SportTech — одна из самых насыщенных лабораторий для продуктовых решений. Спортивные клубы работают с огромными аудиториями, высокой эмоциональной вовлечённостью и жёсткими дедлайнами.
Именно поэтому технологии, которые клубы тестируют на болельщиках, через пару лет оказываются в e-commerce, медиа и финтехе. Прогноз оттока, динамическое ценообразование, персональная лента, умные пуши — всё это сначала обкатали на стадионах.
Разобрали три механики, которые уже работают в ведущих лигах — и показали, что за ними стоит с точки зрения продукта.
#лёгкий_тач
Именно поэтому технологии, которые клубы тестируют на болельщиках, через пару лет оказываются в e-commerce, медиа и финтехе. Прогноз оттока, динамическое ценообразование, персональная лента, умные пуши — всё это сначала обкатали на стадионах.
Разобрали три механики, которые уже работают в ведущих лигах — и показали, что за ними стоит с точки зрения продукта.
#лёгкий_тач
🔥8❤6👍6
Что, если видеоповтора недостаточно, чтобы понять, коснулся ли игрок мяча?
На ЧМ-2026 эту проблему решают не только дополнительными камерами. В официальный мяч adidas Trionda встроили датчик Connected Ball Technology, который фиксирует движение мяча 500 раз в секунду и передаёт данные системе VAR.
Так судьи получают ещё один источник данных, который помогает определить точный момент касания — например, при проверке офсайда. А дальше информация с мяча сопоставляется с данными о положении игроков на поле.
Получается интересный продуктовый кейс: вместо попытки сделать один источник информации идеальным технология объединяет несколько сигналов в одном сценарии принятия решения.
Разбираем, как это устроено и какие принципы можно забрать в другие цифровые продукты — в карточках.
#фича
На ЧМ-2026 эту проблему решают не только дополнительными камерами. В официальный мяч adidas Trionda встроили датчик Connected Ball Technology, который фиксирует движение мяча 500 раз в секунду и передаёт данные системе VAR.
Так судьи получают ещё один источник данных, который помогает определить точный момент касания — например, при проверке офсайда. А дальше информация с мяча сопоставляется с данными о положении игроков на поле.
Получается интересный продуктовый кейс: вместо попытки сделать один источник информации идеальным технология объединяет несколько сигналов в одном сценарии принятия решения.
Разбираем, как это устроено и какие принципы можно забрать в другие цифровые продукты — в карточках.
#фича
Если бы одну рутинную задачу можно было убрать из вашей рабочей недели, что бы выбрали?
Anonymous Poll
29%
Ещё один «короткий» созвон
35%
Заполнение таблиц и отчётов
6%
Поиск нужной информации
47%
Согласования и напоминания
0%
Свой вариант (в комментариях)
В IT много задач, которые сами по себе несложные, но регулярно отнимают время
Собрать статусы перед встречей. Найти нужную информацию в нескольких системах. Подготовить отчёт. Напомнить о дедлайне. Передать задачу следующему человеку. Проверить, всё ли прошло по плану. По отдельности — мелочи. В масштабе команды — часы работы каждый месяц.
И именно такие процессы сегодня проще всего отдавать автоматизации. Где-то достаточно бота или интеграции, где-то лучше работает RPA, а задачи с большим количеством контекста можно передать ИИ-агентам.
Мы собрали самые частые процессы, с которых IT-команды начинают автоматизацию, и разобрали, какой инструмент лучше подходит для каждого случая.
Листайте карточки ☝️
#исследование
Собрать статусы перед встречей. Найти нужную информацию в нескольких системах. Подготовить отчёт. Напомнить о дедлайне. Передать задачу следующему человеку. Проверить, всё ли прошло по плану. По отдельности — мелочи. В масштабе команды — часы работы каждый месяц.
И именно такие процессы сегодня проще всего отдавать автоматизации. Где-то достаточно бота или интеграции, где-то лучше работает RPA, а задачи с большим количеством контекста можно передать ИИ-агентам.
Мы собрали самые частые процессы, с которых IT-команды начинают автоматизацию, и разобрали, какой инструмент лучше подходит для каждого случая.
Листайте карточки ☝️
#исследование
Саммари встреч, разбор бэклога, поиск по документации, подготовка статусов. Всё это уже можно автоматизировать. Но чем больше работы забирает ИИ, тем важнее становится следующий этап — проверка результата. По данным GitLab, 85% опрошенных уже считают, что ИИ смещает узкое место разработки с создания на ревью и валидацию.
На карточках показываем примеры делегирования, а о границах автоматизации спросили Тараса Сороку, эксперта по управлению IT и цифровой трансформации. Он регулярно разбирает реальные управленческие кейсы, ошибки и практики из IT у себя в канале — рекомендуем тем, кто хочет смотреть на управление не только через «как правильно», но и через разбор того, что не сработало и почему. Сохраняйте, если работаете с IT-командами.
#сервис
На карточках показываем примеры делегирования, а о границах автоматизации спросили Тараса Сороку, эксперта по управлению IT и цифровой трансформации. Он регулярно разбирает реальные управленческие кейсы, ошибки и практики из IT у себя в канале — рекомендуем тем, кто хочет смотреть на управление не только через «как правильно», но и через разбор того, что не сработало и почему. Сохраняйте, если работаете с IT-командами.
#сервис
❤5👍3🔥3
На этой неделе говорим про ритейл — одну из самых активных отраслей по внедрению новых технологий в России.
Летом 2026 года решения на базе ИИ все чаще появляются внутри конкретных бизнес-процессов. «Магнит» внедряет компьютерное зрение в 430 магазинах: камеры следят за выкладкой, очередями и присутствием персонала в реальном времени. 12 STOREEZ обучает продавцов через симуляцию диалога с виртуальным покупателем — 200 сотрудников, больше тысячи сессий за три месяца.
В других сетях ИИ помогает искать товары по смыслу, прогнозировать спрос на выпечку и консультировать покупателей по косметике. За разными сценариями стоят вполне практичные задачи: сократить списания, повысить конверсию, быстрее реагировать на проблемы в магазине и масштабировать обучение сотрудников.
Собрали пять российских кейсов этого лета — от поиска товаров до управления пекарней. Разбираем в карточках.
⭐ А какие кейсы запомнились вам?
#тренд
Летом 2026 года решения на базе ИИ все чаще появляются внутри конкретных бизнес-процессов. «Магнит» внедряет компьютерное зрение в 430 магазинах: камеры следят за выкладкой, очередями и присутствием персонала в реальном времени. 12 STOREEZ обучает продавцов через симуляцию диалога с виртуальным покупателем — 200 сотрудников, больше тысячи сессий за три месяца.
В других сетях ИИ помогает искать товары по смыслу, прогнозировать спрос на выпечку и консультировать покупателей по косметике. За разными сценариями стоят вполне практичные задачи: сократить списания, повысить конверсию, быстрее реагировать на проблемы в магазине и масштабировать обучение сотрудников.
Собрали пять российских кейсов этого лета — от поиска товаров до управления пекарней. Разбираем в карточках.
#тренд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM