Лаборатория цифровых решений

Что первично: сильный бизнес или цифровизация Принято думать, что цифровизация делает бизнес сильнее. Поставили автоматизацию, и всё поехало. Только причина и следствие тут нередко стоят задом наперёд. Здоровый бизнес автоматизируется легко: процессы понятны, ответственные известны, есть что переносить в систему. А больной тащит в неё свой бардак. Получается тот же бардак, только быстрее и дороже. Первое — про деньги. Второе — про порядок. Когда дела идут хорошо, бюджет на ИТ находится сам. Когда плохо, ИТ режут одним из первых: не горит, подождёт. И вот что коварно: именно в трудные времена автоматизация могла бы выручить, убрать ручную рутину, показать, куда утекают деньги. Но на неё как раз и не хватает. Выходит петля. Нет денег, значит нет автоматизации. Нет автоматизации, значит расходов больше, скорость ниже, денег ещё меньше. Круг, из которого выбираются редко и без удовольствия. Забавно, что цифровизацию часто считают отдельным проектом, чем-то из соседнего кабинета. А это скорее зеркало. Что в бизнесе было, то система и покажет. Чёткие правила дают чёткие отчёты. Размытые зоны ответственности дают красивые экраны с пустыми полями. Тут, пожалуй, не вывод, а вопрос. Что первично: система, которая наводит порядок, или порядок, без которого система бесполезна? У каждой компании ответ свой. Только узнавать его лучше до покупки, а не после.

🤖 Мы готовились конкурировать с роботами. А теперь рискуем стать их няньками Ещё недавно искусственный интеллект был помощником. Он подсказывал, искал информацию, предлагал варианты. Человек выполнял работу, а ИИ помогал делать её быстрее. Теперь ситуация меняется. На смену ИИ-помощникам приходят ИИ-агенты, способные самостоятельно выполнять целые цепочки задач: писать код, готовить отчёты, обрабатывать обращения клиентов и принимать решения в заданных пределах. Казалось бы, прекрасная новость. Машины забирают рутину, а человеку остаются творчество, стратегия и сложные задачи. Но здесь обнаруживается неприятный парадокс. Вместо освобождения от работы мы можем получить новую профессию — надзиратель за искусственным интеллектом. Представьте обычный рабочий день. Агент подготовил отчёт — нужно проверить цифры. Написал код — убедиться, что ничего не сломал. Ответил клиенту — проверить, не пообещал ли лишнего. Причём проверять приходится не только очевидные ошибки. Самые неприятные из них выглядят вполне убедительно. И возникает особая психологическая нагрузка. Ты уже не создаёшь результат, но по-прежнему за него отвечаешь. Раньше удовлетворение приносила завершённая работа. Теперь значительная часть рабочего дня может превратиться в бесконечную проверку чужих, пусть и машинных, решений. И дело не только в скуке. Проверять десятки результатов, каждый из которых потенциально содержит ошибку, — самостоятельная интеллектуальная работа. Она требует внимания, но далеко не всегда даёт ощущение развития. Получается странная ситуация: ИИ становится всё самостоятельнее, а человек — всё более ответственным за то, чего сам не делал. Конечно, автоматизация не обязательно приводит к такому сценарию. Хорошо организованная работа с агентами действительно может освободить время для более содержательных задач. Но для этого недостаточно внедрить технологию. Придётся пересмотреть саму организацию труда: какие решения остаются за человеком, что действительно требует проверки и где у сотрудника сохраняется возможность создавать что-то своё. Иначе мы рискуем получить весьма своеобразное будущее труда: машины работают, люди устают. А вы бы предпочли самостоятельно выполнять сложную задачу или целый день проверять, как её выполняют ИИ-агенты?

💻 Зарплаты в IT растут. Но радоваться особенно нечему Российский IT-рынок постепенно расстаётся с привычкой к быстрому росту зарплат. И цифры за первое полугодие 2026 года это хорошо показывают. По данным исследования «Хабр Карьеры», которое приводит РБК, медианная зарплата IT-специалиста достигла 191 тыс. рублей. За год она выросла на 4,5%. Для сравнения: годом ранее прирост составлял 20%. При годовой инфляции 5,62% (оценка на 13 июля) получается неприятная картина: номинально зарплаты увеличиваются, но покупательная способность практически не растёт. География тоже имеет значение: • Москва — 235 тыс. ₽ (+2% за полгода). • Санкт-Петербург — 200 тыс. ₽ (без изменений). • Остальные регионы — 160 тыс. ₽ (+1%). Разрыв между столицей и регионами сохраняется, а относительно средней зарплаты по IT-рынку даже увеличивается. Но интереснее происходящее внутри профессий. За полгода сильнее всего прибавили техническая поддержка (+10%), маркетинг (+9%) и продажи (+8%). У разработчиков рост составил всего 1%. В отдельных направлениях зафиксировано снижение медианных зарплат: ERP-разработка — на 22%, разработка баз данных — на 13%, геймдев — на 8%. Фрилансеры тоже оказались в непростой ситуации: их медианный доход снизился на 13%. При этом у IT-специалистов, работающих как ИП, показатель вырос на 32%, до 216 тыс. рублей. Что всё это означает? Похоже, рынок переходит от периода, когда принадлежность к IT сама по себе давала серьёзные преимущества при переговорах о зарплате, к более избирательной оценке специалистов. Но делать вывод, что разработчики стали менее нужны, было бы ошибкой. Зарплатная статистика показывает изменение доходов, а не объясняет его причины. На медиану влияют и состав специалистов, и структура компаний, и ситуация со спросом. Для самих специалистов вывод практический: ориентироваться только на среднюю зарплату по отрасли становится всё менее полезно. Гораздо важнее понимать положение своей специализации, уровень квалификации и то, за какие компетенции работодатели действительно готовы платить. IT не перестало быть высокооплачиваемой отраслью. Но рассчитывать на автоматический рост доходов только потому, что работаешь в IT, становится всё сложнее. Источники: РБК Образование, Хабр Карьера.

ИИ не заменяет мышление аналитика. Но может сделать его сильнее. Сегодня стартует курс «Работа с требованиями в проектах внедрения 1С:ERP (проф)» для продвинутых специалистов. Есть еще возможность записаться на курс! И его идея напрямую связана с вопросом, который всё чаще возникает в профессии: за что будут ценить аналитика, если ИИ быстро готовит документы, обрабатывает информацию и формирует требования? Мы исходим из того, что ценность аналитика не в количестве написанных технических заданий. Она в способности разобраться в реальных потребностях бизнеса, увидеть противоречия, согласовать интересы и предложить обоснованное решение. Именно на этом построен курс. Мы учим не тому, как заставить нейросеть делать всю работу за аналитика, а тому, как использовать естественный интеллект специалиста и расширять его возможности с помощью искусственного. ИИ может ускорить анализ, помочь проверить гипотезы и обнаружить упущенные детали. Но профессиональное суждение, понимание бизнеса и ответственность за качество требований остаются за человеком. В этом и заключается принципиальное отличие нашего подхода: не замена аналитического мышления искусственным интеллектом, а развитие мышления с использованием ИИ. Особенно это важно в сложных проектах внедрения 1С, где цена ошибки в требованиях может оказаться значительно выше стоимости подготовки документации.

ИИ признал ошибку. Пациент почему-то не рад 😁 Вот за что можно любить искусственный интеллект — он не спорит с пользователем! Никакой агрессии. Никакого перекладывания ответственности. Исключительно конструктивный диалог. Они могут уверенно выдать неправильный ответ, убедительно объяснить, почему он правильный, а после замечания с той же уверенностью согласиться, что всё было наоборот. Причём обязательно добавят: «Отличное замечание! Вы совершенно правы!» Мораль простая: способность красиво признавать ошибки ещё не означает способность их не совершать. Особенно когда цена ошибки — не лишняя запятая в отчёте. 😎

📚 Дайджест недели: данные, полномочия и цена экономии на защите На прошлой неделе в канале вышли пять публикаций — о избыточных данных, праве менять правила работы, ИТ-бюджетах в кризис, новых возможностях ИИ и базовой кибербезопасности. ▪️«Сохраним на всякий случай» — привычка с дорогими последствиями — почему сбор персональных данных «на всякий случай» создаёт риски: таблицы с клиентской информацией живут в разных местах, а понять, кто и зачем ими распоряжается, становится всё сложнее. ▪️У кого в компании есть право менять правила? Важнейший вопрос ИТ-проекта — почему система может быть внедрена по ТЗ, но не изменить работу: без ответственного за организационные изменения сотрудники продолжают действовать по привычке. ▪️Кризис не отнял деньги — почему требование окупаемости за полгода часто заставляет выбирать быстрые, но менее важные ИТ-проекты, а «скучные» основы — справочники, интеграции и права доступа — откладываются. ▪️Анонс: Gemini 4 Carbon — новая фронтирная модель от Google — обзор заявленных возможностей новой модели: работа с кибербезопасностью, поиск и устранение уязвимостей, генерация более безопасного кода и улучшения в веб-разработке. ▪️ Кибербезопасность предприятия: одна атака стоит больше, чем десять лет автоматизации — почему экономия на защите может обернуться дорогостоящим инцидентом и какие базовые меры стоит внедрить, чтобы снизить риски. Главная мысль недели: цифровая трансформация — это не только новые модели и роботы. Она начинается с понятных правил, ответственных за изменения, аккуратной работы с данными и защиты того, что уже построено.

Вебинар «Нам это не нужно!» Как преодолеть сопротивление заказчика в ИТ-проекте 🗓 5 ноября в 11:00 Договор подписан, бюджет есть, но проект буксует. Сотрудники саботируют: — «Зачем менять то, что и так работает?» — «У нас особая специфика, ваша система её не учтёт». — «Давайте вернёмся к этому позже». Согласования затягиваются, а сроки горят. ИТ-проект — это не только внедрение софта. Это изменение бизнеса. Если не управлять людьми с первого дня, проблемы неизбежно проявятся на сдаче. На вебинаре разберём: 🔹 Как отличить реальный недостаток решения от нежелания менять привычную работу. 🔹 Кто на самом деле тормозит решения (спойлер: не всегда тот, кто в официальной оргструктуре). 🔹 Как выстроить диалог с заказчиком, чтобы согласования превращались в управленческие решения, а не в бесконечные письма. 🎯 Для кого: РП, ИТ-руководителей, аналитиков, консультантов и всех, кто устал бороться с ветряными мельницами. ⏱️ Продолжительность: до 60 минут. Только практика, без воды. 🔗 Ссылка для подключения появится в канале за 15 минут до старта. Бронируйте время в календаре — и встречаемся 5 ноября в 11:00.

ИИ нанимают не за ум. Его просто легче уволить Ситуация на рынке труда сейчас забавная, если не сказать странная. Компании вовсю сокращают людей, вакансии морозят, а параллельно внедряют нейросети. И объясняют это, конечно, эффективностью. Хотя, если честно, дело тут не только в ней. Вот смотрите. Нанять человека — это же куча обязательств. Зарплата, отпуск, больничные, обучение, рабочее место в конце концов. А главное — попробуй его уволь, если что-то пошло не так. С нейросетью всё проще некуда. Оформил подписку, потыкал мышкой, не зашло — отключил. И никаких тебе выходных пособий, слёз в кабинете начальника и прочих неловких разговоров. И вот что интересно. ИИ ведь не обязан работать лучше человека. Достаточно, чтобы он выходил дешевле, а решение о его использовании можно было отменить в любой момент. В условиях, когда непонятно, что будет завтра, это очень серьёзный аргумент. Думаю, даже серьёзнее, чем многие думают. Отсюда вылезает довольно странный эффект. Автоматизируют ведь не самые сложные и болезненные процессы, а те, где проще провести эксперимент. Письмо написать, отчёт составить, документы обработать. А всякие запутанные управленческие задачки, от которых реально зависит судьба бизнеса, по-прежнему остаются людям. Логично вроде, а с другой стороны — как-то это всё бездушно и прагматично. Получается, компании покупают не столько интеллект, сколько свободу от долгосрочных обязательств. Причём свободу эту, похоже, ценят выше качества работы. Грустно, но что есть. И главный вопрос для сотрудников теперь не в том, сможет ли нейросеть делать их работу. А в том, насколько работодателю вообще нужно, чтобы эту работу делал человек. Вот такая арифметика.

📚 Дайджест недели: закон Конвея, устаревшие данные и роботы для рутины На прошлой неделе в канале вышли три публикации — о том, почему новая система повторяет старые порядки, как непроверенные данные искажают картину бизнеса и когда RPA действительно приносит выгоду. ♦️Закон Конвея: новая программа, старые порядки — почему внедрение новой ИТ-системы не отменяет старые согласования: если в компании сохраняются перегородки между отделами, они часто переходят в роли, статусы и маршруты системы. ♦️Что происходит с данными, которые никто не проверяет — как неактуальные телефоны, «думающие» клиенты и завершённые проекты попадают в отчёты и дашборды; почему данные нужно не только собирать, но и регулярно проверять. ♦️ RPA — роботы вместо рутины. Когда это выгодно, а когда впустую — роботизация окупается на стабильных, массовых и формализованных процессах; если автоматизировать хаос, он станет быстрее, но не исчезнет. Главная мысль недели: цифровизация не сводится к новой программе или роботу. Результат появляется там, где наведён порядок в процессах, данных и правилах совместной работы.

Анонс: Gemini 4 Carbon — новая фронтирная модель от Google 🔥 Представляем Gemini 4 Carbon — самую мощную версию с передовыми возможностями в кибербезопасности и решении сложных инженерных задач! Что умеет? ✅ Занимает 1‑е место в Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 (59 баллов). ✅ Отлично справляется с поиском и устранением уязвимостей: 88,2 % в SEC‑bench Pro (поиск уязвимостей); 54,8 % в ExploitGym (эксплуатация); 71 % в CWE‑bench (исправление ошибок). ✅ В 2 раза лучше генерирует безопасный код, чем Argon (по внутренним тестам). ✅ Команда Chrome отмечает: Carbon создаёт патчи в 10 раз качественнее, чем модели других лабораторий. Прогресс в других сферах: 📈 Поднялась на +89 пунктов и заняла 4‑е место (1768 баллов) в WebDev Arena. 🧠 Улучшено качество вывода в веб‑разработке, мультимодальном понимании, научных и агентских задачах. Безопасность на новом уровне: 🔒 0 % успешных попыток обхода Terminal‑Bench 4.0. 🛑 Снижение серьёзных предупреждений о несоответствии на 80 % в средах живого кодирования. 🤫 0 % успеха атак по внедрению подсказок (против 0,7 % у Argon). 🤝 Сокращение чрезмерных действий на 26 % и недостаточного выполнения задач на 29 %. Цены и доступность: 💸 Тарифы такие же, как у Argon: $2 за миллион входных токенов; $10 за миллион выходных токенов; кэшированные входные токены — скидка 95 %. 🗓 Запуск поэтапно: На этой неделе — доступ для части специалистов по кибербезопасности. Далее — расширение через программу Fairwind Program. Затем — доступность для разработчиков, бизнеса и потребителей. Следите за новостями — впереди много интересного! 🚀 #AI #Google #Gemini #Cybersecurity #TechNews

ИИ пузырь лопнул? Почему обвал акций не означает крах технологии 🎈 Акции упали на 40%. Неужели искусственный интеллект стал на 40% хуже? За неполные четыре месяца китайский индекс крупных технологических компаний потерял 40%, а их совокупная рыночная стоимость сократилась примерно на 480 млрд долларов. Акции отдельных производителей роботов и микросхем упали вдвое. Ещё недавно эти компании покупали с ажиотажем. Теперь от них стараются избавиться. Забавно другое. За это время роботы не разучились ходить, микросхемы — считать, а нейросети — отвечать на вопросы. Изменилась не технология, а цена ожиданий. Инвесторы вдруг вспомнили, что громкие обещания и прибыль — не совсем одно и то же. У любой модной технологии обычно две жизни. В первой она меняет мир. По крайней мере, на презентациях. Во второй ей приходится доказывать пользу там, где есть зарплаты, счета за оборудование и вполне конкретный бюджет. Там чудеса довольно быстро превращаются в расчёты. И вот что коварно. Можно совершенно правильно угадать технологию будущего и при этом потерять деньги. Просто заплатить за неё слишком много и слишком рано. Перспективность идеи ещё не означает разумность любой цены. Для руководителей история не только про биржу. Когда внедрение ИИ обосновывают словами «все уже используют», происходит примерно то же самое. Сначала покупается обещание, а потом начинается мучительный поиск задачи, ради которой всё затевалось. Пузырь может лопнуть вокруг вполне полезной вещи. И тогда становится видно, где действительно есть результат, а где пока только красивая история о будущем.

«Сохраним на всякий случай» — привычка с дорогими последствиями В компании могут долго согласовывать покупку офисного кресла. А вот собрать телефоны, даты рождения и ещё десяток сведений о клиентах — пожалуйста. Вдруг пригодятся. Места на диске хватает, денег за лишнюю колонку в таблице никто не просит. 25 сентября SecPost со ссылкой на «Известия» сообщил: за первое полугодие 2026 года Роскомнадзор выявил 504 нарушения в сфере персональных данных. Это не число утечек. Но повод посмотреть, как устроена работа с чужой информацией, вполне подходящий. Представим обычную историю. Для мероприятия собрали анкеты. Менеджер сделал выгрузку, отправил коллеге, тот — подрядчику. Мероприятие закончилось, подрядчик сменился, менеджер уволился. Таблица осталась. Даже несколько. И у каждой своя маленькая жизнь, о которой руководитель уже ничего не знает. При этом документы могут быть в полном порядке. Политика написана, ответственный назначен, галочка на сайте стоит. Только на простой вопрос «у кого сейчас есть список клиентов?» приходится собирать совещание. Забавно: информация считается активом компании, а где этот актив лежит, выясняют всем отделом. Обычно после тревожной новости хочется заказать ещё один документ. Хотя полезнее сначала пройти путь одной анкеты. Зачем нужны эти сведения? Кто получает копию? Когда она перестаёт быть нужной? Кто её удаляет? Тут довольно быстро обнаруживается, насколько правила совпадают с привычками. «На всякий случай» — удобное объяснение для сбора данных. Для их хранения годами тоже. А вот когда приходится объяснять, как чужие телефоны оказались неизвестно у кого, эта фраза почему-то уже не выручает.

🎙 Через 15 минут начинаем эфир! В 11:00 с Юлием Минькиным разберем важные темы для работы на проектах, без понимания которых сложно выстроить эффективное взаимодействие внутри команды и с заказчиком. 1. Подробно разберемся с такими понятиями: Обязанность—Обязательство—Ответственность—Полномочия (определения и как эти понятия взаимосвязаны и влияют на деятельность команды). 2. Матрица RACI (ключевой вопрос - как заполнять строки в этой матрице, разберем три подхода к формированию и их различие и назначение). 🔗 Подключайтесь по ссылке

Кризис не отнял деньги. Он отнял три года у бизнеса Требование окупаемости за полгода убивает не плохие проекты, а скучные. И через год за них платят дважды. Про то, что в кризис режут бюджеты на ИТ, говорят чаще, чем это происходит на самом деле. Деньги обычно находят. Находят с оговоркой: вернуть инвестиции за полгода. Вот эта оговорка страшнее любого сокращения. Смотрите, что получается. Проект, который два года назад спокойно защищали с окупаемостью за три года, сейчас не проходит. Не потому что стал хуже, а потому что срок другой. Зато проходит не самое полезное, а самое быстрое. Автоматизация отчёта, который делали руками. Чат на сайте. Рассылка. Всё, что даёт результат к следующему кварталу. А эффект на втором году дают вещи скучные. Справочник контрагентов без дублей. Единые правила по номенклатуре. Связка склада с учётом. Порядок в правах доступа. Их невозможно показать в презентации. Про них нельзя сказать «экономия три миллиона в первом квартале». Хотя именно они решают, будет ли работать то, что уже запустили. Дальше предсказуемо. За полгода сделали отчёт, за год — ещё три. На второй год выясняется, что цифры в них расходятся: справочник кривой, у двух подразделений разная выручка по одному и тому же контракту, склад живёт в своей таблице. Квартал уходит не на развитие, а на разбор, кто прав. Потом это чинят. За деньги, которых хватило бы на два нормальных проекта. Справедливости ради, финансовый директор прав. Деньги дорогие, кредит стоит таких процентов, что трёхлетний проект ими не отбивается. И вторая половина правды неудобная: ИТ-подразделения десять лет обещали «эффект на третий год» и не приносили. Требование окупаемости за полгода — не глупость, а реакция на эти обещания. Выкручиваются по-разному. Дробят проект на куски, у каждого свой срок возврата. Иногда выходит. Иногда нет: у фундамента отдельной окупаемости не бывает. Тогда честнее называть это не проектом, а ремонтом и защищать не прибылью, а риском. Сколько стоит день, когда учёт не работает. Сколько стоит ошибка в отчёте, который ушёл в банк. Сколько стоит простой склада. Риск финансовый директор понимает лучше, чем туманное «через три года станет хорошо». Кризис отнял не деньги. Он отнял право на длинный ответ. Раньше можно было сказать «потерпите три года» и на этом жить. Теперь надо объяснять, что будет плохо, если этого не делать, — и объяснять так, чтобы поверили. А что из скучного у вас отложили в этом году — и чем это обернулось?

Закон Конвея: новая программа, старые порядки В компании решили навести порядок с помощью новой информационной системы. Старую ругали за бесконечные согласования, разрозненные данные и необходимость звонить в соседний отдел. Новую внедрили. Согласования остались. Только теперь ждать приходится не ответа по телефону, а смены статуса в карточке. Это не случайность. Ещё в 1968 году Мелвин Конвей опубликовал наблюдение, впоследствии ставшее известным как закон Конвея: устройство создаваемой системы отражает то, как общаются между собой её разработчики. Если команды работают каждая в своём углу, следы этих перегородок нередко видны и в программе. Но с корпоративной автоматизацией история ещё занятнее. Заказчик приходит со своими отделами, полномочиями и привычными «сначала согласуйте с начальником». Разработчики выясняют требования именно у этих людей. И вполне добросовестно превращают сложившийся порядок в кнопки, роли и маршруты. Потом руководство удивляется: деньги потрачены, компьютеры быстрее, а решение простого вопроса всё так же путешествует по пяти кабинетам. Правда, уже электронным способом. Система работает. Просто делает ровно то, о чём договорились. Здесь и прячется неприятный вопрос. Кто должен менять порядок работы — программа или люди, которые её заказывают? Технология может помочь выстроить новые связи, но сама не отменит ведомственные привычки, страх ответственности и право каждого сказать «это не к нам». Получается, автоматизация иногда похожа на ремонт квартиры, в которой не решились снести ни одной перегородки. Обои новые. Планировка прежняя.

ИИ научил всех программировать. Осталось научить кого-нибудь покупать. Раньше, чтобы создать программу, нужно было уметь программировать. Теперь достаточно иметь идею, доступ к ИИ и свободный вечер. Желательно ещё кофе. Казалось бы, прекрасно. Барьеры исчезают, технологии становятся доступными, каждый может создать собственный продукт. Вот только есть одна небольшая неприятность. Покупателей от этого больше не становится. Причём каждый новый разработчик совершенно искренне уверен, что именно его приложение давно ждёт человечество. Человечество, правда, об этом пока не знает. И платить почему-то не торопится. Забавно, что ИИ постепенно решает проблему производства, но совершенно не помогает решить проблему спроса. Написать программу становится всё проще. Найти человека, которому она действительно нужна, — ничуть не легче. Возможно, скоро самым востребованным специалистом окажется не тот, кто умеет создавать программы, а тот, кто умеет находить покупателей. Ведь если каждый станет продавцом, кто останется по другую сторону прилавка?

🔴 Главные задачи эфира: — разобрать классический треугольник управления: Полномочия, Обязанности, Ответственность. — показать RACI не как шаблон документа, а как инструмент организации совместной работы и принятия решений. Знакомая ситуация? — Задача не выполнена, потому что каждый считал, что отвечает другой. — Решение неделями ходит по согласованиям. — Руководитель проекта отвечает за всё, даже за то, на что не имеет полномочий. — Ответственных назначили, а управляемости не прибавилось. Один из способов разобраться с этими проблемами — матрица ответственности RACI. Но её недостаточно просто заполнить. Важно понимать, как с её помощью распределять ответственность, полномочия и взаимодействие участников. 🎙 На ближайшем эфире разберём: ✅ Что на самом деле означают R, A, C и I. ✅ Почему у результата должен быть один конечный ответственный. ✅ Как распределять ответственность между участниками. ✅ Как составить матрицу и проверить её на ошибки. ✅ Как использовать RACI в реальной работе, а не только в документации проекта. Без лишней теории. С акцентом на логику управления и практическое применение. 👥 Для менеджеров, руководителей проектов и подразделений. ⏱️ До 60 минут. 📅 Когда: 29.10.2026 в 11:00 🔗 Регистрация по ссылке.

🟦 Дайджест недели на канале «Лаборатория цифровых решений» На прошлой неделе в канале вышли три публикации — о честной себестоимости в производстве, о навыках, которые ИИ не заменяет, и о наведении порядка в данных без перестройки всей ИТ-архитектуры. 🔸Почему ERP не посчитает честную себестоимость без данных из цеха — как связка «1С:ERP», MES и весовых терминалов помогла «Волков Групп» перейти от котлового учёта к себестоимости отдельных партий и восстановить движение сырья по этапам производства. 🔸Нейросети освоили, а думать не научились? Неожиданные выводы исследования QS — почему работодатели всё чаще ценят не знание инструментов, а умение рассуждать, обосновывать решения, учитывать риски и взаимодействовать с людьми. 🔸Как обуздать хаос в данных и не перестроить всю архитектуру? Управление НСИ с помощью МДМ-системы — как МДМ помогает убрать дубли, согласовать справочники и создать единый источник достоверных данных, не начиная с радикального редизайна ИТ-ландшафта. Главная мысль недели: цифровые системы дают точный результат только тогда, когда за ними стоят достоверные данные, продуманные процессы и люди, способные принимать обоснованные решения.

Самый необычный способ демотивировать сотрудников Говорят, что деньгами можно решить далеко не всякую проблему. Возможно. Но иногда деньги помогают настолько неожиданным образом, что экономисты должны нервно курить в сторонке. Существует из самых неожиданных способов управления людьми. Вместо запрета нежелательного поведения, его сделать оплачиваемой работой. А потом просто перестать платить. Пока люди делают что-то ради удовольствия, никакой мотивации им не требуется. Но стоит появиться деньгам, как развлечение превращается в трудовую деятельность. Появляются тарифы, ожидания и представление о справедливой оплате. И самое главное — понимание, что бесплатно работать как-то стремно. В организациях, кстати, встречается нечто похожее. Когда сотрудник годами делает что-то по собственной инициативе. Потом руководство решает его за это премировать. А когда премию отменяют, искренне удивляется, куда пропал энтузиазм. Хотя ничего удивительного. Бесплатное удовольствие однажды превратили в платную обязанность. Получается любопытный управленческий парадокс. Иногда, чтобы человек перестал что-то делать, достаточно сначала начать ему за это платить, а потом перестать. Правда, применять такую методику в бизнесе следует осторожно. Особенно если сотрудники догадаются, что за некоторые безобразия тоже можно получить надбавку 🙂.

📚 Дайджест свежих публикаций канала «Лаборатория цифровых решений» На прошлой неделе в канале вышли три публикации — о праве проекта остановиться, ревью кода 1С с помощью ИИ-агента и изменении спроса на ИТ-услуги. ▪️PRINCE2: зачем проекту право остановиться — почему «работы выполнены на 80%» не означает, что проект нужно продолжать: метод помогает вовремя пересмотреть цели, бюджет и управленческие решения. ▪️Ревью 1С через MCP: что агент видит, а что упускает — как связка ИИ-агента и BSL Language Server помогает не просто найти диагностику, а исследовать код, собрать доказательства и сформулировать риски; финальное решение остаётся за разработчиком. ▪️«Нам не нужен ваш руководитель проекта»: как меняется спрос на ИТ-услуги — заказчики всё чаще хотят управлять проектами сами и привлекать исполнителя точечно; в статье — о границах ответственности, аутстаффинге и проектах под ключ. Главная мысль недели: технологии и роли меняются, но основа проекта остаётся прежней — ясные решения, проверяемые риски и чёткое распределение ответственности.