Мы напоминаем о том, что у нас есть действующий онлайн - курс по экосистеме Zoho One с разбором отдельных приложений по маркетингу, CRM, управлению задачами и другим инструментам Zoho.

Мы регулярно пополняем курс новыми модулями, практическими материалами и полезной информацией по автоматизации и работе с экосистемой Zoho One

Приглашаем вас присоединиться - это совершенно бесплатно.

Подробная информация и доступ к курсу доступны на сайте https://zurl.co/cTque

Последние месяцы у меня ощущение, что мы в Business Lab смотрим только в одну сторону.

Не в сторону “автоматизации бизнеса”.

А в сторону AI Native организации.

И чем глубже мы туда погружаемся — тем сильнее понимаем, что это вообще не про “внедрить ChatGPT сотрудникам”.

Это новый тип компании.

Большинство компаний сейчас — AI Powered. (Я даже не говорю сейчас про те, кто не использует AI.)

То есть:

* AI помогает писать тексты
* AI делает summary встреч
* AI помогает саппорту
* AI помогает маркетингу
* AI помогает в CRM

Но архитектура компании остаётся прежней.

Люди всё ещё:

* таскают информацию между системами
* пересказывают контекст
* обновляют задачи руками
* ходят на бесконечные синки
* живут внутри coordination overhead

AI просто ускоряет существующий хаос.

AI Native — это уже другое мышление.

Там вопрос звучит не:
“Как добавить AI в компанию?”

А:
“Как должна выглядеть компания, если AI уже существует?”

И вот тут начинается самое интересное.

Тогда:

* встречи становятся knowledge pipeline
* чаты становятся operational signals
* voice notes становятся задачами
* CRM становится памятью компании
* документы становятся machine-readable context
* AI начинает жить внутри операционки

По сути, появляется новый слой организации.

Не “сотрудники + софт”.

А:
люди + агенты + память + workflow graph.

И самое важное наблюдение сейчас:

Огромное количество работы внутри компаний —
это не создание ценности.

Это перенос контекста.

Люди выступают как API между:

* чатами
* митингами
* CRM
* проектами
* документами
* почтой

И вот этот слой сейчас начинает исчезать.

Мы уже видим это внутри себя.

Когда встреча автоматически:

* разбирается
* вытаскивает решения
* создает задачи
* обновляет Projects
* пишет follow-up
* пополняет knowledge base
* фиксирует риски
* сохраняет organizational memory

…то компания начинает работать иначе.

Быстрее.
Тише.
Осознаннее.
С меньшим количеством хаоса.

И мне кажется, что через несколько лет разделение компаний будет примерно таким:

Те, кто используют AI.

И те, кто построены вокруг AI.

Это будут две совершенно разные скорости.

Остальные просто исчезнут.

Три года назад я попробовал ИИ и закрыл тему. Казалось примитивно и не нужно.

Недавно открыл снова — и буквально завис.

За два дня с помощью ИИ-агента я создал приложение с нуля. Один день — разбирался с инструментом. Второй — довёл до рабочего состояния.

Cloud Focus — трекер фокус-сессий прямо в Telegram. Запускаешь таймер, привязываешь к проекту, фиксируешь результат. Утром приходит отчёт за вчера.

Большинство посредников больше не нужны. Нужно лишь уметь пользоваться этими инструментами. Идея → рабочий продукт за пару дней, без команды, без бюджета, без изучения технологий.

Я поймал себя на том, что теряю счёт времени — состояние гиперфокуса, которое не испытывал давно. Буду делиться здесь.

Попробуй сам — эксклюзивно для подписчиков 👇

Добро пожаловать на канал компании Business Lab!

Мы официальный авторизованный партнёр Zoho и команда экспертов по построению AI-операционных систем для B2B-компаний.

Здесь мы показываем:
🔹 практики автоматизации 🔹 AI-инструменты для бизнеса 🔹 вебинары и мероприятия 🔹 реальные примеры внедрения

Мы разберём бизнес - процессы вашей компании и покажем, что уже сейчас можно упростить с помощью AI и Zoho.
Выясним:
- где сотрудники тратят время на рутину
- какие задачи можно передать AI-агентам
- какие процессы объединить в единую систему
- как Zoho поможет вашей компании
- с чего начать автоматизацию
После диагностики у вас сложится понимание, какие процессы стоит улучшить в первую очередь, какие инструменты использовать и какой результат это даст бизнесу.
Хотите понять, что можно автоматизировать именно в вашей компании?
Напишите нам в личные сообщения.

Новый выпуск подкаста уже на YouTube!

Обсудили один из самых актуальных вопросов для бизнеса: сможет ли AI заменить HR и какие задачи уже сегодня можно автоматизировать с помощью искусственного интеллекта.

▶️ Смотрите полный выпуск на нашем YouTube-канале и делитесь своим мнением в комментариях.

Смотреть подкаст https://youtu.be/qI-UxVm9KJk?si=YgbNWOUnNTedVlnZ

5 инсайтов про AI и HR, которые меняют удалённые команды

Недавно записали подкаст с Марией Румянцевой (Head of HR) и Иваном Осотовым (CEO Business Lab) о том, как сегодня строятся HR-процессы в распределённых командах.

Собрали 5 ключевых мыслей из выпуска:

1️⃣ Удалёнка без автоматизации — это тот же офис, только сложнее

Многие компании просто перенесли старые процессы в онлайн:

📄 резюме — в Google Drive
📊 учёт — в таблицах
💬 обсуждения — в мессенджерах

2️⃣ Контролировать нужно не людей, а задачи

Один из самых популярных вопросов руководителей:

Как понять, что сотрудник работает?
Ответ простой: через систему задач.

Человек может сидеть в офисе и не работать.
И наоборот — показывать отличный результат удалённо.

Когда все процессы проходят через проектную систему, результат становится прозрачнее любого контроля присутствия.

3️⃣ Не всё можно отдать AI

Zoho Recruit отлично автоматизирует:

✅ публикацию вакансий
✅ сбор откликов
✅ тестовые задания
✅ коммуникации с кандидатами

Но первое интервью пока остаётся за человеком.

На первой встрече оцениваются параметры, которые не покажет ни один алгоритм:мотивация, энергия, стиль мышления и коммуникации.
4️⃣ AI + транскрипт + MCP = задачи создаются автоматически

Один из самых интересных кейсов внутри Business Lab.

Схема работает так:

🎥 Zoho Meeting записывает встречу
📝 Claude делает summary по транскрипту
⚡ MCP извлекает задачи
📋 Zoho Projects автоматически получает новые задачи

В результате после встречи ничего не теряется, а команда сразу получает понятный план действий.

5️⃣ Следующий базовый навык — вайбкодинг

Скоро ценность сотрудника будет определяться не знанием конкретных сервисов.

А умением:

✓ создавать микросервисы
✓ автоматизировать свою работу
✓ подключать AI к бизнес-процессам
✓ быстро собирать решения под свои задачи

AI-грамотность становится новой цифровой грамотностью.



Мы в Business Lab убеждены: будущее не за отдельными AI-инструментами, а за компаниями, которые умеют встроить AI в ежедневные процессы продаж, HR, финансов и операций.

🔗 Полный выпуск подкаста — по ссылке в описании канала.

Когда компания переходит на удалёнку, HR первым делом переносит привычные процессы в онлайн.

Резюме копятся в Google Sheets. Офферы уходят через Gmail. Документы подписываются вручную и лежат в папках с именами сотрудников.

Выглядит как цифровизация. На деле — тот же офлайн-процесс, просто с новыми местами, где теряется информация.

Мы прошли через это сами. Мария, наш Head of HR, выстраивала процессы на производстве с 3 500 сотрудников, потом перешла в распределённую команду — и вместе с нами собрала систему, где от отклика кандидата до подписанного контракта почти нет ручной работы.

В статье на LinkedIn делимся как это устроено на практике.

Читать статью

https://www.linkedin.com/pulse/how-automate-hr-processes-remote-team-using-zoho-business-lab-pro-opjjc?utm_source=share&utm_medium=member_ios&utm_campaign=share_via

Что такое AI-нативная компания и чем она отличается от обычной

Большинство компаний сейчас «работают с ИИ».

ChatGPT для текстов. Сводки встреч. Копилот в CRM. Агент в поддержке.

Полезно? Да, абсолютно. Но это не делает компанию AI-нативной.

Потому что сама архитектура остаётся прежней. Люди всё так же вручную передают информацию между системами, координируют задачи, синхронизируют контекст между встречами и чатами. ИИ просто ускоряет старую бюрократию.

AI-нативная компания устроена иначе.

Там ИИ — не инструмент. Он часть самой операционной системы.

Встреча с клиентом — это уже не просто разговор. Это организационная память: расшифровка → извлечённые решения → задачи → обновление CRM → сигналы для агентов. Всё автоматически, без участия человека.

Чаты превращаются в потоки данных. Голосовые заметки — в рабочие процессы. Документы — в контекст, который ИИ читает и использует.

А люди перестают быть «передатчиками информации» между системами. Вместо этого они становятся теми, кто задаёт направление, проверяет результат и принимает решения.

Вот в чём настоящий сдвиг:

Обычная компания спрашивает: «Как добавить ИИ в нашу работу?»

AI-нативная спрашивает: «Как должна работать компания, если ИИ уже существует?»

Это другая философия с самого начала.

Мы сами сейчас в процессе этого перехода — и будем рассказывать честно: что внедряем, что работает, а что нет.

Следите — дальше будет интереснее 👇




#AI #бизнес #автоматизация #BusinessLab

Полгода назад мы говорили про операционную систему для бизнеса.
За эти полгода всё изменилось.
Мы поняли, что прикручивать ИИ к существующим процессам — это не трансформация. Это просто дорогой Excel.
Настоящий сдвиг происходит, когда ИИ становится не инструментом, а архитектурой организации.

В новом выпуске с Грузии — честный разговор о том, что мы сами внедряем прямо сейчас в Business Lab: ошибки, инсайты, конкретные шаги.
▶️ Смотреть на нашем YouTube канале: https://youtu.be/UXFCn9wOOnI

Как выглядит переход к AI Native — 4 уровня:
Уровень 1 — Единый контур данных. Все системы говорят между собой. Нет ручного переноса данных между сервисами, нет «миллиона вкладок».

Уровень 2 — База знаний организации. Всё, что знает компания — зафиксировано. Система понимает, что значит «сделай нормально», потому что «нормально» описано.

Уровень 3 — ИИ-ассистенты. Сотрудники работают через слой ИИ. Они перестают быть исполнителями задач — они становятся координаторами.

Уровень 4 — Автономные агенты. Агенты приходят как подчинённые с готовыми решениями. Твоя задача — сказать «да», «нет» или «подправить». Они работают пока вы спите.

Мы не продаём то, что сами не пробовали.
Это не маркетинговый слоган, а правило, которое дорого стоит.
Потому что когда ты говоришь клиенту: «внедряй AI Native архитектуру» , а сам в это время работаешь в десяти вкладках и копируешь текст из ChatGPT в Google Docs , ты можешь говорить правильные вещи. Но ты не знаешь, как это работает изнутри.
Мы решили пройти этот путь сами. Раньше клиентов.

Что такое «eat your own dog food»

Термин из Silicon Valley: ты ешь то, что кормишь своих пользователей. Если продукт хороший — ты сам им пользуешься каждый день. Если нет — ты это чувствуешь первым.
В нашем случае это значит следующее : прежде чем прийти к клиенту с AI Native решением, мы строим его у себя на реальных задачах и с реальными ошибками

Что мы уже сделали
Фаза 1 — единый контур данных — у нас давно закрыта. Zoho One как операционная система бизнеса. Все данные в одном месте: клиенты, проекты, коммуникации, финансы. Это была основа, без которой следующие шаги просто невозможны.

Фаза 2 — мы в ней прямо сейчас.

База знаний организации. Это живая система, в которой хранится контекст о том, как мы работаем: наши процессы, решения по проектам, стандарты качества, ответы на типичные вопросы клиентов. Система, из которой агенты берут информацию, когда им нужно что-то сделать.
Строим её методично. Каждый завершённый проект → структурированная запись в базу. Каждое принятое решение → задокументировано.

Что уже работает

Голосовой интерфейс вместо клавиатуры. Сотрудник нажимает кнопку микрофона и говорит. ИИ разбирает, задаёт уточняющие вопросы, структурирует. Задача, которая раньше требовала часа концентрации, сейчас решается за 15 минут разговора с системой.

Агенты на входящих. Первичная обработка запросов, классификация, подготовка контекста для ответа. Менеджер получает не «входящий вопрос», а уже преднастроенный ответ с вариантами. Его задача — сказать «да», «нет» или «чуть подправить».

Автоматическая документация по проектам.
После каждого этапа агент собирает summary: что сделали, какие решения приняли, что передаётся дальше. Раньше это делал человек и часто не делал вообще.

Что ещё в процессе
Качество базы знаний пока не то, которое мы хотим. Это нормально для этого этапа, но это не позволяет нам пока запустить агентов в полностью автономный режим. Они работают в связке с человеком — предлагают, человек утверждает.
Голосовые митинги. Мы начали протоколировать встречи через ИИ — но обнаружили, что это требует другого качества коммуникации. Если не проговорил вслух — системы не существует. Это новый навык для команды, который нужно тренировать осознанно.

Онбординг нового формата. Как объяснить новому сотруднику, что его рабочее место — это не набор приложений, а ИИ-среда? Мы в процессе написания этого сценария.

Зачем мы рассказываем об этом
Потому что если мы придём к вам через год и скажем «мы внедрили AI Native у себя — теперь помогаем вам» — мы будем знать каждую кочку на этом пути.

Каждую ошибку, каждый момент «ой, это не так работает», каждый инсайт «а вот это зашло лучше, чем ожидали».
Это дороже любого демо.
Мы в процессе. И именно поэтому сейчас самый честный момент об этом говорить.

Если вы тоже строите это у себя — напишите в комментарии, на каком этапе. Интересно сравнить.