Искусственный интеллект — пожалуй, самое модное словосочетание нашего времени. Однако в бизнесе любое внедрение должно происходить не ради хайпа, а для достижения бизнес-показателей — в первую очередь, роста эффективности и прибыли. Андрей Мальков, эксперт AXENIX по GenAI, делится ключевыми принципами успешной интеграции ИИ.

🔸 Системный подход

Как и любая масштабная автоматизация, внедрение ИИ невозможно без комплексной стратегии. Начните с аудита процессов, затем — единичные эксперименты → пилоты → тиражирование успешных решений → масштабирование. Пропуск этапов = риск провала.

🔸 Новые роли в команде

Директор по ИИ, ИИ-инженеры — без них не обойтись. Возможно, потребуется даже создать подразделение, выступающее как акселератор внедрения ИИ в бизнес-процессы. Меняйте культуру компании, чтобы данные и автоматизация стали нормой.

🔸 Интеграция в текущие процессы

Не изобретайте велосипед — улучшайте с помощью ИИ то, что уже работает. Например, контроль качества на производстве через компьютерное зрение. Начинайте внедрять ИИ с самых простых задач, чтобы «набить руку» и сформировать ключевые компетенции.

🔸 Готовые решения или свои разработки

Создание ИИ-решений с нуля стоит дорого и требует много времени и компетенций. Как правило, выгоднее использовать готовые ИИ-модели, адаптировать open-source решения или использовать существующие B2B-платформы со встроенным ИИ.

🔸 Безопасность данных — прежде всего

Маскирование, локальные серверы — обязательные меры для работы с конфиденциальной информацией. Обеспечение ИБ требуется при работе с чувствительными данными, такими как персональная информация, финансы и т.п.

🔸 ИИ-агенты — следующий шаг

ИИ-агенты — это следующий шаг развития отрасли. По прогнозам, к 2028 году они будут участвовать в 20% клиентских взаимодействий. Уже сейчас обсуждаются сценарии, где ИИ-агенты будут вести переговоры и принимать решения без участия людей.

📌 Хотите глубже разобраться в теме? Читайте подробности на сайте IT Channel News >

#AXai

Денис Шипулин, директор направления «Аналитика данных» для банков, ресурсных и государственных компаний AXENIX, в статье для Global CIO рассказал, как изменится образ жизни людей во всем мире в результате повсеместного внедрения GenAI.

5 КЛЮЧЕВЫХ ИЗМЕНЕНИЙ

❶ Персонализация сервисов

GenAI позволит каждому человеку получать индивидуально настроенные услуги в здравоохранении, образовании, финансах и социальных сервисах. Согласно прогнозам исследователей из МГУ им. Ломоносова, персонализация станет одним из главных трендов ближайших десятилетий.

❷ Экологичные и энергоэффективные практики

Благодаря ИИ в повседневную жизнь проникнут более устойчивые технологии: снижение энергозатрат и потребления ресурсов станет нормой, а образ жизни станет более экологичным.

❸ Новые материалы с заданными свойствами

Общество получит доступ к предметам и организмам, созданным с определёнными характеристиками — от одежды до продуктов или медицинских средств. Эти инновации значительно снизят затраты при производстве и изменят привычные нам способы потребления и взаимодействия с окружающей средой.

❹ Широкое использование роботизированных и аддитивных решений

В быту начнут повсеместно применяться роботы (например, умные помощники), а в производстве технологии 3D-печати. Человек переложит выполнение рутинных задач на ИИ-помощников, сохранив за собой роль в принятии стратегических решений. Эмпатия также останется нашей прерогативой.

❺ Человекоцентричные интерфейсы на базе когнитивных наук

В жизни людей появятся более интуитивные и «человечные» интерфейсы: интерфейсы, разработанные с учётом психологии, нейрофизиологии и ИТ, значительно улучшат взаимодействие между человеком и машиной, делая его проще и естественнее.

Как бизнесу встроиться в происходящие изменения, узнайте из полной версии статьи Дениса Шипулина на сайте Global CIO >

#AXai

В эпоху цифровой трансформации качество данных становится ключевым конкурентным преимуществом. Однако, как показывает практика, большинство компаний до сих пор работают с «грязными» данными, что приводит к миллионным потерям и ошибочным решениям.

В новой статье для делового журнала «Инвест Форсайт» Денис Белых, руководитель ИТ-проектов AXENIX, подробно разбирает, почему обеспечение качества данных — это центральная задача не только ИТ, но и бизнеса в целом.

Главные угрозы качества данных

🔸 Человеческий фактор: разные форматы записи («Москва» vs «г. Москва» vs «Moscow»)
🔸 Технические сбои: перепутанные даты, сбитые часовые пояса
🔸 Скрытые дубликаты: когда один товар в системе учитывается дважды
🔸 «Тихое» устаревание: аналитика на данных двухлетней давности

Денис Белых, приводит в пример показательный кейс из нашей практики:

После внедрения MDM-системы, очистки истории и настройки валидации точность прогноза выросла на 17%, а списания снизились на 25%. Ощутимый рост в бизнес-метриках дало не улучшение модели, а улучшение качества входных данных.

Особенно критично качество данных для ИИ, подчеркивает Денис:

Модель ИИ не может быть «умнее» данных, на которых ее обучили. Она не исправляет ошибки, а систематизирует их. Если в обучающем наборе данных есть искажения, то предсказания станут не просто неточными, а вредоносными. Если ИИ дали искаженную картину — именно ее он и масштабирует.

Как защитить бизнес

➊ Внедрять Data Contracts — договора о данных между компаниями
➋ Осуществлять автоматический мониторинг аномалий в реальном времени
➌ Вести семантические каталоги — умные каталоги, которые связывают таблицы и поля с бизнес-смыслом
➍ Интегрировать контроль качества в CI/CD-пайплайны

🔥Помните: одна ошибка в данных сегодня — это тысячи потерянных клиентов завтра!

Хотите узнать больше? Читайте полную статью Дениса Белых с детальными кейсами и практическими решениями на этом сайте >

#AXai

Эксперты AXENIX накопили колоссальный опыт прохождения полного пути локализации ERP-систем для крупного бизнеса, начиная от стратегии и заканчивая передачей системы на поддержку. И даже работая в экстремальные сроки (мягче назвать переход с SAP ERP на «1С:ERP Управление предприятием» для 3 заводов ex-Bosch, а ныне METEOR — просто не получается), мы всегда отвечали за достижение поставленных целей.

Выполнять проекты качественно и в срок нам помогают наработанные акселераторы:

🔸 Функциональные архитектуры ERP- решений
🔸 Инструменты GenAI в проектировании, разработке и тестировании
🔸 Шаблоны и инструменты миграции данных SAP→1C
🔸 Наборы типовых требований и кастомизации «1С»
🔸 Индустриальная и процессная базы знаний

И умение работать с людьми — ведь внедрение ERP является не только технологическим процессом, но и привносит изменения в бизнес и работу сотрудников на каждом этапе.

Каких успехов нам удалось добиться за 3 года, рассказывает Константин Максимов, управляющий директор департамента «Товары народного потребления». Читайте на карточках и переходите на наш сайт, чтобы узнать больше!

#AX_ips

Кадровые процессы больше не ограничиваются интуицией и шаблонными подходами. Сегодня Big Data и ИИ позволяют вывести HR на новый уровень — от предиктивного подбора до персонализированного управления карьерой. Анастасия Сидакова, эксперт AXENIX по HR-стратегии, рассказывает о том, что такое «умный HR», и как он меняет процессы.

Ключевые тренды

🔸Цифровые профили — многомерные портреты сотрудников и ролей, основанные на статических и динамических данных.

🔸Сквозная аналитика — ИИ оптимизирует все этапы: от найма (сокращение времени на 50%) до удержания (снижение текучки на 10-20%).

🔸Командная динамика — системы оценивают не только индивидуальные показатели, но и синергию в коллективе.

Почему это важно для бизнеса

«Умный HR» повышает ROI HR-инициатив до 50%, сокращает затраты на подбор и укрепляет employer brand. Но финальные решения — за человеком. ИИ — лишь инструмент для анализа.

Анастасия Сидакова отмечает:

Пока интеллектуальные технологии в HR чаще всего используются точечно — в виде отдельных решений. Однако будущее — за целостными системами управления человеческим капиталом, где сквозная аналитика и ИИ объединяют все этапы работы с сотрудниками.

Полный разбор трендов — в статье Анастасии Сидаковой для издания «HR по-русски». Как интегрировать эти решения в вашу HR-стратегию, узнайте на сайте AXENIX >

#AXstrategy

Знаете ли вы, что из-за плохого качества данных, согласно оценке Gartner, компании ежегодно теряют 12,9 млн долларов? Некорректные отчеты, устаревшая информация и дубликаты не просто создают хаос — они напрямую бьют по прибыли и репутации.

В статье для RSpectr Марина Плаутина, ведущий системный аналитик AXENIX, подробно разбирает, почему профилирование данных стало must-have для любого data-driven бизнеса.

🔥 Ключевые мысли

➡️ Профилирование — это регулярный «медосмотр» данных: проверка их объема, типа, формата, уникальности и качества. Без него даже самые продвинутые аналитические модели дают сбой.

➡️ Ошибки дороже профилактики: исправление проблем на поздних стадиях обходится в разы дороже, чем их предупреждение. Например, один телеком-оператор сократил отток клиентов на 15%, просто почистив базу от устаревших контактов.

➡️ Автоматизация — наше всё: от готовых DQ-решений вроде Informatica до кастомных скриптов на Python — выбор инструментов огромен. Не просто так мировой рынок решений для обеспечения качества данных достиг 2,7 млрд долларов в 2024 году, а к 2031 году ожидается его рост до 4,15 млрд долларов.

А вот генеративный ИИ и вовсе творит чудеса, находя даже скрытые аномалии. Как отмечает Марина Плаутина:

Большие языковые модели, например, способны достаточно четко сформировать требования к качеству данных на базе ГОСТов, а также внутренней нормативно-методологической документации компании.

💡 Почему это важно?

Если ваш бизнес зависит от данных (а сегодня таких большинство), их качество — это ваше конкурентное преимущество. Не ждите, пока ошибки выльются в убытки — действуйте на опережение.

Марина рекомендует:

Начинайте внедрение профилирования с пилотных проектов — проверки наиболее значимых источников данных, используемых для стратегической отчетности. Как показывает опыт, даже базовые проверки ключевых таблиц могут выявить критические проблемы, влияющие на качество аналитики и принимаемых решений.

📌 Хотите глубже разобраться в инструментах, кейсах и этапах профилирования? Читайте полную версию статьи по ссылке >

#AXai