Цифровая трансформация давно перестала быть задачей только для банков, ритейла или ИТ-компаний. Сегодня она происходит в самых консервативных и критически важных отраслях. Например, в атомной энергетике. На примере Росэнергоатома хорошо видно, что технологии ценны не сами по себе, а как инструмент повышения управляемости сложных систем.

Ключевые мысли

— Цифровизация в промышленности – это не внедрение отдельных инструментов, а изменение логики эксплуатации инфраструктуры: от реактивного ремонта к управлению состоянием оборудования на основе данных
— ИТ в таких организациях становится частью операционной модели. Его задача – не поддержка сервисов, а повышение эффективности и прозрачности ключевых производственных процессов
— Даже чувствительные отрасли начинают активно использовать предиктивную аналитику, роботизацию и элементы искусственного интеллекта как инструменты поддержки управленческих решений

Этот разговор показал другую логику цифровой трансформации: в сложных инфраструктурных компаниях цена технологического эксперимента неприемлемо высока. Поэтому цифровизация начинается не с технологий, а с архитектуры процессов и управляемости данных.

Смотрите интервью с Артемом Головатым, директором по информационным технологиям Концерна «Росэнергоатом», по ссылкам (таймкоды - в описании под каждым видео):

✔️ ВКонтакте
✔️ YouTube
✔️ RUTUBE

—
Подписаться на канал
Рубрика: #интервью

В интервью прозвучала важная идея: цифровизация – это не модернизация отдельных систем, а условие масштабирования отрасли.

Перед Росэнергоатомом стоит стратегическая задача – практически удвоить мощности атомной энергетики к 2042 году. В такой логике ИТ перестаёт быть сервисной функцией. Его роль – обеспечить возможность «конвейерного» строительства новых энергоблоков.

Речь идёт о создании цифрового шаблона эксплуатации и повторно используемых решений: цифровых моделей станций, типовых процессов, унифицированных систем управления.

Это показательный пример того, как технология становится инструментом индустриализации процессов. Цифровизация в таком масштабе – это прежде всего архитектура повторяемости, без которой невозможно расти быстрее самой системы.

#globus_короткий_разговор

Финансовые сервисы входят в фазу, где скорость принятия решений становится ключевым конкурентным фактором. В этой логике ИТ уже не поддерживает бизнес, а определяет, насколько быстро компания может зарабатывать.

В выпуске – взгляд Максима Кожевникова, ИТ-директора ВТБ Факторинг, который работает на стыке технологий и финансового бизнеса и отвечает за цифровую трансформацию компании.

Ключевые мысли
— Инициатор трансформации – бизнес, но её реализуемость полностью зависит от зрелости ИТ: архитектуры, процессов и способности быстро масштабировать решения
— Автоматизация – это не про замену человека, а про перераспределение роли: стандартные операции уходят в системы, а сложные сделки остаются зоной ответственности экспертов
— Оптимизация ИТ-затрат – это не сокращение, а выбор, где снижать издержки без потери качества и где, наоборот, инвестировать для ускорения бизнеса

«Для управленца здесь важен сдвиг в роли ИТ. Это больше не функция эффективности – это функция скорости и управляемости бизнеса. При этом ключевой риск – попытка одновременно ускориться, удешевиться и перестроить технологический стек. В таких условиях выигрывают не те, у кого больше технологий, а те, кто умеет жёстко приоритизировать и выстраивать баланс»

Смотрите новое интервью по ссылкам (таймкоды - в описании под каждым видео):

✅ ВКонтакте
✅ YouTube
✅ RUTUBE

—
Подписаться на канал
Рубрика: #интервью

Одна из интересных мыслей Максима Кожевникова, ИТ-директора ВТБ Факторинг, с которой мы солидарны – важно не «были ли ошибки», а подход к управлению рисками.

Даже в высокоавтоматизированной среде ключевая задача – не исключить сбои (что в целом невозможно), а сделать их управляемыми: отладить сценарии реагирования, заранее определить порядок действий и зоны ответственности в случае отклонений.

Фактически, алгоритмы и ИТ-системы встраиваются в ту же управленческую модель, что и любые другие критичные процессы через регламенты, контроль и план восстановления. Надёжность – это не отсутствие ошибок, а способность быстро и предсказуемо их обрабатывать.

#globus_короткий_разговор

В своём канале «Короткий говорит» наш руководитель Павел Короткий делится исследованием о том, как ИИ уже меняет структуру команд.

Это не просто наблюдения, а системный
разбор того, что на практике происходит внутри компаний.

Ключевые выводы:
— рынок меняется не через увольнения, а через заморозку найма и сокращение объёма задач
— под давлением оказываются не профессии, а отдельные функции внутри них
— основной сдвиг — от «исполнителя» к роли, где важны контроль, ответственность и управление процессом

Отдельно в отчете отражено, как это влияет на вход в профессию, структуру команд и операционную модель бизнеса.

Рекомендуем к прочтению руководителям, которые уже внедряют ИИ или только подходят к этому вопросу 🙌🏼

В последние пару месяцев я собирал и систематизировал данные по внедрению ИИ в компаниях с фокусом на том, как это влияет на структуру команд и найм.

Я начал это исследование из практического интереса: понять, что из разговоров про ИИ влияет на бизнес, как меняет команды и процессы, а что остаётся на уровне инфоповода.

За это время у меня сложилось довольно чёткое ощущение: рынок уже начал меняться, просто это ещё не все заметили. Проблема в том, что мы привыкли ждать резких сигналов – массовых увольнений, громких заявлений. Но текущая трансформация происходит иначе. Она тише и, за счёт этого, быстрее.

Компании не увольняют – они перестают нанимать.
Не режут команды – сжимают объём задач.
Не убирают роли – пересобирают процессы.
И именно эта логика, а не «замена людей машинами», сегодня определяет реальное влияние ИИ на рынок труда.

Первая ключевая мысль – меняется не профессия, а её внутреннее устройство.
Когда смотришь на данные не по ролям, а по задачам, становится видно: под давлением оказываются не маркетологи или бухгалтеры, а конкретные функции внутри этих ролей. Повторяемые действия, работа по шаблону, обработка текстов и документов – всё, что можно формализовать, начинает уходить в автоматизацию.
Это важный сдвиг для управленцев, потому что управлять теперь нужно не позициями, а структурой задач внутри команды.

Вторая мысль – основной удар приходится по входу в профессию.
Автоматизация в первую очередь убирает простые задачи. А именно на них традиционно строится рост: джун → мидл → синьор. Если джун-уровень схлопывается, компаниям приходится пересобирать всю модель развития людей:
или быстрее растить специалистов, или менять требования на входе, или мириться с дефицитом кадров на горизонте. Это неочевидный, но стратегический риск, который сейчас недооценивают.

Третья мысль – ценность смещается с выполнения на контроль и ответственность.
Практически во всех кейсах, которые я анализировал, повторяется одна и та же модель: ИИ берёт на себя создание черновиков и рутину, а человек остаётся в зоне
постановки задач/проверки результата/принятия решений/ответственности за итог. То есть ценность поднимается на уровень выше.
И это означает, что «сильный специалист» теперь определяется не скоростью выполнения, а способностью управлять системой работы.

Что это значит на уровне управления
Если упростить, сейчас происходит переход от модели «команда выполняет задачи», к модели «команда управляет процессами, в которых часть работы делает ИИ». И здесь возникает новая управленческая задача: не просто внедрить инструменты, а пересобрать операционную модель. Если этого не сделать, ИИ не даст эффекта.

Мой вывод после работы с материалом
Главный риск сегодня – продолжать мыслить ролями, в то время как рынок уже перешёл на уровень задач и процессов. В ближайшие 2–3 года это станет критичным фактором: выигрывать будут не те, у кого больше ресурсов, а те, кто быстрее перестроит логику работы.

Почитать/скачать полный текст отчета можно здесь. А свои мысли оставляйте в комментариях под постом - будет интересно обсудить.

—
Подписаться на канал
Рубрика: #прогнозы