Управление проектами

Сколько живут ваши ИИ-пилоты? Сингапурская группа Seatrium ввела жёсткое правило: любой ИИ-пилот получает ровно 90 дней, чтобы доказать свою бизнес-ценность. После этого — либо в продакшн, либо в утиль . Никаких бесконечных «давайте ещё потестим» и «почти готово». Директор по цифровизации Lee Wey Lii прямо заявил: «Мы не хотим превращаться в кладбище пилотов» . И уточнил: «У нас ограничено пространство, ограничено количество проектов и время» . И кажется это работает. В одном из инженерных процессов ИИ теперь сопоставляет тысячи тегов оборудования со сложными схемами. Раньше — 50 человеко-дней, сейчас — всего 2 . Разница — 25 раз. Неплохо за три месяца, да? А главное — KPI цифрового отдела Seatrium измеряется не количеством запущенных пилотов, а тем, сколько проектов дошли до реальной эксплуатации . Ирония: у многих компаний «цифровая трансформация» — это бесконечные презентации про ИИ. У Seatrium — работающие решения. Что можно взять на заметку прямо сейчас (на основе опыта Seatrium и рекомендаций PMI): 1. Дайте пилоту чёткий срок. 3 месяца — оптимальный горизонт для проверки гипотезы. Без дедлайна проект будет длиться вечно. 2. Заранее определите, что значит «измеримый результат». Не «улучшим процессы», а конкретные цифры: время, стоимость, точность. Seatrium знал, что хочет сократить человеко-дни с 50 до 2  — и получил. 3. Не бойтесь убивать пилоты. Если за 3 месяца нет результата — закрывайте. Это не провал, это экономия ресурсов. Как сказал Lee: «Цель — не предотвратить провал пилотов, а не дать им застрять в экспериментальной стадии навсегда» . 4. Сделайте внедрение KPI. Считайте не количество запущенных PoC, а количество проектов в продакшне. Seatrium сделал это KPI для всего цифрового отдела  — и мотивация резко сместилась от «отчитаться» к «сделать работающим». 5. Готовьте инфраструктуру и данные заранее. Seatrium начал цифровизацию ещё в 2018 году — задолго до бума ИИ . Без чистой архитектуры данных любой ИИ-пилот обречён. 6. Оставляйте человека в контуре. Даже с цифровым двойником, который сам рассчитывает раскладку пространства и ресурсов, финальное решение принимает человек . ИИ — помощник, а не замена. Кратко: ⏳ 3 месяца — и точка 📊 KPI — внедрение, а не количество пилотов ⚡ 50 человеко-дней → 2 — это достижимо 🧠 Человек принимает решение, ИИ считает варианты Если ваши ИИ-проекты всё ещё в стадии «скоро запустим» уже больше года — может, пора взять пример с Seatrium и включить таймер? #ProjectManagement #AI #Seatrium #PMO #DigitalTransformation #иронияуправления

🦄🦄🦄 Когда стоит использовать локальную LLM? Есть ситуации, где локальная LLM может оказаться даже удобнее облачных сервисов Вот несколько примеров: 🔹 Конфиденциальные данные Если вы работаете с внутренними документами компании, договорами, финансовой информацией или персональными данными клиентов, локальная модель позволяет не отправлять эти данные во внешние сервисы 🔹 Большое количество запросов Если AI используется внутри бизнеса сотни или тысячи раз в день, локальная модель может оказаться значительно дешевле постоянной оплаты API 🔹 Собственная база знаний Локальные LLM часто используют вместе с RAG-системами для создания корпоративных консультантов, техподдержки, помощников сотрудников и других AI-агентов 🔹 Полный контроль над системой Можно настраивать модель под свои задачи, выбирать подходящую LLM, подключать собственные инструменты и интеграции При этом важно понимать: для сложных рассуждений и универсальных задач ChatGPT, Gemini и Claude всё ещё остаются очень сильными решениями Поэтому сегодня многие компании используют гибридный подход: часть задач решают через облачные модели, а часть - через локальные LLM

RingCentral уже делегировала трекинг ChatGPT. На прошлой неделе RingCentral официально признала: их программный офис использует ChatGPT Work как операционную систему для управления проектами. Вместо того чтобы собирать статусы из Jira, Google Sheets и CRM вручную, ИИ теперь делает это за них — автоматически, без нервов и бесконечных «а где апдейт?». Старший менеджер Vaneet Seth честно сказал: «ChatGPT Work собирает контекст моего проекта воедино. Я могу превратить этот контекст в действия и исполнение». Наконец-то можно перестать быть «человеком-Excel» и начать реально управлять. Даже нетехнические сотрудники за пару дней нагенерировали множество рабочих AI-воркфлоу. Здесь подробнее:  https://completeaitraining.com/news/ringcentral-uses-ai-native-development-to-accelerate/ #ProjectManagement #AI #ChatGPT #PMO #RingCentral #DigitalTransformation