🧠 КАК ВИЖУ ПОДХОД: ДИАГНОСТИКА ПЕРЕД ВНЕДРЕНИЕМ - стратагема “ПРИБЛИЖЕНИЕ К ОЛЕНЮ” В продолжение поста, обещала ж ) https://set.ki/post/dDUu2P6

🔍 ДЛЯ МЕНЯ ЗДЕСЬ ДВЕ ПЕРСПЕКТИВЫ, В КОТОРЫХ НЕТ МЭТЧА (по аналогии с выбором микроскопа для забивания гвоздей) 1️⃣ Перспектива: внедрить мультиагентную ИИ-платформу Что мы получим: для успешного внедрения нужно достаточно хорошо понимать сущность предмета внедрения, а также необходимые и достаточные условия для его осуществления - без этого компания рискует инвестировать в решения, которые не принесут ожидаемого эффекта или совсем не скоро.

📌В помощь: отраслевой фреймворк Gartner AI Maturity Model, который оценивает способность организации использовать ИИ по семи фундаментальным направлениям: стратегия, продуктовый портфель, управление, инжиниринг, данные, операционные модели и экосистемы, люди и культура. ❗️В наших реалиях мы добавляем ещё два слоя. 💬 Если кому нужно - пишите в комментарии или личные сообщения, поделюсь.

2️⃣ Перспектива: нанять эксперта из Big 4 ⚠️ Здесь кроется главный риск, рассмотрим три аспекта, подход как минимум спорный: - Ресурс Один, ладно, два FTE - очевидная недостаточность для диагностики по девяти слоям. Работа, требующая команды из 3-5 экспертов, ложится на одного человека. Сроки срываются, качество страдает. - Квалификация Невозможно быть глубоким экспертом одновременно по всем слоям ИИ-зрелости и сохранять высокую управленческую квалификацию. - Среда Внутри компании нет профессиональной среды с менторами, peer review и кросс-функциональными ревью. Риск потери сотрудника крайне высок в течение 6-12 месяцев, ах да, вместе с накопленным опытом и методологией.

▶️ Проект неизбежно превратится в эксперимент Потеря времени взамен бесценного опыта. Инвестиции - кратные. А внедрять всё равно придётся, но мотивацию сотрудников «достать со дна» будет уже гораздо сложнее, дольше и дороже.

💬Gartner (май 2026): к 2027 году 40% предприятий понизят или выведут из эксплуатации автономных ИИ-агентов из-за пробелов в управлении. Диагностика должна быть до старта, а не после того, как ошибка уже совершена.

🎯 Что делать? Предлагаемый подход 1. Диагностика силами консалтинговой компании Комплексная оценка ИИ-зрелости по методологии, включающей девять слоёв. Результат: ✅ Паспорт зрелости - объективная картина текущего состояния. ✅ Дорожная карта с приоритетами и бизнес-обоснованием. ✅ Регуляторный чек-лист - готовность к ФСТЭК №117, 187-ФЗ, закону об ИИ. 2. Внутренний куратор От компании назначается ответственный - в идеале опытный руководитель ИТ или стратегического блока, который: - понимает бизнес-контекст, - имеет достаточно полномочий для принятия решений, - обладает влиянием для кросс-командной координации. 📌 Вот в его команду и можно нанять эксперта из Big 4. Но не забыть про среду: выходец из консалтинга эффективен только в профессиональной среде, которая поддерживает его развитие, если он, конечно, не забрел в консалтинг случайно.

💡 Итог - Каждая компания выбирает свой путь. Но лучше проанализировать его до старта, чем разбираться с последствиями после. - Девиз «ввяжемся - потом разберёмся» в случае подобных проектов неэффективен, если не провален. - Системное управление - это всегда командная работа. А команда не обязательно должна быть штатной: можно использовать аутсорсинг или гибридную модель с понятным разделением ответственности.