Ольга Чурзина | AI today


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Технологии


Ольга Чурзина, управляю проектами и продуктами в digital 19 лет. Цифровая и AI-трансформации.

Делюсь своими кейсами, аналитикой, применением ИИ в бизнес-процессах
Для связи @Olga_Churzina

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии
Статистика
Фильтр публикаций


Управление изменениями

Вышло исследование от Сберуниверситета.Эти три страницы отлично показывают, как меняется сама суть управления изменениями. Компании всё чаще отказываются от долгих трансформаций в пользу коротких экспериментов, передают ответственность за изменения командам на местах и создают собственные фреймворки вместо универсальных шаблонов. Если вам интересно понять, почему старые подходы перестают работать, эти слайды будут полезны. Полностью исследование в комментариях


Гибридное управление проектами с ИИ: от продуктового поиска к проектному результату

Цифровая трансформация — это не столько про внедрение новых технологий, сколько про изменение логики управления. В центре этого сдвига сегодня находится искусственный интеллект. Однако главная ошибка многих компаний — попытка управлять инновационными задачами по старым лекалам классического Waterfall или даже строгого Agile. Результат предсказуем: разочарование в ИИ и «сорванные» сроки.

Ключ к успеху лежит в гибридном подходе, который меняет саму парадигму работы на разных этапах жизненного цикла инициативы.

Этап 1: Продуктовый подход (Поиск ценности)

На старте любой ИИ-проект — это не проект, а гипотеза. Мы не знаем точно, сработает ли модель, даст ли она экономический эффект и как её встроить в процессы. Управлять этим через жёсткие ТЗ, диаграммы Ганта и фиксацию сроков — значит гарантированно зайти в тупик.

Здесь нужен продуктовый подход:

- Фокус на проблеме пользователя, а не на технологии. Вместо задачи «внедрить LLM для классификации обращений», ставим цель «снизить время ответа первой линии поддержки на 30%».
- Работа короткими итерациями (спринтами). Цель спринта — не сдать функционал, а проверить гипотезу. Например: «За неделю собрать датасет из 1000 размеченных тикетов и оценить базовое качество автоматической классификации». Если метрика низкая — мы быстро понимаем это и корректируем курс, экономя месяцы разработки.
- Минимально жизнеспособный продукт (MVP). Для ИИ это может быть прототип модели, работающий на исторических данных, или даже процесс без автоматизации, но описанный так, чтобы его можно было передать машине. Главное — получить обратную связь от реальных пользователей процесса.
- Команда-исследователи. На этом этапе важны дата-сайентисты, аналитики процессов и владельцы продукта, которые готовы экспериментировать и признавать неудачи.

Продуктовый подход позволяет ответить на главный вопрос раннего этапа: «Нужно ли нам вообще строить эту "систему"?»

Этап 2: Проектный подход (Масштабирование результата)

Как только гипотеза подтверждена, MVP показал стабильный бизнес-результат, а пользователи начали требовать полноценного решения — игра меняется. Теперь нужно вывести систему в прод, обеспечить отказоустойчивость, безопасность, масштабируемость и интеграцию с десятком корпоративных систем. Хаотичные эксперименты здесь губительны.

Вступает в силу проектный подход:

- Чёткое планирование ресурсов и сроков. Разработка переводится в классический цикл: проектирование архитектуры → разработка → тестирование → развёртывание → поддержка. Появляются дорожные карты и ответственные за каждый этап.
- Управление бюджетом и рисками. Инфраструктура для обучения и инференса моделей стоит дорого. Необходимо чётко зафиксировать затраты на GPU, хранилища, лицензии и стоимость разметки данных. Риски смещаются из плоскости «взлетит-не взлетит» в плоскость «безопасность-доступность-соответствие комплаенсу».
- Формализация требований. Появляется детальное техническое задание, нефункциональные требования (SLA по скорости ответа модели, % точности), регламенты эксплуатации и передачи знаний командам сопровождения.
- Стабильная команда-исполнители. К команде подключаются ML Ops-инженеры, DevOps, специалисты по информационной безопасности и тестированию.

Проектный подход отвечает на вопрос: «Как сделать так, чтобы эта "система" работала надёжно, дёшево и безопасно для всего бизнеса.

Гибридное управление ИИ-проектами — это смена парадигмы по мере роста инициативы. На старте используйте продуктовый подход для быстрой проверки гипотез и поиска ценности, не боясь ошибок. Как только решение доказало свою эффективность — переключайтесь на проектный подход, чтобы надёжно масштабировать его в рамках бизнеса. Гибкость для открытия, дисциплина — для реализации.




Когда тебя похвалил и поругал ии или почему аналитики больше не нужны

Последнее время возникла потребность делать различную проектную документацию как в старые добрые времена. С одним важным отличием- помогает мне ИИ.

Скорость просто потрясающая. Точность достаточно высокая. Проблему можно покрутить с разных сторон и получить доп идеи. Самое банальное сама я столько текста в такой срок не смогу написать даже под диктовку.

Что касается аналитика- любой руководитель/менеджер, зная свой процесс и формат требований, может их сгенерить достаточно точно и быстро. Проверено на своих ит, вопросов не больше, чем после этапа классического БА, а свободы и скорости больше.

Недавно словила себя на мысли: сколько всего можно было сделать за эти годы, если бы был рядом "запасной" мозг.


Physical ai: перспектива рынка труда

Меня часто спрашивают, а что сейчас перспективного. И ответ более чем очевидный - это роботы или physical ai.

На эту тему вышла хорошая статья от Forbes

Робототехника переживает революцию — искусственный интеллект научился не только думать, но и действовать в физическом мире. Технологические гиганты инвестируют миллиарды в разработку роботов, которые понимают команды на естественном языке и выполняют сложные задачи.

Дефицит кадров становится критическим. При темпах роста рынка в 30% ежегодно специалистов по робототехнике катастрофически не хватает. Компаниям нужны инженеры, способные обучать роботов взаимодействовать с реальным миром — от складской логистики до медицинских операций.

Новые профессии уже здесь: операторы роботизированных систем, специалисты по обучению ИИ физическим навыкам, интеграторы робототехники в производство. Зарплаты стартуют от $80-100 тысяч в год для начинающих.

Образование не успевает за спросом. Университеты только начинают адаптировать программы, а бизнес создаёт собственные центры подготовки. Особенно востребованы навыки на стыке программирования, механики и машинного обучения.

Россия рискует отстать. При огромном потенциале в математике и программировании, страна пока не имеет развитой экосистемы для подготовки специалистов по физическому ИИ. Время действовать — сейчас.


Этическое лидерство

Мне интересна теория "спиральной динамики" и в контексте этого стили лидерства. В России большинство компаний работают в красной культуре и позиция силы самый- распространённый метод управления. В контексте этого меня заинтересовала статья Андрея Шаронова, профессора БШ Сколково, об изменении в отношениях между сотрудником и руководителем.

Шаронов выделяет несколько ключевых моментов, характеризующих современное лидерство:

1. Этическое лидерство: Сегодня лидерство, основанное исключительно на доминировании и страхе, утрачивает свою актуальность. Эффективность лидеров определяется способностью создать культуру доверия, что способствует укреплению репутации компании и привлечению инвестиций.

2. Современный образ лидера: Современные медиа создали иллюзию властного образа лидера, однако реальная практика показала, что успешные лидеры должны проявлять интерес и уважение к своим подчинённым, что положительно сказывается на вовлечённости сотрудников и результатах компании.

3. Новые формы коммуникации: Широкая доступность видеоконференций привела к тому, что сотрудники получили возможность самостоятельно регулировать своё участие в общении с руководством, что ослабило доминирующий стиль руководства и усилило значимость взаимопонимания и уважения.

4. Контроль негативных эффектов доминирования: Автор подчёркивает, что использование давления и угроз оправдано только в экстренных ситуациях, когда требуется быстрое исполнение приказов. Постоянное использование таких методов негативно сказывается на сотрудниках и компании в целом.

5. Различие между руководителем и лидером: Настоящий лидер заинтересован не только в исполнении задач сотрудниками, но и в понимании их желаний и нужд, что повышает мотивацию работников и улучшает качество их труда.

6. Проблема адаптивности: Адаптация важна, но её необходимо использовать разумно и осторожно, сохраняя фундаментальные ценности компании. Важно избегать чрезмерной смены направлений, чтобы не вызвать замешательство среди сотрудников.

7. Противоречивые взгляды на этическое лидерство: Исследование показало, что российские менеджеры и студенты склонны придерживаться реалистичного взгляда на руководство, проявляя склонность к макиавеллистским методам. Тем не менее, культура человеческих отношений остаётся важной составляющей деловой практики в России и Китае.

8. Выбор между этичным и неэтичным поведением: Преимущества этического лидерства проявляются в долгосрочной перспективе, поскольку обман в отношениях может привести к серьёзным последствиям. Выбор между этими двумя стилями зачастую обусловлен моральными соображениями, но имеет и экономическое обоснование.

9. Практические выводы: Современным лидерам важно развивать не только профессиональные навыки, но и личностные качества, такие как умение прощать себя и окружающих, что позволяет эффективнее взаимодействовать с коллегами и достигать лучших результатов.

Итоговый посыл статьи заключается в том, что эффективное лидерство сегодня должно основываться на взаимоуважении, внимательности к нуждам сотрудников и способности адаптироваться к современным условиям без потери внутренних ценностей.

А как вы считаете, что эффективней в современных реалиях: давить или использовать "мягкую силу"?


Основные тренды 2026

Вышло полезное исследование «3×10 трендов 2026 года» подготовлено командой Ассоциации ФинТех и представляет собой подробный анализ ключевых трендов в трёх важнейших направлениях.

Технологические тренды:

- Искусственный интеллект: мультипликация систем и платформ на основе ИИ, внедрение ИИ-агентов.
- Безопасность: активное развитие конфиденциальных вычислений, проактивной кибербезопасности и платформ безопасности ИИ.
- Вычислительная мощность: платформы для супервычислений на базе ИИ, периферийные вычисления и отраслевые языковые модели.

Бизнес-тренды:

- Новый клиентский опыт: роскошь человеческого обслуживания, мультисенсорный опыт, кастомизированный клиентский путь.
- Глобальная трансформация: устойчивые модели бизнеса, репатриация ресурсов, сдвиг в сторону ИИ.
- Сдвиг в сторону ИИ: ИИ-трансформация, физическая реализация ИИ, ИИ как сервис, гибридная рабочая сила.

Финтех-тренды:

- Эмоциональный банкинг: фокус на эмоциональную составляющую банковского сервиса.
- Эволюция платежей: развитие альтернативных методов платежей, интеграция ИИ-агентов, развитие цифровых валют центральных банков.
- Инфраструктура: ренессанс биометрии, национальные цифровые инфраструктуры.

Выводы и перспективы:

1. Технологические тренды: определяющим аспектом остаётся искусственный интеллект, который влияет на развитие технологий и процессов практически во всех отраслях.
2. Бизнес-тренды: основное направление – усиление важности личного контакта и предоставления персонализированного опыта клиентам.
3. Финтех-тренды: развитие цифровых валют, внедрение биометрии и национальной цифровой инфраструктуры становятся ключевыми элементами будущего финансового рынка.

#ии #финансы #тренды


Друзья, с наступающим Новым годом!

Пусть новый год будет интересным, продуктивным и невероятно щедрым на яркие позитивные события!

Любви, здоровья, счастья, везения!

Мира, добра и тепла!

До встречи в Новом году!


Итоги рабочего года

Что я явно завалила в этом году так это ведение блога:) есть к чему стремиться:)

Меж тем календарный год подходит к концу и вот такие отметки работы безусловно мотивируют:)

Ждем новый год и надеюсь он будет еще более интересным


Конференция Open Source и ИИ-агенты

Сегодня посетила конференцию Сбера о применении ИИ агентов.

Была как научная, так и бизнес информация.

Интересны решения от Сбера для быстрого создания агентов и других решений. Осталось найти время все затестить🤔.

Отдельно стоит отметить сам офис сбера. В этом корпусе я не была, но столь зелёный ландшафт прям отдых для глаз. Жаль, что искусственный ландшафт:)


Aidol: первый антроморфный российский робот

Робот, по утверждению разработчиков, может вести осмысленное или адресное общение с выражением эмоций. "Он закрывает три ключевые функции человека: передвижение на ногах, манипуляция предметами и коммуникация с людьми", - рассказали разработчики. Они рассчитывают на промышленное и сервисное применение Aidol, например, на производстве, в логистике или в публичных пространствах - в банках, аэропортах и т.п.

Живая мимика и выражение эмоций названы "ключевым отличием Aidol от других мировых решений".

Робот может ориентироваться в пространстве - для этого он оснащен стереокамерами (их две) и инерциальным модулем, а также захватывать вещи весом до 10 кг силиконовыми "кистями". Скорость движения робота - до 6 км/ч, баланс на неровной поверхности сохраняется.

Все системы Aidol работают офлайн - от внешней мимики, синтеза голоса и контекстной ИИ-генерации речи до управления собственным передвижением и перемещением предметов. Автономная работа - до 6 часов.


87% компаний сформировали команду по цифровизации

Согласно данным исследования, чаще всего перед директором по цифровой трансформации ставят следующие цели: повышение эффективности процессов (так ответили 70% респондентов), увеличение адаптивности бизнеса и сокращение затрат (по 49%).

Задачи директора по цифровой трансформации концентрируются вокруг ведения портфеля инициатив, выбора ИТ-решений, управления рисками и развития цифровой культуры.

Подробнее


ИИ и роботизация как драйверы ритейла

Исследовательская компания "Яков и партнеры" определила , что одним из самых перспективных направлений эксперты называют «технологии будущего» — генеративный искусственный интеллект и роботизацию. По их оценкам, внедрение генИИ может повысить операционную прибыль компаний ритейла на 12–19%, а CPG — на 9–15%. Эти технологии становятся ключом к оптимизации клиентского пути — от персональных рекомендаций и поддержки до автоматизации маркетинга и управления поставками

Полное исследование в комментарии


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Роботы на маркетплейсах

Приобрести робота уже сейчас можно и на наших маркетплейсах.

Компания Unitree поставляет свою базовую модель по цене 3,5 млн руб

При этом Unitree продолжают развивать роботов и показали собственную систему телеуправления роботами. В отличие от большинства подобных систем она позволяет управлять всем телом, а не только верхней частью робота.

Кроме аппаратного захвата движений, компания экспериментируют с повторением движений прямо с видео, в реальном времени с минимальной задержкой.


Роботы среди нас

Совсем недавно компании анонсировали только новые навыки роботов, сегодня уже предзаказ на них. За последние 2 недели две компании представили свои решения широкой публике.

Компания Neo предлагает домашнего помощника. Стоимость решения от 40 тыс руб по подписке в месяц.

Есть нюанс - если что-то пошло нитак, то к роботу подключают я люди. Однако его позиционируют как полностью автономный.

Хpeng позиционирует свою модель как самую реалистичную и здесь можно выбрать пол модели, впервые у робота есть грудь, а также позвоночник, синтетические мышцы и мягкая кожа.

Продажи намечены на 2026 год.

И "наш ответ Чемберлену" ожидается на презентации 11 ноября. Заявлено, что это будет первый в России антроморфный робот с искусственным интеллектом. Заявлено три функции: автономное передвижение, манипуляция с предметами и коммуникация с людьми.

Ждем:)

Готовы купить такого помощника?

Я вот пока думаю пересмотреть "Я-робот"🤔


Агентный ИИ: зачем он бизнесу.

Вышел свежий выпуск "Цифра в деле" об агентном ии.

Интересные тезисы:

- агенты ии сначала будет в рабочих решениях, затем в приложениях

- агент - не чат бот, он закрывает задачу "под ключ"

- классический ML закрывает массовые задачи (CV, прогнозы, разбор обращений), а генеративный ИИ добавляет гибкость и работу с нестандартом

- для замены сотрудников ai-агентами нужны новые процессы, а не трансформация процессов, где участвует человек

- начинать нужно с самых частотных и затратных участков, описывать клиентские пути, учитывать безопасность/комплаенс, а прототипировать быстрее на low-/no-code платформах

- важно считать экономику бизнеса и ФОТ не единственная составляющая

Смотреть


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Доставка дронами

Несмотря на всю сложность с дронами на данный момент, компании активно идут в пилоты с ними

Кейсы, которые уже есть:
- Самокат в Нижнем Новгороде
- ВкусВилл в Якутии
- WB в Санкт-Петербурге

Возможность такой доставки ожидают после окончания СВО. Запуску может помешать отсутствие проработанной законодательной базы, нерешённые вопросы безопасности и отсутствие специальной инфраструктуры.


Обновления отечественных
нейронок


Произошли обновления в Алисе и GigaChat

🍁«Яндекс» выпустил семейство генеративных моделей Alice AI и ИИ-ассистента с агентами

В семейство входят большая языковая модель Alice AI LLM, модель для работы с изображениями Alice AI Art и визуально-языковая модель Alice AI VLM. На их основе работает универсальный ИИ-ассистент «Алиса AI», в который интегрированы агенты для различных задач.

Alice AI LLM построена на архитектуре MoE (Mixture of Experts), количество параметров составляет сотни миллиардов. Для ее обучения был разработан новый метод тренировки на основе обучения с подкреплением (Online RL). Возможности LLM объединили с генеративным поиском.

🍁В GigaChat появилась функция голосового диалога


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Технологические компании продолжают увольнять

Amazon по данным Reuters планирует сократить 30 тыс сотрудников. По информации это сокращение вызвано избыточным наймом в период пандемии. Сокращение затрагивает различные категории сотрудников.

При этом аналитики считают, что сокращение связано и с применением ИИ: «Этот недавний шаг свидетельствует о том, что Amazon, вероятно, добилась достаточного повышения производительности труда в корпоративных командах за счет искусственного интеллекта, чтобы существенно сократить штат», — сказал Скай Канавес, аналитик eMarketer. «В краткосрочной перспективе Amazon также испытывает давление, связанное с необходимостью компенсировать долгосрочные инвестиции в развитие инфраструктуры искусственного интеллекта».

Подробнее


Claude для финансового сектора

Anthropic расширяет Claude для финансовых услуг с добавлением плагина для Excel, новых коннекторов к данным в реальном времени и набором предустановленных навыков для финансовых задач.

Claude для Excel в бета-версии позволяет работать непосредственно внутри Excel: анализировать, изменять и создавать таблицы, отлаживать формулы и объяснять свои действия, помогая пользователям эффективно управлять сложными финансовыми моделями.

Через новые коннекторы Claude подключается к множеству источников данных в реальном времени, включая S&P Capital IQ, Morningstar, Pitchbook, а также специализированные платформы, предоставляющие рыночные новости, аналитические отчеты и внутренние корпоративные данные.

Внедряются агентские навыки для финансов, такие как оценка компаний-аналогов, построение моделей дисконтированных денежных потоков, подготовка данных по due diligence, составление профилей компаний и аналитических отчетов.

Это решение уже поддерживает крупные финансовые организации, помогая автоматизировать и ускорять аналитические, комплаенс и операционные процессы, что значительно экономит время и улучшает качество финансовых решений.

Подробнее тут

Показано 20 последних публикаций.