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

Готов ролевой агент AI Co-Pilot для стратегического мышления — 7 подходов, вопросник, CLD, итерации. Помогает видеть причины, прогнозировать сценарии, принимать решения. Файл — в приложении.

Исследование Procter & Gamble: ИИ как «Кибернетический Товарищ»

Недавнее исследование Procter & Gamble, проведенное в сотрудничестве с Гарвардской бизнес-школой и Уортонской школой бизнеса, показало, что сотрудники, работающие с ИИ, могут достигать результатов, сравнимых с работой целой команды. В эксперименте участвовали 776 человек, разделенных на четыре группы: индивидуальная работа без ИИ, командная работа без ИИ, индивидуальная работа с ИИ и командная работа с ИИ.

Основные выводы исследования:

- Качество решений: Использование ИИ повысило качество решений на 37–39%
- Сравнимость с командой: Индивидуалы с ИИ показали результаты, аналогичные командным
- Сбалансированные решения: ИИ помогал генерировать более сбалансированные идеи, стирая границы между R&D и коммерческими специалистами.
- Эмоциональный эффект: ИИ уменьшал тревогу и стресс, повышая вовлеченность и энтузиазм

Аналогичные исследования:

1. Макинси:Организации, эффективно использующие ИИ, отмечают 30% рост производительности команд
2. Microsoft:Команды, использующие ИИ, демонстрируют 50% увеличение вовлеченности на встречах.
3. MIT: Исследование показало, что сотрудничество человека и ИИ не всегда приводит к лучшим результатам из-за коммуникационных барьеров и проблем доверия

Выводы:

ИИ может стать незаменимым членом команды, воспроизводя лучшие свойства командной работы: качество решений, разнообразие взглядов и эмоциональную поддержку.
Это позволяет руководителям оптимизировать процессы, уменьшая сопротивление и медлительность, и повышая результативность и энергию команды.

AI Think Tank: стратегический интеллект для бизнеса
Как превратить ИИ в опору для стратегии, а не просто модную игрушку?

Вместо очередной LLM-фичи мы предложили компаниям построить AI Think Tank — единый интеллектуальный контур, который объединяет три ключевых элемента:
1. GPT-интеграция с корпоративными знаниями — превращает «вики» и внутренние базы в адаптивную систему принятия решений.
2. Smart Memo — ИИ-анализ встреч и коммуникаций: выявляет реальные управленческие сигналы, отклонения и точки роста.
3. AI Foresight — прогнозирует тренды, улавливает слабые сигналы и строит альтернативные сценарии.

Эти три компонента собираются в AI Core Nexus — интеллектуальное ядро компании, которое снижает информационные потери, ускоряет стратегическое мышление и усиливает управляемость.

Да, звучит мощно. Но есть барьеры: страх интеграции, когнитивные искажения собственников, вопросы безопасности.

Выход — не пытаться внедрить всё сразу, а начать с самого «болящего» блока.
Например, автоматизация встреч или GPT-доступ к внутренним данным.

AI Think Tank — это не набор инструментов, а шаг в сторону новой управленческой зрелости.

Готовы к трансформации?
Мы можем помочь спроектировать такую систему под вашу компанию.
Пишите — обсудим.

ИИ, особенно генеративный ИИ, является олигополией. Он находится в руках очень, очень немногих компаний, и в неправильных руках он может стать проблемой в мире .

– Димитрис Бертсимас, заместитель декана по бизнес-аналитике,
MIT Sloan

Новые отделы: как ИИ трансформирует организации

Трансформация в свете искусственного интеллекта — это не только цифровые изменения, но и стратегические, культурные и организационные. Первые результаты организационной оптимизации с помощью искусственного интеллекта показывают, что традиционные структуры превращаются в новые, объединенные отделы, которые устраняют разрозненность и улучшают совместную работу.

1. Отдел человеческого опыта (под руководством CXO)
Объединяет маркетинг, управление персоналом и обслуживание клиентов для создания единого подхода к взаимообслуживанию.
Фокусируется на опыте взаимодействия с клиентами и сотрудниками как на целостном континууме.
Пример: Airbnb и Starbucks объединяют внутреннее и внешнее взаимодействие для создания целостного дизайна впечатлений.

2. Разведывательная функция (во главе с директором по данным и разведке (CDIO))
Объединяет ИТ, аналитику данных и стратегию искусственного интеллекта в единую интеллектуальную функцию.
Улучшает процесс принятия решений благодаря аналитике на основе данных и интеграции технологий.
Пример: Microsoft и Amazon используют интеллектуальные функции для поддержки стратегии и инноваций.

3. Департамент интегрированного роста (во главе с CGO)
Сочетает в себе маркетинг, продажи и работу с клиентами для создания целостного пути клиента.
Приоритизация роста за счет согласования взаимодействия с клиентами во всех точках взаимодействия.
Пример: HubSpot и Salesforce обеспечивают непрерывность обслуживания клиентов.

4. Офис стратегических инноваций и трансформации (во главе с директором по стратегии или директором по трансформации)
Сочетает в себе стратегию, инновации и инициативы по трансформации для непрерывного развития.
Способствует гибкости за счет интеграции прогнозирования и инноваций в долгосрочную стратегию.
Пример: Tesla сочетает инновации со стратегическим планированием роста.

5. Департамент технологий и цифровой трансформации (руководитель — директор по технологиям и трансформации)
Объединяет ИТ, цифровую трансформацию и кибербезопасность в рамках одной стратегической роли.
Встраивает технологии в рабочие процессы, обеспечивая при этом безопасность и соответствие нормативным требованиям.
Пример: Cisco и IBM оптимизируют свои усилия по цифровой трансформации.

6. Департамент устойчивости и преемственности (под руководством директора по рискам)
Осуществляет надзор за управлением рисками, непрерывностью бизнеса и стратегическим прогнозированием.
Обеспечивает организационную устойчивость в мире, который становится все более FLUX.
Пример: JP Morgan повышает устойчивость для снижения рисков и обеспечения непрерывности.

7. Управление по этике и ответственному искусственному интеллекту (под руководством CEAO)
Обеспечивает этичное использование ИИ и соответствие нормативным стандартам.
Поддерживает доверие и добросовестность, поскольку искусственный интеллект занимает центральное место в бизнес-стратегии.
Пример: Microsoft и IBM активно создают этические рамки для ответственного ИИ.

В целом, ИИ приводит к фундаментальным сдвигам в том, как мы структурируем наши организации.
Чтобы добиться успеха, лидеры должны думать не только о цифровой трансформации, но и сосредоточиться на стратегическом, культурном и организационном развитии. Преуспеют те компании, которые устранят разрозненность, интегрируют свои функции и примут трансформацию как непрерывное путешествие.

Файл — отчёт OpenAI о внедрении ИИ в крупные компании. Семь практических уроков: от оценки моделей и кастомизации до масштабной автоматизации, примеры Klarna, BBVA, Indeed и др.

OpenAI вводит жёсткую верификацию. Компания объявила о введении обязательной процедуры проверки для организаций, желающих получить доступ к передовым ИИ-моделям. Система Verified Organization требует предоставления государственного удостоверения личности, а также исключает КНР и вводит проверку каждые 90 дней. Меры призваны предотвратить злоупотребления технологиями. Читай до конца, чтобы быть в курсе самых передовых новостей в мире высоких технологий.

⁠В соответствии с новыми правилами, компании из списка поддерживаемых стран обязаны пройти процедуру верификации, предоставив официальный документ.
Один идентификатор можно использовать для подтверждения только одной организации раз в 90 дней.

При этом OpenAI сохраняет за собой право отказать в доступе без пояснения причин. Как поясняют в компании, эти меры направлены против «небольшого числа разработчиков», нарушающих политику использования API, и помогут обеспечить баланс между открытостью и безопасностью.

✅ Эксперты считают, что ужесточение правил связано с растущими рисками, связанными с развитием ИИ-технологий.

В феврале 2025 года Bloomberg сообщил, что OpenAI расследовала инцидент с китайской лабораторией DeepSeek: по данным издания, осенью 2024 года через API платформы могли быть незаконно загружены значительные объемы данных для обучения сторонних моделей. Этот случай стал одним из ключевых факторов введения дополнительных ограничений — летом 2024 года доступ к сервису в Китае был полностью прекращён.

✅ Новая система также направлена на противодействие злонамеренной деятельности.

В отчетах OpenAI неоднократно упоминались попытки использования ИИ-моделей группами, связанными с КНДР, для кибератак и распространения дезинформации. Программа Verified Organization, среди прочего, усложнит доступ к инструментам для подобных структур.

❗При этом базовый функционал OpenAI останется доступным без верификации, а проверенные пользователи получат приоритетный доступ к экспериментальным функциям.

Система начнёт работать в полном объёме в мае-июне 2025 года, одновременно с выходом новых ИИ-моделей.

ИСТОЧНИКИ
https://help.openai.com/en/articles/10910291-api-organization-verification

https://en.cryptonomist.ch/2025/04/14/openai-introduces-identity-checks-to-access-its-most-advanced-models/

https://techcrunch.com/2025/04/13/access-to-future-ai-models-in-openais-api-may-require-a-verified-id/
- - -

Ключевые последствия (коротко)

Формальный барьер
Verified Organization принимает гос‑ID только из «поддерживаемых стран», где России нет. Значит, российские юрлица и специалисты не смогут пройти верификацию и получить доступ к будущим передовым моделям (GPT‑5/6, расширенные инструменты).

Ужесточение контроля обходов
Раньше доступ через зарубежные аккаунты или прокси был возможен; теперь каждый документ «привязывается» к одной организации и блокируется на 90 дней. Массово «арендовать» ID станет почти нереально, а риски бана за трафик из «неподдерживаемого» региона вырастут.

Замедление интеграций и рост цен
Без приоритетного API российские проекты будут дольше ожидать появления функций (например, GPT‑4o‑latest останется потолком) и платить посредникам за реселлерские схемы, что снизит маржинальность AI‑продуктов.

Стратегический сдвиг к open‑source и локальным LLM
Компании начнут активнее инвестировать в Russian‑language open‑weight модели (Sber, YandexGPT, open‑source Mixtral 8x22B RU) и в собственную инфраструктуру, чтобы уменьшить зависимость от OpenAI.

- - -