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.

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.

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.

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

- - -

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

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.

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

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.

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.
- - -

10 рекомендаций для инвесторов в технологические стартапы (2025–2027)

1. Диверсифицируйте портфель в сторону инфраструктурных AI-решений, а не только витринных LLM-продуктов

Побеждают не те, кто "болтает", а те, кто строит платформы: RAG-инфраструктура, ModelOps, данные, оркестрация.
Источник: Hype Cycle AI, GenAI Engineering, DSML Platforms

2. Ищите стартапы, ориентированные на “AI + Business Process”, а не просто на “AI-ассистента”

Высокий ROI показывает связка: конкретная бизнес-функция (финансы, HR, CX) + встроенный AI.
Источник: AI Business Use Cases, Forrester CWM

3. Проверяйте зрелость данных и data-governance в стартапах — это основной актив AI-продукта

GenAI без качественных внутренних данных = дорогое игрушечное демо.
Источник: ADQ, DIT, AI Infrastructure

4. Поддерживайте “модульных” игроков — тех, кто может встроиться в чужие экосистемы (через API, SDK, RAG)

Побеждают не “всё-в-одном”, а “plug-and-play” решения с гибкой архитектурой.
Источник: ABI, AI-Augmented Platforms

5. Выбирайте команды, способные построить не только модель, но и AI-инженерный контур (AIOps, ModelOps)

Без жизненного цикла моделей — даже лучшие use cases “сгорают” на масштабе.
Источник: Hype Cycle for AI Engineering, Software Engineering AI

6. Следите за признаками “AI-аналогов Excel”: простых, понятных, массовых решений с понятной монетизацией

Условный “Notion + AI”, “Excel + Insights”, “Figma + генерация” — взрывают рынок.
Источник: Gartner ABI, Forrester Wave

7. Избегайте стартапов, полностью зависящих от OpenAI/Anthropic без кастомизации или локализации

Юридические, техничные и финансовые риски вендорлока становятся критичными.
Источник: Gartner GenAI Risk, IDC Predictions

8. Оценивайте стартапы по способности интегрироваться в корпоративные платформы: Jira, Salesforce, SAP, etc.

B2B-масштаб сейчас строится через встраиваемость, а не через standalone-продукт.
Источник: CWM, EAP, SPM, EA Tools

9. Ищите команды, ориентированные на метрики бизнес-ценности, а не просто на adoption

Важно не “сколько юзеров”, а “какую ценность даёт продукт команде / функции / департаменту”.
Источник: Planview SPM, Project Portfolio AI

10. Обращайте внимание на стартапы в области управления AI-рисками, безопасностью и соблюдением норм

AI Risk, Trust, Compliance — рынок, который только начинает расти, и он будет огромным.
Источник: Responsible AI, AI TRiSM, Gartner LegalTech AI

Зачем вашему бизнесу Strategic Portfolio Management (SPM) — и как здесь работает AI

📈 “Успешные компании умеют быстро перераспределять ресурсы на то, что работает” — Gartner.

🔍 Что такое SPM?
Это не про финансы и не про Agile. Strategic Portfolio Management — это про управление ИНИЦИАТИВАМИ:
✔️ что запускаем
✔️ зачем
✔️ какую ценность даст
✔️ какие ресурсы есть / нужны
✔️ и как быстро всё это нужно поменять, если мир поменялся вчера

🤖 Роль AI здесь — не просто анализировать, а предлагать:

что "отрезать" без боли;

куда перенаправить бюджет;

где эффект ниже ожиданий.

📌 Бонус:
SPM-платформы вроде Planview уже интегрируют AI для:

real-time сценарного планирования;

автоматического расчёта рисков и ценности;

связи целей (OKR) с фактами на портфельном уровне.

💥 Инсайт: компании, внедрившие SPM + AI, выигрывают по главному показателю — скорости реакции на изменение стратегии. А это и есть конкурентное преимущество.

Бизнес-платформы нового поколения: меньше Excel — больше AI

🚀 IDC: к 2026 году компании с “digital-first” архитектурой обгонят традиционные в скорости вывода продуктов на рынок в 2.5 раза.

📊 Что такое Digital Business Platform (DBP)?
Это когда:

данные, процессы и ИИ связаны в единую экосистему;

решения принимаются на основе реального времени;

GenAI работает не “рядом”, а внутри процессов.

🧠 3 вещи, которые даёт современная DBP:

AI в ядре — не как чатик, а как “двигатель” рекомендаций, симуляций, анализа рисков.

Объединение ИТ, бизнеса и стратегии — через прозрачную модель управления портфелем, процессами, результатами.

Сценарное мышление — AI-платформы предлагают варианты: “если сделаем X — произойдёт Y”.

📌 Пример:
В планировании маркетинговой стратегии AI предлагает не просто “продлить кампанию”, а смоделировать, сколько будет стоить увеличение лидов на 12% в зависимости от региона, канала и бюджета.

🔥 Вывод: если ваши Excel-файлы решают стратегические вопросы — пора строить Digital Business Platform. GenAI — не фича, а архитектурный компонент нового управления.

из выпуска McKinsey Quarterly #1 (2025) по теме будущего лидерства, с ключевыми рекомендациями для бизнес-лидеров. Это квинтэссенция 176-страничного издания.

⸻

Топ-11 ключевых инсайтов и рекомендаций для бизнес-лидеров

1. Обновите свою “операционную систему” как лидера
• Инсайт: Лидеры, способные критически переосмысливать свою модель работы (приоритеты, роли, энергию и время), более успешны в трансформациях.
• Рекомендация: Внедрите регулярную практику обновления “personal operating model” — с партнёром по подотчётности, календарным планированием и переоценкой ролей .

⸻

2. Лидерство начинается с характера, а не с навыков
• Инсайт: Успешные лидеры обладают “мягкими суперсилами”: уязвимостью, смирением, целеустремлённостью и самоиронией.
• Рекомендация: Стройте лидерскую модель через призму личности, а не через корпоративный функционал .

⸻

3. Уязвимость — как инструмент доверия и вовлечения
• Инсайт: Современные лидеры вызывают уважение через честность и открытость, а не контроль.
• Рекомендация: Вместо “to-do” листов формируйте “to-be” — кем вы хотите быть как лидер. Это усиливает доверие и формирует культуру обратной связи .

⸻

4. Лидер как архитектор адаптивной культуры
• Инсайт: Адаптивность и устойчивость — ключевые компетенции в эпоху неопределённости.
• Рекомендация: Развивайте навыки адаптации не только у себя, но и на уровне команд, фокусируясь на изменении майндсета, а не только процессов .

⸻

5. Завод по производству лидеров: “Leadership Factory”
• Инсайт: Компании с устойчивым развитием инвестируют в развитие нового поколения лидеров.
• Рекомендация: Внедрите системный подход к выявлению, обучению и продвижению “лидеров будущего” на всех уровнях, включая нестандартных и “мятежных” сотрудников .

⸻

6. Чек-лист CEO: от менталитета к действию
• Инсайт: 18 вопросов, охватывающих 6 ключевых зон ответственности CEO, помогают превратить менталитет в систему управления.
• Рекомендация: Периодически проходите self-assessment по чек-листу: стратегия, культура, команда, совет директоров, внешние стейкхолдеры, личная эффективность .

⸻

7. Преемственность: структурный подход, а не «надежда»
• Инсайт: Лидеры часто не готовы к смене поколений из-за отсутствия формализованной системы преемственности.
• Рекомендация: Постройте систему succession planning с учетом потенциала, мотивации и соответствия будущим вызовам .

⸻

8. Женщины в бизнесе: всё ещё «сломанная ступенька»
• Инсайт: Женщины, особенно небелого происхождения, сталкиваются с барьерами на этапе первого управленческого перехода.
• Рекомендация: Используйте практики дебиасинга найма и оценки, вовлекайте менеджеров в формирование инклюзивной культуры, фиксируйте метрики продвижения .

⸻

9. Новая модель лидерства: от контроля — к ко-креации
• Инсайт: Командно-контрольный подход устарел. Новая норма — коучинг, сотрудничество и со-творчество ценности.
• Рекомендация: Перейдите от “менеджера” к “катализатору” и фасилитатору обсуждений в команде, совете директоров и с клиентами .

⸻

10. Большие шаги и дерзкое видение
• Инсайт: Лидеры XXI века действуют не “по чуть-чуть”, а совершают «большие ходы» (big moves), которые создают рыночный разрыв.
• Рекомендация: Создайте короткий список из 3–5 «больших шагов», которые в корне изменят траекторию бизнеса на ближайшие 3–5 лет .

⸻

11. Лидер = главный кадровик
• Инсайт: Один из важнейших KPI CEO — это качество следующей линии управленцев.
• Рекомендация: Лично инвестируйте время в развитие high-potentials на 1–2 уровня ниже: коучинг, обратная связь, выделение ресурсов .

⸻

3 практических шага для бизнес-лидера
1. Проведите самоаудит по CEO Checklist (6 зон, 18 вопросов).
2. Сформируйте и внедрите “Личную операционную модель” с учётом текущих приоритетов, энергии, ролей и времени.
3. Запустите микро-программу по развитию адаптивных и уязвимых лидеров второго уровня — через персональные коуч-сессии, сторителлинг и обучающие модули.

⸻

Альтернативное мнение

15 практических советов для CEO и директоров по инновациям в среднем и крупном бизнесе РФ, сформулированных на базе совокупного анализа 20 аналитических документов (Gartner, IDC, Forrester, 2024–2025).
Учитываются: зрелость технологий, глобальные тренды, риски, региональный контекст и особенности бизнес-ландшафта в РФ (санкции, импортозамещение, цифровизация, регулирование).


1. Не инвестируйте в ИИ "в общем" — инвестируйте в автоматизацию конкретных функций

Успешные кейсы — это не "AI в компании", а "AI в закупках", "AI в HR", "AI в поддержке клиентов".
Фокус = эффективность + измеримость.

2. Стройте свою GenAI-инфраструктуру с прицелом на приватность и суверенность

Используйте RAG-архитектуру с векторными базами, self-hosted LLM и API-изолированные слои.
Это ключ к контролю над данными и снижению зависимости от вендоров.

3. Внедряйте AI-помощников не для демонстрации, а как встроенных агентов в реальные процессы

Примеры: ассистент для анализа бюджетов, резюме кандидатов, анализа обращений клиентов.
Они быстро дают ROI и масштабируются.

4. Ускорьте цифровую трансформацию через Low-code платформы + AI-конструкторы процессов

Это позволяет бизнес-подразделениям самим запускать MVP без перегрузки ИТ.
Контроль + скорость = конкурентное преимущество.

5. Сформируйте внутренние команды AI Engineering или партнёрские альянсы с технологическими integrators

Только так вы сможете не зависеть от внешнего hype и удерживать контроль над жизненным циклом AI.

6. Ставьте AI-модели "под капот" BI-систем — пользователям не нужен GPT, им нужны ответы

Пример: аналитик спрашивает "где отклонения в операционных расходах?" — получает инсайт, а не таблицу.
Речь о внедрении NLQ, AutoInsights, AI-каталогов в привычные дашборды.

7. Используйте GenAI как симулятор для стратегического планирования и управленческих сценариев

В 2025+ году будет расти спрос на "AI-директора по планированию" — симуляции “what if”, генерация OKR, оценки рисков.
Инструменты: Planview, SPM, GenAI Scenarios.

8. Инвестируйте в разработку “цифровых двойников бизнес-процессов” (Digital Twin of Organization)

Это база для прогнозирования, управления изменениями и реального внедрения AI-советчиков.
Gartner: DToO будет ключевой технологией в enterprise management к 2027 году.

9. Начните с внедрения AI-метрик: где сейчас тратим, где теряем, где можно сократить

Это подготовит организацию к осознанному масштабированию, а не хаотичному внедрению.
Финансовая модель + AI-модель = сила.

10. Создайте Council или Task Force по GenAI / AI при правлении

Кросс-функциональная группа позволит объединить экспертизу HR, ИТ, юристов, маркетинга и C-Level в единую повестку.

11. Поддержите внутрикорпоративные AI-инициативы через sandbox и гранты для сотрудников

Эффективный способ активировать инновации "снизу вверх", без глобальных реформ.

12. Не недооценивайте AI в поддержке персонала — это точка роста вовлечённости и удержания

AI-наставники, адаптационные ассистенты, карьерные трекеры — это уже не фишка, а стандарт ожиданий GenZ/GenY.

13. Участвуйте в формировании новых KPI: не "кол-во внедрений", а "эффект на результат"

Метрики: сокращение времени цикла, рост продуктивности, снижение издержек, улучшение NPS.

14. Развивайте AI-культуру — обучайте топов и ключевых менеджеров базам ML/GenAI, чтобы они могли ставить задачи

Слепое делегирование AI — путь к провалу. Осознанность = управляемость.

15. Придерживайтесь стратегии “малых шагов” — один AI-кейс, один департамент, один ROI-ориентированный запуск

Именно так масштабируются лучшие международные практики: без реформ, но с быстрыми победами.

Почему ИИ уже превосходит человеческий разум в ряде задач?

Вот 10 барьеров, которые ограничивают возможности человека, но не ограничивают нейросети:
1. Скорость — человек не способен обрабатывать данные с миллисекундной задержкой. GPT — может.
2. Надёжность — мы устаём, отвлекаемся, ошибаемся. Модель — сильно реже
3. Ограниченный параллелизм — мозг не умеет делать 100 задач одновременно. GPT обрабатывает десятки потоков параллельно.
4. Коммуникативные ограничения — люди мыслят в языке, а ИИ — в смыслах, может переключаться на любой формат.
5. Физическая хрупкость — человек уязвим и ограничен телом. LLM живёт в облаке.
6. Порог сложности — большинство людей не могут анализировать сверхсложные системы. GPT может — при правильно заданном MegaPrompt.
7. Ограниченность памяти — человек быстро забывает. GPT — нет, особенно в связке с векторными БЗ.
8. Ограниченные экспертные знания — человек знает 1-2 области. LLM — сотни.
9. Барьеры мотивации — человек не всегда хочет работать. GPT — всегда готов.
10. Барьеры масштабирования — человек не может «клонировать» себя. А GPT — можно хоть на 1000 задач одновременно.

Вывод:
ИИ — это не просто помощник. Это дополнительный интеллект, который снимает ограничения человека и усиливает команду в 10 раз. Главное — научиться правильно формулировать задачи и строить ролевых нейроагентов.

#стратегия #инсайты #ценность

Вы тоже играете в старую игру на новом поле?

Парадокс 2025 года: мы продолжаем искать клиентские боли, а у клиента уже давно ничего не болит. Ему просто… удобно жить.

Как это меняет стратегию?

— В 90-х ценность = дефицит.
— В 2000-х ценность = удобство.
— В 2010-х ценность = закрытие боли.
— Сегодня ценность = результат без усилий.

Пример:
Стартапы по CustDev решали, как упростить оплату в такси.
Uber просто убрал саму необходимость думать об оплате.
Они решили задачу целиком, а не улучшали каждый шаг.

Стратегический инсайт:
Ваш продукт уже не конкурирует с другими — он конкурирует с контекстом, в котором пользователь ничего не хочет решать вообще. Он хочет, чтобы всё было “как по умолчанию”.

⸻

Что делать директору по стратегии прямо сейчас?
1. Запретите в компании слово «скидка» хотя бы на месяц. Это не стратегия, это симптом.
2. Проведите разбор задач клиента, а не его болей. Спросите: к какому результату он хочет прийти? Что мешает? Где мы можем убрать трение?
3. Создайте карту перехода ценности: от продукта → к задаче → к трансформации.
Это даст понимание, где ваш бизнес может быть сценарием жизни, а не просто поставщиком функции.

⸻

Суть не в боли. Суть в мечте.
Dreams To Be Done® — подход, о котором стоит знать каждому директору по стратегии.
Пора строить бизнес не от продукта, а от финальной трансформации клиента. Именно туда сместился центр ценности.

Инструментарий «Системное мышление (и стратегическое мышление)»
7 подходов, которые следует учитывать (среди многих других)

Вы когда-нибудь решали какую-то проблему только для того, чтобы позже она всплыла в несколько иной форме?
Если это звучит знакомо, возможно, вы имеете дело с симптомами, а не с первопричинами. Решение? Сочетайте системное мышление со стратегическим прогнозированием.
Вот как использовать эти эффективные подходы вместе для достижения устойчивого успеха в бизнесе:

1. Увеличение и уменьшение масштаба
Великие стратегические мыслители владеют искусством перспективы. Увеличение масштаба помогает решать сиюминутные детали и срочные задачи, а уменьшение масштаба позволяет увидеть более широкую систему в действии, гарантируя, что ваши краткосрочные действия согласуются с долгосрочными целями.

2. Рассматривайте разные точки зрения
Каждая заинтересованная сторона видит бизнес по-разному. Целенаправленно меняя точки зрения — от клиентов к сотрудникам, от поставщиков к конкурентам — вы обнаружите слепые зоны и определите инновационные решения. Эффективная стратегия требует взгляда на свою организацию через несколько линз.

3. Ищите закономерности
Системные мыслители преуспели в распознавании образов. Закономерности выявляют глубоко укоренившиеся системные проблемы, а не отдельные события. Выявление закономерностей позволяет получить представление об основных силах, которые постоянно влияют на ваш бизнес, что позволяет принимать упреждающие решения вместо реактивных исправлений.

4. Используйте предвидение, а не прогнозирование
Прогнозирование предполагает линейное будущее — предсказуемое и последовательное. Но современный мир требует адаптивности. Прогнозирование дает руководителям возможность предвидеть несколько возможных вариантов будущего, подготавливая бизнес к различным сценариям и повышая устойчивость перед лицом неопределенности.

5. Продвигайтесь вперед с помощью небольших, итеративных действий
Грандиозные планы привлекательны, но часто терпят неудачу, когда случается непредвиденное. Внедрение итеративных, гибких действий позволяет тестировать решения, учиться, быстро корректировать и развивать свою стратегию на основе обратной связи в режиме реального времени и новых тенденций.

6. Диаграммы причинно-следственных циклов (CLD)
Используйте визуальные диаграммы, чтобы определить, как взаимодействуют различные части системы, выделяя петли обратной связи и основные причины. Эта ясность позволяет стратегически определить, где небольшие сдвиги могут привести к большим, устойчивым последствиям.

7. Обратное вещание
Четко определите свое идеальное будущее (свою путеводную звезду), а затем систематически работайте в обратном направлении, чтобы определить необходимые действия. Обратное прогнозирование гарантирует, что каждое решение, которое вы принимаете сегодня, согласуется с желаемыми будущими результатами и приближает вас к ним.

Объединяя все вместе
Сочетая системное мышление со стратегическим прогнозированием, компании получают ясность, гибкость и устойчивость.
Вместо того, чтобы постоянно бороться с симптомами, лидеры устраняют первопричины, предвидят изменения и активно адаптируются.

С какой проблемой вы постоянно сталкиваетесь в своем бизнесе и как перспективы систем и прогнозирования могут изменить ваш подход?

#systemsthinking #strategicthinking #leadingwithstrategy #strategy