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.
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.
👍1
#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.
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.
🔥2
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.
#systemsthinking #strategicthinking #leadingwithstrategy #strategy
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
AI_Co-Pilot_Стратегическое_мышление.docx
38 KB
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.
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.
👍2
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.
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.
❤1
AIBusinessPulse pinned «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…»
Meta не стала дожидаться понедельника. В минувшие выходные компания представила новое семейство моделей, которые уже доступны для тестирования прямо в браузере — а также в WhatsApp, Messenger и Instagram. Разработчики могут приступить к интеграции прямо сейчас.
Вот краткий обзор каждой из моделей:
• Scout — ориентирована на эффективность, способна работать на одном чипе Nvidia. Превосходит конкурентов с открытым исходным кодом, таких как Gemma 3 от Google, и признана «лучшей мультимодальной моделью в своём классе». Ключевая особенность — контекстное окно в❗️ 10 миллионов токенов❗️ , что позволяет обрабатывать длинные документы и диалоги.
• Maverick — оптимальна для приложений, где требуется работа с текстом и изображениями одновременно, например, чат-ботов техподдержки, способных анализировать загруженные фото. Поддерживает работу на 12 языках.
• Behemoth — самая мощная модель в линейке, от которой были дистиллированы остальные. Её называют «одной из самых интеллектуальных LLM в мире». Превосходит GPT-4.5 и Claude 3.7 по метрикам в области STEM. Однако это единственная модель, которая пока не доступна широкой публике.
Контекст: По информации издания The Information, изначально Meta планировала релиз раньше, но модели не прошли внутренние метрики качества — подобные задержки уже стали нормой в индустрии. Чтобы сократить отставание от конкурентов, Meta, как сообщается, вдохновлялась подходами китайской компании DeepSeek, которая повысила эффективность модели R1, обучая отдельные её компоненты выполнять конкретные задачи.
Вот краткий обзор каждой из моделей:
• Scout — ориентирована на эффективность, способна работать на одном чипе Nvidia. Превосходит конкурентов с открытым исходным кодом, таких как Gemma 3 от Google, и признана «лучшей мультимодальной моделью в своём классе». Ключевая особенность — контекстное окно в
• Maverick — оптимальна для приложений, где требуется работа с текстом и изображениями одновременно, например, чат-ботов техподдержки, способных анализировать загруженные фото. Поддерживает работу на 12 языках.
• Behemoth — самая мощная модель в линейке, от которой были дистиллированы остальные. Её называют «одной из самых интеллектуальных LLM в мире». Превосходит GPT-4.5 и Claude 3.7 по метрикам в области STEM. Однако это единственная модель, которая пока не доступна широкой публике.
Контекст: По информации издания The Information, изначально Meta планировала релиз раньше, но модели не прошли внутренние метрики качества — подобные задержки уже стали нормой в индустрии. Чтобы сократить отставание от конкурентов, Meta, как сообщается, вдохновлялась подходами китайской компании DeepSeek, которая повысила эффективность модели R1, обучая отдельные её компоненты выполнять конкретные задачи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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.
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.
ai-in-the-enterprise.pdf
9.5 MB
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.
- - -
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.
- - -
The Evolving Structure of High-Performing Data Teams: What the Numbers Tell Us
I've been studying how leading organizations structure their data teams and discovered fascinating research analyzing 40 top data teams across the US and Europe. The findings provide valuable benchmarks for those thinking about optimal data team composition.
The Ideal Data Team Balance
The research reveals a consistent pattern across successful organizations:
-46% of roles focused on Insights (Data Analysts, Product Analysts, Data Scientists)
-43% dedicated to Data Engineering (Data Engineers, Platform Engineers, Analytics Engineers)
-11% specialized in Machine Learning
This near-equal split between insights and engineering makes sense. As the study notes, "If you over-index on insights roles, you risk slowing everyone down as the data platform deteriorates. If you over-index on engineers, you may have a world-class platform but no insights or data products that drive business impact."
How Team Structure Evolves with Growth
What's particularly interesting is how composition shifts as companies scale:
Mid-stage companies (teams <35 people) invest heavily in data engineering foundations - building the infrastructure needed for future growth
Scale-ups approaching IPO (teams of 35-100) balance engineering with more insights roles
Enterprise organizations (100+ team members) significantly increase machine learning capabilities and formalize data governance (60% have dedicated governance roles vs. just 20% of smaller companies)
Company-Specific Approaches
Strategic priorities clearly shape team structure:
-Revolut maintains a large proportion of analysts distributed across markets, focusing on financial crime and credit
-Zendesk has invested heavily in machine learning, aligning with their positioning as "the world's most complete CX solution for the AI era"
-Nubank has rebranded all analysts as "analytics engineers" to emphasize software engineering principles
The impact of AI tools is another fascinating dimension to consider. As these technologies evolve, they may blend traditional role boundaries, potentially reshaping how we structure data teams in the future.
What's your perspective on the ideal data team structure? As data platforms mature, do you anticipate the ratio shifting more toward insights roles, or will increasing complexity require continued engineering investment?
#DataStrategy #DataTeams #DataEngineering #DataScience #Analytics
I've been studying how leading organizations structure their data teams and discovered fascinating research analyzing 40 top data teams across the US and Europe. The findings provide valuable benchmarks for those thinking about optimal data team composition.
The Ideal Data Team Balance
The research reveals a consistent pattern across successful organizations:
-46% of roles focused on Insights (Data Analysts, Product Analysts, Data Scientists)
-43% dedicated to Data Engineering (Data Engineers, Platform Engineers, Analytics Engineers)
-11% specialized in Machine Learning
This near-equal split between insights and engineering makes sense. As the study notes, "If you over-index on insights roles, you risk slowing everyone down as the data platform deteriorates. If you over-index on engineers, you may have a world-class platform but no insights or data products that drive business impact."
How Team Structure Evolves with Growth
What's particularly interesting is how composition shifts as companies scale:
Mid-stage companies (teams <35 people) invest heavily in data engineering foundations - building the infrastructure needed for future growth
Scale-ups approaching IPO (teams of 35-100) balance engineering with more insights roles
Enterprise organizations (100+ team members) significantly increase machine learning capabilities and formalize data governance (60% have dedicated governance roles vs. just 20% of smaller companies)
Company-Specific Approaches
Strategic priorities clearly shape team structure:
-Revolut maintains a large proportion of analysts distributed across markets, focusing on financial crime and credit
-Zendesk has invested heavily in machine learning, aligning with their positioning as "the world's most complete CX solution for the AI era"
-Nubank has rebranded all analysts as "analytics engineers" to emphasize software engineering principles
The impact of AI tools is another fascinating dimension to consider. As these technologies evolve, they may blend traditional role boundaries, potentially reshaping how we structure data teams in the future.
What's your perspective on the ideal data team structure? As data platforms mature, do you anticipate the ratio shifting more toward insights roles, or will increasing complexity require continued engineering investment?
#DataStrategy #DataTeams #DataEngineering #DataScience #Analytics
👍1
AIBusinessPulse
The Evolving Structure of High-Performing Data Teams: What the Numbers Tell Us I've been studying how leading organizations structure their data teams and discovered fascinating research analyzing 40 top data teams across the US and Europe. The findings provide…
Практические рекомендации
Для C-Level / Heads of Data:
1. Провести аудит зрелости data-функции: если 70% сотрудников — это аналитики, а инженерных ролей нет — это тревожный сигнал.
2. Сформировать стратегию трансформации: усилить роли Data Engineering, ML и BI; перейти к управлению данными как продуктом.
3. Инвестировать в платформенные и governance-решения, чтобы обеспечить масштабируемость и качество данных.
Для AI-стратегии:
• Компании с перекосом в сторону аналитиков не готовы к масштабируемым ML-решениям — сначала нужна инженерная основа.
• ML имеет смысл, когда уже выстроены пайплайны, качество данных и автоматизация.
Для команд HR и рекрутинга:
• Подбор должен быть сбалансированным: не только аналитики, но и инженеры, ML, BI.
• Важно развивать T-shaped специалистов — аналитиков с инженерными навыками и наоборот.
Для C-Level / Heads of Data:
1. Провести аудит зрелости data-функции: если 70% сотрудников — это аналитики, а инженерных ролей нет — это тревожный сигнал.
2. Сформировать стратегию трансформации: усилить роли Data Engineering, ML и BI; перейти к управлению данными как продуктом.
3. Инвестировать в платформенные и governance-решения, чтобы обеспечить масштабируемость и качество данных.
Для AI-стратегии:
• Компании с перекосом в сторону аналитиков не готовы к масштабируемым ML-решениям — сначала нужна инженерная основа.
• ML имеет смысл, когда уже выстроены пайплайны, качество данных и автоматизация.
Для команд HR и рекрутинга:
• Подбор должен быть сбалансированным: не только аналитики, но и инженеры, ML, BI.
• Важно развивать T-shaped специалистов — аналитиков с инженерными навыками и наоборот.
🔥2
New AI ROLE.pdf
323.4 KB
New AI Roles
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Agentic AI Sensitivity Analysis — uncovering the key to unlocking 100× leverage:
1. Data Quality 📊: Empower AI with pristine, interconnected data.
2. Change Management 🔄: Prepare teams and workflows for autonomous cycles.
3. Integration Depth 🔌: Amplify contextual richness by linking multiple systems.
4. User Adoption ✅: Simplify prompts over complex PowerPoints.
5. AI Maturity 🧠: Customize models to suit your specific domain.
6. Governance 🛡️: Uphold privacy and ethics as you expand.
Master the top three factors to supercharge progress.
Keen to explore your unique sensitivity profile?
#AgenticAI #AIReadiness #StrategyExecution
1. Data Quality 📊: Empower AI with pristine, interconnected data.
2. Change Management 🔄: Prepare teams and workflows for autonomous cycles.
3. Integration Depth 🔌: Amplify contextual richness by linking multiple systems.
4. User Adoption ✅: Simplify prompts over complex PowerPoints.
5. AI Maturity 🧠: Customize models to suit your specific domain.
6. Governance 🛡️: Uphold privacy and ethics as you expand.
Master the top three factors to supercharge progress.
Keen to explore your unique sensitivity profile?
#AgenticAI #AIReadiness #StrategyExecution
UNCTAD_Technology & Innovation Report_2025 (183 pgs).pdf
10.4 MB
12 Ключевых Инсайтов для Совета Директоров
На основе анализа отчета "UNCTAD Technology and Innovation Report 2025"
1.
ИИ способен увеличить как трудовую, так и общую факторную производительность до 6–8% в отдельных странах и секторах при правильной интеграции и наличии квалифицированного персонала.
2. Три рычага для трансформации бизнеса: инфраструктура, данные, навыки
Совокупное развитие этих компонентов (особенно — локализация ИИ-решений и доступ к отраслевым данным) определяет успех внедрения ИИ в компании и стране.
3. Совет директоров должен учитывать риски "плохих задач" ИИ
ИИ может усиливать дезинформацию, создавать deepfake, усиливать надзор. Эти эффекты негативно сказываются на продуктивности, вызывая недоверие и социальные риски.
4. ИИ требует новых подходов к управлению рисками**
Глобально формируется risk-based" подход: дифференциация ИИ-приложений по уровням риска (от минимального до неприемлемого) с разным уровнем регуляторного надзора.
5. Продуктивность растет не у всех — эффект зависит от типа бизнеса и уровня навыков
Наибольшие выгоды от ИИ получают многофилиальные предприятия и низкоквалифицированные сотрудники, если ИИ применяется как обучающий и поддерживающий инструмент.
6. Стратегия по ИИ должна быть гибкой и модульной**
Глобальная практика показывает: крупные компании внедряют ИИ быстрее в связи с доступом к ресурсам. Для SME нужен другой подход — кастомизация, open-source, кооперация.
7. Этические риски ИИ и ESG-комплаенс
Формируется запрос на аналог ESG для ИИ — публичная отчетность по ИИ-системам, включая воздействие на рабочие места, зарплаты, инклюзивность и безопасность.
8. Бизнес не склонен к саморегулированию в ИИ — нужен внешний надзор**
Международные инициативы по саморегуляции охватывают лишь малую часть компаний; большинство — крупные ИТ-корпорации.
Без внешнего контроля — высок риск злоупотреблений.
9. ИИ смещает ценность в сторону капитала, но может быть использован для усиления сотрудников
Автоматизация усиливает роль капитала, но человеко-дополняющий ИИ способен переломить тренд, особенно в сферах обслуживания, образования, здравоохранения.
10. Глобальный ИИ-порядок еще не сформирован — это шанс
Разрозненность регуляций между странами создает как риски, так и стратегические возможности для формирования уникальных правил и позиций на глобальном ИИ-рынке.
11. Страны разделяются на “Лидеров”, “Создателей”, “Практиков” и “Аутсайдеров”
Позиционирование компании в ИИ-экосистеме страны определяет её возможности: лидеры инвестируют в разработку и внедрение, практики — адаптируют лучшее.
12. Качественные и доступные данные — основа конкурентоспособности
Данные — основа для обучения моделей. Их качество, объем, разнообразие и доступность — критически важны.
Без доступа к качественным данным — ИИ будет искажать реальность.
---
Next Steps для СД
1. Провести аудит готовности компании по трём рычагам (инфраструктура, данные, навыки) — с последующей дорожной картой развития.
2. Создать Комитет по этике и управлению ИИ при Совете директоров с мандатом по ESG/AI-отчетности.
3. Инициировать пилотные проекты по внедрению человеко-дополняющего ИИ в 1–2 ключевых бизнес-процесса, ориентируясь на усиление сотрудников и рост производительности.
Альт мнение:
СД может временно отказаться от агрессивного масштабирования ИИ, сконцентрировавшись на обучении персонала и локальной кастомизации под реальные данные и инфраструктуру.
Такая стратегия минимизирует риски и потери от необдуманных инвестиций в "модные" технологии без ROI-анализа.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM