📌 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.
на базе анализа всех 20 отчётов (Gartner, IDC, Forrester), включая Hype Cycles, Magic Quadrants, AI Business Use Cases, Agile & Portfolio Management, GenAI & Software Engineering, сформирован список 20 продуктовых гипотез на 2025–2027 годы.
⚡ Эти идеи опираются на тренды, зрелость технологий, бизнес-спрос и пробелы в текущем рынке. Формат: название + краткое описание.
🔥 20 продуктовых гипотез для стартапов (2025–2027)
SmartAgent CRM
🤖 GenAI-помощник в CRM, который не просто записывает лидов, а предлагает следующее действие, генерирует письма и сам обновляет статусы.
ComplyBot
📋 AI-агент для автоматизации регуляторного комплаенса в ESG, финтехе, медтехе и др. Слежение за изменениями, проверка рисков, генерация отчётности.
PromptPilot
✍️ Low-code конструктор агентов и Mega Prompts для SMB без нужды в ML-командах. Встроенный маркетинг, HR, финансы, саппорт-боты.
VectorVault
🔍 Облачная векторная база данных "под ключ" для RAG-сценариев. С доступом через API, open-source модели и настройку приватного поиска.
OKRFlow
📈 AI-платформа для управления OKR с прогнозированием достижения целей, автоадаптацией задач и визуализацией связей между стратегией и операционкой.
AI Call Coach
📞 Real-time AI для звонков в продажах и поддержке — советник, анализатор речи и генератор фраз по цели и контексту. Анализ эффективности по агентам.
GenRFP
🧾 AI-инструмент для автоматизации тендеров и RFP-документации. Генерация, сравнение, анализ рисков, draft-контракты.
AI-Driven Persona Builder
🎯 GenAI-платформа для маркетологов, создающая динамические user persona на основе CRM, соцсетей и продуктовой аналитики.
CodeSherpa
👨💻 AI-ассистент для поддержки и модернизации легаси-кода. Автоматическая документация, симуляция миграции, оценки затрат.
NeoSupport
💬 LLM-агент для поддержки клиентов в B2B SaaS. Работает как виртуальный тимлид: сам обучает агентов, генерирует статьи и отслеживает повторяющиеся вопросы.
BudgetMind
💸 AI-инструмент для бюджетного планирования малых компаний, с симуляцией сценариев, подсказками и генерацией отчётов для инвесторов.
AuditGraph
📊 Нейросеть для построения графов взаимосвязей данных в компании — находит неявные связи, нарушения политик, аномалии в рабочих процессах.
CollabFlow AI
🤝 Умный менеджер задач и рабочих процессов, который сам предлагает чек-листы, воркфлоу, ставит задачи и следит за прогрессом на уровне команды.
Prompt-to-Product
🏗️ Платформа, где можно ввести "что хочу" (например, «маркетинг-дэшборд») — и AI собирает рабочее приложение (UI, данные, логика, инструкции).
TrustMetrics AI
🧠 Решение для оценки цифрового доверия к бренду — на основе отзывов, аналитики поведения, NPS, соцсетей. Выдаёт рекомендации по улучшению.
GenAI Talent Coach
👥 AI-наставник для сотрудников: помогает развивать навыки, подсказывает карьерные шаги, строит индивидуальные треки и обучает на кейсах компании.
InsightFabric
🔍 Визуальный аналитический слой на базе data fabric. Показывает "что влияет на бизнес-метрики", строит понятные инсайты без SQL.
EthicsGuard AI
⚖️ Нейросеть для этической проверки AI-продуктов. Анализ рисков, генерация политики использования, отслеживание сбоев и вредных паттернов.
ScenarioStack
📉 Конструктор what-if сценариев для стратегов: изменение команды, бюджета, курса валют, фич — и анализ, как это повлияет на метрики и цели.
SovereignBox
🗃️ LLM-прокси и хранилище данных, которое даёт GenAI-доступ к приватной информации без утечки в облако. Идеально для юрлиц, банков, госструктур.
⚡ Эти идеи опираются на тренды, зрелость технологий, бизнес-спрос и пробелы в текущем рынке. Формат: название + краткое описание.
🔥 20 продуктовых гипотез для стартапов (2025–2027)
SmartAgent CRM
🤖 GenAI-помощник в CRM, который не просто записывает лидов, а предлагает следующее действие, генерирует письма и сам обновляет статусы.
ComplyBot
📋 AI-агент для автоматизации регуляторного комплаенса в ESG, финтехе, медтехе и др. Слежение за изменениями, проверка рисков, генерация отчётности.
PromptPilot
✍️ Low-code конструктор агентов и Mega Prompts для SMB без нужды в ML-командах. Встроенный маркетинг, HR, финансы, саппорт-боты.
VectorVault
🔍 Облачная векторная база данных "под ключ" для RAG-сценариев. С доступом через API, open-source модели и настройку приватного поиска.
OKRFlow
📈 AI-платформа для управления OKR с прогнозированием достижения целей, автоадаптацией задач и визуализацией связей между стратегией и операционкой.
AI Call Coach
📞 Real-time AI для звонков в продажах и поддержке — советник, анализатор речи и генератор фраз по цели и контексту. Анализ эффективности по агентам.
GenRFP
🧾 AI-инструмент для автоматизации тендеров и RFP-документации. Генерация, сравнение, анализ рисков, draft-контракты.
AI-Driven Persona Builder
🎯 GenAI-платформа для маркетологов, создающая динамические user persona на основе CRM, соцсетей и продуктовой аналитики.
CodeSherpa
👨💻 AI-ассистент для поддержки и модернизации легаси-кода. Автоматическая документация, симуляция миграции, оценки затрат.
NeoSupport
💬 LLM-агент для поддержки клиентов в B2B SaaS. Работает как виртуальный тимлид: сам обучает агентов, генерирует статьи и отслеживает повторяющиеся вопросы.
BudgetMind
💸 AI-инструмент для бюджетного планирования малых компаний, с симуляцией сценариев, подсказками и генерацией отчётов для инвесторов.
AuditGraph
📊 Нейросеть для построения графов взаимосвязей данных в компании — находит неявные связи, нарушения политик, аномалии в рабочих процессах.
CollabFlow AI
🤝 Умный менеджер задач и рабочих процессов, который сам предлагает чек-листы, воркфлоу, ставит задачи и следит за прогрессом на уровне команды.
Prompt-to-Product
🏗️ Платформа, где можно ввести "что хочу" (например, «маркетинг-дэшборд») — и AI собирает рабочее приложение (UI, данные, логика, инструкции).
TrustMetrics AI
🧠 Решение для оценки цифрового доверия к бренду — на основе отзывов, аналитики поведения, NPS, соцсетей. Выдаёт рекомендации по улучшению.
GenAI Talent Coach
👥 AI-наставник для сотрудников: помогает развивать навыки, подсказывает карьерные шаги, строит индивидуальные треки и обучает на кейсах компании.
InsightFabric
🔍 Визуальный аналитический слой на базе data fabric. Показывает "что влияет на бизнес-метрики", строит понятные инсайты без SQL.
EthicsGuard AI
⚖️ Нейросеть для этической проверки AI-продуктов. Анализ рисков, генерация политики использования, отслеживание сбоев и вредных паттернов.
ScenarioStack
📉 Конструктор what-if сценариев для стратегов: изменение команды, бюджета, курса валют, фич — и анализ, как это повлияет на метрики и цели.
SovereignBox
🗃️ LLM-прокси и хранилище данных, которое даёт GenAI-доступ к приватной информации без утечки в облако. Идеально для юрлиц, банков, госструктур.
🔥1
Наша методология формирования продуктовых гипотез для технологических стартапов:
1. Сбор данных и информации:
- Аналитические отчеты: Собираются платные и бесплатные отчеты с анализом трендов.
- Мониторинг информационного пространства: Анализируется информация из различных источников.
- Интервью с экспертами: Проводятся интервью с топ-менеджерами инвестиционных фондов и компаний для получения инсайтов.
- Результаты акселераторов стартапов: Изучаются итоги работы акселераторов для выявления успешных практик и трендов.
- CustDev клиентов.
- Бенчмарки конкурентов / аналогов.
2. Загрузка данных в базу знаний:
- Все собранные материалы систематизируются и загружаются в базу знаний для дальнейшего анализа.
3. Комплексный анализ с использованием ролевых нейро агентов:
- Подключаются ролевые нейро агенты, которые проводят комплексный анализ данных.
- На основе анализа формируются продуктовые гипотезы.
4. Экспертная оценка гипотез:
- Сформированные гипотезы проверяются экспертами по ключевым параметрам.
- Эксперты оценивают жизнеспособность и потенциал гипотез.
5. Формирование реестра гипотез:
- Гипотезы, прошедшие экспертную оценку, попадают в реестр.
- Эти гипотезы готовы к проверке, разработке MVP (минимально жизнеспособного продукта) или прототипов.
Эта структурированная методология позволяет систематически подходить к формированию и оценке продуктовых гипотез, что повышает их качество и шансы на успешную реализацию.
1. Сбор данных и информации:
- Аналитические отчеты: Собираются платные и бесплатные отчеты с анализом трендов.
- Мониторинг информационного пространства: Анализируется информация из различных источников.
- Интервью с экспертами: Проводятся интервью с топ-менеджерами инвестиционных фондов и компаний для получения инсайтов.
- Результаты акселераторов стартапов: Изучаются итоги работы акселераторов для выявления успешных практик и трендов.
- CustDev клиентов.
- Бенчмарки конкурентов / аналогов.
2. Загрузка данных в базу знаний:
- Все собранные материалы систематизируются и загружаются в базу знаний для дальнейшего анализа.
3. Комплексный анализ с использованием ролевых нейро агентов:
- Подключаются ролевые нейро агенты, которые проводят комплексный анализ данных.
- На основе анализа формируются продуктовые гипотезы.
4. Экспертная оценка гипотез:
- Сформированные гипотезы проверяются экспертами по ключевым параметрам.
- Эксперты оценивают жизнеспособность и потенциал гипотез.
5. Формирование реестра гипотез:
- Гипотезы, прошедшие экспертную оценку, попадают в реестр.
- Эти гипотезы готовы к проверке, разработке MVP (минимально жизнеспособного продукта) или прототипов.
Эта структурированная методология позволяет систематически подходить к формированию и оценке продуктовых гипотез, что повышает их качество и шансы на успешную реализацию.
15 ключевых рисков для компаний технологического сектора, выявленных на основе комплексного анализа 20 загруженных аналитических документов (Gartner, IDC, Forrester). Эти риски отражают текущее состояние индустрии и прогнозы на 2025–2027 годы.
Множество инициатив запускается без стратегии, инфраструктуры и целей — это ведёт к затратам без результата.
Источник: Gartner AI Hype Cycle, AI Business Use Cases
Нехватка AI-инженерии и MLOps-компетенций
Большинство проектов буксуют не из-за моделей, а из-за отсутствия процессов масштабирования, тестирования и обновления.
Источник: Hype Cycle for AI in Software Engineering
Рост стоимости и сложности владения AI-инфраструктурой
Часто недооцениваются расходы на GPU, обучение, хранение и поддержку моделей. Это приводит к остановке масштабирования.
Источник: Gartner ITSM AI, GenAI Economics
Зависимость от LLM-поставщиков и ограниченный контроль над IP
Использование публичных моделей без приватного слоя несёт риски утечек, нарушения IP и зависимости от roadmap вендора.
Источник: Gartner EA Tools, IDC GenAI
Слабый AI-комплаенс и юридические риски
Многие компании не успевают внедрить AI TRiSM, этические фильтры, аудит — особенно в GenAI-продуктах.
Источник: Gartner Responsible AI, AI Risk & Governance
“Серые зоны” в авторском праве и генерации контента
Использование сгенерированного текста, кода или изображений может привести к юридическим искам.
Источник: AI Business Use Cases, IDC 2024
Инфраструктурные bottlenecks в low-code / AI системах
Нехватка интеграций, данных, governance — ограничивает реальное внедрение даже самых перспективных решений.
Источник: MQ LCAP, MQ DSML, MQ BI
Утечка или неконтролируемый обмен чувствительными данными через AI-инструменты
Отсутствие приватных RAG-архитектур или векторных баз приводит к нежелательной экспозиции данных.
Источник: Gartner AI Infrastructure, Hype Cycle for Data Management
Отсутствие Data Governance приводит к “мусорным” моделям
Без политики качества, lineage и каталогов — модели обучаются на недостоверных данных.
Источник: MQ ADQ, DIT, DSML
Искажение бизнес-решений из-за “галлюцинаций” моделей
Внедрение LLM в аналитические процессы без системы верификации ведёт к рискам ошибочных стратегий.
Источник: MQ ABI, InsightFabric, Gartner AI Agents
Разрыв между Agile/DevOps и корпоративным управлением
Масштабирование agile-команд без координации с портфелем, архитектурой и финансами вызывает хаос.
Источник: MG EAP, MQ EAP, Planview SPM
Масштабируемость AI-команд — сложная и затратная задача
Нехватка специалистов в области AI-ops, AI product и cross-functional delivery замедляет рост.
Источник: Hype Cycle Software Engineering, IDC Predictions
Ожидания инвесторов и заказчиков обгоняют реальность
Переоценка "AI-магии" создаёт давление на стартапы и публичные компании, что приводит к потере фокуса.
Источник: Forrester CWM, IDC GenAI Business Models
Отсутствие сценарного планирования на уровне портфеля
Большинство компаний до сих пор не имеют моделей "what-if", чтобы быстро реагировать на изменения рынка.
Источник: Gartner SPM, APMR
Эрозия доверия пользователей к продуктам с неустойчивым поведением ИИ
Необъяснимые ответы, неконсистентность и ошибки в интерфейсе с AI могут сильно подорвать бренд и удержание.
Источник: AI in Support, AI Agents, Digital Trust Metrics
- - -
Множество инициатив запускается без стратегии, инфраструктуры и целей — это ведёт к затратам без результата.
Источник: Gartner AI Hype Cycle, AI Business Use Cases
Нехватка AI-инженерии и MLOps-компетенций
Большинство проектов буксуют не из-за моделей, а из-за отсутствия процессов масштабирования, тестирования и обновления.
Источник: Hype Cycle for AI in Software Engineering
Рост стоимости и сложности владения AI-инфраструктурой
Часто недооцениваются расходы на GPU, обучение, хранение и поддержку моделей. Это приводит к остановке масштабирования.
Источник: Gartner ITSM AI, GenAI Economics
Зависимость от LLM-поставщиков и ограниченный контроль над IP
Использование публичных моделей без приватного слоя несёт риски утечек, нарушения IP и зависимости от roadmap вендора.
Источник: Gartner EA Tools, IDC GenAI
Слабый AI-комплаенс и юридические риски
Многие компании не успевают внедрить AI TRiSM, этические фильтры, аудит — особенно в GenAI-продуктах.
Источник: Gartner Responsible AI, AI Risk & Governance
“Серые зоны” в авторском праве и генерации контента
Использование сгенерированного текста, кода или изображений может привести к юридическим искам.
Источник: AI Business Use Cases, IDC 2024
Инфраструктурные bottlenecks в low-code / AI системах
Нехватка интеграций, данных, governance — ограничивает реальное внедрение даже самых перспективных решений.
Источник: MQ LCAP, MQ DSML, MQ BI
Утечка или неконтролируемый обмен чувствительными данными через AI-инструменты
Отсутствие приватных RAG-архитектур или векторных баз приводит к нежелательной экспозиции данных.
Источник: Gartner AI Infrastructure, Hype Cycle for Data Management
Отсутствие Data Governance приводит к “мусорным” моделям
Без политики качества, lineage и каталогов — модели обучаются на недостоверных данных.
Источник: MQ ADQ, DIT, DSML
Искажение бизнес-решений из-за “галлюцинаций” моделей
Внедрение LLM в аналитические процессы без системы верификации ведёт к рискам ошибочных стратегий.
Источник: MQ ABI, InsightFabric, Gartner AI Agents
Разрыв между Agile/DevOps и корпоративным управлением
Масштабирование agile-команд без координации с портфелем, архитектурой и финансами вызывает хаос.
Источник: MG EAP, MQ EAP, Planview SPM
Масштабируемость AI-команд — сложная и затратная задача
Нехватка специалистов в области AI-ops, AI product и cross-functional delivery замедляет рост.
Источник: Hype Cycle Software Engineering, IDC Predictions
Ожидания инвесторов и заказчиков обгоняют реальность
Переоценка "AI-магии" создаёт давление на стартапы и публичные компании, что приводит к потере фокуса.
Источник: Forrester CWM, IDC GenAI Business Models
Отсутствие сценарного планирования на уровне портфеля
Большинство компаний до сих пор не имеют моделей "what-if", чтобы быстро реагировать на изменения рынка.
Источник: Gartner SPM, APMR
Эрозия доверия пользователей к продуктам с неустойчивым поведением ИИ
Необъяснимые ответы, неконсистентность и ошибки в интерфейсе с AI могут сильно подорвать бренд и удержание.
Источник: AI in Support, AI Agents, Digital Trust Metrics
- - -
B2B Sales.pdf
427.3 KB
СОДЕРЖАНИЕ ОТЧЕТА:
1. Анализ зарплат менеджеров по продажам в ИТ-сфере: глобальный обзор 2025 года
2. Зарплата менеджеров по B2B-продажам в ИТ/ИИ в России в 2025 году значительно варьируется в зависимости от опыта, региона, уровня компании и других факторов.
3. На рынке B2B-продаж в России в 2025 году работодатели предъявляют высокие требования к навыкам и знаниям менеджеров, особенно в сфере IT и искусственного интеллекта.
4. Наиболее востребованные навыки анализа данных для менеджеров по B2B-продажам в России
5. Топ-10 ошибок менеджеров по B2B-продажам в мире и России
6. Стратегии для балансировки краткосрочных и долгосрочных целей в B2B-продажах
1. Анализ зарплат менеджеров по продажам в ИТ-сфере: глобальный обзор 2025 года
2. Зарплата менеджеров по B2B-продажам в ИТ/ИИ в России в 2025 году значительно варьируется в зависимости от опыта, региона, уровня компании и других факторов.
3. На рынке B2B-продаж в России в 2025 году работодатели предъявляют высокие требования к навыкам и знаниям менеджеров, особенно в сфере IT и искусственного интеллекта.
4. Наиболее востребованные навыки анализа данных для менеджеров по B2B-продажам в России
5. Топ-10 ошибок менеджеров по B2B-продажам в мире и России
6. Стратегии для балансировки краткосрочных и долгосрочных целей в B2B-продажах