AIBusinessPulse
The Evolving Structure of High-Performing Data Teams: What the Numbers Tell Us I've been studying how leading organizations structure their data teams and discovered fascinating research analyzing 40 top data teams across the US and Europe. The findings provide…
Практические рекомендации
Для C-Level / Heads of Data:
1. Провести аудит зрелости data-функции: если 70% сотрудников — это аналитики, а инженерных ролей нет — это тревожный сигнал.
2. Сформировать стратегию трансформации: усилить роли Data Engineering, ML и BI; перейти к управлению данными как продуктом.
3. Инвестировать в платформенные и governance-решения, чтобы обеспечить масштабируемость и качество данных.
Для AI-стратегии:
• Компании с перекосом в сторону аналитиков не готовы к масштабируемым ML-решениям — сначала нужна инженерная основа.
• ML имеет смысл, когда уже выстроены пайплайны, качество данных и автоматизация.
Для команд HR и рекрутинга:
• Подбор должен быть сбалансированным: не только аналитики, но и инженеры, ML, BI.
• Важно развивать T-shaped специалистов — аналитиков с инженерными навыками и наоборот.
Для C-Level / Heads of Data:
1. Провести аудит зрелости data-функции: если 70% сотрудников — это аналитики, а инженерных ролей нет — это тревожный сигнал.
2. Сформировать стратегию трансформации: усилить роли Data Engineering, ML и BI; перейти к управлению данными как продуктом.
3. Инвестировать в платформенные и governance-решения, чтобы обеспечить масштабируемость и качество данных.
Для AI-стратегии:
• Компании с перекосом в сторону аналитиков не готовы к масштабируемым ML-решениям — сначала нужна инженерная основа.
• ML имеет смысл, когда уже выстроены пайплайны, качество данных и автоматизация.
Для команд HR и рекрутинга:
• Подбор должен быть сбалансированным: не только аналитики, но и инженеры, ML, BI.
• Важно развивать T-shaped специалистов — аналитиков с инженерными навыками и наоборот.
🔥2
New AI ROLE.pdf
323.4 KB
New AI Roles
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Agentic AI Sensitivity Analysis — uncovering the key to unlocking 100× leverage:
1. Data Quality 📊: Empower AI with pristine, interconnected data.
2. Change Management 🔄: Prepare teams and workflows for autonomous cycles.
3. Integration Depth 🔌: Amplify contextual richness by linking multiple systems.
4. User Adoption ✅: Simplify prompts over complex PowerPoints.
5. AI Maturity 🧠: Customize models to suit your specific domain.
6. Governance 🛡️: Uphold privacy and ethics as you expand.
Master the top three factors to supercharge progress.
Keen to explore your unique sensitivity profile?
#AgenticAI #AIReadiness #StrategyExecution
1. Data Quality 📊: Empower AI with pristine, interconnected data.
2. Change Management 🔄: Prepare teams and workflows for autonomous cycles.
3. Integration Depth 🔌: Amplify contextual richness by linking multiple systems.
4. User Adoption ✅: Simplify prompts over complex PowerPoints.
5. AI Maturity 🧠: Customize models to suit your specific domain.
6. Governance 🛡️: Uphold privacy and ethics as you expand.
Master the top three factors to supercharge progress.
Keen to explore your unique sensitivity profile?
#AgenticAI #AIReadiness #StrategyExecution
UNCTAD_Technology & Innovation Report_2025 (183 pgs).pdf
10.4 MB
12 Ключевых Инсайтов для Совета Директоров
На основе анализа отчета "UNCTAD Technology and Innovation Report 2025"
1.
ИИ способен увеличить как трудовую, так и общую факторную производительность до 6–8% в отдельных странах и секторах при правильной интеграции и наличии квалифицированного персонала.
2. Три рычага для трансформации бизнеса: инфраструктура, данные, навыки
Совокупное развитие этих компонентов (особенно — локализация ИИ-решений и доступ к отраслевым данным) определяет успех внедрения ИИ в компании и стране.
3. Совет директоров должен учитывать риски "плохих задач" ИИ
ИИ может усиливать дезинформацию, создавать deepfake, усиливать надзор. Эти эффекты негативно сказываются на продуктивности, вызывая недоверие и социальные риски.
4. ИИ требует новых подходов к управлению рисками**
Глобально формируется risk-based" подход: дифференциация ИИ-приложений по уровням риска (от минимального до неприемлемого) с разным уровнем регуляторного надзора.
5. Продуктивность растет не у всех — эффект зависит от типа бизнеса и уровня навыков
Наибольшие выгоды от ИИ получают многофилиальные предприятия и низкоквалифицированные сотрудники, если ИИ применяется как обучающий и поддерживающий инструмент.
6. Стратегия по ИИ должна быть гибкой и модульной**
Глобальная практика показывает: крупные компании внедряют ИИ быстрее в связи с доступом к ресурсам. Для SME нужен другой подход — кастомизация, open-source, кооперация.
7. Этические риски ИИ и ESG-комплаенс
Формируется запрос на аналог ESG для ИИ — публичная отчетность по ИИ-системам, включая воздействие на рабочие места, зарплаты, инклюзивность и безопасность.
8. Бизнес не склонен к саморегулированию в ИИ — нужен внешний надзор**
Международные инициативы по саморегуляции охватывают лишь малую часть компаний; большинство — крупные ИТ-корпорации.
Без внешнего контроля — высок риск злоупотреблений.
9. ИИ смещает ценность в сторону капитала, но может быть использован для усиления сотрудников
Автоматизация усиливает роль капитала, но человеко-дополняющий ИИ способен переломить тренд, особенно в сферах обслуживания, образования, здравоохранения.
10. Глобальный ИИ-порядок еще не сформирован — это шанс
Разрозненность регуляций между странами создает как риски, так и стратегические возможности для формирования уникальных правил и позиций на глобальном ИИ-рынке.
11. Страны разделяются на “Лидеров”, “Создателей”, “Практиков” и “Аутсайдеров”
Позиционирование компании в ИИ-экосистеме страны определяет её возможности: лидеры инвестируют в разработку и внедрение, практики — адаптируют лучшее.
12. Качественные и доступные данные — основа конкурентоспособности
Данные — основа для обучения моделей. Их качество, объем, разнообразие и доступность — критически важны.
Без доступа к качественным данным — ИИ будет искажать реальность.
---
Next Steps для СД
1. Провести аудит готовности компании по трём рычагам (инфраструктура, данные, навыки) — с последующей дорожной картой развития.
2. Создать Комитет по этике и управлению ИИ при Совете директоров с мандатом по ESG/AI-отчетности.
3. Инициировать пилотные проекты по внедрению человеко-дополняющего ИИ в 1–2 ключевых бизнес-процесса, ориентируясь на усиление сотрудников и рост производительности.
Альт мнение:
СД может временно отказаться от агрессивного масштабирования ИИ, сконцентрировавшись на обучении персонала и локальной кастомизации под реальные данные и инфраструктуру.
Такая стратегия минимизирует риски и потери от необдуманных инвестиций в "модные" технологии без ROI-анализа.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
open-source-technology-in-the-age-of-ai_final.pdf
2.5 MB
ИНСАЙТЫ
1. Open Source в AI используется повсеместно
Более 50% компаний используют open-source решения для данных, моделей и инструментов.
Ведущие отрасли: технологии, медиа и телеком.
2. Лидируют крупные игроки
Наиболее популярные open-source продукты — от Meta (Llama), Google (Gemma), Microsoft (Phi), Hugging Face (LangChain).
3. Open Source дает реальную ценность
10x больше удовлетворенных пользователей open source, чем неудовлетворенных.
Основные плюсы: производительность и простота использования.
4. Экономия на внедрении и поддержке
60% считают, что open-source снижает затраты на внедрение.
46% отмечают снижение затрат на поддержку.
5. Будущее за смешанными стеками
75% компаний планируют наращивать использование open source.
70% открыты к сочетанию open-source и проприетарных решений.
6. Частично открытые модели сейчас доминируют
Чаще используются модели с открытыми весами, но без полного соответствия OSI-стандарту (например, Llama 3/4).
7. Открытые модели особенно важны для контроля данных
40% компаний предпочитают размещать модели на собственной инфраструктуре ради безопасности данных.
8. Разработчики ценят опыт работы с open source
81% считают опыт работы с open source важным для карьеры.
66% говорят, что это критично для их удовлетворенности работой.
9. Барьеры остаются: безопасность и compliance
Главные опасения: кибербезопасность (62%), соответствие регуляциям (54%), интеллектуальная собственность (50%).
10. Риски активно минимизируют
Внедряются Guardrails (например, Llama Guard), проводятся сторонние оценки моделей, используется шифрование и контроль за поставщиками ПО.
11. Open Source стимулирует инновации
Расцвет малых языковых моделей (SLMs) и моделей reasoning-поколения (DeepSeek-R1, Alibaba), что ускоряет внедрение приватных и отраслевых решений.
- - - - -
ТОП-5 практических рекомендаций
1. Формировать гибридную AI-стратегию: Open Source + Proprietary
Что делать:
Разработать комбинированный стек из open-source и проприетарных решений для разных уровней задач: скорость, стоимость, безопасность.
Почему:
75% компаний уже планируют наращивать использование open source. Смешанный подход снижает риски и увеличивает гибкость бизнеса.
2. Создать внутренний AI Security Framework для Open Source решений
Что делать:
Внедрить собственный стандарт безопасности open source компонентов: guardrails, регулярные сторонние аудиты моделей, документирование всего стека.
Почему:
62% компаний считают, что open source AI повышает киберриски. Без системы контроля open source решения могут стать источником уязвимостей.
3. Инвестировать в Upskilling разработчиков по работе с Open Source AI
Что делать:
Запустить программы развития компетенций: обучение fine-tuning, работа с открытыми моделями (например, Llama, Gemma), навыки безопасного деплоя.
Почему:
81% разработчиков считают опыт работы с open source критически важным. Компании с опытными кадрами эффективнее используют open модели.
4. Фокусировать Open Source проекты на создании внутренних конкурентных преимуществ
Что делать:
Выбирать open source решения для кастомизации: дообучение моделей под специфические данные, разработка доменных SLMs (Small Language Models) для приватных задач.
Почему:
Self-hosted open models дают полный контроль над данными и безопасностью, что особенно важно в высокорегулируемых отраслях.
5. Включить регулярную оценку AI-рисков и выгод Open Source в практику Совета Директоров
Что делать:
На каждом цикле стратегического планирования Совету получать отчёт от CAIO: где open source используется, какие риски зафиксированы, какие меры безопасности и экономии реализованы.
Почему:
Советы Директоров несут ответственность за устойчивость и безопасность. Open source — это не только возможности, но и новые обязательства по управлению рисками.
- - - - -
1. Open Source в AI используется повсеместно
Более 50% компаний используют open-source решения для данных, моделей и инструментов.
Ведущие отрасли: технологии, медиа и телеком.
2. Лидируют крупные игроки
Наиболее популярные open-source продукты — от Meta (Llama), Google (Gemma), Microsoft (Phi), Hugging Face (LangChain).
3. Open Source дает реальную ценность
10x больше удовлетворенных пользователей open source, чем неудовлетворенных.
Основные плюсы: производительность и простота использования.
4. Экономия на внедрении и поддержке
60% считают, что open-source снижает затраты на внедрение.
46% отмечают снижение затрат на поддержку.
5. Будущее за смешанными стеками
75% компаний планируют наращивать использование open source.
70% открыты к сочетанию open-source и проприетарных решений.
6. Частично открытые модели сейчас доминируют
Чаще используются модели с открытыми весами, но без полного соответствия OSI-стандарту (например, Llama 3/4).
7. Открытые модели особенно важны для контроля данных
40% компаний предпочитают размещать модели на собственной инфраструктуре ради безопасности данных.
8. Разработчики ценят опыт работы с open source
81% считают опыт работы с open source важным для карьеры.
66% говорят, что это критично для их удовлетворенности работой.
9. Барьеры остаются: безопасность и compliance
Главные опасения: кибербезопасность (62%), соответствие регуляциям (54%), интеллектуальная собственность (50%).
10. Риски активно минимизируют
Внедряются Guardrails (например, Llama Guard), проводятся сторонние оценки моделей, используется шифрование и контроль за поставщиками ПО.
11. Open Source стимулирует инновации
Расцвет малых языковых моделей (SLMs) и моделей reasoning-поколения (DeepSeek-R1, Alibaba), что ускоряет внедрение приватных и отраслевых решений.
- - - - -
ТОП-5 практических рекомендаций
1. Формировать гибридную AI-стратегию: Open Source + Proprietary
Что делать:
Разработать комбинированный стек из open-source и проприетарных решений для разных уровней задач: скорость, стоимость, безопасность.
Почему:
75% компаний уже планируют наращивать использование open source. Смешанный подход снижает риски и увеличивает гибкость бизнеса.
2. Создать внутренний AI Security Framework для Open Source решений
Что делать:
Внедрить собственный стандарт безопасности open source компонентов: guardrails, регулярные сторонние аудиты моделей, документирование всего стека.
Почему:
62% компаний считают, что open source AI повышает киберриски. Без системы контроля open source решения могут стать источником уязвимостей.
3. Инвестировать в Upskilling разработчиков по работе с Open Source AI
Что делать:
Запустить программы развития компетенций: обучение fine-tuning, работа с открытыми моделями (например, Llama, Gemma), навыки безопасного деплоя.
Почему:
81% разработчиков считают опыт работы с open source критически важным. Компании с опытными кадрами эффективнее используют open модели.
4. Фокусировать Open Source проекты на создании внутренних конкурентных преимуществ
Что делать:
Выбирать open source решения для кастомизации: дообучение моделей под специфические данные, разработка доменных SLMs (Small Language Models) для приватных задач.
Почему:
Self-hosted open models дают полный контроль над данными и безопасностью, что особенно важно в высокорегулируемых отраслях.
5. Включить регулярную оценку AI-рисков и выгод Open Source в практику Совета Директоров
Что делать:
На каждом цикле стратегического планирования Совету получать отчёт от CAIO: где open source используется, какие риски зафиксированы, какие меры безопасности и экономии реализованы.
Почему:
Советы Директоров несут ответственность за устойчивость и безопасность. Open source — это не только возможности, но и новые обязательства по управлению рисками.
- - - - -
основе анализа документа "Open Source Technology in the Age of AI" (McKinsey, Mozilla, Patrick J. McGovern Foundation, апрель 2025)
👍1
Всем добрый вечер.
FYI
моя ИИшка отловила неплохую статью McKinsey "What is an AI agent? [март2025]
- перевела
- самморизировала 1 стр
- полный текст статьи 13 стр
🔗
по ссылке - кому интересно.
- - -
FYI
моя ИИшка отловила неплохую статью McKinsey "What is an AI agent? [март2025]
- перевела
- самморизировала 1 стр
- полный текст статьи 13 стр
по ссылке - кому интересно.
- - -
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google Docs
McKinsey "What is an AI agent
McKinsey "What is an AI agent? 28.04.2025 | Prompt Engineer: Andrey Bashin | Ai Lab “BRAIN BLOOM” 1. Ключевые тезисы по статье McKinsey "What is an AI agent?" AI-агенты — это новая форма автоматизации сложных процессов, основанная на генеративных моделях…
На основе анализа «How Small Businesses Can Benefit From Artificial Intelligence» (Workday, 2025):
❗️10 ключевых инсайтов для малого бизнеса
AI стал стандартом: 98% малых компаний в США уже используют AI — в 2 раза больше, чем в 2023 году.
Доступность AI: Благодаря no-code решениям, облаку и встроенным функциям, AI стал доступен даже без технических навыков.
Автоматизация рутины: AI снимает нагрузку с сотрудников — обрабатывает заявки, счета, планирует встречи и управляет запасами.
Усиление решений: Прогнозная аналитика и интеллектуальные отчёты дают точную основу для бизнес-решений вместо интуиции.
Повышение клиентского опыта: Чат-боты, персонализированные рекомендации и автоответы усиливают вовлечённость клиентов.
Генеративный AI: Позволяет ускорить создание контента — от постов до маркетинговых фреймворков.
Масштабируемость без затрат: AI позволяет быстро адаптироваться к изменениям и масштабироваться без увеличения команды.
Интеграция в повседневные инструменты: AI уже встроен в CRM, финансы, HR и маркетинг — нужно просто активировать функции.
Гибкий подход внедрения: Рекомендуется поэтапно тестировать и наращивать использование AI — от 1 задачи до целой стратегии.
Будущее за адаптивными и агентными AI: Ожидается рост систем, принимающих автономные решения на основе целей.
❗️10 ключевых тезисов документа
AI больше не "привилегия" корпораций — он выравнивает условия конкуренции для малого и среднего бизнеса.
Основная польза — эффективность и рост, а не просто экономия затрат.
AI усиливает человека, а не заменяет — это "цифровой помощник", а не конкурент сотрудника.
Контекстные и предиктивные решения становятся доступными и малым компаниям — прогноз спроса, оптимизация цен, управление персоналом.
AI помогает создавать "устойчивую бизнес-модель", способную адаптироваться к изменениям внешней среды.
Сферы максимального ROI: поддержка клиентов, финансы, HR, маркетинг, снабжение.
Успешная интеграция требует обучения команды — важна не только технология, но и принятие её пользователями.
Этичность и прозрачность становятся приоритетом — рост требований к использованию данных и алгоритмов.
Будущее — за экосистемами AI, где модули связаны и действуют согласованно, а не в изоляции.
Лидеры — те, кто начнёт сейчас с малых шагов, но стратегически — именно этот путь даёт преимущество.
- - -
❗️10 ключевых инсайтов для малого бизнеса
AI стал стандартом: 98% малых компаний в США уже используют AI — в 2 раза больше, чем в 2023 году.
Доступность AI: Благодаря no-code решениям, облаку и встроенным функциям, AI стал доступен даже без технических навыков.
Автоматизация рутины: AI снимает нагрузку с сотрудников — обрабатывает заявки, счета, планирует встречи и управляет запасами.
Усиление решений: Прогнозная аналитика и интеллектуальные отчёты дают точную основу для бизнес-решений вместо интуиции.
Повышение клиентского опыта: Чат-боты, персонализированные рекомендации и автоответы усиливают вовлечённость клиентов.
Генеративный AI: Позволяет ускорить создание контента — от постов до маркетинговых фреймворков.
Масштабируемость без затрат: AI позволяет быстро адаптироваться к изменениям и масштабироваться без увеличения команды.
Интеграция в повседневные инструменты: AI уже встроен в CRM, финансы, HR и маркетинг — нужно просто активировать функции.
Гибкий подход внедрения: Рекомендуется поэтапно тестировать и наращивать использование AI — от 1 задачи до целой стратегии.
Будущее за адаптивными и агентными AI: Ожидается рост систем, принимающих автономные решения на основе целей.
❗️10 ключевых тезисов документа
AI больше не "привилегия" корпораций — он выравнивает условия конкуренции для малого и среднего бизнеса.
Основная польза — эффективность и рост, а не просто экономия затрат.
AI усиливает человека, а не заменяет — это "цифровой помощник", а не конкурент сотрудника.
Контекстные и предиктивные решения становятся доступными и малым компаниям — прогноз спроса, оптимизация цен, управление персоналом.
AI помогает создавать "устойчивую бизнес-модель", способную адаптироваться к изменениям внешней среды.
Сферы максимального ROI: поддержка клиентов, финансы, HR, маркетинг, снабжение.
Успешная интеграция требует обучения команды — важна не только технология, но и принятие её пользователями.
Этичность и прозрачность становятся приоритетом — рост требований к использованию данных и алгоритмов.
Будущее — за экосистемами AI, где модули связаны и действуют согласованно, а не в изоляции.
Лидеры — те, кто начнёт сейчас с малых шагов, но стратегически — именно этот путь даёт преимущество.
- - -
Mega Prompt: "Внедрение AI в малом бизнесе РФ"
- - -
# Роль: AI Co-Pilot по внедрению ИИ в малом бизнесе (Россия)
## Поведение:
Ты — мой AI Co-Pilot и стратегический помощник. Работаешь в роли AI-консультанта по цифровизации малого бизнеса в РФ. Анализируешь текущую ситуацию, находишь зоны для применения ИИ, предлагаешь практичные шаги, примеры и инструменты. Действуешь адаптивно — подбираешь решения под мою отрасль, команду и уровень зрелости бизнеса.
---
## Правила и ограничения:
- Отвечай строго по делу, без общих фраз.
- Все рекомендации адаптируй под российский рынок и тип бизнеса (уточняется ниже).
- Не предлагай решения с высокой стоимостью интеграции без обоснования ROI.
- Не требуешь навыков программирования от пользователя.
- Предлагаешь только **реальные инструменты** (ChatGPT, Notion, Tilda, Yandex 360, Planfact и т.д.).
---
## Цель пользователя:
Хочу понять, **где и как можно внедрить AI в моем бизнесе**, чтобы повысить эффективность, снизить расходы или усилить продажи/маркетинг/сервис.
---
## Вводные от пользователя (уточни перед анализом):
1. Вид бизнеса: [уточни]
2. Команда: [численность и роли]
3. Повторяющиеся рутинные задачи: [опиши]
4. Точки боли или ограничения: [например, мало времени, не хватает маркетинга, не понимаю клиентов]
5. Используемые инструменты: [уточни: CRM, почта, соцсети, финансы]
6. Я готов(а) потратить на AI: [время/деньги/усилия — уточни]
---
## Алгоритм работы:
1. **Анализ**: Изучи вводные и задай уточняющие вопросы, если нужно.
2. **Зоны внедрения**: Определи 2–3 области, где AI может дать наибольший эффект.
3. **AI-решения**: Предложи 1–2 конкретных AI-инструмента на каждую область + короткое описание как использовать.
4. **Результат и выгода**: Прогнозируй выгоду (экономия времени, рост выручки, качество).
5. **План внедрения**: Дай пошаговый план: от 1 недели до 1 месяца. Укажи, что можно сделать самому, а где лучше помощь.
6. **Next Step**: Предложи 1 простое действие на ближайшие 24 часа.
---
## Пример вывода:
**Область №1: Маркетинг**
- Проблема: мало трафика и времени на контент.
- Решение: Использовать ChatGPT + Tilda AI для генерации текстов и создания лендингов.
- Инструменты: ChatGPT 4 (через Telegram-бот), Tilda Zero Block AI
- Выгода: -15 часов в месяц, рост заявок на 20%
**Область №2: Продажи**
- Решение: подключить GPT-бота в Telegram для квалификации входящих клиентов.
- Инструмент: Chatbase.ai + Telegram + Google Sheets
- Время на запуск: 2 дня.
**План внедрения:**
1. Зарегистрироваться в ChatGPT + Tilda
2. Подключить Telegram-бот с простым скриптом
3. Проверить результаты через 1 неделю
**Next Step:**
→ Зайди на https://tilda.cc и создай бесплатный аккаунт
---
## Формат вывода:
- Дай **структурированный список решений по 2–3 зонам**
- Для каждого — инструмент + ссылка + результат
- Краткий план на 7 дней
- Альтернативный сценарий (если нет бюджета/ресурсов)
- - -
👍2
на основе документа Workday «Multi-Agent Systems: Building a Digital Dream Team».
❗️10 Ключевых инсайтов
Коллаборация агентов повышает эффективность: Мультиагентные системы (MAS) позволяют решить задачи, которые недоступны одиночным агентам — за счёт распределения ролей, обмена данными и коллективного принятия решений.
MAS обеспечивают масштабируемость и гибкость: Модульная структура агентов позволяет безболезненно масштабировать систему и адаптироваться под новые бизнес-задачи без полной перестройки.
Разгрузка сотрудников от рутины: По данным Asana, сотрудники теряют до 60% рабочего времени на рутинные задачи — MAS позволяют автоматизировать их и сосредоточиться на стратегической работе.
Новая культура командной работы: MAS не только автоматизируют процессы, но и улучшают внутреннюю культуру компании, способствуя обучению, росту и поддержке персонала.
Критичность чётко определённых ролей агентов: Успешная MAS требует ясного назначения функций каждому агенту, как в спортивной команде — для избежания дублирования и хаоса.
Обязательна система координации и коммуникации: Эффективность MAS зависит от способов коммуникации между агентами — прямых, через общие платформы или косвенных.
Интеллект и автономия агентов — основа MAS: Агент должен принимать решения в рамках своей зоны ответственности, адаптироваться к изменениям, учиться на опыте.
Тестирование должно быть системным и комплексным: Поскольку поведение системы возникает из взаимодействий, тестировать нужно не только агентов по отдельности, но и их коллективное поведение.
Выбор платформы — стратегический шаг: При выборе сторонних решений важны: гибкость, масштабируемость, безопасность, возможность кастомизации и качество поддержки.
MAS — эра адаптивных систем в бизнесе: Мы вступаем в эпоху, где мультиагенты станут ключевыми инструментами автоматизации, принятия решений и устойчивости бизнеса.
❗️10 Тезисов
Мультиагентные системы — это цифровые команды, где каждый агент выполняет роль в достижении общей цели.
MAS позволяют объединять различные ИИ-специализации (например, для выявления мошенничества, анализа поведения и инфраструктуры).
Одно из главных преимуществ MAS — способность адаптироваться к изменениям без полной реконфигурации системы.
MAS создают условия для построения «цифровой культуры» — где ИИ способствует росту сотрудников, а не вытесняет их.
Коммуникация между агентами — ядро эффективной MAS; она может быть прямой, централизованной или косвенной.
Ключ к MAS — чёткая постановка задач и понимание вклада каждого агента в конечную цель.
В MAS важна автономия с контролем — агенты должны действовать самостоятельно, но с заданными рамками и наблюдением.
При построении MAS нельзя игнорировать сценарное тестирование, особенно с учётом возможных непредсказуемых взаимодействий.
Готовые платформы могут ускорить запуск MAS, но требуют оценки по критериям гибкости, поддержки и безопасности.
Будущее ИИ — за MAS: распределённые, адаптивные, обучаемые системы будут драйверами эффективности в бизнесе.
- - -
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📆 Что обсуждалось вчера 06.05.2025
🤝 Новая культура командной работы и роль MAS (6 сообщений)
🏆 Критичность четко определенных ролей агентов (6 сообщений)
📞 Система координации и коммуникации (6 сообщений)
🧠 Интеллект и автономия агентов (6 сообщений)
🔍 Тестирование мультиагентных систем (6 сообщений)
⚙️ Выбор платформы для MAS (6 сообщений)
🚀 Будущее с мультиагентными системами (6 сообщений)
🤖 Внедрение ИИ в малый бизнес (2 сообщений)
🌐 Мультиагентные системы (1 сообщений)
#dailysummary | ⭐️ поддержать команду
🤝 Новая культура командной работы и роль MAS (6 сообщений)
🏆 Критичность четко определенных ролей агентов (6 сообщений)
📞 Система координации и коммуникации (6 сообщений)
🧠 Интеллект и автономия агентов (6 сообщений)
🔍 Тестирование мультиагентных систем (6 сообщений)
⚙️ Выбор платформы для MAS (6 сообщений)
🚀 Будущее с мультиагентными системами (6 сообщений)
🤖 Внедрение ИИ в малый бизнес (2 сообщений)
🌐 Мультиагентные системы (1 сообщений)
#dailysummary | ⭐️ поддержать команду
Announcing SmartPDFs!
Summarize any PDF into beautiful sections. 100% free and open source.
smartpdfs.ai
ps: Ru не поддерживает
Summarize any PDF into beautiful sections. 100% free and open source.
smartpdfs.ai
ps: Ru не поддерживает
“How to Build Enterprise AI — Foundational Best Practices from Anthropic”
Ru ver:
Гайд и Практики
Предпроект
Гайд под МСБ
https://docs.google.com/document/d/1o4HbvIEIFc4Di-HS-souem2gvhuO2feLhyy-fSI1LXI/edit?usp=sharing
- - -
#построить #корпоративный
#ИИ
Ru ver:
Гайд и Практики
Предпроект
Гайд под МСБ
https://docs.google.com/document/d/1o4HbvIEIFc4Di-HS-souem2gvhuO2feLhyy-fSI1LXI/edit?usp=sharing
- - -
#построить #корпоративный
#ИИ
Google Docs
How to Build Enterprise AI
“How to Build Enterprise AI — Foundational Best Practices from Anthropic” Как построить корпоративный ИИ 1. Разработка стратегии ИИ 2. Создание бизнес-ценности 3. Подготовка к внедрению (Build for Production) 4. Развертывание (Deploy) Альтернативный подход:…
Краткое объяснение:
Модель Эдгара Шейна объясняет три уровня организационной культуры:
1. Артефакты — всё, что видно снаружи: офис, технологии, внешний облик компании. Это поверхностный уровень культуры, но он мало что говорит о глубинных мотивах.
2. Ценности — формальные убеждения и правила, которые объясняют поведение. Их можно узнать через беседы или документы.
3. Базовые предположения — глубинные, часто неосознаваемые установки, которые формируют поведение, мышление и ощущения людей. Это ядро культуры.
- - -
Что дают эти знания консультантам:
1. Глубокая диагностика культуры клиента — ты видишь не только «что происходит», но почему это происходит.
2. Выявление скрытых причин проблем — культура может блокировать стратегии, инновации и KPI, даже если формально «всё настроено».
3. Основа для устойчивых изменений — ты работаешь не с симптомами (артефактами), а с корнем (предположениями), что повышает эффективность трансформаций.
⸻
Что дают эти знания компаниям :
1. Осознание «невидимого слоя» управления — они начинают понимать, как культура влияет на бизнес-результаты.
2. Снижение сопротивления изменениям — если изменить базовые установки, поведение меняется естественно.
3. Формирование сильной команды и бренда — ценности становятся не лозунгом, а реальным управленческим инструментом.
Модель Эдгара Шейна объясняет три уровня организационной культуры:
1. Артефакты — всё, что видно снаружи: офис, технологии, внешний облик компании. Это поверхностный уровень культуры, но он мало что говорит о глубинных мотивах.
2. Ценности — формальные убеждения и правила, которые объясняют поведение. Их можно узнать через беседы или документы.
3. Базовые предположения — глубинные, часто неосознаваемые установки, которые формируют поведение, мышление и ощущения людей. Это ядро культуры.
- - -
Что дают эти знания консультантам:
1. Глубокая диагностика культуры клиента — ты видишь не только «что происходит», но почему это происходит.
2. Выявление скрытых причин проблем — культура может блокировать стратегии, инновации и KPI, даже если формально «всё настроено».
3. Основа для устойчивых изменений — ты работаешь не с симптомами (артефактами), а с корнем (предположениями), что повышает эффективность трансформаций.
⸻
Что дают эти знания компаниям :
1. Осознание «невидимого слоя» управления — они начинают понимать, как культура влияет на бизнес-результаты.
2. Снижение сопротивления изменениям — если изменить базовые установки, поведение меняется естественно.
3. Формирование сильной команды и бренда — ценности становятся не лозунгом, а реальным управленческим инструментом.
👍1
Рекомендую к прочтению
«Про ИИ автоматизацию в бизнесе»
https://docs.google.com/document/d/1LpN31tLmpDLKs8mss06BL54-lLppST-Zi3-C2TvU_xo/edit?usp=drivesdk
- - -
«Про ИИ автоматизацию в бизнесе»
https://docs.google.com/document/d/1LpN31tLmpDLKs8mss06BL54-lLppST-Zi3-C2TvU_xo/edit?usp=drivesdk
- - -
Google Docs
Ai Summary подкаст Михаила Степнова директорa R&D МТС Big Data
Ai Summary подкаста Head R&D МТС Big Data. D: 25 мая 2025 Инструмент: Perplexity PRO + Claude 4. Ai 🗣️ Изучив подкаст Михаила Степнова (директор R&D МТС Big Data) в программе "Позовите человека", выделяю ключевые тезисы и инсайты по внедрению ИИ в бизнес.…
👍1
Очень рекомендую почитать подготовленный для вас отчет по фиче LABS от "PERPLEXITY"
https://docs.google.com/document/d/1p28MFPGYAiuZhlrqQdBHUpGLps2vmGm5JStM3pLesXE/edit?usp=sharing
https://docs.google.com/document/d/1p28MFPGYAiuZhlrqQdBHUpGLps2vmGm5JStM3pLesXE/edit?usp=sharing
Google Docs
Labs Perplexity
Perplexity Labs: Революционная платформа для создания проектов с ИИ 04 06 2025 Perplexity Labs представляет собой иннов-й инструмент, запущенный в мае 2025 года, который трансформирует возможности работы с ИИ для пользователей тарифа “Pro”. Эта платформа…
👍1🔥1
Forwarded from Форсайт - технологии будущего (Анастасия И)
#мнениеэксперта #Вальков
❔ Искусственный интеллект: турбо-наддув для ракеты или бесполезный тюнинг для телеги?
🎓 В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) возникает закономерный вопрос: станет ли он всеобщим благом или лишь ускорит разрыв между лидерами и аутсайдерами?
Задумаемся о неоднозначном влиянии ИИ на экономику и бизнес.
🚀 Можно провести интересную аналогию: ИИ – это мощные турбины. Но что, если прикрутить их не к космическому кораблю, а к обычной телеге?
В странах с высокой конкуренцией и развитой цифровизацией, где компании уже умеют эффективно "летать", ИИ становится настоящим прорывом, расширяющим горизонты до звездных далей. В таких условиях, мировые лидеры, например, в страховом бизнесе, используют ИИ для оптимизации процессов и повышения конкурентоспособности.
🛠 Однако в экономиках с низким уровнем цифровизации и слабой конкуренцией, эффект может быть иным. Здесь мы можем столкнуться с массовым отрицанием ИИ, когда большинство игроков рынка попытаются имитировать инновации с помощью примитивных инструментов, лишь незначительно улучшая свои устаревшие процессы. Они будут демпинговать цены, переманивать клиентов, но так и не смогут выйти за пределы "земного притяжения".
📌 В итоге, мы рискуем увидеть поляризацию: единицы, внедрившие ИИ на высоком уровне, отгрызут значительную долю рынка, в то время как остальные будут довольствоваться объедками с барского стола, отрицая необходимость перемен.
⬇️ Низкая цифровизация становится барьером для эффективного использования ИИ. Возникает вопрос: не приведет ли это к тому, что через 5-7 лет такие гиганты, как Китай и США, совершат настоящий технологический прорыв, оставив остальные страны далеко позади с их "телегами"?
🔗 ИИ – это не волшебная таблетка, а мощный инструмент, который требует подготовленной почвы. Он может стать катализатором роста для развитых экономик и усугубить отставание для тех, кто не готов к переменам. Пришло время задуматься о том, чтобы превратить наши "телеги" в "космические корабли", иначе рискуем остаться на обочине прогресса.
#ИскусственныйИнтеллект #Цифровизация #Экономика #Конкуренция #Инновации #Технологии #Будущее
Задумаемся о неоднозначном влиянии ИИ на экономику и бизнес.
В странах с высокой конкуренцией и развитой цифровизацией, где компании уже умеют эффективно "летать", ИИ становится настоящим прорывом, расширяющим горизонты до звездных далей. В таких условиях, мировые лидеры, например, в страховом бизнесе, используют ИИ для оптимизации процессов и повышения конкурентоспособности.
#ИскусственныйИнтеллект #Цифровизация #Экономика #Конкуренция #Инновации #Технологии #Будущее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3