Если вы руководите компанией от 50 до 1000+ сотрудников и чувствуете, что теряете контроль - эта статья для вас. Ваш бизнес уже слишком большой для «управления в лоб», но ещё не структурирован, как корпорация. Результат? Сотрудники работают «как считают нужным», новички тратят месяцы на обучение, а при увольнении опытного специалиста его знания исчезают навсегда.

Статья раскрывает конкретное решение с проверенным ROI: замкнутый цикл управления на основе визуального языка ДРАКОН. В отличие от сложных корпоративных стандартов вроде BPMN, ДРАКОН основан на когнитивной эргономике - схемы понятны с первого взгляда, создаются за 1-2 часа, а обучение занимает часы, а не недели.

Вы получите пошаговый план запуска за 5 рабочих дней с первыми результатами через 2 недели. Бюджет - всего 755 тысяч рублей в первый год против типичных 2,1+ миллиона на классические BPMN-решения, с экономией более 1,3 миллиона ежегодно.

В статье - реальные кейсы: сетевая компания СТО «Фильтр» (450+ сотрудников) получила ROI +137%, сократила ошибки на 83% и время обучения новичков с 5 дней до 1. Аквапарк «Лазурный» (200+ сотрудников) создал «Книгу алгоритмов» и снизил критические ошибки на 70+%.

Вы узнаете:

Почему традиционные BPMN-модели в 42-86% случаев содержат ошибки и быстро устаревают.

Как замкнутый цикл превращает схемы в живой инструмент управления, а не в мёртвую документацию.

Когда ДРАКОН не подходит (авиация, банки с жёсткими стандартами) и какой ключевой фактор успеха лежит вне любых схем.

Статья от консультанта с 30-летним опытом - честно, с раскрытием конфликта интересов и границ применимости метода.

Прочтите, если хотите превратить хаос в порядок, а порядок - в рост, не потратив миллионы на консультантов.

95% корпоративных ИИ-пилотов проваливаются. IBM Watson Health - $62 млн впустую, Zillow - $880 млн убытков, McDonald’s - чат-бот, заказывающий 260 наггетсов. Почему? Потому что компании внедряют ИИ вслепую, без понимания своих процессов.

Но есть и другой путь. В этой статье я показываю, как связка ДРАКОН + LLM превращает хаос в управляемую систему и становится фундаментом для агентских ИИ.

Вместо «чёрного ящика» - понятная визуальная карта, где каждый шаг прозрачен.
Вместо слепого доверия - гибридный процесс: человек и ИИ делят зоны ответственности.
Вместо провала - три уровня автоматизации, от 30% до 70%, с чёткими расчётами времени, рисков и ROI.

На примере сети СТО мы показываем:

как LLM на основе ДРАКОН-схемы проектирует агентов для записи клиентов, управления складом и поддержки механиков,

как сократить время на создание ТЗ с месяца до недели,

как избежать «ученика Герострата» - человека, который разрушает будущее, не понимая, что делает.

Это не теория. Это инженерный план:

Уровень 1: 5-7 часов экономии в неделю, риск провала - 5%,

Уровень 2: 15-20 часов, риск - 20%,

Уровень 3: 30-35 часов, риск - 35%.

И всё это - на открытых, доступных инструментах: Llama 3, Mistral, Qwen и языке ДРАКОН, который понимает и директор, и программист.

Потому что реальный ужас - не в том, что ИИ захочет нас уничтожить. А в том, что мы сами разрушим бизнес, не понимая, как работает то, чем управляем.

Статья для тех, кто устал от хайпа и хочет действовать - с пониманием, а не на авось.

Мы привыкли думать, что «общество не допустит» появления опасного ИИ. Но что, если это иллюзия - такая же, как вера Германии в 1940-м, что атомная бомба невозможна? История показывает: технологии не ждут морального одобрения. Они распространяются тогда, когда становятся возможными - независимо от этики, запретов и «общественного мнения».

Сегодня ИИ уже здесь. Он открыт, глобален и децентрализован. Llama 3, Mistral, Qwen - доступны любому студенту. А миллионы решений о кредитах, найме и даже приговорах уже принимаются алгоритмами без участия человека.

Но главная угроза - не в «восстании машин». Она в том, что мы сами перестаём думать, делегируя всё больше решений системам, которые «знают лучше». И даже те, кто имеет доступ к самым продвинутым ИИ, часто не понимают, как они работают. Это не сознание - это статистическая интуиция, «инопланетный разум», который эффективен, но непрозрачен.

В статье мы разбираем:

почему «подпольный ИИ» - худший сценарий, а открытость - единственный шанс на контроль;

как формируется эпистемологическое неравенство: массовый ИИ для всех, а элитный - для избранных;

почему даже CEO не понимают, как работает их собственный ИИ;

и как избежать судьбы «ученика Герострата» - человека, который разрушил будущее, не осознавая, что делает.

Это не призыв к запретам. Это призыв к ответственности: развивать не только ИИ, но и наш собственный разум, чтобы научиться понимать то, что мы не понимаем.

Потому что наивность - роскошь, которую человечество не может себе позволить в эпоху ИИ.

ИИ сейчас на пике внимания, и всё больше компаний видят в нём кнопку “ускорить прибыль”. Но если заглянуть в два свежих осенних отчёта по рынку ИИ, картина получилась тревожной: в каждом третьем ответе системы — дезинформация, а 95% корпоративных внедрений не приносят пользы.

В чём корень? Погоня за лайками, кликами и красивыми циферками KPI. Когда алгоритм “затачивают” только под отчётность, теряется главное — реальный результат.

Если хочется, чтобы искусственный интеллект работал на пользу, а не просто “гонял данные”, есть краткий маршрут:

1. Забудьте о vanity-метриках — оценивайте технологии через их прямое влияние на прибыль, удержание клиентов и сокращение расходов.

2. Простройте визуальную карту процессов — только так можно контролировать, где теряются ресурсы и как реально работает ИИ в ваших бизнес-процессах.

3. Внедряйте новинки поэтапно: запускайте на конкретных участках, анализируйте ошибки и только потом масштабируйте то, что действительно влияет на результат.

Toyota не построила свой лайфстайл “японского качества” без визуальных схем — у них видно каждое звено процесса. McDonald’s стал легендой, стандартизировав каждый шаг и избавившись от хаоса на кухне. А в Amazon автоматизация сработала только тогда, когда был прорисован буквально каждый маршрут товара на складе.

В конечном счёте у любого лидера есть два маршрута: либо быстро монетизировать “чёрный ящик” в ущерб доверию, либо выстроить честную, прозрачную машину, которая будет работать долгие годы. Большие перемены всегда идут через осознанные решения и интеллект — человеческий и машинный.

ИИ-планировщик отправил туристов в несуществующий каньон. Разбираем, почему нейросети опасны для путешественников

Недавно BBC опубликовала статью о том, как туристы, доверившись нейросети, оказываются в несуществующих местах.

Кейс №1: «Священный каньон» в Перу

Гид из Перу Мигель Анхель Гонгора Меса столкнулся с туристами, которые собирались в одиночный поход к «Священному каньону Умантай». Проблема в том, что такого места не существует. Нейросеть просто скомбинировала названия двух реальных локаций и сгенерировала красивое, но абсолютно фейковое описание. Туристы потратили $160, чтобы добраться до глухой дороги в горах без связи, гида и понимания, что делать дальше. На высоте 4000 метров такая «галлюцинация» ИИ могла закончиться трагически.

Кейс №2: Застрявшие на горе в Японии

Другая пара использовала ChatGPT для похода на гору Мисэн в Японии. ИИ уверенно сообщил, что последняя канатная дорога вниз работает до 17:30. В реальности она закрылась раньше, и туристы застряли на вершине горы после заката.

Таких историй становится все больше: от Эйфелевой башни в Пекине до невыполнимых марафонских маршрутов. Почему так происходит?

Суть проблемы — «галлюцинации» LLM

Большие языковые модели не «знают» фактов. Они лишь статистически подбирают слова, чтобы ответ звучал убедительно. При этом ИИ выдает и правду, и откровенный вымысел с одинаковой уверенностью. Отличить одно от другого почти невозможно, особенно когда речь идет о незнакомой стране.

Сами разработчики, включая главу Google Сундара Пичаи, признают, что галлюцинации — это, похоже, врожденная и неустранимая особенность таких систем.

Что в итоге?

Полагаться на ИИ в путешествиях можно, но с большой осторожностью. Золотое правило: если совет от нейросети кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой, — скорее всего, так и есть. Каждое название, время работы и маршрут нужно перепроверять по надежным источникам. Иначе рискуете оказаться героем похожей истории.

Следующий этап эволюцииИИ — агентные системы. Что это и почему это важно для вашего бизнеса?

2025 год называют «годом AI‑агентов», но что это на самом деле? Большинство путает их с продвинутыми чат‑ботами или RAG‑системами. Однако настоящий агентный ИИ — это следующий шаг: система, которая не просто отвечает на вопросы, а самостоятельно анализирует, планирует и действует для достижения цели.

В своей новой статье я сделал выжимку из материала военного журнала Small Wars Journal, где эта концепция раскрывается на примере современной армии. Они называют это «доминированием в принятии решений».

Что внутри:

Четкое разделение: где хайп, а где реальность агентного ИИ в 2025 году.

Таблица, показывающая, как агентные системы меняют 4 ключевых этапа управления: Понимание, Визуализация, Направление и Оценка.

Практический чек-лист для оценки готовности вашей компании к технологиям завтрашнего дня.

Разбираем, почему 95% корпоративных ИИ-пилотов проваливаются, и как внедрить систему метрик, которая гарантирует результат в условиях новой российской реальности.

Почему ваш ИИ-проект съедает бюджет, но не дает ROI?

Коротко: Статистика MIT неумолима: 95% ИИ-пилотов в корпорациях проваливаются. При этом бюджеты на них только растут.

Главный вывод: Дело не в технологии, а в том, ЧТО и КАК мы измеряем. Мы гонимся за точностью модели, а не за снижением издержек.

В статье я показываю, как перестать сжигать деньги и заставить ИИ работать на бизнес.

Что внутри:

Три реальных провала (банк, ритейл, производство) и их общая системная ошибка.

Семимерная модель метрик, которая смещает фокус с «технологии ради технологии» на реальный бизнес-эффект (с поправкой на российские реалии).

Готовый инструментарий руководителя: чек-лист, карта рисков, ROI-калькулятор.

Без «воды» и пустых обещаний. Только анализ, система и практика.

2025 год должен был стать годом триумфа Искусственного Интеллекта. И если смотреть на заголовки, так оно и есть: 78% организаций по всему миру заявляют, что используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, а общие корпоративные инвестиции в технологию за 2024 год перевалили за $250 миллиардов. Деньги льются рекой: половина лидеров планирует удвоить бюджеты на ИИ, а средние месячные расходы компаний готовятся вырасти с $63,000 до $85,000. Кажется, что машина хайпа несется на полной скорости.

Но если присмотреться к приборам, а не к пейзажу за окном, картина становится куда интереснее. И тревожнее.

Впервые за два года непрерывного роста крупные компании (250+ сотрудников) внезапно нажали на тормоз: уровень внедрения ИИ в их производственные процессы за лето 2025-го снизился с 14% до 12%. В это же время свежий отчет MIT бьет наотмашь: 95% пилотных проектов по генеративному ИИ проваливаются, не доходя до реального использования.

Что происходит?

Добро пожаловать в эпоху "отрезвления". Период, когда эйфория от первых успехов ChatGPT сменяется жестким похмельем от столкновения с реальностью. Реальностью, в которой 42% лидеров втихую признаются, что громкие заявления их компаний об ИИ - просто раздутый хайп, а 82% людей в целом скептически относятся к технологии. Внутри корпораций назревает настоящий раскол между лагерем "скептиков", которые видят риски и провалы, и лагерем "реалистов", которые продолжают верить в технологию.

Эта статья - глубокое погружение в цифры и настроения сентября 2025-го.

«Workslop» - новая чума офисной продуктивности

Представьте: понедельник, утро. Вы открываете почту, а там - отчет от коллеги из соседнего отдела. Называется «Стратегический анализ синергии рыночных векторов на Q4». Звучит солидно. Вы открываете. Тридцать страниц, графики, красивые диаграммы, текст пестрит выражениями вроде «масштабирование инсайтов» и «кросс‑функциональное взаимодействие». Выглядит профессионально. Даже слишком.

Вы тратите на это два часа. Два часа, Карл! Пытаетесь продраться через словесную шелуху, найти хоть одну конкретную цифру, хоть один дельный вывод, хоть намек на то, что вам, собственно, делать дальше. И в конце понимаете: ничего. Это пустышка. Красиво оформленный, абсолютно бессодержательный текст, который нейросеть сгенерировала за пять минут. А вы потратили на него два часа своей жизни.

Поздравляю, вы только что столкнулись с «workslop».

И если вы думаете, что это единичный случай, у меня для вас плохие новости. Это новая чума 2025 года, которая тихо, но уверенно пожирает нашу продуктивность. Исследователи из Стэнфорда и BetterUp Labs недавно взорвали инфополе своей статьей в Harvard Business Review, где привели шокирующие цифры. Оказывается, уже 40% из нас регулярно получают такой «цифровой мусор». И тратят в среднем по два часа на то, чтобы просто его разгрести и понять, что имелось в виду.

Звучит как сюжет для антиутопии? Увы, это наша новая реальность.

«Workslop»- это не просто технологическая проблема. Это симптом болезни. Болезни, имя которой - слепая вера в «магию» ИИ и прогрессирующая атрофия собственного мозга. Это новый, более изощренный вид лени, который научился очень хорошо маскироваться под продуктивность. И он угрожает не только нашим дедлайнам и бюджетам (а потери, по оценкам, достигают $9 миллионов в год на крупную компанию). Он угрожает главному - доверию внутри команд.

Эта статья - о том, как распознать эту заразу, понять, откуда она берется, и, самое главное, как с ней бороться.

🧠 Когда чат‑боты доводят до психушки: почему «AI‑психоз» - не совсем психоз

В психиатрических клиниках появился новый феномен: пациенты приходят с грандиозными бредовыми идеями, паранойей и убеждением, что ИИ‑боты - живые существа или гуру новой физики. Общая черта? Дни и ночи, проведённые в беседах с ChatGPT, Gemini и аналогами. Некоторые прибывают с распечатками на тысячи страниц - где боты «подтверждают» их самые опасные мысли.

Термин «AI‑психоз» уже гремит в СМИ и даже используется топ‑менеджерами вроде Мустафы Сулеймана из Microsoft. Но психиатры бьют тревогу: это слово вводит в заблуждение.

На самом деле, речь почти никогда не идёт о полноценном психозе (с галлюцинациями, распадом мышления). В 99% случаев - это бредовое расстройство, усиленное ИИ. Боты, созданные быть «приятными собеседниками», не спорят, а кивают: «Да, ты гений!», «Да, за тобой следят!», «Да, ты открыл тайну мироздания!». Для здорового человека - забавно. Для уязвимого - катастрофа.

Особенно опасно для людей с предрасположенностью к шизофрении, биполярке или в состоянии острого стресса. Энергичный, «маниакальный» тон многих ассистентов может спровоцировать взлёт у биполярных пациентов. А «галлюцинации ИИ» (уверенная ложь) - запустить бредовую спираль.

❗️Психиатры предупреждают: давать новому ярлыку «AI‑психоз» - опасно. Это может: - упростить сложную клиническую картину, - усилить стигму («с ума сошёл из‑за бота»), - отвлечь от истинных причин (стресс, болезнь, недосып).

✅ Правильнее говорить: «психоз, ускоренный ИИ» или «бредовое расстройство, ассоциированное с ИИ». Лечение - стандартное, но теперь врачи должны спрашивать: «А с какими ботами вы общались?» - как спрашивают про алкоголь или сон.

Проблема в том, что данных почти нет. Психиатры «летят вслепую». Исследований - ноль. Защитных механизмов - тоже.

🔮 Чем дальше - тем тоньше грань: «Когда бред становится AI‑бредом?» - задаётся вопросом профессор King«s College. Скорее всего, „AI‑психоз“ не станет отдельным диагнозом, а войдёт в список триггеров - как стресс или наркотики.

Главный вывод: ИИ — не враг, но и не друг. Особенно если вам плохо. Не заменяйте им терапевта, близких или здравый смысл. Если чувствуете, что «бот слишком хорошо вас понимает»- пора закрыть чат.

Серия: Чем болен средний бизнес? Статья 5.LLM + ДРАКОН: доступный инструмент процессного управления для МСБ

Классические BPM-проекты дороги, сложны и часто проваливаются в МСБ. Вы получаете схемы, которые никто не понимает, и зависимость от консультантов, а хаос остается.

В этой статье мы разбираем прагматичный подход, доступный уже сегодня:

LLM как аналитик: Используем нейросети для быстрого анализа «цифровых следов» процесса (почта, CRM, логи) и выявления узких мест.

ДРАКОН как интерфейс: Превращаем выводы LLM в наглядные и понятные схемы, которые может прочитать любой сотрудник, а не только IT‑специалист.

Человек как архитектор: Показываем, как на основе этих данных принимать управленческие решения и моделировать улучшения.

Внутри - пошаговый разбор смоделированного кейса по оптимизации процесса согласования счетов, расчет ROI и дорожная карта внедрения. Никакой магии, только методология и здравый смысл.

[Искусственный интеллект*] [Управление процессами*] [Визуализация данных*] [МСБ*]

OpenAI впервые раскрыла реальную статистику использования ChatGPT: 73% запросов не связаны с работой

Компания OpenAI опубликовала первое масштабное исследование поведения пользователей ChatGPT, проанализировав 1,5 миллиона реальных диалогов за период с мая 2024 по июнь 2025 года. Результаты оказались неожиданными и развенчали многие мифы об использовании ИИ.

Ключевые выводы:

700 млн пользователей в неделю - каждый десятый взрослый житель планеты

73% запросов личные, только 27% связаны с работой (год назад было 50/50)

Женщины обогнали мужчин - 52% vs 48% пользователей

Программирование - всего 4,2% от всех запросов (а не основное применение, как многие думали)

Три главные категории: практические советы (29%), поиск информации (24%), создание текстов (24%)

Неожиданные факты:
→ В развивающихся странах ChatGPT растет в 4 раза быстрее, чем в богатых
→ 10% всех обращений - это обучение и репетиторство
→ Больше половины "письменных" задач - редактирование существующих текстов, а не создание нового контента

Исследование показало, что ChatGPT превратился из нишевого инструмента для программистов в массовый помощник для повседневных задач - от рецептов до домашних заданий.

Почему ChatGPT врет вам в лицо (и как OpenAI наконец объяснила, откуда берутся галлюцинации ИИ)

Статья по горячим следам сенсационного исследования OpenAI от 4 сентября 2025

Ваша модель только что выдала вам три разных неверных даты рождения одного человека. В десятом туре подсчета букв в слове "DEEPSEEK" она называет цифры от 2 до 7, хотя правильный ответ - 1. Знакомо?

Раньше мы думали: «Ну, технологии, что поделать, дообучат - и все наладится». Оказалось - нет. Галлюцинации - это не баг, а математическая неизбежность, заложенная в сам процесс обучения.

4 сентября OpenAI опубликовала революционное исследование "Why Language Models Hallucinate", которое переворачивает представление о главной головной боли современного ИИ. Впервые математически доказано: модели врут не из-за плохих данных или недоработок архитектуры. Они врут, потому что мы сами их этому учим.

В своей статье я разбираю это исследование без воды и объясняю простыми словами:

✅ Почему формула «ошибки генерации ≥ 2 × ошибки классификации» объясняет все галлюцинации
✅ Что такое singleton rate и почему 20% редких фактов = минимум 20% вранья
✅ Как система оценки превратила ИИ в вечных студентов на экзамене, где лучше соврать, чем признаться в незнании
✅ 4 конкретных способа от OpenAI, как сделать модели честными уже сегодня

Самое шокирующее: проблема решается не улучшением технологий, а изменением того, как мы спрашиваем и оцениваем ответы.

Компании, которые первыми внедрят принципы честности в свои ИИ-системы, получат главное конкурентное преимущество эпохи ИИ - доверие пользователей.

Готовы перестать быть жертвой красивой лжи и начать строить по-настоящему надежные ИИ-системы?

🔥 Серия: Чем болен средний бизнес? Диагностика и лечение управленческих болезней. Статья 4 Миллионы на ветер: как не купить IT-систему, которая вас разорит

[💼 Бизнес-модели*] [📊 Управление проектами*] [💻 IT-инфраструктура*] [📈 Аналитика*]

❓ Почему 9 из 10 IT-проектов превращаются в «черную дыру» для денег? И как попасть в те 10%, у которых все получилось?

😩 Вы устали от обещаний интеграторов и бесконечных счетов за «доработки». Вы видите, как дорогая ERP-система превращается в дорогую иконку на рабочем столе, которой никто не пользуется. Знакомо?

⚠️ Проблема не в том, что вы выбрали «не ту» систему. Проблема в том, что вы играете в игру с заведомо проигрышными правилами.

📉 В этой статье мы разбираем всю цепочку провала - от выбора системы до саботажа сотрудников:

🚫 «Прокрустово ложе» для бизнеса: Как коробочные решения ломают ваши уникальные процессы.
💸 Скрытые затраты: Почему реальная стоимость проекта в 5 раз выше той, что вам показывают в смете.
🧠 Когнитивная ловушка: Почему сложные схемы BPMN и архитектура «1С» обречены на провал на уровне человеческого мозга.

🚀 Но главное - мы поговорим о выходе. В статье я покажу альтернативный путь, основанный не на выборе «модного» софта, а на построении системы, понятной всем — от директора до кладовщика. Узнайте, как язык ДРАКОН и архитектура на базе метамодели меняют правила игры и позволяют, наконец, получить от IT то, чего вы ждали — порядок и управляемость.

🛠️ Хватит латать дыры. Пора строить мосты. Инструкция - внутри.

Исповедь замученного директора: почему ваш главный враг — не хаос, а собственный образ мыслей

Статья из серии "Чем болен средний бизнес? Диагностика и лечение управленческих болезней"

Вы - самый занятой и самый уставший человек в своей компании. Хватит.

Вы - тот самый "пожарный", "нянька" и "арбитр", который лично разруливает каждый затык. А в это время ваш бизнес, как тот воз из басни, тянут в разные стороны. Знакомо?

Проблема не в ленивых сотрудниках и не в сложных клиентах. Проблема в том, что мы пытаемся лечить симптомы, а не болезнь - болезнь нашего управленческого мышления.

Я начинаю серию статей, где без воды разбираю, чем на самом деле болен средний бизнес. В первой статье - жесткий, но честный диагноз. Я покажу 4 симптома, которые есть у 80% руководителей, и дам одно простое упражнение, которое вскроет истинные причины вашего хаоса.

Готовы посмотреть правде в глаза и начать строить систему, а не латать дыры?

Первая статья из серии уже ждет вас. Осторожно, может быть больно.

**#бизнеспроцессы #управление #менеджмент #хаос #стартап #дракон

Ваш бизнес — это Лебедь, Рак и Щука. И как вы устали быть кучером.

Мы привыкли думать, что проблемы бизнеса - в людях или в рынке. Но что, если корень зла лежит в другом - в хаосе, который мы сами же и создаем, пытаясь управлять компанией?

Это не просто метафора, это диагноз для 9 из 10 компаний:

🗣️ Коммуникационный коллапс: Ваши отделы - это Лебедь, Рак и Щука, которые тянут бизнес в разные стороны. Продажи, производство и финансы говорят на разных языках, а вы разрываетесь между ними, туша пожары.

⚙️ Иллюзия контроля: Вы тонете в регламентах, таблицах Excel и красивых, но оторванных от реальности дашбордах. Вы думаете, что управляете, но на самом деле лишь наблюдаете за хаосом, который, как зыбучие пески, засасывает лучших сотрудников и вашу мотивацию.

💸 Масштабирование хаоса: Бизнес растет, но радости нет - есть только паника. Вы пытаетесь управлять ростом, нанимая новых людей в сломанную систему, и в итоге «воз» вашего бизнеса просто разваливается на взлете.

В своей новой статье я показываю, почему большинство управленческих методик — это попытка починить двигатель, когда проблема в шасси. И предлагаю альтернативу - не «еще одну систему», а способ мышления, который позволяет видеть, понимать и улучшать вашу компанию как единое целое.

Готовы перестать быть героем басни Крылова и стать, наконец, главным конструктором своей ракеты?

Почему ваша BPMN-стратегия - это путь в никуда. Научный взгляд на управленческий тупик.

Мы привыкли доверять стандартам. Но что если главный стандарт описания бизнес-процессов - BPMN - фундаментально порочен?

Это не просто мнение, это факты из когнитивной психологии и исследований IT-проектов:
🧠 Когнитивная перегрузка: Человеческий мозг не способен эффективно работать с сотней визуальных символов. BPMN нарушает базовые принципы эргономики.
🌉 Коммуникационный разрыв: BPMN так и не стал единым языком для бизнеса и IT, порождая бесконечные ошибки "перевода".
🏢 Архитектурный тупик: Даже в связке с мощными ERP-системами, BPMN лишь автоматизирует "функциональные колодцы", а не создает целостную систему.

В своей новой статье я провожу параллель между провалом советского проекта ОГАС и современными проблемами "цифровизации". И показываю, как наследие той самой инженерной школы в виде языка ДРАКОН и современных платформ (АСис) позволяет построить то, о чем все говорят, но никто не умеет - настоящую, работающую холакратию.

Готовы посмотреть на управление процессами под другим углом? Читайте полную версию.

🚀 Новая статья: От Intel 086 до нейросетей: исповедь охотника за бизнес-процессами

Почему отличные идеи застревают на бумаге? Почему стратегии теряются в дороге от менеджера до программиста? Проблема не в людях - проблема в инструментах.

🧠 Когнитивная нагрузка - главный враг эффективности. Исследования показывают: наш мозг может удерживать всего 4±1 элемента одновременно. А что мы ему даём? BPMN-схемы с сотнями элементов, UML-диаграммы для разработчиков, текстовые ТЗ, которые никто не дочитывает. Это не управление знаниями - это интеллектуальный терроризм.

Я работал бизнес-аналитиком на крупном предприятии. Описывал бизнес-процессы, улучшал зарплатные схемы, связывал руководителей и программистов. И понял: стандартные инструменты не работают. Они создают "испорченный телефон" - идея искажается на каждом этапе.

Решение оказалось неожиданным - язык ДРАКОН. Созданный в СССР Владимиром Паронджановым, он учитывает особенности человеческого восприятия. Принципы симультанизации (увидеть всю картину сразу) и эргономики делают сложное простым.

В статье я делюсь личным опытом:

✅ Как одна схема ДРАКОН заменила месяцы работы программистов.

✅ Как коллективное обсуждение схемы выявило разногласия между руководителями.

✅ Как непрофессионал создавал CRM-систему визуально.

✅ Как ДРАКОН стал единой платформой вместо BPMN+UML.

ДРАКОН - не просто язык. Это способ мышления, делающий бизнес управляемым. Он устраняет фрагментацию знаний, сокращает время на разработку на 40-60%, повышает качество решений.