Цифровая трансформация и ИИ в управлении

Цифровая трансформация - зачем? какие выводы? какие риски?

• Почему цифровая трансформация — не мода, а выживание? 
• Цифровая трансформация vs IT-обновление: разница для бизнеса.
• Кейсы: кто проиграл (Blockbuster, Sears) и кто выиграл (Tesla, Zara, SberMarket) Экономические последствия: снижение издержек на 15–40%, рост прибыли на 20–60% (McKinsey, Gartner).
• Практика: «Ваш бизнес через 5 лет» — сценарии развития с/без ЦТ.
• Как изменяются функции компании? Новые роли, новые процессы 
• Изменение ролей: продажи → данные о клиентах; производство → IoT + предиктивное ТО 
• Исчезновение «черных ящиков»: от интуиции к прозрачности 
• Новые должности в организации: Data Steward, Process Architect, Digital Champion 
• Практика: Карта изменений в вашем бизнесе — какие 3 функции должны измениться первыми?
• Цифровая зрелость: где вы сейчас? Где должны быть? 
• Модель цифровой зрелости (Gartner, Deloitte): от «реактивного» до «предсказательного» 
• 7 ключевых показателей зрелости: скорость принятия решений, автоматизация процессов, использование данных, клиентский опыт и др. 
• Бенчмарки по отраслям: ритейл, логистика, производство, финуслуги 
• Практика: Диагностика цифровой зрелости вашего бизнеса (онлайн-тест + групповая оценка)
• Компромиссы, риски и обязательства: что нужно сделать прямо сейчас?
• Финансовые, культурные, кадровые барьеры 
• ROI цифровизации: когда начинается окупаемость?

Управление данными. Моделирование. Построение системы

• Данные как капитал: стоимость, качество, владение. Данные — это не файлы, а активы. Как их оценивать? (оценка по ценности, полноте, актуальности).
• «Мусор на входе — мусор на выходе»: 80% ошибок в аналитике — из-за плохих данных 
• Источники данных: ERP, CRM, IoT, соцсети, внешние API, опросы 
• Практика: Аудит ваших данных — какие 3 источника у вас есть? Какие из них «грязные»?
• Архитектура данных: от сбора до хранилища. Data Lake vs Data Warehouse — для кого что? 
• ETL/ELT: что нужно автоматизировать? 
• GDPR, ФЗ-152, конфиденциальность: что нельзя игнорировать 
• Практика: Схема потока данных в вашей компании — на доске, с командой
• Моделирование бизнес-процессов под цифровизацию. BPMN, UML, Flowchart: когда нужна каждая модель? 
• Как моделировать процесс, чтобы его можно было автоматизировать? 
• Пример: заказ → доставка → обратная связь → персонализация 
• Практика: Моделирование одного ключевого процесса (продажи, логистики, производства) с выделением точек сбора данных
• Техническое задание на цифровизацию и ИИ: как его написать 
• Что должно быть в ТЗ: цель, метрики, данные, интерфейсы, сроки, ответственные 
• Как формулировать запрос на ИИ: не «нужен ИИ», а «нужно снизить дефектность на 30% за счет прогнозирования отказов» 

Принятие решений на основе данных. Предиктивная аналитика

• От интуиции к данным: как принимать решения без эмоций.
• Когнитивные искажения: эффект подтверждения, смещение внимания, «мы всегда так делали».
• A/B тесты, контрольные группы, экспериментальный подход.
• Пример: почему «лучший менеджер по продажам» на самом деле хуже среднего по эффективности.
• Выявление потерь: где утекают деньги? 
• Анализ упущенных возможностей: 
• Потери от простоев оборудования 
• Потери от неправильного планирования закупок 
• Потери от высокой текучести из-за плохой обратной связи 
• Методы: Pareto, Value Stream Mapping, Root Cause Analysis 
• Практика: «Поиск утечек» — группа анализирует один процесс участника и находит 3 скрытых потери
• Предиктивная аналитика: предотвратить, а не реагировать 
• Что такое предиктивная модель? (не магия, а статистика + ML) 
• Примеры: Прогноз сбоев на линии (производство). Прогноз оттока клиентов (ритейл). Прогноз задержек поставок (логистика).
• Как начать: с простых моделей (линейная регрессия, decision tree) 
• Практика: Построение простой модели «вероятность сбоя» на основе 3 параметров
• Экономическое обоснование: ROI аналитики 
• Как рассчитать выгоду: снижение затрат на X руб./месяц; рост выручки на Y%; сокращение времени на Z часов.
• Формула:  > ROI = (Выгода – Затраты) / Затраты × 100% .
• Пример: внедрение прогнозирования сбоев → 20% меньше простоев → экономия 8 млн руб./год

ИТ инфраструктура и сервисы - что держать,  где и почему?

• Облако, on-premise, гибрид: что выбрать и почему? 
• Сравнение: стоимость, безопасность, масштабируемость, контроль 
• Когда облако — спасение, а когда — ловушка (например, для производственного оборудования) 
• AWS, Azure, SberCloud, Яндекс.Облако — что реально важно для SME? 
• Практика: Выбор модели для вашей системы учета / CRM / WMS
• Кибербезопасность: не страшно, но надо 
• 70% атак — на SME. Почему? Потому что слабая защита 
• Основные угрозы: фишинг, ransomware, утечки через поставщиков 
• Минимальный набор мер: MFA, резервное копирование, обучение сотрудников, VPN 
• Сертификаты: ISO 27001, ФЗ-152, ПДн — обязательно ли? 
• Практика: Аудит безопасности вашей ИТ-системы — 10 вопросов, которые должен задать CEO
• Инвестиции в ИТ: как оценить эффективность и окупаемость 
• Не «сколько потратили», а «что получили» 
• KPI ИТ-инвестиций: 
• Время на запуск нового сервиса 
• Количество инцидентов в месяц 
• Удовлетворенность пользователей 
• Сравнение CAPEX vs OPEX: аренда vs покупка 
• Практика: Расчет TCO (Total Cost of Ownership) для вашей системы
• Законодательство, контракты и поставщики. ФЗ-152, ФЗ-242, ФЗ-187, ГОСТ Р 57580 
• Что значит «персональные данные хранятся в РФ» — и как проверить? 
• Как выбирать ИТ-поставщика: SLA, штрафы, гарантии, поддержка 

Управление проектами цифровой трансформации

• Проекты ЦТ: чем они отличаются от обычных IT-проектов? 
• ЦТ — это не внедрение системы, а изменение культуры, процессов, поведения 
• Стратегия: pilot → scale → transform 
• Ключевые ошибки: 
• «Купили систему — и всё стало лучше» 
• Нет лидерства со стороны CEO 
• Нет внутренних «агентов изменений»
• Компетенции команды ЦТ: кто и что должен уметь 
• Роли: CEO - видение и ресурсы,- COO - процесс и исполнение, CIO/IT руководитель -технология и безопасность, Бизнес-аналитик — мост между бизнесом и IT, Digital Champion — внутри отдела, «пропагандист» изменений.
• Практика: Карта компетенций вашей команды — кто что умеет? Кого не хватает?
• Планирование ресурсов: бюджет, время, люди.
• Методология: Agile + Waterfall (гибрид) 
• Фазы: Разведка, пилот, масштабирование. 
• Бюджет: 70% на людей, 20% на технологии, 10% на обучение 
• Практика: Создание дорожной карты первого пилотного проекта
• Запуск первой итерации: что делать в первую неделю? 
• 5 шагов к запуску: выбрать 1 приоритетный процесс; назначить ответственного, собрать данные, ТЗ, запустить пилот. 
• Как измерять успех: KPI на уровне процесса, а не IT.
• План запуска. Дорожная карта действий для внедрения.