IMS Insight

Повторяющиеся операции — обработка писем, согласования, сортировка заявок — занимают значительную часть рабочего времени команды. AI и LLM позволяют передать этот слой системе, сохранив человека там где это нужно. Ниже — как все устроено, где внедрять в первую очередь и что учитывать в российском контексте. Классическая RPA хорошо работает с формализованными данными: переносит значения между системами, нажимает кнопки, следует четким правилам. Как только в процессе появляется текст — письмо, договор, заявка в свободной форме — RPA останавливается...

В начале 2025 года Андрей Карпатый из OpenAI опубликовал пост про новый способ работы с кодом: описываешь задачу на естественном языке, ИИ генерирует код, ты почти не смотришь что там внутри. Он назвал это vibe coding. Для определенных задач это лучшее что произошло с разработкой за последние годы. MVP чтобы проверить гипотезу? Отлично. Прототип для демо инвестору? Идеально. Внутренний инструмент для команды из пяти человек? Без вопросов. Продакт-менеджер за выходные может собрать работающий прототип...

Представьте: вы запустили продукт на no-code платформе. Быстро, дешево, без большой команды. Полгода все работает отлично. А потом что-то начинает идти не так. Интеграции ломаются. Система тормозит под нагрузкой. Разработчики говорят «платформа это не поддерживает» чаще, чем «мы это сделаем». Вы платите за лицензии все больше, а двигаться вперед все сложнее. Это не случайность. Это предсказуемый этап роста, который рано или поздно проходит большинство компаний, начавших с low-code. Почему low-code...

По данным OECD, в 2025 году более 60% всех венчурных инвестиций в мире пришлось на ИИ — $258 млрд. В России динамика схожая: вложения в рынок генеративного ИИ выросли почти в 4,5 раза за год (исследование Strategy Partners) и основной драйвер здесь — корпорации...