Рейтинги внедрения ИИ против реального сектора экономики: где заканчиваются цифры.
В нашей работе тема искусственного интеллекта звучит практически каждый день. Даже сейчас мы одновременно обсуждаем более 10 перспективных точек внедрения ИИ в бизнес-процессы наших клиентов, а в прошлом году реализовали несколько проектов в этой области.
Именно поэтому мы активно следим за всеми свежими новостями по данной тематике и решили поделиться своими размышлениями о вышедшей вчера новости.
В комментарии РБК к отчету Института экономики ИИ Microsoft за 2025 год прозвучала следующая фраза:
Цифра резкая — но важнее понять, что именно измеряли в этом рейтинге.
В лидерах рейтинга - ОАЭ, Сингапур и Норвегия. Это страны с высокой долей "цифровых" отраслей: финансы, госуслуги, девелопмент, нефтегазовый сектор. Для них характерны прозрачные процессы, качественные, структурированные данные и относительно низкая цена ошибки. В таких условиях ИИ внедряется проще, быстрее и дешевле - именно это и фиксируют рейтинги.
Но есть нюанс, который в подобных обзорах почти всегда остается за скобками.
Искусственный интеллект — это не только чат-боты и автоматизация офисных функций. Попробуйте перенести логику быстрого внедрения ИИ в реальные секторы экономики России — металлургию, машиностроение, энергетику. И уже на первых шагах вы столкнетесь с необходимостью работы в изолированных ИТ-контурах, на разрозненных и «грязных» данных, в условиях жёстких требований промышленной безопасности и высоким уровнем управленческой и технологической ответственности. Здесь цена ошибки - не падение конверсии, а останов производства или инцидент. ИИ в таком контуре внедряется медленно, дорого и болезненно — но именно здесь он перестаёт быть экспериментом и становится частью системы управления.
В этом смысле ключевая мысль отчёта Microsoft звучит очень трезво: главный барьер ИИ — не технологии. Ограничения лежат в процессах компаний, организационных моделях, разрыве между производством и IT, а также низком качестве исходных данных.
С точки зрения составления рейтингов внедрения ИИ важно смотреть не только на количество пилотных проектов и объем инвестиций, но и учитывать:
✔️ глубину встраивания ИИ в бизнес-процессы компаний и устойчивость на долгосрочном периоде эксплуатации;
✔️ способность разворачивать ИИ в изолированных средах;
✔️ готовность персонала, управленческих моделей и отраслевой методологии.
Если резюмировать, то сегодня выигрывают не те, кто быстрее внедрил ИИ и поднялся в рейтинге, а те, кто способен внедрить ИИ в реальные процессы экономики. А настоящая конкуренция сегодня идёт не между странами из топ-10, а между управленческими и организационными моделями.
——
Этот рейтинг очередной раз заставил нас задуматься: что важнее — место в рейтинге/отчете или устойчивый эффект в процессах?
🖋Интересно услышать Ваш опыт и точку зрения о сказанном, такие размышления помогают лучше понять, что на самом деле стоит за цифрами.
И как у Вас обстоят дела с ИИ? Где ИИ действительно работает, а где упирается в бизнес-процессы и данные?
#статьи
В нашей работе тема искусственного интеллекта звучит практически каждый день. Даже сейчас мы одновременно обсуждаем более 10 перспективных точек внедрения ИИ в бизнес-процессы наших клиентов, а в прошлом году реализовали несколько проектов в этой области.
Именно поэтому мы активно следим за всеми свежими новостями по данной тематике и решили поделиться своими размышлениями о вышедшей вчера новости.
В комментарии РБК к отчету Института экономики ИИ Microsoft за 2025 год прозвучала следующая фраза:
Россия заняла 119-ю строчку по темпам внедрения искусственного интеллекта
Цифра резкая — но важнее понять, что именно измеряли в этом рейтинге.
В лидерах рейтинга - ОАЭ, Сингапур и Норвегия. Это страны с высокой долей "цифровых" отраслей: финансы, госуслуги, девелопмент, нефтегазовый сектор. Для них характерны прозрачные процессы, качественные, структурированные данные и относительно низкая цена ошибки. В таких условиях ИИ внедряется проще, быстрее и дешевле - именно это и фиксируют рейтинги.
Но есть нюанс, который в подобных обзорах почти всегда остается за скобками.
Искусственный интеллект — это не только чат-боты и автоматизация офисных функций. Попробуйте перенести логику быстрого внедрения ИИ в реальные секторы экономики России — металлургию, машиностроение, энергетику. И уже на первых шагах вы столкнетесь с необходимостью работы в изолированных ИТ-контурах, на разрозненных и «грязных» данных, в условиях жёстких требований промышленной безопасности и высоким уровнем управленческой и технологической ответственности. Здесь цена ошибки - не падение конверсии, а останов производства или инцидент. ИИ в таком контуре внедряется медленно, дорого и болезненно — но именно здесь он перестаёт быть экспериментом и становится частью системы управления.
В этом смысле ключевая мысль отчёта Microsoft звучит очень трезво: главный барьер ИИ — не технологии. Ограничения лежат в процессах компаний, организационных моделях, разрыве между производством и IT, а также низком качестве исходных данных.
С точки зрения составления рейтингов внедрения ИИ важно смотреть не только на количество пилотных проектов и объем инвестиций, но и учитывать:
✔️ глубину встраивания ИИ в бизнес-процессы компаний и устойчивость на долгосрочном периоде эксплуатации;
✔️ способность разворачивать ИИ в изолированных средах;
✔️ готовность персонала, управленческих моделей и отраслевой методологии.
Если резюмировать, то сегодня выигрывают не те, кто быстрее внедрил ИИ и поднялся в рейтинге, а те, кто способен внедрить ИИ в реальные процессы экономики. А настоящая конкуренция сегодня идёт не между странами из топ-10, а между управленческими и организационными моделями.
——
Этот рейтинг очередной раз заставил нас задуматься: что важнее — место в рейтинге/отчете или устойчивый эффект в процессах?
🖋Интересно услышать Ваш опыт и точку зрения о сказанном, такие размышления помогают лучше понять, что на самом деле стоит за цифрами.
И как у Вас обстоят дела с ИИ? Где ИИ действительно работает, а где упирается в бизнес-процессы и данные?
#статьи
РБК
Россия в рейтинге внедрения ИИ оказалась ниже Кении
Институт экономики ИИ Microsoft поместил Россию на 119-ю строчку по темпам внедрения искусственного интеллекта. За прошлый год страна добилась улучшения этого показателя. ИИ используют около 70%
👨💻8
Что, если делегирование — это не «отдать задачу», а «вырастить коллегу»?
На прошлой неделе мы собрались на обучении, чтобы поговорить о том, как работать с командой при делегировании задач.
В консалтинге нет готовых
рецептов. Есть люди, которым мы доверяем сложные задачи. И это всегда риск. Риск, который окупается, когда вместо «сделай как я» начинаешь говорить: «давай подумаем вместе».
Для нас делегирование — это:
🔹 Инвестиция в людей, а не способ разгрузить свой календарь. Каждая задача — это шанс для коллеги проявить себя там, где раньше не пробовал.
🔹 Искусство не контролировать, а интересоваться. Не «почему не готово?», а «как идёт? с чем столкнулся?».
🔹 Система развития с первого поручения. Передавая задачу — мы передаём контекст, поддержку и право на эксперимент. Да, иногда это значит — позволить сделать иначе, чем сделал бы ты сам.
Самое сложное — научиться доверять людям.
Именно этому мы учимся сами и помогаем учиться другим.
P.S. А как вы делегируете — как процесс или как философию?
На прошлой неделе мы собрались на обучении, чтобы поговорить о том, как работать с командой при делегировании задач.
В консалтинге нет готовых
рецептов. Есть люди, которым мы доверяем сложные задачи. И это всегда риск. Риск, который окупается, когда вместо «сделай как я» начинаешь говорить: «давай подумаем вместе».
Для нас делегирование — это:
🔹 Инвестиция в людей, а не способ разгрузить свой календарь. Каждая задача — это шанс для коллеги проявить себя там, где раньше не пробовал.
🔹 Искусство не контролировать, а интересоваться. Не «почему не готово?», а «как идёт? с чем столкнулся?».
🔹 Система развития с первого поручения. Передавая задачу — мы передаём контекст, поддержку и право на эксперимент. Да, иногда это значит — позволить сделать иначе, чем сделал бы ты сам.
Самое сложное — научиться доверять людям.
Именно этому мы учимся сами и помогаем учиться другим.
P.S. А как вы делегируете — как процесс или как философию?
Цифровая зрелость к 2030: достижимая цель или яркий лозунг?
Согласно планам кабмина к концу 2026 года в ключевых отраслях экономики РФ планируется достичь показателя цифровой зрелости в 56%, а к 2030 году — 100%. Цель звучит красиво и амбициозно, но что означает «достичь цифровой зрелости» и что именно должно «созреть»?
Согласно золотому правилу консультантов начнем с терминов и определений:
🤩 Цифровая зрелость — показатель степени внедрения цифровых технологий в компании. Достичь цифровой зрелости = перейти к принятию управленческих решений на основе данных.
Как же осуществить этот переход?
На первый взгляд рецепт прост: быстрее внедряем цифровые решения, активнее используем ИИ и обучаем персонал. Однако в реальных проектах внедрение ИТ-инструментов часто «спотыкается» о следующие камни преткновения:
🪨 Пренебрежение методологией
Цифровая трансформация требует не только инструмента, но и управленческой модели, которая закрепляла бы:
• целевую архитектуру процессов — кто, что, когда и на основании каких данных решает;
• модель данных — как хранятся данные, как они взаимосвязаны и кто является их владельцем;
• требования к контролю качества — обеспечение качества данных это не разовая процедура, а непрерывный выстроенный процесс, которым тоже нужно управлять.
Без этого любая «единая отраслевая платформа» рискует стать дорогим интерфейсом для ручного ввода.
🪨 Данные — главный актив, которым часто не управляют
На практике во многих промышленных компаниях данные хранятся разрозненно: часть до сих пор ведется на бумаге или в Excel, а часть заносится в системы. Как итог: данные не синхронизированы между собой и нет единого источника достоверной актуальной информации, а значит — на ее основании нельзя принимать управленческие решения.
Чтобы полноценно внедрить цифровое решение и добиться от него результатов, необходимо сначала провести нормализацию данных, или вовсе — полную паспортизацию.
🪨 Процессы не готовы к автоматизации
Цифровизация «поверх» старых регламентов дает эффект «электронной бюрократии»:
Систему не воспринимают как полезный инструмент, вносят данные только «для галочки» → функции дублируются на бумаге и в системе → растут трудозатраты, а не эффективность.
Система превращается в «витрину» — красиво, но не управляет.
——
На наш взгляд, чтобы действительно достичь цифровой зрелости, нужно сместить фокус с количества внедренных инструментов на комплексный подход: процессы + данные + методология + ИТ-решение. Иначе намеченный план рискует превратиться в гонку за цифрами, а не в переход к новой культуре управления предприятием.
Подробнее о нашем подходе к внедрению цифровых решений рассказали в одном из предыдущих постов, а с примерами реализованных кейсов можно ознакомиться на нашем сайте.
#статьи
Согласно планам кабмина к концу 2026 года в ключевых отраслях экономики РФ планируется достичь показателя цифровой зрелости в 56%, а к 2030 году — 100%. Цель звучит красиво и амбициозно, но что означает «достичь цифровой зрелости» и что именно должно «созреть»?
Согласно золотому правилу консультантов начнем с терминов и определений:
🤩 Цифровая зрелость — показатель степени внедрения цифровых технологий в компании. Достичь цифровой зрелости = перейти к принятию управленческих решений на основе данных.
Как же осуществить этот переход?
Планируется автоматизировать большую часть операций в рамках единых отраслевых цифровых платформ. Сделать это нужно с учетом ускоренного внедрения технологий обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
На первый взгляд рецепт прост: быстрее внедряем цифровые решения, активнее используем ИИ и обучаем персонал. Однако в реальных проектах внедрение ИТ-инструментов часто «спотыкается» о следующие камни преткновения:
🪨 Пренебрежение методологией
Цифровая трансформация требует не только инструмента, но и управленческой модели, которая закрепляла бы:
• целевую архитектуру процессов — кто, что, когда и на основании каких данных решает;
• модель данных — как хранятся данные, как они взаимосвязаны и кто является их владельцем;
• требования к контролю качества — обеспечение качества данных это не разовая процедура, а непрерывный выстроенный процесс, которым тоже нужно управлять.
Без этого любая «единая отраслевая платформа» рискует стать дорогим интерфейсом для ручного ввода.
🪨 Данные — главный актив, которым часто не управляют
На практике во многих промышленных компаниях данные хранятся разрозненно: часть до сих пор ведется на бумаге или в Excel, а часть заносится в системы. Как итог: данные не синхронизированы между собой и нет единого источника достоверной актуальной информации, а значит — на ее основании нельзя принимать управленческие решения.
Чтобы полноценно внедрить цифровое решение и добиться от него результатов, необходимо сначала провести нормализацию данных, или вовсе — полную паспортизацию.
🪨 Процессы не готовы к автоматизации
Цифровизация «поверх» старых регламентов дает эффект «электронной бюрократии»:
Систему не воспринимают как полезный инструмент, вносят данные только «для галочки» → функции дублируются на бумаге и в системе → растут трудозатраты, а не эффективность.
Система превращается в «витрину» — красиво, но не управляет.
——
На наш взгляд, чтобы действительно достичь цифровой зрелости, нужно сместить фокус с количества внедренных инструментов на комплексный подход: процессы + данные + методология + ИТ-решение. Иначе намеченный план рискует превратиться в гонку за цифрами, а не в переход к новой культуре управления предприятием.
Подробнее о нашем подходе к внедрению цифровых решений рассказали в одном из предыдущих постов, а с примерами реализованных кейсов можно ознакомиться на нашем сайте.
#статьи
РИА Новости
Россия достигнет цифровой зрелости к 2030 году
Россия нацелена на достижение цифровой зрелости ключевых отраслей экономики, а также государственного управления в 2030 году, следует из документов... РИА Новости, 22.01.2026
Продолжаем знакомить вас с кейсами наших проектов — подготовка и проведение стратегической сессии.
Заказчик: Научно-образовательный центр "Север" - подробнее об организации.
Поступил запрос от клиента: сформировать целевое видение Программы деятельности НОЦ "Север" на 2025-2030 гг. и определить ближайшие задачи для ее разработки.
О результатах и решениях смотрите выше, в изображениях к посту.
#проектыСовТех
Заказчик: Научно-образовательный центр "Север" - подробнее об организации.
Поступил запрос от клиента: сформировать целевое видение Программы деятельности НОЦ "Север" на 2025-2030 гг. и определить ближайшие задачи для ее разработки.
О результатах и решениях смотрите выше, в изображениях к посту.
#проектыСовТех
🤝6👍3
Работа в командировке — это не только цифры и документы. Это прежде всего живой диалог с теми, для кого мы работаем.
Чтобы проект был успешным, важно не просто «выполнить задачу», а понять контекст, услышать реальные потребности и увидеть процесс глазами наших партнеров. Именно так рождаются по-настоящему эффективные решения 🤝.
#командаСовТех
Чтобы проект был успешным, важно не просто «выполнить задачу», а понять контекст, услышать реальные потребности и увидеть процесс глазами наших партнеров. Именно так рождаются по-настоящему эффективные решения 🤝.
#командаСовТех
Как сохранить бесперебойность производства и обеспечить безопасность людей, не разорившись на обслуживании оборудования?
Это одна из частых дилемм в управлении производством, разбираемся вместе.
Решения часто принимаются фрагментарно: по аварийности, по громкости жалоб цехов или по наличию бюджета «здесь и сейчас». В итоге приоритеты задаются не уровнем риска и влиянием на бизнес, а субъективными факторами. Это может проводить к инцидентам и скрытым потерям.🔽
Такой подход приводит к следующим последствиям ❌
- остановка производственных линий при выходе из строя критичных активов;
- перерасходы бюджета из-за переобслуживания менее критичного оборудования;
- рост числа инцидентов и угрозы для безопасности и окружающей среды.
Разрыв между формальным подходом и учетом реальной критичности оборудования приводит к тому, что организация «тушит пожары», вместо того чтобы предотвращать их.
Как определить на какое оборудование стоит тратить средства?
Определение критичности активов – системный инструмент, который состоит из алгоритма оценки оборудования по набору критериев, итоговый балл указывает критичность оборудования в общем парке активов.
В результате организация получает инструмент, позволяющий направлять ресурсы туда, где отказ действительно несёт весомые последствия для бизнеса.
Референтный перечень критериев для определения критичности:
🔹 влияние на безопасность людей;
🔹 наличие резерва;
🔹 влияние на технологическую цепочку;
🔹 продолжительность восстановления;
🔹 экологические последствия.
Использование такого подхода позволяет переводить решения из разряда интуитивных в управляемые. ✅
Подробнее про оценку критичности вы можете прочитать в нашем Дзен: https://dzen.ru/a/aYC240Xa8nm83eTH
Это одна из частых дилемм в управлении производством, разбираемся вместе.
Решения часто принимаются фрагментарно: по аварийности, по громкости жалоб цехов или по наличию бюджета «здесь и сейчас». В итоге приоритеты задаются не уровнем риска и влиянием на бизнес, а субъективными факторами. Это может проводить к инцидентам и скрытым потерям.🔽
Такой подход приводит к следующим последствиям ❌
- остановка производственных линий при выходе из строя критичных активов;
- перерасходы бюджета из-за переобслуживания менее критичного оборудования;
- рост числа инцидентов и угрозы для безопасности и окружающей среды.
Разрыв между формальным подходом и учетом реальной критичности оборудования приводит к тому, что организация «тушит пожары», вместо того чтобы предотвращать их.
Как определить на какое оборудование стоит тратить средства?
Определение критичности активов – системный инструмент, который состоит из алгоритма оценки оборудования по набору критериев, итоговый балл указывает критичность оборудования в общем парке активов.
В результате организация получает инструмент, позволяющий направлять ресурсы туда, где отказ действительно несёт весомые последствия для бизнеса.
Референтный перечень критериев для определения критичности:
🔹 влияние на безопасность людей;
🔹 наличие резерва;
🔹 влияние на технологическую цепочку;
🔹 продолжительность восстановления;
🔹 экологические последствия.
Использование такого подхода позволяет переводить решения из разряда интуитивных в управляемые. ✅
Подробнее про оценку критичности вы можете прочитать в нашем Дзен: https://dzen.ru/a/aYC240Xa8nm83eTH
⚡4🔥4❤🔥2🏆1
Чуете подвох? 👀
Карта «Инвестиционные проекты в энергетике» — частый гость в кабинетах энергетиков. Вроде всё знакомо, но что-то смущает…
Вопрос к энергетикам: что не так с этой картой?
Ответ тут 👉🏼Приуфимская ТЭЦ — тепловая электростанция, расположенная в городе Благовещенск республики Башкортостан Российской Федерации, а не в Амурской области, как запечатлено на фото 2
Карта «Инвестиционные проекты в энергетике» — частый гость в кабинетах энергетиков. Вроде всё знакомо, но что-то смущает…
Вопрос к энергетикам: что не так с этой картой?
Ответ тут 👉🏼
👨💻5❤1
Про ИИ пишут постоянно – недавно наткнулись на интересный случай с KPMG, который явно выходит за рамки сугубо технологической истории и напрямую затрагивает трансформацию логики компаний.
Международная аудиторская компания KPMG, ссылаясь на повышение эффективности работы за счёт внедрения инструментов ИИ, добилась от партнёра – Grant Thornton UK – снижения гонорара бухгалтеру примерно на 14%.
Этот эпизод – не единичный корпоративный спор, а индикатор структуры рынка услуг, где ИИ перестаёт быть только технологическим трендом и становится предметом экономических требований.
Почему бизнесу важно не переоценить ИИ?
❌ Риск разрыва ожиданий.
Многие организации заявляют об ИИ, но реальная экономия и качество могут отличаться – без прозрачных метрик это приведёт к конфликтам и потере доверия.
❌ Структурные изменения в профессиях.
Автоматизация рутинных операций снижает потребность в массовом труде, но повышает спрос на аналитические и цифровые компетенции; компании, не инвестирующие в обучение, рискуют потерять конкурентоспособность.
Какие управленческие выводы стоит сделать уже сейчас? 📝
1. Учитывайте трансформацию бизнеса и процессов при внедрении ИИ.
Проекты с ИИ должны начинаться с пересмотра процессов организации. В данном случае меняется не только инструмент, но и сама операционная модель, а также роль человека в организации.
2. Инвестируйте в переквалификацию и управление изменениями. Создайте программы обучения для повышения цифровой грамотности и аналитических навыков; внедряйте управление изменениями, чтобы технологии приносили устойчивую бизнес-ценность.
3. Установите прозрачные метрики качества и рисков. Внедрение стоит сопровождать формализацией целевых показателей качества, контрольных процедур и зон ответственности. Недостаточно фиксировать только техническую точность алгоритма – необходимо встроить ИИ в систему управления.
Переход ИИ в сферу ценообразования – признак зрелости цифровизации, но это не сигнал к замене людей алгоритмами. Сегодня ИИ усиливает профессионала, ускоряет обработку данных, однако итоговое решение и ответственность по-прежнему должны оставаться за человеком.
А как думаете вы? Интересно узнать ваше мнение в комментариях.
Международная аудиторская компания KPMG, ссылаясь на повышение эффективности работы за счёт внедрения инструментов ИИ, добилась от партнёра – Grant Thornton UK – снижения гонорара бухгалтеру примерно на 14%.
Этот эпизод – не единичный корпоративный спор, а индикатор структуры рынка услуг, где ИИ перестаёт быть только технологическим трендом и становится предметом экономических требований.
Почему бизнесу важно не переоценить ИИ?
❌ Риск разрыва ожиданий.
Многие организации заявляют об ИИ, но реальная экономия и качество могут отличаться – без прозрачных метрик это приведёт к конфликтам и потере доверия.
❌ Структурные изменения в профессиях.
Автоматизация рутинных операций снижает потребность в массовом труде, но повышает спрос на аналитические и цифровые компетенции; компании, не инвестирующие в обучение, рискуют потерять конкурентоспособность.
Какие управленческие выводы стоит сделать уже сейчас? 📝
1. Учитывайте трансформацию бизнеса и процессов при внедрении ИИ.
Проекты с ИИ должны начинаться с пересмотра процессов организации. В данном случае меняется не только инструмент, но и сама операционная модель, а также роль человека в организации.
2. Инвестируйте в переквалификацию и управление изменениями. Создайте программы обучения для повышения цифровой грамотности и аналитических навыков; внедряйте управление изменениями, чтобы технологии приносили устойчивую бизнес-ценность.
3. Установите прозрачные метрики качества и рисков. Внедрение стоит сопровождать формализацией целевых показателей качества, контрольных процедур и зон ответственности. Недостаточно фиксировать только техническую точность алгоритма – необходимо встроить ИИ в систему управления.
Переход ИИ в сферу ценообразования – признак зрелости цифровизации, но это не сигнал к замене людей алгоритмами. Сегодня ИИ усиливает профессионала, ускоряет обработку данных, однако итоговое решение и ответственность по-прежнему должны оставаться за человеком.
Мы рассматриваем ИИ не как вещь в вакууме, а как инструмент структурных изменений в системе управления предприятием. Если цифровизация не меняет процессы, роли и экономику – это не трансформация, а автоматизация фрагментов.
Конечно, ИИ превращается в обыденную вещь и рынок становится более зрелым для цифровых технологий. Но зрелость начинается не с алгоритмов, а с управленческой модели, в которую они встроены.
А как думаете вы? Интересно узнать ваше мнение в комментариях.
РБК
Один из крупнейших аудиторов снизил зарплату бухгалтеру, угрожая ИИ
KPMG добилась снижения гонорара своему бухгалтеру, сославшись на повышение эффективности работы с помощью ИИ. Grant Thornton согласилась уменьшить оплату на 14%
👨💻6🔥3
⚡️Города с доброй энергетикой
Сегодня мы командой залипли на проекте "Россия энергетическая" - красивый сайт про города, выросшие вокруг энергетической отрасли России.
Мы привыкли думать об энергетике в разрезе бизнес-процессов и активов. А по факту энергетика это гораздо больше!
Сначала строится станция.
А потом: жильё, школы, культурная среда, бизнес, новые предприятия.
Город начинает жить!🏭
Энергия рождает не только свет и тепло. Она формирует инфраструктуру, экономику и среду для жизни.
И вот тут управление активами уже не про планирование и реализацию ремонтов. Это про то, как один производственный объект влияет на целую территорию.
Иногда полезно посмотреть на энергетику шире - не через отчёты, а через города, которые она создала.
А вы бы в какой город с энергетикой запланировали поездку? 👇
Сегодня мы командой залипли на проекте "Россия энергетическая" - красивый сайт про города, выросшие вокруг энергетической отрасли России.
Мы привыкли думать об энергетике в разрезе бизнес-процессов и активов. А по факту энергетика это гораздо больше!
Сначала строится станция.
А потом: жильё, школы, культурная среда, бизнес, новые предприятия.
Город начинает жить!🏭
Энергия рождает не только свет и тепло. Она формирует инфраструктуру, экономику и среду для жизни.
И вот тут управление активами уже не про планирование и реализацию ремонтов. Это про то, как один производственный объект влияет на целую территорию.
Иногда полезно посмотреть на энергетику шире - не через отчёты, а через города, которые она создала.
А вы бы в какой город с энергетикой запланировали поездку? 👇
❤6⚡1🔥1💯1
Вводим новую рубрику #словарьконсультанта
Онтология — это карта взаимосвязей внутри данных, которая снижает хаос между разными ИТ-системами. Пример: «Сотрудник» из «1С:ЗУП» и «Пользователь» из Системы аутентификации перестают быть разрозненными записями и складываются в одного и того же человека.
Онтология позволяет:
▶️ убирать дубли по смыслу, а не только по названию
▶️ автоматически выявлять зависимости
▶️ сохранять экспертную логику в явном виде
▶️ создавать прозрачность и основу для сквозной аналитики процессов
Онтология — это карта взаимосвязей внутри данных, которая снижает хаос между разными ИТ-системами. Пример: «Сотрудник» из «1С:ЗУП» и «Пользователь» из Системы аутентификации перестают быть разрозненными записями и складываются в одного и того же человека.
Онтология позволяет:
▶️ убирать дубли по смыслу, а не только по названию
▶️ автоматически выявлять зависимости
▶️ сохранять экспертную логику в явном виде
▶️ создавать прозрачность и основу для сквозной аналитики процессов
👨💻8👍4🔥3
☄️У нас вышел материал на РБК!
Михаил Макаров Директор направления «Цифровизация предприятий» о том, как превратить Общий центр обслуживания (ОЦО) из «черной дыры» бюджета в драйвер эффективности.
Два тезиса из статьи
▪️ Диагностика важнее «таблетки». Нельзя автоматизировать хаос. Прежде чем внедрять RPA или AI, нужно оценить зрелость процессов по шкале от 1 до 5. Иначе дорогое решение лишь законсервирует устаревшие практики.
▪️Эффект в цифрах. Для каждого направления свои инструменты: от сокращения сроков закрытия периода в 1,5–2 раза (финансы) до экономии 5–15% на закупках и роста NPS на 25–40 пунктов (клиентский сервис).
Полную версию можете прочитать здесь.
Нам интересно ваше мнение, делитесь в комментариях и пересылайте тем, с кем обычно решаете такие задачи вместе! 🤝
Михаил Макаров Директор направления «Цифровизация предприятий» о том, как превратить Общий центр обслуживания (ОЦО) из «черной дыры» бюджета в драйвер эффективности.
Два тезиса из статьи
▪️ Диагностика важнее «таблетки». Нельзя автоматизировать хаос. Прежде чем внедрять RPA или AI, нужно оценить зрелость процессов по шкале от 1 до 5. Иначе дорогое решение лишь законсервирует устаревшие практики.
▪️Эффект в цифрах. Для каждого направления свои инструменты: от сокращения сроков закрытия периода в 1,5–2 раза (финансы) до экономии 5–15% на закупках и роста NPS на 25–40 пунктов (клиентский сервис).
Полную версию можете прочитать здесь.
Нам интересно ваше мнение, делитесь в комментариях и пересылайте тем, с кем обычно решаете такие задачи вместе! 🤝
РБК Компании
Из «центра затрат» в драйвер эффективности: как цифровизировать ОЦО | РБК Компании
Современные Технологии: В статье представлены примеры кейсов и решений консалтинговой компании по диагностике зрелости и поэтапной цифровизации направлений общих центров обслуживания
🔥17💯4⚡3
Провожаем зиму вместе с теми, кто успел встретить ее в горах 🏔
Напитываемся солнцем по этому фото от коллег, которые провели неделю на Домбае. Успевали и кататься на склонах, и подключаться к совещаниям!
Даже по снимкам можно соприкоснуться с этим настроением - свежим, горным, тёплым. Смотрим на фото и ждем прихода весны!
#командаСовТех
Напитываемся солнцем по этому фото от коллег, которые провели неделю на Домбае. Успевали и кататься на склонах, и подключаться к совещаниям!
Даже по снимкам можно соприкоснуться с этим настроением - свежим, горным, тёплым. Смотрим на фото и ждем прихода весны!
#командаСовТех
❤🔥12❤5
Цифровизация российских регионов выходит на этап зрелости: бюджеты растут, но теперь от проектов ждут не просто внедрения технологий, а измеримой окупаемости и управляемого эффекта для экономики.
Что происходит:
1️⃣ Бюджеты растут, но приоритет смещается к измеримой окупаемости и устойчивому эффекту процессов.
2️⃣ Лидируют Москва и крупные экономически развитые регионы, сохраняется цифровой разрыв с прочими субъектами.
3️⃣ Новые нормативы и KPI подталкивают регионы к системной цифровизации, а бизнес ожидает быстрый возврат инвестиций (47% компаний закладывают возврат инвестиций в ИИ за 1–3 года, еще 21% - в первый год)
Мы думаем, что сейчас важно:
✔️ Переходить от разрозненных ИТ-систем к единым цифровым платформам управления активами, производством и организационными изменениями.
✔️ Показывать прозрачный экономический эффект от проектов.
✔️ Использовать ИИ и аналитику не как «витрину инноваций», а как инструмент операционной деятельности и управления изменениями.
Что происходит:
1️⃣ Бюджеты растут, но приоритет смещается к измеримой окупаемости и устойчивому эффекту процессов.
2️⃣ Лидируют Москва и крупные экономически развитые регионы, сохраняется цифровой разрыв с прочими субъектами.
3️⃣ Новые нормативы и KPI подталкивают регионы к системной цифровизации, а бизнес ожидает быстрый возврат инвестиций (47% компаний закладывают возврат инвестиций в ИИ за 1–3 года, еще 21% - в первый год)
Мы думаем, что сейчас важно:
✔️ Переходить от разрозненных ИТ-систем к единым цифровым платформам управления активами, производством и организационными изменениями.
✔️ Показывать прозрачный экономический эффект от проектов.
✔️ Использовать ИИ и аналитику не как «витрину инноваций», а как инструмент операционной деятельности и управления изменениями.
Цифровизация регионов переходит от «построили - и забрали» к «показали результат - получили продолжение». Для достижения устойчивой отдачи нужен системный подход: процессы, данные, управленческая модель и прозрачная экономика проектов.
www.rbc.ru
Как регионы участвуют в цифровой гонке - РБК Отрасли
Цифровизация российских регионов переходит на новый этап. Бюджеты перераспределяются на построение безопасной инфраструктуры и проекты с быстрой окупаемостью инвестиций, отмечают эксперты