Anthropic представила свои рекомендации Белому дому по разработке AI Action Plan. Основные предложения:
1. Национальная безопасность – создание стандартов оценки ИИ на предмет угроз, инфраструктуры тестирования и команд анализа уязвимостей.
2. Экспортный контроль – ограничение поставок полупроводников и контроль над развертыванием мощных ИИ-систем в других странах.
3. Безопасность лабораторий – улучшение киберзащиты и связь между AI-лабораториями и спецслужбами.
4. Энергетическая инфраструктура – расширение мощностей на 50 ГВт к 2027 году.
5. Госуправление – внедрение ИИ в государственные процессы для повышения эффективности.
6. Экономические последствия – адаптация механизмов сбора данных и прогнозирование изменений на рынке труда.

Полный документ доступен здесь.

📌 Бриф для AI x-Forеsight: Подай свою задачу на разбор!

👋 Если у тебя есть сложная бизнес-проблема, которую трудно решить стандартными методами — заполни этот мини-бриф, и мы разберем её в AI x-Forеsight.

📍 Важно: чем точнее информация, тем быстрее мы найдем эффективное решение.

⸻

1️⃣ Описание проблемы

❓ В чем суть задачи?
(Опиши кратко, но емко, какая проблема требует решения. Например: “Падает конверсия в продажах, но неясно почему” или “Не можем выйти на B2B-клиентов в новой нише”.)

📍 Какие есть ограничения?
(Например: “Бюджет не более X”, “Нужно решение за 2 недели”, “Рынок России, B2B IT-сектор” и т. д.)

🎯 Какой результат считаешь успешным?
(Какие метрики/показатели должны улучшиться?)

⸻

2️⃣ Контекст бизнеса

🏢 В какой сфере работает бизнес?
(IT, финансы, производство, e-commerce и т. д.)

👥 Кто ваша целевая аудитория?
(Малый/средний/крупный бизнес, физлица, B2B/B2C)

📊 Какие данные есть по проблеме?
(Например: CRM-данные, отчеты, динамика продаж, воронка, гипотезы, которые уже тестировали)

⸻

3️⃣ Возможные решения (если есть гипотезы)

🔍 Пробовали ли уже что-то делать?
(Какие шаги предпринимались? Почему не сработало?)

⚡️ Какие идеи для решения уже есть?
(Даже если нет четкого понимания, что делать — напиши любые мысли)

⸻

4️⃣ Формат ответа, который тебе удобен

📌 Что тебе важнее в решении?
• Готовые рекомендации и план действий
• Глубокий анализ ситуации
• Разбор через AI-модели и прогнозы
• Кейсы и примеры из других бизнесов

📌 Как ты хочешь получить разбор?
• Краткое резюме (текст)
• Развернутый разбор (PDF/презентация)
• Видео-разбор с пояснением

📌 Нужно ли сохранить анонимность?
• Да
• Нет, можно публиковать кейс

⸻

✍️ Заполни бриф и отправь нам! Мы выберем самые интересные кейсы и бесплатно разберем их в AI x-Forеsight с детальным анализом и инсайтами.

Брифы и предварительные описания задач отправляйте нам на @fastforesight

🚀 Не теряй время — заполняй и получай готовое решение! Количество бесплатных мест для разбора ограничено😉

🤖 Service as Software: как ИИ-агенты революционизируют SaaS
Традиционный SaaS уступает место новой парадигме - Service as Software, где искусственный интеллект не просто помогает принимать решения, а автономно выполняет задачи и предоставляет готовые результаты.

В основе этой революции - агенты ИИ на базе больших языковых моделей, способные самостоятельно обрабатывать налоговые декларации, управлять страховыми претензиями, оптимизировать продажи и принимать инвестиционные решения без постоянного участия человека.

Особую ценность представляют многоагентные системы, где несколько специализированных ИИ-агентов работают как слаженная команда, дополняя возможности друг друга.

Интерфейсы взаимодействия развиваются от диалоговых ассистентов до решений с дополненной реальностью, становясь всё более персонализированными.

Преимущества очевидны: автоматизация рутины, переход к ценообразованию, ориентированному на результат, и гиперперсонализация услуг. Компании, внедряющие агентные технологии, получат существенное конкурентное преимущество.
Вопрос уже не в том, изменят ли ИИ-агенты рынок SaaS, а в том, как быстро бизнес сможет адаптироваться к этой трансформации и максимально использовать её возможности.

#ИИ_агенты #SaaS2025 #ServiceAsSoftware #бизнес_технологии

🚀 Венчурный рынок России 2024: что важно знать стартапам и бизнес-консультантам?

В 2024 году венчурный рынок России начал восстанавливаться после резкого спада в 2022-2023 гг. Объем инвестиций вырос на 46%, но число сделок уменьшилось на 14%.
👉 Что это значит для технологических стартапов и консалтинговых компаний?

🔍 Главные тренды 2024 года

📌 Капитал идет в поздние стадии
• 61% сделок – на Pre-Seed и Seed, но они получили только 16% денег.
• 90 млн долларов – в 13 сделок на раундах C+ (в 2023 году таких сделок было всего 2 на $3 млн).
• Венчурные фонды теперь вкладывают в компании с выручкой, готовым продуктом и масштабируемой моделью.

📌 Бизнес-ангелы – новые короли рынка
• 42% всех инвестиций в 2024 году – от бизнес-ангелов.
• Их средний чек вырос, и они инвестируют и в ранние стадии (61% сделок), и в поздние (63% их вложений – в раунды C+).
• Они действуют гибче, чем фонды, и менее зависят от корпоративных стратегий.

📌 Корпорации не инвестируют – они скупают стартапы
• Объем корпоративных инвестиций вырос в 4 раза, но 63% ушло в M&A.
• Телеком, IT и крупные финансовые игроки (МТС, Ростелеком, VK, Softline) предпочитают покупать готовые компании, а не венчурно инвестировать в них.
• Количество сделок M&A в 4 раза выше венчурных.

📌 Государство увеличивает поддержку
• Госфонды нарастили инвестиции на 19% и сосредоточены на Pre-Seed и Seed.
• 75% их денег ушло в ранние стадии, но в общем рынке их доля остается небольшой (8% сделок).
• Они заинтересованы в B2B и deeptech-решениях, а также в импортозамещении.

📌 Востребованы Pre-IPO компании
• Объем инвестиций в Pre-IPO вырос в 4 раза – с $11 млн до $42 млн.
• Самые успешные сделки:
✅ Суточно.ру – $10,9 млн
✅ Самолет Плюс – $9,4 млн
✅ Бери Заряд! – $8,3 млн
• Этот сегмент продолжит расти из-за ограниченного доступа к зарубежным биржам.

📌 B2B-стартапы привлекают больше денег
• Объем инвестиций в B2B-компании вырос на 26%, в B2C – только на 21%.
• Причина – устойчивый денежный поток и понятная экономика.

⸻

💡 Что делать стартапам?

✅ 1. Выходите на поздние стадии и доказывайте финансовую устойчивость
Если вы ранний стартап – ищите ангелов, акселераторы, гранты. Если есть выручка – показывайте прибыльность и трекшн.

✅ 2. Используйте Pre-IPO как возможность
Если вы уже выросли и ищете масштабирование – готовьтесь к Pre-IPO. Компании на этой стадии в 2024 году привлекли в 4 раза больше денег.

✅ 3. Развивайте B2B-модель
B2B-стартапам инвесторы доверяют больше, чем B2C. Если вы в B2C, ищите корпоративных партнеров, интеграции, B2B-направления.

✅ 4. Готовьтесь к M&A, а не венчурным раундам
Если у вас успешный продукт – вас могут купить крупные игроки. В 2024 году M&A в 4 раза больше, чем венчурных сделок.

✅ 5. Ищите не только фонды, но и бизнес-ангелов
Ангелы – самые активные инвесторы, они быстрее принимают решения и более открыты к рискам на ранних стадиях.

⸻

Выводы для B2B-корпораций и среднего бизнеса

📌 Стартапы становятся надежнее – венчурный рынок сместился в сторону зрелых компаний с устойчивыми показателями. Это снижает риски B2B-компаний при выборе стартапов-партнеров.

📌 Pre-IPO – удобное окно для интеграции – рост сделок на этой стадии открывает возможности для раннего партнерства или выгодного M&A. Компании могут инвестировать или приобретать перспективные технологии перед IPO.

📌 Корпорации все чаще поглощают стартапы, а не инвестируют в них – если B2B-компания хочет внедрять инновации, выгоднее сразу купить стартап с готовым решением, чем инвестировать в его развитие.

📌 B2B-стартапы в приоритете – инвесторы доверяют B2B-бизнесам больше, чем B2C, так как у них предсказуемая экономика. Это означает стабильные и масштабируемые партнерские отношения между стартапами и корпорациями.

📌 Стартапы будут делать больший упор на прибыльность и устойчивость – бизнесу стоит ожидать менее рискованных, но более дорогих решений, так как венчурное финансирование стало избирательным.

⸻

Выводы для стратегических консультантов

📌 Рынок венчурного капитала становится более зрелым – инвесторы отходят от рискованных сделок и требуют от стартапов финансовой прозрачности, понятной юнит-экономики и устойчивого роста. Консультанты должны помогать клиентам адаптироваться к этим требованиям.

📌 Корпоративным клиентам выгоднее делать M&A, чем инвестировать в венчур – если клиент планирует инновационное развитие, консультантам стоит рекомендовать стратегию поглощения стартапов, а не венчурное инвестирование.

📌 Pre-IPO – точка входа для стратегического партнерства – компании, готовящиеся к IPO, более открыты к партнерству и интеграции. Консультантам стоит помогать клиентам находить перспективные Pre-IPO компании и выстраивать долгосрочные отношения.

📌 Фокус на B2B и устойчивые финансовые модели – консультанты должны учитывать, что B2B-стартапы имеют лучшие шансы на финансирование и масштабирование, и помогать клиентам правильно выстраивать продуктовую стратегию.

📌 Госфонды остаются нишевым источником финансирования – консультантам стоит искать государственные программы поддержки для клиентов, работающих в стратегических отраслях (deeptech, импортозамещение, промышленность).

ИТОГ: Корпорациям стоит переходить к M&A и Pre-IPO сделкам, а консультантам – помогать клиентам выстраивать более зрелые и устойчивые бизнес-модели, адаптированные к изменившимся венчурным трендам.

и на закуску 🔥
- - -
Аномалии и противоречия в отчете о венчурном рынке России 2024

1. Рост объема венчурных инвестиций vs. сокращение числа сделок

📌 Аномалия: В 2024 году объем венчурных инвестиций вырос на 46%, но количество сделок снизилось на 14%.
📌 Противоречие: Рост объема обычно сопровождается увеличением числа сделок, но здесь мы видим обратную тенденцию.
📌 Объяснение: Это связано с укрупнением сделок, переходом фокуса на поздние стадии (C+), когда суммы инвестиций выше, но количество стартапов, получающих финансирование, снижается.

⸻

2. Бизнес-ангелы стали основными инвесторами, но укрупняют чеки

📌 Аномалия: Бизнес-ангелы исторически специализируются на ранних стадиях, но в 2024 году 63% их инвестиций ушло в поздние раунды.
📌 Противоречие: Бизнес-ангелы обычно готовы брать риски и инвестировать в Pre-Seed/Seed. Их переход в C+ говорит о значительных изменениях в их стратегии.
📌 Объяснение: Возможно, происходит институционализация ангелов, они объединяются в синдикаты и ведут себя как небольшие фонды, снижая риск.

⸻

3. Корпорации увеличили инвестиции в 4 раза, но венчурных сделок почти нет

📌 Аномалия: Объем корпоративных инвестиций вырос на 317%, но 63% этих денег пошло в M&A, а не венчурные сделки.
📌 Противоречие: Если корпорации заинтересованы в технологиях, логично было бы больше инвестировать в стартапы. Но они выбирают покупки вместо вложений.
📌 Объяснение: M&A позволяет быстрее получить доступ к технологиям и командам, без долгих венчурных рисков. Это показывает, что корпорации действуют более осторожно и хотят мгновенную окупаемость.

⸻

4. Рост инвестиций в B2B vs. сокращение раннего финансирования

📌 Аномалия: B2B-стартапы привлекли на 26% больше инвестиций, чем в 2023 году. Однако ранние раунды (Pre-Seed/Seed) потеряли 41% финансирования.
📌 Противоречие: Обычно B2B-стартапы начинают с Seed-раундов. Если ранние инвестиции падают, как тогда растет B2B?
📌 Объяснение: Инвесторы переключаются на поздние раунды, финансируя уже проверенные B2B-компании, а не ранние стадии. Это делает рынок более закрытым для новых стартапов.

⸻

5. Сокращение инвестиций в AI в России при глобальном росте

📌 Аномалия: В мире объем венчурных инвестиций в AI вырос в 1,5 раза ($110 млрд), а в России – наоборот, сократился на 16%.
📌 Противоречие: AI – мировой тренд, но российский рынок не поддерживает эту динамику.
📌 Объяснение: В России AI-разработка требует больших инвестиций, и основными игроками остаются крупные корпорации, а не стартапы. Кроме того, есть ограниченный доступ к передовым моделям из-за санкций.

⸻

Вывод

Документ показывает, что венчурный рынок в России трансформируется в сторону поздних стадий, укрупнения сделок и корпоративных M&A. Однако ранние стартапы и AI-сектор испытывают давление, а бизнес-ангелы неожиданно смещаются в поздние стадии.

❗️Главный риск – рынок может стать закрытым для новых технологических стартапов, а основными игроками останутся зрелые компании и корпоративные структуры.

#AI #ШколаОценки

Возвращаюсь к недавно прошедшей игре и после всех обсуждений по её итогам сделаю попытку рефлексии, приводящей к конкретике.

Мы не избавлены сразу от нескольких суровых, не решённых в т.ч. на этическом, философском уровне конфликтов, которые AIшечка обостряет своим появлением:

✔️ проблема принципала в техническом формате. Если я - водитель и передаю управление своего электромобиля искусственному интеллекту, то кто будет отвечать за сбитого этим авто пешехода?
[пока что ответов много и ни одного, который был при признан хотя бы экспертным большинством правильным]

✔️ вторая сторона проблемы контроля - в том, что современные алгоритмы обучения AI уже не подлежат контролю человеком. Мы не знаем, как она принимает решения.

✔️проблема компрометации данных. Работая с AI, так или иначе переходишь к чувствительным вопросам - будь это твои личные замыслы или конфиденциальная корпоративная информация. Но при этом, именно там лежит основа успеха - в корневых решениях, которые одновременно должны быть спрятаны от посторонних. Получается, что нужно разворачивать свою AI, но тогда встаёт вопрос цены и ценности получаемого продукта.

✔️проблема частичного верного ответа. ИИ во-первых не указывает, а предсказывает. Причём, с некой вероятностью. Причём, основываясь на распространнённых данных и собственном алгоритме обучения: который натренирован на прошлые решения. AIшечка не подскажет тебе, чаще всего, как решать проблему в целом. Скажем, если полностью модернизировать систему закупок в любой современной организации (даже не только российской) - то процесс полностью встанет. Т.к. там имеется огромное количество недомолвок, умолчаний и подспудного - на чём собственно всё и держится (и это, обращу особое внимание самых ретивых, далеко не только откаты! Например, многие конкуренты согласованно выставляют неработающие заявки на тендеры, чтобы тот - кому пришо время заработать - мог контракт забрать).
________________________

Но зато вчера пришёл шикарный инсайт, за который благодарен коллегам Глебу Балчиди и Николаю Кислякову.

И вот что увидел:

‼️ AI бессмысленно применять с целью заменить человека, а нужно, чтобы она - служила.

Для этого есть две очевидных макрониши.

🧠 первая - это там, где AIшечка может полностью осуществлять самостоятельный передел, который мы полностью контролируем по системе "чёрного ящика" Норберта не нашего Винера. Это когда мы видим вход, и выход и нам не обязательно знать, что происходит внутри (ибо знать этого мы и не можем).

Ярчайший пример такой задачи - на видео. AIшечка научилась (сам) определять пол (с вероятностью за 90%) с одного взгляда на сетчатку глаза. Доктора (я думаю, это шутка - т.к. сетчатки не доктора собирали, а известно кто и при каких процедурах - в т.ч. на границе) не понимают, как это возможно.

🧠 вторая - это там, где AIшечка по-определению лучше человека, потому что человек просто не умеет этого делать: и при этом выполняется п.1.

Тут вы уже поняли. Снова тот же ролик.

Ну т.е. вот этот класс задач. Где AIшечка - на манер ручного охотничьего сокола - может подниматься высоко в небо, сбивать добычу и потом возвращаться к хозяину. Где она делает то, что человек делать и не умел (и тем самым не подменяет, а дополняет человека) - и делает это полностью и очевидно хорошо - вот он, на мой взгляд, прагматически самый ценный в постановке.

Потому что, получив решение такой задачи, вы сразу продвигаетесь на ступень выше, чем бы вы ни занимались, примерно на манер игрока в компьютерной стратегии, обретшего новый артефакт или сказочного героя. подружившегося с волком.

🚀 Mega Prompt для стратегического анализа бизнеса!

📌 Эксклюзивный шаблон для ChatGPT, который помогает формировать стратегии на основе лучших мировых моделей!

Теперь вы можете анализировать свою компанию, выявлять ключевые факторы успеха и интерактивно строить стратегические карты, используя:

✅ BCG Growth-Share Matrix (Матрица роста и доли рынка)
✅ McKinsey 7-S Framework (7 ключевых элементов стратегии)
✅ Ansoff’s Matrix (Матрица Ансоффа – стратегии роста)
✅ Balanced Scorecard Framework (Сбалансированная система показателей)
✅ Scenario Planning Matrix (Сценарное планирование)
✅ VRIO Analysis (Анализ конкурентных преимуществ)
✅ Strategy Diamond (Бриллиант стратегии)
…и более 30 стратегических моделей!

💡 Как использовать?
1️⃣ Заполните ключевые данные о компании
2️⃣ Выберите нужные стратегические модели
3️⃣ ChatGPT в диалоге сформирует стратегию по вашим вводным
4️⃣ Получите готовую стратегическую карту в структурированном виде

🔹 Кому будет полезно?
✅ Предпринимателям и CEO для стратегического планирования
✅ Консультантам и аналитикам для глубокого бизнес-анализа
✅ Стратегам и топ-менеджерам для принятия обоснованных решений

💬 Делитесь своими впечатлениями в комментариях! Какую стратегию вы хотите построить в первую очередь? 🚀

Шпаргалки по использованию ChatGPT

Этот ChatGPT CheatSheet — это руководство по эффективному использованию ChatGPT, включая структуру промптов, поведение модели, ограничения и способы представления результатов.

⸻

🔹 1. “Ultimate Prompt” – Как составлять запросы?

Формат эффективного промпта включает несколько элементов:
✅ Роль (Role) – укажите, в каком качестве должен отвечать ChatGPT (например, историк, маркетолог, UX-дизайнер).
✅ Требование (Requirements) – укажите, что именно вам нужно.
✅ Задача (Task) – опишите конкретное действие, которое должен выполнить ИИ.
✅ Детали (Details) – уточните нюансы, например, учитывать целевую аудиторию или конкретные параметры.
✅ Ограничения (Restrictions) – что нельзя делать (например, не использовать данные из ненадежных источников).
✅ Формат (Format) – в каком виде представить результат (таблица, JSON, текст).
✅ Примеры (Examples) – если возможно, укажите примеры хорошего результата.

🔹 Пример:
📌 Роль: библиотекарь
📌 Требование: подбор книги
📌 Задача: предложить книгу
📌 Детали: учитывать возраст, предпочтения читателя
📌 Ограничения: не предлагать книги ужасов
📌 Формат: описательный список
📌 Пример ответа: “Убить пересмешника” Харпер Ли, “1984” Дж. Оруэлла

⸻

🔹 2. “How it should act” – Как ChatGPT должен себя вести?

Чтобы получить максимально полезный ответ, стоит задать роль.
Примеры:
🔹 UX-дизайнер
🔹 Финансовый консультант
🔹 Бизнес-аналитик
🔹 Проектный менеджер
🔹 Копирайтер
🔹 Переводчик
🔹 Специалист по поддержке

⚡ Почему это важно?
Чем четче определена роль, тем более точным будет ответ.

⸻

🔹 3. “What should it do?” – Какие задачи можно ставить?

ИИ может выполнять разные виды задач, например:
✅ Рекомендовать (например, книгу, фильм, стратегию)
✅ Создавать (посты, отчеты, сценарии)
✅ Исследовать (анализировать данные, находить закономерности)
✅ Объяснять (концепции, процессы, явления)
✅ Разрабатывать (идеи, бизнес-планы)
✅ Прогнозировать (тенденции, возможные сценарии)

⸻

🔹 4. “How to showcase the output?” – Как представить ответ?

Результат можно оформить в разных форматах:
📌 Списки (bullet points, нумерованные)
📌 Таблицы (HTML, CSV, Excel)
📌 Текстовые форматы (plain text, JSON, XML, Markdown, RTF)
📌 Документы (PDF, LaTeX)

⚡ Почему это важно?
Если вы сразу укажете нужный формат (например, JSON для API или таблицу для отчетов), вам не придется редактировать результат вручную.

⸻

🔹 5. “Define Restrictions” – Ограничения

Чтобы контролировать ответ, можно задать ограничения:
✅ Тип языка (например, “Используй только технический язык”)
✅ Тон (Tone) – официальный, деловой, дружелюбный
✅ Короткие/длинные предложения
✅ Использование источников (Only use official sources)
✅ Фильтр слов (например, не использовать прилагательные, давать только факты)

⚡ Пример ограничения:
📌 Используй только деловой стиль
📌 Отвечай только в коротких предложениях
📌 Используй только официальные источники

⸻

🔹 6. “Useful Plugins” – Полезные плагины

В список входят плагины, которые расширяют возможности ChatGPT:
🔹 WolframAlpha – сложные вычисления и наука
🔹 ScholarAI – научные статьи
🔹 Zapier – автоматизация бизнес-процессов
🔹 Data Interpreter – анализ данных
🔹 AskYourPDF – работа с PDF-документами
🔹 Show Me Diagrams – визуализация данных
🔹 Telescope Labs – анализ данных
🔹 ChatWithGit – работа с кодом

⚡ Вывод:
Эта шпаргалка – универсальный инструмент для составления мощных промптов, позволяющий точно управлять поведением ChatGPT и улучшать качество его ответов. 🚀

🔹 AI + Agile: Революция в управлении проектами 🔹

🔥 Как ИИ меняет Agile и ускоряет бизнес?

Современный мир требует быстрой адаптации и постоянных инноваций. Agile уже давно стал стандартом в управлении проектами, но теперь его возможности значительно расширяются благодаря искусственному интеллекту (ИИ).

💡 Что дает ИИ в Agile?
• 📊 Глубокий анализ данных — ИИ анализирует проектные данные и обратную связь клиентов за ночь, давая готовые инсайты к утру.
• ⚡ Ускорение процессов — алгоритмы прогнозируют проблемы в коде, автоматизируют рутину и выявляют узкие места.
• 🎯 Более точные решения — рекомендации на основе данных помогают командам быстрее принимать обоснованные решения.

📌 Реальные кейсы
✅ Тестирование ПО: Технокомпания внедрила ИИ для предсказания дефектных участков кода, сократив время тестирования на 40%.
✅ Анализ поведения клиентов: Ритейлер использовал ИИ для мониторинга покупательских привычек в реальном времени, оперативно адаптируя маркетинговые стратегии и повышая конверсию.

🚀 Топ-3 ИИ-инструмента для Agile-команд
🔹 Jira + Machine Learning — предсказывает задержки проектов и предлагает корректировки.
💡 Лайфхак: Интегрируйте с Slack или MS Teams, чтобы мгновенно реагировать на инсайты.

🔹 GitHub Copilot — ускоряет кодинг, предлагая фрагменты кода на основе лучших практик.
💡 Лайфхак: Используйте Copilot как наставника для джунов, ускоряя их развитие.

🔹 Trello Butler — автоматизирует рутину, помогая команде сосредоточиться на важных задачах.
💡 Лайфхак: Настройте автоматические отчёты и напоминания, чтобы не терять контроль над процессом.

⚠️ Сложности внедрения
Многие боятся, что ИИ заменит людей, но на самом деле он усиливает команды. Главное — обучение и прозрачность внедрения. Регулярные тренинги и четкое объяснение пользы помогут преодолеть сопротивление.

🔮 Будущее AI + Agile
ИИ будет встроен на всех этапах проектного цикла — от планирования до ретроспектив. Это ускорит процессы, повысит их точность и адаптивность.

🎯 Рекомендации лидерам
✔ Разбирайтесь в технологиях: посещайте курсы, следите за трендами.
✔ Поддерживайте культуру обучения и экспериментов.
✔ Внедряйте ИИ поэтапно — начните с пилотных проектов.
✔ Не полагайтесь только на ИИ — балансируйте алгоритмы и человеческий опыт.

🏆 Заключение
Компании, которые объединяют AI и Agile, не просто догоняют рынок, а задают тренды. Если хотите оставаться впереди — начинайте внедрять ИИ в свои процессы уже сейчас.

🔹 Обращайтесь в xForesight мы поможем вам разобраться в прикладном ИИ.
🔹 Ссылка на оригинал статьи

Очевидные инсайты из статьи:
1. ИИ ускоряет Agile-процессы – за счет автоматизации тестирования, анализа данных и прогнозирования проблем.
2. ИИ повышает качество решений – команды получают более точные инсайты для спринтов и стратегий.
3. ИИ-инструменты уже интегрируются в Agile – Jira, GitHub Copilot, Trello Butler активно используются в проектном управлении.
4. Есть сопротивление внедрению ИИ – команды опасаются, что он заменит людей, а не усилит их.
5. Будущее за симбиозом ИИ и Agile – технологии становятся неотъемлемой частью всех этапов разработки и управления проектами.

⸻

Неочевидные инсайты:

🚀 1. ИИ может менять культуру Agile-команд
Agile традиционно строится на людях, коллаборации и быстрой адаптации. Но ИИ добавляет еще одну важную составляющую — алгоритмическую предсказуемость. Это может:
• Сделать Agile менее интуитивным и более зависимым от данных.
• Поменять роли в команде — меньше ручной аналитики, больше работы с ИИ-репортами.

🤖 2. Agile-специалисты без знаний ИИ скоро потеряют конкурентоспособность
Роль Scrum-мастера или Agile-коуча изменится. Просто организовывать команду уже недостаточно — нужно разбираться в AI-аналитике, интерпретировать прогнозы, корректировать модели.

⚡ 3. ИИ может создать “новый вид техдолга”
• Agile-команды традиционно борются с техническим долгом (устаревший код, хаос в архитектуре).
• Но ИИ тоже может создавать “долг”: если команды слишком доверятся AI-инсайтам без перепроверки, это приведет к накоплению ошибок.

📊 4. “Скрытые узкие места” в Agile могут стать видимыми благодаря ИИ
ИИ-инструменты вроде Jira Machine Learning выявляют проблемы, которые раньше игнорировались, например:
• Какие задачи реально блокируют скорость спринтов.
• Какие команды постоянно пропускают дедлайны.
• Какие именно этапы разработки вызывают наибольшие ошибки.

🔮 5. Роль ИИ в Agile в будущем — не просто помощник, а активный участник
Сейчас ИИ помогает анализировать данные, но через 3–5 лет он сможет:
• Формировать задачи для команд (на основе данных).
• Приоритизировать бэклог (с учетом реального влияния на бизнес-цели).
• Автоматически адаптировать спринты под изменения на рынке.

6 Pillar CEO Scorecard фреймворк представляет собой систему оценки эффективности CEO (главного исполнительного директора), основанную на шести ключевых столпах управления.
Он помогает руководителям сбалансированно управлять компанией, повышать свою личную эффективность и достигать стратегических целей.

6 Столпов Эффективности CEO
Set the direction (Определение направления)

Формирование видения и стратегии компании.
Распределение ресурсов для достижения целей.
Определение ключевых приоритетов бизнеса.
Engage the board (Взаимодействие с советом директоров)

Управление взаимоотношениями с советом директоров.
Формирование эффективных коммуникаций и отчетности.
Оптимизация встреч и совместных стратегических решений.
Align the organization (Выравнивание организации)

Создание и поддержка корпоративной культуры.
Дизайн организационной структуры.
Управление талантами и развитие сотрудников.
Manage personal effectiveness (Управление личной эффективностью)

Формирование продуктивного ритма работы.
Балансировка времени, энергии и ресурсов.
Развитие лидерских компетенций.
Connect with stakeholders (Связь с заинтересованными сторонами)

Выстраивание и поддержка отношений с клиентами, партнерами, инвесторами.
Обеспечение взаимодействия между различными группами влияния.
Управление репутацией и восприятием компании на рынке.
Mobilize through leaders (Мобилизация через лидеров)

Формирование и развитие управленческой команды.
Делегирование задач и распределение ответственности.
Укрепление лидерских позиций внутри компании.
Ключевые аспекты управления CEO (в нижнем блоке)
Каждый столп включает более детализированные аспекты:

1️⃣ Видение, стратегия, распределение ресурсов
2️⃣ Отношения, возможности, встречи
3️⃣ Культура, оргдизайн, управление талантами
4️⃣ Композиция, командная работа, ритм
5️⃣ Цель, взаимодействие, антикризисное управление
6️⃣ Время/энергия, лидерство, перспектива

# Почему 90% бизнесов неправильно используют ChatGPT и иные генеративные LLM

Проблема эффективного использования генеративных LLM в бизнесе связана с несколькими ключевыми ошибками, которые совершает большинство компаний.

Во-первых, бизнес формулирует слишком общие запросы без необходимого контекста и деталей. Пример: вместо конкретного «Как малому бизнесу в сфере услуг увеличить количество клиентов через digital-маркетинг?» задают размытый вопрос «Как улучшить бизнес?».
Без конкретики нейросеть выдает усредненные, малополезные ответы.

Во-вторых, пользователи не используют корректировку и уточнения при получении первичного ответа. Многие просто копируют первый ответ, даже если он неидеальный, вместо того чтобы уточнять и дорабатывать его в диалоге.

Третья проблема – отсутствие верификации результатов. LLM не имеет встроенного критерия истинности, что критично для принятия бизнес-решений. Время, затраченное на проверку фактов, часто превышает потенциальную выгоду от использования нейросети.

Четвертая проблема – компании не используют доступные инструменты оптимизации: шаблоны, примеры желаемого результата, настройки «температуры» для контроля креативности.

Наконец, многие организации внедряют LLM без четкой AI-стратегии. Для эффективного внедрения генеративного ИИ необходим непрерывный процесс тестирования и анализа новых способов его применения.

Решение этих проблем поможет бизнесу получить значительные преимущества: прирост производительности, ускорение R&D, разработку новых бизнес-моделей и повышение персонализации клиентского опыта.

🔥 Gen AI и агентные ИИ: трансформация клиентского сервиса — инсайты из отчёта Capgemini 🔥
🚀 Будущее клиентского сервиса уже здесь!

Исследование Capgemini показало, что 86% компаний уже внедрили или тестируют Gen AI в клиентском сервисе. Но главная революция — это переход от вспомогательного ИИ к агентным ИИ (Agentic AI), которые способны автономно решать задачи от начала до конца.

📊 Ключевые выводы: ✔ Клиентский сервис = стратегический актив: 58% клиентов считают, что качество сервиса определяет их восприятие бренда.
✔ Проблема сервиса: 65% компаний страдают от низкой операционной эффективности, а лишь 16% операторов довольны своей работой.
✔ Gen AI сокращает рутину: 73% сотрудников отмечают, что ИИ освободил их от монотонных задач.
✔ Agentic AI = новая эра автоматизации: вместо простых ботов появляются многозадачные ИИ-агенты, взаимодействующие с клиентами и между собой.

💡 Как Gen AI меняет клиентский сервис? 🔹 Повышает скорость и качество: У Klarna среднее время обработки запроса сократилось с 11 до 2 минут.
🔹 Персонализирует общение: Gen AI анализирует контекст, настроение клиента и даже предлагает корректные ответы в реальном времени.
🔹 Снижает затраты: Компании, внедрившие Gen AI, уже фиксируют снижение затрат на 12-18%.

📢 Что дальше? В 2025 году Gen AI эволюционирует в агентный ИИ, который сможет автономно обрабатывать запросы, анализировать ситуации и предлагать решения без участия человека. Это не просто улучшение сервиса — это новая бизнес-модель!

⚡ Вывод: Компании, которые интегрируют AI-агентов в клиентский сервис уже сейчас, создадут суперэффективные CX-центры и выйдут в лидеры рынка.

👉 Делитесь мнением в комментариях: готовы ли вы доверить AI обслуживание клиентов? 🤖💬

#AI #GenAI #AgenticAI #CustomerService #Автоматизация

🚀 LLM-оптимизация: новая веха цифрового маркетинга
📌 Парадигма поиска меняется! Всё больше руководителей и экспертов ищут информацию не в Google и Яндексе, а через AI-платформы: ChatGPT, Perplexity, Gemini AI.

Но вот проблема: многие корпоративные сайты блокируют парсинг, из-за чего ИИ-поисковики просто НЕ ВИДЯТ их контент.

⚡ Что это значит? Компании теряют цитируемость, клиентов и трафик.

🛠 Что делать?
✅ Открыть доступ к индексации AI-поисковиков.
✅ Адаптировать контент под LLM-алгоритмы.
✅ Включить AI-SEO в Go-to-Market стратегию.

👉 Полный разбор + файл LLM Search.docx с аналитикой 📂 [СКАЧАТЬ]

📢 Обсуждаем в комментариях! Кто уже внедряет AI-оптимизацию?