ИИ становится инфраструктурой
Не экспериментом. Базовым слоем бизнеса
Если раньше компании запускали пилоты «на попробовать», то сейчас ставка выше: меняется структура затрат, оргмодель и скорость вывода решений на рынок. Игнорировать это — значит тратить ресурсы на процессы, которые устареют быстрее, чем окупятся
По данным Deloitte, более 800 млн человек еженедельно используют один из ведущих ИИ-инструментов. При этом лишь 11% организаций вывели ИИ-агентов в реальные процессы, а 35% вообще не сформировали агентную стратегию. Разрыв виден в цифрах: ИИ стал массовым, а инфраструктура компаний только начинает меняться под него
Внедрение ИИ сталкивается с привычными барьерами: бюджет, безопасность, данные, оргструктура… и иногда с вопросом «а точно ли он нам нужен?». Это про реальную работу. Нужно продумывать, что автоматизируем, а что сломает процессы еще больше
👥 Меняется и модель команд. На смену большим функциональным отделам приходит связка: компактная команда + ИИ-агенты. Инженеры управляют агентами, а к разработке систем подключаются продуктологи, аналитики, дизайнеры. Фокус смещается с написания кода на проектирование решений. При этом риск высокий
Что получает бизнес?
➖ Выходит быстрее на рынок: time-to-market сокращается
➖ Разработка внутри компании становится выгоднее
➖ Меньше зависимости от вендоров
➖ Производительность растет быстрее численности команды
Для бизнес-аналитиков меняется все
Обычно слышим это. Но на деле мы только углубляем и расширяем свои навыки и знания. Теперь, помимо описания требований, проектируем решения. Разбираем данные, ограничения и последствия решений для масштабирования. Скорость и системное мышление становятся конкурентным преимуществом
ИИ ускоряет сильные процессы и так же быстро масштабирует слабые. Ключевой вопрос: готова ли ваша система к внедрению ИИ, или она сломается на первом же агенте?
#хакниБА
🟧 BA Team | О бизнес-анализе
Не экспериментом. Базовым слоем бизнеса
Если раньше компании запускали пилоты «на попробовать», то сейчас ставка выше: меняется структура затрат, оргмодель и скорость вывода решений на рынок. Игнорировать это — значит тратить ресурсы на процессы, которые устареют быстрее, чем окупятся
По данным Deloitte, более 800 млн человек еженедельно используют один из ведущих ИИ-инструментов. При этом лишь 11% организаций вывели ИИ-агентов в реальные процессы, а 35% вообще не сформировали агентную стратегию. Разрыв виден в цифрах: ИИ стал массовым, а инфраструктура компаний только начинает меняться под него
Внедрение ИИ сталкивается с привычными барьерами: бюджет, безопасность, данные, оргструктура… и иногда с вопросом «а точно ли он нам нужен?». Это про реальную работу. Нужно продумывать, что автоматизируем, а что сломает процессы еще больше
👥 Меняется и модель команд. На смену большим функциональным отделам приходит связка: компактная команда + ИИ-агенты. Инженеры управляют агентами, а к разработке систем подключаются продуктологи, аналитики, дизайнеры. Фокус смещается с написания кода на проектирование решений. При этом риск высокий
Gartner прогнозирует: до 40% агентных инициатив не дойдут до результата. Все это из-за попытки автоматизировать изначально нарушенные процессы
Что получает бизнес?
➖ Выходит быстрее на рынок: time-to-market сокращается
➖ Разработка внутри компании становится выгоднее
➖ Меньше зависимости от вендоров
➖ Производительность растет быстрее численности команды
Три вопроса для команды уже сегодня:
1. Какие процессы мы автоматизируем — устойчивые, проработанные или хаотичные?
2. Есть ли у нас данные и архитектура, которые выдержат масштабирование?
3. Готова ли оргмодель к работе с ИИ-агентами?
Для бизнес-аналитиков меняется все
Обычно слышим это. Но на деле мы только углубляем и расширяем свои навыки и знания. Теперь, помимо описания требований, проектируем решения. Разбираем данные, ограничения и последствия решений для масштабирования. Скорость и системное мышление становятся конкурентным преимуществом
ИИ ускоряет сильные процессы и так же быстро масштабирует слабые. Ключевой вопрос: готова ли ваша система к внедрению ИИ, или она сломается на первом же агенте?
#хакниБА
🟧 BA Team | О бизнес-анализе