Роботизация призвана заменить человека на монотонных, грязных и опасных производствах. С распространением эпидемии на первый план выходит последний пункт — любая работа, где возможен контакт человека с человеком, оказывается в зоне риска. Ускорив процессы автоматизации, пандемия лишь заострила более общую проблему управления рисками — как обеспечить непрерывность производства, если рабочая сила недоступна из-за природного катаклизма или других причин. Так что в отличие от другой вынужденной меры, удаленной работы, тенденция роботизации и автоматизации с ее окончанием не пойдет на спад.

Мало кто знает, что менее года назад компания «1С» без особого шума представила совершенно новое прикладное решение — «Систему взаимодействия». Это был тот случай, когда компания «как в воду глядела» — важность этого инструмента в нынешних условиях многократно возросла. В этой статье мы расскажем о «Системе взаимодействия» и как она помогает упростить рабочие коммуникации.

Один из авторов статьи пару лет назад сдал экзамен по одному из наиболее распространенных фреймворков масштабирования Agile (Scaled Agile Framework Certified Agilist). К его удивлению вместо красивого сертификата на мелованной бумаге он получил ссылку, пройдя по которой увидел значок и предложение «расшарить» его во всех ключевых соцсетях. Кроме самого значка на странице были перечислены навыки, которыми он теперь обладает и критерии, по которым производилась оценка. Так он впервые столкнулся с тем, что принято называть открытыми цифровыми бейджами.

Использование технологий искусственного интеллекта в бизнесе начинается с простых и понятных ситуаций — голосовых и текстовых помощников, или чатботов (chatbots). Есть заметные успехи: уже работают чатботы первого поколения, однако они умеют далеко не всё. На данный момент активно идет техническое совершенствование более продвинутых диалог-ориентированных чатботов, задачи которых выходят за рамки простых сценариев. Однако какие требования к ним предъявлять и что они смогут, пока до конца неясно. Это только начало, нам еще предстоит провести классификацию таких решений, уловить важные нюансы и ответить на многие вопросы. Первые шаги на этом пути мы и сделаем в этой статье. Во второй части статьи мы поговорим о чатботах с «широким кругозором», ориентированных на полноценный диалог с пользователем.

Использование технологий искусственного интеллекта в бизнесе начинается с простых и понятных ситуаций — голосовых и текстовых помощников, или чатботов (chatbots). Есть заметные успехи: уже работают чатботы первого поколения, однако они умеют далеко не всё. На данный момент активно идет техническое совершенствование более продвинутых диалог-ориентированных чатботов, задачи которых выходят за рамки простых сценариев. Однако какие требования к ним предъявлять и что они смогут, пока до конца неясно. Это только начало, нам еще предстоит провести классификацию таких решений, уловить важные нюансы и ответить на многие вопросы. Первые шаги на этом пути мы и сделаем в этой статье. В первой части статьи мы поговорим о базовых и низкоуровневых методах и технологиях NLP и относительно несложных чатботах первого поколения.

По оценке McKinsey, потенциальный экономический эффект от использования IoT в ритейле в 2025 году составит от 410 млрд. до 1,2 трлн. долларов. IoT помогает устранить ошибки при учете товаров, сократить зарплатную ведомость и оптимизировать управление цепочками поставок. Но главное — интернет вещей делает традиционные офлайновые магазины более привлекательными для покупателей за счет улучшения пользовательского опыта и позволяет им повысить свою конкурентоспособность в соперничестве с онлайновыми магазинами за счет оптимизации затрат. Хотя и проблем с IoT в ритейле пока достаточно.

Сервисным подходом в ИТ я занимаюсь уже более 15 лет. Последние пять лет использую принципы и инструменты сервисного подхода и за рамками ИТ, и каждый раз убеждаюсь, что они полезны и востребованы. В предыдущей части статьи я рассказал о том, как применять инструменты сервисного подхода, в частности инструменты класса Service Desk, за рамками ИТ. В заключительной части не будет никакой теории, только практические кейсы. Я поделюсь реальными примерами из своей практики, рассмотрю ситуации, где использовались системы класса Service Desk.

Сервисным подходом в ИТ я занимаюсь уже более 15 лет. Последние пять лет использую принципы и инструменты сервисного подхода и за рамками ИТ, и каждый раз убеждаюсь, что они полезны и востребованы. В первой части статьи речь шла об общих принципах применения сервисного подхода как внутри компаний, так и вне её. Во второй я сфокусируюсь на том, как  применять инструменты сервисного подхода, в частности инструменты класса Service Desk, за рамками ИТ, и перечислю этапы создания систем управления обращениями в рамках процессов компании.

Сервисным подходом в ИТ я занимаюсь уже более 15 лет. Последние пять лет использую принципы и инструменты сервисного подхода и за рамками ИТ, и каждый раз убеждаюсь, что они полезны и востребованы. В начале статьи я расскажу об общих принципах применения сервисного подхода как внутри компании, так и вне её. Затем сфокусируюсь на том, как  применять инструменты сервисного подхода, в том числе инструменты класса Service Desk, за рамками ИТ. Расскажу об этапах внедрения сервисного подхода в процессы компании. А в заключение поделюсь примерами из своей практики.

Сопровождение прикладных решений на корпоративном рынке — это достаточно сложная деятельность с привлечением нескольких участников, имеющих противоречивые интересы и цели. Поэтому необходим инструмент, позволяющий с учётом требований заказчика услуг смоделировать затраты ресурсов и обоснованно рассчитать стоимость услуг. Именно таким инструментом является финансово-ресурсная модель, о разработке которой мы расскажем в этой статье. Во второй части мы расскажем об алгоритме построения модели и результатах.