В крупной компании знания есть. Но их бывает непросто найти.

Регламент — в Сonfluence, договор — в почте, решение с последнего совещания — в чьей-то личке. И когда новый сотрудник спрашивает «а как у нас принято?», опытный коллега садится рядом и объясняет на пальцах. Потому что системы для этого нет.

«Контекст» — корпоративная ИИ-платформа Globus — решает именно эту проблему. Она объединяет внутренние источники данных и позволяет работать с ними в едином интерфейсе: задавать вопросы по документам, анализировать материалы, формировать рабочие документы на основе корпоративных данных.

Но здесь есть важный нюанс, который отличает «Контекст» от просто «корпоративного ChatGPT».

Большинство компаний сегодня используют ИИ точечно: сотрудник сам формулирует запрос, уточняет, проверяет, адаптирует. Для разовой задачи — работает. Для бизнеса в масштабе — нет: результат зависит от навыков конкретного человека, качество непредсказуемо, безопасность сложно контролировать.

В «Контексте» вместо пустого поля — готовые ролевые сценарии под конкретные команды и задачи:
- Юрист открывает сценарий сравнения договоров и загружает документы — не объясняя ИИ, что от него нужно
- HR запускает обработку резюме и получает сопоставление с вакансией
- Операционная команда проверяет входящие запросы по регламентам

Каждый работает в своём контуре, с доступом только к релевантным данным.

Платформа включает ИИ-ассистент для работы с документами, подключение корпоративных источников, управление доступами и возможность выбора языковых моделей. Развёртывается на собственной инфраструктуре компании — данные не покидают периметр.

Если интересно разобраться, как «Контекст» может встроиться в процессы вашей команды — напишите нам.

#globus_продукт

Один из самых интересных эффектов развития ИИ — меняется не только производительность отдельных специалистов, но и сама логика формирования команд.

Алексей Блинов, ИТ-директор Билайн, отмечает, что команды начинают собираться не вокруг формальных ролей, а вокруг общей идеи. Искусственный интеллект закрывает часть типовых задач, а недостающие компетенции дополняются точечно — там, где они действительно нужны.

По мере развития ИИ конкурентным преимуществом становится способность быстро объединяться вокруг сильного видения, брать ответственность за результат и сочетать взаимодополняющие компетенции.

Возможно, в ближайшие годы главным вопросом станет уже не «сколько людей нужно на проект», а «каких людей достаточно, чтобы реализовать идею».

#globus_короткий_разговор

42% провалов мобильных приложений происходит потому, что разработчики не исследовали потребность рынка до начала создания продукта. И эти данные описывают не стартапы без опыта, а вполне зрелые компании.

Почему корпоративные приложения не выживают — и что отличает те, что становятся частью бизнес-модели?

К 2025 году 90% инициатив цифровой трансформации используют мобильные приложения как ключевой компонент. Но факт наличия приложения и факт его реального использования — разные вещи. 

В среднем у пользователя установлено более 80 приложений, но около 62% из них не используются в течение месяца. В корпоративной среде картина похожая: система есть, но сотрудники продолжают работать в таблицах или по старой схеме.

3️⃣ признака приложения, которое будут использовать:

- Оно встроено в процесс, а не добавлено поверх него. Приложение, которое требует дополнительного действия, уступает привычной схеме работы
- Оно решает боль, а не задачу из техзадания. То, что реально мешает человеку работать каждый день
- Оно измеряется бизнес-метриками, а не техническими. Сократилось ли время на операцию, выросла ли конверсия, снизилась ли нагрузка на поддержку

По данным PMI Pulse of the Profession, проекты с вовлечением пользователей в сбор требований имеют на 40% более высокий показатель успеха, чем те, где требования формирует только руководство. Это говорит о том, что люди, которые будут пользоваться системой каждый день, знают о ней больше, чем те, кто её заказывает.

Мобильное приложение — это не отдельный проект. Это точка входа в операционную модель компании. И то, как оно спроектировано, определяет, станет ли оно частью этой модели — или ещё одной иконкой на экране, которую никто не открывает.

#globus_мнение

История с электронной коммерцией в B2B хорошо показывает, что цифровая трансформация меняет распределение времени специалистов.

Автоматизация рутинных операций, позволяет направить высвободившееся время сотрудников туда, где действительно создаётся ценность — в точечной работе с клиентом и развитии продаж.

Успешная автоматизация начинается не с вопроса «кого заменить?», а с вопроса «от чего можно освободить людей, чтобы они занимались более сложными задачами?». Именно такой подход снижает сопротивление изменениям и позволяет технологиям усиливать команду, а не конкурировать с ней.

#globus_короткий_разговор

Globus и ЕМДЕВ, поставщик решений для создания корпоративных цифровых пространств, начинают совместную работу над проектами ИТ-трансформации и импортозамещения для крупного бизнеса.

В основе — интеграционная платформа ЕМДЕВ «Энтакси», которая заменяет зарубежные корпоративные ESB-решения (системы для обмена данными между разными ИТ-системами компании) — SAP PI, WebMethods, Oracle ESB и другие.

Что важно в этом сотрудничестве:
— Для Globus это расширение экспертизы: более 500 реализованных проектов и опыт сложной интеграции соединяются со зрелой платформой ЕМДЕВ и её отраслевым опытом
— «Энтакси» — российская low-code платформа (настройка через готовые визуальные блоки, без разработки с нуля). Входит в топ-5 российских ESB-платформ по версии Cnews, включена в реестр Минцифры РФ
— По опыту проектов ЕМДЕВ, платформа помогает снизить расходы на поддержку ИТ-систем до 25% и сократить срок вывода новых ИТ-продуктов в эксплуатацию до 40%

Павел Короткий, генеральный директор Globus:

Российскому бизнесу сейчас нужны решения, которые быстро встраиваются в уже сложившийся ИТ-ландшафт без лишних рисков. Наше партнёрство рассчитано на реализацию таких проектов и усиливает предложение для крупных корпоративных заказчиков в сфере финансов, промышленности, телекома и ритейла.

#globus_новости

Существует управленческий парадокс, с которым мы сталкиваемся регулярно. Заказчик хочет начать разработку как можно скорее. Но именно это желание сэкономить время на старте приводит к тому, что проект выходит за рамки бюджета и сроков.

По данным исследований, только 43% проектов завершаются в рамках изначального бюджета. Крупные ИТ-проекты в среднем превышают бюджет на 45% и при этом дают на 56% меньше ценности, чем было запланировано.

Что такое предпроектные исследования?

Это период в 2–6 недель, в течение которого команда вместе с заказчиком отвечает на вопросы, которые могут проявиться в середине разработки.

Типичные вопросы:
- Кто реальный пользователь системы и какова его настоящая боль?
- Какие процессы нужно автоматизировать и какие трогать не стоит?
- С какими системами должно взаимодействовать решение?
- Какая нагрузка ожидается и как будет выглядеть рост?

Что происходит, когда исследования НЕ проводят?

Неконтролируемое расширение требований наблюдается в 48% всех ИТ-инициатив и приводит к задержкам выпуска, а также значительному перерасходу бюджета.

Архитектурные решения, принятые в первые 2 недели проекта, определяют от 60 до 80% совокупной стоимости владения системой. Неправильная архитектура создаёт медленно нарастающее увеличение стоимости — по мере того как команда работает против архитектуры, а не вместе с ней.

Что дают предпроектные исследования на практике?

Обычно данный этап составляет 5–10% от общей стоимости проекта, но стабильно снижает риски перерасхода. На выходе заказчик получает документ требований, архитектурную схему, прототип ключевых экранов и дорожную карту с реалистичными сроками.

Проекты, в которых вложено 4–6 недель в исследования до старта проекта, экономят месяцы усилий по разработке, а во многих случаях полностью избегают провала.

Вывод, который мы делаем из собственной практики: предпроектные исследования — это не затраты. Это страховка, которая стоит 5–10% от бюджета и покрывает риски почти на 100%.

#globus_мнение

Мы привыкли обсуждать ИИ через призму сокращений, но гораздо важнее, где человеческое участие будет создавать максимальную ценность.

Если цифровые задачи всё чаще выполняют алгоритмы, то растёт стоимость того, что сложно автоматизировать: доверия, экспертной коммуникации, персонального сервиса, способности принимать решения в условиях неопределённости.

Конкурентное преимущество всё меньше зависит от численности команды и всё больше — от правильного распределения ролей между людьми и технологиями.

Побеждать будут те, кто научится использовать автоматизацию там, где она действительно усиливает человека, сохраняя за людьми задачи, требующие опыта, ответственности и живого взаимодействия.

Кредитный анализ — функция, где скорость важна, но цена ошибки слишком высока.

Отчётность, ковенанты (обязательные условия договора), обеспечение, KYC-анкеты (проверка заёмщика), материалы для комитета — каждый кейс требует профессиональной оценки.

Но до неё есть длинный подготовительный слой. Именно здесь ИИ даёт эффект — не вместо аналитика, а до него.

Что можно ускорить:

— черновик кредитного заключения по шаблону: описание заёмщика, структура сделки, риски, вопросы для проверки;
— извлечение финансовых показателей из PDF и таблиц в структурированный формат;
— поиск ковенантов, ограничений и сроков в договорных документах со ссылками на источники;
— чек-лист недостающих документов по типу сделки — до того, как пакет уйдёт на рассмотрение.

ИИ не одобряет сделку, не рассчитывает лимит и не присваивает рейтинг. Если система выделяет риск — он должен быть привязан к источнику, а не к общей интерпретации. Финансовое решение остаётся за аналитиком, комитетом и утверждённой методологией.

В новой статье разобрали полный цикл кредитного анализа. Файл с промптами для старта – приложили.

#globus_статьи