Инвестиционная стратегия портфеля в AI-Native SAFe: как связать результаты, бюджет и риски
Добрый день! На связи Алексей Ионов.
Один из самых дорогих управленческих разрывов – когда бюджет уже распределён, а связь между вложениями и бизнес-результатами всё ещё неясна.
В нашем блоге вышел материал о том, как в AI-Native SAFe связать результаты портфеля, OKR, инвестиционные горизонты, бюджет, риски и ожидаемую отдачу. В основе – статья вендора, адаптированная и расширенная с учётом практики портфельного управления: добавлены управленческие акценты, типичные ошибки, чек-лист и вопросы для руководителей портфеля.
Главная мысль: финансировать стоит не проекты и подразделения сами по себе, а через потоки ценности только те продукты, решения и инициативы, которые создают измеримую ценность для клиентов и бизнеса.
ИИ делает этот вопрос особенно острым. Гипотезы проверяются быстрее, инициативы раньше переходят между горизонтами, а часть ИТ-бюджета становится переменной – из-за моделей, токенов, AI-агентов и автономных процессов. Поэтому годового пересмотра инвестиционной стратегии уже недостаточно: бюджет должен двигаться вслед за данными, а слабые инициативы – вовремя сокращаться или останавливаться.
Статью можно прочитать целиком или начать с нужного раздела: инвестиционные горизонты 0–3, категории финансирования, токен-экономика, алгоритм перераспределения бюджета, типичные ошибки или чек-лист руководителя портфеля.
Читайте: https://ionovpartners.ru/blog/portfolio-investment-strategy-ai-native-safe/
#AINative #SAFe #portfolio #портфель #ionovpartners
Добрый день! На связи Алексей Ионов.
Один из самых дорогих управленческих разрывов – когда бюджет уже распределён, а связь между вложениями и бизнес-результатами всё ещё неясна.
В нашем блоге вышел материал о том, как в AI-Native SAFe связать результаты портфеля, OKR, инвестиционные горизонты, бюджет, риски и ожидаемую отдачу. В основе – статья вендора, адаптированная и расширенная с учётом практики портфельного управления: добавлены управленческие акценты, типичные ошибки, чек-лист и вопросы для руководителей портфеля.
Главная мысль: финансировать стоит не проекты и подразделения сами по себе, а через потоки ценности только те продукты, решения и инициативы, которые создают измеримую ценность для клиентов и бизнеса.
ИИ делает этот вопрос особенно острым. Гипотезы проверяются быстрее, инициативы раньше переходят между горизонтами, а часть ИТ-бюджета становится переменной – из-за моделей, токенов, AI-агентов и автономных процессов. Поэтому годового пересмотра инвестиционной стратегии уже недостаточно: бюджет должен двигаться вслед за данными, а слабые инициативы – вовремя сокращаться или останавливаться.
Статью можно прочитать целиком или начать с нужного раздела: инвестиционные горизонты 0–3, категории финансирования, токен-экономика, алгоритм перераспределения бюджета, типичные ошибки или чек-лист руководителя портфеля.
Читайте: https://ionovpartners.ru/blog/portfolio-investment-strategy-ai-native-safe/
#AINative #SAFe #portfolio #портфель #ionovpartners
👍2🔥2❤1👏1
AI-Native ART: как Agile Release Train меняется в эпоху ИИ
Друзья, добрый день! На связи Алексей Ионов.
Многие команды сегодня всё активнее используют ИИ: ускоряют аналитику, подготовку требований, прототипирование, саму разработку и проверку гипотез.
Ускорение с помощью ИИ имеет обратную сторону: «небольшие» разрывы понимания между стратегией и реально выполняемой командами работой; «немного» неактуальные и «чуть-чуть» некачественные данные; «терпимые», но не оптимальные требования архитектуры и регламентов… всё это экспоненциально усиливается тем фактом, что команды начинают ускоряться и двигаться всё быстрее и быстрее «не туда», уходя от реальных потребностей клиента, рынка и бизнеса своей организации.
ИИ-нативность – это далеко не только выбор инструментов. Это про то, как выстроить совместную работу людей, команд и ИИ в новых условиях.
AI-Native ART – это не «классический ART, к которому добавили ИИ», а следующий уровень зрелости ART: команды организованы вокруг результатов, а не фич; данные рассматриваются как важный актив; решения остаются прослеживаемыми; а человек сохраняет ответственность там, где есть влияние на клиента, бизнес и риски.
Для AI-Native ART я бы выделил несколько ключевых сфер особого внимания:
– какие клиентские и бизнес-результаты (outcomes) мы хотим улучшить;
– кто отвечает за качество данных и контекст для ИИ;
– где AI может предлагать варианты, а где решение должен принимать человек;
– какие ограничения задаёт архитектура (и прочие регламенты);
– как не превратить локальные эксперименты в набор несвязанных практик;
– какие правила нужны для AI-governance и этики.
ИИ не отменяет управленческую дисциплину. Скорее наоборот – делает её критически важной.
Если тема вам близка, рекомендую прочитать в нашем блоге новую статью про AI-Native ART и то, как меняется Agile Release Train в эпоху ИИ: https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-art-agile-release-train/
#AINative #SAFe #ART #поезд #ionovpartners
Друзья, добрый день! На связи Алексей Ионов.
Многие команды сегодня всё активнее используют ИИ: ускоряют аналитику, подготовку требований, прототипирование, саму разработку и проверку гипотез.
Ускорение с помощью ИИ имеет обратную сторону: «небольшие» разрывы понимания между стратегией и реально выполняемой командами работой; «немного» неактуальные и «чуть-чуть» некачественные данные; «терпимые», но не оптимальные требования архитектуры и регламентов… всё это экспоненциально усиливается тем фактом, что команды начинают ускоряться и двигаться всё быстрее и быстрее «не туда», уходя от реальных потребностей клиента, рынка и бизнеса своей организации.
ИИ-нативность – это далеко не только выбор инструментов. Это про то, как выстроить совместную работу людей, команд и ИИ в новых условиях.
AI-Native ART – это не «классический ART, к которому добавили ИИ», а следующий уровень зрелости ART: команды организованы вокруг результатов, а не фич; данные рассматриваются как важный актив; решения остаются прослеживаемыми; а человек сохраняет ответственность там, где есть влияние на клиента, бизнес и риски.
Для AI-Native ART я бы выделил несколько ключевых сфер особого внимания:
– какие клиентские и бизнес-результаты (outcomes) мы хотим улучшить;
– кто отвечает за качество данных и контекст для ИИ;
– где AI может предлагать варианты, а где решение должен принимать человек;
– какие ограничения задаёт архитектура (и прочие регламенты);
– как не превратить локальные эксперименты в набор несвязанных практик;
– какие правила нужны для AI-governance и этики.
ИИ не отменяет управленческую дисциплину. Скорее наоборот – делает её критически важной.
Если тема вам близка, рекомендую прочитать в нашем блоге новую статью про AI-Native ART и то, как меняется Agile Release Train в эпоху ИИ: https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-art-agile-release-train/
#AINative #SAFe #ART #поезд #ionovpartners
👍3🔥2❤1
Намерение, спецификации и контекст в AI-Native SAFe: как управлять разработкой продуктов с ИИ
Друзья, добрый день. На связи Алексей Ионов.
С ИИ у многих организаций возникает парадокс: команды начинают работать быстрее, артефактов становится больше, а управленческой ясности – меньше.
Беклоги пополняются, спецификации генерируются, гипотезы проверяются быстрее. Но ключевой вопрос остаётся прежним: мы движемся к нужному клиентскому и бизнес-результату или просто ускоряем производство работы?
Эту проблему AI-Native SAFe решает с помощью связки «намерение – спецификации – контекст». Такая техника помогает удерживать разработку в рамках бизнес-целей, ограничений и актуальной рыночной реальности.
- Намерение задаёт направление: какой результат мы хотим получить.
- Спецификации определяют правила игры: ограничения, политики, критерии качества и безопасности.
- Контекст помогает сохранять связь с рынком, клиентом, архитектурой и рисками.
Если намерение размыто, ИИ будет создавать убедительные, но необязательно ценные решения. Если спецификации неполные – возрастут риски качества, безопасности и соответствия требованиям. Если контекст устарел – команды будут оптимизировать вчерашнюю реальность.
Я бы рекомендовал начать выстраивание ИИ-нативной разработки с трёх вопросов:
- Почему мы решаем именно эту проблему клиента и какой ценностный результат мы собираемся создать?
- Какое поведение решения мы хотим видеть и как мы узнаем, что решение демонстрирует именно это поведение?
- Где и в каких условиях наши клиенты будут использовать это решение и какие сценарии использования нам важно учесть?
В AI-Native среде выигрывает не тот, кто быстрее генерирует артефакты, а тот, кто лучше управляет смыслом, ограничениями и контекстом.
В новой статье разбираем намерение, спецификации и контекст в AI-Native SAFe.
Читайте в блоге: https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-safe-intent-specifications-context/
#AINative #SAFe #AI #ionovpartners
Друзья, добрый день. На связи Алексей Ионов.
С ИИ у многих организаций возникает парадокс: команды начинают работать быстрее, артефактов становится больше, а управленческой ясности – меньше.
Беклоги пополняются, спецификации генерируются, гипотезы проверяются быстрее. Но ключевой вопрос остаётся прежним: мы движемся к нужному клиентскому и бизнес-результату или просто ускоряем производство работы?
Эту проблему AI-Native SAFe решает с помощью связки «намерение – спецификации – контекст». Такая техника помогает удерживать разработку в рамках бизнес-целей, ограничений и актуальной рыночной реальности.
- Намерение задаёт направление: какой результат мы хотим получить.
- Спецификации определяют правила игры: ограничения, политики, критерии качества и безопасности.
- Контекст помогает сохранять связь с рынком, клиентом, архитектурой и рисками.
Если намерение размыто, ИИ будет создавать убедительные, но необязательно ценные решения. Если спецификации неполные – возрастут риски качества, безопасности и соответствия требованиям. Если контекст устарел – команды будут оптимизировать вчерашнюю реальность.
Я бы рекомендовал начать выстраивание ИИ-нативной разработки с трёх вопросов:
- Почему мы решаем именно эту проблему клиента и какой ценностный результат мы собираемся создать?
- Какое поведение решения мы хотим видеть и как мы узнаем, что решение демонстрирует именно это поведение?
- Где и в каких условиях наши клиенты будут использовать это решение и какие сценарии использования нам важно учесть?
В AI-Native среде выигрывает не тот, кто быстрее генерирует артефакты, а тот, кто лучше управляет смыслом, ограничениями и контекстом.
В новой статье разбираем намерение, спецификации и контекст в AI-Native SAFe.
Читайте в блоге: https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-safe-intent-specifications-context/
#AINative #SAFe #AI #ionovpartners
👍2❤1⚡1🔥1🥰1👏1
Приоритизация на масштабе: что делать, когда команд несколько
Друзья, 10–11 сентября пройдёт конференция ProductSense. В этом году основная тема конференции – «Фундамент и эволюция: как меняется продуктовая работа».
Я проведу мастер-класс «Приоритизация на масштабе: как выбирать, что делать следующим, когда команд несколько».
Почему эта тема важна
Пока продуктом занимается одна команда, приоритеты часто помещаются в одном беклоге. По мере роста числа команд появляются зависимости, конкурирующие инициативы, ограниченные ресурсы и срочные запросы.
На мастер-классе мы разберём, как выстроить прозрачную систему принятия решений: выбирать, что делать следующим, понимать основания выбора, а также видеть цену и ценность отложенных инициатив.
Ключевые вопросы мастер-класса
– почему методы приоритизации, которые работают для одной команды, дают сбой при зависимостях и общих ресурсах;
– как оценивать инициативы через стоимость задержки и объём работы;
– как выстроить порядок выполнения для 10-12 крупных инициатив по единой шкале;
– как связать приоритизацию со стратегией – от стратегических тем до конкретных задач команд.
Практический результат
Участники получат готовую технику оценки инициатив и понятный алгоритм проведения подобных сессий приоритизации.
Мастер-класс будет особенно полезен директорам по продукту, руководителям направлений и всем, кто работает не с одной командой, а с несколькими связанными потоками работы.
Буду рад увидеться на мастер-классе и на самой конференции ProductSense.
Подробнее о мастер-классе, регистрации и условиях участия
До встречи в сентябре!
Алексей Ионов
Друзья, 10–11 сентября пройдёт конференция ProductSense. В этом году основная тема конференции – «Фундамент и эволюция: как меняется продуктовая работа».
Я проведу мастер-класс «Приоритизация на масштабе: как выбирать, что делать следующим, когда команд несколько».
Почему эта тема важна
Пока продуктом занимается одна команда, приоритеты часто помещаются в одном беклоге. По мере роста числа команд появляются зависимости, конкурирующие инициативы, ограниченные ресурсы и срочные запросы.
На мастер-классе мы разберём, как выстроить прозрачную систему принятия решений: выбирать, что делать следующим, понимать основания выбора, а также видеть цену и ценность отложенных инициатив.
Ключевые вопросы мастер-класса
– почему методы приоритизации, которые работают для одной команды, дают сбой при зависимостях и общих ресурсах;
– как оценивать инициативы через стоимость задержки и объём работы;
– как выстроить порядок выполнения для 10-12 крупных инициатив по единой шкале;
– как связать приоритизацию со стратегией – от стратегических тем до конкретных задач команд.
Практический результат
Участники получат готовую технику оценки инициатив и понятный алгоритм проведения подобных сессий приоритизации.
Мастер-класс будет особенно полезен директорам по продукту, руководителям направлений и всем, кто работает не с одной командой, а с несколькими связанными потоками работы.
Буду рад увидеться на мастер-классе и на самой конференции ProductSense.
Подробнее о мастер-классе, регистрации и условиях участия
До встречи в сентябре!
Алексей Ионов
🔥4👍2❤1
PI Outcome Planning – обновлённое мероприятие ART в AI-Native SAFe
Друзья, добрый день! На связи Алексей Ионов.
Вопрос: Когда заранее согласованный объём работ перестаёт быть хорошим планом?
ИИ помогает командам быстрее проверять гипотезы, создавать прототипы и отбрасывать неудачные решения. В таких условиях детальный план быстро устаревает – но потребность в согласованном направлении не исчезает, а, напротив, становится важнее.
В нашем блоге вышла статья, в которой описывается ключевая техника AI-Native SAFe – PI Outcome Planning. Важно: это не «PI Планирование, сокращённое до одного дня», а другая логика управления. Фокус смещается с фич, загрузки и outputs на измеримые изменения для клиента и бизнеса: что именно должно улучшиться за предстоящий PI и как это приблизит ART к достижению его клиентских и бизнес-результатов.
Лидеры ART формулируют PI Outcomes и отвечают за них. Команды не принимают спущенные цели, а предлагают Team Outcomes – свой измеримый вклад и способы максимизировать общий эффект. Это двусторонний процесс: выводы команд могут уточнять ART outcomes. Экспериментирование, прототипирование и создание знаний выходят на первый план – при сохранении вех, зависимостей, рисков и проверки реалистичности.
Базовый формат проведения PI Outcome Planning – один день. Моя практическая рекомендация – по возможности проводить его в течение 2х дней по полдня: это повышает качество договорённостей. Но без предварительной подготовки outcomes и данных любой формат быстро вернётся к обсуждению задач.
В статье о PI Outcome Planning описаны: структура мероприятия, роли участников, ключевые артефакты, а также сравнение с PI Planning базового SAFe и чек-лист подготовки к мероприятию.
Перейти на статью:
https://ionovpartners.ru/blog/pi-outcome-planning-ai-native-safe/
#AINative #SAFe #PIOutcomePlanning #ionovpartners
Друзья, добрый день! На связи Алексей Ионов.
Вопрос: Когда заранее согласованный объём работ перестаёт быть хорошим планом?
ИИ помогает командам быстрее проверять гипотезы, создавать прототипы и отбрасывать неудачные решения. В таких условиях детальный план быстро устаревает – но потребность в согласованном направлении не исчезает, а, напротив, становится важнее.
В нашем блоге вышла статья, в которой описывается ключевая техника AI-Native SAFe – PI Outcome Planning. Важно: это не «PI Планирование, сокращённое до одного дня», а другая логика управления. Фокус смещается с фич, загрузки и outputs на измеримые изменения для клиента и бизнеса: что именно должно улучшиться за предстоящий PI и как это приблизит ART к достижению его клиентских и бизнес-результатов.
Лидеры ART формулируют PI Outcomes и отвечают за них. Команды не принимают спущенные цели, а предлагают Team Outcomes – свой измеримый вклад и способы максимизировать общий эффект. Это двусторонний процесс: выводы команд могут уточнять ART outcomes. Экспериментирование, прототипирование и создание знаний выходят на первый план – при сохранении вех, зависимостей, рисков и проверки реалистичности.
Базовый формат проведения PI Outcome Planning – один день. Моя практическая рекомендация – по возможности проводить его в течение 2х дней по полдня: это повышает качество договорённостей. Но без предварительной подготовки outcomes и данных любой формат быстро вернётся к обсуждению задач.
В статье о PI Outcome Planning описаны: структура мероприятия, роли участников, ключевые артефакты, а также сравнение с PI Planning базового SAFe и чек-лист подготовки к мероприятию.
Перейти на статью:
https://ionovpartners.ru/blog/pi-outcome-planning-ai-native-safe/
#AINative #SAFe #PIOutcomePlanning #ionovpartners
👍2🔥2❤1👏1
Компания «Ионов и Партнёры» получила официальный статус AI-Native Partner от Scaled Agile, Inc. Алексей Ионов аккредитован как официальный AI-Native Trainer.
Это логичное продолжение нашей многолетней работы с крупномасштабными трансформациями и развитием SAFe в России и СНГ. Мы расширяем экспертизу на AI-Native: помогаем организациям перейти от отдельных AI-пилотов к системной модели управления, в которой AI-инициативы связаны со стратегией, портфелем, продуктами и измеримыми бизнес-результатами.
С 2019 года «Ионов и Партнеры» является партнером Scaled Agile Inc. В портфолио компании – подтвержденные кейсы SAFe-трансформаций крупных организаций в России и Казахстане. Алексей Ионов обладает продвинутой квалификацией Scaled Agile для опытных практиков масштабных трансформаций – Certified Advanced SAFe® Practice Consultant (ASPC) и теперь является авторизованным AI-Native Trainer и AI-Native Change Agent.
Что это даёт организациям?
Наши клиенты получают сочетание официальной методологии AI-Native от Scaled Agile, Inc. и практической экспертизы Алексея, чтобы системно выстроить переход к AI-Native-модели.
Мы помогаем:
– связать AI-инициативы со стратегическими целями и инвестициями;
– определить роли, ответственность и контур управления;
– выстроить взаимодействие бизнеса, ИТ и продуктовых команд;
– масштабировать решения так, чтобы они создавали устойчивую ценность, а не оставались отдельными экспериментами.
Это актуально и для компаний, уже работающих по SAFe (как естественный следующий шаг), и для организаций, которые используют элементы Agile или только выстраивают контур изменений.
Скоро на сайте появятся описания AI-Native программ и услуг. Следите за нашими обновлениями.
#AINative #SAFe #ionovpartners
Это логичное продолжение нашей многолетней работы с крупномасштабными трансформациями и развитием SAFe в России и СНГ. Мы расширяем экспертизу на AI-Native: помогаем организациям перейти от отдельных AI-пилотов к системной модели управления, в которой AI-инициативы связаны со стратегией, портфелем, продуктами и измеримыми бизнес-результатами.
С 2019 года «Ионов и Партнеры» является партнером Scaled Agile Inc. В портфолио компании – подтвержденные кейсы SAFe-трансформаций крупных организаций в России и Казахстане. Алексей Ионов обладает продвинутой квалификацией Scaled Agile для опытных практиков масштабных трансформаций – Certified Advanced SAFe® Practice Consultant (ASPC) и теперь является авторизованным AI-Native Trainer и AI-Native Change Agent.
Что это даёт организациям?
Наши клиенты получают сочетание официальной методологии AI-Native от Scaled Agile, Inc. и практической экспертизы Алексея, чтобы системно выстроить переход к AI-Native-модели.
Мы помогаем:
– связать AI-инициативы со стратегическими целями и инвестициями;
– определить роли, ответственность и контур управления;
– выстроить взаимодействие бизнеса, ИТ и продуктовых команд;
– масштабировать решения так, чтобы они создавали устойчивую ценность, а не оставались отдельными экспериментами.
Это актуально и для компаний, уже работающих по SAFe (как естественный следующий шаг), и для организаций, которые используют элементы Agile или только выстраивают контур изменений.
Скоро на сайте появятся описания AI-Native программ и услуг. Следите за нашими обновлениями.
#AINative #SAFe #ionovpartners
🔥4❤3👍2👏2🥰1
Core SAFe, AI-Native и AI-Native SAFe: в чём разница и как выбрать подход
Купить Copilot недостаточно, чтобы стать AI-Native организацией.
Использование ИИ в работающем SAFe ещё не означает переход на AI-Native SAFe.
Core SAFe, AI-Native и AI-Native SAFe – не три версии одного фреймворка.
Это понятия разных уровней. Путаница между ними мешает увидеть главное: ИИ меняет не только скорость выполнения работы, но и способ выбирать, проектировать, проверять и масштабировать её.
Эти 3 понятия отвечают на разные управленческие задачи:
– Core SAFe создаёт основу для масштабированной Lean-Agile работы: связывает стратегию, портфель, ART и команды вокруг поставки ценности.
– AI-Native меняет способ мышления и работы. ИИ учитывается не в конце, как инструмент ускорения, а с самого начала: при выборе проблемы, проектировании процесса, распределении ответственности и проверке результата.
– AI-Native SAFe – операционная модель для AI-Native организации, построенная на фундаменте Lean-Agile и Core SAFe: связывает людей, цифровые продукты и AI-агентов с измеримыми клиентскими и бизнес-результатами.
За более чем десять лет работы со SAFe я видел, как менялся главный вызов масштабирования. Раньше он состоял прежде всего в синхронизации множества команд. Сегодня ИИ ускоряет создание решений – и узкое место смещается: в сторону способности выбирать верное направление, получать свидетельства ценности и вовремя изменять или останавливать работу.
Core SAFe не исчезает и не обесценивается. Для многих крупных организаций он остаётся сильным фундаментом для будущего перехода к AI-Native SAFe: с понятной связью между стратегией, инвестициями, продуктами, данными, рисками и результатами.
– Core SAFe создаёт управленческий фундамент.
– AI-Native меняет способности организации.
– AI-Native SAFe объединяет оба контура.
В полной статье разбираю эти различия подробнее, включая роль outcomes, данных, governance и изменений управленческого ритма.
Перейти на статью:
https://ionovpartners.ru/blog/core-safe-ai-native-ai-native-safe-difference/
Алексей Ионов, основатель «Ионов и Партнёры», Certified Advanced SAFe® Practice Consultant и AI-Native Trainer.
#AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners
Купить Copilot недостаточно, чтобы стать AI-Native организацией.
Использование ИИ в работающем SAFe ещё не означает переход на AI-Native SAFe.
Core SAFe, AI-Native и AI-Native SAFe – не три версии одного фреймворка.
Это понятия разных уровней. Путаница между ними мешает увидеть главное: ИИ меняет не только скорость выполнения работы, но и способ выбирать, проектировать, проверять и масштабировать её.
Эти 3 понятия отвечают на разные управленческие задачи:
– Core SAFe создаёт основу для масштабированной Lean-Agile работы: связывает стратегию, портфель, ART и команды вокруг поставки ценности.
– AI-Native меняет способ мышления и работы. ИИ учитывается не в конце, как инструмент ускорения, а с самого начала: при выборе проблемы, проектировании процесса, распределении ответственности и проверке результата.
– AI-Native SAFe – операционная модель для AI-Native организации, построенная на фундаменте Lean-Agile и Core SAFe: связывает людей, цифровые продукты и AI-агентов с измеримыми клиентскими и бизнес-результатами.
За более чем десять лет работы со SAFe я видел, как менялся главный вызов масштабирования. Раньше он состоял прежде всего в синхронизации множества команд. Сегодня ИИ ускоряет создание решений – и узкое место смещается: в сторону способности выбирать верное направление, получать свидетельства ценности и вовремя изменять или останавливать работу.
Core SAFe не исчезает и не обесценивается. Для многих крупных организаций он остаётся сильным фундаментом для будущего перехода к AI-Native SAFe: с понятной связью между стратегией, инвестициями, продуктами, данными, рисками и результатами.
– Core SAFe создаёт управленческий фундамент.
– AI-Native меняет способности организации.
– AI-Native SAFe объединяет оба контура.
В полной статье разбираю эти различия подробнее, включая роль outcomes, данных, governance и изменений управленческого ритма.
Перейти на статью:
https://ionovpartners.ru/blog/core-safe-ai-native-ai-native-safe-difference/
Алексей Ионов, основатель «Ионов и Партнёры», Certified Advanced SAFe® Practice Consultant и AI-Native Trainer.
#AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners
🔥2❤1👍1
ИИ ускоряет разработку. Но как не ускорить ненужное?
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
ИИ ускоряет создание кода, прототипов и вариантов решений. Но вместе со скоростью растёт риск создать лишнее. Результат может быть – но не тот, который нужен клиенту и бизнесу сейчас.
Узким местом AI-Native разработки становится другой вопрос: по-прежнему ли мы делаем что-то нужное?
Не отчёт, а выбор реакции
В AI-Native SAFe для этого предусмотрено мероприятие Sense and Respond («Выявление и реагирование») – двухчасовая сессия Agile Release Train (ART), проводимая не реже раза за итерацию. Это мероприятие фасилитирует Release Train Engineer (RTE).
Команды приносят данные, обратную связь, результаты экспериментов и демонстраций. По этим сигналам ART согласовывает реакцию: что продолжить, что изменить, а что прекратить.
Это не статусная встреча, не приёмка и не ретроспектива.
В AI-Native SAFe Sense and Respond заменяет Inspect & Adapt как регулярный цикл обучения и корректировки направления и берёт на себя часть активностей System Demo.
Но его роль шире, чем просто более частая «инспекция и адаптация». ART не ждёт конца PI, чтобы заметить отклонение: он регулярно сопоставляет фактические сигналы с ожидаемыми результатами, управляет изменчивостью, распространяет знания между командами и удерживает общий курс.
Именно в этом и состоит новая управленческая задача Sense and Respond: не только быстрее увидеть проблему, но и согласованно изменить действия.
Новый ритм управления
PI Outcome Planning согласует ожидаемые клиентские и бизнес-результаты на интервал. Демонстрации для клиентов (Customer Demos) дают прямую обратную связь. Sense and Respond превращает накопленные сигналы в решения.
На практике принятые решения должны быть видны в действиях: изменились приоритеты, перераспределена ёмкость или скорректирован план эксперимента; определён владелец следующего действия. Если ничего из этого не произошло, ART обменялся статусами, но не отреагировал на сигнал.
В новой реальности быстро делать недостаточно. Нужно так же быстро учиться и вовремя отбрасывать лишнее.
Подробнее:
https://ionovpartners.ru/blog/sense-and-respond-ai-native-safe/
#AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
ИИ ускоряет создание кода, прототипов и вариантов решений. Но вместе со скоростью растёт риск создать лишнее. Результат может быть – но не тот, который нужен клиенту и бизнесу сейчас.
Узким местом AI-Native разработки становится другой вопрос: по-прежнему ли мы делаем что-то нужное?
Не отчёт, а выбор реакции
В AI-Native SAFe для этого предусмотрено мероприятие Sense and Respond («Выявление и реагирование») – двухчасовая сессия Agile Release Train (ART), проводимая не реже раза за итерацию. Это мероприятие фасилитирует Release Train Engineer (RTE).
Команды приносят данные, обратную связь, результаты экспериментов и демонстраций. По этим сигналам ART согласовывает реакцию: что продолжить, что изменить, а что прекратить.
Это не статусная встреча, не приёмка и не ретроспектива.
В AI-Native SAFe Sense and Respond заменяет Inspect & Adapt как регулярный цикл обучения и корректировки направления и берёт на себя часть активностей System Demo.
Но его роль шире, чем просто более частая «инспекция и адаптация». ART не ждёт конца PI, чтобы заметить отклонение: он регулярно сопоставляет фактические сигналы с ожидаемыми результатами, управляет изменчивостью, распространяет знания между командами и удерживает общий курс.
Именно в этом и состоит новая управленческая задача Sense and Respond: не только быстрее увидеть проблему, но и согласованно изменить действия.
Новый ритм управления
PI Outcome Planning согласует ожидаемые клиентские и бизнес-результаты на интервал. Демонстрации для клиентов (Customer Demos) дают прямую обратную связь. Sense and Respond превращает накопленные сигналы в решения.
На практике принятые решения должны быть видны в действиях: изменились приоритеты, перераспределена ёмкость или скорректирован план эксперимента; определён владелец следующего действия. Если ничего из этого не произошло, ART обменялся статусами, но не отреагировал на сигнал.
В новой реальности быстро делать недостаточно. Нужно так же быстро учиться и вовремя отбрасывать лишнее.
Подробнее:
https://ionovpartners.ru/blog/sense-and-respond-ai-native-safe/
#AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners
👍2🔥2❤1👏1
Обычно приоритизация заканчивается списком к реализации. На моей мастерской на конференции ProductSense’26 с него всё только начнётся.
Участники возьмут на себя управление развитием «ГородМаркета» – сервиса доставки, где семь Фич конкурируют за ёмкость четырёх Agile-команд. Сначала каждый стол выберет топ-3 привычным способом.
Затем появятся факты: пользовательская и бизнес-ценность, критичность по времени, снижение риска и создание возможностей, размер работы. Команды рассчитают WSJF – и проверят, выдержит ли первоначальный выбор экономическую логику.
Но в середине кейса изменится Стратегическая тема: через 10 недель начинается осенний пик. Придётся пересчитать приоритеты Эпиков, провести границу инвестиций и заново собрать очередь Фич.
А в финале очередь столкнётся с ограничениями: зависимостями, ёмкостью четырёх команд и четырьмя итерациями разработки. Высокого WSJF окажется недостаточно – нужно построить выполнимый план и честно назвать Фичу «не сейчас».
Так участники пройдут всю цепочку: Стратегическая тема → Эпики → Фичи → план ART.
Если вам знакома ситуация, когда у каждой команды свой «приоритет №1», приходите на мастерскую «Приоритизация на масштабе» на ProductSense’26.
Для подписчиков нашего канала действует специальная скидка на билеты «Лично» и «Лично: Программа» конференции по промокоду: PRODUCTSENSE2026
До встречи на конференции!
Алексей Ионов
Участники возьмут на себя управление развитием «ГородМаркета» – сервиса доставки, где семь Фич конкурируют за ёмкость четырёх Agile-команд. Сначала каждый стол выберет топ-3 привычным способом.
Затем появятся факты: пользовательская и бизнес-ценность, критичность по времени, снижение риска и создание возможностей, размер работы. Команды рассчитают WSJF – и проверят, выдержит ли первоначальный выбор экономическую логику.
Но в середине кейса изменится Стратегическая тема: через 10 недель начинается осенний пик. Придётся пересчитать приоритеты Эпиков, провести границу инвестиций и заново собрать очередь Фич.
А в финале очередь столкнётся с ограничениями: зависимостями, ёмкостью четырёх команд и четырьмя итерациями разработки. Высокого WSJF окажется недостаточно – нужно построить выполнимый план и честно назвать Фичу «не сейчас».
Так участники пройдут всю цепочку: Стратегическая тема → Эпики → Фичи → план ART.
Если вам знакома ситуация, когда у каждой команды свой «приоритет №1», приходите на мастерскую «Приоритизация на масштабе» на ProductSense’26.
Для подписчиков нашего канала действует специальная скидка на билеты «Лично» и «Лично: Программа» конференции по промокоду: PRODUCTSENSE2026
До встречи на конференции!
Алексей Ионов
👍3❤1🔥1
Курированные данные как актив AI-Native организации
Добрый день! На связи Алексей Ионов.
Для производственного предприятия актив – оборудование, средства производства.
Но представим: и вам и конкурентам доступны сопоставимые модели ИИ. Как тогда конкурировать, если «оборудование» почти одинаково?
Сама ИИ модель всё реже может быть устойчивым преимуществом. Различие создаёт собственная информация, которую ИИ может надёжно использовать: уникальные знания, превращённые в курированные данные.
Не просто база знаний
Курированные данные – не склад файлов. Они максимально полны для задачи, точны, связаны, актуальны, безопасно доступны и имеют понятного владельца. Ими могут пользоваться и ИИ, и люди, за которыми остаются ключевые решения.
Тогда корпоративное ноу-хау перестаёт жить только в головах экспертов и становится рабочей основой для решений и создания продуктов.
Одних знаний сотрудников недостаточно, если ИИ не может получить их в пригодном виде. Нужны процессы, которые постоянно создают и обновляют данные, предоставляя ИИ качественный контекст.
Преимущество получит тот, кто научится делать это раньше и системнее.
Предлагаю задуматься уже сейчас: какие знания вашей компании уже доступны и пригодны для использования ИИ – а какие пока остаются в разрозненных документах, переписке, чатах и головах людей?
Подробнее – в статье «Курированные данные для ИИ: как корпоративные данные становятся конкурентным преимуществом»:
https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-safe-curated-data/
#AINative #AINativeSAFe #ionovpartners
Добрый день! На связи Алексей Ионов.
Для производственного предприятия актив – оборудование, средства производства.
Но представим: и вам и конкурентам доступны сопоставимые модели ИИ. Как тогда конкурировать, если «оборудование» почти одинаково?
Сама ИИ модель всё реже может быть устойчивым преимуществом. Различие создаёт собственная информация, которую ИИ может надёжно использовать: уникальные знания, превращённые в курированные данные.
Не просто база знаний
Курированные данные – не склад файлов. Они максимально полны для задачи, точны, связаны, актуальны, безопасно доступны и имеют понятного владельца. Ими могут пользоваться и ИИ, и люди, за которыми остаются ключевые решения.
Тогда корпоративное ноу-хау перестаёт жить только в головах экспертов и становится рабочей основой для решений и создания продуктов.
Одних знаний сотрудников недостаточно, если ИИ не может получить их в пригодном виде. Нужны процессы, которые постоянно создают и обновляют данные, предоставляя ИИ качественный контекст.
Преимущество получит тот, кто научится делать это раньше и системнее.
Предлагаю задуматься уже сейчас: какие знания вашей компании уже доступны и пригодны для использования ИИ – а какие пока остаются в разрозненных документах, переписке, чатах и головах людей?
Подробнее – в статье «Курированные данные для ИИ: как корпоративные данные становятся конкурентным преимуществом»:
https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-safe-curated-data/
#AINative #AINativeSAFe #ionovpartners
🔥2🤝2❤1👍1👏1
У вас есть действующий сертификат SAFe? Его можно обновить до AI-Native SAFe – бесплатно и без повторной сдачи полного экзамена.
Scaled Agile, Inc. запустила AI-Native SAFe Upgrade для владельцев действующих сертификатов SAFe. Это обновление дополняет действующую SAFe экспертизу навыками работы в AI-ориентированной организации.
Что важно:
– обновление доступно для любого действующего сертификата SAFe независимо от версии через SAFe Studio (Scaled Agile Community);
– дополнительная оплата не требуется;
– для обновления сертификации нужно пройти назначенный маршрут обучения и итоговые квизы по модулям – без ограничения по времени и с неограниченным числом попыток;
– обновление распространяется на все ваши действующие сертификаты SAFe;
– срок действия сертификатов не продлевается: дата окончания остаётся такой же, как у исходных сертификатов;
– обучение можно проходить в удобном темпе.
Маршруты и продолжительность обучения:
– стандартный маршрут для владельцев действующих сертификатов SAFe, кроме SPC, ASPC и SPCT, занимает около 2,5 часа.
– расширенный экспертный маршрут для SPC, ASPC и SPCT занимает около 3,5 часа.
Важно: если срок действия сертификата уже истёк, сначала потребуется его продлить.
Подробные условия и пошаговая инструкция:
https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-safe-certification-upgrade/
#AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners
Scaled Agile, Inc. запустила AI-Native SAFe Upgrade для владельцев действующих сертификатов SAFe. Это обновление дополняет действующую SAFe экспертизу навыками работы в AI-ориентированной организации.
Что важно:
– обновление доступно для любого действующего сертификата SAFe независимо от версии через SAFe Studio (Scaled Agile Community);
– дополнительная оплата не требуется;
– для обновления сертификации нужно пройти назначенный маршрут обучения и итоговые квизы по модулям – без ограничения по времени и с неограниченным числом попыток;
– обновление распространяется на все ваши действующие сертификаты SAFe;
– срок действия сертификатов не продлевается: дата окончания остаётся такой же, как у исходных сертификатов;
– обучение можно проходить в удобном темпе.
Маршруты и продолжительность обучения:
– стандартный маршрут для владельцев действующих сертификатов SAFe, кроме SPC, ASPC и SPCT, занимает около 2,5 часа.
– расширенный экспертный маршрут для SPC, ASPC и SPCT занимает около 3,5 часа.
Важно: если срок действия сертификата уже истёк, сначала потребуется его продлить.
Подробные условия и пошаговая инструкция:
https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-safe-certification-upgrade/
#AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners
👍2🔥2❤1👏1
Три официальные программы обучения AI-Native
«Ионов и Партнёры» – официальный AI-Native Partner Scaled Agile, Inc в России и СНГ. AI-Native тренинги ведёт Алексей Ионов, аккредитованный AI-Native Trainer и AI-Native Change Agent.
Пилоты с ИИ – это ещё не результат. Важнее выбрать инициативы, которые поддерживают приоритеты компании и дают измеримый бизнес-эффект.
Три официальные программы AI-Native помогают руководителям, лидерам продуктовых и технологических направлений, командам выстроить эту работу системно.
– Leading the AI-Native Organization – для руководителей: ИИ-стратегия и приоритеты, инвестиции, ответственность и контур управления.
– AI-Native Value Architect – для тех, кто превращает возможности ИИ в измеримую бизнес-ценность: результаты, данные, контекст и ответственное применение ИИ.
– AI-Native Foundations – для команд и руководителей: единый язык и базовые практики применения ИИ в работе, продуктах и процессах.
Вместо абстрактного разговора об ИИ участники работают со своими задачами и инициативами – чтобы прийти к конкретным решениям для организации.
Результат обучения – не только понимание AI-Native подхода, но и практический задел: приоритетные направления применения ИИ, связь инициатив с бизнес-целями, ясность в ролях и ответственности, определение следующих шагов.
Обучение может стать отправной точкой для системной работы с ИИ в организации.
Подробности по каждой программе – в карточках.
Открытые группы по AI-Native
Готовим первые открытые группы по трём программам. Напишите на info@ionovpartners.ru, какую программу хотите пройти – сообщим даты до публичного анонса.
Корпоративное обучение
Если вашей организации важно связать ИИ-инициативы с задачами бизнеса, напишите на info@ionovpartners.ru – обсудим ваш контекст и возможные следующие шаги.
#AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners
«Ионов и Партнёры» – официальный AI-Native Partner Scaled Agile, Inc в России и СНГ. AI-Native тренинги ведёт Алексей Ионов, аккредитованный AI-Native Trainer и AI-Native Change Agent.
Пилоты с ИИ – это ещё не результат. Важнее выбрать инициативы, которые поддерживают приоритеты компании и дают измеримый бизнес-эффект.
Три официальные программы AI-Native помогают руководителям, лидерам продуктовых и технологических направлений, командам выстроить эту работу системно.
– Leading the AI-Native Organization – для руководителей: ИИ-стратегия и приоритеты, инвестиции, ответственность и контур управления.
– AI-Native Value Architect – для тех, кто превращает возможности ИИ в измеримую бизнес-ценность: результаты, данные, контекст и ответственное применение ИИ.
– AI-Native Foundations – для команд и руководителей: единый язык и базовые практики применения ИИ в работе, продуктах и процессах.
Вместо абстрактного разговора об ИИ участники работают со своими задачами и инициативами – чтобы прийти к конкретным решениям для организации.
Результат обучения – не только понимание AI-Native подхода, но и практический задел: приоритетные направления применения ИИ, связь инициатив с бизнес-целями, ясность в ролях и ответственности, определение следующих шагов.
Обучение может стать отправной точкой для системной работы с ИИ в организации.
Подробности по каждой программе – в карточках.
Открытые группы по AI-Native
Готовим первые открытые группы по трём программам. Напишите на info@ionovpartners.ru, какую программу хотите пройти – сообщим даты до публичного анонса.
Корпоративное обучение
Если вашей организации важно связать ИИ-инициативы с задачами бизнеса, напишите на info@ionovpartners.ru – обсудим ваш контекст и возможные следующие шаги.
#AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners
👍2❤1🔥1👏1
Хочешь внедрять – внедряй правильно
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
Помните «заплаточный Agile»? Кусочки внедрили, объявили: «У нас Agile!» – а бизнес-эффекта нет. С ИИ можно попасть в ту же ловушку: экспериментов много, причём недешёвых, а результат неясен.
Как сделать так, чтобы AI-Native SAFe действительно «взлетел»? Ответ – в AI-Native SAFe Implementation Roadmap, дорожной карте из пяти фаз.
Пять фаз внедрения AI-Native SAFe – одна система
Я бы коротко пересказал дорожную карту так:
1. «А зачем?» Определить измеримые бизнес-результаты трансформации. Именно здесь чаще всего подменяют бизнес-результат планом поставки.
2. Выбрать приоритеты: где начинать изменения и на какой работе сосредоточиться, чтобы ИИ дал отдачу, а не стал набором непрекращающихся экспериментов.
3. Запустить ИИ-нативные команды команд и подготовить специалистов, включая Архитекторов ИИ-ценности.
4. Измерять результативность: видеть, что изменения действительно дают эффект.
5. Улучшать и масштабировать, повышая отдачу от инвестиций в ИИ.
Все пять фаз важны. Пропуск любой из них возвращает к «заплаточному» сценарию. Нужны и системный подход, и люди, способные сопровождать организацию на этом пути.
А если SAFe ещё нет?
Работающий SAFe – серьёзная опора, хотя часть практик придётся переосмыслить. Его отсутствие – тоже не приговор: Lean-Agile основу предстоит построить. Здесь полезен опыт запуска таких моделей, накопленный нашей компанией.
Я подготовил редакционную версию статьи с комментариями и иллюстрациями. Она помогает разобраться в последовательности действий и рисках, которые лучше учесть при запуске, пока исправления не стали дороже.
Читать статью: https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-safe-implementation-roadmap/
#AINativeSAFe #ionovpartners
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
Помните «заплаточный Agile»? Кусочки внедрили, объявили: «У нас Agile!» – а бизнес-эффекта нет. С ИИ можно попасть в ту же ловушку: экспериментов много, причём недешёвых, а результат неясен.
Как сделать так, чтобы AI-Native SAFe действительно «взлетел»? Ответ – в AI-Native SAFe Implementation Roadmap, дорожной карте из пяти фаз.
Пять фаз внедрения AI-Native SAFe – одна система
Я бы коротко пересказал дорожную карту так:
1. «А зачем?» Определить измеримые бизнес-результаты трансформации. Именно здесь чаще всего подменяют бизнес-результат планом поставки.
2. Выбрать приоритеты: где начинать изменения и на какой работе сосредоточиться, чтобы ИИ дал отдачу, а не стал набором непрекращающихся экспериментов.
3. Запустить ИИ-нативные команды команд и подготовить специалистов, включая Архитекторов ИИ-ценности.
4. Измерять результативность: видеть, что изменения действительно дают эффект.
5. Улучшать и масштабировать, повышая отдачу от инвестиций в ИИ.
Все пять фаз важны. Пропуск любой из них возвращает к «заплаточному» сценарию. Нужны и системный подход, и люди, способные сопровождать организацию на этом пути.
А если SAFe ещё нет?
Работающий SAFe – серьёзная опора, хотя часть практик придётся переосмыслить. Его отсутствие – тоже не приговор: Lean-Agile основу предстоит построить. Здесь полезен опыт запуска таких моделей, накопленный нашей компанией.
Я подготовил редакционную версию статьи с комментариями и иллюстрациями. Она помогает разобраться в последовательности действий и рисках, которые лучше учесть при запуске, пока исправления не стали дороже.
Читать статью: https://ionovpartners.ru/blog/ai-native-safe-implementation-roadmap/
#AINativeSAFe #ionovpartners
🔥2👍1👏1
Как выбрать точку входа в AI-Native трансформацию
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
На прошлой неделе я писал о дорожной карте внедрения AI-Native SAFe. Она показывает путь изменений, но оставляет вопрос: с чего начать?
Lean-Agile и SAFe ускоряют изменения, но не определяют точку входа. Она зависит от того, какую ценность организация хочет создать или какую проблему решить.
Распространённый сценарий – купить инструмент, открыть доступ сотрудникам, провести обучение и запустить несколько «модных» кейсов.
Всё это необходимо. Но само по себе не гарантирует бизнес-результат. Инструменты, обучение и новые роли должны поддерживать трансформацию, а не заменять её смысл.
Точкой входа должен стать заметный бизнес-эффект, создаваемый конкретным потоком ценности.
Я бы искал такую точку на пересечении пяти признаков:
1. Есть заметная проблема или возможность. Например: потери в процессе, слабый клиентский опыт, длительный вывод продукта на рынок или недостаточное качество стратегических решений.
2. Понятен ожидаемый бизнес-результат. Не «внедрить AI-ассистента», а повысить удержание клиентов, выручку или маржинальность продукта, сократить стоимость операций или ускорить вывод продукта на рынок.
3. Есть владелец результата. Лидер, который может менять процесс и отвечает за бизнес-результат, а не только за запуск технологии.
4. Можно зафиксировать исходную точку. Иначе эффект изменений не оценить.
5. Доступны данные и контекст. Без курированных корпоративных знаний даже сильная модель даст лишь усреднённый результат.
Если эти условия сходятся в одной области бизнеса – вероятно, вы нашли правильную точку входа.
На старте особенно важно не распыляться: один правильно выбранный бизнес-эффект в конкретном потоке ценности полезнее десяти несвязанных экспериментов.
AI-Native трансформация начинается не с инструмента и не с фреймворка. Она начинается с работы, которую нужно улучшить, и результата, который можно измерить.
#AINativeSAFe #AINative #ionovpartners
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
На прошлой неделе я писал о дорожной карте внедрения AI-Native SAFe. Она показывает путь изменений, но оставляет вопрос: с чего начать?
Lean-Agile и SAFe ускоряют изменения, но не определяют точку входа. Она зависит от того, какую ценность организация хочет создать или какую проблему решить.
Распространённый сценарий – купить инструмент, открыть доступ сотрудникам, провести обучение и запустить несколько «модных» кейсов.
Всё это необходимо. Но само по себе не гарантирует бизнес-результат. Инструменты, обучение и новые роли должны поддерживать трансформацию, а не заменять её смысл.
Точкой входа должен стать заметный бизнес-эффект, создаваемый конкретным потоком ценности.
Я бы искал такую точку на пересечении пяти признаков:
1. Есть заметная проблема или возможность. Например: потери в процессе, слабый клиентский опыт, длительный вывод продукта на рынок или недостаточное качество стратегических решений.
2. Понятен ожидаемый бизнес-результат. Не «внедрить AI-ассистента», а повысить удержание клиентов, выручку или маржинальность продукта, сократить стоимость операций или ускорить вывод продукта на рынок.
3. Есть владелец результата. Лидер, который может менять процесс и отвечает за бизнес-результат, а не только за запуск технологии.
4. Можно зафиксировать исходную точку. Иначе эффект изменений не оценить.
5. Доступны данные и контекст. Без курированных корпоративных знаний даже сильная модель даст лишь усреднённый результат.
Если эти условия сходятся в одной области бизнеса – вероятно, вы нашли правильную точку входа.
На старте особенно важно не распыляться: один правильно выбранный бизнес-эффект в конкретном потоке ценности полезнее десяти несвязанных экспериментов.
AI-Native трансформация начинается не с инструмента и не с фреймворка. Она начинается с работы, которую нужно улучшить, и результата, который можно измерить.
#AINativeSAFe #AINative #ionovpartners
❤2🔥2👍1
Работающая LLM ещё не означает результат для бизнеса
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
Представьте B2B-компанию. Менеджер готовит коммерческое предложение около 2 часов.
Техническая команда показывает демо: подключаем LLM – и черновик готов за 15 минут. Руководство выделяет бюджет, решение внедряют.
Но менеджеры по-прежнему тратят на предложение 2-3 часа.
Почему? Предложение – не только текст: нужно проверить наличие оборудования, данные клиента, цены и сроки, согласовать условия.
Мы ускорили написание текста, но не изменили путь от запроса клиента до корректного предложения.
Поэтому до внедрения важно спросить: что должно измениться в работе, чтобы клиент получил предложение быстрее?
Например: получать нужные сведения в начале, пересмотреть согласования и определить, где ИИ готовит черновик, какие решения менеджер принимает сам, а какие требуют подтверждения – особенно если ошибка в цене, сроках или комплектации слишком дорога.
Метрика – время от запроса клиента до отправки корректного предложения, а не скорость подготовки черновика. Сокращение этого срока – не обещание LLM, а гипотеза для проверки.
ИИ повышает требования к данным, полномочиям, контролю и ответственности. Именно здесь возникает отдельная ответственность: связать бизнес-цель, изменения в процессе, роль ИИ и измеримый результат.
Эту ответственность в AI-Native подходе берёт AI Value Architect – Архитектор ИИ-ценности.
В небольшой инициативе эту ответственность может взять на себя один из лидеров. Но когда задействованы продажи, закупки, склад, финансы, ИТ и безопасность, нужна отдельная работа по согласованию изменений в сквозном потоке.
Перед запуском AI-инициативы задайте три вопроса:
– Какой результат должен измениться?
– Что должно измениться в работе и правилах принятия решений?
– Кто отвечает за связь этих изменений?
Подробнее о роли AI Value Architect:
https://ionovpartners.ru/blog/ai-value-architect-ai-native-safe/
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
Представьте B2B-компанию. Менеджер готовит коммерческое предложение около 2 часов.
Техническая команда показывает демо: подключаем LLM – и черновик готов за 15 минут. Руководство выделяет бюджет, решение внедряют.
Но менеджеры по-прежнему тратят на предложение 2-3 часа.
Почему? Предложение – не только текст: нужно проверить наличие оборудования, данные клиента, цены и сроки, согласовать условия.
Мы ускорили написание текста, но не изменили путь от запроса клиента до корректного предложения.
Поэтому до внедрения важно спросить: что должно измениться в работе, чтобы клиент получил предложение быстрее?
Например: получать нужные сведения в начале, пересмотреть согласования и определить, где ИИ готовит черновик, какие решения менеджер принимает сам, а какие требуют подтверждения – особенно если ошибка в цене, сроках или комплектации слишком дорога.
Метрика – время от запроса клиента до отправки корректного предложения, а не скорость подготовки черновика. Сокращение этого срока – не обещание LLM, а гипотеза для проверки.
ИИ повышает требования к данным, полномочиям, контролю и ответственности. Именно здесь возникает отдельная ответственность: связать бизнес-цель, изменения в процессе, роль ИИ и измеримый результат.
Эту ответственность в AI-Native подходе берёт AI Value Architect – Архитектор ИИ-ценности.
В небольшой инициативе эту ответственность может взять на себя один из лидеров. Но когда задействованы продажи, закупки, склад, финансы, ИТ и безопасность, нужна отдельная работа по согласованию изменений в сквозном потоке.
Перед запуском AI-инициативы задайте три вопроса:
– Какой результат должен измениться?
– Что должно измениться в работе и правилах принятия решений?
– Кто отвечает за связь этих изменений?
Подробнее о роли AI Value Architect:
https://ionovpartners.ru/blog/ai-value-architect-ai-native-safe/
❤1👍1🔥1
Когда AI-инициативу нужно остановить – и почему это не провал
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
В AI-Native организации много инициатив останавливаются. И это нормально.
ИИ расширяет возможности экспериментов. Но не каждая гипотеза должна стать продуктом, а пилот – дойти до масштабирования.
Эксперимент нужен, чтобы понять: где есть ценность, а где её нет.
В Lean-Agile мы давно говорим об обучающейся организации. В AI-Native это условие жизнеспособности. Если за неподтверждённую гипотезу ищут виноватых – организация перестаёт учиться.
Реальный провал – не остановить инициативу, а продолжать тратить деньги, внимание лидеров и энергию команд на неподтверждённую гипотезу: потому что «мы уже начали», сделали красивое демо или кто-то пообещал результат.
Пилот должен начинаться не с вопроса «что мы можем сделать с технологией?», а с вопроса: какой экономический эффект хотим получить для клиента, бизнеса и процесса?
До старта важно договориться о метриках и возможных решениях: масштабировать, дорабатывать или останавливать.
На разборе пилота я бы задал четыре вопроса:
– Есть ли измеримый эффект, а не просто красивое демо?
– Понятна ли экономика следующего этапа: интеграция, контроль, поддержка, риски?
– Ограничение устраняется доработкой – или лежит в данных, процессе, ответственности, организационной модели?
– Какие знания, данные и компоненты мы уже получили и зафиксировали?
Не стоит путать технологические и организационные ограничения. Часто проблема не в качестве модели: данные не подготовлены, процесс не определён, владелец не назначен, метрика не связана с потоком ценности.
Закрытая инициатива – не потеря, если мы отработали гипотезу, получили знания, а людей направили на возможность, развивающую полученные компетенции.
Задача лидера – сделать такую остановку безопасной: не искать виноватых, а помогать компании быстрее получать знания.
Зрелость AI-портфеля измеряется не количеством пилотов, а качеством решений: что масштабировать, что дорабатывать и что вовремя прекращать.
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
В AI-Native организации много инициатив останавливаются. И это нормально.
ИИ расширяет возможности экспериментов. Но не каждая гипотеза должна стать продуктом, а пилот – дойти до масштабирования.
Эксперимент нужен, чтобы понять: где есть ценность, а где её нет.
В Lean-Agile мы давно говорим об обучающейся организации. В AI-Native это условие жизнеспособности. Если за неподтверждённую гипотезу ищут виноватых – организация перестаёт учиться.
Реальный провал – не остановить инициативу, а продолжать тратить деньги, внимание лидеров и энергию команд на неподтверждённую гипотезу: потому что «мы уже начали», сделали красивое демо или кто-то пообещал результат.
Пилот должен начинаться не с вопроса «что мы можем сделать с технологией?», а с вопроса: какой экономический эффект хотим получить для клиента, бизнеса и процесса?
До старта важно договориться о метриках и возможных решениях: масштабировать, дорабатывать или останавливать.
На разборе пилота я бы задал четыре вопроса:
– Есть ли измеримый эффект, а не просто красивое демо?
– Понятна ли экономика следующего этапа: интеграция, контроль, поддержка, риски?
– Ограничение устраняется доработкой – или лежит в данных, процессе, ответственности, организационной модели?
– Какие знания, данные и компоненты мы уже получили и зафиксировали?
Не стоит путать технологические и организационные ограничения. Часто проблема не в качестве модели: данные не подготовлены, процесс не определён, владелец не назначен, метрика не связана с потоком ценности.
Закрытая инициатива – не потеря, если мы отработали гипотезу, получили знания, а людей направили на возможность, развивающую полученные компетенции.
Задача лидера – сделать такую остановку безопасной: не искать виноватых, а помогать компании быстрее получать знания.
Зрелость AI-портфеля измеряется не количеством пилотов, а качеством решений: что масштабировать, что дорабатывать и что вовремя прекращать.
🔥2👍1
Как управленческий харнесс противостоит усталости от изменений
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
Принято считать, что изменения – это всегда хорошо, и чем их больше, тем лучше. Я с этим не согласен. Изменения не бесплатны, и когда их слишком много, они начинают вредить.
Человек приходит в организацию с негласным контрактом: я делаю работу, по понятным правилам, в понятной системе – и получаю за это результат, самореализацию и оплату. Когда структура, роли, подчинение, отчётность и ритуалы постоянно перестраиваются, контракт рушится. Энергия уходит не на создание ценности, а на адаптацию к очередной трансформации.
Сопротивление бывает открытым – люди спорят и не соглашаются. Но хуже другое: пассивное ожидание. Внешне всё нормально – люди на местах, встречи идут, задачи закрываются. А внутри человек уже отключился и ждёт, когда «и это пройдёт». Организация этого не замечает, а цели трансформации не достигаются.
Первая мысль – заменить уставших: «возьмём других с рынка». Но на рынке – люди из таких же организаций, уставшие от таких же изменений. В итоге нанимается не мотивация, а её демонстрация.
Что делать? Сделать изменения управляемыми. Остановить их нельзя – мир ускоряется. Настоящая гибкость возникает не из отсутствия ограничений, а из небольшого набора правил, которые не нарушаются. Построить их можно на основе Lean-Agile подходов: потоки ценности, ключевые роли, короткие циклы, способы постановки задач и принятия решений. Набор таких правил я бы назвал управленческим харнессом. Внутри него могут меняться продукты, клиенты, приоритеты и цели – а управленческая логика остаётся понятной.
Перед следующей реорганизацией задайте три вопроса:
– Где происходят изменения: в создаваемой ценности или оргструктуре?
– Есть ли экономический смысл в этих изменениях?
– Как через один цикл работы мы поймём по данным, а не по декларациям, что цели изменения достигнуты?
Если ответов нет – реорганизацию стоит пересмотреть. Изменения должны быть частью бизнеса, а не непроходящим стрессом.
Добрый день, на связи Алексей Ионов.
Принято считать, что изменения – это всегда хорошо, и чем их больше, тем лучше. Я с этим не согласен. Изменения не бесплатны, и когда их слишком много, они начинают вредить.
Человек приходит в организацию с негласным контрактом: я делаю работу, по понятным правилам, в понятной системе – и получаю за это результат, самореализацию и оплату. Когда структура, роли, подчинение, отчётность и ритуалы постоянно перестраиваются, контракт рушится. Энергия уходит не на создание ценности, а на адаптацию к очередной трансформации.
Сопротивление бывает открытым – люди спорят и не соглашаются. Но хуже другое: пассивное ожидание. Внешне всё нормально – люди на местах, встречи идут, задачи закрываются. А внутри человек уже отключился и ждёт, когда «и это пройдёт». Организация этого не замечает, а цели трансформации не достигаются.
Первая мысль – заменить уставших: «возьмём других с рынка». Но на рынке – люди из таких же организаций, уставшие от таких же изменений. В итоге нанимается не мотивация, а её демонстрация.
Что делать? Сделать изменения управляемыми. Остановить их нельзя – мир ускоряется. Настоящая гибкость возникает не из отсутствия ограничений, а из небольшого набора правил, которые не нарушаются. Построить их можно на основе Lean-Agile подходов: потоки ценности, ключевые роли, короткие циклы, способы постановки задач и принятия решений. Набор таких правил я бы назвал управленческим харнессом. Внутри него могут меняться продукты, клиенты, приоритеты и цели – а управленческая логика остаётся понятной.
Перед следующей реорганизацией задайте три вопроса:
– Где происходят изменения: в создаваемой ценности или оргструктуре?
– Есть ли экономический смысл в этих изменениях?
– Как через один цикл работы мы поймём по данным, а не по декларациям, что цели изменения достигнуты?
Если ответов нет – реорганизацию стоит пересмотреть. Изменения должны быть частью бизнеса, а не непроходящим стрессом.
👍2❤1🔥1