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
Зачем бизнесу векторные базы данных (и при чём тут ИИ)
📊 Gartner: векторные БД — один из самых быстрорастущих элементов AI-инфраструктуры. И это не только про поиски по embedding'ам.
Что важно знать:
🧠 Что это вообще?
Векторная база данных хранит не строки и таблицы, а векторные представления объектов (текста, изображений, клиентов и т.д.).
Она отвечает не на "где ID=42", а на "покажи 5 самых похожих запросов на этот".
📌 Где уже используется:
Ритейл — рекомендации по похожим товарам (по смыслу, а не по тегам).
HRTech — подбор кандидатов по смысловому профилю.
FinTech — выявление подозрительных операций через поведенственные паттерны.
⚙️ Почему это важно для GenAI:
Большинство RAG-систем (retrieval-augmented generation) работают на векторных БД. Без них нейро-агенты просто "галлюцинируют", не имея доступа к актуальным данным компании.
🚀 Если вы строите ИИ-систему — подумайте о векторном слое. Это основа для интеллектуального поиска, памяти агентов и точного ответа на любой запрос.
📊 Gartner: векторные БД — один из самых быстрорастущих элементов AI-инфраструктуры. И это не только про поиски по embedding'ам.
Что важно знать:
🧠 Что это вообще?
Векторная база данных хранит не строки и таблицы, а векторные представления объектов (текста, изображений, клиентов и т.д.).
Она отвечает не на "где ID=42", а на "покажи 5 самых похожих запросов на этот".
📌 Где уже используется:
Ритейл — рекомендации по похожим товарам (по смыслу, а не по тегам).
HRTech — подбор кандидатов по смысловому профилю.
FinTech — выявление подозрительных операций через поведенственные паттерны.
⚙️ Почему это важно для GenAI:
Большинство RAG-систем (retrieval-augmented generation) работают на векторных БД. Без них нейро-агенты просто "галлюцинируют", не имея доступа к актуальным данным компании.
🚀 Если вы строите ИИ-систему — подумайте о векторном слое. Это основа для интеллектуального поиска, памяти агентов и точного ответа на любой запрос.
Может ли GenAI сократить технический долг в цепочках поставок? Да — и вот как.
Технический долг — это не баг, а стратегическая ловушка. Он накапливается из-за старых ИТ-систем, фрагментированных процессов, ручных операций и спешных решений в период цифровизации. В цепочках поставок он особенно опасен: замедляет скорость, повышает издержки и снижает устойчивость бизнеса.
Ключевые источники долга:
— Наследуемые (legacy) системы
— Разрозненные базы данных
— Ручные и непрозрачные процессы
— Спешная миграция в облако без архитектурной переоценки
Что меняет Generative AI?
LLM и GenAI-инструменты могут сократить технический долг в 3 ключевых направлениях:
1. Интеграция и видимость данных
GenAI автоматизирует поток данных между отделами (например, от приёма заказа до подтверждения), устраняя ошибки ручного ввода.
2. Оптимизация принятия решений
Прогнозы спроса усиливаются за счёт LLM, которые отслеживают внешние сигналы (настроения рынка) и связывают их с прогнозными движками.
3. Понимание причинно-следственных связей
Алгоритмы причинной аналитики помогают выявить, *почему* прогнозы ошибаются, и переводят выводы в простой язык для всех участников.
GenAI ≠ волшебная таблетка.
Чтобы избежать новых долгов, нужно:
— Проверять зрелость инфраструктуры
— Обеспечить реальное время данных
— Вложиться в качество, интеграцию и управление данными
— Контролировать риски "галлюцинаций" моделей
Вывод:
GenAI — не просто помощник. Это способ перепрошить архитектуру supply chain, сделать её адаптивной, предсказуемой и конкурентоспособной. Но успех зависит от зрелости самой системы.
ПОЛНАЯ ВЕРСИЯ СТАТЬИ
- - -
#AIвБизнесе #ЦепочкиПоставок #ТехническийДолг
#GenerativeAI #ЦифроваяТрансформация
Технический долг — это не баг, а стратегическая ловушка. Он накапливается из-за старых ИТ-систем, фрагментированных процессов, ручных операций и спешных решений в период цифровизации. В цепочках поставок он особенно опасен: замедляет скорость, повышает издержки и снижает устойчивость бизнеса.
Ключевые источники долга:
— Наследуемые (legacy) системы
— Разрозненные базы данных
— Ручные и непрозрачные процессы
— Спешная миграция в облако без архитектурной переоценки
Что меняет Generative AI?
LLM и GenAI-инструменты могут сократить технический долг в 3 ключевых направлениях:
1. Интеграция и видимость данных
GenAI автоматизирует поток данных между отделами (например, от приёма заказа до подтверждения), устраняя ошибки ручного ввода.
2. Оптимизация принятия решений
Прогнозы спроса усиливаются за счёт LLM, которые отслеживают внешние сигналы (настроения рынка) и связывают их с прогнозными движками.
3. Понимание причинно-следственных связей
Алгоритмы причинной аналитики помогают выявить, *почему* прогнозы ошибаются, и переводят выводы в простой язык для всех участников.
GenAI ≠ волшебная таблетка.
Чтобы избежать новых долгов, нужно:
— Проверять зрелость инфраструктуры
— Обеспечить реальное время данных
— Вложиться в качество, интеграцию и управление данными
— Контролировать риски "галлюцинаций" моделей
Вывод:
GenAI — не просто помощник. Это способ перепрошить архитектуру supply chain, сделать её адаптивной, предсказуемой и конкурентоспособной. Но успех зависит от зрелости самой системы.
ПОЛНАЯ ВЕРСИЯ СТАТЬИ
- - -
#AIвБизнесе #ЦепочкиПоставок #ТехническийДолг
#GenerativeAI #ЦифроваяТрансформация
Mega Prompt не нужен. Нужен бизнес-агент.
🧠 По прогнозам Gartner, к 2027 году 30% задач knowledge workers будет выполнять GenAI. Но не через промпты — через агентов.
⚡ Что такое AI-агент сегодня:
Понимает цель, а не только команду.
Работает в цепочке действий (выполняет, проверяет, итеративно уточняет).
Доступен в Slack, Notion, браузере — без лишнего UI.
📌 Примеры, которые уже работают:
B2B сейлз-агент — ищет лидов, обогащает их инфой, пишет кастомные письма и обновляет CRM.
Финансовый ассистент — сверяет бюджеты, анализирует отклонения, генерирует рекомендации для CFO.
HR-агент — пишет job description, сравнивает с резюме, собирает shortlist.
🤖 Почему это важно бизнесу: Вы не “заменяете сотрудника”, вы встраиваете интеллект в процессы.
AI-агенты — это не GPT в Telegram, это трансформация архитектуры работы.
🔥 Рекомендация: начните с 1 простого агента в вашей функции (маркетинг, продажи, аналитика) — и отслеживайте реальную экономию времени и рост качества.
🧠 По прогнозам Gartner, к 2027 году 30% задач knowledge workers будет выполнять GenAI. Но не через промпты — через агентов.
⚡ Что такое AI-агент сегодня:
Понимает цель, а не только команду.
Работает в цепочке действий (выполняет, проверяет, итеративно уточняет).
Доступен в Slack, Notion, браузере — без лишнего UI.
📌 Примеры, которые уже работают:
B2B сейлз-агент — ищет лидов, обогащает их инфой, пишет кастомные письма и обновляет CRM.
Финансовый ассистент — сверяет бюджеты, анализирует отклонения, генерирует рекомендации для CFO.
HR-агент — пишет job description, сравнивает с резюме, собирает shortlist.
🤖 Почему это важно бизнесу: Вы не “заменяете сотрудника”, вы встраиваете интеллект в процессы.
AI-агенты — это не GPT в Telegram, это трансформация архитектуры работы.
🔥 Рекомендация: начните с 1 простого агента в вашей функции (маркетинг, продажи, аналитика) — и отслеживайте реальную экономию времени и рост качества.
20 неочевидных, но обоснованных инсайтов, выявленных на основе глубинного анализа 20 загруженных аналитических отчётов (Gartner, IDC, Forrester) по ключевым темам: GenAI, AI/ML, Agile, BI, Portfolio Management, Low-Code, DSML и др.
Эти инсайты рассчитаны на фаундеров, стратегов и тех, кто смотрит на 2–3 года вперёд и хочет опережать тренды, а не догонять.
20 неочевидных инсайтов на 2025–2027
Гибрид Agile+Waterfall — это не компромисс, а новая норма
Компании не стремятся к "чистому Agile", а адаптируют под культуру, бюджеты и зрелость. Инструменты нового поколения (EAP, SPM) уже это поддерживают.
GenAI-проекты без AI-инженерии обречены на провал после PoC
Самая частая причина провалов — отсутствие инфраструктуры: ModelOps, валидация данных, CI/CD для моделей. Не промпты, а инженерия — ключ.
"Старые" AI-технологии (ML, NLP, knowledge graphs) дадут больше ROI, чем хайповый GenAI
GenAI впечатляет, но зрелые инструменты уже масштабируемы, понятны и лучше интегрируются в бизнес-процессы.
AI будет встраиваться в экосистемы, а не заменять продукты
Побеждают не “AI-продукты”, а привычные продукты с AI-модулями (BI, CX, PM). AI будет незаметным слоем, как интернет или GPS.
Основной рост в GenAI придёт не из генерации, а из "обогащённого поиска" (RAG)
Модели, умеющие хорошо искать и обобщать знания, принесут больше ценности, чем просто генераторы текстов.
AI-интерфейсы заменят 50% low-code интерфейсов в LCAP-платформах
Пользователи будут говорить с системой голосом или на естественном языке, минуя экраны, формы и кнопки.
Устойчивость (Sustainability) станет обязательной метрикой в AI и BI-решениях
Инвесторы и регуляторы будут требовать встраивания ESG-метрик и прогнозов в AI/BI-дэшборды.
CIO и CFO сближаются — управление ИТ становится финансово-ориентированным
AI-инструменты связывают OKR, бюджеты и ресурсы в единое “стратегическое зеркало” — и это сближает ИТ и финансы.
AI будет не просто автоматизировать — а сам предлагать процессы и метрики
“AI as advisor” — не просто помощник, а инициатор гипотез и изменений.
Многие компании "пропустят" BI и сразу перейдут к GenAI-аналитике
Вместо построения традиционных отчётов — бизнес пойдёт сразу в NLQ и автоаналитику на основе LLM.
Low-code не убьёт разработку, но изменит роли — появятся “оркестраторы решений”
Не программисты, а архитекторы-платформенщики будут ключевыми в корпоративных цифровых трансформациях.
Сценарное планирование (What-if) станет стандартом даже в SMB
Бизнесу нужна не аналитика “что было”, а симуляции “что будет, если...”. GenAI ускорит демократизацию этой практики.
Основное value AI-продуктов — в связке с данными, а не в алгоритмах
Качество источников, разрешения, метаданных, governance — критичнее, чем выбор модели.
Объём вложений в AI-комплаенс превысит затраты на разработку моделей
С учётом рисков (этика, авторское право, безопасность) компании будут тратить больше на защиту и аудит, чем на разработку.
Гибкость и скорость в стратегическом планировании станет важнее точности
AI-инструменты дадут возможность “не угадывать точно”, а быстро адаптироваться — и это новый подход к управлению.
Появится спрос на “конструкторы внутренних агентов” под конкретные команды
Вместо универсальных ассистентов — кастомные агенты под маркетинг, продажи, Legal и др. Без нужды в ML-команде.
Векторные базы станут “новым SQL” для когнитивных систем
Запрос “найди похожее” вытесняет запросы “дай по ID” — и меняет подход к построению ИТ-систем.
Data Product мышление станет обязательным навыком для CDO, PM и BI-лидеров
От “проекта” к “продукту”: каждый аналитический артефакт должен иметь владельца, ценность и персистентность.
AI для обучения и развития сотрудников станет стандартом в HR
Кастомные треки, менторы, карьерные подсказки и AI-наставники — must-have в обучении knowledge workers.
Будущее BI — это BI+AI+UX
Data storytelling, NLQ, подсказки, автообнаружение инсайтов — это не бонус, а стандарт ожиданий от платформ.
- - -
Эти инсайты рассчитаны на фаундеров, стратегов и тех, кто смотрит на 2–3 года вперёд и хочет опережать тренды, а не догонять.
20 неочевидных инсайтов на 2025–2027
Гибрид Agile+Waterfall — это не компромисс, а новая норма
Компании не стремятся к "чистому Agile", а адаптируют под культуру, бюджеты и зрелость. Инструменты нового поколения (EAP, SPM) уже это поддерживают.
GenAI-проекты без AI-инженерии обречены на провал после PoC
Самая частая причина провалов — отсутствие инфраструктуры: ModelOps, валидация данных, CI/CD для моделей. Не промпты, а инженерия — ключ.
"Старые" AI-технологии (ML, NLP, knowledge graphs) дадут больше ROI, чем хайповый GenAI
GenAI впечатляет, но зрелые инструменты уже масштабируемы, понятны и лучше интегрируются в бизнес-процессы.
AI будет встраиваться в экосистемы, а не заменять продукты
Побеждают не “AI-продукты”, а привычные продукты с AI-модулями (BI, CX, PM). AI будет незаметным слоем, как интернет или GPS.
Основной рост в GenAI придёт не из генерации, а из "обогащённого поиска" (RAG)
Модели, умеющие хорошо искать и обобщать знания, принесут больше ценности, чем просто генераторы текстов.
AI-интерфейсы заменят 50% low-code интерфейсов в LCAP-платформах
Пользователи будут говорить с системой голосом или на естественном языке, минуя экраны, формы и кнопки.
Устойчивость (Sustainability) станет обязательной метрикой в AI и BI-решениях
Инвесторы и регуляторы будут требовать встраивания ESG-метрик и прогнозов в AI/BI-дэшборды.
CIO и CFO сближаются — управление ИТ становится финансово-ориентированным
AI-инструменты связывают OKR, бюджеты и ресурсы в единое “стратегическое зеркало” — и это сближает ИТ и финансы.
AI будет не просто автоматизировать — а сам предлагать процессы и метрики
“AI as advisor” — не просто помощник, а инициатор гипотез и изменений.
Многие компании "пропустят" BI и сразу перейдут к GenAI-аналитике
Вместо построения традиционных отчётов — бизнес пойдёт сразу в NLQ и автоаналитику на основе LLM.
Low-code не убьёт разработку, но изменит роли — появятся “оркестраторы решений”
Не программисты, а архитекторы-платформенщики будут ключевыми в корпоративных цифровых трансформациях.
Сценарное планирование (What-if) станет стандартом даже в SMB
Бизнесу нужна не аналитика “что было”, а симуляции “что будет, если...”. GenAI ускорит демократизацию этой практики.
Основное value AI-продуктов — в связке с данными, а не в алгоритмах
Качество источников, разрешения, метаданных, governance — критичнее, чем выбор модели.
Объём вложений в AI-комплаенс превысит затраты на разработку моделей
С учётом рисков (этика, авторское право, безопасность) компании будут тратить больше на защиту и аудит, чем на разработку.
Гибкость и скорость в стратегическом планировании станет важнее точности
AI-инструменты дадут возможность “не угадывать точно”, а быстро адаптироваться — и это новый подход к управлению.
Появится спрос на “конструкторы внутренних агентов” под конкретные команды
Вместо универсальных ассистентов — кастомные агенты под маркетинг, продажи, Legal и др. Без нужды в ML-команде.
Векторные базы станут “новым SQL” для когнитивных систем
Запрос “найди похожее” вытесняет запросы “дай по ID” — и меняет подход к построению ИТ-систем.
Data Product мышление станет обязательным навыком для CDO, PM и BI-лидеров
От “проекта” к “продукту”: каждый аналитический артефакт должен иметь владельца, ценность и персистентность.
AI для обучения и развития сотрудников станет стандартом в HR
Кастомные треки, менторы, карьерные подсказки и AI-наставники — must-have в обучении knowledge workers.
Будущее BI — это BI+AI+UX
Data storytelling, NLQ, подсказки, автообнаружение инсайтов — это не бонус, а стандарт ожиданий от платформ.
- - -