Аскер Аскеров · ai09t
ИИ, решения и организация работы
Пишу о том, как люди и системы работают с информацией, на чём строятся управленческие решения и где применение ИИ может дать содержательную пользу.
Здесь — разборы рабочих ситуаций, заметки из практики и развитие когнитивной архитектуры бизнеса.
Ранние публикации сохраняют даты и контекст своего времени. Описанные в них услуги, инструменты и результаты относятся к соответствующему этапу практики. Актуальные направления — персональная и корпоративная AI-стратегии; статус и содержание КАБ раскрыты в методологии.
Представьте компанию, в которой руководитель лично разбирает почти каждое нестандартное обращение клиента. Ему пересылают переписку, он восстанавливает ист
Читать →
Самый ценный актив вашей компании может каждый вечер уходить домой Есть фраза, которую я бы очень не хотел услышать от руководителя крупной компании: «Это
Читать →
Я в последнее время всё чаще думаю об одной довольно странной проблеме крупных компаний. Возможно, в какой-то момент компания становится слишком сложной дл
Читать →
Представьте ситуацию: вы спрашиваете аналитика, почему продажи растут, а компания зарабатывает мало. Ответ нужен к завтрашнему совещанию. Аналитик собирает
Читать →
Почему собственная AI-система теряет смысл, когда ChatGPT и Claude сами становятся полноценной средой. Где теперь появляется реальное конкурентное преимущество.
Читать →
4 уровня AI-зрелости — от «сотрудники балуются ChatGPT» до системного Head of AI. Как определить свой уровень и не купить решение не по размеру.
Читать →5 точек отказа подхода «отдай это ИИ»: галлюцинации, контекстное окно, источники, конфиденциальность, непредсказуемость. Что нужно вместо чата.
Читать →4 переменные для расчёта окупаемости ИИ-пилота, реальные цифры с 17 проектов, средняя окупаемость 2–4 месяца. Разбор статистики MIT и BCG.
Читать →9 доменов знаний, ~150 источников, от SECI до GraphRAG, 17 файлов, playbook из 7 шагов — как системное исследование превратило услугу в продукт.
Читать →5 фаз внедрения: аудит → пилот → база знаний → фабрика агентов → масштабирование. Конкретные сроки, стоимость, артефакты каждого этапа.
Читать →8 из 10 компаний пробовали AI и разочаровались. 4 вопроса, чтобы не гадать, а попасть в точку.
Читать →Как мы оцифровали 58 доменов знаний, собрали агента для КП и получили контракт на 256 000 ₽/мес.
Читать →Почему любой проект начинается с аудита, реальные цифры из проектов и путь от запроса до работающего агента.
Читать →От финансового консалтинга к архитектуре ИИ-решений. Почему бэк-офис и как собралась методология.
Читать →Как видеть существенное, готовить решения, сохранять основания выбора, делегировать и контролировать последствия.
Как знания и информация проходят между людьми и подразделениями. Где возникают повторные действия, задержки и возможности для изменений.
Как выбирать роль технологии, организовывать проверку и оценивать пользу с учётом затрат на реализацию и эксплуатацию.
Как исследовать фактическую работу, связывать отдельные действия с общим результатом и проектировать взаимодействие людей и систем.
Если тема статьи близка вашей задаче, можно обсудить её применительно к вашей роли или компании.