Мы разработали с помощью ИИ-агентов кастомные дашборды и инструмент скоринга бэклога. Сэкономили примерно пару месяцев человеко-часов и, конечно, много денег. Подробности под катом.
Low-code, BPM и ESM-платформы — взаимозаменяемы или нет? Решают ли они одну задачу? Как формировать стратегию автоматизации, если отличия не понятны? Если запутаться в терминах, есть риск выбрать не то, что нужно для вашей задачи. Разберёмся, что может каждое из трёх решений.
Откройте серверную любой компании, которая работала с иностранными вендорами до 2022 года, и найдете коммутатор Cisco, СХД от Dell или сервер HPE. Все это до сих пор в работе: коммутатор передает трафик, СХД хранит данные, сервер обслуживает запросы. Только патчей для такого оборудования больше нет, гарантия не действует, а нужная плата для ремонта едет через третьи страны и обходится кратно дороже прайса.
С 27 мая 2026 года эта плата вообще не может попасть в Россию легально: Минпромторг исключил из параллельного импорта серверы, рабочие станции и накопители Cisco, HPE, IBM, Intel, Samsung и десятков других брендов. Для значимых объектов КИИ — тех, которым по итогам категорирования присвоили одну из трех категорий значимости, — действует отдельный срок: переход на доверенные программно-аппаратные комплексы к 1 января 2028 года, который Минцифры готово сдвигать до 2036 года при заключении отдельного проекта с правительством, но не отменяет совсем.
В этой статье команда SimpleOne ITAM разбирает, как найти оборудование ушедших вендоров в своей инфраструктуре, посчитать реальную стоимость его содержания и выстроить приоритеты замены на основе критичности, а не даты закупки.
Когда у вас разные точки входа в каждый отдел — в ИТ писать, в HR звонить — сотрудник половину рабочего времени бегает между разными каналами в попытке решить свой вопрос. Или хотя бы найти того, кто его решит.
А когда вы пытаетесь сделать общий источник данных для всех обслуживающих подразделений и создать наконец одну-единственную точку входа для всех запросов сотрудника, приходится объединять интеграциями с десяток систем. Чтобы не мучаться, есть такой класс систем как ESM-платформы. Разбираемся, зачем бизнесу такое решение, оправдан ли хайп, поможет ли платформа связать разные точки входа в один удобный канал.
Илья Радченко, директор по платформенным продуктам SimpleOne, корпорация ITG, рассказывает о том, что происходит дальше, когда от ассистентов по коду мир постепенно переходит к AI‑агентам: автономным исполнителям задач внутри SDLC. И о том, почему это меняет не только инструменты, но и роли в командах.
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.