Рынок проектного управления быстро меняется: искусственный интеллект перестает быть модной темой и становится обязательным инструментом в работе проджекта. Те, кто игнорирует его возможности, уже в ближайшие годы рискуют стать неконкурентоспособными. Пока одни продолжают тратить часы на рутину и ручные расчеты, другие с помощью ИИ автоматизируют отчётность, анализируют риски и планируют проекты в несколько раз быстрее. Простая реальность — проджект без ИИ скоро станет балластом для команды и компании.

В погоне за эффективностью и снижением издержек компании массово внедряют ИИ-инструменты, нередко видя в них панацею и быстрый способ сократить фонд оплаты труда. Однако эта гонка часто превращает бизнес в заложников технологий: сиюминутная экономия оборачивается падением лояльности клиентов и вынужденными разворотами стратегии. Ярче всего этот сценарий иллюстрирует недавняя история финтех-гиганта Klarna.

AI-агенты становятся всё популярнее среди продуктовых команд, но многие проекты застревают на этапе прототипа. Почему так происходит? Чаще всего дело в том, что команды продолжают работать по старым шаблонам. В этой статье я расскажу о пяти ключевых навыках, которые, по моему опыту, продакт-менеджерам стоит развивать, чтобы запускать масштабируемых и понятных AI-агентов, готовых к работе в реальном мире.

Почему ваши сотрудники тайно используют личный ChatGPT, корпоративный сервис пылится на полке, а ROI равен нулю? По данным исследования MIT NANDA, лишь 5% организаций получают реальную прибыль от своих AI-проектов. В этом обзоре разбираемся в причинах и том, как лидерам рынка удается их преодолеть.

Хотите, чтобы ИИ генерировал не «сырой текст», а готовые стратегии и аналитику? Секрет в правильных промптах. В статье 4 готовых промпта для продуктивной работы с нейросетями.

ИИ кардинально меняет подход к продакт-менеджменту: расширяет возможности анализа проблем клиентов и открывает доступ к решениям, которые раньше казались фантастикой! В этой статье разбираем, как продукт-менеджерам адаптироваться к новой реальности и использовать ИИ как инструмент для создания ценности, а не просто как модный тренд.

Во второй части разбираем, как преодолеть барьеры доверия и безопасности ИИ, использовать его потенциал в разных сферах экономики и сделать ИИ настоящим инструментом успеха и развития сотрудников.

Почти все компании инвестируют в ИИ, но лишь 1% считают, что достигли зрелости. По данным исследования McKinsey, главный барьер к масштабированию — не сотрудники (они как раз готовы), а лидеры, которые действуют недостаточно решительно.

Многие компании уверены, что уже внедрили искусственный интеллект, но на деле их корпоративная культура остаётся прежней. Разрыв между громкими заявлениями и реальностью огромен. Как перейти от мелких улучшений к настоящей AI-трансформации? В этой статье разбираем фреймворк CODER, который помогает компаниям не просто экономить время, а создавать принципиально новые возможности для бизнеса.

По данным IDC, системное внедрение ИИ приносит компаниям до $3.7 прибыли на $1 инвестиций, а наиболее зрелым организациям — до $10,3. И дело здесь не в самих ИИ-решениях, а принципиально новом подходе к управлению бизнесом. Почему традиционные модели перестают работать и как AIOM перезапускает процессы, данные и стратегии — рассказываю в этом материале.