Сейчас только ленивый не задумывается о внедрении ИИ в свою жизнь. Особенно бизнесу это необходимо для поддержания конкурентоспособности. Однако большинство разговоров сводится к кейсам крупных компаний или остается на уровне теории.

Почему же не получается внедрить ИИ?

Мы собрали распространённые ошибки, с которыми можно столкнуться. 👇

Почему не получается внедрить ИИ?

Про внедрение ИИ сейчас слышно из каждого утюга. Вы наверняка сталкивались с заявлениями вроде: «Научим бизнес использовать ИИ!» → проходит время, а ИИ-инструментом никто не пользуется, бизнес-эффект нулевой.

Знакомо? Давайте разберём реальные ошибки, из-за которых ИИ остаётся трендовой «игрушкой для галочки», а не рабочим инструментом.

1. «Внедрили ИИ, но не решили проблему»
Руководитель закричал, что «нам срочно нужен ИИ», и вот технологию уже выбрали — до того, как поняли, какую задачу она должна решать.
✅ Как надо:
— Чётко сформулировать бизнес-проблему.
— Проверить, действительно ли ИИ её решит или разумнее использовать классические инструменты.

2. Разработка велась в вакууме — без интеграции в реальные процессы
В итоге, когда модель готова, её никто не использует.
✅ Как надо:
— Внедрять ИИ внутрь рабочих инструментов, а не создавать отдельное решение.

3. ИИ не знает ваш бизнес, ваших проблем, данных и процессов
Ожидали, что ИИ «сам разберётся».
✅ Как надо:
— Сначала аудит и подготовка данных.
— Если данных мало — документировать процессы, чтобы их накопить.

4. Ждали волшебства
Ожидали, что ИИ сразу автоматизирует все процессы и заменит минимум 50% сотрудников, а не улучшит их работу.
✅ Как надо:
— Начинать с минимально полезного сценария (например, ИИ не делает задачу за сотрудника, но ускоряет его работу).
— Масштабировать только после подтверждения гипотез.

5. Забыли про метрики успеха
Нет чётких KPI и ROI не считали. Задача: «Ну, чтобы было круто».
✅ Как надо:
— Заранее определить, как будем измерять успех.
— Регулярно тестировать и дорабатывать модель.

Если ИИ не встроен в ежедневные операции и не приносит измеримую пользу — он останется просто красивой ширмой, за которой реальной пользы нет.

А у вас в компании ИИ уже приносит пользу?

Новый продукт компании «Смарта»: от устаревших АСУДД к «Оптиме»

«Оптима» — автоматизированная система управления дорожным движением (АСУДД), предназначенная для автоматизации управления транспортными потоками через светофорное регулирование, повышая пропускную способность дорог и снижая заторы.

Этот проект призван заменить устаревшие решения, которые используют методы, вызывающие задержки при передаче данных и снижающие эффективность управления транспортными потоками.

В статье:
✔️Как ММФ превращает обычный светофор в «умный».
✔️Как работает «Оптима» и зачем она нужна городам.
✔️Какие преимущества даёт система по сравнению с традиционными АСУДД.
✔️Расскажем про запуск пилотного продукта.

Ссылка на статью.

Когда в понедельник спросили о задаче, которую поставили на прошлой неделе 🙃

Доброе рабочее утро!

До конца лета осталось всего 35 дней 😭 Самое время наметить планы на последний месяц лета и вспомнить, что вы уже успели сделать за прошедшие месяцы❤️

С чего начинается продукт?

Все знают, что первый пункт — это идея. Она служит фундаментом. А дальше идет: исследование рынка и потребностей пользователей, разработка и маркетинг.

Как ИТ-компания, мы могли бы сказать, что ключевое — это разработка. Но сделаем акцент на втором шаге: анализе потребностей. Почему?

Этим шагом часто пренебрегают, экономя время. И в итоге получают «мертвый» продукт, который либо не решает проблему, либо делает это неправильно. И тут не спасет ни крутая разработка, ни мощный маркетинг.

Скоро поделимся с вами реальным кейсом, где обычная беседа с будущими пользователями кардинально изменила концепцию продукта.

Разработка продукта всегда отталкивается от потребностей пользователей. Сначала — понять. Потом — строить.

Пост с небольшим, но важным напоминанием:
внедрить ИИ в компании — недостаточно.
Важно защитить бизнес от потенциальных угроз, включая утечку данных.

Скорее всего, твои сотрудники уже это делали и просто не знали, что так нельзя 👇

🤖 Безопасность данных при работе с ИИ.

Руководитель радуется: сотрудники освоили ИИ, процессы ускорились, отчеты красивые сами пишутся. Но самих сотрудников пора награждать за рекордное количество слитых конфиденциальных данных компании.

Компаниям/бизнесу необходимо не только научиться внедрять ИИ в бизнес-процессы, но и развивать культуру безопасности среди сотрудников, которые используют в работе ИИ-решения.

Когда вы загружаете в ChatGPT (или любую другую языковую модель) данные компании, они фактически уходят на сервера OpenAI.

✖️ Сотрудник загрузил персональные данные клиентов в ИИ, чтобы сделать красивое КП.
✖️ Руководитель выгрузил таблицу с зарплатами, чтобы нейросеть «быстренько проанализировала».
✖️ Разработчик или тестировщик скормил ИИ тестовые данные с реальными пользовательскими email и телефонами.

«Да кому мы нужны, OpenAI не будет разбирать именно наши данные», но тем не менее юридически это — передача конфиденциальной информации третьим лицам.

Как безопасно работать с ИИ?
1️⃣ Закрытый контур: данные остаются в компании.
2️⃣ Платные подписки: там обещают не использовать ваши данные для обучения.
3️⃣ Маскировка данных: замена реальных имен, email и телефонов на «болванки» перед загрузкой в ИИ.

Если ИИ знает о компании больше, чем некоторые сотрудники — это повод задуматься. А мы просто призываем быть поответственнее при работе с ИИ и не скармливать ей всё и вся бездумно 🫰

К большому сожалению нашего SMM-щика, наша команда с этой миссией справилась успешно. 😅

В интернете гуляет интересная история:

Однажды Генри Форд собрал руководителей подразделений своей компании и отправил их в двухнедельный круиз по Карибскому морю.
Когда они вернулись, одних ждало повышение, а других — увольнение.

Форд внимательно наблюдал за работой департаментов, временно оставшихся без руководителей.
Если показатели работы оставались на высоком уровне, а подчинённые действовали слаженно, значит, руководитель грамотно выстроил систему управления.
Если же в отсутствие начальника работа в подразделении пробуксовывала, значит, система управления никуда не годилась, деятельность подчинённых была организована скверно, а виноват в этом — только сам руководитель.

Но если вы не руководитель, то всё равно, уходя в отпуск или даже на выходные, позаботьтесь о том, чтобы без вас ничего не рухнуло.

Хорошей пятницы! Врываемся в выходные весело и на доброй ноте. 😜

Неловкая случайность 😁

Наш разработчик Анастасия передает всем привет из своего отпуска, а мы стараемся не завидовать и желаем ей посмотреть как можно больше красивых мест ⛰️

При поддержке Secon сегодня состоялась закрытая встреча клиентов Сбербанка, на которой побывала Ирина Скорикова, генеральный директор компании «Смарта».

🔹 Тема встречи:
«Развитие искусственного интеллекта и его ощутимая роль в жизни и бизнесе».

Ключевой спикер: Денис Димитров, управляющий директор по исследованию данных в Sber AI , в своем докладе раскрыл:

Как GigaChat может оптимизировать бизнес-процессы и какие задачи способен автоматизировать.

Рассказал про эволюцию ИИ: если в 2023 году мы восхищались генерацией изображений по тексту, то сегодня ИИ создает анимацию, мультипликацию и даже полноценных цифровых агентов — и всё на основе словесных описаний.

Рост популярности ИИ-агентов: от сопровождения сделок и программирования до сбора дашбордов и функций секретаря.

Для «Смарта» эта встреча стала особенно ценной: мы активно разрабатываем продукты на базе GigaChat, и нам удалось получить ответы на ключевые вопросы, которые ускорят внедрение наших решений.

Встреча была полезной и прошла максимально продуктивно. Благодарим организаторов за возможность обмена опытом!

P.S. Изображение к посту создано через GigaChat. Оцените его возможности сами.

Простой секрет реалистичных задач: почему в нашей команде сроки оценивает сам сотрудник

Каждый хоть раз сталкивался с задачей, которая звучала от руководителя как «построй ракету до завтра». Что при этом происходило?
Сначала вежливый кивок «да, всё понял», а потом сорванный дедлайн.

Чтобы таких ситуаций не возникало, в нашей команде мы делаем акцент не только на правильной постановке задачи, но и на том, чтобы сотрудник сам обозначал сроки и план её выполнения.

🔹 Даже если оценка не окажется 100% точной (подводные камни - это норм), важно, чтобы сотрудник расписал шаги: что он сделает, сколько на это нужно времени, какие риски видит и как собирается их обойти.
🔹 Если сотрудник говорит чётко и уверенно: значит, задача для него реалистична.
🔹 Если плывёт или называет «сроки с потолка»: здесь важно помочь. Иногда силами более опытного коллеги: уточнить, разбить задачу, подсказать инструменты, задать наводящие вопросы.

Так руководитель не только проверяет понимание, но и создаёт правильную мотивацию.
При чем тут мотивация?
Если сроки назначил руководитель, то в случае срыва легко сослаться на то, что «задача была слишком сложной» или «сроки нереальные».
А вот если сроки назвал сам сотрудник, то он будет стараться уложиться. Ведь это уже вопрос его ответственности и репутации.

📌 В итоге вектор поведения сотрудника смещается: не оправдываться, а выполнить обещанное.

Как растить команду незаметно для неё

Слышали такое мнение HR-специалистов о том, что в компаниях иногда не рассматривают сотрудников, работающих на одном месте 5+ лет? Считается, что за этот период человек может упереться в профессиональный тупик. И сами сотрудники нередко меняют работу не из-за условий, а ради нового опыта и навыков.

Чтобы команда не упиралась в потолок и не искала рост вовне, этот рост нужно создавать внутри.

Сейчас речь пойдет не о масштабных обучениях и не о росте «по желанию самого сотрудника», а о простом рутинном методе: давать задачи чуть выше зоны комфорта.

Такие задачи не ломают, а заставляют напрячься немного сильнее. Именно тогда человек учится новому и растёт как специалист.

Звучит просто, но на практике это искусство: важно держать баланс между сложностью и посильностью, а также уметь соотнести задачу с компетенциями сотрудника.

Рост — это не всегда большие шаги. Иногда это маленькие, но ежедневные вызовы.