Globus

Может ли ИИ-консультант на сайте увеличить продажи ❓ ⚫️Технический директор Globus Дмитрий Лемайкин прокомментировал тему для рубрики «Слово экспертам» на @Workspace: Эффект от ИИ-консультанта на сайте сильно зависит от того, в какой точке клиентского пути он появляется. ИИ-консультант не увеличивает продажи сам по себе, он ускоряет путь клиента к решению. Главное, что я вижу на практике: результат определяется тем, насколько точно инструмент встроен в реальный процесс. Кто отвечает на какие запросы, что происходит после диалога, как это попадает в CRM – без этого технология просто не работает. Тема регулярно всплывает в дискуссиях о цифровизации бизнеса — и неудивительно: чат-боты и ИИ-ассистенты стали одним из самых доступных способов автоматизации первого контакта с клиентом. По данным Webim, внедрение чата на сайте даёт рост конверсии до 40%, а в e-commerce средний прирост составляет 15–30%. Цифра ощутимая, но именно в этом разбросе и кроется главный вопрос: почему в одних компаниях ИИ-консультант реально влияет на продажи, а в других остаётся бесполезным виджетом на сайте. Опрошенные эксперты рынка сходятся в том, что технология не продаёт сама по себе — она либо закрывает конкретный разрыв в воронке, либо создаёт лишний барьер. Работает это там, где клиенту действительно сложно принять решение «с первого экрана»: сложный выбор, длинный цикл сделки, много типовых вопросов, которые съедают время менеджера. Не работает — в категориях с высоким доверием к живому человеку и в импульсивных покупках, где чат-бот скорее раздражает, чем помогает. Вывод: ИИ-консультант — это не универсальная кнопка роста продаж, а инструмент, который либо точно встроен в процесс и работает, либо остаётся декорацией на сайте. Полная подборка мнений — по ссылке. #globus_мнение

Корпоративный ИИ без потери контроля 🔑 Одна из главных причин, по которой компании могут медлить с внедрением ИИ — отсутствие управляемости. Непонятно, какие данные попадают в запросы, какие модели их обрабатывают, кто видит результат. Особенно остро это ощущается там, где сотрудники работают с договорами, персональными данными и внутренней документацией. ✅ Globus выпустил обновление собственной ИИ-платформы «Контекст» — в продукте появился административный слой. Администраторы могут управлять пользователями, подключать корпоративные источники данных, настраивать права доступа и задавать политики работы ИИ. Отдельно — выбор языковых моделей под конкретные задачи: разные модели для анализа документов, генерации текстов или поиска по внутренним знаниям, всё в рамках одного защищённого контура. Платформа разворачивается на инфраструктуре компании-заказчика, данные не покидают периметр. Подробнее о «Контексте» — на сайте Globus (включена в реестр российского ПО). #globus_продукт

5 признаков того, что разработке нужен чек-ап ✅ Проблемы на проектах не возникают внезапно. Они масштабируются через серию решений, каждое из которых казалось разумным в моменте. Вот сигналы, на которые стоит обратить внимание: 1️⃣ Требования меняются каждую неделю По данным PMI, 55% проектов сегодня сталкиваются с неконтролируемым расширением требований. Изменения в требованиях неизбежны, но если они происходят без формального процесса согласования, оценки и фиксации в документе — это не гибкость, это хаос. 2️⃣ Демо постоянно откладывается по техническим причинам «Ещё не готово», «нужно доделать интеграцию», «покажем в следующий раз» — если это повторяется более 2 раз подряд, это сигнал. Рабочий продукт должен быть доступен для демонстрации на каждом этапе. 3️⃣ Команда не говорит о рисках — только о задачах Если на каждом статусном звонке вам говорят только «всё идёт по плану» — это признак того, что риски (технические, интеграционные, ресурсные) либо не замечают, либо не хотят озвучивать. 4️⃣ Метрики успеха не определены / определены технически Если никто не зафиксировал, что будет считаться успешным результатом с точки зрения бизнеса, оценить проект невозможно, как и вовремя скорректировать. 5️⃣ Бюджет выбирается равномерно, а продукта нет 1 из 6 ИТ-проектов имеет перерасход бюджета на 200% и более. Если к середине бюджета нет работающего прототипа — это скорее всего значит, что что-то пошло не так в самом начале. Что делать при каждом из этих сигналов — не ждать. Остановить, зафиксировать текущее состояние, пересогласовать приоритеты. Это дешевле, чем доехать до конца бюджета и получить систему, которую придётся переделывать. #globus_мнение

Кредитный анализ — функция, где скорость важна, но цена ошибки слишком высока. Отчётность, ковенанты (обязательные условия договора), обеспечение, KYC-анкеты (проверка заёмщика), материалы для комитета — каждый кейс требует профессиональной оценки. Но до неё есть длинный подготовительный слой. Именно здесь ИИ даёт эффект — не вместо аналитика, а до него. Что можно ускорить: — черновик кредитного заключения по шаблону: описание заёмщика, структура сделки, риски, вопросы для проверки; — извлечение финансовых показателей из PDF и таблиц в структурированный формат; — поиск ковенантов, ограничений и сроков в договорных документах со ссылками на источники; — чек-лист недостающих документов по типу сделки — до того, как пакет уйдёт на рассмотрение. ИИ не одобряет сделку, не рассчитывает лимит и не присваивает рейтинг. Если система выделяет риск — он должен быть привязан к источнику, а не к общей интерпретации. Финансовое решение остаётся за аналитиком, комитетом и утверждённой методологией. В новой статье разобрали полный цикл кредитного анализа. Файл с промптами для старта – приложили. #globus_статьи

Мы привыкли обсуждать ИИ через призму сокращений, но гораздо важнее, где человеческое участие будет создавать максимальную ценность. Если цифровые задачи всё чаще выполняют алгоритмы, то растёт стоимость того, что сложно автоматизировать: доверия, экспертной коммуникации, персонального сервиса, способности принимать решения в условиях неопределённости. Конкурентное преимущество всё меньше зависит от численности команды и всё больше — от правильного распределения ролей между людьми и технологиями. Побеждать будут те, кто научится использовать автоматизацию там, где она действительно усиливает человека, сохраняя за людьми задачи, требующие опыта, ответственности и живого взаимодействия.

В некоторых компаниях искусственный интеллект уже стал весомой частью ежедневной работы. И вопрос в том, как превратить его в источник реальной бизнес-ценности для внутреннего и внешнего пользователя. В новом интервью с Арменом Амирханяном, директором по развитию искусственного интеллекта Московской биржи, обсудили, как ИИ меняет внутренние процессы компании, продукты для клиентов и подход к разработке. Ключевые мысли — Эффективность ИИ важно измерять не количеством внедрённых моделей, а их влиянием на бизнес-результат и экономический эффект — Генеративный ИИ становится инструментом повседневной работы: ускоряет разработку, автоматизирует рутинные задачи и позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных решениях — Главным ограничением становится не сопротивление людей, а способность компании быстро масштабировать успешные ИИ-сценарии Конкурентное преимущество всё чаще определяется не доступом к технологиям — они становятся доступны практически всем. Разницу создаёт способность бизнеса встроить ИИ в рабочие процессы, научиться измерять его эффект и делать использование новых инструментов естественной частью корпоративной культуры. Новое интервью уже доступно к просмотру по ссылкам (таймкоды — в описании под каждым видео): 🎞 YouTube 🌐 VK Видео 🌐 RUTUBE — Подписаться на канал Рубрика: #интервью

Существует управленческий парадокс, с которым мы сталкиваемся регулярно. Заказчик хочет начать разработку как можно скорее. Но именно это желание сэкономить время на старте приводит к тому, что проект выходит за рамки бюджета и сроков. По данным исследований, только 43% проектов завершаются в рамках изначального бюджета. Крупные ИТ-проекты в среднем превышают бюджет на 45% и при этом дают на 56% меньше ценности, чем было запланировано. Что такое предпроектные исследования? Это период в 2–6 недель, в течение которого команда вместе с заказчиком отвечает на вопросы, которые могут проявиться в середине разработки. Типичные вопросы: - Кто реальный пользователь системы и какова его настоящая боль? - Какие процессы нужно автоматизировать и какие трогать не стоит? - С какими системами должно взаимодействовать решение? - Какая нагрузка ожидается и как будет выглядеть рост? Что происходит, когда исследования НЕ проводят? Неконтролируемое расширение требований наблюдается в 48% всех ИТ-инициатив и приводит к задержкам выпуска, а также значительному перерасходу бюджета. Архитектурные решения, принятые в первые 2 недели проекта, определяют от 60 до 80% совокупной стоимости владения системой. Неправильная архитектура создаёт медленно нарастающее увеличение стоимости — по мере того как команда работает против архитектуры, а не вместе с ней. Что дают предпроектные исследования на практике? Обычно данный этап составляет 5–10% от общей стоимости проекта, но стабильно снижает риски перерасхода. На выходе заказчик получает документ требований, архитектурную схему, прототип ключевых экранов и дорожную карту с реалистичными сроками. Проекты, в которых вложено 4–6 недель в исследования до старта проекта, экономят месяцы усилий по разработке, а во многих случаях полностью избегают провала. Вывод, который мы делаем из собственной практики: предпроектные исследования — это не затраты. Это страховка, которая стоит 5–10% от бюджета и покрывает риски почти на 100%. #globus_мнение

Июль – про архитектуру: систем, процессов и решений и про то, где ИИ реально снимает нагрузку, а где граница его ответственности. Главное за июль — если пропустили: 🔖Корпоративная платформа «Контекст» — не просто «корпоративный ChatGPT». Готовые ролевые сценарии под конкретные команды, развёртывание на собственной инфраструктуре, данные не покидают периметр. Подробнее о том, как это работает — здесь. 🔖95% ИТ-директоров называют разрозненность систем главным препятствием для ИИ. Что такое платформенная архитектура и почему без неё автоматизация буксует — разобрали здесь. 🔖Покупать готовое или строить своё — вопрос не о бюджете, а о том, где для вашего бизнеса находится точка роста. Когда коробочное решение станет ловушкой, а когда — правильным выбором — здесь. 🔖42% провалов мобильных приложений — из-за того, что рынок не исследовали до начала разработки. Три признака приложения, которое действительно будут использовать, — в материале. 🔖ИИ в HR, рекрутинге, работе с клиентами и внутреннем аудите — выпустили серию статей с конкретными сценариями и готовыми промптами для старта. Забирайте нужное! #globus_дайджест

Globus и ЕМДЕВ, поставщик решений для создания корпоративных цифровых пространств, начинают совместную работу над проектами ИТ-трансформации и импортозамещения для крупного бизнеса. В основе — интеграционная платформа ЕМДЕВ «Энтакси», которая заменяет зарубежные корпоративные ESB-решения (системы для обмена данными между разными ИТ-системами компании) — SAP PI, WebMethods, Oracle ESB и другие. Что важно в этом сотрудничестве: — Для Globus это расширение экспертизы: более 500 реализованных проектов и опыт сложной интеграции соединяются со зрелой платформой ЕМДЕВ и её отраслевым опытом — «Энтакси» — российская low-code платформа (настройка через готовые визуальные блоки, без разработки с нуля). Входит в топ-5 российских ESB-платформ по версии Cnews, включена в реестр Минцифры РФ — По опыту проектов ЕМДЕВ, платформа помогает снизить расходы на поддержку ИТ-систем до 25% и сократить срок вывода новых ИТ-продуктов в эксплуатацию до 40% Павел Короткий, генеральный директор Globus: Российскому бизнесу сейчас нужны решения, которые быстро встраиваются в уже сложившийся ИТ-ландшафт без лишних рисков. Наше партнёрство рассчитано на реализацию таких проектов и усиливает предложение для крупных корпоративных заказчиков в сфере финансов, промышленности, телекома и ритейла. #globus_новости

Внутренний аудит — функция, где ИИ выглядит особенно привлекательно: документы, интервью, доказательства, отчёты. Почти на каждом этапе есть данные, которые нужно прочитать, сопоставить и оформить. Но именно здесь нужна осторожность. Аудит работает с рисками, нарушениями и управленческими решениями. Ошибка в выводе может стоить дорого. Где ИИ помогает: 〰️ черновики планов, программ проверки и вопросов для интервью; 〰️ суммаризация интервью и воркшопов; 〰️ оформление рабочих документов и замечаний; 〰️ управленческие сводки для комитета по аудиту. Где полагаться на ИИ нельзя? ИИ может отметить потенциальное нарушение или дубль платежа, но это только сигнал для проверки. Уровень нарушения, оценку контроля и финальный вывод определяет аудитор на основе доказательств и профессионального суждения. В новой статье разобрали полный аудиторский цикл и примеры промптов для начала работы. Переходите по ссылке! ⬅️ #globus_статьи

История с электронной коммерцией в B2B хорошо показывает, что цифровая трансформация меняет распределение времени специалистов. Автоматизация рутинных операций, позволяет направить высвободившееся время сотрудников туда, где действительно создаётся ценность — в точечной работе с клиентом и развитии продаж. Успешная автоматизация начинается не с вопроса «кого заменить?», а с вопроса «от чего можно освободить людей, чтобы они занимались более сложными задачами?». Именно такой подход снижает сопротивление изменениям и позволяет технологиям усиливать команду, а не конкурировать с ней. #globus_короткий_разговор

Сегодня конкурентное преимущество всё чаще создаётся через клиентский опыт, скорость принятия решений и способность бизнеса самостоятельно запускать изменения. В новом интервью с Андреем Сорокиным, директором по цифровой трансформации и ИТ ЕВРАЗ ТК, обсудили, как меняется подход к развитию B2B-бизнеса и почему трансформация начинается не с технологий, а с новой модели управления. Ключевые мысли — Цифровая трансформация становится бизнес-проектом: изменения затрагивают процессы, организационную модель и принципы взаимодействия между ИТ и бизнесом — Сервисы самообслуживания и цифровые сервисы не заменяют менеджеров, а освобождают их от рутинных операций, позволяя сосредоточиться на задачах, где важна экспертиза — Искусственный интеллект эффективнее развивается там, где инициативы рождаются внутри бизнеса, а сотрудники сами становятся авторами новых сценариев автоматизации Цифровизация компании определяется не количеством внедрённых технологий, а способностью превратить новые инструменты в часть повседневой работы бизнеса. А устойчивые изменения появляются там, где трансформация становится общей задачей всей организации, а не только функцией ИТ. Новое интервью уже доступно к просмотру по ссылкам (таймкоды — в описании под каждым видео): ✔️ YouTube ✔️ VK Видео ✔️ RUTUBE — Подписаться на канал Рубрика: #интервью

42% провалов мобильных приложений происходит потому, что разработчики не исследовали потребность рынка до начала создания продукта. И эти данные описывают не стартапы без опыта, а вполне зрелые компании. Почему корпоративные приложения не выживают — и что отличает те, что становятся частью бизнес-модели? К 2025 году 90% инициатив цифровой трансформации используют мобильные приложения как ключевой компонент. Но факт наличия приложения и факт его реального использования — разные вещи.  В среднем у пользователя установлено более 80 приложений, но около 62% из них не используются в течение месяца. В корпоративной среде картина похожая: система есть, но сотрудники продолжают работать в таблицах или по старой схеме. 3️⃣ признака приложения, которое будут использовать: - Оно встроено в процесс, а не добавлено поверх него. Приложение, которое требует дополнительного действия, уступает привычной схеме работы - Оно решает боль, а не задачу из техзадания. То, что реально мешает человеку работать каждый день - Оно измеряется бизнес-метриками, а не техническими. Сократилось ли время на операцию, выросла ли конверсия, снизилась ли нагрузка на поддержку По данным PMI Pulse of the Profession, проекты с вовлечением пользователей в сбор требований имеют на 40% более высокий показатель успеха, чем те, где требования формирует только руководство. Это говорит о том, что люди, которые будут пользоваться системой каждый день, знают о ней больше, чем те, кто её заказывает. Мобильное приложение — это не отдельный проект. Это точка входа в операционную модель компании. И то, как оно спроектировано, определяет, станет ли оно частью этой модели — или ещё одной иконкой на экране, которую никто не открывает. #globus_мнение

Работа клиентского менеджера держится на контексте: что обсуждали на встрече, какие риски есть по аккаунту, что обещала команда, какие вопросы поднимал клиент. Проблема в том, что этот контекст разбросан между CRM, почтой, чатами, заметками и стенограммами встреч. И когда клиентов много, менеджер тратит значительную часть времени не на развитие отношений, а на восстановление истории. Но ИИ может скорректировать эту просадку в процессах: 🤩 подготовить краткую сводку по аккаунту перед встречей; 🤩 превратить заметки в черновик письма клиенту и список задач для внутренней команды после встречи; 🤩 заполнить CRM на основе переписки и записей между встречами. Для бизнеса эффект здесь будет шире, чем экономия времени. Когда история клиента лучше фиксируется, компании проще управлять отношениями, видеть риски и готовиться к продлениям. ИИ не заменяет клиентского менеджера — он помогает ему быть внимательнее к деталям и быстрее реагировать на то, что важно клиенту. В новой статье разобрали сценарии подробнее. Там же промпты для старта. #globus_статьи

Один из самых интересных эффектов развития ИИ — меняется не только производительность отдельных специалистов, но и сама логика формирования команд. Алексей Блинов, ИТ-директор Билайн, отмечает, что команды начинают собираться не вокруг формальных ролей, а вокруг общей идеи. Искусственный интеллект закрывает часть типовых задач, а недостающие компетенции дополняются точечно — там, где они действительно нужны. По мере развития ИИ конкурентным преимуществом становится способность быстро объединяться вокруг сильного видения, брать ответственность за результат и сочетать взаимодополняющие компетенции. Возможно, в ближайшие годы главным вопросом станет уже не «сколько людей нужно на проект», а «каких людей достаточно, чтобы реализовать идею». #globus_короткий_разговор

Цифровая трансформация крупных компаний часто начинается не с внедрения новых технологий, а с переосмысления отношения к существующим. Для многих организаций главный вызов сегодня — научиться развивать то, что уже десятилетиями обеспечивает работу бизнеса. В новом интервью с Алексеем Блиновым, ИТ-директором Билайна, обсудили, как меняется подход к развитию сложной ИТ-инфраструктуры и какую роль в этом процессе играет искусственный интеллект. Ключевые мысли — Legacy-системы — это не только технический долг, но и накопленная экспертиза бизнеса, которую важно развивать, а не бездумно заменять — Искусственный интеллект становится инструментом, который помогает быстрее разбираться в сложных системах, снижает порог входа и расширяет возможности команд — По мере распространения ИИ всё большую ценность приобретают ответственность, способность принимать решения и понимание смежных областей, а не узкая специализация «Зрелость технологической организации определяется умением использовать накопленный опыт как основу для дальнейшего развития. А устойчивые изменения чаще строятся на эволюции существующей системы, чем на её полном перезапуске». Новое интервью уже доступно к просмотру по ссылкам (таймкоды — в описании под каждым видео): ➖ YouTube ➖ VK Видео ➖ RUTUBE — Подписаться на канал Рубрика: #интервью

В крупной компании знания есть. Но их бывает непросто найти. Регламент — в Сonfluence, договор — в почте, решение с последнего совещания — в чьей-то личке. И когда новый сотрудник спрашивает «а как у нас принято?», опытный коллега садится рядом и объясняет на пальцах. Потому что системы для этого нет. «Контекст» — корпоративная ИИ-платформа Globus — решает именно эту проблему. Она объединяет внутренние источники данных и позволяет работать с ними в едином интерфейсе: задавать вопросы по документам, анализировать материалы, формировать рабочие документы на основе корпоративных данных. Но здесь есть важный нюанс, который отличает «Контекст» от просто «корпоративного ChatGPT». Большинство компаний сегодня используют ИИ точечно: сотрудник сам формулирует запрос, уточняет, проверяет, адаптирует. Для разовой задачи — работает. Для бизнеса в масштабе — нет: результат зависит от навыков конкретного человека, качество непредсказуемо, безопасность сложно контролировать. В «Контексте» вместо пустого поля — готовые ролевые сценарии под конкретные команды и задачи: - Юрист открывает сценарий сравнения договоров и загружает документы — не объясняя ИИ, что от него нужно - HR запускает обработку резюме и получает сопоставление с вакансией - Операционная команда проверяет входящие запросы по регламентам Каждый работает в своём контуре, с доступом только к релевантным данным. Платформа включает ИИ-ассистент для работы с документами, подключение корпоративных источников, управление доступами и возможность выбора языковых моделей. Развёртывается на собственной инфраструктуре компании — данные не покидают периметр. Если интересно разобраться, как «Контекст» может встроиться в процессы вашей команды — напишите нам. #globus_продукт