Триерс про бизнес

«66% компаний получают пользу от ИИ» — что на самом деле стоит за этой цифрой

Deloitte опубликовала масштабный отчёт State of AI in the Enterprise 2026: 3235 топ-менеджеров, 24 страны, громкие цифры. 66% фиксируют прирост продуктивности. 53% принимают «лучшие решения». Звучит убедительно — пока не смотришь на методологию.

Во-первых, Deloitte продаёт консалтинг по внедрению ИИ. Исследование, показывающее провал этих инвестиций, попросту не выходит из их PR-отдела. Во-вторых, все цифры — самооценка руководителей. «Мы принимаем лучшие решения» — это не измеримый показатель. В-третьих, компании с неудачным опытом в таких опросах почти не участвуют: выборка структурно смещена в сторону оптимизма.

Для сравнения: Goldman Sachs в том же месяце проанализировал реальные данные — и не нашёл значимой связи между внедрением ИИ и ростом продуктивности на уровне экономики.

→ Опрос топ-менеджеров измеряет веру в ИИ, а не его реальный эффект.
→ Красивые проценты без контрольной группы — это маркетинг, а не аналитика.
→ Конфликт интересов у исследователя — не повод игнорировать данные, но повод читать их критически.

Настоящий вопрос для B2B не «сколько компаний довольны ИИ», а «кто и как реально измеряет его вклад в прибыль»?

Агенты вместо помощников: как бизнес переходит на рабочие AI-системы

Две года бизнес экспериментировал с чатботами и генеративным AI для помощи сотрудникам — писали письма, суммировали документы. Но теперь индустрия совершает радикальный поворот: от ассистентов переходит к автономным агентам, которые действительно работают.

Вместо одного AI-помощника компании развертывают системы из нескольких агентов: один собирает данные, второй их проверяет, третий выполняет транзакции, четвёртый проверяет соответствие требованиям. Результат: развертывание мультиагентных рабочих процессов выросло на 300% всего за несколько месяцев. Компании переводят проекты из пилотов в боевую эксплуатацию.

Масштабный пример — партнёрство Snowflake и OpenAI на $200 млн. Они объединяют передовые модели OpenAI с облачной платформой Snowflake, чтобы предприятия могли создавать автономных агентов, которые анализируют данные и выполняют сложные операции — всё безопасно на собственных данных.

→ Первый результат: бизнес переходит с экспериментов на реальные операции, где AI одобряет сделки, пишет код и управляет потоками данных между системами

→ Второй результат: управление рисками становится критической задачей — отказы AI в production обходятся дорого, особенно если система работает с реальным производством

→ Третий результат: компании, которые освоят интеграцию мультиагентных систем в свои процессы, получат конкурентное преимущество в скорости операций

Для российского бизнеса это означает простую вещь: эра экспериментов заканчивается. Вопрос уже не «поэкспериментируем ли мы с AI?», а «как интегрировать рабочих агентов в наши операции без риска?»

Goldman Sachs: ИИ даёт +30% продуктивности — но лишь в двух сценариях

Goldman Sachs проанализировал корпоративную отчётность S&P 500: на уровне экономики «значимой связи между ИИ и производительностью не обнаружено». Однако компании, внедрившие ИИ в конкретные задачи, получают медианный прирост около 30% — но исключительно в двух областях: клиентской поддержке и разработке программного обеспечения.

Показательно: лишь 10% компаний из S&P 500 реально измерили влияние ИИ на конкретные процессы, и только 1% — на финансовые результаты. При этом 70% топ-менеджеров регулярно обсуждают ИИ на квартальных звонках.

→ ИИ работает там, где чётко измеримы данные на входе и выходе — поддержка клиентов, разработка кода, обработка типовых запросов.
→ Без измерения нет эффекта: компании, не считающие отдачу от ИИ, с высокой вероятностью её и не получают.
→ Сигнал рынку труда: компании, связывающие ИИ с производительностью, на 12% реже открывают новые вакансии — давление на найм уже началось.

Для российского B2B вывод простой: выиграют не те, кто больше вложит в ИИ, а те, кто точнее определит, где именно он даст измеримую отдачу. Такие точки в вашем бизнесе уже определены?

Fujitsu сократила 3 месяца разработки до 4 часов — реальный кейс с цифрами

Fujitsu запустил платформу на базе агентного ИИ, которая автоматизирует весь цикл разработки ПО — от сбора требований до тестирования — без участия человека. Несколько ИИ-агентов на основе собственной LLM Takane берут на себя каждый этап процесса.

Реальный результат: обновление медицинского ПО, которое раньше занимало 3 человеко-месяца, было выполнено за 4 часа. Прирост производительности — около 100 раз.

→ Агентный ИИ переходит от пилотов к промышленному применению: Fujitsu уже использует платформу для 67 типов своих продуктов
→ Наибольший эффект — в регуляторно-зависимых задачах, где логика повторяется, но объём работ велик
→ Следующие отрасли в очереди — финансы, производство, ритейл и госсектор

А какие процессы вашей компании занимают человеко-месяцы, но по сути являются повторяющимися операциями с предсказуемой логикой?

80% компаний вложили миллиарды в ИИ — и не получили ничего

Опрос 6 000 топ-менеджеров из США, Великобритании, Германии и Австралии (National Bureau of Economic Research, февраль 2026) дал неудобный результат: более 80% компаний не видят роста производительности от ИИ. Параллельно PwC выяснил, что 56% CEO говорят, что не получили ничего от своих ИИ-инвестиций.

При этом каждая вторая компания из S&P 500 упоминает ИИ на звонках с инвесторами. Разрыв между словами и цифрами — колоссальный.

Экономисты уже называют это «парадоксом Солоу 2.0». В 1987 году Роберт Солоу написал: «Компьютерную эпоху видно везде, кроме статистики производительности». История повторяется.

Почему так происходит? Исследование Google и Ipsos даёт ответ: только 5% сотрудников являются «ИИ-грамотными» — то есть реально перестроили свою работу под инструменты, а не просто иногда ими пользуются. Средний руководитель тратит на ИИ 90 минут в неделю.

→ ИИ не повышает эффективность сам по себе — он усиливает то, что уже есть. Хаотичные процессы становятся хаотичнее, но быстрее.

→ Компании внедряют инструменты, не меняя то, как они работают. Технология без перестройки операций = дорогой эксперимент.

→ Выигрывают те, кто сначала описывает и формализует процессы — а потом автоматизирует. Не наоборот.

Прежде чем спрашивать «какой ИИ-инструмент купить» — стоит спросить: «а у нас вообще описано, как мы работаем?»

Корпорация как граф операций

Представьте: вся компания — это визуальная карта процессов. Каждый workflow, каждое решение, каждая задача — узел в графе.

ИИ видит этот граф целиком и исполняет его.
Не помогает. Именно исполняет.

Вместо тысяч сотрудников — десятки людей, которые задают направление, расставляют приоритеты и контролируют качество.

Всё остальное — система.

Это меняет три вещи:
→ Масштаб перестаёт зависеть от найма. Хочешь вырасти в 10 раз — докручиваешь граф, а не штат.
→ Процессы становятся активом. Компания, которая формализовала операции — дороже той, где знания в головах сотрудников.
→ Роль менеджера трансформируется в архитектора системы. Не «поставить задачу людям», а «правильно описать задачу для исполнения».

Мы видим это уже сейчас у наших клиентов: быстрые результаты получают не те, кто «внедряет ИИ», а те, кто сначала привод в порядок свои процессы.

Вопрос не «заменит ли ИИ людей?» — а «кто первым построит граф своих операций?».

📊 18 сервисов для расчёта ёмкости рынка — в одной карточке

Собрали справочник, которого не хватало: что использовать, что именно там искать и сколько это стоит.
6 категорий:

🔵 Таможня и ВЭД — ФТС, CustomsOnline, OEC World, СПАРК-Таможня
🟢 Данные о компаниях — Rusprofile, За честный бизнес, СПАРК, Контур.Фокус 🟡Росстат и госстатистика — ЕМИСС, открытые данные, реестр МСП, госзакупки
🟠 Макропрогнозы — Минэкономразвития, ЦБ, Минпромторг
🟣 Международные бенчмарки — Eurostat, World Bank, OEC World
🔴 Платные аналитические базы — СПАРК, Контур.Маркет, INFOLine, РБК

По каждому — конкретно что брать для расчёта, а не просто «зайдите на сайт».
8 из 18 — бесплатные.
Сохраните карточку 👆

#расчётрынка #анализрынка #маркетинг #бизнесаналитика #стратегия

🌘 Идёт коридор затмений

Количество людей, которые «никогда в это не верили», заметно сократилось.
Причём это те же самые люди, которые раньше говорили:
«Мы принимаем решения только на основе данных» -
и теперь уточняют: «а Меркурий не ретроградный?» 🙂

Стал чаще замечать новую управленческую норму:

• не выходить на запуск в турбулентный период,
• переносить подписание, если «ретроградный Меркурий»,
• спросить у астролога перед наймом топа.

Рациональный бизнес внезапно стал… вероятностным.

И это на самом деле логично.
Когда ставка - деньги, время и репутация, хочется увеличить шанс благополучного исхода хотя бы на несколько процентов (хотя бы психологически).

Поэтому решили запилить сервис, который:

• строит натальную карту компании и руководителя,
• проверяет выбранную дату события,
• показывает потенциал результата.

Подписание сделки, найм ключевого сотрудника, запуск проекта -
теперь можно делать не «на ощущениях».

Если уж учитывать сезонность, фазы рынка и деловые циклы -
почему не учитывать и положение планет.

Пробуйте, сервис абсолютно бесплатный:
🔗 https://astrodec.ru/

На выходных погрузился в мир вайб-кодинга. Конечно, инструментарий развивается космическими темпами! Cложно представить, что нас ждет через пару лет.

А пока ловите приложение Growth Hacking Checklist - инструмент для системного роста бизнеса.

Для кого:
Маркетологи, CEO, продакт-менеджеры 12 отраслей (e-commerce, SaaS, производство, B2B, SMM, EdTech и др.)

Функционал:
60 инструментов по модели AARRR (Acquisition → Virality)
Персонализация под нишу
Трекинг прогресса: 4 уровня сертификации
Таймеры внедрения + геймифицированные баллы

Результат:
Структурированный план роста за 5 минут работы с инструментом 🚀️️️️️️

Посмотрели на проекты по внедрению ИИ с точки зрения теории ограничений. По разным оценкам до 90% инициатив остаются на уровне пилотов. Подробнее об этом в статье.

💱 Япония: власти в тревоге из-за слабой иены

Событие. Глава Банка Японии встретился с министрами финансов и экономики на фоне падения иены к 9-месячному минимуму. Власти пообещали «сильнее следить за рынком» и действовать с высокой степенью срочности, не объявляя конкретных мер.

Проще говоря. Токио усиливает вербальные сигналы, но пока не переходит к интервенциям или резкой смене политики. Ожидания мягкой фискальной и денежной линии давят на иену и повышают риски волатильности в азиатских валютах.

#Япония #BOJ #валюты #Азия #100дней

Сейчас в соцсетях все массово спорят: какого цвета окружность идёт первой - красная или синяя? Одни уверены, что впереди идёт красный, другие же видят однозначно только синий. Я тоже синий вижу 🙄

🧭 О чём этот канал

«100 дней до мирового кризиса»: короткие сводки 2–3 раза в неделю о том, что происходит в мировой экономике прямо сейчас, почему это важно и что делать.

Без паники — только факты, риски и сценарии для бизнеса и инвестиций.

#100дней #макро #мироваяэкономика

Запустили канал про мировую экономику. Рекомендую подписаться 🤝

Наткнулся на забавное приложение. Помогает повысить продуктивность и концентрацию — приложение, клоторое симулирует полет на самолете!

Выбирайте «маршрут», «рейс», а приложение запустит полёт со всеми спецэффектами и гулом турбин. Это успокаивает и помогает сконцентрироваться на определённой задаче.

Забирайте приложение тут

По итогу проведенного исследования выпустили два лонгрида по операционной эффективности в производственных компаниях.

В первой части рассмотрели показатели за последние три года, включая динамику (рентабельность, оборачиваемость, производительность труда и др.) и региональную специфику – различия между федеральными округами.

Во второй части описали основные подходы, получившие распространение, и примеры их успешного применения в компаниях.

Это работает и в спорте и в бизнесе и в других сферах:

С какой-бы сложной и неопределенной задачей мы не сталкивались, мы способны добиться почти 100% результата если не бросаем.
В чем же ключевое отличие тех, кто достигает успеха от остальных?

Успешные не бросают

Неудачники - бросают, и вот здесь мы подходим к главному. Если люди бросают, у этого есть причины, выраженные в страхе, иллюзиях, предубеждениях, мифах, которые не позволяют действовать правильно, не позволяют правильно воспринимать реальность, поддерживать мотивацию, и в конечном итоге приводят к сомнению.

База знаний для производственников

После общения с владельцами производств мы выявили еще одну причину, по которой инструменты повышения операционной эффективности остаются недоступными. Для многих специалистов в этой сфере использование таких инструментов кажется сложной задачей, сродни высшей математике, и поэтому они часто действуют интуитивно.

В ответ на это мы решили создать «Базу знаний производственника». В ней мы стремимся просто и доступно объяснить, как решать производственные проблемы с помощью существующих инструментов. Мы уверены, что внедрение таких методологий, как ТОС или Lean не требует больших финансовых вложений. Начать можно с небольших шагов, которые смогут значительно повысить эффективность вашего производства.

Все наши знания мы упаковываем в общедоступном канале на Дзене. Для того чтобы распространить эти знания, нам нужна ваша поддержка.
Подпишитесь на канал и поставьте лайк — это поможет запустить алгоритмы Дзена для продвижения на широкую аудиторию.

Еще один лайфхак в копилку по восстановлению после тяжелых тренировок.

Учёные из Atlantic Technological University опубликовали результаты исследования: всего 2 киви за час до сна и организм начинает работать совсем по-другому.

У спортсменов во время эксперимента всего за 4 недели:

– сократилось время бодрствования ночью на 47%
– уменьшилось количество ночных пробуждений на 27%
– увеличилось общее время сна на 1 час
– выросла эффективность сна с 86% до 93%