Открыть учебник Записаться

AI В Бизнесе

Поглотить, перестроить, разрушить: три фазы AI в компании

11 мин чтения

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».

Читать полностью
Поглотить, перестроить, разрушить: три фазы AI в компании
Задача vs профессия: что на самом деле автоматизирует ИИ
13 мин

Задача vs профессия: что на самом деле автоматизирует ИИ

В мае 2026 года Бенедикт Эванс обновил свою ежегодную презентацию «AI eats the world» – и в ней есть один слайд, который стоит разобрать отдельно. Не потому что он новый. А потому что он объясняет то, что большинство дискуссий об автоматизации упорно игнорируют.

Вопрос простой: почему ИИ уничтожит одни профессии – и сделает другие более ценными? Ответ, как оказывается, зависит от одного различия, которое кажется очевидным только после того, как его формулируют.

$700 млрд на ИИ: гонка, которую нельзя остановить
8 мин

$700 млрд на ИИ: гонка, которую нельзя остановить

Бенедикт Эванс – аналитик, который раньше других замечает сдвиги в технологической индустрии, – в мае 2026 года выпустил презентацию AI eats the world. Первое, с чего он начинает – с денег. С очень больших денег.

В 2026 году крупнейшие технологические компании мира потратят на ИИ-инфраструктуру больше, чем стоит весь мировой рынок полупроводников. Apple, Google, Microsoft, Meta и Amazon вместе направляют порядка $700 млрд на дата-центры, чипы и сопутствующую инфраструктуру. Для сравнения: вся мировая полупроводниковая отрасль зарабатывает около $600 млрд в год. Инфраструктура для потребителя ИИ-чипов теперь больше, чем рынок самих чипов.

Это заставляет задуматься: что происходит, когда инвестиции такого масштаба вкладываются в одну технологию за несколько лет?

40 кейсов GigaChat: проверяем данные Сбера по бенчмарку
20 мин

40 кейсов GigaChat: проверяем данные Сбера по бенчмарку

Сбер выпустил рекламный спецпроект: сорок бизнес-кейсов компаний, которые внедрили GigaChat и рассказывают об эффектах. EdTech, MedTech, HRTech, кибербезопасность, PropTech. Красивые карточки, конкретные цифры, реальные стартапы.

Рекламный проект Сбера

На изображении: промо-слайд «На шаг впереди» от акселератора Sber500×ГигаЧат – 40 стартапов из 9 индустрий. Заявленные эффекты: ускорение бизнес-процессов до x16, снижение затрат до 90%, автоматизация задач до 95%, рост выручки до 30%.

У нас есть бенчмарк: 29 моделей, 4 308 независимых оценок на управленческих задачах. GigaChat в нём занимает последнее, 29-е место по итогам второй волны тестирования. Это создаёт интересную ситуацию.

Не потому что Сбер лжёт. Кейсы реальные, стартапы существуют, автоматизация работает. Вопрос в другом: была ли это оптимальная модель для задач, которые они решали?

Токены в договоре: кто платит за ИИ в IT-консалтинге
11 мин

Токены в договоре: кто платит за ИИ в IT-консалтинге

Клиент смотрит в счёт и видит строку «AI API usage – $3 200». Вопрос немедленный: «Это что вообще такое?» Консультант объясняет: токены, запросы к Claude API, стоимость инференса. Клиент кивает и уходит разбираться с финансовым директором. Через неделю юрист присылает письмо: «В договоре такой статьи расходов нет».

Именно так начинается большинство конфликтов вокруг AI-затрат в IT-консалтинге. Договор писался до того, как токены стали реальными деньгами – и ни одна из сторон не подумала зафиксировать эту статью расходов.

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.

$20 или $400 в месяц: сколько реально стоит AI для dev-команды
10 мин

$20 или $400 в месяц: сколько реально стоит AI для dev-команды

На прошлой неделе один из читателей описал разговор с финансовым директором. «Cursor стоит $20 на разработчика, у нас команда из десяти человек – $200 в месяц. Можем заложить в бюджет». Когда пришёл первый реальный счёт, там было $2 800.

Финансовый директор попросил объяснений.

Это не исключение. Это типичный сценарий 2026 года, когда подписочная цена AI-инструментов и их реальная стоимость расходятся в 10–20 раз. Статья для тех, кому нужно объяснить эту разницу финансовому департаменту – или просто поставить на неё правильную цифру при бюджетировании.

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.

280x дешевле за два года: экономика ИИ перевернулась
8 мин

280x дешевле за два года: экономика ИИ перевернулась

В 2023 году один запрос к GPT-4 стоил столько, что считать приходилось внимательно. В 2025 году эквивалентный запрос стал в 280 раз дешевле. Не на 280 процентов – в 280 раз. За два года стоимость использования ИИ превратилась из барьера в погрешность округления.

Stanford AI Index – ежегодный отчёт, который собирает данные об индустрии ИИ из сотен источников – зафиксировал этот обвал в отчёте 2025 года. А в отчёте 2026 года добавил контекст: инвестиции в ИИ взорвались до $285,9 млрд, потребители получают ценность на $172 млрд в год, а дата-центры потребляют электричества как штат Нью-Йорк. Экономика перевернулась – но не так, как ожидали.