Спасибо тем, кто откликнулся на предыдущий пост 🤝
ИТОГО:
1) 15 человек выразили желание поучаствовать в повторе недавнего практикума. Значит будем выбирать дату, и проведем.
2) 3 человека готовы предоставить свои данные для "турнира". На следующей неделе постараюсь связаться с каждым, посмотрим на степень готовности данных, и ограничения. Выберем тот вариант которые требует минимальной "дошлифовки" и назначим дату турнира.
Не переключайте канал, следите за анонсами 😊
ИТОГО:
1) 15 человек выразили желание поучаствовать в повторе недавнего практикума. Значит будем выбирать дату, и проведем.
2) 3 человека готовы предоставить свои данные для "турнира". На следующей неделе постараюсь связаться с каждым, посмотрим на степень готовности данных, и ограничения. Выберем тот вариант которые требует минимальной "дошлифовки" и назначим дату турнира.
Не переключайте канал, следите за анонсами 😊
❤6🔥3🫡3🥰1
Менеджеры, хватит гадать на кофейной гуще в поисках ответа "сколько времени заложить на задачу"!
Научитесь прогнозировать сроки с точностью 80–90% — без нервов, умножения срока на число Пи,и прочей ереси .
А ещё — говорить «нет» заказчикам опираясь на данные, и не прогибаться под давлением.
🔥 Осталось всего 4 места на онлайн-интенсив "Основы Канбан-систем" 4-5 сентября
Что будет:
- Как прогнозировать сроки с вероятностью 80–90%
- Как организовать Канбан-доску, чтобы команда не тонула в задачах
- Как вести переговоры с заказчиками опираясь на данные, а не на интуицию
- Как не срывать дедлайны — и быть уверенными в своих прогнозах
📌 Сомневаетесь?
Посмотрите мой бесплатный вебинар: «Как прогнозировать сроки, не отвлекая команду, и ошибаться всего на 15%?»
🎁 Для друзей канала — промокод: kanban_webinar
–7000 ₽ — подарок вам от меня 🎁
👉 Перешлите это тому менеджеру, который устал выслушивать: «Где сроки?»
Или тому, кто ставит дедлайны «на глаз» и потом краснеет на ковре уИмператора... ой, заказчика .
Ваш перепост — это не просто помощь мне.
Это шанс спасти чью-то команду от хаоса 🤝
Научитесь прогнозировать сроки с точностью 80–90% — без нервов, умножения срока на число Пи,
А ещё — говорить «нет» заказчикам опираясь на данные, и не прогибаться под давлением.
🔥 Осталось всего 4 места на онлайн-интенсив "Основы Канбан-систем" 4-5 сентября
Что будет:
- Как прогнозировать сроки с вероятностью 80–90%
- Как организовать Канбан-доску, чтобы команда не тонула в задачах
- Как вести переговоры с заказчиками опираясь на данные, а не на интуицию
- Как не срывать дедлайны — и быть уверенными в своих прогнозах
📌 Сомневаетесь?
Посмотрите мой бесплатный вебинар: «Как прогнозировать сроки, не отвлекая команду, и ошибаться всего на 15%?»
🎁 Для друзей канала — промокод: kanban_webinar
–7000 ₽ — подарок вам от меня 🎁
👉 Перешлите это тому менеджеру, который устал выслушивать: «Где сроки?»
Или тому, кто ставит дедлайны «на глаз» и потом краснеет на ковре у
Ваш перепост — это не просто помощь мне.
Это шанс спасти чью-то команду от хаоса 🤝
❤4👍1🔥1🥰1
Почему ваши сотрудники до сих пор не используют ИИ?
🚨 McKinsey бьет тревогу: 94% рядовых сотрудников уже знакомы с ИИ-инструментами, но только 4% активно применяют их в работе. В чем реальная причина отставания?
🚧 Главный барьер — не технологии, а менеджмент
1️⃣ Парадокс готовности
Сотрудники в 3 раза активнее используют ИИ, чем кажется руководству. Миллениалы (35-44 года) лидируют — 62% уже уверенно владеют ИИ-инструментами.
2️⃣ Слепые зоны управления
Компании тратят миллионы на ИИ, но экономят на обучении сотрудников в освоении ИИ. 20% сотрудников вообще не получают от компании поддержки в области ИИ. Из-за этого сотрудники не используют best practices, и освоение ИИ идет методом проб и ошибок, что серьезно замедляет процесс.
3️⃣ Агентный прорыв
Уже сейчас Salesforce и Google с помощью ИИ-автоматизации реализуют целые бизнес-сценарии — от обработки запроса до оформления доставки. Но без перестройки рабочих процессов под ИИ эти возможности реализуются в ограниченном периметре, не масштабируются, и не дают существенной экономии или выигрыша в эффективности.
Что McKinsey предлагает делать руководителям прямо сейчас?
🔍 Исследуйте реальный уровень использования ИИ в командах
📈 Введите регулярное микрообучение ИИ для прикладных задач
🎯 Добавьте в KPI менеджеров метрики внедрения ИИ в подразделении
Подробный разбор барьеров и кейсов — в исследовании McKinsey: Сверхвозможности на рабочем месте
P.S. Самый болезненный вопрос — как перевести пилотные ИИ-проекты в production? Об этом в следующем посте
P.P.S. Больше полезных материалов в канале "Менеджер на Перезагрузке"
🚨 McKinsey бьет тревогу: 94% рядовых сотрудников уже знакомы с ИИ-инструментами, но только 4% активно применяют их в работе. В чем реальная причина отставания?
🚧 Главный барьер — не технологии, а менеджмент
1️⃣ Парадокс готовности
Сотрудники в 3 раза активнее используют ИИ, чем кажется руководству. Миллениалы (35-44 года) лидируют — 62% уже уверенно владеют ИИ-инструментами.
2️⃣ Слепые зоны управления
Компании тратят миллионы на ИИ, но экономят на обучении сотрудников в освоении ИИ. 20% сотрудников вообще не получают от компании поддержки в области ИИ. Из-за этого сотрудники не используют best practices, и освоение ИИ идет методом проб и ошибок, что серьезно замедляет процесс.
3️⃣ Агентный прорыв
Уже сейчас Salesforce и Google с помощью ИИ-автоматизации реализуют целые бизнес-сценарии — от обработки запроса до оформления доставки. Но без перестройки рабочих процессов под ИИ эти возможности реализуются в ограниченном периметре, не масштабируются, и не дают существенной экономии или выигрыша в эффективности.
Что McKinsey предлагает делать руководителям прямо сейчас?
🔍 Исследуйте реальный уровень использования ИИ в командах
📈 Введите регулярное микрообучение ИИ для прикладных задач
🎯 Добавьте в KPI менеджеров метрики внедрения ИИ в подразделении
Подробный разбор барьеров и кейсов — в исследовании McKinsey: Сверхвозможности на рабочем месте
P.S. Самый болезненный вопрос — как перевести пилотные ИИ-проекты в production? Об этом в следующем посте
P.P.S. Больше полезных материалов в канале "Менеджер на Перезагрузке"
👍2🔥2❤1🥰1
Василий Савунов
Спасибо тем, кто откликнулся на предыдущий пост 🤝 ИТОГО: 1) 15 человек выразили желание поучаствовать в повторе недавнего практикума. Значит будем выбирать дату, и проведем. 2) 3 человека готовы предоставить свои данные для "турнира". На следующей неделе…
Так, хватит про прекрасный мир ИИ-будущего.
Давайте определяться с датами повтора недавнего Практикума-2.0 (с тем же набором данных)
Напоминаю, что Практикум-2.0 проводится в два занятия по 2 часа вечером.
Ниже варианты дат, которые мне доступны.
Можно выбрать несколько.
Голосуем 👇
Давайте определяться с датами повтора недавнего Практикума-2.0 (с тем же набором данных)
Напоминаю, что Практикум-2.0 проводится в два занятия по 2 часа вечером.
Ниже варианты дат, которые мне доступны.
Можно выбрать несколько.
Голосуем 👇
❤1🔥1🥰1
Выбираем дату для повторного Практикума-2.0
Final Results
56%
2 и 3 сентября
52%
9 и 10 сентября
8%
22 и 24 сентября
28%
29 сентября и 1 октября
❤1🥰1🎉1
Василий Савунов
Выбираем дату для повторного Практикума-2.0
Итак.
В конкурсе дат на повторное проведение Практикума побеждает 2, 3 сентября.
Значит эти даты и возьмём в работу 🤝
В конкурсе дат на повторное проведение Практикума побеждает 2, 3 сентября.
Значит эти даты и возьмём в работу 🤝
🔥5❤3🥰1
Forwarded from Менеджер на Перезагрузке (Василий Савунов)
MIT: 95% ИИ-пилотов — провал? Или кто тут не дочитал?
Недавно новостные ленты облетела пугающая цифра:
Отчет MIT "STATE OF AI IN BUSINESS 2025" показывет — 95% AI-пилотов в бизнесе не дали ни прибыли, ни пользы.
Заголовки кричат громче самих отчётов:
- Fortune: "An MIT report that 95% of AI pilots fail spooked investors"
- РБК: "95% пилотных проектов по генеративному ИИ проваливаются"
- Forbes: "От хайпа к реальности: почему ИИ-проекты буксуют"
- Habr: "Отчёт MIT: 95% пилотов генеративного ИИ терпят неудачу"
Все облегченно вздохнули:
- Senior-разработчики — "наконец-то перестанут заставлять писать код с ИИ"
- Копирайтеры увидели свет в конце тоннеля
- Бухгалтеры поняли: "Excel ещё рано хоронить"
McKinsey со своими рассказами о том, что главный тормоз ИИ-трансформации - это менеджеры, оказались посрамлены.
Все бы так и забыли про эту "сенсацию", но тут вскрылся нюанс:
Если дочитать MIT-отчёт дальше 2-й страницы, оказывается, что всё не так однозначно.
————————————-
Кейс из жизни
Вчера общался с другом — ИТ-директором крупного банка.
Классика жанра:
- Есть централизованное подразделение, которое «спускает сверху» своих ИИ-ассистентов;
- В банке запрещены облачные ИИ (безопасность!), а локальные версии постоянно отстают от возможностей облачных версий;
- Сотрудники тихонько используют облачные ИИ «из-под полы», потому что только там есть нужные фичи;
- Официальные корпоративные ИИ народ использует только в крайнем случае, а ждать, когда их «дообновят», уже стало локальным корпоративным спортом.
В итоге «официальная» ИИ-революция топчется на месте, а неофициальная — идёт полным ходом.
————————————-
Главная мысл отчета MIT (если прочитать все 26 страниц)
Менеджмент медленно и печально внедряет ИИ "сверху", а реальная ИИ-революция уже сейчас происходит снизу, и менеджмент её часто не замечает или предпочитает делать вид, что ее нет.
Всё, как в отчёте McKinsey: сотрудники сами находят нужные инструменты, потому что «инициатива сверху» не успевает за жизнью.
Для любознательных
Вот статья-разбор отчета MIT для тех, кто реально читает отчёты до конца, а не только заголовки:
https://venturebeat.com/ai/mit-report-misunderstood-shadow-ai-economy-booms-while-headlines-cry-failure/
Сам отчет MIT приложу следующим сообщением
—————
А как у вас?
ИИ спускают сверху или “подпольщики” уже решают реальные задачи?
Пишите, у кого как этот “пилот” летает (или падает)! 👇
Недавно новостные ленты облетела пугающая цифра:
Отчет MIT "STATE OF AI IN BUSINESS 2025" показывет — 95% AI-пилотов в бизнесе не дали ни прибыли, ни пользы.
Заголовки кричат громче самих отчётов:
- Fortune: "An MIT report that 95% of AI pilots fail spooked investors"
- РБК: "95% пилотных проектов по генеративному ИИ проваливаются"
- Forbes: "От хайпа к реальности: почему ИИ-проекты буксуют"
- Habr: "Отчёт MIT: 95% пилотов генеративного ИИ терпят неудачу"
Все облегченно вздохнули:
- Senior-разработчики — "наконец-то перестанут заставлять писать код с ИИ"
- Копирайтеры увидели свет в конце тоннеля
- Бухгалтеры поняли: "Excel ещё рано хоронить"
McKinsey со своими рассказами о том, что главный тормоз ИИ-трансформации - это менеджеры, оказались посрамлены.
Все бы так и забыли про эту "сенсацию", но тут вскрылся нюанс:
Если дочитать MIT-отчёт дальше 2-й страницы, оказывается, что всё не так однозначно.
————————————-
Кейс из жизни
Вчера общался с другом — ИТ-директором крупного банка.
Классика жанра:
- Есть централизованное подразделение, которое «спускает сверху» своих ИИ-ассистентов;
- В банке запрещены облачные ИИ (безопасность!), а локальные версии постоянно отстают от возможностей облачных версий;
- Сотрудники тихонько используют облачные ИИ «из-под полы», потому что только там есть нужные фичи;
- Официальные корпоративные ИИ народ использует только в крайнем случае, а ждать, когда их «дообновят», уже стало локальным корпоративным спортом.
В итоге «официальная» ИИ-революция топчется на месте, а неофициальная — идёт полным ходом.
————————————-
Главная мысл отчета MIT (если прочитать все 26 страниц)
Менеджмент медленно и печально внедряет ИИ "сверху", а реальная ИИ-революция уже сейчас происходит снизу, и менеджмент её часто не замечает или предпочитает делать вид, что ее нет.
Всё, как в отчёте McKinsey: сотрудники сами находят нужные инструменты, потому что «инициатива сверху» не успевает за жизнью.
Для любознательных
Вот статья-разбор отчета MIT для тех, кто реально читает отчёты до конца, а не только заголовки:
https://venturebeat.com/ai/mit-report-misunderstood-shadow-ai-economy-booms-while-headlines-cry-failure/
Сам отчет MIT приложу следующим сообщением
—————
А как у вас?
ИИ спускают сверху или “подпольщики” уже решают реальные задачи?
Пишите, у кого как этот “пилот” летает (или падает)! 👇
VentureBeat
MIT report misunderstood: Shadow AI economy booms while headlines cry failure
A new MIT report reveals that while 95% of corporate AI pilots fail, 90% of workers are quietly succeeding with personal AI tools, driving a hidden productivity boom.
Forwarded from Менеджер на Перезагрузке (Василий Савунов)
Тот самый отчет MIT, вызвавший такой переполох
https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
👍1