В продолжение вчерашней темы: да, действительно, далеко не все сегодня используют ИИ!
В бизнесе распространена ситуация, когда руководство оформило корпоративную подписку на крутую модель, раздало всем доступы… а сотрудники поиграли с ИИ две недели и вернулись в Excel… Не, ну прям честно - вижу такое у клиентов часто.
При этом начало, как правило, выглядят многообещающе: кто-то генерирует письма, кто-то просит ИИ сделать таблицу, в рабочих чатах обсуждают промпты и делятся впечатлениями… но проходит месяц и наступает тишина.
Большинство сотрудников возвращаются туда, где работали всегда: Excel, привычные чаты, ручные отчеты и старые шаблоны. Сразу скажу, что причина всему не лень сотрудников. Это так называемый институциональный откат.
Любая система стремится вернуться в знакомое состояние, если изменения не встроены в процессы. Люди работают не в вакууме – они находятся внутри культуры компании, KPI, регламентов, сроков, ответственности и привычек руководителей. Если сотруднику дали ChatGPT, но время на обучение не выделили, результат оценивают по старым метрикам и процессы внутри компании не изменились, то система почти гарантированно вытолкнет человека обратно в старые рельсы. Потому что там безопаснее и все уже знакомо.
И есть еще одна проблема, о которой редко говорят. Когда компания запускает “новую большую инициативу”, а потом она тихо исчезает, сотрудники делают выводы и в следующий раз, услышав слова “трансформация”, “инновации”, “новый подход”, многие просто закатят глаза, потому что доверие к изменениям тоже расходуется. Именно поэтому быстрое внедрение ИИ без фундамента дает не прогресс, а только его иллюзию. Кажется, что движение началось: купили лицензии, сделали презентацию, написали новость в корпоративный канал… Но если не меняется управленческий контур, роли, обучение и реальные рабочие сценарии, то чуда не произойдет.
Чтобы избежать этого печального сценария важно показывать сотрудникам измеримый эффект от использования ИИ и менять сами процессы, а не только инструменты. Внедрение ИИ сегодня редко проваливается из-за технологий и достаточно часто из-за того, что компания пытается встроить будущее в систему, которая держится за прошлое.
В бизнесе распространена ситуация, когда руководство оформило корпоративную подписку на крутую модель, раздало всем доступы… а сотрудники поиграли с ИИ две недели и вернулись в Excel… Не, ну прям честно - вижу такое у клиентов часто.
При этом начало, как правило, выглядят многообещающе: кто-то генерирует письма, кто-то просит ИИ сделать таблицу, в рабочих чатах обсуждают промпты и делятся впечатлениями… но проходит месяц и наступает тишина.
Большинство сотрудников возвращаются туда, где работали всегда: Excel, привычные чаты, ручные отчеты и старые шаблоны. Сразу скажу, что причина всему не лень сотрудников. Это так называемый институциональный откат.
Любая система стремится вернуться в знакомое состояние, если изменения не встроены в процессы. Люди работают не в вакууме – они находятся внутри культуры компании, KPI, регламентов, сроков, ответственности и привычек руководителей. Если сотруднику дали ChatGPT, но время на обучение не выделили, результат оценивают по старым метрикам и процессы внутри компании не изменились, то система почти гарантированно вытолкнет человека обратно в старые рельсы. Потому что там безопаснее и все уже знакомо.
И есть еще одна проблема, о которой редко говорят. Когда компания запускает “новую большую инициативу”, а потом она тихо исчезает, сотрудники делают выводы и в следующий раз, услышав слова “трансформация”, “инновации”, “новый подход”, многие просто закатят глаза, потому что доверие к изменениям тоже расходуется. Именно поэтому быстрое внедрение ИИ без фундамента дает не прогресс, а только его иллюзию. Кажется, что движение началось: купили лицензии, сделали презентацию, написали новость в корпоративный канал… Но если не меняется управленческий контур, роли, обучение и реальные рабочие сценарии, то чуда не произойдет.
Чтобы избежать этого печального сценария важно показывать сотрудникам измеримый эффект от использования ИИ и менять сами процессы, а не только инструменты. Внедрение ИИ сегодня редко проваливается из-за технологий и достаточно часто из-за того, что компания пытается встроить будущее в систему, которая держится за прошлое.
👏4🔥2💯2
Что стартапы YC говорят о будущем рынка AI и B2B
Рынок ИИ сегодня – одна из самых быстроразвивающихся сфер в мире. Когда рынок меняется слишком быстро, полезно замечать не только последние новости сферы, но и то, куда идут деньги, где работают таланты и на что обращают внимание сильные акселераторы. Один из таких ориентиров – Y Combinator (YC) – стартап-акселератор, который помогает молодым компаниям быстро расти.
YC уже перестал быть просто акселератором для молодых компаний. Это своеобразный радар технологических трендов. Именно там часто появляются идеи, которые через несколько лет становятся стандартом индустрии. За последние циклы через YC прошло множество AI-компаний, и, если собрать их вместе, можно увидеть не просто список стартапов, а карту будущего B2B-рынка.
Я спарсил и проанализировал на список AI-стартапов YC и попробовал ответить на главный вопрос: что этот массив данных говорит нам о корпоративном рынке технологий? И вот к каким выводам я прошел.
Продолжение читайте в моем блоге на Яндекс Дзен.
Рынок ИИ сегодня – одна из самых быстроразвивающихся сфер в мире. Когда рынок меняется слишком быстро, полезно замечать не только последние новости сферы, но и то, куда идут деньги, где работают таланты и на что обращают внимание сильные акселераторы. Один из таких ориентиров – Y Combinator (YC) – стартап-акселератор, который помогает молодым компаниям быстро расти.
YC уже перестал быть просто акселератором для молодых компаний. Это своеобразный радар технологических трендов. Именно там часто появляются идеи, которые через несколько лет становятся стандартом индустрии. За последние циклы через YC прошло множество AI-компаний, и, если собрать их вместе, можно увидеть не просто список стартапов, а карту будущего B2B-рынка.
Я спарсил и проанализировал на список AI-стартапов YC и попробовал ответить на главный вопрос: что этот массив данных говорит нам о корпоративном рынке технологий? И вот к каким выводам я прошел.
Продолжение читайте в моем блоге на Яндекс Дзен.
👍5🔥4🤔2
Делюсь с вами ссылкой на еще одну мою статью
В журнале "Люди и Деньги" вышла статья о внедрении ИИ в малом бизнесе, где 9 экспертов порассужадли о внедрении, ошибках и реальной пользе искуственного интеллекта.
Мы вместе с другими экспертами обсудили:
— где AI действительно помогает компаниям;
— почему многие внедрения проваливаются;
— какие ошибки бизнес совершает чаще всего;
— и почему ИИ — это уже не «игрушка», а часть операционной системы бизнеса.
Я отдельно поделился взглядом на то, почему AI не исправляет хаос в компании, а усиливает существующую систему — и почему без управления знаниями и перестройки процессов внедрение почти всегда упирается в потолок.
Почитать статью можно здесь: https://peoplemoney.online/ii-v-malom-biznese-9-ekspertov-o-vnedrenii-oshibkah-i-realnoj-polze/
В журнале "Люди и Деньги" вышла статья о внедрении ИИ в малом бизнесе, где 9 экспертов порассужадли о внедрении, ошибках и реальной пользе искуственного интеллекта.
Мы вместе с другими экспертами обсудили:
— где AI действительно помогает компаниям;
— почему многие внедрения проваливаются;
— какие ошибки бизнес совершает чаще всего;
— и почему ИИ — это уже не «игрушка», а часть операционной системы бизнеса.
Я отдельно поделился взглядом на то, почему AI не исправляет хаос в компании, а усиливает существующую систему — и почему без управления знаниями и перестройки процессов внедрение почти всегда упирается в потолок.
Почитать статью можно здесь: https://peoplemoney.online/ii-v-malom-biznese-9-ekspertov-o-vnedrenii-oshibkah-i-realnoj-polze/
🔥4👍2👀2
Как с помощью ИИ навести порядок в совещаниях?
Работая с искусственным интеллектом пришел к выводу, что он имеет ценность только тогда, когда помогает нам экономить время и быстрее достигать решения поставленных задач. CFO из “красных” компаний говорят “если вы никого не уволили, то вы ничего не сэкономили”. На деле конечно же это не так, в особенности, если вы уже миновали красный уровень развития по модели спиральной динамики.
В группе компаний “Диалектика”, мы помогаем бизнесу расти с помощью систематизации и автоматизации процессов и сегодня хочу поделиться с вами одним интересным кейсом.
Уверен, каждый хоть раз выходил с совещания с ощущением, что «вроде поговорили, но что дальше делать непонятно»: вы потратили время, обсудили десятки вопросов, но часть из них сразу потерялась, часть – зависла без ответственных, и только оставшиеся ушли в исполнение...
У компании-клиента за раз на совещаниях поднималось до 40 вопросов. Руководители тратили очень много времени на фиксацию договоренностей, а еще больше на попытки понять, кто и что обещал на встрече и на каком этапе сейчас находится задача.
Что мы сделали, чтобы изменить ситуацию:
▪️ Внедрили ИИ-систему на базе Claude для автоматической обработки транскриптов встреч (через MyMeet.ai). Здесь же собирались фотографии заметок и записей с офлайн-совещаний;
▪️ Настроили автоматическое извлечение вопросов, задач и предлагаемых решений из разговора;
▪️ А дальше ИИ категоризировал темы, находил дублирующиеся вопросы и выявлял связи между ними. В результате, вся информация автоматически превращалась в граф задач в Яндекс трекере с назначением ответственных и статусами.
Что получил бизнес:
Время совещаний сократилось на 20–30%, а процент выполненных задач – вырос. Появилась прозрачная история обсуждений и решений, количество «потерянных» поручений снизилось, а уровень дисциплины поднялся.
Сегодня большинство компаний пытаются поднять эффективность совещаний за счет введения новых регламентов и проведения дополнительных созвонов. Но проблема часто кроется не в нехватке времени, а в информационном хаосе: если вопросов много, дополнительные созвоны не помогут. А вот ИИ может помочь. Он слушает, структурирует, напоминает и помогает доводить договоренности до результата.
Прямо сейчас похожую проблему мы решаем еще для одной компании – о результатах и изменениях расскажу в блоге.
Работая с искусственным интеллектом пришел к выводу, что он имеет ценность только тогда, когда помогает нам экономить время и быстрее достигать решения поставленных задач. CFO из “красных” компаний говорят “если вы никого не уволили, то вы ничего не сэкономили”. На деле конечно же это не так, в особенности, если вы уже миновали красный уровень развития по модели спиральной динамики.
В группе компаний “Диалектика”, мы помогаем бизнесу расти с помощью систематизации и автоматизации процессов и сегодня хочу поделиться с вами одним интересным кейсом.
Уверен, каждый хоть раз выходил с совещания с ощущением, что «вроде поговорили, но что дальше делать непонятно»: вы потратили время, обсудили десятки вопросов, но часть из них сразу потерялась, часть – зависла без ответственных, и только оставшиеся ушли в исполнение...
У компании-клиента за раз на совещаниях поднималось до 40 вопросов. Руководители тратили очень много времени на фиксацию договоренностей, а еще больше на попытки понять, кто и что обещал на встрече и на каком этапе сейчас находится задача.
Что мы сделали, чтобы изменить ситуацию:
▪️ Внедрили ИИ-систему на базе Claude для автоматической обработки транскриптов встреч (через MyMeet.ai). Здесь же собирались фотографии заметок и записей с офлайн-совещаний;
▪️ Настроили автоматическое извлечение вопросов, задач и предлагаемых решений из разговора;
▪️ А дальше ИИ категоризировал темы, находил дублирующиеся вопросы и выявлял связи между ними. В результате, вся информация автоматически превращалась в граф задач в Яндекс трекере с назначением ответственных и статусами.
Что получил бизнес:
Время совещаний сократилось на 20–30%, а процент выполненных задач – вырос. Появилась прозрачная история обсуждений и решений, количество «потерянных» поручений снизилось, а уровень дисциплины поднялся.
Сегодня большинство компаний пытаются поднять эффективность совещаний за счет введения новых регламентов и проведения дополнительных созвонов. Но проблема часто кроется не в нехватке времени, а в информационном хаосе: если вопросов много, дополнительные созвоны не помогут. А вот ИИ может помочь. Он слушает, структурирует, напоминает и помогает доводить договоренности до результата.
Прямо сейчас похожую проблему мы решаем еще для одной компании – о результатах и изменениях расскажу в блоге.
❤5👍4🔥4🤔1
ИИ не заберет вашу работу – ее заберет человек, который использует ИИ
Именно так звучит ключевая мысль одного из самых популярных критиков технологической индустрии – Скотта Гэллоуэй. Недавно на Habr вышел текст, в котором Гэллоуэй рассуждает о катастрофизации вокруг ИИ и о том, кто выигрывает от этой революции и какой навык люди сейчас теряют быстрее всего.
Скотт Гэллоуэй высказал интересную мысль про AI: проблема сегодня не столько в самой технологии, сколько в том, как её продают обществу. По его мнению, многие AI-компании намеренно «катастрофизируют» будущее, рассказывая про массовую потерю работы и радикальную перестройку мира, чтобы оправдать гигантские инвестиции.
При этом реальность пока выглядит гораздо сложнее. Да, AI действительно меняет рынок труда, но главный эффект заключается не в исчезновении профессий, а их «уплотнение»: один специалист с AI-инструментами начинает делать работу нескольких человек.
Еще одна сильная мысль Гэллоуэя состоит в том, что главная угроза AI может оказаться не экономической, а социальной. Он считает, что технологии все сильнее подталкивают людей к одиночеству и замене реальных отношений «удобной цифровой копией жизни».
И, кажется, это один из самых недооцененных эффектов AI-революции.
А что вы думаете об этом и об эффекте, который ИИ приносит в нашу жизнь?
Именно так звучит ключевая мысль одного из самых популярных критиков технологической индустрии – Скотта Гэллоуэй. Недавно на Habr вышел текст, в котором Гэллоуэй рассуждает о катастрофизации вокруг ИИ и о том, кто выигрывает от этой революции и какой навык люди сейчас теряют быстрее всего.
Скотт Гэллоуэй высказал интересную мысль про AI: проблема сегодня не столько в самой технологии, сколько в том, как её продают обществу. По его мнению, многие AI-компании намеренно «катастрофизируют» будущее, рассказывая про массовую потерю работы и радикальную перестройку мира, чтобы оправдать гигантские инвестиции.
При этом реальность пока выглядит гораздо сложнее. Да, AI действительно меняет рынок труда, но главный эффект заключается не в исчезновении профессий, а их «уплотнение»: один специалист с AI-инструментами начинает делать работу нескольких человек.
Еще одна сильная мысль Гэллоуэя состоит в том, что главная угроза AI может оказаться не экономической, а социальной. Он считает, что технологии все сильнее подталкивают людей к одиночеству и замене реальных отношений «удобной цифровой копией жизни».
И, кажется, это один из самых недооцененных эффектов AI-революции.
А что вы думаете об этом и об эффекте, который ИИ приносит в нашу жизнь?
🤔2🙏2❤1👍1👀1
Чипфляция: как AI меняет глобальную экономику
Пока все обсуждают ChatGPT и AI-агентов, в мировой экономике набирает обороты другой тренд – резкий рост цен на чипы и AI-инфраструктуру. BigTech тратит сотни миллиардов долларов на дата-центры, GPU и энергетику для ИИ, рост цен на полупроводники уже начинает влиять даже на глобальную инфляцию, а Microsoft, Google и Amazon уже столкнулись с настоящей "чипфляцией".
Спрос на AI-чипы растет быстрее, чем индустрия успевает их производить – страх дефицита комплектующих является главным драйвером акций их производителей. Nvidia уже прошла стадию иксов, и инвесторы переключились на сектора памяти и хранения данных – Micron Technology (+156% YTD) и SK Hynix (+190% YTD). Кто следующий?
Сейчас все еще недооцененным остается сектор AI-серверов: Dell, Super Micro, Hewlett Packard. Но важно выбирать финансово устойчивую компанию и делать ставку на дефицит серверной инфраструктуры – как минимум с точки зрения инвесторов.
Вся эта тема с hardware еще сильнее ощущается, когда заказчик говорит "конечно же нам нужен on-premise решение, закрытый контур, никаких облаков" и т.д. И весь наш розовый мир мультиагентной супер производительности сталкивается с бетонной стеной "безопасников")
А что вы думаете об этой стороне ИИ-трансформации и развития?
Пока все обсуждают ChatGPT и AI-агентов, в мировой экономике набирает обороты другой тренд – резкий рост цен на чипы и AI-инфраструктуру. BigTech тратит сотни миллиардов долларов на дата-центры, GPU и энергетику для ИИ, рост цен на полупроводники уже начинает влиять даже на глобальную инфляцию, а Microsoft, Google и Amazon уже столкнулись с настоящей "чипфляцией".
Спрос на AI-чипы растет быстрее, чем индустрия успевает их производить – страх дефицита комплектующих является главным драйвером акций их производителей. Nvidia уже прошла стадию иксов, и инвесторы переключились на сектора памяти и хранения данных – Micron Technology (+156% YTD) и SK Hynix (+190% YTD). Кто следующий?
Сейчас все еще недооцененным остается сектор AI-серверов: Dell, Super Micro, Hewlett Packard. Но важно выбирать финансово устойчивую компанию и делать ставку на дефицит серверной инфраструктуры – как минимум с точки зрения инвесторов.
Вся эта тема с hardware еще сильнее ощущается, когда заказчик говорит "конечно же нам нужен on-premise решение, закрытый контур, никаких облаков" и т.д. И весь наш розовый мир мультиагентной супер производительности сталкивается с бетонной стеной "безопасников")
А что вы думаете об этой стороне ИИ-трансформации и развития?
👍3👌1👨💻1
Почему AI-пилоты умирают, не дойдя до масштаба?
За последние два года искусственный интеллект стал главным технологическим трендом для бизнеса. Почти каждая крупная компания уже запускала AI-пилот: кто-то тестировал ChatGPT для сотрудников, кто-то внедрял AI-ассистентов в поддержку, кто-то автоматизировал создание документов, аналитику или внутренние процессы.
На этапе пилота все обычно выглядит очень оптимистично, команда быстро собирает MVP, сотрудники удивляются возможностям новых инструментов, руководство видит первые результаты и начинает говорить о «цифровой трансформации». Но затем происходит то, что сегодня становится почти стандартным сценарием: проект перестает развиваться, а процессы иногда откатываются назад.
По данным различных исследований рынка и аналитических центров, значительная часть AI-инициатив так и не выходит за пределы пилотной стадии. Они остаются локальными экспериментами, которые не оказывают системного влияния на компанию. Именно этот разрыв между успешным MVP и реальным масштабированием сегодня становится одной из главных проблем AI-трансформации бизнеса. И проблема здесь далеко не в качестве моделей.
Продолжение читайте в моем блоге на Яндекс Дзен
За последние два года искусственный интеллект стал главным технологическим трендом для бизнеса. Почти каждая крупная компания уже запускала AI-пилот: кто-то тестировал ChatGPT для сотрудников, кто-то внедрял AI-ассистентов в поддержку, кто-то автоматизировал создание документов, аналитику или внутренние процессы.
На этапе пилота все обычно выглядит очень оптимистично, команда быстро собирает MVP, сотрудники удивляются возможностям новых инструментов, руководство видит первые результаты и начинает говорить о «цифровой трансформации». Но затем происходит то, что сегодня становится почти стандартным сценарием: проект перестает развиваться, а процессы иногда откатываются назад.
По данным различных исследований рынка и аналитических центров, значительная часть AI-инициатив так и не выходит за пределы пилотной стадии. Они остаются локальными экспериментами, которые не оказывают системного влияния на компанию. Именно этот разрыв между успешным MVP и реальным масштабированием сегодня становится одной из главных проблем AI-трансформации бизнеса. И проблема здесь далеко не в качестве моделей.
Продолжение читайте в моем блоге на Яндекс Дзен
👍3🤔1👨💻1
Запустил project-radar — live-дашборд проектного офиса. И хочу поделиться!
Речь идет про запуск внутреннего live-dashboard для проектного офиса, который в реальном времени показывает состояние нескольких проектов через единое окно наблюдения. По сути это уже не просто «таблица задач», а визуальный слой над системой управления знаниями и процессами.
Сегодня классические системы управления проектами часто не слишком хорошо справляются с главным – с ощущением «живого состояния» проекта. Задачи храняться отдельно; документы – отдельно; общение происходит в чатах; а решения – в головах людей. В итоге, очень сложно увидеть систему целиком.
Чтобы решить эту проблему я собрал для своей команды project-radar – live-дашборд проектного офиса, который позволяет наблюдать за несколькими параллельными проектами из одного окна. Первый кейс – это мед.клиника с 5 направлениями работы.
Технически система реализована следующим образом:
▪️ frontend на Next.js;
▪️ backend на Mionika;
▪️ hybrid git + scp deploy;
▪️ Basic Auth + HTTPS;
▪️ а сам дашборд по сути является «зеркалом» текущего состояния графа знаний.
Но самое интересное здесь не технологии, а то, что постепенно проектный офис начинает превращаться из набора таблиц и статусов в динамическую систему наблюдения за организацией. Здесь можно увидеть, где тормозится процесс; где теряется связь, какие проекты начинают расходиться с планом.
По сути это уже шаг в сторону AI-native управления проектами, где интерфейс показывает не просто задачи, а состояние системы в реальном времени.
Сейчас продолжаем развивать это направление!
Речь идет про запуск внутреннего live-dashboard для проектного офиса, который в реальном времени показывает состояние нескольких проектов через единое окно наблюдения. По сути это уже не просто «таблица задач», а визуальный слой над системой управления знаниями и процессами.
Сегодня классические системы управления проектами часто не слишком хорошо справляются с главным – с ощущением «живого состояния» проекта. Задачи храняться отдельно; документы – отдельно; общение происходит в чатах; а решения – в головах людей. В итоге, очень сложно увидеть систему целиком.
Чтобы решить эту проблему я собрал для своей команды project-radar – live-дашборд проектного офиса, который позволяет наблюдать за несколькими параллельными проектами из одного окна. Первый кейс – это мед.клиника с 5 направлениями работы.
Технически система реализована следующим образом:
▪️ frontend на Next.js;
▪️ backend на Mionika;
▪️ hybrid git + scp deploy;
▪️ Basic Auth + HTTPS;
▪️ а сам дашборд по сути является «зеркалом» текущего состояния графа знаний.
Но самое интересное здесь не технологии, а то, что постепенно проектный офис начинает превращаться из набора таблиц и статусов в динамическую систему наблюдения за организацией. Здесь можно увидеть, где тормозится процесс; где теряется связь, какие проекты начинают расходиться с планом.
По сути это уже шаг в сторону AI-native управления проектами, где интерфейс показывает не просто задачи, а состояние системы в реальном времени.
Сейчас продолжаем развивать это направление!
👍6🔥4🤔2
TechRadar опубликовал классный текст, в котором озвучил главную проблему ИИ рынка сегодня: как им управлять?
▪️ Более 70% сотрудников компаний по всему активно используют ИИ регулярно, и многие делают это в обход IT и правил компании;
▪️ Возникает феномен “shadow AI” – неконтролируемое использование инструментов;
▪️ Это создает разрыв между внедрением ИИ и реальным управлением!
Проблема здесь в том, что у компаний нет контроля над тем, как используется ИИ из-за чего растет уязвимость к киберугрозам. Если мы посмотрим на IT-компании – 61% из них видят в использовании искусственного интеллекта риски для бизнеса, и только 31% уверены, что могут ими управлять!
Получается, что ИИ сегодня уже очень широко используется, но компании не успевают выстроить правила, процессы и контроль.
Полностью статью можно прочитать тут: https://www.techradar.com/pro/ai-adoption-is-no-longer-the-challenge-execution-is-new-report-finds-more-and-more-businesses-are-struggling-to-deal-with-uncontrolled-ai?utm_source=chatgpt.com
Если говорить о том, что я вижу у клиентов, партнеров и в сообществах, то пока что типа ИИ-безопасности остается очень и очень нишевой. Появляются спикеры и стартапы вокруг этой темы, но как обычно запрос от бизнеса не поспевает за этим.
Что вы думаете о неконтролируемом использовании ИИ? Действительно ли это такая огромная проблема?
▪️ Более 70% сотрудников компаний по всему активно используют ИИ регулярно, и многие делают это в обход IT и правил компании;
▪️ Возникает феномен “shadow AI” – неконтролируемое использование инструментов;
▪️ Это создает разрыв между внедрением ИИ и реальным управлением!
Проблема здесь в том, что у компаний нет контроля над тем, как используется ИИ из-за чего растет уязвимость к киберугрозам. Если мы посмотрим на IT-компании – 61% из них видят в использовании искусственного интеллекта риски для бизнеса, и только 31% уверены, что могут ими управлять!
Получается, что ИИ сегодня уже очень широко используется, но компании не успевают выстроить правила, процессы и контроль.
Полностью статью можно прочитать тут: https://www.techradar.com/pro/ai-adoption-is-no-longer-the-challenge-execution-is-new-report-finds-more-and-more-businesses-are-struggling-to-deal-with-uncontrolled-ai?utm_source=chatgpt.com
Если говорить о том, что я вижу у клиентов, партнеров и в сообществах, то пока что типа ИИ-безопасности остается очень и очень нишевой. Появляются спикеры и стартапы вокруг этой темы, но как обычно запрос от бизнеса не поспевает за этим.
Что вы думаете о неконтролируемом использовании ИИ? Действительно ли это такая огромная проблема?
👍3🔥1🤝1
Нейросеть делает работу аналитика за 10 минут... За что ему платить?
Еще совсем недавно работа аналитика считалась сложной и высокооплачиваемой. Специалист тратил на составление отчета около недели, выгружал данные, строил графики, делал выводы... и получал за все это зарплату, бонусы и премии. А сейчас такие задачи ИИ решает за 10–15 минут. И здесь возникает неудобный вопрос: а за что тогда платить человеку? За потраченное время? За просмотр итоговых слайдов? За сам факт работы?
Или же за способность правильно составлять промпт, задавать верные вопросы, вовремя замечать неточности и видеть то, что не видит модель? Самое интересное -- готового ответа на этот вопрос пока нет.
Во многих компаниях из-за этого возникает скрытое сопротивление AI: люди не используют его на полную не потому, что “не умеют”, а потому что пока непонятно, как после этого измерять ценность их работы.
Если ИИ ускоряет задачу в 20 раз - сотрудник молодец или сам себя “обесценил”? Я сталкиваюсь с подобным и у клиентов и среди пользователей наших продуктов.
Расскажите, как это сейчас решается у вас: как вы оцениваете ценность ваших работников? Свой подход расскажу в комментариях чуть позже, чтобы увидеть разные мнения и подходы)
Еще совсем недавно работа аналитика считалась сложной и высокооплачиваемой. Специалист тратил на составление отчета около недели, выгружал данные, строил графики, делал выводы... и получал за все это зарплату, бонусы и премии. А сейчас такие задачи ИИ решает за 10–15 минут. И здесь возникает неудобный вопрос: а за что тогда платить человеку? За потраченное время? За просмотр итоговых слайдов? За сам факт работы?
Или же за способность правильно составлять промпт, задавать верные вопросы, вовремя замечать неточности и видеть то, что не видит модель? Самое интересное -- готового ответа на этот вопрос пока нет.
Во многих компаниях из-за этого возникает скрытое сопротивление AI: люди не используют его на полную не потому, что “не умеют”, а потому что пока непонятно, как после этого измерять ценность их работы.
Если ИИ ускоряет задачу в 20 раз - сотрудник молодец или сам себя “обесценил”? Я сталкиваюсь с подобным и у клиентов и среди пользователей наших продуктов.
Расскажите, как это сейчас решается у вас: как вы оцениваете ценность ваших работников? Свой подход расскажу в комментариях чуть позже, чтобы увидеть разные мнения и подходы)
🔥4👍1🤔1
Почему компании застревают в execution
и как с ИИ белка может еще быстрее бежать в колесе…
Практически в любой современной компании есть ощущение перегруженности.
Сотрудники постоянно чем-то заняты: идут созвоны, обновляются таблицы, появляются срочные задачи, руководители переключаются между десятками различных процессов... Работа не останавливается ни на минуту! При этом со временем все чаще начинает возникать странное чувство: команда очень много делает, но бизнес почти не развивается. Это одна из главных ловушек execution-культуры.
Кто не знает, execution-культура (или культура исполнения) – это популярная сегодня система ценностей, которая направлена на эффективное выполнение принятых решений и реализацию задуманного. То есть, это та самая культура, в рамках которой сотрудники ведут Trello или другие трекеры и отмечают выполненные задачи… На первый взгляд, все правильно: у персонала есть задачи, которые нужно решать, но на деле есть проблема, ведь люди достаточно быстро перестают различать операционную активность и стратегическое движение и грязнут в рутине...
Продолжение читайте в моем блоге на Яндекс Дзен
и как с ИИ белка может еще быстрее бежать в колесе…
Практически в любой современной компании есть ощущение перегруженности.
Сотрудники постоянно чем-то заняты: идут созвоны, обновляются таблицы, появляются срочные задачи, руководители переключаются между десятками различных процессов... Работа не останавливается ни на минуту! При этом со временем все чаще начинает возникать странное чувство: команда очень много делает, но бизнес почти не развивается. Это одна из главных ловушек execution-культуры.
Кто не знает, execution-культура (или культура исполнения) – это популярная сегодня система ценностей, которая направлена на эффективное выполнение принятых решений и реализацию задуманного. То есть, это та самая культура, в рамках которой сотрудники ведут Trello или другие трекеры и отмечают выполненные задачи… На первый взгляд, все правильно: у персонала есть задачи, которые нужно решать, но на деле есть проблема, ведь люди достаточно быстро перестают различать операционную активность и стратегическое движение и грязнут в рутине...
Продолжение читайте в моем блоге на Яндекс Дзен
❤4👍2👌2
ИИ — это инструмент для всех.
Но почему тогда им чаще пользуются богатые?
Наткнулся на текст с отсылкой к интересному исследованию Federal Reserve Bank of New York, которые задумались о том, насколько использование ИИ на работе сильно зависит от дохода и образования. Оказалось сильно зависит!
Доход:
▪️ От $200k в год – ИИ используют 66,3%
▪️ От $100k до $200k – 51,6%
▪️ От $50k до $100k – 40,2%
▪️ Ниже $50k – только 15,9%
Образование и занятость:
▪️ Выпускники колледжей используют ИИ более чем в 2 раза чаще, чем люди без диплома: 58,7% против 22,9%
▪️ Работники на полной занятости используют ИИ почти в 2 раза чаще, чем занятые неполный день: 42,7% против 24,7%
68% постоянных пользователей ИИ говорят, что он упрощает работу. При этом 56,7% отмечают рост производительности.
По мнению исследователей, сегодня ИИ становится инструментом конкуренции среди богатых: кто не справится, рискует отправиться в касту бедных, но со временем ИИ доберется и до них.
Я не стал копать результаты глубже (а часть результатов звучат честно говоря “не очень”), но думаю, что демократизация ИИ не за горами и это произойдет даже не за счет социально ориентированных проектов (вроде ИИ-психолога для стран ЮВА), а просто за счет жажды халявы принципа экономии ресурсов мозга.
Но почему тогда им чаще пользуются богатые?
Наткнулся на текст с отсылкой к интересному исследованию Federal Reserve Bank of New York, которые задумались о том, насколько использование ИИ на работе сильно зависит от дохода и образования. Оказалось сильно зависит!
Доход:
▪️ От $200k в год – ИИ используют 66,3%
▪️ От $100k до $200k – 51,6%
▪️ От $50k до $100k – 40,2%
▪️ Ниже $50k – только 15,9%
Образование и занятость:
▪️ Выпускники колледжей используют ИИ более чем в 2 раза чаще, чем люди без диплома: 58,7% против 22,9%
▪️ Работники на полной занятости используют ИИ почти в 2 раза чаще, чем занятые неполный день: 42,7% против 24,7%
68% постоянных пользователей ИИ говорят, что он упрощает работу. При этом 56,7% отмечают рост производительности.
По мнению исследователей, сегодня ИИ становится инструментом конкуренции среди богатых: кто не справится, рискует отправиться в касту бедных, но со временем ИИ доберется и до них.
Я не стал копать результаты глубже (а часть результатов звучат честно говоря “не очень”), но думаю, что демократизация ИИ не за горами и это произойдет даже не за счет социально ориентированных проектов (вроде ИИ-психолога для стран ЮВА), а просто за счет
❤3🔥1
Как настроить корпоративный доступ к Claude в России?
Для нас сегодня искусственный интеллект становится таким же рабочим инструментом, как корпоративная почта или CRM. Многие компании используют его для подготовки документов, анализа информации, работы с текстами, программирования и решения повседневных задач. Но как настроить корпоративный доступ, например, к ИИ Claude, чтобы это было удобно, безопасно и не создавало лишних проблем для бизнеса?
Платформа Claude сегодня является самой быстрорастущей LLM в США. Согласно исследованию Comscore, за месяц аудитория сервиса увеличивается на 100-130%, но с компаниями из России платформа не работает. Поэтому для организации доступа нужно решить две задачи: первая – это оплата сервиса; вторая – организация доступа сотрудников. Именно выбор модели доступа в дальнейшем определяет удобство работы всей команды.
Организовать доступ команде из 10-15 человек можно тремя разными способами.
👉 Продолжение читайте в моем блоге на VC.
Для нас сегодня искусственный интеллект становится таким же рабочим инструментом, как корпоративная почта или CRM. Многие компании используют его для подготовки документов, анализа информации, работы с текстами, программирования и решения повседневных задач. Но как настроить корпоративный доступ, например, к ИИ Claude, чтобы это было удобно, безопасно и не создавало лишних проблем для бизнеса?
Платформа Claude сегодня является самой быстрорастущей LLM в США. Согласно исследованию Comscore, за месяц аудитория сервиса увеличивается на 100-130%, но с компаниями из России платформа не работает. Поэтому для организации доступа нужно решить две задачи: первая – это оплата сервиса; вторая – организация доступа сотрудников. Именно выбор модели доступа в дальнейшем определяет удобство работы всей команды.
Организовать доступ команде из 10-15 человек можно тремя разными способами.
👉 Продолжение читайте в моем блоге на VC.
🔥4❤2👍2
Хакатон heg.ai × VK Tech
Уже через две недели - 19 июня - я буду одним из менторов на хакатоне heg.ai × VK Tech, где участники за один вечер пройдут путь от идеи до собственного AI-продукта.
Сегодня вокруг ИИ много разговоров, но гораздо интереснее увидеть, как идея превращается в работающий MVP буквально за несколько часов. Именно этим мы и будем заниматься.
Будет два трека:
▪️ Для начинающих — работа с ChatGPT, Claude и no-code инструментами (Lovable, Base44, Replit).
▪️ Для тех, кто уже использует AI в работе — агенты, автоматизация, Cursor, Codex, Claude Code и более продвинутые сценарии разработки.
Менторами (помимо меня) станут:
— Павел Хегай (heg.ai, ex Romantic AI)
— Дмитрий Коробовцев (Google, Microsoft, Яндекс, Sber)
— Василь Закиев (iskrabot.ai, Университет Иннополиса)
Что получите в результате:
▪️ Собственный MVP
▪️ Обратную связь от менторов
▪️ Знакомства с предпринимателями и разработчиками
▪️ Понимание того, как создавать AI-продукты самостоятельно
📅 19 июня, 17:00–22:00
📍 Москва, офис VK Tech
Есть промокод на скидку 10%: HACKATHONVK
Буду рад увидеться лично и обсудить ваши идеи, проекты и подходы к внедрению ИИ в бизнес.
Уже через две недели - 19 июня - я буду одним из менторов на хакатоне heg.ai × VK Tech, где участники за один вечер пройдут путь от идеи до собственного AI-продукта.
Сегодня вокруг ИИ много разговоров, но гораздо интереснее увидеть, как идея превращается в работающий MVP буквально за несколько часов. Именно этим мы и будем заниматься.
Будет два трека:
▪️ Для начинающих — работа с ChatGPT, Claude и no-code инструментами (Lovable, Base44, Replit).
▪️ Для тех, кто уже использует AI в работе — агенты, автоматизация, Cursor, Codex, Claude Code и более продвинутые сценарии разработки.
Менторами (помимо меня) станут:
— Павел Хегай (heg.ai, ex Romantic AI)
— Дмитрий Коробовцев (Google, Microsoft, Яндекс, Sber)
— Василь Закиев (iskrabot.ai, Университет Иннополиса)
Что получите в результате:
▪️ Собственный MVP
▪️ Обратную связь от менторов
▪️ Знакомства с предпринимателями и разработчиками
▪️ Понимание того, как создавать AI-продукты самостоятельно
📅 19 июня, 17:00–22:00
📍 Москва, офис VK Tech
Есть промокод на скидку 10%: HACKATHONVK
Буду рад увидеться лично и обсудить ваши идеи, проекты и подходы к внедрению ИИ в бизнес.
❤4🔥4🤝2
На портале «Регионы России» вышла моя статья: «Цифровая трансформация без хаоса: почему бизнесу недостаточно просто внедрить ChatGPT»
Сегодня многие компании начинают AI-трансформацию с покупки подписок и внедрения отдельных инструментов. Но очень быстро сталкиваются с неожиданной проблемой: технологии есть, а результата нет. В статье мы разобрали, почему цифровая трансформация — это не про выбор очередного сервиса, а про изменение процессов, ролей, управления знаниями и культуры принятия решений.
Поговорили о том почему, если в компании царит хаос, ИИ только масштабирует его и как превратить искусственный интеллект из модного эксперимента в реальный инструмент роста бизнеса.
Буду рад вашим комментариям и обратной связи!
Сегодня многие компании начинают AI-трансформацию с покупки подписок и внедрения отдельных инструментов. Но очень быстро сталкиваются с неожиданной проблемой: технологии есть, а результата нет. В статье мы разобрали, почему цифровая трансформация — это не про выбор очередного сервиса, а про изменение процессов, ролей, управления знаниями и культуры принятия решений.
Поговорили о том почему, если в компании царит хаос, ИИ только масштабирует его и как превратить искусственный интеллект из модного эксперимента в реальный инструмент роста бизнеса.
Буду рад вашим комментариям и обратной связи!
Журнал "Регионы России"
Цифровая трансформация без хаоса - Журнал "Регионы России"
В 2026 году каждая вторая компания в мире пытается внедрять искусственный интеллект: кто-то уже купил корпоративные подписки на ChatGPT или Claude, кто-то провел внутренний вебинар, где-то сотрудников учат писать промпты… В отчетах появляется строчка о «цифровой…
❤4👍1🤔1
Мое личное кладбище стартапов
Недавно наткнулся на старый скриншот в своем же чате – на нем проекты, над которыми я когда-то работал, по каждому из них были амбиции, планы, презентации для инвесторов, бессонные ночи…
Hordaprint; Acapella; Presentator; MCU Blocks; IronHand; Connectivity; The Boat. Когда-то это были не просто логотипы, а сегодня большинство этих проектов уже не существуют в том виде, в котором задумывались.Некоторые закрылись.Некоторые были поглощены другими решениями.Некоторые просто растворились во времени.
И знаете что?
Я смотрю на это без сожаления и каждый из этих проектов научил меня чему-то важному. Более того, каждый проект это как путешествие, а они, как вы понимаете, рано или поздно заканчиваются)
Мы привыкли рассказывать истории успеха. Но если честно, любой предприниматель, который занимается технологиями достаточно долго, рано или поздно обзаводится собственным кладбищем стартапов и это нормально.
Когда сегодня я консультирую компании по цифровой трансформации, внедрению ИИ или управлению знаниями, многие решения опираются именно на эти старые проекты – на ошибки, которые когда-то стоили месяцев работы, на гипотезы, которые не взлетели, на продукты, которые рынок не принял. Удивительно, но именно провалы часто оказываются самым ценным активом. Потому что успех дает уверенность, а неудачи дают понимание.
Один из уроков, которые для себя вынес, прогуливаясь среди этих “могил” - начиная проект нужно отдать себе отчет - я сейчас инвестирую, чтобы заработать или чтобы закрыть какие-то свои личные хотелки (заткнуть если угодно психологическую “дыру”). И во втором случае разумнее инвестировать в психотерапию, а не в стартап)
А у вас есть проекты, которые не взлетели, но научили вас большему, чем самые успешные?
Недавно наткнулся на старый скриншот в своем же чате – на нем проекты, над которыми я когда-то работал, по каждому из них были амбиции, планы, презентации для инвесторов, бессонные ночи…
Hordaprint; Acapella; Presentator; MCU Blocks; IronHand; Connectivity; The Boat. Когда-то это были не просто логотипы, а сегодня большинство этих проектов уже не существуют в том виде, в котором задумывались.Некоторые закрылись.Некоторые были поглощены другими решениями.Некоторые просто растворились во времени.
И знаете что?
Я смотрю на это без сожаления и каждый из этих проектов научил меня чему-то важному. Более того, каждый проект это как путешествие, а они, как вы понимаете, рано или поздно заканчиваются)
Мы привыкли рассказывать истории успеха. Но если честно, любой предприниматель, который занимается технологиями достаточно долго, рано или поздно обзаводится собственным кладбищем стартапов и это нормально.
Когда сегодня я консультирую компании по цифровой трансформации, внедрению ИИ или управлению знаниями, многие решения опираются именно на эти старые проекты – на ошибки, которые когда-то стоили месяцев работы, на гипотезы, которые не взлетели, на продукты, которые рынок не принял. Удивительно, но именно провалы часто оказываются самым ценным активом. Потому что успех дает уверенность, а неудачи дают понимание.
Один из уроков, которые для себя вынес, прогуливаясь среди этих “могил” - начиная проект нужно отдать себе отчет - я сейчас инвестирую, чтобы заработать или чтобы закрыть какие-то свои личные хотелки (заткнуть если угодно психологическую “дыру”). И во втором случае разумнее инвестировать в психотерапию, а не в стартап)
А у вас есть проекты, которые не взлетели, но научили вас большему, чем самые успешные?
👍4💯3🤔2
Подборка полезных AI-инструментов под разные задачи
Если вы до сих пор думаете, что AI – это только ChatGPT, эта подборка для вас, ведь уже сформировался целый стек инструментов, которые закрывают разные задачи: разработку, дизайн, аналитику, презентации, видео и продуктовую работу.
Ниже несколько сервисов, которые действительно могут быть полезны:
Claude и экосистема Anthropic. Помимо самого Claude, есть целое семейство продуктов: Claude Code для разработки, решения для совместной работы с документами и специализированные инструменты для интеграции в привычные рабочие среды (Excel, Powerpoint). Для многих команд Claude уже становится полноценной рабочей платформой, а не просто чат-ботом.
Cursor. Среда разработки с AI внутри. Помогает писать код, разбираться в проектах и создавать рабочие прототипы намного быстрее. Один из инструментов, который заметно меняет подход к разработке.
Runway. Один из самых сильных AI-инструментов для работы с видео. Генерация сцен, анимация изображений, удаление объектов и десятки других сценариев.
Kling AI. Еще один интересный инструмент для генерации видео. Особенно хорошо показывает себя в создании реалистичной анимации и коротких видеороликов по текстовому описанию.
Stitch. Решение от Google для создания интерфейсов и прототипов. Позволяет быстро визуализировать продуктовые идеи без долгой ручной отрисовки.
Recraft. Хороший инструмент для создания иллюстраций, иконок, векторной графики и брендовых материалов. Особенно полезен, когда нужен качественный векторный визуал без привлечения дизайнера на раннем этапе. Не могу не похвастаться, что в этом проекте работает ex-сотрудников студенческого КБ, которое я возглавлял :)
Napkin AI. Этот сервис легко превращает текст в схемы, диаграммы и визуальные карты. Часто использую подобные инструменты, когда нужно объяснить сложную систему или бизнес-процесс.
Magnific AI. Помогает улучшать изображения, повышать детализацию и качество визуала. Полезно для маркетинга, презентаций и контента.
Поделитесь чем-то необычным, из AI-сервисов, которые вы используете в работе)
Если вы до сих пор думаете, что AI – это только ChatGPT, эта подборка для вас, ведь уже сформировался целый стек инструментов, которые закрывают разные задачи: разработку, дизайн, аналитику, презентации, видео и продуктовую работу.
Ниже несколько сервисов, которые действительно могут быть полезны:
Claude и экосистема Anthropic. Помимо самого Claude, есть целое семейство продуктов: Claude Code для разработки, решения для совместной работы с документами и специализированные инструменты для интеграции в привычные рабочие среды (Excel, Powerpoint). Для многих команд Claude уже становится полноценной рабочей платформой, а не просто чат-ботом.
Cursor. Среда разработки с AI внутри. Помогает писать код, разбираться в проектах и создавать рабочие прототипы намного быстрее. Один из инструментов, который заметно меняет подход к разработке.
Runway. Один из самых сильных AI-инструментов для работы с видео. Генерация сцен, анимация изображений, удаление объектов и десятки других сценариев.
Kling AI. Еще один интересный инструмент для генерации видео. Особенно хорошо показывает себя в создании реалистичной анимации и коротких видеороликов по текстовому описанию.
Stitch. Решение от Google для создания интерфейсов и прототипов. Позволяет быстро визуализировать продуктовые идеи без долгой ручной отрисовки.
Recraft. Хороший инструмент для создания иллюстраций, иконок, векторной графики и брендовых материалов. Особенно полезен, когда нужен качественный векторный визуал без привлечения дизайнера на раннем этапе. Не могу не похвастаться, что в этом проекте работает ex-сотрудников студенческого КБ, которое я возглавлял :)
Napkin AI. Этот сервис легко превращает текст в схемы, диаграммы и визуальные карты. Часто использую подобные инструменты, когда нужно объяснить сложную систему или бизнес-процесс.
Magnific AI. Помогает улучшать изображения, повышать детализацию и качество визуала. Полезно для маркетинга, презентаций и контента.
Поделитесь чем-то необычным, из AI-сервисов, которые вы используете в работе)
🔥4❤1🤔1
В издании Economist.kg вышла моя новая статья о том, как искусственный интеллект может повлиять на будущее экономик Центральной Азии. Почему так?)
Честный ответ - не каждый день появляется возможность публиковаться в Economist :) да и Центральная Азия для меня не чужой регион (соприкасался с ним через партнеров из Хегай). Старался не быть диванным аналитиком в этой статье, получилось или нет решать вам :)
Сегодня разговор об ИИ все чаще сводится к отдельным инструментам и технологиям. Но на самом деле мы наблюдаем гораздо более масштабный процесс – формирование новой среды для бизнеса, образования, государственного управления и экономики в целом.
В статье разбираю:
▪️Какие возможности открывает ИИ для стран Центральной Азии;
▪️почему главным ресурсом становится не технология, а способность быстро адаптироваться к изменениям;
▪️Как меняются требования к бизнесу, специалистам и государственным институтам;
▪️Какие риски возникают у тех, кто решит отложить цифровую трансформацию на потом.
На мой взгляд, вопрос уже не в том, придет ли ИИ в экономику региона - он уже пришел, вопрос в том, кто сможет использовать эти изменения как точку роста, а кто будет вынужден догонять.
Буду рад вашим мыслям и обратной связи.
Статья по ссылке: https://economist.kg/ekonomika/2026/06/11/ii-ekonomiki-tsentralnoy-azii/
Честный ответ - не каждый день появляется возможность публиковаться в Economist :) да и Центральная Азия для меня не чужой регион (соприкасался с ним через партнеров из Хегай). Старался не быть диванным аналитиком в этой статье, получилось или нет решать вам :)
Сегодня разговор об ИИ все чаще сводится к отдельным инструментам и технологиям. Но на самом деле мы наблюдаем гораздо более масштабный процесс – формирование новой среды для бизнеса, образования, государственного управления и экономики в целом.
В статье разбираю:
▪️Какие возможности открывает ИИ для стран Центральной Азии;
▪️почему главным ресурсом становится не технология, а способность быстро адаптироваться к изменениям;
▪️Как меняются требования к бизнесу, специалистам и государственным институтам;
▪️Какие риски возникают у тех, кто решит отложить цифровую трансформацию на потом.
На мой взгляд, вопрос уже не в том, придет ли ИИ в экономику региона - он уже пришел, вопрос в том, кто сможет использовать эти изменения как точку роста, а кто будет вынужден догонять.
Буду рад вашим мыслям и обратной связи.
Статья по ссылке: https://economist.kg/ekonomika/2026/06/11/ii-ekonomiki-tsentralnoy-azii/
Economist.kg
Не только золото и ресурсы: как ИИ меняет экономики стран Центральной Азии
ИИ становится новым фактором роста для региона — от госуправления и финтеха до стартапов, цифрового экспорта и ЕАЭС.
👍2🤔2👨💻1
VIBE-CODING CONF 2.0 – уже 25–26 июня
Продолжаем говорить про то, как с помощью AI можно менять свой бизнес и процессы внутри него. На онлайн-конференции VIBE-CODING CONF 2.0 я расскажу о том, что такое дизайн ИИ-преобразований: как не внедрять AI хаотично, а проектировать изменения в компании.
Сегодня большинство организаций начинают внедрять нейросети с отдельных инструментов: чат-ботов, помощников, автоматизаций. Но очень быстро становится понятно, что проблема не в выборе модели или сервиса. Главный вопрос — как встроить AI в существующую систему управления, процессы и корпоративную культуру.
Поговорим о том:
▪️ Почему большинство AI-проектов застревают на стадии пилота;
▪️ Как перейти от экспериментов к системной трансформации;
▪️ Какие ошибки компании совершают при внедрении AI;
▪️ Почему AI-трансформация – это прежде всего изменение процессов и людей, а не технологий.
Будет полезно!
📅 25–26 июня 2026
📍 Online / Zoom
🔗 Ссылка: https://hegai.space/vibecodingconf2?utm_source=petrov
💸 Персональный промокод: PETROV10
Буду рад увидеться и обсудить ваши проекты, идеи и опыт внедрения ИИ.
Продолжаем говорить про то, как с помощью AI можно менять свой бизнес и процессы внутри него. На онлайн-конференции VIBE-CODING CONF 2.0 я расскажу о том, что такое дизайн ИИ-преобразований: как не внедрять AI хаотично, а проектировать изменения в компании.
Сегодня большинство организаций начинают внедрять нейросети с отдельных инструментов: чат-ботов, помощников, автоматизаций. Но очень быстро становится понятно, что проблема не в выборе модели или сервиса. Главный вопрос — как встроить AI в существующую систему управления, процессы и корпоративную культуру.
Поговорим о том:
▪️ Почему большинство AI-проектов застревают на стадии пилота;
▪️ Как перейти от экспериментов к системной трансформации;
▪️ Какие ошибки компании совершают при внедрении AI;
▪️ Почему AI-трансформация – это прежде всего изменение процессов и людей, а не технологий.
Будет полезно!
📅 25–26 июня 2026
📍 Online / Zoom
🔗 Ссылка: https://hegai.space/vibecodingconf2?utm_source=petrov
💸 Персональный промокод: PETROV10
Буду рад увидеться и обсудить ваши проекты, идеи и опыт внедрения ИИ.
🔥4👍2
Ловите несколько фото с хакатона heg.ai
Хакатон в формате нетворкинга) Уже ставший классическим для Хегай. Участники за один день вечер прошли путь от идеи до работающего AI-продукта, превратив свои гипотезы в настоящие MVP!
Для меня такие мероприятия — это всегда хороший способ посмотреть как у людей меняется восприятие ИИ за несколько часов и к чему они готовы, а что их действительно удивляет. Например 2 девушки из издательского бюро собрали себе ERP (внутри которой проекты, задачи, клиенты, выбор фрилансеров, ЭДО с ними и расчеты).
Спасибо организаторам, участникам и коллегам-менторам за отличную атмосферу и большое количество интересных вопросов. Кажется, мы только в начале очень большого пути.
Хакатон в формате нетворкинга) Уже ставший классическим для Хегай. Участники за один день вечер прошли путь от идеи до работающего AI-продукта, превратив свои гипотезы в настоящие MVP!
Для меня такие мероприятия — это всегда хороший способ посмотреть как у людей меняется восприятие ИИ за несколько часов и к чему они готовы, а что их действительно удивляет. Например 2 девушки из издательского бюро собрали себе ERP (внутри которой проекты, задачи, клиенты, выбор фрилансеров, ЭДО с ними и расчеты).
Спасибо организаторам, участникам и коллегам-менторам за отличную атмосферу и большое количество интересных вопросов. Кажется, мы только в начале очень большого пути.
👍4🔥2🤝1