Открыть учебник Записаться

Корпоративное Внедрение

Сотрудник говорит «с ИИ медленнее»: как это проверить

11 мин чтения

Руководитель раздал команде инструмент. Через месяц один из инженеров приходит и говорит: с ИИ у меня получается медленнее, чем руками. Дальше обычно происходит одно из двух. Либо руководитель решает, что человек саботирует, и начинает давить. Либо решает, что инструмент не тот, и сворачивает внедрение.

Обе реакции – догадки. И самое неприятное в них то, что человек, скорее всего, говорит правду, а инструмент при этом, скорее всего, нормальный.

Читать полностью
Сотрудник говорит «с ИИ медленнее»: как это проверить
Почему ИИ-пилоты на заводе умирают между демо и цехом
9 мин

Почему ИИ-пилоты на заводе умирают между демо и цехом

Пилот показали на совете директоров, все похлопали, выделили бюджет на «масштабирование». Через полгода система компьютерного зрения, которая на демо ловила 98% дефектов, ловит хорошо если половину, контролёры ОТК перестали ей доверять, а проект тихо переехал в раздел «отложенных инициатив». Это не редкий сбой и не вина конкретного интегратора. По данным RAND, так заканчивается больше 80% корпоративных ИИ-проектов – и почти всегда по причинам, которые видно было ещё до старта.

Поглотить, перестроить, разрушить: три фазы AI в компании
11 мин

Поглотить, перестроить, разрушить: три фазы AI в компании

Большинство компаний считают, что внедряют AI. На самом деле они просто ускоряют то, что делали раньше.

Это ключевой тезис Бенедикта Эванса из его майской презентации «AI eats the world» – одного из лучших аналитических обзоров состояния рынка в 2026 году. Эванс предлагает простую, но неудобную классификацию: три фазы внедрения AI, на первой из которых застряло подавляющее большинство организаций. Неудобную – потому что попасть в первую фазу очень легко и при этом искренне верить, что ты «активно используешь AI».

Как внедрить ИИ на производстве: пошаговый план для руководителя
23 мин

Как внедрить ИИ на производстве: пошаговый план для руководителя

Начальник смены Ленинградского металлургического завода тратит 40 минут каждое утро на заполнение сменного отчёта. Вручную переносит показатели оборудования в шаблон Word, описывает инциденты своими словами, сверяет с журналом ОТБ. Эта работа существует с 1970-х и не изменилась ни на минуту. ИИ может сократить её до десяти минут. Сложная часть – не технология. Сложная часть – с чего начать.

Как внедрить ИИ в работу команды: пошаговый план для IT-менеджера
11 мин

Как внедрить ИИ в работу команды: пошаговый план для IT-менеджера

Допустим, вы уже решили попробовать ИИ с командой. Читали исследования, видели демо, слышали истории успеха коллег. Понедельник. Что конкретно делать?

Именно здесь большинство менеджеров застревает. Общих советов «начните с простых задач» и «экспериментируйте» хватает. Конкретного плана – нет. Эта статья – для IT-менеджеров, проектных менеджеров и продуктовых руководителей: примеры, промпты и ссылки ниже – из мира проектов, спринтов, отчётности и работы с командами разработки. Если вы управляете производством, логистикой или продажами – общая структура из пяти шагов применима, но конкретные задачи и инструменты будут другими.

Microsoft WTI 2026: сотрудники готовы к ИИ, а компании – нет
9 мин

Microsoft WTI 2026: сотрудники готовы к ИИ, а компании – нет

В мае 2026 года Microsoft выпустил четвёртый ежегодный Work Trend Index – исследование на основе триллионов сигналов продуктивности Microsoft 365 и опроса 20 000 сотрудников в десяти странах. Главный вывод не про технологии. Он про разрыв между людьми, которые готовы работать с AI, и организациями, которые не готовы это поддержать.

Как обосновать AI для своей команды: данные вместо обещаний
11 мин

Как обосновать AI для своей команды: данные вместо обещаний

Вопрос «нужен ли нам ИИ?» уже не стоит. Он звучит примерно как «нужен ли нам интернет?» в 2005 году – теоретически можно обсуждать, но практически все уже решили. Реальный вопрос другой: как объяснить руководству, что пора выделять бюджет, людей и время? Как перевести ощущение «это важно» в цифры, которые можно положить на стол?

В марте 2025 года Google Cloud совместно с National Research Group опубликовали отчёт «The ROI of AI in Customer Experience» – опрос боле 3к топ-менеджеров из компаний с выручкой от $10M и штатом от 100 человек. Данные свежие, выборка большая, результаты конкретные. И – что важно – достаточно честные, чтобы с ними можно было работать.

5 проблем внедрения AI в школах России, Казахстана и Беларуси: разбор для директора
9 мин

5 проблем внедрения AI в школах России, Казахстана и Беларуси: разбор для директора

Директора школ в России, Казахстане и Беларуси попали в ловушку, которую сами не видят. 80% руководителей образовательных учреждений называют AI-грамотность главным приоритетом. 93% уверены, что их школа использует ИИ эффективно. Звучит как история успеха.

А теперь – взгляд с другой стороны учительской. 57% преподавателей говорят, что не получили вообще никакой подготовки по ИИ. 56% оценивают поддержку со стороны школы как низкую. Между тем 87% студентов уже активно используют нейросети – и не ждут, пока школа догонит.

Это не теоретическая проблема. Это данные Microsoft за 2025 год по академическому сектору. И у школ России, Казахстана, Беларуси ситуация не лучше – она хуже.

Зачем учить AI на курсах, если всё есть в ChatGPT: разбор по науке
10 мин

Зачем учить AI на курсах, если всё есть в ChatGPT: разбор по науке

“Зачем мне ваши курсы, если я могу просто спросить ChatGPT?”

Этот вопрос звучит в комментариях под каждым постом об обучении AI. Логика железная: интернет бесплатный, ChatGPT объяснит что угодно, YouTube полон туториалов. Зачем платить за курс, если вся информация уже доступна?

Вопрос отличный. Ответ на него – не тот, который ожидают услышать.

Потому что между “иметь доступ к информации” и “уметь с ней работать” – пропасть. Доступ к медицинским справочникам не делает вас врачом. Наличие кухонного ножа не делает вас шеф-поваром. А возможность задать вопрос ChatGPT не делает вас специалистом по AI. Как показывает исследование MIT о выборе, реальная сила специалиста – не в наличии инструмента, а в способности критически оценить то, что инструмент предлагает.

И это не просто красивая метафора – это подтверждённый исследованиями факт.

Почему 95% компаний проваливают внедрение AI: исследование MIT о разрыве в генеративном ИИ
16 мин

Почему 95% компаний проваливают внедрение AI: исследование MIT о разрыве в генеративном ИИ

Компании вложили $30–40 миллиардов в генеративный ИИ. ChatGPT используют 80% организаций. Пилотные проекты запускают все, от стартапов до Fortune 500. Заголовки в LinkedIn кричат о революции. Но вот что показывает исследование MIT NANDA из 300+ проектов внедрения: 95% организаций получают нулевую отдачу от инвестиций в корпоративный AI.