📊 Финансисты будут меньше готовить отчёты и больше влиять на решения бизнеса.

Долгое время финансовая функция была сосредоточена вокруг подготовки данных: сбор информации из разных систем, формирование бюджетов, пояснений к отчётности, аналитических материалов для руководства.

Но сегодня эту модель работы начинает менять искусственный интеллект:
🔸 Помогает готовить первые версии бюджетов и финансовых сценариев на основе исторических данных и заданных ограничений
🔸 Автоматизирует сбор и структурирование информации от подразделений
🔸 Превращает таблицы и выгрузки в понятные комментарии для управленческой отчётности
🔸 Анализирует отклонения показателей и предлагает гипотезы, на которые стоит обратить внимание финансовой команде
🔸 Ускоряет работу с документами: помогает находить ключевые условия в договорах, отслеживать обязательства и выявлять потенциальные риски

Задача ИИ – сократить время на подготовку информации, чтобы специалисты могли сосредоточиться на анализе рисков, оценке инвестиционных инициатив, финансовом планировании и поддержке управленческих решений.

📎 В новой статье даем промпты, разбираем практические сценарии применения ИИ в финансовой функции и показываем, какие процессы компании начинают трансформировать уже сегодня.

#globus_статьи

«Цифровая трансформация» – один из самых употребляемых терминов в ИТ-индустрии последнего десятилетия. Сегодня он встречается в каждой второй стратегии, каждой третьей презентации совету директоров – и почти нигде не означает одно и то же.

Между тем по данным McKinsey State of AI, 88% компаний уже применяют искусственный интеллект хотя бы в одной бизнес-функции, но 94% из них не фиксируют значимого влияния этих инвестиций на финансовый результат. Технология внедрена – результата нет.

Другое исследование добавляет детали: из 25 факторов, влияющих на успех трансформации, наибольший вес имеет один – фундаментальная перестройка рабочих процессов под новую логику. Не выбор платформы, не бюджет проекта и не скорость внедрения.

🗣 Почему так происходит? Под словом «трансформация» часто понимают замену инструментов, а не изменение модели управления. Вот 3 признака, что трансформация в компании – это слово, а не процесс:

👉 Инициатива живёт в ИТ-отделе, а не в бизнесе
Цифровой проект воспринимается как задача технической службы, а не управленческое решение первого уровня. Результат – система внедрена, процессы не изменились.
👉 Метрики успеха – технические, а не бизнесовые
«Система запущена», «миграция завершена», «дашборд (информационная панель) работает» – это не результаты трансформации. Результаты выглядят иначе: сократилось время принятия решений, выросла маржа, снизилась операционная нагрузка.
👉 Культура работы с данными не сформирована
Согласно тому же исследованию McKinsey, только 21% компаний перестроили часть рабочих процессов под генеративный ИИ. Остальные ограничились пилотами, которые не выходят за пределы отдельных команд.

Настоящая трансформация – это когда компания начинает принимать другие решения, потому что у нее появились другие данные и другие процессы их обработки. Всё остальное – автоматизация.

Как качественно перестроить процессы, подскажет наша команда, переходите по ссылке!

#globus_мнение

Что сегодня обсуждают ИТ-руководители, продуктовые лидеры и директора по цифровой трансформации?

Команда Globus вернулась с South HUB 2026 и привезла несколько наблюдений о том, что происходит в отрасли.

🔹 ИИ больше не воспринимается как эксперимент. Компании переходят от пилотов к системному внедрению и начинают перестраивать под него процессы, команды и подходы к управлению.

🔹 Главные ограничения для ИИ-трансформации — уже не технологии. Чаще речь идет о качестве данных, зрелости процессов и готовности сотрудников работать по-новому.

🔹 Чем активнее бизнес внедряет ИИ и цифровые сервисы, тем выше требования к кибербезопасности, архитектуре решений и управлению доступами.

🔹 Руководители все чаще обсуждают не только рост и эффективность, но и устойчивость бизнеса в условиях постоянных изменений.

🗣«Для меня South HUB — это не столько про доклады, сколько про честные разговоры с людьми, которые каждый день принимают сложные технологические и управленческие решения. Было полезно услышать, как компании на самом деле подходят к ИИ: где уже есть результат, где пока больше ожиданий, а где внедрение упирается не в технологии, а в процессы, данные и готовность команды. Мы в Globus видим похожую картину у клиентов: рынок постепенно уходит от точечных экспериментов и начинает думать о системной интеграции ИИ в бизнес», — отметил исполнительный директор Globus Константин Андреев.

South HUB в очередной раз подтвердил: технологическая трансформация сегодня — это уже не про отдельные инструменты, а про изменение всей операционной модели компании.

#globus_новости

💡Техподдержка — одна из первых функций, где компании начинают получать заметный эффект от внедрения ИИ.
Значительная часть работы поддержки связана с поиском информации, обработкой обращений и принятием типовых решений. Именно здесь искусственный интеллект способен быстро снять рутинную нагрузку с команды.

Что меняется на практике?
🔷ИИ автоматически классифицирует обращения и помогает направить их на нужного специалиста
🔷Готовит краткую сводку по истории тикета, чтобы специалисту не приходилось изучать длинные переписки
🔷Предлагает черновики ответов и помогает быстрее находить нужную информацию в базе знаний
🔷Выявляет повторяющиеся инциденты и помогает превращать решенные кейсы в корпоративные знания

В результате сотрудники обрабатывают больше обращений без увеличения штата, а качество сервиса становится более стабильным и предсказуемым.
При этом успешные проекты редко начинаются с автономных агентов. Чаще компании стартуют с простых сценариев: суммаризации тикетов, интеллектуального поиска по базе знаний и подготовки черновиков ответов. Такие решения быстро внедряются и позволяют получить измеримый результат уже на первых этапах.

🗣 В новой статье разбираем, где именно ИИ помогает службе поддержки, какие сценарии дают наибольший эффект и с чего стоит начинать внедрение.

#globus_статьи

🏭 Промышленность – одна из отраслей, где автоматизация уже стала строкой в отчете о прибылях и убытках. Но разрыв между теми, кто видит экономический эффект, и теми, кто «пилотирует», все еще есть.

🤩Где автоматизация работает?
Предиктивное обслуживание – анализ данных с оборудования в режиме реального времени, позволяющий предсказать поломку до её наступления.

По данным Deloitte и Siemens, такие системы сокращают незапланированные простои на 30–50% и снижают затраты на обслуживание на 18–25%. Незапланированный простой обходится производству в среднем в $125 000/час.

При этом 95% компаний, внедривших предиктивное обслуживание, фиксируют положительный возврат инвестиций, а 27% полностью окупают проект в течение первых 12 месяцев.

🤩Где автоматизация остаётся пилотом?
По наблюдениям из практики, пилот не переходит в промышленную эксплуатацию по двум повторяющимся причинам:
- данные с оборудования не стандартизированы (модель обучена на чистых данных, а в производстве данные неполные и поступают из 5 разных источников)
- нет операционной модели под новый инструмент (система предсказывает поломку, но непонятно, как это фиксируется, кто получает сигнал и принимает решение)

Вывод, который мы делаем в таких проектах: автоматизация в промышленности дает результат там, где данные упорядочены и процессы пересобраны под новую логику работы.

Какими инструментами мы решаем задачи промышленных предприятий, рассказываем через наши кейсы.

#globus_мнение

Девелопмент переживает интересную трансформацию. Если раньше конкуренция строилась вокруг локации и стоимости квадратного метра, то сегодня всё большее значение приобретают скорость принятия решений, качество среды и способность управлять сложными проектами с помощью технологий.

В новом интервью с Дмитрием Трубниковым, директором по цифровой трансформации ГК ФСК, обсудили, как меняется строительная отрасль и какие факторы будут определять её развитие в ближайшие годы.

Ключевые мысли
— Покупатели всё чаще выбирают не объект недвижимости, а образ жизни и среду, которую создаёт проект
— Цифровые инструменты становятся частью операционной модели девелопера: от проектирования и управления стройкой до прогнозирования рисков
— В условиях меняющегося рынка конкурентным преимуществом становится способность быстро адаптироваться и принимать решения на основе данных

«Современный девелопмент всё больше напоминает управление сложной технологической системой: ценность всё чаще создаётся на стыке продукта, технологий и клиентского опыта, а не внутри отдельных функций бизнеса».

Новое интервью уже доступно к просмотру по ссылкам (таймкоды – в описании под каждым видео):

👉 YouTube
👉 VK Видео
👉 RUTUBE

—
Подписаться на канал
Рубрика: #интервью

❓ Пятничный вопрос к тем, кто управляет ИТ-системами или принимает решения о них.

Дает ли ваша ИТ-система конкурентное преимущество?
То есть не просто переход компании на новую платформу, а появление новых возможностей, которых не было раньше, или ускорение выхода на рынок ваших продуктов и услуг.

Голосуйте в опросе! 👇

А если у вас есть пример, о котором хочется рассказать – делитесь в комментариях.

#globus_вопрос

🗣 Наш тимлид Екатерина Боголепова выступила на TeamLead Conf — профессиональной конференции для тимлидов и руководителей не только из ИТ. В этом году она проходила 25–26 июня в Санкт-Петербурге.

Что интересного взяли на заметку?

✏️ Тимлид — не «решатель всех задач». Когда тимлид тратит большую часть времени на операционные вопросы, команда теряет самостоятельность, а стратегические задачи откладываются. Это системная проблема управления.

✏️ ИИ меняет структуру работы руководителя, а не только разработчика. Технологии берут на себя контекстную нагрузку: сбор информации, подготовку к ревью, формирование индивидуальных планов развития. Это освобождает время для наставничества, экспертного суждения, архитектурных решений.

✏️ Инструмент без встроенности в процесс не работает. Любой ИИ-инструмент даёт результат только тогда, когда встроен в реальный рабочий контекст команды — с её историей задач, договорённостями и структурой проектов.

Катя выступила с докладом «Контекст: тимлид++ или как ИИ освобождает время на менторство и стратегию» — о том, как платформа «Контекст», которую мы разрабатываем в Globus, стала частью её реальной практики управления командой. В докладе она разобрала 3 конкретных кейса: запуск новой функциональности, быстрое ревью кода и работа с ИПР.

🗣 Екатерина Боголепова: «Для меня такие конференции — это не про "послушать умных людей". Это про честный профессиональный разговор о том, с чем сталкиваешься каждый день. Когда видишь, что у других тимлидов похожие задачи и они находят нестандартные решения — это дорогого стоит. Спасибо организаторам TeamLead Conf за то, что создают такое пространство».

#globus_новости

✨Сценарий, с которым мы периодически сталкиваемся в работе: компания внедряет систему бизнес-аналитики (BI), дашборды работают, данные обновляются, а через полгода выясняется, что ключевые решения по-прежнему принимаются без ссылки на цифры.

По данным Salesforce, уверенность руководителей в точности корпоративных данных за два года упала на 27% – и это при том, что 76% из них ощущают растущую необходимость подкреплять решения данными.

Что идёт не так?

🤍Система внедряется поверх старых процессов, а не внутри них
Менеджер должен зайти в отдельный инструмент, найти нужный отчёт, интерпретировать данные – и только потом принять решение. Это дорого по времени и непривычно.
🤍Данным не доверяют
По отраслевым данным, только 39% организаций оценивают качество своих данных в BI-системах как высокое, а проблемы с разрозненностью источников сохраняются у 41% команд.

🖥 Вывод таков: BI-система – это инфраструктура, которая начинает работать, когда встроена в процесс принятия решений и когда людям можно доверять тем данным, которые она показывает. Без этих условий создаётся красивая отчётность, а не управленческий инструмент.

Globus Консалтинг помогает перестроить бизнес так, чтобы технологии усиливали управление, а не создавали дополнительную сложность – узнавайте подробнее и оставляйте заявку.

#globus_мнение

💬 Согласитесь, государственный сектор – не самое очевидное место для разговора об ИИ?

Регуляторные ограничения, требования к безопасности данных, многолетние процедуры согласования. Кажется, что технологии здесь приживаются медленно.

Но если посмотреть на то, чем реально занимаются сотрудники ведомств, картина становится понятнее.

Обращения граждан, служебные записки, протоколы совещаний, отчёты, закупочная документация, ответы на запросы контрольных органов. Огромный объём работы, где не нужно принимать решения – нужно готовить материалы, искать информацию, переносить данные из одной формы в другую. Именно здесь и возникает пространство для ИИ.

Конкретно это выглядит так:
➡️ Сотрудник получает черновик ответа на обращение гражданина, сформированный на основе утверждённых шаблонов и нормативных документов — и проверяет его, а не пишет с нуля.
➡️ Встреча записана и расшифрована — ИИ формирует проект протокола с поручениями, сроками и ответственными.
➡️ Нужно найти конкретное требование в массиве внутренних регламентов — вопрос задаётся обычным языком, ответ приходит с указанием конкретного пункта документа.

Но здесь важен один принципиальный момент: модель должна работать только с утверждёнными внутренними источниками и не обращаться к внешним данным. Для ведомств это не опция, а базовое требование с точки зрения безопасности и достоверности.

Практика показывает, что быстрее всего эффект проявляется в 4 зонах:
1️⃣ обработка обращений граждан,
2️⃣ документооборот,
3️⃣ поиск по регламентам
4️⃣ и подготовка отчётности.
Их объединяет одно — высокая повторяемость и большой объём, при этом окончательное решение всегда остаётся за человеком.

Именно такая модель позволяет внедрять ИИ без нарушения действующих процедур и получать измеримый результат уже на первых этапах.

В новой статье разобрали основные сценарии применения ИИ в госсекторе и дали 4 промпта для старта.

Забирайте промпты — и делитесь с теми, кому актуальна эта тема.

#globus_статьи

Именно такую цифру MuleSoft зафиксировало в своём ежегодном отчете о связности систем. При этом между собой связаны лишь около 28% из них. Остальные работают в изоляции.

Так выглядит «зоопарк» систем. Ситуация, когда каждый отдел решал свою задачу, выбирал подходящий инструмент, и в итоге компания получила разросшуюся архитектуру, которая незаметно тормозит процессы. По данным того же исследования, 95% директоров по ИТ называют разрозненность систем главным препятствием для внедрения ИИ.

Противоположностью «зоопарка» стала платформенная архитектура – подход, при котором системы компании строятся не как отдельные решения для отдельных задач, а как единая среда с общим слоем данных, переиспользуемыми сервисами и стандартизированными точками взаимодействия между всеми частями.

🌟 Один раз созданный сервис встраивается во все продукты и процессы, а не воссоздается заново в каждом следующем проекте.

Что это даёт на практике?
По данным McKinsey, компании верхнего уровня зрелости технологической архитектуры показывают улучшение показателя времени выхода на рынок на 16–30% и одновременный рост качества ПО на 31–45%.

Почему большинство не доходит до платформы?
Платформа требует единого владельца архитектуры, стандартов, обязательных для всех команд, и готовности отказаться от «своих» решений в пользу общих. В компаниях, где ИТ-отдел обслуживает бизнес-запросы, а не формирует технологическую стратегию, этого не происходит.

👉 Платформа — это не ещё один проект в дорожной карте. Это решение о том, как компания будет двигаться дальше.

#globus_мнение

Цифровая трансформация сегодня — это среда, в которой бизнес может быстро запускать новые продукты, а сотрудники — эффективно работать без лишних барьеров.

В новом интервью с Владимиром Замаруевым, директором по цифровым технологиям УГМК-Телеком, обсудили, как меняется роль ИТ в крупных компаниях и почему платформенный подход становится новой моделью управления.

Ключевые мысли
— Цифровая платформа не должна ограничивать бизнес, а наоборот, создавать условия для его самостоятельного развития при сохранении единых требований к безопасности и управлению
— Искусственный интеллект, данные и информационная безопасность становятся базовыми элементами корпоративной инфраструктуры, а не отдельными технологическими инициативами
— Успех цифровых проектов определяется не только качеством разработки, но и тем, насколько сотрудники готовы принять новые инструменты как часть своей повседневной работы

«Цифровая зрелость определяется способностью выстроить систему, в которой бизнес, ИТ и пользователи работают как единое целое. Именно эта архитектура даст вам ощутимое конкурентное преимущество на рынке».

Новое интервью уже доступно к просмотру по ссылкам (таймкоды — в описании под каждым видео):

〰️ YouTube
〰️ VK Видео
〰️ RUTUBE

—
Подписаться на канал
Рубрика: #интервью