Лаборатория цифровых решений

Представьте себе, что вы пришли на склад. Вокруг ящики, коробки, люди с планшетами бегают туда-сюда. И вдруг кто-то говорит: «А где тот самый код на упаковке от поставщика из Казани? Без него товар не примем». Вот он, момент истины. Не вчерашний день, когда можно было просто сверить накладную, а сегодняшний — с его Data Matrix и системой «Честный ЗНАК». Это уже не опция, не «какая-то бумажка», а реальная часть бизнес-процесса. И если не настроить всё правильно в 1С, можно просто встать. Хорошая новость...

Знаете, какая самая частая история с внедрением софта? Люди думают, что это как купить холодильник. Привезли, воткнули в розетку — и сразу морозит. А на деле-то получается иначе. Купили систему, оплатили «внедрение» — в кавычках, потому что под этим часто просто установку и короткое обучение имеют в виду. А потом выясняется, что старый комп не тянет. Что сотрудники смотрят на интерфейс как на приборную панель звездолёта. Что вопросы сыплются каждый день, а отвечать некому. И что через месяц все тихонечко возвращаются к старому доброму Excel, а дорогущая система пылится на сервере...

Знаете, есть такое ощущение, что мир бизнеса сейчас — это огромная, шумная кухня. Представьте: на всех конфорках что-то кипит, в духовке пирог, миксер работает, телефон звонит, и еще курьер в дверь стучит. Со всех сторон несутся данные: из облачных сервисов, как аккуратные упаковки из супермаркета; от датчиков на станках, как равномерное шипение масла; из социальных сетей, как взрывной треск попкорна; от партнеров, как ингредиенты с собственной дачи. И кажется, что из всего этого богатства можно приготовить нечто грандиозное...

Если смотреть на цифровые тренды, легко утонуть в прогнозах. Исследование ВШБ ВШЭ по российским IT-тенденциям 2026 года интересно именно фактурой: они опросили 306 специалистов, поговорили с экспертами. Не просто гадание, а срез реальных настроений. Что бросается в глаза? Горячий интерес к двум вещам. Во-первых, данные. 61% компаний уже занимаются их обогащением и интеграцией. Казалось бы, скучная тема — объединить, очистить, нормализовать. Но без этого ни один серьезный ИИ-проект не взлетит. Проблема...

Знаете, меня всегда удивляло, как мы доверяем алгоритмам решения, от которых зависят судьбы людей. Приходит ваш заказ на дом, а робот-доставщик привозит не то, что вы заказывали. Кто виноват? Программист, который написал код? Менеджер проекта? Руководитель компании, который утвердил использование этой технологии? Автоматизация логистики — это здорово, спору нет. Системы обрабатывают миллионы заказов, находят оптимальные маршруты, экономят время и деньги. Но есть проблема: алгоритмы учатся на данных, которые мы им даем...