпантину. Теперь дорога занимает около 20 минут.
Цена — около 3 юаней (примерно 40 рублей).
В итоге побеждает не тот, кто прилагает больше усилий, а тот, кто находит кратчайший путь.
Любуйтесь невероятными видами и читайте наши материалы по стратегии:
На пути к будущему с ИИ: 100 мировых стратегий
Эволюция развития ИИ-стратегии: как перейти на следующий уровень
Как не загубить ИИ-стратегию в части КПЭ
Оргструктура ИИ-стратегии: кто за что отвечает в процессе трансформации?*
#Дайджест_O2Consulting
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👏4🤩3🆒3
«Фабрика решений»: как превращать ИИ-инициативы в результат
Разработка стратегии — многоуровневый процесс. Мы уже рассказали вам о многих его важных этапах, например, КПЭ, оргструктуре. Сегодня поговорим, как обеспечить поток внедряемых ИИ-инициатив.
Для этого нужен сквозной управляемый процесс — от генерации идей до масштабирования решений. Он формируется через «фабрику решений» и опирается на четкую последовательность этапов.
Рождение инициатив
Все начинается с гипотезы о том, где ИИ может дать эффект: в маркетинге, рисках, операциях, клиентском сервисе. Далее гипотезы переводятся в конкретные сценарии применения. На этом этапе уточняется бизнес-задача, оцениваются потенциальный эффект, доступность данных, риски и метрики успеха. Идея перестает быть абстрактной и превращается в формализованный use case, с которым можно работать дальше.
Приоритизация инициатив
Выставить приоритеты помогает матрица отбора инициатив. В ее основе — ценность для бизнеса и сложность реализации. Такой подход позволяет разделить инициативы на «быстрые победы» (низкая сложность, быстрый эффект), приоритетные инициативы (высокая ценность), стратегические ставки (высокая ценность и сложность), а также низкоприоритетные кейсы. В итоге формируется сбалансированный портфель, который включает в себя быстрые результаты, масштабируемые решения и долгосрочные инвестиции.
Проверка гипотез
После отбора инициативы проходят этап проверки гипотез. Сначала проводится PoC — проверка технической реализуемости и базовой гипотезы. Затем MVP — проверка бизнес-эффекта на ограниченном масштабе. Этот этап критичен: он позволяет быстро отсечь слабые идеи и инвестировать только в те, которые подтверждают свою ценность. Если гипотеза подтверждается, инициатива переходит к проектированию и подготовке промышленного внедрения. Разрабатывается архитектура решения, настраиваются интеграции с системами, обеспечивается работа с данными и процессами. Это переход от эксперимента к продукту.
Масштабирование
Далее следует масштабирование: решение внедряется в операционные процессы и распространяется на всю целевую аудиторию или бизнес-функцию. На этом этапе ИИ начинает приносить реальный, измеримый эффект.
Наконец, весь процесс замыкается контуром управления. Все инициативы фиксируются в реестре use cases, их статус регулярно обновляется, а портфель пересматривается с учетом результатов. Успешные кейсы масштабируются, неэффективные — останавливаются или перерабатываются. Это обеспечивает непрерывное обновление и развитие портфеля.
Полная структура дорожной карты
Каждая инициатива, прошедшая через матрицу отбора и попавшая в «фабрику решений», должна быть в итоге формализована с помощью дорожной карты, которая превращает ИИ-стратегию в управляемый объект: кто отвечает, какие сроки, какой бюджет, какие KPI, от чего зависит запуск и т.д.
Разберём процесс на упрощенном примере. На производстве возникает гипотеза: данным датчиков можно предсказывать поломки оборудования и снижать простои. Она формализуется в кейс — внедрение системы предиктивного обслуживания оборудования. Уточняются параметры: бизнес-задача — снижение незапланированных простоев, ожидаемый эффект — сокращение времени простоя на 20–30%, данные — телеметрия оборудования (температура, вибрации), риски — шумные данные и нехватка истории отказов, метрики — время простоя, среднее время между отказами и стоимость простоев. Инициатива оценивается как высокоценная при средней или высокой сложности и попадает в приоритетный портфель. После проверки гипотезы на пилотном этапе и подтверждения эффекта (например, снижение простоев на 15%) начинается промышленное внедрение. Решение масштабируется на все линии и заводы и становится частью операционной модели, позволяя прогнозировать отказы и заранее планировать ремонт.
Подробности — во вложенных слайдах.
Смотрите другие статьи по теме: #Стратегия_O2Consulting
👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
Разработка стратегии — многоуровневый процесс. Мы уже рассказали вам о многих его важных этапах, например, КПЭ, оргструктуре. Сегодня поговорим, как обеспечить поток внедряемых ИИ-инициатив.
Для этого нужен сквозной управляемый процесс — от генерации идей до масштабирования решений. Он формируется через «фабрику решений» и опирается на четкую последовательность этапов.
Рождение инициатив
Все начинается с гипотезы о том, где ИИ может дать эффект: в маркетинге, рисках, операциях, клиентском сервисе. Далее гипотезы переводятся в конкретные сценарии применения. На этом этапе уточняется бизнес-задача, оцениваются потенциальный эффект, доступность данных, риски и метрики успеха. Идея перестает быть абстрактной и превращается в формализованный use case, с которым можно работать дальше.
Приоритизация инициатив
Выставить приоритеты помогает матрица отбора инициатив. В ее основе — ценность для бизнеса и сложность реализации. Такой подход позволяет разделить инициативы на «быстрые победы» (низкая сложность, быстрый эффект), приоритетные инициативы (высокая ценность), стратегические ставки (высокая ценность и сложность), а также низкоприоритетные кейсы. В итоге формируется сбалансированный портфель, который включает в себя быстрые результаты, масштабируемые решения и долгосрочные инвестиции.
Проверка гипотез
После отбора инициативы проходят этап проверки гипотез. Сначала проводится PoC — проверка технической реализуемости и базовой гипотезы. Затем MVP — проверка бизнес-эффекта на ограниченном масштабе. Этот этап критичен: он позволяет быстро отсечь слабые идеи и инвестировать только в те, которые подтверждают свою ценность. Если гипотеза подтверждается, инициатива переходит к проектированию и подготовке промышленного внедрения. Разрабатывается архитектура решения, настраиваются интеграции с системами, обеспечивается работа с данными и процессами. Это переход от эксперимента к продукту.
Масштабирование
Далее следует масштабирование: решение внедряется в операционные процессы и распространяется на всю целевую аудиторию или бизнес-функцию. На этом этапе ИИ начинает приносить реальный, измеримый эффект.
Наконец, весь процесс замыкается контуром управления. Все инициативы фиксируются в реестре use cases, их статус регулярно обновляется, а портфель пересматривается с учетом результатов. Успешные кейсы масштабируются, неэффективные — останавливаются или перерабатываются. Это обеспечивает непрерывное обновление и развитие портфеля.
Полная структура дорожной карты
Каждая инициатива, прошедшая через матрицу отбора и попавшая в «фабрику решений», должна быть в итоге формализована с помощью дорожной карты, которая превращает ИИ-стратегию в управляемый объект: кто отвечает, какие сроки, какой бюджет, какие KPI, от чего зависит запуск и т.д.
Разберём процесс на упрощенном примере. На производстве возникает гипотеза: данным датчиков можно предсказывать поломки оборудования и снижать простои. Она формализуется в кейс — внедрение системы предиктивного обслуживания оборудования. Уточняются параметры: бизнес-задача — снижение незапланированных простоев, ожидаемый эффект — сокращение времени простоя на 20–30%, данные — телеметрия оборудования (температура, вибрации), риски — шумные данные и нехватка истории отказов, метрики — время простоя, среднее время между отказами и стоимость простоев. Инициатива оценивается как высокоценная при средней или высокой сложности и попадает в приоритетный портфель. После проверки гипотезы на пилотном этапе и подтверждения эффекта (например, снижение простоев на 15%) начинается промышленное внедрение. Решение масштабируется на все линии и заводы и становится частью операционной модели, позволяя прогнозировать отказы и заранее планировать ремонт.
Подробности — во вложенных слайдах.
Смотрите другие статьи по теме: #Стратегия_O2Consulting
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1✍4⚡3👏2👍1
«Виртуальные группы» для исследования потребительского поведения: преимущества, риски и перспективы использования*
«Виртуальные группы» — это мультиагентные системы, которые имитируют поведение реальных людей и их взаимодействие на основе данных и алгоритмов в цифровой среде. С такого рода симуляторами можно проводить такие же исследования, как и с реальными людьми, но быстрее, дешевле и безопаснее.
Рост рынка «виртуальных групп»
«Виртуальные группы» становятся новой лабораторией по моделированию поведения людей для компаний, инвесторов, политиков, государственных органов и учёных. Рынок подобных решений стремительно развивается в нескольких направлениях:
🛑 Социально-экономическая симуляция обществ: анализ взаимодействия групп — как формируются тренды, как распространяются предпочтения, как меняется поведение под влиянием окружения. Примеры проектов: MiroFish, Simile, AgentSociety, Artificial Societies.
🛑 Предиктивная аналитика поведения: компании используют «виртуальные группы», в частности, для прогнозирования реакции рынков и рыночных трендов. Например: AgenikPredict, MiroFish-swarm, TwinMarket.
🛑 Маркетинг и PR-симуляции: тестирование рекламных кампаний, коммуникаций и продуктовых гипотез до выхода на реальную аудиторию. Например, можно заранее оценить, как отдельные группы пользователей отреагируют на новый оффер или позиционирование. Примеры: Artificial Societies, Generative Audiences, Mixflow, AgenikPredict.
🛑 Цифровые двойники потребителей: создаются модели с «личностью», памятью и меняющимся поведением в соцсетях и виртуальных мирах, которые могут участвовать в исследованиях. Это позволяет анализировать не только разовые реакции, но и динамику поведения во времени. Примеры: Socialtrait, Atypica, Moltbook.
Ранее мы более подробно писали о проектах MiroFish, Simile и Project Sid.
❗️ По ссылке смотрите полный перечень отобранных компаний и проектов, специализирующихся на моделировании социально-экономического поведения с помощью ИИ-решений нового поколения.
Риски технологии
Несмотря на ряд преимуществ, новые технологии — это и новые угрозы, такие как, например, социохакинг, то есть манипулятивное моделирование поведения. Применение злоумышленниками ИИ-инструментов «виртуальных групп» может привести к негативным последствиям различных масштабов — как экономическим (например, «пузыри» на международных фондовых и валютных рынках), так и социальным (конфликты между группами, организациями и даже государствами). В последнее время широко распространён кейс «Шоу Трумана», когда мошенники создают целые чаты в популярных мессенджерах, где все участники, кроме одной жертвы, — это ИИ-агенты.
Как использовать «виртуальные группы» во благо и на пользу дела?
1. Не оставаться в стороне от технологического прогресса. Компании, которые игнорируют такие инструменты, рискуют проиграть в скорости и качестве принимаемых решений.
2. Продумать защитные механизмы, защищающие от действий злоумышленников, использующих инструменты «виртуальных групп».
3. Чётко определить свои потребности. «Виртуальные группы» дают максимальную ценность там, где есть частые задачи с неопределённостью социальной реакции. Например: в маркетинге — тестирование рекламных кампаний до запуска; в банке — прогноз поведения клиентов при изменении условий продукта; в промышленности — моделирование спроса и загрузки производства.
4. Внедрять инструменты с учётом ограничений и рисков: учитывать не только сами технологии, но и особенности самой организации, её внешнюю среду.
На изображении — рекомендации «Как успешно внедрять в своей деятельности ИИ-инструменты “виртуальных групп”».
Подробности — в презентации.
*По мотивам доклада «Исследование потребительского поведения с применением инструментов “виртуальных групп”», который Александр Чоланюк, ведущий аналитик, представил 27 марта на XVI Международной Грушинской социологической конференции «Как конструируется будущее? Конференция-исследование».
Благодарим организаторов, ВЦИОМ, за приглашение и отличную деловую программу!
#Проекты_O2Consulting
👋 Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
«Виртуальные группы» — это мультиагентные системы, которые имитируют поведение реальных людей и их взаимодействие на основе данных и алгоритмов в цифровой среде. С такого рода симуляторами можно проводить такие же исследования, как и с реальными людьми, но быстрее, дешевле и безопаснее.
Рост рынка «виртуальных групп»
«Виртуальные группы» становятся новой лабораторией по моделированию поведения людей для компаний, инвесторов, политиков, государственных органов и учёных. Рынок подобных решений стремительно развивается в нескольких направлениях:
Ранее мы более подробно писали о проектах MiroFish, Simile и Project Sid.
Риски технологии
Несмотря на ряд преимуществ, новые технологии — это и новые угрозы, такие как, например, социохакинг, то есть манипулятивное моделирование поведения. Применение злоумышленниками ИИ-инструментов «виртуальных групп» может привести к негативным последствиям различных масштабов — как экономическим (например, «пузыри» на международных фондовых и валютных рынках), так и социальным (конфликты между группами, организациями и даже государствами). В последнее время широко распространён кейс «Шоу Трумана», когда мошенники создают целые чаты в популярных мессенджерах, где все участники, кроме одной жертвы, — это ИИ-агенты.
Как использовать «виртуальные группы» во благо и на пользу дела?
1. Не оставаться в стороне от технологического прогресса. Компании, которые игнорируют такие инструменты, рискуют проиграть в скорости и качестве принимаемых решений.
2. Продумать защитные механизмы, защищающие от действий злоумышленников, использующих инструменты «виртуальных групп».
3. Чётко определить свои потребности. «Виртуальные группы» дают максимальную ценность там, где есть частые задачи с неопределённостью социальной реакции. Например: в маркетинге — тестирование рекламных кампаний до запуска; в банке — прогноз поведения клиентов при изменении условий продукта; в промышленности — моделирование спроса и загрузки производства.
4. Внедрять инструменты с учётом ограничений и рисков: учитывать не только сами технологии, но и особенности самой организации, её внешнюю среду.
На изображении — рекомендации «Как успешно внедрять в своей деятельности ИИ-инструменты “виртуальных групп”».
Подробности — в презентации.
*По мотивам доклада «Исследование потребительского поведения с применением инструментов “виртуальных групп”», который Александр Чоланюк, ведущий аналитик, представил 27 марта на XVI Международной Грушинской социологической конференции «Как конструируется будущее? Конференция-исследование».
Благодарим организаторов, ВЦИОМ, за приглашение и отличную деловую программу!
#Проекты_O2Consulting
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👏6🏆2🆒2👍1
ИИ — на стройке: подборка аналитических материалов
Посмотрите, как эти автономные работяги трудятся над сооружением и отделкой зданий. От роботизированной техники до технологий строительной 3D-печати — ИИ трансформирует практически каждый этап строительного процесса. Мировый рынок движется к полноценной data-driven модели управления строительством, где цифровые инструменты становятся ядром операционной системы отрасли.
В своих телеграм-каналах Елена и ее команда исследуют тему цифровизации стройки: отслеживают тренды, разбирают кейсы внедрения и анализируют эффекты. В нашей подборке по темам — экспертные материалы, которые помогут быть в курсе последних новостей отрасли.
➡️ Искусственный интеллект в строительстве
🛑 Искусственный интеллект в стройке: тренды применения и ожидаемые эффекты (сентябрь)
🛑 Искусственный интеллект в строительстве: от умных площадок до человеко-ориентированных городов: реальные кейсы применения (декабрь)
🛑 Искусственный интеллект в строительстве — обновлённый обзор (январь)
🛑 Роботы на стройке: спецвыпуск про автономную и дистанционно управляемую технику (февраль)
🛑 Искусственный интеллект в строительстве — детализируем направления и сегодня: генеративный дизайн и ИИ-визуализация жилых пространств (февраль)
🛑 Искусственный интеллект в строительстве: детализируем направления и сегодня: Умная строительная площадка и непрерывность снабжения (февраль)
➡️ Роботизация строительных процессов
🛑 Карта роботизации стройки: российское исследование (ноябрь)
🛑 Кейсы роботизации строительных процессов (декабрь)
🛑 Роботы на стройке: специальный выпуск про демонтаж и снос (январь)
🛑 Новые технологии строительства: роботы-помощники. Обзор применения на реальных объектах (февраль)
🛑 Роботы на стройке: 1-я часть спецвыпуска про роботов и технику для заготовки строительных элементов и возведения конструкций (март)
➡️ Аддитивные технологии (3D-печать)
🛑 Аддитивные технологии: 3D-печать в строительстве (декабрь)
🛑 3D-принтеры в строительстве: обновлённый обзор (январь)
🛑 3D-принтеры в строительстве: второй выпуск (февраль)
🛑 3D-принтеры в строительстве: третий выпуск (март)
👋 Читать о цифровизации стройки теперь можно и в Max.
Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
Посмотрите, как эти автономные работяги трудятся над сооружением и отделкой зданий. От роботизированной техники до технологий строительной 3D-печати — ИИ трансформирует практически каждый этап строительного процесса. Мировый рынок движется к полноценной data-driven модели управления строительством, где цифровые инструменты становятся ядром операционной системы отрасли.
При этом, как отмечает партнер и друг O2Consulting Елена Звонарёва, эксперт в области цифровой трансформации строительной отрасли, большинство отечественных аналитических отчётов фиксируют уверенный переход ИИ от стадии экспериментов к системному внедрению, а также его лидерство в таких сферах, как ИТ, финансы и наука. В то же время строительство и ЖКХ остаются недооценёнными направлениями. Этот сегмент с высоким потенциалом (износ инфраструктуры, сложные системы управления, спрос на предиктивную аналитику) практически не представлен в отечественной аналитике. Между тем именно здесь ИИ способен обеспечить значимый экономический эффект — от цифровых двойников до ML-прогнозирования и компьютерного зрения.
В своих телеграм-каналах Елена и ее команда исследуют тему цифровизации стройки: отслеживают тренды, разбирают кейсы внедрения и анализируют эффекты. В нашей подборке по темам — экспертные материалы, которые помогут быть в курсе последних новостей отрасли.
Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤8✍7😍4🤩2