ИИ в медицине — один из самых показательных кейсов того, как технологии превращаются в инфраструктуру.

Сейчас отрасль решает прикладную задачу: как работать с растущим объемом данных при ограниченном времени врачей.

Добавим немного контекста: до 70–80% медицинской информации — это неструктурированные данные: тексты, выписки, сканы, рукописные записи — информация, которую сложно анализировать и использовать без предварительной обработки. И именно здесь на помощь приходит ИИ и дает реальную пользу.

Как это выглядит на практике

В одном из проектов ассистент врача был внедрен в медицинскую систему. Он собирает все данные пациента (анализы, выписки, документы), структурирует их и формирует гипотезы и рекомендации.

В результате анализ, который раньше занимал часы, сократился до минут — высвободилось до 30% времени специалиста.

Какие выводы из этого стоит сделать

1⃣ ИИ — это ответ на перегрузку
Рост данных есть во всех отраслях, и в какой-то момент система перестает справляться без автоматизации. Если данные разрозненны, неструктурированны и находятся в разных системах, их использование не дает лучшего результата.
2⃣ ИИ меняет структуру работы эксперта
Врач (как и любой специалист) перестает тратить время на изучение каждой отдельной части процесса и начинает больше времени уделять принятию решений.
3⃣ Реальный эффект виден через операционную эффективность и перестройку процессов
Сокращение временных затрат, снижение нагрузки, рост пропускной способности. Но такой результат возможен только при глубокой интеграции в рабочие системы, структурировании данных и процессов, соблюдении требований безопасности.

Отдельно важный сдвиг, который мы видим на примере медицины: ИИ — это не «автономный мозг», а дополнительный слой поверх инфраструктуры. Он работает только с теми данными, которые есть, и усиливает текущую модель управления, а не заменяет ее.

Если смотреть шире, медицина сейчас быстрее других проходит тот путь, который в ближайшие годы придется пройти большинству ИТ-компаний.

Подробнее о применении искусственного интеллекта в одной из самых чувствительных отраслей — в нашей новой статье ⬅️

#globus_статьи

Друзья, сегодня хотим продолжить тему ИИ в медицине несколькими интерактивами, которые опубликуем в течение дня 🙌

Будем рады вашему активному участию ❤️

ИИ перестаёт быть технологическим трендом и становится фактором давления на экономику: на занятость, стоимость труда и устойчивость бизнес-моделей. Именно это уже влияет на решения бизнеса — от найма до инвестиционной стратегии.

В новом интервью с инвестиционным экспертом и писателем Тимуром Беликовым обсудили ИИ через призму рынков и капитала.

Ключевые мысли
— ИИ уже влияет на рынок труда: под давлением оказываются «белые воротнички», а не только операционные роли
— Появляется новая асимметрия: один специалист с ИИ-инструментами может заменить целую команду
— Инвестиционные модели меняются: компании начинают учитывать сценарии, в которых ИИ влияет на занятость, спрос и поведение рынков

Через этот разговор видно: если раньше автоматизация снижала издержки, то сейчас она начинает менять саму структуру экономики — кто создаёт ценность, как формируется спрос и как перераспределяются доходы.
Для управленца это сигнал: важно не только внедрять ИИ, но и понимать, как он изменит рынок вокруг — клиентов, конкурентов и стоимость ресурсов.

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

➖ВКонтакте
➖YouTube
➖RUTUBE

—
Подписаться на канал
Рубрика: #интервью

Друзья, мы провели серию опросов про доверие к ИИ в медицине. И картина получилась показательная 👇

1️⃣ ИИ принимают, но с ограничениями
74% готовы использовать его, но только как помощь:
— 65% как второе мнение
— 9% если повышает точность
👉 Полное доверие технологии пока не сформировано

2️⃣ В конфликте выигрывает человек
Если мнение врача и ИИ расходится:
— 84% выбирают врача
— только 16% – ИИ
👉 Доверие сегодня – это про ответственность и опыт

3️⃣ Доверие к ИИ – не бинарное
Люди готовы делегировать ИИ задачи по уровням:
— 81% – расшифровка анализов
— 69% – проверка совместимости препаратов
— 53% – контроль терапии
❌ только 3% – постановка диагноза

👉 Чем выше цена ошибки, тем меньше доверие

Что это значит на практике?
Именно то, о чем сейчас говорит рынок: ИИ воспринимается не как «замена», а как усиление эксперта там, где нужен анализ данных, высокая нагрузка и важно ничего не упустить. Но не там, где нужна финальная ответственность.

Доверие к ИИ строится не через технологии, а через правильную роль в процессе: не вместо врача, а рядом с ним.

#globus_мнение

😁😆😁 не забыть выложить материал о вайбкодинге

Тема доверия к ИИ в медицине постепенно выходит на первый план. И это логично: по мере внедрения технологий вопрос смещается с «что умеет ИИ» на «где ему готовы доверять».

По данным ряда опросов, около 60% людей готовы использовать ИИ – но не как эксперта, а как «второе мнение». Это хорошо отражает текущее состояние рынка: технология уже принята, но её роль чётко ограничена.

Эту тему обсудили на круглом столе «Московской медиагруппы» с участием представителей индустрии, включая заместителя исполнительного директора Globus Станислава Агапова.

Ключевые мысли:

➡️ ИИ воспринимается как инструмент, а не субъект решения
Даже при высокой точности пользователи не готовы делегировать финальный выбор алгоритму. Ответственность по-прежнему закреплена за человеком – это фундаментальное ограничение для любых сценариев внедрения.

➡️ Основная зона доверия – работа с данными
ИИ эффективен там, где нужно обрабатывать большие массивы информации: собирать разрозненные данные, находить взаимосвязи, подсвечивать риски. Именно в этих задачах он уже воспринимается как полезный и оправданный инструмент.

➡️ Интеграция важнее функциональности
Практика показывает, что востребованы решения, встроенные в существующие системы и процессы. Если технология требует дополнительных действий от пользователя – она не используется, независимо от качества модели.

➡️ Ограничения формируют доверие
ИИ используется как рекомендательная система: он не ставит диагноз и не делает выводы при нехватке данных.
Такая предсказуемость – один из факторов, который позволяет технологии постепенно закрепляться в практике.

💬 Станислав Агапов: «Искусственный интеллект изначально создавался для быстрой обработки больших массивов данных. Среди огромного количества информации с его помощью можно быстрее найти причины заболевания и помочь врачу в диагностике. В результате формируется устойчивая модель: ИИ – это слой аналитики внутри процесса, а не замена специалиста».

И именно в таком формате технологии сейчас переходят из пилотов в рабочие инструменты.

#globus_мнение

Наш кейс — в шорт-листе конкурса Workspace! 🔥

Мы участвуем с мобильным приложением для города будущего Доброград. Это настоящая цифровая экосистема для жизни: от оплаты счетов до управления доступом и городскими сервисами.

Команда Globus переработала ключевые сценарии и сделала приложение действительно удобным инструментом для жителей — чтобы все важные городские сервисы были под рукой и работали без лишних действий.

И сейчас нам очень нужна ваша поддержка!
Проголосовать за наш кейс можно здесь ⬅️

Спасибо и удачи всем участникам! 🤍

#globus_новости

Павел Короткий — «Человек года» в диджитал-разработке по версии Ruward 🏆

Наш генеральный директор победил в номинации «Точка зрения рынка».

🗣 «Для меня эта награда — не столько про личный результат, сколько про команду и среду, которую мы вместе строим. Важно не просто расти, а делать это осмысленно и честно — по отношению к клиентам, коллегам и рынку в целом», — отметил Павел.

Globus развивается, объединяет экспертизу и усиливает команды системно и осознанно. С партнерствами, продуманными решениями и открытым разговором о том, что происходит в отрасли.

Поздравляем! ❤️

#globus_новости

Логистика долго держалась на опыте и ручном управлении. Но к 2026 году эта модель перестаёт масштабироваться: цепочки поставок усложнились, а требования к скорости и точности выросли. В таких условиях «ручной режим» уже не просто замедляет процессы – он становится источником потерь.

По данным MIT Center for Transportation and Logistics (2026), 81% компаний фиксируют рост электронной торговли, а 60% уже перешли к омниканальной логистике. Это резко увеличивает нагрузку на операции и делает автоматизацию базовым условием работы.

При этом рынок выглядит парадоксально. По отраслевым данным за 2026 год, около 35% компаний реально используют искусственный интеллект в логистике, а средний ROI (возврат инвестиций) достигает ~190%. Остальные 65% остаются на стадии пилотов и не масштабируют решения.

Практика внедрений показывает, где именно возникает разрыв. Автоматизация даёт наибольший эффект в прогнозировании спроса, маршрутизации и управлении отклонениями. Но не работает там, где:
❌ данные разрознены
❌ процессы не пересобраны
❌ решения не встроены в операционную модель

На этом фоне растёт давление на бизнес: по отраслевым отчётам, 55% компаний увеличивают инвестиции в технологии для цепочек поставок, а рынок ИИ в логистике растёт на 30–40% в год.

При этом у многих компаний уже есть система управления складом, система управления транспортом и системы бизнес-аналитики. Но они работают разрозненно.

Поэтому главный сдвиг сейчас – от «внедрения систем» к пересборке модели управления. Нужно определить, какие данные являются базовыми, как они передаются и где именно принимаются решения.

В этом контексте интеграция – это не техническая задача, а управленческая. Она определяет, будет ли автоматизация реально влиять на бизнес или останется набором отдельных решений.

Подробнее – в нашей новой статье 📎

#globus_статьи

Вчера на инвестиционном форуме ВТБ представитель Globus Инга Морозова приняла участие в панельной дискуссии «Цифра как драйвер роста», где ответила на один из самых острых вопросов рынка: что будет двигать ИТ-отрасль после волны импортозамещения?

Три года назад освободившиеся бюджеты и уход зарубежных вендоров задали высокую скорость роста. Сейчас этот импульс выравнивается, и рынок переходит в другую фазу.

📎 Ключевой тезис Инги: рынок становится спокойнее, но глубже.

Это не замедление — это взросление. Заказчики перестают искать «аналог» и начинают искать решение с измеримым результатом. А значит, выигрывают те, кто умеет говорить на языке бизнес-эффекта, а не технических характеристик.

➡️ Что формирует спрос сейчас:
— Отечественное корпоративное ПО — и здесь речь уже не о закрытии базовых потребностей, а о реальной функциональности и удобстве
— Платформенные архитектуры вместо разрозненных систем — бизнес устал от «зоопарка» решений, которые не стыкуются друг с другом
— Системная работа с данными — не аналитика ради отчётов, а инфраструктура для принятия решений
— Кибербезопасность — из статьи расходов она превращается в стратегический приоритет
— Прикладной ИИ — не как эксперимент, а как инструмент повышения операционной эффективности

При этом спрос сегодня формируется сразу в трёх секторах.
➖Государство строит базовую цифровую инфраструктуру.
➖Промышленность решает прикладные задачи: управление производством, логистика, интеграция с системами управления предприятием (ERP), производством (MES) и складом (WMS).
➖Частный бизнес остаётся самым динамичным — здесь быстрее принимаются решения и активнее внедряются клиентские сервисы, мобильные приложения и инструменты автоматизации.

⤵️ По оценкам Strategy Partners, рынок корпоративного программного обеспечения в России будет расти примерно на 24% в год до 2030 года.

Рынок, в котором побеждают не скоростью реакции на освободившийся спрос, а качеством экспертизы и глубиной партнёрства, устроен надёжнее.

Именно туда движется Globus: от роли исполнителя к роли технологического партнёра, который помогает сформулировать саму логику цифрового развития — ещё до того, как написано техническое задание.

#globus_мнение