Компания может повысить сильного инженера или нанять нового руководителя — и через полгода обнаружить, что команда проседает. Часто проблема не в резюме и не в технической экспертизе, а в том, что готовность кандидата управлять людьми не оценили до назначения.

Одних закрытых задач, уверенного собеседования и хороших рекомендаций для этого недостаточно. В статье разберём, какие сигналы помогают оценить готовность сотрудника к первой руководящей роли и как превратить саму оценку в понятный внутренний сервис — без ручной рассылки ссылок, таблиц и поиска результатов в почте.

Генеративный ИИ всё активнее проникает в корпоративные процессы, но во многих компаниях его продолжают внедрять по-старому — точечными решениями под каждый отдельный кейс. Почему такой подход упирается в потолок и что приходит ему на смену, рассказывает Илья Радченко, директор по платформенным продуктам SimpleOne.

Чинишь старый сервер, чинишь, а он всё равно выходит дороже нового — только это не сразу видно, ремонты разбросаны по тикетам, никто их не складывает. Показываем, как поймать момент, когда пора списывать.

Сервер окупился, а деньги жрёт до сих пор — просто по разным бюджетам, поэтому никто не видит полной суммы. Показываем, как посчитать, во что он реально обходится за год. Спойлер: процентов на 40 больше, чем в отчёте.

В корпоративном реестре может числиться полторы сотни приложений, хотя реальная инфраструктура давно вышла за его пределы: сотрудники заводят личные аккаунты в SaaS, оплачивают подписки со своих карт и поднимают временные облачные ресурсы, которые продолжают работать годами. Каждый такой инструмент появляется по понятной причине — его можно запустить за несколько минут, пока согласование занимает недели, но затем он обрастает данными, доступами и интеграциями, оставаясь вне общего контура управления. 

Так формируется Shadow IT, которое обычный discovery видит лишь фрагментами. Разберём, откуда берётся этот скрытый слой инфраструктуры, во сколько он обходится компании и как вернуть его под контроль без тотальных запретов.

ИТ знает, сколько железа на складе, но не знает, во сколько оно обходится. Деньги уходят по мелочи — ремонт тут, простой там, забытая лицензия — а в конце года бюджет в минусе. Разбираем, куда утекает и как это поймать вовремя.

Сервер числится сразу за несколькими отделами. Каждый уверен, что у него всё в порядке. А когда железка ломается, выясняется, что она ничья. Опросили сотню компаний — картина одинаковая. Показываем, что с этим делать.

В учёте три ноутбука, и все записаны по-разному: «леново», «Lenovo Inc.», «ThinkPad». Для отчёта это три разные железки, а по деньгам — разброс в сотни тысяч на балансе. Показываем, как навести порядок в справочниках, чтобы наконец знать, чем ты вообще владеешь.

Новичок вышел — а работать нечем: ни ноута, ни доступов, ни пропуска. Крайним делают HR, хотя готовили не они. Показываем, как навести порядок, стащив рабочие приёмы у айтишников.

Сервер списали, галочку поставили, забыли. А на диске — паспорта и зарплаты всего отдела, и он уже у кого-то на «Авито». Разбираем, как довести списание до конца, чтобы потом не отвечать за утечку.

Считаем, сколько компании теряют на просроченной поддержке, и при чём тут штрафы 152-ФЗ — от 3 до 15 млн ₽, а при повторе до 500 млн.

ИИ-ассистент в корпоративной среде довольно быстро упирается в одно ограничение: он отвечает на вопросы, но ничего не делает. Спросить можно, но создать задачу, собрать данные по инцидентам, отправить дайджест, найти связанные объекты — уже нет.

В то же время в бизнесе только и разговоров, что об ИИ-агентах — эта сущность, в отличие от чат-бота или ассистента, может действовать самостоятельно. Получив запрос, ИИ-агент оценивает доступные инструменты и сам решает, в какой последовательности их вызвать. Жёсткого сценария нет, есть набор методов и инструкция, что этот агент умеет делать.

В этом материале команда SimpleOne разбирает, как агенты устроены внутри GenAI платформы: из каких компонентов состоят, как встраиваются в процессы, и что они реально могут.

Уволенный уносит ноутбук. Новичок выходит без ноутбука. Между ними — «серая зона» из техники, которая числится за людьми только на бумаге. Считаем, сколько это стоит компании в год.

Пятница, 23:47. prod-db-07 лежит, авторизация мобилки не работает, 40 000 пользователей не могут войти. В поле «владелец» — прочерк, последний ответственный уволился в ноябре. Чинят под паролем root/root из письма двухлетней давности.

В прошлой статье мы обсудили, почему ИИ-инициативы в компаниях, даже с большими деньгами и ресурсами, просто проваливаются. Коротко говоря, если у ИИ нет качественных данных, проект скорее всего обречён — по данным Gartner, 60% ИИ-проектов не доходят до продакшена из-за неготовности данных и процессов.  В этот раз поищем решение: как собрать все заявки в одном месте и научить модель делать то, что вам нужно — уничтожать рутину.

Стоимость поддержки кажется простой: есть зарплаты, есть число обращений — поделили и готово. На практике эта цифра занижена в разы, потому что половина затрат на тикет не попадает ни в один отчёт. Разбираем, из чего складывается реальная стоимость обращения и как посчитать её для своей команды.

«Автоматизируй! AI! ИИ-агенты!» слышит‎ ИТ-директор каждый божий день. В переговорках только и разговоров, что об автоматизации. При этом 95% ИИ-пилотов в компаниях проваливаются, то есть не достигают измеримого ROI. Давайте разбираться, почему, несмотря на популярность технологии, ИИ-инициативы в компаниях обречены.

Сервер может состоять из нескольких десятков компонентов, закупленных в разное время по нескольким контрактам на гарантийное обслуживание. Инвентарный номер есть у сервера, а также может свой у каждого комплектующего копмонента. Когда горит диск – вы знаете, к кому звонить и по какому контракту?

Если не сразу – эта статья для вас.

Компании по всему миру и в частности российские снова и снова наступают на одни и те же грабли при внедрении ИИ — и причина, как правило, одна: ИИ начинают внедрять как набор отдельных «функций», а не как управляемую корпоративную способность, которая должна масштабироваться, обновляться, контролироваться и измеряться так же дисциплинированно, как кибербезопасность, финансы или DevOps.

Тестировщик находит баг в проде. Поиск показывает: его уже заводили восемь месяцев назад и закрыли как «не воспроизводится». Третий раз за два года. Разбираем, почему баги возвращаются и какая система это лечит.