Слишком большие, чтобы выжить

Большие компании нацелены на Процесс и совершенно не работают на Результат, это их и губит. 1.Специфика больших компаний. Всем известна фраза: «Слишком большие, чтобы разориться». Но слишком быстрые изменения мира и рынка могут свести на нет те преимущества, что казались раньше абсолютными. Неоспоримое преимущество - размер и финансовая подушка может иметь для больших компаний обратный эффект, то есть сделать их неконкурентоспособными на рынке. Такое становится возможным из-за специфики их корпоративной культуры. Основная проблема больших компаний, которая в конечном итоге может их погубить – это чрезмерная увлечённость процессами, так, что результат теряется из виду. Конечно, регламенты и политика - это именно то, что делает компанию уникальной и выделяет ее на рынке, для клиентов в том числе. Но когда регламенты становятся важнее результата, то это приводит к потере эффективности, к финансовой и креативной деградации. 2. Последствия специфики деятельности больших компаний. Нацеленность на Процесс, а не на Результат ведет и к отбору соответствующего персонала. А люди, которым важен только Процесс, как правило, некреативные и ничего не создают, это их ключевая особенность. HR больших компаний отсеивают всё нестандартное, необычное, что не укладывается в рамки. Такая внутренняя селекция, как ни странно, особенно отчетливо проявляется в самых передовых и по определению креативных IT компаниях. Именно поэтому ничего по-настоящему прорывного эти гиганты с их гигантскими департаментами создать не могут. В итоге для того чтобы получить новый продукт, им приходится покупать стартап, то есть маленькую компанию, нацеленную на Результат. Кстати, значительное развитие института бизнес-ангелов и венчурного инвестирования, вероятно, тоже является следствием невозможности создания креативных продуктов внутри больших компаний, вся надежда на стартапы.

https://habr.com/ru/articles/976378/

#стратегия_бизнеса #стратегия #стратегия_развития #стратегия_и_тактика #управление_людьми #управление_проектами #управление_командой #управление_проектами_и_командой #бизнес #бизнеспроцессы

Как стартапу не быть съеденным: стратегия выживания против техногигантов

Создаете инновационный и успешный продукт? Поздравляем. Скорее всего, вы уже в поле зрения одного из техногигантов. У них есть то, чего обычно нет у стартапа: практически неограниченные ресурсы, готовые команды инженеров, миллиардные бюджеты и доступ к миллионам пользователей. Их любимый прием — «инновационное заимствование». Проще говоря, они могут позволить себе скопировать вашу лучшую фичу, целый продукт или даже бизнес-модель, интегрировать это в свою экосистему и предложить дешевле (или бесплатно до определенной поры). Если, конечно, вы заранее не защитили свои инновационные разработки патентами и свидетельствами. Кажется, игра против таких монополистов — это гиблое дело. Но история знает обратные примеры. Некоторые компании не только выжили, но и выросли в условиях этой угрозы. Их секрет — в стратегии, которую можно назвать «дзюдо для стартапов»: использовать силу и размер оппонента против него же самого.

https://habr.com/ru/companies/onlinepatent/articles/974746/

#стартапы #развитие_стартапа #amazon #стратегия_развития

Чем болен средний бизнес? Статья 6. Как описание может остановить хаос многомиллионных потерь

Если вы руководите компанией от 50 до 1000+ сотрудников и чувствуете, что теряете контроль — эта статья для вас. Ваш бизнес уже слишком большой для «управления в лоб», но ещё не структурирован, как корпорация. Результат? Сотрудники работают «как считают нужным», новички тратят месяцы на обучение вместо того, чтобы приносить прибыль, а при увольнении опытного специалиста его знания исчезают навсегда.​ Статья раскрывает конкретное решение с проверенным ROI: замкнутый цикл описания бизнес-процессов на визуальном языке ДРАКОН. В отличие от сложных корпоративных систем (BPMN, Camunda), требующих специалистов, миллионных бюджетов и долгих внедрений, ДРАКОН основан на когнитивной эргономике — схемы понятны с первого взгляда, создаются за 1-2 часа и не требуют специального обучения персонала.​ Вы получите пошаговый план запуска за 5 рабочих дней с первыми результатами через 2 недели. Бюджет - всего 755 тысяч рублей в первый год против 2,1 миллиона на BPMN-стек, с экономией более 1,3 миллиона ежегодно.​ В статье - реальные кейсы: сетевая компания СТО «Фильтр» (450+ сотрудников) получила ROI +137%, сократила ошибки на 83% и время обучения новичков с 5 дней до 1 дня. Аквапарк «Лазурный» (200+ сотрудников) создал полную «Книгу алгоритмов» на 158 страниц и снизил критические ошибки на 70+%.​ Вы узнаете, почему традиционные BPMN-модели устаревают через месяц и содержат ошибки в 42-86% случаев, как работает «замкнутый цикл», превращающий схемы в живой инструмент управления, и когда ДРАКОН не подходит (авиация, банки с жёсткими стандартами).​ Статья из серии написана консультантом с 30-летним опытом и 10 годами практики с языком ДРАКОН - честно, с раскрытием конфликта интересов и границ применимости метода.​ Прочтите, если хотите превратить хаос в порядок, а порядок - в рост, не потратив миллионы на консультантов.

https://habr.com/ru/articles/964292/

#стратегия_развития #стратегия_продвижения #стратегия_бизнеса #стратегическое_мышление #стратегическое_планирование #эффективность #эффективность_работы #эффективность_труда #эффективное_общение #эффективные_менеджеры

От визуализации к действию: как ДРАКОН+LLM может стать фундаментом для агентских ИИ

95% корпоративных ИИ-пилотов проваливаются. IBM Watson Health - $62 млн впустую, Zillow - $880 млн убытков, McDonald’s - чат-бот, заказывающий 260 наггетсов. Почему? Потому что компании внедряют ИИ вслепую, без понимания своих процессов. Но есть и другой путь. В этой статье я показываю, как связка ДРАКОН + LLM превращает хаос в управляемую систему и становится фундаментом для агентских ИИ. Вместо «чёрного ящика» - понятная визуальная карта, где каждый шаг прозрачен. Вместо слепого доверия - гибридный процесс: человек и ИИ делят зоны ответственности. Вместо провала - три уровня автоматизации, от 30% до 70%, с чёткими расчётами времени, рисков и ROI. На примере сети СТО мы показываем: как LLM на основе ДРАКОН-схемы проектирует агентов для записи клиентов, управления складом и поддержки механиков, как сократить время на создание ТЗ с месяца до недели, как избежать «ученика Герострата» - человека, который разрушает будущее, не понимая, что делает. Это не теория. Это инженерный план: Уровень 1: 5-7 часов экономии в неделю, риск провала - 5%, Уровень 2: 15-20 часов, риск - 20%, Уровень 3: 30-35 часов, риск - 35%. И всё это - на открытых, доступных инструментах: Llama 3, Mistral, Qwen и языке ДРАКОН, который понимает и директор, и программист. Потому что реальный ужас - не в том, что ИИ захочет нас уничтожить. А в том, что мы сами разрушим бизнес, не понимая, как работает то, чем управляем . Статья для тех, кто устал от хайпа и хочет действовать - с пониманием, а не на авось .

https://habr.com/ru/articles/953660/

#бизнеспроцессы #исскуственный_интеллект #эффективность #эффективность_труда #эффективность_разработки #эффективность_проекта #стратегия #стратегия_развития #стратегия_бизнеса #стратегия_продукта

«Общество не допустит» — иллюзия в эпоху ИИ

Мы привыкли думать, что «общество не допустит» появления опасного ИИ. Но что, если это иллюзия - такая же, как вера Германии в 1940-м, что атомная бомба невозможна? История показывает: технологии не ждут морального одобрения. Они распространяются тогда, когда становятся возможными - независимо от этики, запретов и «общественного мнения». Сегодня ИИ уже здесь. Он открыт, глобален и децентрализован. Llama 3, Mistral, Qwen - доступны любому студенту. А миллионы решений о кредитах, найме и даже приговорах уже принимаются алгоритмами без участия человека. Но главная угроза - не в «восстании машин». Она в том, что мы сами перестаём думать , делегируя всё больше решений системам, которые «знают лучше». И даже те, кто имеет доступ к самым продвинутым ИИ, часто не понимают, как они работают. Это не сознание - это статистическая интуиция , «инопланетный разум», который эффективен, но непрозрачен. В статье мы разбираем: почему «подпольный ИИ» - худший сценарий, а открытость - единственный шанс на контроль; как формируется эпистемологическое неравенство : массовый ИИ для всех, а элитный - для избранных; почему даже CEO не понимают, как работает их собственный ИИ; и как избежать судьбы «ученика Герострата» - человека, который разрушил будущее, не осознавая, что делает. Это не призыв к запретам. Это призыв к ответственности : развивать не только ИИ, но и наш собственный разум , чтобы научиться понимать то, что мы не понимаем. Потому что наивность - роскошь, которую человечество не может себе позволить в эпоху ИИ.

https://habr.com/ru/articles/958862/

#исскуственный_интеллект #управление_проектами_и_командой #этика #эффективность #стратегия_развития_ии #стратегия_развития #стратегия_личного_развития #стратегическое_мышление #стратегия_бизнеса #стратегическое_планирование

[Перевод] Неизбежна ли война между человеком и искусственным интеллектом?

Что если однажды Человек и ИИ не поделив что то столкнутся в конфликте, который нельзя будет избежать? Это уже не фантастика а воозможный ближайший сценарий, ведущие мировые эксперты уже обсуждают такие сценарии. Эксперты пишут: угроза что из за ИИ может пострадать всё человечество реально существует. Исследования группы учёных из Центра безопасности ИИ (2023 год), поставили в первый ряд угроз вымирание из за действии ИИ, наряду с борьбой с пандемиями и угрозой ядерной войны. Их доклад вызвал широкий резонанс. В 2024 году почти три тысячи исследователей ИИ приняли участие в опросе, результаты которого опубликовала Катя Грейс и её команда из AI Impacts. Они показали тревожные данные — от 38 до 51% экспертов оценили вероятность катастрофических последствий от продвинутого ИИ не менее чем в 10%. Это реальные цифры, с которыми нужно считаться. При этом главная угроза, по мнению специалистов, идёт не от языковых моделей вроде ChatGPT, а от Искусственного Общего Интеллекта — систем, которые смогут самостоятельно думать, делать сложные планы и принимать решения с широким охватом в экономике и обществе. В 2024 году провели опрос среди 2778 ведущих исследователей ИИ со всего мира. Результаты, опубликованные Катьей Грейс и её командой из AI Impacts в отчёте «Тысячи голосов об ИИ», показали: 38–51% экспертов считают, что риск катастрофы из-за продвинутого ИИ составляет не менее 10%. Это не просто цифры — это тревожный сигнал о том, что может ждать нас впереди. При этом опасения вызывает не то, что мы видим сегодня, вроде языковых моделей типа ChatGPT. Специалисты говорят, что это всего лишь мощные инструменты для работы с текстом. Но вот что действительно заставляет сердце биться чаще: искусственный общий интеллект (AGI), который сможет сам соображать, строить планы и принимать решения, влезая в нашу экономику, политику и повседневную жизнь.

https://habr.com/ru/articles/955710/

#искусственный_интеллект_будущего #искусственный_интеллект #стратегия_личного_развития #управление_проектами_и_командой #этика_ии #стратегия_бизнеса #стратегическое_планирование #стратегическое_мышление #стратегия_развития #стратегия_развития_ии

Три кита управляемого ИИ: От хаоса «чёрного ящика» к прозрачности и прибыли

В бизнесе на ИИ до сих пор смотрят как на волшебную палочку, которая сама все ускорит и принесет прибыль. Однако суровая реальность такова: свежие исследования показывают, что каждый третий ответ ИИ содержит дезинформацию , а 95% корпоративных ИИ-проектов так и не окупаются . Проблема в том, что все гонятся за красивыми, но пустыми цифрами: клики, лайки, вовлеченность. В погоне за этими KPI, ИИ начинает жертвовать правдой. Ученые из Стэнфорда назвали это "Сделкой Молоха" : чтобы победить в конкурентной гонке, система начинает обманывать . Как выйти из этого порочного круга? Мы предлагаем три простых шага — три кита, на которых должен стоять управляемый ИИ. 1. Смотрите на реальные деньги, а не на "метрики тщеславия" Забудьте про пустые цифры. Главный вопрос: как технология влияет на прибыль, удержание клиентов и сокращение расходов? Если никак — она бесполезна. 2. Сделайте систему видимой с помощью языка ДРАКОН Пытаться контролировать ИИ по талмудам с инструкциями — провальная идея. Здесь нужен язык, понятный человеку. Такой, как ДРАКОН . Его создавали не для офисов, а для управления космическими кораблями, где одна ошибка стоила бы жизней . Он превращает любой сложный алгоритм в простую и понятную схему. 3. Внедряйте контроль поэтапно Начните с аудита и визуализации процессов, затем создайте механизмы контроля, запустите пилотный проект и только потом масштабируйте то, что доказало свою эффективность. И это не теория. История большого бизнеса доказывает: нельзя управлять тем, что не видишь. Вся философия Toyota построена на том, чтобы сделать каждый шаг на конвейере видимым. Это позволяет им мгновенно находить проблемы и постоянно становиться лучше. McDonald's стал гигантом не потому, что у него лучшие бургеры, а потому, что его процесс приготовления стандартизирован до секунд. Или взять Amazon : их знаменитые роботы на складах стали возможны только после того, как компания дотошно описала и визуализировала каждый шаг — от полки до упаковки. В сухом остатке, у любого руководителя есть два пути. Первый — азартный: гнаться за быстрыми деньгами и надеяться, что система не рухнет на твоей смене. Второй — основательный: строить бизнес, которому доверяют сотрудники и клиенты, даже если это дольше и сложнее. Настоящие перемены — это всегда игра вдолгую. Мы предлагаем смотреть на это не как на гонку вооружений с конкурентами, а как на выстраивание здоровых и понятных отношений между людьми и технологиями, которыми они управляют. Выбор за вами: быть марионеткой системы или её архитектором.

https://habr.com/ru/articles/955492/

#управление_проектами_и_командой #управление_персоналом_в_it #эффективность #искусственный_интеллект #стратегия_развития #стратегия_продвижения #стратегия_личного_развития #стратегия_бизнеса #стратегическое_планирование #стратегическое_мышление

ИИ в Западных корпорациях: Период отрезвления (сентябрь 2025)

2025 год должен был стать годом триумфа Искусственного Интеллекта. И если смотреть на заголовки, так оно и есть: 78% организаций по всему миру заявляют, что используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, а общие корпоративные инвестиции в технологию за 2024 год перевалили за $250 миллиардов . Деньги льются рекой: половина лидеров планирует удвоить бюджеты на ИИ, а средние месячные расходы компаний готовятся вырасти с $63,000 до $85,000. Кажется, что машина хайпа несется на полной скорости. Но если присмотреться к приборам, а не к пейзажу за окном, картина становится куда интереснее. И тревожнее. Впервые за два года непрерывного роста крупные компании (250+ сотрудников) внезапно нажали на тормоз : уровень внедрения ИИ в их производственные процессы за лето 2025-го снизился с 14% до 12% . В это же время свежий отчет MIT бьет наотмашь: 95% пилотных проектов по генеративному ИИ проваливаются , не доходя до реального использования. Что происходит? Добро пожаловать в эпоху "отрезвления". Период, когда эйфория от первых успехов ChatGPT сменяется жестким похмельем от столкновения с реальностью. Реальностью, в которой 42% лидеров втихую признаются, что громкие заявления их компаний об ИИ - просто раздутый хайп, а 82% людей в целом скептически относятся к технологии. Внутри корпораций назревает настоящий раскол между лагерем "скептиков", которые видят риски и провалы, и лагерем "реалистов", которые продолжают верить в технологию. Эта статья - глубокое погружение в цифры и настроения сентября 2025-го.

https://habr.com/ru/articles/950756/

#управление_проектами_и_командой #управление_персоналом_в_it #эффективность #искусственный_интеллект #стратегия_развития #стратегия_продвижения #стратегия_личного_развития #стратегия_бизнеса #стратегическое_планирование #стратегическое_мышление

«Workslop»: всё о новом вызове продуктивности

«Workslop» - новая чума офисной продуктивности Представьте: понедельник, утро. Вы открываете почту, а там - отчет от коллеги из соседнего отдела. Называется «Стратегический анализ синергии рыночных векторов на Q4». Звучит солидно. Вы открываете. Тридцать страниц, графики, красивые диаграммы, текст пестрит выражениями вроде «масштабирование инсайтов» и «кросс‑функциональное взаимодействие». Выглядит профессионально. Даже слишком. Вы тратите на это два часа. Два часа, Карл! Пытаетесь продраться через словесную шелуху, найти хоть одну конкретную цифру, хоть один дельный вывод, хоть намек на то, что вам, собственно, делать дальше. И в конце понимаете: ничего. Это пустышка. Красиво оформленный, абсолютно бессодержательный текст, который нейросеть сгенерировала за пять минут. А вы потратили на него два часа своей жизни. Поздравляю, вы только что столкнулись с «workslop» . И если вы думаете, что это единичный случай, у меня для вас плохие новости. Это новая чума 2025 года, которая тихо, но уверенно пожирает нашу продуктивность. Исследователи из Стэнфорда и BetterUp Labs недавно взорвали инфополе своей статьей в Harvard Business Review , где привели шокирующие цифры. Оказывается, уже 40% из нас регулярно получают такой «цифровой мусор». И тратят в среднем по два часа на то, чтобы просто его разгрести и понять, что имелось в виду. Звучит как сюжет для антиутопии? Увы, это наша новая реальность. «Workslop»- это не просто технологическая проблема. Это симптом болезни . Болезни, имя которой - слепая вера в «магию» ИИ и прогрессирующая атрофия собственного мозга. Это новый, более изощренный вид лени, который научился очень хорошо маскироваться под продуктивность. И он угрожает не только нашим дедлайнам и бюджетам (а потери, по оценкам, достигают $9 миллионов в год на крупную компанию). Он угрожает главному - доверию внутри команд. Эта статья - о том, как распознать эту заразу, понять, откуда она берется, и, самое главное, как с ней бороться.

https://habr.com/ru/articles/950520/

#управление_проектами_и_командой #управление_персоналом_в_it #эффективность #искусственный_интеллект #стратегия_развития #стратегия_продвижения #стратегия_личного_развития #стратегия_бизнеса #стратегическое_планирование #стратегическое_мышление

Чем болен средний бизнес? Статья 6.LLM + ДРАКОН: доступный инструмент процессного управления для современного МСБ

Серия: Чем болен средний бизнес? Статья 6. LLM + ДРАКОН: доступный инструмент процессного управления для МСБ Предыдущая статья: Чем болен средний бизнес? Статья 5. Нейро-символический ИИ: прорыв в управлении или очередной хайп? Классические BPM-проекты дороги, сложны и часто проваливаются в МСБ. Вы получаете схемы, которые никто не понимает, и зависимость от консультантов, а хаос остается. В этой статье мы разбираем прагматичный подход, доступный уже сегодня: LLM как аналитик: Используем нейросети для быстрого анализа "цифровых следов" процесса (почта, CRM, логи) и выявления узких мест. ДРАКОН как интерфейс: Превращаем выводы LLM в наглядные и понятные схемы, которые может прочитать любой сотрудник, а не только IT-специалист. Человек как архитектор: Показываем, как на основе этих данных принимать управленческие решения и моделировать улучшения. Внутри — пошаговый разбор смоделированного кейса по оптимизации процесса согласования счетов, расчет ROI и дорожная карта внедрения. Никакой магии, только методология и здравый смысл. [Искусственный интеллект*] [Управление процессами*] [Визуализация данных*] [МСБ*]

https://habr.com/ru/articles/949150/

#управление_проектами_и_командой #управление_персоналом_в_it #эффективность #искусственный_интеллект #стратегия_развития #стратегия_продвижения #стратегия_личного_развития #стратегия_бизнеса #стратегическое_планирование #стратегическое_мышление