Первые AIBP вышли в мир! И уже делают правильные шаги.
9-10 декабря в Москве прошел тренинг AI Business Partner — Лидер AI-Трансформации.
И мы рады сообщить: тренинг прошел на ура! 🎯
Если вы хотели, но не успели - вам есть о чем жалеть :))
⸻
ЧТО БЫЛО:
✓ 2 дня интенсива
✓ 16+ часов практической работы
✓ Кейсы реальных компаний
✓ Фреймворки и авторские методологии
✓ Инсайты, прорывы и многое другое
А еще:
✅ 80% практики, посвященной отработке навыков, решению кейсов и работе в командах
✅ Пошаговая программа - именно так, как работает AIBP с самого старта
⸻
Так что 6 новых AI-бизнес-партнеров вышли в мир.
И самое главное — они уже делают правильные шаги для внедрения AI в своих компаниях.
ПРАВИЛЬНЫЕ — это значит:
Не внедряют ИИ ради ИИ,
а учитывают бизнес-цели, умеют отбирать пилотные процессы, знают как работать с сопротивлением и людьми, а также как выбирать интегратора и оценивать результаты.
ПОЗДРАВЛЯЕМ ВСЕХ ПРОШЕДШИХ ТРЕНИНГ!
Теперь перед вами открываются новые двери:
✓ Участие в будущих тренингах AIBP в роли команды
✓ Рост внутри компаний, где вы работаете
✓ Статус специалистов, которых хочет бизнес
✓ Возможность идти в консалтинг — и это только начало…
ОТДЕЛЬНОЕ СПАСИБО КОМАНДЕ AIMeducation:
Сэм, Дима, Алина, Рома @aibp_community
Так организовать процесс, чтобы NPS = 100% — это талант.
Четко, структурно, с поддержкой на каждом шаге.
ХОТИТЕ СТАТЬ СЛЕДУЮЩИМ AI-БИЗНЕС-ПАРТНЕРОМ?
Пишите @ABD_Roman — стартуем онлайн-тренинг
26 января.
P.S. Видеть, как первые AIBP уже применяют знания в реальных компаниях и делают это с фокусом на бизнес-результат, а не на технологии ради технологий — это то, ради чего мы это делаем.
9-10 декабря в Москве прошел тренинг AI Business Partner — Лидер AI-Трансформации.
И мы рады сообщить: тренинг прошел на ура! 🎯
Если вы хотели, но не успели - вам есть о чем жалеть :))
⸻
ЧТО БЫЛО:
✓ 2 дня интенсива
✓ 16+ часов практической работы
✓ Кейсы реальных компаний
✓ Фреймворки и авторские методологии
✓ Инсайты, прорывы и многое другое
А еще:
✅ 80% практики, посвященной отработке навыков, решению кейсов и работе в командах
✅ Пошаговая программа - именно так, как работает AIBP с самого старта
⸻
Так что 6 новых AI-бизнес-партнеров вышли в мир.
И самое главное — они уже делают правильные шаги для внедрения AI в своих компаниях.
ПРАВИЛЬНЫЕ — это значит:
Не внедряют ИИ ради ИИ,
а учитывают бизнес-цели, умеют отбирать пилотные процессы, знают как работать с сопротивлением и людьми, а также как выбирать интегратора и оценивать результаты.
ПОЗДРАВЛЯЕМ ВСЕХ ПРОШЕДШИХ ТРЕНИНГ!
Теперь перед вами открываются новые двери:
✓ Участие в будущих тренингах AIBP в роли команды
✓ Рост внутри компаний, где вы работаете
✓ Статус специалистов, которых хочет бизнес
✓ Возможность идти в консалтинг — и это только начало…
ОТДЕЛЬНОЕ СПАСИБО КОМАНДЕ AIMeducation:
Сэм, Дима, Алина, Рома @aibp_community
Так организовать процесс, чтобы NPS = 100% — это талант.
Четко, структурно, с поддержкой на каждом шаге.
ХОТИТЕ СТАТЬ СЛЕДУЮЩИМ AI-БИЗНЕС-ПАРТНЕРОМ?
Пишите @ABD_Roman — стартуем онлайн-тренинг
26 января.
P.S. Видеть, как первые AIBP уже применяют знания в реальных компаниях и делают это с фокусом на бизнес-результат, а не на технологии ради технологий — это то, ради чего мы это делаем.
🔥7❤5👏3👍1
Возможно в вашей компании вы еще только думаете о внедрении ИИ, но что происходит на следующих стадиях внедрения? Когда уже 20, 30, 100 и более человек в компании имеют аккаунты в ChatGPT или во внутренней ИИ-системе.
За последний год компании внедрили сотни AI-инструментов: ассистентов, аналитических моделей, генеративных систем. И почти каждая организация рано или поздно сталкивается с одной и той же проблемой: с хаосом. С хаосом в данных. С хаосом в решениях. В том, кто и за что отвечает. В том, что можно, а что нельзя делать с ИИ… Именно этот хаос превращается в миллионные потери и годы регресса, если им не управлять.
AI Governance – это система правил, ролей и процессов, которая позволяет компании безопасно и предсказуемо использовать ИИ:
Именно такая практика AI Governance позволяет отлаживать управление ИИ как стратегическим активом, а не игрушкой.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌7🤔4🤝4
... И почему компании часто начинают не с того?
CEO AIM Дмитрий Афонов рассказывает о том, с каким запросом бизнес чаще всего обращается в компанию?
Один из самых частых вопросов, которые мы слышим от обращающихся к нам заказчиков, звучит следующим образом: «куда нам внедрить ИИ»? И это самый честный вопрос, который компания и ТОП-менеджмент может себе задать!
Но если «самый частый запрос» определить не так просто, поскольку все кейсы уникальны, то назвать «частую ошибку» очень легко. Это – попытка встроить ИИ в старую реальность, не меняя ее. Если компания проектирует системы по принципам 20-летней давности, просто добавляя ИИ внутрь такой системы, то чуда не происходит. Это все равно, что забивать гвозди микроскопом – не только со стороны выглядит странно, но и по сути работает.
Что на самом деле нужно сделать в этой ситуации? Нужно сделать шаг назад: пересобрать процессы и логику принятия решений и только потом применять ИИ – уже к новой системе. ИИ не должен быть «еще одним инструментом», он должен помогать компании развиваться!
И именно здесь появляется роль AI Business Partner (AIBP) – не как спеца по внедрению технологий, а как человека, который:
Поэтому, очень часто работа AIBP начинается не с внедрения ИИ, а с анализа тех механизмов и инструментов, которые есть в компании.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6🤝5👌4
Всем привет, накопилось много горячих тем и неочевидных вопросов. Как обещали проведем мероприятие на котором
Сэм и Дима выйдут на связь, чтобы провести сессию разбора кейсов на основе вопросов, которые вы писали, а также оставляли в комментариях.
Что будет в программе:
Это отличная возможность получить экспертный взгляд на свои задачи и услышать "внутреннюю кухню" решений.
Ставьте «+» в комментариях, кто планирует быть!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👌3🤔2🤝1
Александр Петров ведущий AIBP поделился интересным кейсом, в рамках которого была отлажена работа команды методистов в Edtech-проекте с Ямала. Речь идет о специалистах, которые создают методические материалы для дополнительных образовательных программ по таким направлениям как журналистика, геймдизайн, и т.д. Цель, увлечь школьников и дать им основы современных профессий.
Для контекста, вот с чем работала эта методическая команда:
При этом, как вы можете представить, методист - вполне себе T-shaped специалист, который может и из узкого специалиста предметной области извлечь знания и самостоятельно их перевести в формат обучающего занятия на основе современных образовательных методик. У таких людей изначально был достаточно высокий уровень скепсиса по поводу использования ИИ. Они хотели получить ИИ-ассистента, который будет немного помогать, внутренне рассчитывали, что работа станет на 20% быстрее.
«Я написала этому Клоду всего одну команду, а он мне таким классным языком все сформулировал… Мне самой потребовалось бы полчаса, а то и час на это. Это просто бомба».
Главный инсайт этого кейса в том, что иногда прорыв – это не сложная разработка, а просто подбор правильного инструмента! Это про то, чтобы увидеть реальные точки роста, пересобрать мышление и дать людям почувствовать: «Я могу больше. И быстрее. Уже сейчас».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3🤝2
Уже завтра Сэм и Дима выйдут на связь, чтобы подробно ответить на ВАШИ вопросы! Однозначно подробно разберем и ответим на следующие сообщения:
"Когда только начали подготовку к внедрению ИИ, можно часто слышать от сотрудников возражения вроде: “Я старой формации”, “Мне это не нужно”, “У меня все слишком индивидуально”... При этом человек не боится, что его заменит ИИ — он просто искренне не понимает, какие именно задачи можно передать инструментам и чем те могут помочь.
Как определить, какие именно рутинные процессы действительно человек сможет делегировать ИИ? Что эффективнее: наблюдение за рабочими процессами, опросник, карта задач или какие-то другие методы, которые помогают выявить зоны, где ИИ может реально сделать работу эффективнее"?
"Отдельный вопрос про метрики: на сайте aimmethod.ru метрики расписаны подробно и они очень крутые, но хочется понять, что именно брать на самом старте? Например в блоке HR, где сложно адекватно посчитать ROI и показать прямое влияние внедрения ИИ. Поэтому вопрос в следующем: какие самые базовые и самые простые метрики рекомендуются использовать для начального этапа, чтобы быстро и прозрачно сравнить состояние “до” и “после” внедрения? Понимаю, что универсальных метрик нет, но, возможно, есть минимальный набор, который подходит большинству команд на старте"?
"Интересен вопрос проведения аудита бизнес-процессов клиента, чтобы можно было предложить максимально эффективное решение. Сейчас клиенты сами говорят, что им нужно и мы это реализовываем, но некоторые решения так и остаются не обкатанными. наша цель увеличить процент решений, который действительно работают и показывают измеримый результат".
Также коснемся вопросов, которые не прозвучали в комментариях, но часто встречается в практике:
У вас еще есть время прислать нам вопросы, которые интересуют именно ВАС!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2🤝2❤1🤔1
Почему компании улучшают процессы, но не получают бизнес-результат?
За последние два года компании массово внедряют ИИ: автоматизируют задачи, улучшают процессы, сокращают время операций. Но есть нюанс, который признают почти все аналитики: AI улучшает процессы, но не улучшает бизнес… И это самая частая причина разочарования в проектах ИИ.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤4👏2
Как ваша компания относится к внедрению ИИ? Многие думают, что искусственный интеллект сегодня работает из коробки (купили модель, запустили, и случилось чудо)? Реальность совсем иная!
В своей практике мы не раз сталкивались с тем, что компании переоценивать модели и недооценивают данные. Почему? Все прост: каждая модель несет в себе сложные алгоритмы, работу с большими данными, глубокое обучение, инновационные технологии… Но нельзя забывать, что работают эти модели на тех самых данных, которые вы часто недооцениваете!
Если компания хочет внедрить ИИ не для галочки, а для эффективной работы, начинать нужно с аудита и сбора корректных данных. Инвестиции в качество данных окупаются быстрее, чем любые эксперименты с алгоритмами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3👌1
Это не записанные видео лекции, а живой практикум. Программа полностью соответствует нашему офлайн тренингу, но адаптирована под онлайн.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6🤝3👌2
Кто такие AI-First? 🤔
И почему не нужно пытаться стать такой компанией «любой ценой»
AI-First организация — это не просто компания, которая использует искусственный интеллект, а та, где ИИ применяется максимально осмысленно и системно. Но даже в ситуации, когда со всех сторон звучит: «если вы не AI-First — вы уже отстали», не стоит бездумно бросать все силы на внедрение ИИ. И вот почему.
За стремлением срочно стать AI-First часто стоит FOMO: ощущение, что нужно немедленно и повсеместно внедрять ИИ, иначе конкуренты уйдут далеко вперед. Но в реальности, искусственный интеллект почти никогда не работает эффективно в режиме паники.
Если вы не AI-First стартап, который изначально строит процессы с нуля, сразу закладывая ИИ в их основу, а существующая компания с людьми, процессами, культурой и реальными ограничениями, важно принять простой факт: «включить AI-First» по щелчку невозможно.
Именно поэтому в AIM мы говорим не про лозунги, а про ИИ-зрелость компаний. Для этого мы разработали Карту ИИ-зрелости, с которой можно познакомиться на нашем сайте:
https://aimmethod.ru/maturity-map
🧭 Карта помогает:
— трезво оценить текущий уровень ИИ-зации процессов и команд
— понять, какие шаги логичны именно сейчас
— не перепрыгивать уровни, которые ещё не прожиты
— снизить внутреннее сопротивление и ожидания «магии» от ИИ
😀 Для зрелых компаний важно двигаться последовательно:
от данных → к процессам → к решениям → к культуре.
Искусственный интеллект очень плохо работает в режиме «срочно, потому что все побежали». А реалистичная оценка своей точки старта почти всегда эффективнее, чем хайп и паника — особенно в вопросах внедрения ИИ.
👀 Посмотрите на Карту ИИ-зрелости и честно ответьте себе: где сейчас находится ваша компания? 📩 Напишите нам в комментариях и мы подскажем, какие шаги будут логичны дальше на пути к AI-First.
И почему не нужно пытаться стать такой компанией «любой ценой»
AI-First организация — это не просто компания, которая использует искусственный интеллект, а та, где ИИ применяется максимально осмысленно и системно. Но даже в ситуации, когда со всех сторон звучит: «если вы не AI-First — вы уже отстали», не стоит бездумно бросать все силы на внедрение ИИ. И вот почему.
За стремлением срочно стать AI-First часто стоит FOMO: ощущение, что нужно немедленно и повсеместно внедрять ИИ, иначе конкуренты уйдут далеко вперед. Но в реальности, искусственный интеллект почти никогда не работает эффективно в режиме паники.
Если вы не AI-First стартап, который изначально строит процессы с нуля, сразу закладывая ИИ в их основу, а существующая компания с людьми, процессами, культурой и реальными ограничениями, важно принять простой факт: «включить AI-First» по щелчку невозможно.
Именно поэтому в AIM мы говорим не про лозунги, а про ИИ-зрелость компаний. Для этого мы разработали Карту ИИ-зрелости, с которой можно познакомиться на нашем сайте:
https://aimmethod.ru/maturity-map
— трезво оценить текущий уровень ИИ-зации процессов и команд
— понять, какие шаги логичны именно сейчас
— не перепрыгивать уровни, которые ещё не прожиты
— снизить внутреннее сопротивление и ожидания «магии» от ИИ
от данных → к процессам → к решениям → к культуре.
Искусственный интеллект очень плохо работает в режиме «срочно, потому что все побежали». А реалистичная оценка своей точки старта почти всегда эффективнее, чем хайп и паника — особенно в вопросах внедрения ИИ.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤝2🤔1👌1
Что должен делать лидер, чтобы все не сломалось
Одна из главных иллюзий в AI-трансформации звучит так: «Сейчас придет AIBP и все само заработает». Спойлер – не заработает, ведь AI-трансформация ломается не на технологиях, а на уровне лидерства.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤🔥1❤1🤝1
2025‑й год – переломный для искусственного интеллекта: технология стала активнее использоваться в бизнесе, науке и политике. Для AIM это был год размышлений о том, как использовать AI так, чтобы он действительно усиливал бизнес, людей и решения, а не ломал их.
Желаем спокойствия в голове, ясности в решениях и смелости менять то, что давно требует изменений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎄5☃4🤗3🔥1
AI BUSINESS PARTNER — ЛИДЕР AI-ТРАНСФОРМАЦИИ
Что будет за 1 месяц:
Вы получите практические навыки, которые позволят запустить AI-трансформацию в вашей компании (или в компании клиента), а не просто «разобраться в инструментах».
После тренинга мы не пропадаем. Мы даем доступ в закрытое сообщество AIBP, помогаем сформировать план внедрения AI и подготовиться к защите этого плана перед руководством!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👌3🤝3
Ура! Каникулы закончились!
Как вы планируете со всем этим разбираться: при помощи искусственного интеллекта или своими силами? Среди участников нашего чата есть люди, активно использующие ИИ каждый день; есть те, кто все еще присматривается и даже те, кто уже успел разочароваться и отложить «на потом»....
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤓3👨💻2👍1
Anonymous Poll
19%
Аналитика и работа с данными (отчеты, инсайты, прогнозы)
15%
Контент и коммуникации (тексты, картинки, презентации, письма)
4%
Оптимизация процессов и операционной работы
19%
Поддержка управленческих решений (стратегия, сценарии, риски)
15%
Экспериментирую / пробую разные задачи, но без системы
23%
Вайбкодинг, разработка
0%
Пока почти не использую ИИ
4%
Свой вариант – напишу в комментариях
Forwarded from Александр Петров
ИИ – это технология или психология?
Про ИИ очень часто пишут как про технологию: модели, автоматизация, эффективность, замена людей… Но для меня ИИ – это, в первую очередь, управленческо-психологический инструмент.
Я пришел к этому пониманию не «из бизнеса в ИИ», а из науки: системное и параллельное программирование, моделирование, робототехника, работа с вычислительными кластерами. Я участвовал в международных школах по робототехнике еще задолго до появления LLM и массового ИИ и уже тогда мы пытались ответить на вопрос: как формальные системы взаимодействуют с человеческим поведением и мышлением? Позже я ушел в когнитивную психологию…
Именно тогда для меня и стало очевидно: язык и сознание неразделимы. Язык формирует мышление, а мышление, в свою очередь, формирует язык. Это диалектика, а не линейная связь.
Параллельно я делал продукт для управления знаниями в компаниях – именно этот опыт стал переломным. Дело в том, что очень быстро выяснилось: невозможно внедрить систему управления знаниями, не меняя компанию. Нельзя просто «поставить базу знаний»:
не договорившись, какие знания вообще считаются ценными
* не определив, кто за них отвечает
* не изменив процессы
* не объяснив людям, зачем вообще все это надо.
В итоге всё снова уперлось в язык и в то, как компания описывает саму себя.
Сегодня LLM – это, по сути, ещё одна модель, описывающая человеческое мышление. Да, она работает с текстами и даже изображения и сигналы она воспринимает как последовательности символов. Это значит, что она неизбежно работает с языком компании.
И вот здесь возникает ключевой конфликт: любая автоматизация стремится загнать реальность в рамки, чтобы повысить эффективность. А люди внутри компаний живут в неформальных договоренностях, интуиции, харизме, «я так чувствую» и «так исторически сложилось». Отсюда появляются страхи того, что людей заменят роботами, потому что они неэффективны или, наоборот, убеждение, что ИИ никогда не будет работать, потому что человек уникален.
Я понял, что для меня работа с ИИ – это не чисто техническая задача и не «образование в вакууме». Это область, где сходятся технологии, психология, управление, культура и язык. И в том, чтобы обеспечить это “схождение” я вижу смысл роли AI Business Partner. AIBP – это не человек, который внедряет ИИ, это человек, который помогает компании найти баланс между автоматизацией и человечностью, формальными правилами и живыми практиками, технологиями и реальными управленческими решениями. И в рамках нашей работы в AIM я буду рад помочь бизнесу решить эти задачи.
Про ИИ очень часто пишут как про технологию: модели, автоматизация, эффективность, замена людей… Но для меня ИИ – это, в первую очередь, управленческо-психологический инструмент.
Я пришел к этому пониманию не «из бизнеса в ИИ», а из науки: системное и параллельное программирование, моделирование, робототехника, работа с вычислительными кластерами. Я участвовал в международных школах по робототехнике еще задолго до появления LLM и массового ИИ и уже тогда мы пытались ответить на вопрос: как формальные системы взаимодействуют с человеческим поведением и мышлением? Позже я ушел в когнитивную психологию…
Именно тогда для меня и стало очевидно: язык и сознание неразделимы. Язык формирует мышление, а мышление, в свою очередь, формирует язык. Это диалектика, а не линейная связь.
Параллельно я делал продукт для управления знаниями в компаниях – именно этот опыт стал переломным. Дело в том, что очень быстро выяснилось: невозможно внедрить систему управления знаниями, не меняя компанию. Нельзя просто «поставить базу знаний»:
не договорившись, какие знания вообще считаются ценными
* не определив, кто за них отвечает
* не изменив процессы
* не объяснив людям, зачем вообще все это надо.
В итоге всё снова уперлось в язык и в то, как компания описывает саму себя.
Сегодня LLM – это, по сути, ещё одна модель, описывающая человеческое мышление. Да, она работает с текстами и даже изображения и сигналы она воспринимает как последовательности символов. Это значит, что она неизбежно работает с языком компании.
И вот здесь возникает ключевой конфликт: любая автоматизация стремится загнать реальность в рамки, чтобы повысить эффективность. А люди внутри компаний живут в неформальных договоренностях, интуиции, харизме, «я так чувствую» и «так исторически сложилось». Отсюда появляются страхи того, что людей заменят роботами, потому что они неэффективны или, наоборот, убеждение, что ИИ никогда не будет работать, потому что человек уникален.
Я понял, что для меня работа с ИИ – это не чисто техническая задача и не «образование в вакууме». Это область, где сходятся технологии, психология, управление, культура и язык. И в том, чтобы обеспечить это “схождение” я вижу смысл роли AI Business Partner. AIBP – это не человек, который внедряет ИИ, это человек, который помогает компании найти баланс между автоматизацией и человечностью, формальными правилами и живыми практиками, технологиями и реальными управленческими решениями. И в рамках нашей работы в AIM я буду рад помочь бизнесу решить эти задачи.
❤7🔥5👌3👍1
Какие управленческие ошибки подсвечивает искусственный интеллект?
Когда компании внедряют ИИ, они часто ожидают ускорения рабочих процессов, оптимизации расходов, роста прибыли и других «умных» результатов. Но на практике первый эффект почти всегда другой – сначала искусственный интеллект показывает бизнесу проблемы в управлении. ИИ редко ломает систему, но он почти всегда делает видимым то, что в ней давно не работало! И именно поэтому многие AI-проекты вызывают у бизнеса разочарование: вместо решений компания получает вопросы, которые раньше удавалось не озвучивать…
В AIM мы рассматриваем ИИ не как автономную технологию, которая непременно должна работать “из коробки”: запустил пилоты – вжух – и произошло чудо… Мы отлично понимаем, что секрет успешной AI-трансформации кроется в том, как, кем и какие решения принимаются в компании и насколько лидеры бизнеса заинтересованы во внедрении искусственного интеллекта. Поэтому, если вы ждете, что с приходом AIBP у вас все само заработает – не ждите, а лучше внимательно посмотрите на те проблемы, которые станут очевидными после подключения AI Business Partner к вашему проекту…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🤔3
Интересная тема, которой мы уже коснулись на AIBP LIVE (обязательно подпишитесь на канал, чтобы не пропустить наш следующий эфир) - в разговорах про внедрение ИИ мы регулярно слышим одни и те же возражения: «у меня бизнес старой формации»; «мне это не нужно»; «у нас слишком нестандартные задачи»… В большинстве случаев за подобными возражениями стоит вовсе не отрицание ИИ как такового! Что именно – разберем ниже.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3🔥3