#внедрение — Public Fediverse posts

Проекты внедрения ИИ‑агентов. Есть ли отличия от «классических» проектов автоматизации и организационных изменений?

Здравствуй, Хабр! Давно хотел поделиться своими мыслями и изысканиями на тему: «Чем внедрение ИИ‑агентов в бизнесс‑процессы организаций отличается от всего, что мы привыкли делать раньше, внедряя информационные системы». И вот, когда индекс ИИ‑хайпа от @anti_agi вышел на плато, а Билл Гейтс сообщает нам, что мы не готовы к эпохе ИИ — по‑моему, самое время это сделать!

https://habr.com/ru/articles/1076776/

#внедрение_ии #агенты_ии #проекты #внедрение #аналитика #прогнозы #агентный_ии #ииагенты_в_бизнесе #управление_ии

Почему робот за $20 000 может оказаться дороже рабочего за $50 000 в год

Робот стоит $20 000. Рабочий получает $50 000 в год. Кажется, задача решается в одну строку: купить робота и через полгода начать экономить. Проблема в том, что компания покупает не робота. И не человека. Она покупает выполненную работу, а стоимость единицы этой работы может иметь довольно слабое отношение и к ценнику машины, и к зарплате сотрудника. Вопрос стал практическим. Unitree продаёт G1 за $13 500, а R1 — от $4900. Это реальные цены реального железа в интернет-магазине, а не слайд из презентации. Но ни одна из них не говорит, сколько будет стоить час полезной работы такой машины на складе. Ниже — модель, которая на это отвечает, и проверка её на единственном публично задокументированном промышленном развёртывании гуманоида. Заодно выяснится, что цена робота в этой модели — примерно четвёртый по важности параметр, а самый недооценённый расход выглядит совсем не так, как принято думать.

https://habr.com/ru/articles/1072512/

#робототехника #внедрение #экономика

Что мешает корпоративным ИИ-проектам приносить результат

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я руководитель проектной практики ГК «Юзтех» в области индустриального ИИ. За последние несколько лет наша команда участвовала во внедрении десятков ИИ-проектов для разных отраслей. И почти в каждом проекте мы наблюдали одну и ту же закономерность. Компании уже хорошо понимают, какие задачи можно решать с помощью искусственного интеллекта, и все чаще запускают первые пилоты. Однако именно после успешного PoC многие проекты начинают терять темп. На первый взгляд кажется, что самая сложная часть уже позади. На практике все оказывается наоборот. Почему так происходит — давайте разберемся.

https://habr.com/ru/companies/usetech/articles/1072516/

#ии #интеграция #внедрение

Третий год придумывают

Десять человек на совещании: пятеро со стороны заказчика, пятеро со стороны подрядчика. Полтора часа обсуждают три поля в экранной форме. Не архитектуру, не интеграцию, не модель данных — три поля. Сначала долго не могут понять, что означают цифры в них. Потом понимают: одно число складывается с другим и должно давать третье. Договариваются переименовать поля и переставить их в логичном порядке. Попутно выясняется важное: корректировка данных не обязана делаться через сторно с повторным вводом, это может быть отдельный процесс. Полтора часа на десятерых — пятнадцать человеко-часов. Само исправление занимает полчаса работы аналитика с разработчиком. Обнаружение дефекта обошлось в тридцать раз дороже, чем его устранение. И это ещё удачный случай: дефект хотя бы всплыл. Ключевое здесь не в том, что кто-то поленился. Ключевое в том, что до совещания в систему не заглянул никто . Ни один пользователь не открыл форму и не посмотрел на неё с интересом. Если бы посмотрел — те же три поля стоили бы тридцать минут переписки. Проект к этому моменту шёл третий год.

https://habr.com/ru/articles/1062146/

#ERP #Внедрение #кастомизация

Как мы забыли согласовать порты и просрочили запуск важного проекта

При внедрении инфраструктурного решения часто кажется, что всё сводится к одному простому действию: открыть доступ к веб-интерфейсу. На первый-третий расчитайсь! Сервер – рас. Администратор – два. URL – три! Открыли HTTPS 443 – значит, можно запускаться. На практике с решениями, которые работают с Linux-каталогом, такой подход всё одно, что бить палкой крапиву. Веб-интерфейс – это только точка управления. Само решение не живёт в вакууме: ему нужно обращаться к контроллерам домена, LDAP-каталогу, Kerberos/KDC, DNS, NTP. И это не пожелания, а обязательная сетевая связность, без которой сервис просто не работает – даже если страница в браузере открывается. Именно поэтому при согласовании с ИБ важно приносить не просьбу «дайте доступ к серверу, сколько не жалко», а схему сетевых взаимодействий. История реальная Проект – Linux-каталог на 600 пользователей. Крайний срок – конец квартала. Мы сделали всё: Linux-каталог развёрнут, тестирование прошло, дата запуска согласована, рубашки заправлены. За день до старта звонит ИБ: «А где схема сетевых взаимодействий?». Схемы нет. Я думал: ну HTTPS же открыли – чего ещё надо? Как оказалось – надо всё остальное. И вот почему. Формально доступ к веб-морде есть. Админ может зайти, логин-пароль ввести. Но само решение не может выполнить ни одной задачи. В каталог ему не пролезть. LDAPS не согласован. Kerberos – только в наших мечтах. DNS – «ну он же работает», но в заявке нет... Я сижу и тупо смотрю на экран. Консоль открыта. Пользователей добавить нельзя.

https://habr.com/ru/articles/1046666/

#linux #ldap #kerberos #activedirectory #aldpro #freeipa #информационнаябезопасность #сетеваяинфраструктура #системноеадминистрирование #внедрение

Внедрение ИИ-агента глазами QA: полгода от скепсиса до 1600 тестов за сутки

Привет, Хабр. Меня зовут Егор, я QA Fullstack Java в SENSE на проекте российского банка. Год назад я был уверен, что ИИ-агент в QA — это либо маркетинг, либо повод искать новую профессию. Сегодня он у меня в проекте разбирает упавшие тесты, актуализирует локаторы и пишет шаблонные кейсы по спецификациям. Расскажу, как мы прошли путь от «он не справляется с добавлением поля в класс» до 1600 рабочих тестов за сутки на хакатоне. А еще расскажу, что в итоге агент так и не научился делать.

https://habr.com/ru/companies/it_sense/articles/1046063/

#qa_automation #qa #ииагенты #искусственный_интеллект #selenium #selenide #playwright #тестирование #ии_в_тестировании #внедрение

Анти-кейс: внедрили Битрикс24, через полгода клиент вернулся на самописную CRM. Разбор ошибок

В нише внедрения CRM принято публиковать только истории успеха. У всех на сайте «выручка выросла на 47%», «время цикла сделки сократилось в 2,3 раза», «менеджеры довольны, дашборды красивые». Это создаёт у рынка ложное впечатление, что внедрение CRM — почти всегда удачное. Это не так. По нашим внутренним наблюдениям, 15–20% проектов заканчиваются провалом разной степени: от тихого саботажа со стороны команды до полного отказа клиента от системы через 3–6 месяцев после запуска. Системные причины этих провалов одинаковые, и о них почти никто не пишет. В этой статье разбираем один конкретный наш проект — мебельная компания премиум-сегмента, которая через полгода после внедрения вернулась на самописную CRM. История особенно поучительная тем, что инициатором внедрения был сам собственник , проектирование шло вместе с ним, технически система была собрана корректно — и всё равно провалилась. Управленческий контекст всегда сильнее техники. Все детали обезличены, цифры реальные.

https://habr.com/ru/articles/1039406/

#битрикс24 #CRM #внедрение #антикейс #управление_изменениями #смартпроцессы #мебельное_производство #ROI #малый_бизнес #управление_командой

Из backlog в ТЗ: как мы с помощью AI превращаем клиентские запросы в исполнимые постановки на доработку системы

Мы в «Первой Форме» развиваем BPM-систему на базе low-code для автоматизации бизнес-процессов: документооборота, CRM, HR, PM и Service Desk. Мы работаем с B2B-клиентами, у которых платформа живет внутри реальных процессов компании: согласований, заявок, договоров, кадровых маршрутов, сервисных сценариев и внутренних регламентов. В такой модели у нас постоянно появляется поток запросов на доработку системы. На первый взгляд кажется, что основная сложность начинается там, где нужно реализовывать изменения в конфигурации. На практике мы увидели другое узкое место. Самая дорогая и плохо масштабируемая работа начинается раньше: в момент, когда нужно превратить клиентскую формулировку в точную постановку для внедрения. В статье расскажем, как упорядочили этот процесс с помощью AI.

https://habr.com/ru/companies/1forma/articles/1029932/

#bpms #lowcode #ai #llm #автоматизация #pipeline #внедрение #обновления_системы #бизнеспроцессы #enterprise

Пресейл глазами инженера: как превратить ТЗ в работающий кластер

Привет, Хабр! На связи Владислав Пермяков, ведущий пресейл-инженер К2 Кибербезопасность . Давайте честно: в картине мира среднестатистического инженера любой человек с приставкой Sale скорее вызывает легкое раздражение, чем симпатию. Не потому, что «сейлы плохие», а потому, что красивая коммерческая идея слишком часто не выдерживает столкновения с реальностью. Вот, например, приходит радостный сейл, кладет на стол подписанный контракт со словами: «Мы продали им весь наш портфель!» Ты открываешь спецификацию, смотришь на инфраструктуру заказчика и понимаешь, что такие костыли не взлетят. Устаревший парк серверов, каналы связи не потянут трафик, а совместимость с легаси-софтом никто не проверял. Но сейл уже оформляет новую сделку, а тебе нужно заставить работать решение, которое технически не подходит под задачи клиента. Качество внедрения и жизнь инженеров во многом зависят от того, о чем договорились на этапе продажи. В какой-то момент я захотел взять это под контроль, и внезапно оказался на «темной стороне» — стал пресейл-инженером и собрал целый отдел таких же отступников.

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/1021268/

#информационная_безопасность #пресейл #карьера_в_it #управление_проектами #системная_интеграция #кибербезопасность #itинфраструктура #внедрение

No-code в крупных компаниях: Свобода или новая ИТ-ловушка?

Сегодня поговорим о том, почему No-code в крупном бизнесе — это не волшебная палочка, а мощный инструмент, который без жесткой архитектурной дисциплины превращается в фиаско.

https://habr.com/ru/companies/directum/articles/1017966/

#nocode #ecm #сэд #bpm #lowcode #бизнеспроцессы #внедрение #nocode_platform

11 ошибок предпроектного обследования 1С, которые превращают внедрение в арбитраж

Статья предназначена для заказчиков — руководителей, владельцев бизнеса, которые принимают решение о внедрении 1С и участвуют в предпроектном обследовании. Когда компания решает автоматизировать учёт на 1С, подрядчики предлагают обследование. Многие заказчики считают это лишней бюрократией. Но именно на этом этапе закладываются сроки, бюджет и будущее системы. Рассказываю, какие 11 ошибок совершают заказчики по собственной инициативе и к чему они приводят.

https://habr.com/ru/articles/1016726/

#1С #внедрение #обследование #автоматизация #ошибки_заказчика #регламент #аналитик #тестирование_доработок #аудит_данных #предпроектное_обследование

Сделайте внедрение ИИ человечнее

Не все проблемы внедрения ИИ упираются в качество моделей. Иногда сильнее мешают страх ошибиться, внутреннее сопротивление, недоверие и неловкость перед коллегами. Мы опросили 250+ человек из разработки и делимся опытом, как работать с такими барьерами и делать внедрение ИИ более комфортным для людей.

https://habr.com/ru/companies/skbkontur/articles/1009768/

#AI #ии #процессы #внедрение

Одна ошибка — и ты ошибся. Провалы во внедрении ESM / ITSM-систем

Система управления сервисами — универсальная таблетка для оптимизации сервисных процессов и способ вывести обслуживание бизнеса на новый уровень. Так говорят многочисленные маркетинговые материалы. А как на самом деле? Забегая вперед, скажу: во многих случаях — да, ESM / ITSM действительно полезны. Однако за красивыми цифрами часто скрывается сложный, а порой и болезненный путь. Многие проекты внедрения сталкиваются с неожиданными препятствиями, не достигают заявленных целей или, что еще хуже, создают новые проблемы и заставляют сотрудников искать обходные пути. Я Сергей Вараксин — методолог-аналитик Directum, сертифицированный эксперт по ITIL4. В этой статье на примере реальных кейсов разберу наиболее распространенные причины, по которым система не оправдала ожиданий. Я расскажу, почему даже технически грамотное внедрение может не принести пользы бизнесу, как методологические просчеты сводят на нет усилия команды и чего точно не стоит делать, если ваша цель — не просто запустить систему, а выстроить эффективную сервисную модель.

https://habr.com/ru/companies/directum/articles/1009050/

#itsmсистема #esm #внедрение #ошибки_управления #service_desk #процессы_в_it #itil

Пошаговый план внедрения AI-агента: от идеи до ROI за 3 месяца

3 фазы, 12 недель, 750к-1.3 млн — пошаговый фреймворк внедрения AI-агента с конкретными бюджетами, milestones и чеклистом готовности. Финальная статья серии. Нырнём глубже

https://habr.com/ru/articles/1005582/

#AIагенты #внедрение #ROI #LLM #автоматизация #план_проекта

Скрытые стороны внедрения ИИ, о которых почти не говорят

В прошлом посте ( https://habr.com/ru/articles/996108/ ) я рассказал, что для внедрения технологии искусственного интеллекта (ИИ) в организации нужно включать в корпоративную экосистему энергетическую компанию. Энергия — узкое горлышко для ИИ То есть, развитие современных инноваций в организации означает необходимость иметь собственные генерирующие мощности. Факты происходящего в США, где находятся одни из ключевых игроков в области нейросетей, только подтверждают необходимость такого подхода. Там всё больше останавливают строительство новых дата-центров под ИИ: это затронуло уже каждый пятый штат. С начала года каждую неделю — отзыв лицензии на 13 центров обработки данных (ЦОД). В итоге, уже шестая часть запланированных капвложений американских бигтехов в этом году под вопросом. В Конгрессе разработан законопроект, который предписывает каждому владельцу дата-центра строить свои энергетические мощности. Не делаешь этого — нет у тебя и права запускать ЦОД. Важно: консенсус по этому документу найден у республиканцев с демократами — редкое явление. Стоит заметить, что и предыдущая администрация Белого дома видела большую проблему в обеспеченности США энергией. Поэтому, например, по концепции регулирования майнинга биткоина и иных криптовалют предполагалось, что американские майнеры будут обязаны строить свои энергетические мощности. Однако, это не было оформлено как закон, поэтому осталось во многом на бумаге. Однако, сейчас энергетический вопрос встал ребром. В некоторых штатах тарифы на электричество и воду выросли с начала года в ряде случаев в 2 раза, и это коснулось как бытовых потребителей, так и организаций.

https://habr.com/ru/articles/1003286/

#искусственный_интеллект #внедрение #нейросети #нейросеть

Вопросы медленного внедрения роботов с ИИ на производстве

В роботизации, как части автоматизации, присутствуют схожие проблемы при внедрении и масштабировании, как и другие решения по автоматизации производственных предприятий. При этом, чем больше номенклатура компонентов и производственных изделий - тем сложнее внедрение роботизированных решений. Логично пробовать решить эти проблемы с помощью использования ИИ, однако это также вызывает трудности. За последние 10 лет было представлено много впечатляющих демонстраций роботизированных решений в области автоматизации производств с большой номенклатурой. Часто эти демонстрации соответствуют уровню технологической готовности (TRL) 5 или 6. Такие демонстрации вызывают большой интерес к технологиям, и ожидается их стремительное внедрение. Однако развитие в этой области идет очень медленно. Лишь немногие роботизированные решения действительно применяются в таких производствах. Роботизация для многономенклатурных производств требует принципиально иного подхода. Этот подход включает в себя следующие компоненты: - Сенсорные системы для создания моделей деталей и рабочего пространства - Автоматическая генерация траектории движения робота на основе моделей деталей, полученных с помощью датчиков - Система управления для учета погрешностей датчиков Большинство демонстрационных проектов в области технологий направлены на развитие возможностей восприятия, планирования и управления для автоматизации задач. Иногда в рамках таких демонстрационных проектов разрабатываются новые возможности взаимодействия человека и робота. Критерии успеха демонстрационных проектов часто сводятся к демонстрации того, что приемлемое качество процесса может быть достигнуто при использовании небольшого количества типовых деталей.

https://habr.com/ru/articles/995332/

#ии #робототехника #внедрение #масштабирование_производства

AI в Финаме — обзор ФинамAI

ИИ в «Финаме» — это не история про «подключили ChatGPT и всё заработало». Это путь от личного эксперимента с GPT-3.5 до корпоративной платформы, которой ежедневно пользуются тысячи сотрудников. За этим стоят не только модели и API, но и лимиты, логирование, безопасность, работа с документами, RAG, локальные модели и постоянные компромиссы между качеством, скоростью и стоимостью. Мы прошли этот путь без готовых рецептов: сначала через эксперименты, затем — через масштабирование и переосмысление архитектуры. Какие решения сработали, а какие пришлось пересобрать на ходу — рассказываю честно и без иллюзий. Эта статья — про реальный опыт внедрения ИИ в крупной компании и про то, почему технологии оказались лишь половиной задачи, а самые интересные сложности начались дальше.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/992654/

#ai #ии #автоматизация_бизнеса #внедрение #цифровизация #ииагенты

Маркировка моторных масел в 2026: как бизнесу не остаться «на костылях» и выстроить автоматизацию под реальные процессы

Обязательная маркировка моторных масел и автомобильных жидкостей стала не просто новым этапом регулирования рынка, но и драйвером автоматизации для всего автомобильного сектора. Без DataMatrix-кода перемещение и реализация товаров этой категории становятся невозможными: код нужен производителям, импортёрам, дистрибьюторам, рознице и автобизнесу — для каждого экземпляра продукции и для каждого этапа оборота.

https://habr.com/ru/articles/987924/

#маркировка #моторные_масла #честный_знак #внедрение #интеграция #data_matrix #ошибки #рекомендации

Данные реальных логов за 7 месяцев на 527 человек — что люди делают с LLM на работе и что с ними не так

Данные реальных логов за 7 месяцев на 527 человек — что люди делают с LLM на работе и что с ними не так Я внедрял всё это, и мы договорились, что можно использовать статистику по обезличенным логам. Это прямые подсчёты транзакций. Не прогнозы аналитиков, не презентации вендоров — а конкретные реальные логи. Компания решила возглавить безобразие и дать всем сотрудникам внятный сервис, попробовать все модели рынка и вообще посмотреть, что это даст на практике в приросте производительности и так далее. Они выбирали между подпиской и моделью с оплатой за токены, и, к счастью, выбрали второе. Потому что в среднем пользователь использует LLM далеко не так, как может показаться. Если что, крупные модели показывают пользователей, но тщательно скрывают количество запросов и трафик. Потому что его там крайне мало. Якоб Нильсен проводил исследование , что только 20% населения могут нормально сформулировать промпт. Пробуют пару раз и уходят. Короче, за 7 месяцев с июня по декабрь 2025: 416 пользователей из 527 хоть раз потыкались 122346 запросов (в среднем 42 запроса на пользователя в месяц) 6851 доллар расходов (535 тысяч рублей, 184 руб/месяц на активного юзера) Если бы они брали 20-долларовые подписки GPT, то получили бы то же самое в 8,5 раз дороже. При этом мы внедряли агрегатор нейросетей, и там были картинки. 64% бюджета — генерация картинок. Если только LLM, включая SOTA-модели вроде Gemini 3 Pro Preview, последние GPT, Gemini, последние Антропики — то было бы всего 62 рубля в месяц на пользователя. Те, кто понял, зачем ему модель, возвращался постоянно. В общем, заходите, расскажу, что реальные люди, если не бить их палкой, в реальном мире делают с LLM. На практике.

https://habr.com/ru/articles/986346/

#chatgpt #gemini #claude #искусственный_интеллект #нейросети #внедрение #менеджмент

[Перевод] В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников

В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников. $30 за место в месяц. $1,4 миллиона в год. Я назвал это "цифровой трансформацией". Совету директоров понравилась эта формулировка. Они одобрили за одиннадцать минут. Никто не спросил, что это вообще будет делать. Включая меня. Я всем говорил, что это "увеличит продуктивность в 10 раз". Это не реальная цифра. Но звучит как реальная. HR спросил, как мы будем измерять это увеличение в 10 раз. Я сказал, что мы "задействуем аналитические дашборды". Вопросы прекратились. Три месяца спустя я проверил отчёты по использованию. 47 человек открывали его. 12 использовали больше одного раза. Один из них — это я. Я использовал его, чтобы пересказать письмо, которое мог прочитать за 30 секунд. Это заняло 45 секунд. Плюс время на исправление галлюцинаций. Но я назвал это "успешным пилотом". Успех означает, что пилот не провалился явно. Финдир спросил про ROI. Я показал ему график. График шёл вверх и вправо. Он измерял "AI-enablement". Я эту метрику придумал. Он одобрительно кивнул. Теперь мы "AI-enabled". Я не знаю, что это значит. Но это есть в нашей инвесторской презентации. Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT. Я сказал, что нам нужна "энтерпрайз-безопасность". Он спросил, что это значит. Я сказал "комплаенс". Он спросил, какой именно комплаенс. Я сказал "все виды". Он выглядел скептически. Я назначил ему "встречу по развитию карьеры". Вопросы прекратились. Microsoft прислала команду для кейс-стади. Они хотели представить нас как историю успеха.

https://habr.com/ru/articles/976380/

#Юмор #Copilot #Внедрение #AI_слоп

Год работы с AI-проектами: 4 из 5 компаний делают одни и те же ошибки. Показываю правильный путь

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Акимов, CEO Abasis.AI. Мы в последний год смотрим, как российский и не только бизнес пытается оседлать хайп-трейн с надписью «Искусственный Интеллект» И знаете, что? Чаще всего это выглядит как карго-культ. Все бегают, кричат "Надо срочно всем использовать AI! Сейчас все будут работать в 2 раза быстрее!", покупают лицензии ChatGPT и аналогов всему офису и ждут чуда. Но будем честны: у 9 из 10 компаний получается не «цифровая трансформация», а дорогостоящий «театр инноваций».

https://habr.com/ru/articles/965016/

#ИИ #AI #внедрение #стопхайп #промптинженерия #цифровая_трансформация

Как построить Professional Services, или Запускаем автономные отряды и внедрение 24/7

Это заключительная статья из цикла о трансформации инженерной службы — из хаотичной и недостаточно обученной команды в структурированный профессиональный департамент с автоматизированными процессами. Сегодня о том, как мы отказались от классической иерархии в пользу автономных отрядов, научились внедрять проекты круглосуточно и превратили техподдержку из вечно тушащих пожары ребят в проактивную службу. Обновляемся до Professional Services 3.0

https://habr.com/ru/companies/basis/articles/961596/

#лидерство #формирование_команды #техподдержка #выстраивание_процессов #менеджмент #метрики #команда_мечты #внедрение

Как я оптимизировал отдел и получил врагов вместо премии

Продолжаю цикл статей из серии давно минувших дней. Недавно встретил бывшего коллегу и он мне напомнил эту историю, о которой я абсолютно забыл. Не об уроке, а просто о самом случае. 2010г: по семейным обстоятельствам я оказался в глубоком финансовом кризисе. У меня не было денег даже на бензин. Один знакомый мне предложил поработать у них в отделе 1с-ником. Оплата была небольшая (по сравнению с рынком). Я согласился поработать у них несколько месяцев, пока не найду нормальное место, такой и был изначальный уговор. В отделе 1С было 3 человека, я стал четвертым. Все, что написано ниже, это, конечно же, произошло не в первый день и не в течение одного месяца. Просто постепенно я погружался в атмосферу коллектива и организации. Был у них там финансовый отдел, который считался о-о-о-чень важным. Не с точки зрения его пользы, а с точки зрения позиционирования. Они там раздували щеки, что без нас вы вообще никуда. Мы тут самые специалисты. Да без проблем, они в другом конце здания, я с ними не пересекался. Но слышал обсуждения коллег. В том отделе 4 человека. Одна из их задач была подбирать копейки для счетов-фактур. Чтобы строки с итоговой суммой сходились. Ну вы знаете про округление. Для этого у них был целый инструмент - документ в 1С аж с десятитысячными долями в ценах! Они там сидели вручную подбирали десятые доли копеек. Этот процесс был легендарным. Считалось, что его нельзя автоматизировать - кто ни пробовал, ни у кого не получалось, так мне сказал начальник. Да как так? Не может такого быть! Я-не-ве-рю! Покажите!

https://habr.com/ru/articles/961396/

#бизнеспроцессы #оптимизация #оптимизация_трудозатрат #бюрократия #внедрение #скандал #сопротивление_изменениям #ошибки #автоматизация #истории_из_жизни

Мы тонем: как менеджер спасал свои проекты

Представьте: без выгорания и переработок вести несколько проектов одновременно. Как в шторм на сапборде, скажете вы — мы ответим, что с правильными инструментами это возможно. Если устали захлебываться в рутине, эта статья для вас. Привет, Хабр, на связи команда ITSM 365. Наш клиент Михаил пытался вести вручную несколько проектов, допустил типичные ошибки и обратился к автоматизации. Его опыт показал, как система управления проектами помогает не срывать сроки и навести порядок в коммуникации. С согласия клиента делимся его историей.

https://habr.com/ru/companies/itarena/articles/961202/

#проекты #управление_проектами #управление_командой #внедрение #servicedesk #service_desk #техническая_поддержка #техподдержка #helpdesk #подборка

Внедрить ИИ-ть или рассказать, доказать и показать

Очень многие хотят начать именно с предиктивных моделей — ведь всем хочется знать, что будет впереди, чтобы сделать правильный выбор сегодня. Но здесь кроется опасность: люди часто довольствуются теми данными, которые у них есть, считая, что этого достаточно для прогноза. А на самом деле — это иллюзия . Построить адекватную предиктивную модель на исторических данных за 2 года — практически невозможно. Особенно если данные разреженные, неполные или не покрывают полный цикл. Даже если модель покажет высокую точность (например, 95% accuracy), она может быть неадекватной — то есть не отражать реальную картину. Придумал этот термин для пояснения глубины предиктивных исследований (предиктивный происходит от английского predict – «предсказывать, пророчить) Что значит «адекватная точность»? Это... Это когда модель не просто точно ...

https://habr.com/ru/articles/955414/

#искусственный_интеллект #внедрение #управление #стратегии #научный_подход #крупные_компании

ИИ в 3 фазы… снижение рисков, экономия времени и помощь человеку. Но ...— нужно дать пользу уже на первом шаге

Я не делал «крутой ИИ». Я сделал систему, которая не давала людям уйти обратно к старым процессам. Первый этап — показал простоту. Второй — показал надёжность. Третий — показал интеллект. Именно поэтому этот проект стал основой для всей команды ИИ в компании. Потому что мы доказали: Не нужна большая команда. Не нужен большой бюджет. Нужно — понимание, как сделать так, чтобы каждый шаг приносил пользу. Если вы тоже работаете в корпорации, где «это невозможно», где «нет бюджета», где «это не наша задача» — начните с каркаса. Сделайте так, чтобы сегодня стало легче. И завтра — уже сами будут просить: «А теперь ты сможешь…?»

https://habr.com/ru/articles/947494/

#искусственный_интеллект #внедрение #разработка #data_science #deeplearning #autoencoder #cnn #cv

А вы точно умеете внедрять AI в бизнес?

Короткий гуглинг по теме показывает, что все рекомендации по внедрению ИИ в бизнесе сводятся к общим фразам. «Выделите одно приоритетное направление», «найдите рутинные операции», «проанализируйте доступные данные». Спасибо, кэп. А делать-то что?

https://habr.com/ru/articles/945648/

#ai #ии #llm #автоматизация #автоматизация_бизнеса #внедрение #ml #бизнеспроцессы

Как мы заменили MS WSUS и SCCM в распределенной инфраструктуре: пилот РОСА Центр управления

В предыдущей части кейса мы рассказали о внедрении Службы каталогов Dynamic Directory – отечественного аналога Active Directory, который позволил заменить MS AD и решить задачи централизованного управления учетными записями и политиками. Однако для зрелой распределенной инфраструктуры этого недостаточно: необходим инструмент централизованного управления жизненным циклом рабочих станций и серверов – тот самый функционал, который в Windows‑мире обеспечивают Microsoft System Center Configuration Manager (SCCM) и Windows Server Update Services (WSUS). В этой статье речь пойдет о том, как мы в рамках пилота внедрили платформу РОСА Центр управления (РОСА ЦУ) и с ее помощью заменили WSUS и SCCM в инфраструктуре заказчика.

https://habr.com/ru/companies/rosa/articles/943424/

#разработка #кейс #администрирование #внедрение #itинфраструктура #роса #центр_управления

Как не убиться об подрядчика

Машинное зрение работает, и работает хорошо. За год количество проектов выросло с 5 до 36. Мы привлекли много подрядчиков и знатно пробежались по граблям. А теперь я хочу рассказать про эти самые грабли. Первые же серьёзные — проверка качества решений. Как оценить чужое решение и работает ли оно так, как надо нам? Тут много подходов и способов, например, использовать скрытые выборки, оценка на потоке и базовое — проверка кода и всего пайплайна, от разметки до метрик обученной модели. Вторые — что не стоит оставаться наблюдателем на протяжении всей разработки. Если вы начинаете изучать систему только на приёмке, вас наверняка ждёт дивный мир сюрпризов. Включаемся сразу, ещё и раньше разработчиков (ТЗ никто не отменял). А самая большая для меня боль года — донести и согласовать фразу «понятный и читаемый код» с каждой командой со своим чувством «прекрасного», и это не только про длину строк или формат докстрингов, но и про общие понятия в разработке. Но давайте по порядку.

https://habr.com/ru/companies/nlmk/articles/938300/

#производство #завод #команда #changeменеджмент #проект #внедрение