🔹 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?

25 ключевых инсайтов из книги «The Strategist’s Toolkit» для основателей и директоров по стратегиям IT-компаний

1. Основные принципы стратегии
1. Стратегия – это не просто план, а набор решений: важно не только разрабатывать стратегию, но и уметь адаптировать ее в процессе реализации.
2. Конкурентное преимущество строится на уникальных возможностях: имитация успешных стратегий редко работает, нужно создавать что-то, что сложно повторить.
3. Конкурентное преимущество не в продукте, а в экосистеме: сервисы, интеграции, комьюнити – ключевые факторы успеха IT-компаний.
4. Скорость адаптации важнее долгосрочного планирования: в IT-отрасли ключевая способность – это гибкость и скорость принятия решений.
5. Анализ слабых сигналов рынка критичен: новые угрозы и возможности возникают внезапно, важно уметь их идентифицировать и реагировать раньше конкурентов.

2. Конкурентный анализ
6. Конкуренция определяется не только прямыми конкурентами: альтернативные технологии и бизнес-модели могут представлять большую угрозу.
7. Сильные конкуренты часто создают эффект «теневой стратегии»: они диктуют правила игры, и компании подстраиваются, даже не осознавая этого.
8. Рынок меняется быстрее, чем конкуренты успевают адаптироваться: компании должны уметь прогнозировать будущее, а не только анализировать текущее состояние.
9. Пять сил Портера применимы к IT, но требуют модификации: например, вместо традиционных барьеров входа стоит учитывать сетевые эффекты и стандартизацию API.
10. Сценарное планирование – один из лучших инструментов для управления стратегическими рисками.

3. Устойчивое конкурентное преимущество
11. Настоящее конкурентное преимущество создается не через цену, а через ценность.
12. Постоянный рост без стратегического осмысления может разрушить компанию: важно находить баланс между масштабированием и устойчивостью.
13. Корпоративная культура может стать мощным стратегическим преимуществом.
14. Успешные компании активно используют тактические альянсы и партнерства.
15. Цифровые платформы и экосистемы важнее, чем отдельные продукты.

4. Инструменты стратегического анализа
16. SWOT-анализ полезен, но только в комбинации с другими методами.
17. Гипотезы – основа стратегии: необходимо проверять и тестировать их, а не полагаться на интуицию.
18. Матрица BCG не всегда применима к IT-бизнесу: скорость устаревания технологий делает классические категории продуктов неактуальными.
19. Стратегические карты – полезный инструмент для визуализации конкурентных позиций.
20. Реальные опционы – важный инструмент для управления инвестициями в инновации.

5. Управление стратегией
21. Гибкость в стратегическом управлении важнее детализированного долгосрочного плана.
22. Не стоит строить стратегию исключительно на основе исторических данных.
23. Прямое копирование чужих стратегий – путь в никуда.
24. Стратегия должна строиться на основе реальных данных, а не предположений.
25. Самый опасный риск – уверенность в том, что все будет идти по плану.

⸻

7 ключевых практических рекомендаций для IT-компаний
1. Ставьте на сетевые эффекты и API: создавайте экосистемы вокруг своих продуктов, а не просто продавайте сервисы.
2. Используйте альтернативный конкурентный анализ: рассматривайте не только текущих конкурентов, но и будущие угрозы.
3. Развивайте сценарное планирование: у IT-компаний критично быстро адаптироваться к изменяющимся условиям.
4. Диверсифицируйте стратегические ставки: экспериментируйте с новыми бизнес-моделями и направлениями.
5. Формируйте стратегические альянсы: конкурировать в одиночку сложнее, чем в партнерстве.
6. Проверяйте стратегические гипотезы через быстрые MVP: в IT скорость проверки гипотез важнее долгосрочного планирования.
7. Создавайте корпоративную культуру как стратегическое преимущество: сильная культура ускоряет внедрение стратегических изменений.

⸻

10 неочевидно-практических инсайтов полезных для бизнеса
1. Точка роста может находиться вне текущей модели бизнеса: иногда новые возможности находятся за пределами того, что компания делает сейчас.
2.

Дорогие таланты – не всегда лучшее решение: иногда дешевле и эффективнее развивать текущих сотрудников.
3. Выход из рынка – это тоже стратегия: иногда лучше вовремя закрыть неэффективное направление, чем тратить ресурсы.
4. Корпоративный бренд важнее, чем бренд отдельных продуктов: в IT часто покупают доверие к компании, а не только функционал сервиса.
5. Автоматизация стратегии – новый тренд: AI и BI-аналитика позволяют делать стратегические решения более обоснованными.
6. Бренд работодателя становится важным стратегическим активом: IT-специалисты выбирают компании по их ценностям, а не только по зарплатам.
7. Защищать рынок иногда важнее, чем его захватывать: зрелые компании должны фокусироваться на удержании позиций, а не только на росте.
8. Монетизация данных – скрытый источник прибыли: многие компании недооценивают ценность своих данных.
9. Краудсорсинг идей может стать источником конкурентного преимущества: лучшие решения иногда приходят извне компании.
10. Слишком широкий ассортимент может разрушить бизнес: иногда лучше сфокусироваться на нескольких сильных продуктах.

📢 15 ключевых AI-инсайтов на 2025 год: Что важно знать? 🚀
- - - - - - - - - -
🔥 AI в 2025 году меняет бизнес, технологии и общество! По данным отчёта InfoTech AI Trends 2025, CIOs, IT-директора и компании сталкиваются с новыми вызовами и возможностями. Вот 15 ключевых инсайтов с практическими выводами:

---

1️⃣ AI-СТРАТЕГИИ ЕЩЁ ТОЛЬКО ФОРМИРУЮТСЯ**
📌 41% компаний только разрабатывают AI-стратегии, а 26% интегрируют AI в IT и бизнес-процессы.
✅ Вывод: AI – уже не опция, а необходимость. Компании без AI-стратегии теряют конкурентоспособность.

---
2️⃣ ГЛАВНЫЙ ВЫЗОВ – НЕ ХВАТАЕТ AI-НАВЫКОВ
📌 Топ-3 барьера внедрения AI:
❌ 1. Отсутствие специалистов по AI и управлению данными.
❌ 2. Проблемы AI-управления и регулирования
❌ 3. Неоптимизированные платформы данных.
✅ Рекомендация: Развивайте внутренние AI-компетенции и нанимайте data-экспертов.

---

3️⃣ AI-ДОЛЖЕН ВСТРОИТЬСЯ В БИЗНЕС-СТРАТЕГИЮ
📌 Компании должны учитывать 4 ключевых аспекта:
🔹 AI-визия (видение будущего использования AI).
🔹 Бизнес-ценность (ROI и влияние на бизнес).
🔹 Принципы ответственного AI.
🔹 Корпоративные стратегические AI-принципы.
✅ Вывод: Без связки AI и бизнеса инвестиции в AI не дадут результата.

---

4️⃣ КОМПАНИИ ПРЕДПОЧИТАЮТ ГОТОВЫЕ AI-РЕШЕНИЯ
📌 70% компаний хотят готовые AI-функции в SaaS, а не разрабатывать AI с нуля.
✅ Рекомендация: Фокус на интеграции AI через API и AI-ассистентов для автоматизации.

---

5️⃣ БАНКИ – ЛИДЕРЫ AI-ТРАНСФОРМАЦИИ (КЕЙС JPMORGAN)**
📌 JPMorgan:
💰 $12 млрд инвестиций в AI.
🧠 2000+ AI-экспертов.
📊 $1,5 млрд выручки от AI-кейсов.
✅ Вывод: Крупный бизнес активно использует AI для персонализации, прогнозирования и автоматизации.

---

6️⃣ ПРИВАТНОСТЬ И БЕЗОПАСНОСТЬ – ГЛАВНЫЙ ФАКТОР ПРИ ВЫБОРЕ AI**
📌 65% компаний выбирают AI-решения с приоритетом безопасности и конфиденциальности данных
✅ Рекомендация: AI-продукты должны соответствовать GDPR, AI Act и другим стандартам.

---

7️⃣ МАЛЫЕ LLMs (SLMs) – АЛЬТЕРНАТИВА GIGANT LLM
📌 Компактные языковые модели (SLMs) выигрывают у GPT-4:
✔️ Меньше затрат на обучение и использование.**
✔️ Могут работать на локальных устройствах (смартфоны, IoT).
✅ Вывод: AI-компаниям стоит разрабатывать специализированные SLM-решения.

---

8️⃣ AI-РЕГУЛИРОВАНИЕ В МИРЕ: БЕЗ КОНТРОЛЯ НЕ ОБОЙТИСЬ
📌 США – про-инновационный подход.
📌 Евросоюз – строгий контроль (AI Act).
📌 Китай – регулирует AI централизованно.
✅ Вывод: В разных странах разные правила, компаниям нужен гибкий compliance-подход.

---

9️⃣ ГЛАВНАЯ УГРОЗА – DEEPFAKES И AI-МАНИПУЛЯЦИИ
📌 Deepfake-аудио Байдена вмешалось в выборы США.
📌 В 2024 году deepfake-финансовый фрод на $25 млн.
✅ Рекомендация: Внедряйте технологии детекции deepfake и AI-авторизацию.

---

🔟 DEEPFAKES: ОРУЖИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ВОЙН
📌 6.5% всех фродовых атак в ЕС – уже deepfakes.
📌 42.5% мошеннических действий в Европе используют AI.
✅ Вывод: Компании должны усиливать киберзащиту, особенно в финансовом секторе.

---

1️⃣1️⃣ AI МОЖЕТ СОКРАТИТЬ РАБОЧИЕ МЕСТА, НО СОЗДАСТ НОВЫЕ
📌 JPMorgan заявляет, что AI уменьшит некоторые роли, но создаст новые.
✅ Вывод: Бизнесу нужно переобучать сотрудников и развивать AI-скиллы внутри команды.

---

1️⃣2️⃣ ГЛАВНЫЕ AI-ТРЕНДЫ ДЛЯ CIOs
📌 AI-стратегия – не опция, а необходимость.
📌 Экосистема AI – решать бизнес-задачи, а не просто «экспериментировать».
📌 Безопасность – AI-решения должны быть защищены и соответствовать стандартам.

---

1️⃣3️⃣ AI И КИБЕРБЕЗОПАСНОСТЬ: НОВЫЙ ЭТАП БОРЬБЫ**
📌 93% экспертов считают, что AI-атаки станут ежедневной угрозой к 2025 году.
✅ Вывод: Инвестируйте в AI-защиту и multi-factor authentication.

---

1️⃣4️⃣ AI-ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ: НОВЫЙ ФОКУС БИЗНЕСА
📌 Компании внедряют AI для повышения производительности сотрудников.
📌 AI-ассистенты (Copilot, Bedrock Agents) – основной тренд.
✅ Вывод: Автоматизируйте рутинные задачи с AI, чтобы сократить затраты.

---

1️⃣5️⃣ ГЛАВНОЕ ПРАВИЛО – AI ДОЛЖЕН СОЗДАВАТЬ ЦЕННОСТЬ
📌 AI без бизнес-ценности = провальный проект.
📌 Приоритизация AI-кейсов должна учитывать ROI, простоту внедрения и риск
✅ Вывод: AI-решения должны быть не просто «модными», а прибыльными.

---

📢 Что дальше?
🔹 AI-инвестиции станут ключевым фактором конкурентоспособности.
🔹 Компании без AI-стратегии к 2025 году отстанут на несколько лет.
🔹 Нужно не просто "внедрять AI", а делать это осмысленно – с бизнес-целями.

💬 Как вы внедряете AI в своей компании? Делитесь в комментариях! ⬇️

🚀 Подписывайтесь на @AITrecker, чтобы не пропустить новые тренды AI!

OpenAI собирается начать бета-тестирование новаторской функции под названием ChatGPT Connectors, которая позволит корпоративным клиентам интегрировать популярные рабочие приложения, такие как Slack и Google Drive, с ChatGPT. Эта инициатива направлена на позиционирование ChatGPT как незаменимого инструмента для бизнеса за счет повышения эффективности рабочего места, совместной работы и автоматизации.
Функция Connectors позволит ChatGPT получать доступ и взаимодействовать с данными в различных бизнес-приложениях, обеспечивая более контекстные и полезные ответы. Например, пользователи могут попросить ChatGPT суммировать последние разговоры Slack, искать определенные документы в Google Drive или анализировать данные из нескольких источников для получения информации — и все это не выходя из интерфейса ChatGPT.
Эта разработка представляет собой стратегический шаг OpenAI по углублению интеграции ChatGPT в бизнес-процессы и устранению одного из ключевых ограничений текущих помощников ИИ: их изоляции от инструментов и данных, которые работники умственного труда используют ежедневно. В фазе бета-тестирования примут участие избранные корпоративные клиенты из различных отраслей, а более широкое развертывание ожидается в конце этого года.

The digital bank is an outdated concept. Fast being replaced by the intelligent bank. The only question is how soon banks can manage the transition. Let’s take a look.

I have broken down the main elements that make up the transition to the intelligent bank:

1. From transactional to predictive banking: digital banking enabled 24/7 self-service, but intelligent banking takes it further by predicting customer needs. AI-driven models analyse real-time data to offer personalised financial insights, proactive credit offerings, and automated investment recommendations.

2. AI-powered risk & fraud management: traditional risk assessment relied heavily on historical data. Intelligent banks use AI and machine learning to detect fraud in real time, identify suspicious patterns and prevent threats before they occur.

3. Hyper-personalisation: instead of generic offers, intelligent banks use AI to tailor financial products to individual customers (mass personalisation).

4. Seamless omni-channel experience: customers no longer interact with banks through a single channel. Intelligent banking ensures that a user can start a transaction on a mobile app, continue it via a chatbot, and complete it with a human advisor. All while maintaining a seamless, connected experience.

5. Autonomous banking operations: intelligent banks optimise back-office processes using cloud and AI automation, reducing human errors and significantly improving efficiency. Functions such as loan approvals, compliance checks, and reconciliation are increasingly self-regulated by AI-driven workflows.
 
Banks are in a time race. They not only need to move from digital to intelligent but also do it fast.
 
In doing so technology is the biggest dependency. One of the most interesting approaches I have seen on how to best support banks in this transition is Huawei's 4-Zero model, which is based on 4 main pillars:
 
1. Zero Downtime → Instant Readiness
AI-powered predictive maintenance and cloud resilience ensure 24/7 availability, allowing banks to deploy and scale AI solutions without service disruptions.

2. Zero Wait → Faster Customer Experiences
AI-driven real-time processing eliminates delays in transactions, approvals, and customer interactions, making banking services ultra-responsive.

3. Zero Touch → Reduced Operational Burden
End-to-end automation using AI and machine learning removes manual intervention in processes like KYC, loan approvals, and compliance, freeing up resources for AI innovation.

4. Zero Trust → Seamless AI Integration
AI-driven security frameworks continuously validate access, ensuring trust and compliance while enabling banks to integrate AI-powered services without increasing risk.

The era of intelligent banking isn’t a distant future - it’s happening now. Banks will not be able to transform in months but getting a head start can make a difference

📌 Генеративный ИИ в странах БРИКС+: тренды, перспективы, инвестиции

По прогнозам, к 2030 году экономический эффект от внедрения Generative AI в странах БРИКС+ может достигнуть $350–600 млрд.

Главные выводы отчета “Яков и Партнёры”:

✅ Рост интереса к ГенИИ
На момент 2024 года 57% компаний в странах БРИКС+ уже внедрили хотя бы одно решение на базе генеративного ИИ. Лидеры по внедрению: ИТ (72%), телеком (63%), FMCG и транспорт (61%).

✅ Ключевые страны – Китай, Россия, ОАЭ, Индия
• Китай — абсолютный лидер по количеству моделей (более 240), крупнейшие игроки: SenseTime, Huawei, Baidu, Tencent.
• Россия — активно развивает модели для бизнеса: GigaChat (Сбер), YandexGPT, JustGPT, Cotype (МТС).
• ОАЭ — выпускает сильные open-source модели: Falcon, JAIS.
• Индия — делает ставку на многоязычные LLM (Krutrim, Hanooman).

✅ Технологическое сотрудничество внутри БРИКС+
• ОАЭ интегрирует свои модели в госуслуги Бразилии.
• Китай и Саудовская Аравия создали арабоязычную LLM.
• Ожидается создание единого AI-альянса в рамках БРИКС+.

✅ Главные отрасли влияния Generative AI
🏦 Банковская отрасль – персонализация, чат-боты, анализ данных.
🛍 Ритейл – динамическое ценообразование, гиперперсонализация.
🔧 Производство – цифровые двойники, генеративный дизайн.
🔋 Энергетика – предиктивная аналитика, оптимизация работы сетей.
💻 ИТ – автоматизация кода, виртуальные разработчики.

✅ Проблемы и вызовы
📉 Дефицит кадров: в Китае, России, Индии система образования готовит сильных специалистов, но наблюдается утечка в западные страны.
📊 Дефицит вычислительных мощностей: Китай и ОАЭ создают собственные решения, Россия сталкивается с ограничениями в поставках GPU.
📜 Отсутствие регулирования: только Китай разработал полноценные законы в сфере Generative AI, другие страны пока ориентируются на саморегулирование.

Что дальше?

1️⃣ БРИКС+ может создать единую инфраструктуру AI – от облачных сервисов до мощностей для обучения моделей.
2️⃣ Рост open-source моделей и генеративного ПО на локальных языках.
3️⃣ Формирование AI-альянса стран БРИКС+ для совместных разработок.