AIBusinessPulse
InfoTech_AI Trends_2025 (52 pgs).pdf
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!
📌 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!
В сфере искусственного интеллекта наблюдается стратегическое расхождение в подходах к разработке: Microsoft в партнерстве с inait занимается разработкой систем рассуждений, основанных на работе мозга, в то время как OpenAI фокусируется на повышении практической полезности для бизнеса посредством интеграции приложений.
Полная версия статьи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
AI Secret
Simulate Brain Reasoning: Microsoft Teams Up with AI Start-Up to Advance A New Era in AI
Artificial Intelligence (AI) is rapidly evolving, with companies and researchers striving to push the boundaries of what machines can achieve. One of the most exciting developments in this field is the shift from traditional data-driven models to reasoning…
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.
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.
🔥1
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
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.
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.
Forwarded from Business Incognita
YnP_GenAI BRICS_2025 (132 pgs).pdf
3.1 MB
Business Incognita
ФРИИ_Корпоративные_инновации_2025_49_стр.pdf
Выводы для основателей IT-компаний и директоров по инновациям
Исследование ФРИИ «Корпоративные инновации 2025» выявляет ключевые тенденции и вызовы, которые IT-компании и крупные корпорации должны учитывать при формировании своих стратегий.
⸻
1. Корпоративные инновации: переход от экспериментов к прагматике
• 55% корпораций встроили инновации в основную стратегию, но только 27% имеют четкую отдельную стратегию инновационного развития.
• Основной фокус в 2025 году сместился с долгосрочных экспериментов на операционную эффективность и рост выручки.
• Глобально у >90% корпораций есть стратегия инноваций, но 52% компаний страдают от размытых целей и слабой связи инноваций с бизнес-процессами.
Вывод для IT-компаний:
Корпорациям нужны не просто технологии, а четкое понимание их экономического эффекта. IT-стартапам, предлагающим B2B-решения, стоит адаптировать продуктовую стратегию под корпоративные KPI: сокращение затрат, автоматизация процессов, новые источники выручки.
⸻
2. Динамика бюджетов: разделение компаний на лидеров и отстающих
• 39% российских корпораций увеличивают бюджет на инновации, 26% сокращают.
• В мире динамика схожа: 46% увеличивают, 27% сокращают расходы.
• Компании без четкой инновационной стратегии чаще урезают бюджеты, опасаясь рыночной неопределенности.
Вывод для IT-компаний:
Выход на крупные корпоративные клиенты потребует доказательства ROI. Компании готовы инвестировать в проекты с высокой предсказуемостью возврата, но не в «потенциально интересные» технологии без явного эффекта.
⸻
3. Кто отвечает за инновации в корпорациях?
• В 50% компаний драйверами инноваций являются бизнес-подразделения (маркетинг, продажи, операционный блок).
• В 45% международных корпораций активную роль играют финансовые департаменты, а не только IT- и R&D-отделы.
• Топ-менеджмент заинтересован в инновациях (рост вовлеченности у 46% компаний), но бизнес-заказчики остаются пассивными.
Вывод для IT-компаний:
При продаже инновационных решений важно не только убедить CIO или CTO, но и вовлечь финансы и операционные команды, поскольку они принимают бюджетные решения.
⸻
4. Форматы работы с инновациями: быстрые результаты в приоритете
• Скаутинг (23,5%) и программы пилотирования (22,2%) — самые востребованные инструменты среди корпораций.
• Корпоративные акселераторы и венчурные фонды теряют популярность — корпоративные инвестиции в стартапы остаются нишевым инструментом (только 18% компаний его используют).
• Масштабирование инноваций становится главным трендом — компании требуют от внедренных решений реальной бизнес-ценности.
Вывод для IT-компаний:
Ставка должна быть на быстрые пилоты (3-6 месяцев) с измеримыми эффектами. Если ваш продукт сложно тестировать в краткосрочной перспективе, его продвижение в корпорации займет больше времени.
⸻
5. Оценка эффективности инноваций: KPI важнее, чем идеи
• 50% компаний оценивают инновации через операционные метрики (снижение затрат, рост эффективности).
• 31% смотрят на ROI и финансовый эффект.
• Лишь 17% измеряют инновационную активность количеством проектов — главное не число инициатив, а их реальный вклад в бизнес.
Вывод для IT-компаний:
Вместо абстрактных преимуществ («Мы ускоряем процессы») нужно демонстрировать точные показатели:
• «Сокращаем затраты на X%»
• «Уменьшаем время выполнения задачи с Y до Z»
• «Повышаем продажи на X%»
⸻
6. Взаимодействие со стартапами: корпорации предпочитают покупать готовые решения
• 34,1% корпораций оплачивают пилотные проекты, еще 31,8% покупают готовые решения.
• Лишь 20,5% интегрируют стартапы в бизнес-процессы.
• M&A и покупка доли в стартапах остается редкостью.
Вывод для IT-компаний:
Продавать готовые, интегрируемые решения легче, чем предлагать кастомные разработки. Формат PaaS (Platform as a Service) или SaaS (Software as a Service) — наиболее удобный для корпоративных клиентов.
⸻
7. Тренд на наращивание внутренней экспертизы
• 86,4% корпораций привлекают подрядчиков только точечно.
• Полный аутсорсинг работы с инновациями почти не встречается (9%).
Исследование ФРИИ «Корпоративные инновации 2025» выявляет ключевые тенденции и вызовы, которые IT-компании и крупные корпорации должны учитывать при формировании своих стратегий.
⸻
1. Корпоративные инновации: переход от экспериментов к прагматике
• 55% корпораций встроили инновации в основную стратегию, но только 27% имеют четкую отдельную стратегию инновационного развития.
• Основной фокус в 2025 году сместился с долгосрочных экспериментов на операционную эффективность и рост выручки.
• Глобально у >90% корпораций есть стратегия инноваций, но 52% компаний страдают от размытых целей и слабой связи инноваций с бизнес-процессами.
Вывод для IT-компаний:
Корпорациям нужны не просто технологии, а четкое понимание их экономического эффекта. IT-стартапам, предлагающим B2B-решения, стоит адаптировать продуктовую стратегию под корпоративные KPI: сокращение затрат, автоматизация процессов, новые источники выручки.
⸻
2. Динамика бюджетов: разделение компаний на лидеров и отстающих
• 39% российских корпораций увеличивают бюджет на инновации, 26% сокращают.
• В мире динамика схожа: 46% увеличивают, 27% сокращают расходы.
• Компании без четкой инновационной стратегии чаще урезают бюджеты, опасаясь рыночной неопределенности.
Вывод для IT-компаний:
Выход на крупные корпоративные клиенты потребует доказательства ROI. Компании готовы инвестировать в проекты с высокой предсказуемостью возврата, но не в «потенциально интересные» технологии без явного эффекта.
⸻
3. Кто отвечает за инновации в корпорациях?
• В 50% компаний драйверами инноваций являются бизнес-подразделения (маркетинг, продажи, операционный блок).
• В 45% международных корпораций активную роль играют финансовые департаменты, а не только IT- и R&D-отделы.
• Топ-менеджмент заинтересован в инновациях (рост вовлеченности у 46% компаний), но бизнес-заказчики остаются пассивными.
Вывод для IT-компаний:
При продаже инновационных решений важно не только убедить CIO или CTO, но и вовлечь финансы и операционные команды, поскольку они принимают бюджетные решения.
⸻
4. Форматы работы с инновациями: быстрые результаты в приоритете
• Скаутинг (23,5%) и программы пилотирования (22,2%) — самые востребованные инструменты среди корпораций.
• Корпоративные акселераторы и венчурные фонды теряют популярность — корпоративные инвестиции в стартапы остаются нишевым инструментом (только 18% компаний его используют).
• Масштабирование инноваций становится главным трендом — компании требуют от внедренных решений реальной бизнес-ценности.
Вывод для IT-компаний:
Ставка должна быть на быстрые пилоты (3-6 месяцев) с измеримыми эффектами. Если ваш продукт сложно тестировать в краткосрочной перспективе, его продвижение в корпорации займет больше времени.
⸻
5. Оценка эффективности инноваций: KPI важнее, чем идеи
• 50% компаний оценивают инновации через операционные метрики (снижение затрат, рост эффективности).
• 31% смотрят на ROI и финансовый эффект.
• Лишь 17% измеряют инновационную активность количеством проектов — главное не число инициатив, а их реальный вклад в бизнес.
Вывод для IT-компаний:
Вместо абстрактных преимуществ («Мы ускоряем процессы») нужно демонстрировать точные показатели:
• «Сокращаем затраты на X%»
• «Уменьшаем время выполнения задачи с Y до Z»
• «Повышаем продажи на X%»
⸻
6. Взаимодействие со стартапами: корпорации предпочитают покупать готовые решения
• 34,1% корпораций оплачивают пилотные проекты, еще 31,8% покупают готовые решения.
• Лишь 20,5% интегрируют стартапы в бизнес-процессы.
• M&A и покупка доли в стартапах остается редкостью.
Вывод для IT-компаний:
Продавать готовые, интегрируемые решения легче, чем предлагать кастомные разработки. Формат PaaS (Platform as a Service) или SaaS (Software as a Service) — наиболее удобный для корпоративных клиентов.
⸻
7. Тренд на наращивание внутренней экспертизы
• 86,4% корпораций привлекают подрядчиков только точечно.
• Полный аутсорсинг работы с инновациями почти не встречается (9%).
👍1
Business Incognita
ФРИИ_Корпоративные_инновации_2025_49_стр.pdf
• Корпорации инвестируют в создание собственных инновационных центров.
Вывод для IT-компаний:
Компании все чаще развивают собственные инхаус-команды для работы с инновациями. IT-стартапам выгодно предлагать инструменты для автоматизации инновационных процессов, а не только услуги разработки.
⸻
Что делать основателям IT-компаний и директорам по инновациям в 2025 году?
✅ NEXT STEPS
1. Выстраивать продуктовую стратегию вокруг ROI
• Фокус на измеримые бизнес-результаты: сокращение затрат, ускорение процессов, рост выручки.
• Готовить кейсы, подтверждающие экономический эффект.
2. Продавать через бизнес-заказчиков и финансы
• Технологическая новизна важна, но главное — помочь корпорациям зарабатывать.
• Продукт должен быть удобен для интеграции в существующие бизнес-процессы.
3. Ставить на короткие пилоты и быстрые эффекты
• Долгосрочные стратегии важны, но ключ к успеху — показать ценность за 3-6 месяцев.
• Разрабатывать SaaS/PaaS решения, а не сложные, дорогие кастомные проекты.
Вывод для IT-компаний:
Компании все чаще развивают собственные инхаус-команды для работы с инновациями. IT-стартапам выгодно предлагать инструменты для автоматизации инновационных процессов, а не только услуги разработки.
⸻
Что делать основателям IT-компаний и директорам по инновациям в 2025 году?
✅ NEXT STEPS
1. Выстраивать продуктовую стратегию вокруг ROI
• Фокус на измеримые бизнес-результаты: сокращение затрат, ускорение процессов, рост выручки.
• Готовить кейсы, подтверждающие экономический эффект.
2. Продавать через бизнес-заказчиков и финансы
• Технологическая новизна важна, но главное — помочь корпорациям зарабатывать.
• Продукт должен быть удобен для интеграции в существующие бизнес-процессы.
3. Ставить на короткие пилоты и быстрые эффекты
• Долгосрочные стратегии важны, но ключ к успеху — показать ценность за 3-6 месяцев.
• Разрабатывать SaaS/PaaS решения, а не сложные, дорогие кастомные проекты.
🔥1
🧩_Матрица_зрелости_стратегического_управления.pdf
218.9 KB
Ключевые рекомендации для директоров по стратегии среднего и крупного бизнеса в российских компаниях, основанных на совокупном анализе 20 аналитических документов от Gartner, IDC и Forrester (2023–2024) с учётом российского контекста:
ограниченный доступ к западным платформам, усиление регуляторики, потребность в импортонезависимости, акцент на эффективность, цифровизацию и адаптацию к нестабильной внешней среде.
1. Стратегия цифровизации должна строиться вокруг конкретных бизнес-ценностей, а не вокруг технологий
> Фокус — на бизнес-эффекте: сокращение издержек, ускорение вывода продуктов, рост маржинальности.
ИИ и автоматизация — это инструменты, а не цели.
---
2. Выстраивайте стратегию через управление портфелем инициатив (Strategic Portfolio Management)
> Используйте инструменты типа Planview/аналоги для того, чтобы:
— видеть приоритеты;
— быстро перераспределять ресурсы;
— прекращать нерентабельные направления.
SPM становится ядром стратегии.
---
3. Инвестируйте в “антикризисную стратегическую гибкость” — моделирование сценариев и быстрая реакция**
> Технологии what-if моделирования, AI-помощники для оценки вариантов развития (курсы валют, поставки, политика).
*Гибкость побеждает точность.
---
4. Стратегии роста должны учитывать эффект от внедрения AI в ключевые бизнес-функции
> AI в финансах, поддержке, маркетинге, закупках — уже даёт кратный ROI.
Инвестируйте в оценку зрелости процессов для масштабирования AI.
---
5. Ищите конкурентные преимущества в организационной эффективности, а не только в продуктах
> Снижение скрытых издержек, time-to-value и “инерции” управления — через agile-методологии, lean, метрики OKR.
Это и есть стратегия роста в условиях ограничений.
---
6. Ставьте на технологическую автономию и суверенность: архитектура решений должна быть защищённой
> Используйте open-source + частные LLM + векторные базы данных + локальные ЦОД.
*Это снижает уязвимость и создаёт долгосрочную устойчивость.
---
7. Формируйте экосистемные стратегии вместо линейных цепочек поставки
> Переход от “vendor → заказчик” к связке “партнёры → клиенты → разработчики → данные → AI”.
Именно экосистемы становятся устойчивыми к сбоям и турбулентности.
---
8. Включайте AI и автоматизацию как компоненты стратегических OKR, а не как ИТ-проекты
> Пример: “Сократить time-to-decision на 30% за счёт внедрения AI-ассистентов в аналитике”.
*Технология = драйвер метрик.
---
9. Обеспечьте стратегическое управление данными как активом
> Если данные — нефть, то нужна стратегия владения, обогащения, защиты и монетизации.
Проверьте, есть ли у вашей компании Data Strategy и Data Product Office.
---
10. Пересматривайте стратегический цикл управления — он должен быть ежеквартальным, а не годовым
> Мир меняется быстрее, чем ваш годовой план. Инструменты типа стратегических панелей, AI-советников и KPI-обновлений по ОКР — must-have.
Новая стратегия = живой процесс, а не ежегодный слайд.
---
🧩 Матрица зрелости стратегического управления - во вложении👀
ограниченный доступ к западным платформам, усиление регуляторики, потребность в импортонезависимости, акцент на эффективность, цифровизацию и адаптацию к нестабильной внешней среде.
1. Стратегия цифровизации должна строиться вокруг конкретных бизнес-ценностей, а не вокруг технологий
> Фокус — на бизнес-эффекте: сокращение издержек, ускорение вывода продуктов, рост маржинальности.
ИИ и автоматизация — это инструменты, а не цели.
---
2. Выстраивайте стратегию через управление портфелем инициатив (Strategic Portfolio Management)
> Используйте инструменты типа Planview/аналоги для того, чтобы:
— видеть приоритеты;
— быстро перераспределять ресурсы;
— прекращать нерентабельные направления.
SPM становится ядром стратегии.
---
3. Инвестируйте в “антикризисную стратегическую гибкость” — моделирование сценариев и быстрая реакция**
> Технологии what-if моделирования, AI-помощники для оценки вариантов развития (курсы валют, поставки, политика).
*Гибкость побеждает точность.
---
4. Стратегии роста должны учитывать эффект от внедрения AI в ключевые бизнес-функции
> AI в финансах, поддержке, маркетинге, закупках — уже даёт кратный ROI.
Инвестируйте в оценку зрелости процессов для масштабирования AI.
---
5. Ищите конкурентные преимущества в организационной эффективности, а не только в продуктах
> Снижение скрытых издержек, time-to-value и “инерции” управления — через agile-методологии, lean, метрики OKR.
Это и есть стратегия роста в условиях ограничений.
---
6. Ставьте на технологическую автономию и суверенность: архитектура решений должна быть защищённой
> Используйте open-source + частные LLM + векторные базы данных + локальные ЦОД.
*Это снижает уязвимость и создаёт долгосрочную устойчивость.
---
7. Формируйте экосистемные стратегии вместо линейных цепочек поставки
> Переход от “vendor → заказчик” к связке “партнёры → клиенты → разработчики → данные → AI”.
Именно экосистемы становятся устойчивыми к сбоям и турбулентности.
---
8. Включайте AI и автоматизацию как компоненты стратегических OKR, а не как ИТ-проекты
> Пример: “Сократить time-to-decision на 30% за счёт внедрения AI-ассистентов в аналитике”.
*Технология = драйвер метрик.
---
9. Обеспечьте стратегическое управление данными как активом
> Если данные — нефть, то нужна стратегия владения, обогащения, защиты и монетизации.
Проверьте, есть ли у вашей компании Data Strategy и Data Product Office.
---
10. Пересматривайте стратегический цикл управления — он должен быть ежеквартальным, а не годовым
> Мир меняется быстрее, чем ваш годовой план. Инструменты типа стратегических панелей, AI-советников и KPI-обновлений по ОКР — must-have.
Новая стратегия = живой процесс, а не ежегодный слайд.
---
🧩 Матрица зрелости стратегического управления - во вложении
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1👏1💯1
AI-Стратегия.pdf
598.9 KB
🎯 AI-Стратегия: Управление рисками и зрелость Governance
Поделился документом, который поможет вам системно подойти к управлению рисками в AI-проектах и оценке зрелости Governance:
📌 Чек-листы, матрицы рисков, фреймворк из 5 уровней
📊 Maturity Roadmap + методология экспресс-оценки
⚙️ Подходит для средних и крупных компаний
🔒 Упор на безопасность, устойчивость и прозрачность
📎 Файл прикреплён. Используйте как базу для разработки или аудита своей AI-стратегии.
#AI #Governance #RiskManagement #LLM #Strategy #AITrecker
Поделился документом, который поможет вам системно подойти к управлению рисками в AI-проектах и оценке зрелости Governance:
📌 Чек-листы, матрицы рисков, фреймворк из 5 уровней
📊 Maturity Roadmap + методология экспресс-оценки
⚙️ Подходит для средних и крупных компаний
🔒 Упор на безопасность, устойчивость и прозрачность
📎 Файл прикреплён. Используйте как базу для разработки или аудита своей AI-стратегии.
#AI #Governance #RiskManagement #LLM #Strategy #AITrecker
👍2
GenAI как рычаг роста — от MVP до масштабирования
💡 По данным IDC и Gartner, к 2025 году более 80% интеграторов и разработчиков ПО будут применять GenAI во всех фазах разработки. А 30% задач "умственного труда" будут выполняться с участием ИИ.
Что это значит для бизнеса?
🧠 Фаундеры: тестируйте идеи через GenAI-прототипы — быстрее, дешевле, с реальной валидацией гипотез.
🧩 Стратеги: используйте GenAI не как "чат", а как модуль в цифровых продуктах — для генерации сценариев, обучения, анализа данных и гипотез.
📈 Маркетологи: GenAI уже умеет:
генерировать персонализированные предложения;
предсказывать поведение клиентов;
адаптировать tone of voice под каналы.
📌 Пример внедрения:
CRM-решения с GenAI-симуляцией сценариев повышают конверсию в 1.5–2 раза за счёт быстрого выявления болей и мотиваций клиента (Gartner, 2023).
🔥 Инсайт: компании, которые уже строят вокруг GenAI свои продукты (digital native businesses), опережают рынок по скорости масштабирования новых направлений (IDC Top 10 Predictions, 2024).
💡 По данным IDC и Gartner, к 2025 году более 80% интеграторов и разработчиков ПО будут применять GenAI во всех фазах разработки. А 30% задач "умственного труда" будут выполняться с участием ИИ.
Что это значит для бизнеса?
🧠 Фаундеры: тестируйте идеи через GenAI-прототипы — быстрее, дешевле, с реальной валидацией гипотез.
🧩 Стратеги: используйте GenAI не как "чат", а как модуль в цифровых продуктах — для генерации сценариев, обучения, анализа данных и гипотез.
📈 Маркетологи: GenAI уже умеет:
генерировать персонализированные предложения;
предсказывать поведение клиентов;
адаптировать tone of voice под каналы.
📌 Пример внедрения:
CRM-решения с GenAI-симуляцией сценариев повышают конверсию в 1.5–2 раза за счёт быстрого выявления болей и мотиваций клиента (Gartner, 2023).
🔥 Инсайт: компании, которые уже строят вокруг GenAI свои продукты (digital native businesses), опережают рынок по скорости масштабирования новых направлений (IDC Top 10 Predictions, 2024).
👍3
антивредный чек-лист.docx
626.6 KB
с юмором, но по сути!
На основе 20+ отчётов Gartner, IDC, Forrester и всего, представляем:
---
☠️ ТОП-10 ВРЕДНЫХ СОВЕТОВ по внедрению AI и цифровой трансформации
(так делать не надо — но кто-то обязательно делает)
---
1. “Начни с выбора самой дорогой LLM — и сразу пиши клиентский интерфейс”
📉 Кому нужны задачи бизнеса, data governance и архитектура? Главное — чтобы красиво отвечал!
---
2. “Если проект AI провалился — запускай ещё один, но с другим вендором”
🔁 Проблема точно в платформе, а не в том, что цели были непонятны, данные грязные и никто не знал зачем.
---
3. “Данные? Разберёмся потом. Сейчас MVP нужно срочно!”
🗑️ Ведь если модель плохо обучилась — это всё равно лучше, чем ничего. Даже если она фантазирует.
---
4. “Всё внедрять сразу. GenAI, RAG, BI, Low-code, всё-в-одном!”
💥 А если что — просто отменим проект. Или три. Главное — громко стартовать.
---
5. “AI — это задача ИТ. Пусть сами решают, что там делать”
🧩 *Бизнес тут ни при чём. Им же не пользоваться, правда?*
---
6. “Нам не нужен план. Главное — начать. А стратегию допишем по ходу”
🛣️ OKR, ROI, риск-анализ, compliance? Нет, не слышали.
---
7. “Что значит ‘human-in-the-loop’? Мы же хотим автоматизацию!”
🤖 AI должен работать без человека, а если ошибается — ну, так бывает.
---
8. “Никаких ограничений для ChatGPT. Пусть все пользуются, как хотят”
🔓 Приватность, данные клиентов, чувствительная инфа? Подумаешь, мелочи!
---
### 9. “У нас всё agile — пусть AI делают сами команды без координации”
🧨 Главное — свобода. А что проекты дублируются и риски не оценены — это уже детали
---
10. “Нам не нужен AI governance. Мы же не банк/госкомпания”
⚖️ Пока не прилетело — не страшно. Ведь управлять можно хаосом. Наверное.
---
😎 Бонус: если вы узнали себя — ещё не поздно свернуть с этого пути.
⚠️ антивредный чек-лист во вложении
На основе 20+ отчётов Gartner, IDC, Forrester и всего, представляем:
---
☠️ ТОП-10 ВРЕДНЫХ СОВЕТОВ по внедрению AI и цифровой трансформации
(так делать не надо — но кто-то обязательно делает)
---
1. “Начни с выбора самой дорогой LLM — и сразу пиши клиентский интерфейс”
📉 Кому нужны задачи бизнеса, data governance и архитектура? Главное — чтобы красиво отвечал!
---
2. “Если проект AI провалился — запускай ещё один, но с другим вендором”
🔁 Проблема точно в платформе, а не в том, что цели были непонятны, данные грязные и никто не знал зачем.
---
3. “Данные? Разберёмся потом. Сейчас MVP нужно срочно!”
🗑️ Ведь если модель плохо обучилась — это всё равно лучше, чем ничего. Даже если она фантазирует.
---
4. “Всё внедрять сразу. GenAI, RAG, BI, Low-code, всё-в-одном!”
💥 А если что — просто отменим проект. Или три. Главное — громко стартовать.
---
5. “AI — это задача ИТ. Пусть сами решают, что там делать”
🧩 *Бизнес тут ни при чём. Им же не пользоваться, правда?*
---
6. “Нам не нужен план. Главное — начать. А стратегию допишем по ходу”
🛣️ OKR, ROI, риск-анализ, compliance? Нет, не слышали.
---
7. “Что значит ‘human-in-the-loop’? Мы же хотим автоматизацию!”
🤖 AI должен работать без человека, а если ошибается — ну, так бывает.
---
8. “Никаких ограничений для ChatGPT. Пусть все пользуются, как хотят”
🔓 Приватность, данные клиентов, чувствительная инфа? Подумаешь, мелочи!
---
### 9. “У нас всё agile — пусть AI делают сами команды без координации”
🧨 Главное — свобода. А что проекты дублируются и риски не оценены — это уже детали
---
10. “Нам не нужен AI governance. Мы же не банк/госкомпания”
⚖️ Пока не прилетело — не страшно. Ведь управлять можно хаосом. Наверное.
---
😎 Бонус: если вы узнали себя — ещё не поздно свернуть с этого пути.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁3👏1
GenAI + AI Agents = новый уровень автоматизации
📊 По данным Gartner, к 2027 году GenAI будет создавать больше IT-документации и инструкций, чем люди. А AI-ассистенты будут выполнять 30% задач знаний, от ресёрча до поддержки.
Что происходит прямо сейчас:
🤖 Нейро-агенты нового поколения:
обрабатывают входящие запросы,
запускают цепочки действий (например, создание отчета или заказ услуги),
учатся на данных и корректируют поведение.
💼 Практика:
IT-команды внедряют AI-помощников в поддержку, экономя до 40% бюджета на первой линии.
Продуктовые команды создают “живые” интерфейсы — с автоответами, рекомендациями и генерацией контента on the fly.
💡 Актуальные тренды:
AI engineering — как новый подход к построению масштабируемых ИИ-систем;
AI-ready data и ModelOps — инфраструктура, без которой нейро-агенты не работают стабильно;
Резкий рост интереса к композитному AI — когда разные ИИ-модули объединяются в экосистемы.
🚀 Вывод: если ещё не тестировали GenAI-агентов в своей бизнес-модели — сейчас самое время. Это уже не эксперимент, а конкурентное преимущество.
📊 По данным Gartner, к 2027 году GenAI будет создавать больше IT-документации и инструкций, чем люди. А AI-ассистенты будут выполнять 30% задач знаний, от ресёрча до поддержки.
Что происходит прямо сейчас:
🤖 Нейро-агенты нового поколения:
обрабатывают входящие запросы,
запускают цепочки действий (например, создание отчета или заказ услуги),
учатся на данных и корректируют поведение.
💼 Практика:
IT-команды внедряют AI-помощников в поддержку, экономя до 40% бюджета на первой линии.
Продуктовые команды создают “живые” интерфейсы — с автоответами, рекомендациями и генерацией контента on the fly.
💡 Актуальные тренды:
AI engineering — как новый подход к построению масштабируемых ИИ-систем;
AI-ready data и ModelOps — инфраструктура, без которой нейро-агенты не работают стабильно;
Резкий рост интереса к композитному AI — когда разные ИИ-модули объединяются в экосистемы.
🚀 Вывод: если ещё не тестировали GenAI-агентов в своей бизнес-модели — сейчас самое время. Это уже не эксперимент, а конкурентное преимущество.
🔥1
AI Roadmap ≠ ChatGPT. Настоящие приоритеты на 2024–2026
📉 Gartner: GenAI прошёл пик завышенных ожиданий. На повестке — композитный AI, AI engineering и знания в графах.
Вот что важно для тех, кто строит системные AI-продукты ⬇️
📌 1. Composite AI
Интеграция разных методов (ML + NLP + правила) даёт максимум бизнес-ценности. Уже становится стандартом в зрелых проектах.
📌 2. AI Engineering
Оркестрация моделей, CI/CD для ML, A/B для агентов. Без этого GenAI-модели «умирают» после MVP.
⚙️ ModelOps и DataOps — must-have инфраструктура.
📌 3. Knowledge Graphs
Связные знания — это fuel для explainable AI. Подходит для поиска, рекомендаций, генерации обоснованных решений.
💥 Важно: Хайп сменяется зрелостью. У кого сильнее инженерная база — у того и выживаемость выше.
🛠 GenAI + хрупкая архитектура = высокий burn rate.
📉 Gartner: GenAI прошёл пик завышенных ожиданий. На повестке — композитный AI, AI engineering и знания в графах.
Вот что важно для тех, кто строит системные AI-продукты ⬇️
📌 1. Composite AI
Интеграция разных методов (ML + NLP + правила) даёт максимум бизнес-ценности. Уже становится стандартом в зрелых проектах.
📌 2. AI Engineering
Оркестрация моделей, CI/CD для ML, A/B для агентов. Без этого GenAI-модели «умирают» после MVP.
⚙️ ModelOps и DataOps — must-have инфраструктура.
📌 3. Knowledge Graphs
Связные знания — это fuel для explainable AI. Подходит для поиска, рекомендаций, генерации обоснованных решений.
💥 Важно: Хайп сменяется зрелостью. У кого сильнее инженерная база — у того и выживаемость выше.
🛠 GenAI + хрупкая архитектура = высокий burn rate.
Model Context Protocol (MCP) — это стандарт, упрощающий интеграцию LLM с разными данными и сервисами. MCP выступает «мостом», обеспечивая гибкие агенты, многоуровневые потоки работ, расширяемую архитектуру и быструю адаптацию.
Agile 2.0 — куда двигается управление ИТ и продуктами
🧩 По данным Gartner (2024), организации всё чаще сталкиваются с проблемой масштабирования Agile и нехваткой данных для принятия решений.
Вот что меняется:
⚡ 1. EAP-инструменты нового поколения
Инструменты для Enterprise Agile Planning (Planview, Jira Align и др.) перестают быть «трекерами задач» — они становятся:
центром принятия решений,
источником метрик в реальном времени,
интегратором Agile, Waterfall и гибридных моделей.
📊 2. AI-усиленное планирование
Системы сами подсказывают:
как распределить ресурсы,
где узкие места,
какие инициативы дают наибольший вклад в бизнес-цели.
🌐 3. От фреймворков к результатам
SAFe и прочее — это не цель. В фокусе — доставка ценности на каждом этапе, прозрачность и связь задач с OKR.
📈 Инсайт: лучшие продуктовые команды уже живут в модели “agile-as-a-portfolio”, а не “agile-as-a-team”.
Результат — гибкость + управляемость + ROI от Agile.
🧩 По данным Gartner (2024), организации всё чаще сталкиваются с проблемой масштабирования Agile и нехваткой данных для принятия решений.
Вот что меняется:
⚡ 1. EAP-инструменты нового поколения
Инструменты для Enterprise Agile Planning (Planview, Jira Align и др.) перестают быть «трекерами задач» — они становятся:
центром принятия решений,
источником метрик в реальном времени,
интегратором Agile, Waterfall и гибридных моделей.
📊 2. AI-усиленное планирование
Системы сами подсказывают:
как распределить ресурсы,
где узкие места,
какие инициативы дают наибольший вклад в бизнес-цели.
🌐 3. От фреймворков к результатам
SAFe и прочее — это не цель. В фокусе — доставка ценности на каждом этапе, прозрачность и связь задач с OKR.
📈 Инсайт: лучшие продуктовые команды уже живут в модели “agile-as-a-portfolio”, а не “agile-as-a-team”.
Результат — гибкость + управляемость + ROI от Agile.