2025-10-31 06:03:10
БІЗНЕС-ІНТЕЛЕКТ
🔆 Штучний інтелект
➡️ Використання потенціалу ШІ: розкриття масштабованих переваг
Масове впровадження штучного інтелекту приносить нові виклики, пов’язані з оптимізацією витрат, адаптацією персоналу, управлінням і стійкістю. Третє видання щорічної серії досліджень Capgemini Research Institute, присвячене технологіям ШІ, розглядає стратегії, за допомогою яких організації можуть відповідально, етично та ефективно масштабувати впровадження ШІ. Дослідження базується на результатах глобального опитування 1100 керівників організацій у 15 країнах із річним доходом понад $1 млрд.
➡️ ШІ-центричний імператив: навігація у новій реальності індустрії ПЗ
Поява генеративного штучного інтелекту (GenAI) та агентного ШІ знаменує нову еру в індустрії програмного забезпечення, яка може бути навіть більш підривною, ніж SaaS. Це фундаментальний зсув, що переосмислює саме ПЗ й бізнес-моделі. GenAI може розблокувати понад $4,4 трлн річної цінності, з яких 10–15% можуть отримати софтверні компанії. Чому ця трансформація настільки важлива? Що означає справжня ШІ-орієнтованість? Які кроки мають зробити компанії-розробники ПЗ, щоб досягти цієї мети? Про це — у статті McKinsey.
➡️ Чи варто припинити інвестувати в штучний інтелект (поки що)?
У статті HBR Рамьяні Басу (Ramyani Basu) з компанії Kearney порушує важливе питання: з огляду на те, що глобальні витрати на штучний інтелект, за прогнозами, зростуть до $632 млрд до 2028 року, чи слід деяким організаціям зробити стратегічну паузу для переоцінки ситуації? Багато компаній за замовчуванням розширюють використання ШІ, але робити це без узгодження з бізнес-пріоритетами, культурною готовністю або розумінням ризиків може призвести до дорогих помилок. Пауза дає лідерам змогу переоцінити цінність, визначити пріоритети впливу й узгодити інвестиції в ШІ з реальною готовністю організації, а не з ринковим ажіотажем.
📱 Аналітика, дані & BI
➡️ Три ключові стовпи управління даними для ШІ-орієнтованих підприємств
ШІ та автоматизація вимагають систем управління, що працюють у режимі реального часу, динамічно адаптуючись до нормативних вимог, загроз безпеці та потреб бізнесу. Однак досягнення такого рівня управління — це не лише визначення політик, а й зміни архітектури, що інтегрує управління як фундаментальний рівень у конвеєри даних. У статті розглядається основний компонент управління даними на базі ШІ, способи динамічного забезпечення дотримання нормативних вимог підприємствами та причини, чому майбутнє залежить від автоматизації, адаптивних політик і ШІ-моніторингу.
➡️ Як отримати інсайти з даних за допомогою п’яти ключових кроків
Завдяки технологічним досягненням і поширенню інтернету ми тепер маємо доступ до величезного обсягу даних, що допомагають краще розуміти наших цільових клієнтів і оптимізувати операції. Однак перед багатьма компаніями постає виклик: як перетворити необроблені дані на дієві інсайти? Іншими словами, як використати цю інформацію для створення маркетингової кампанії або ухвалення операційних рішень, що сприятимуть зростанню продажів і продуктивності? Відповідь — у вмінні отримувати значущі інсайти з даних. Як опанувати цю критично важливу навичку — читайте у статті.
➡️ Ландшафт даних 2026: 25 трендів, що формуватимуть майбутнє бізнесу
2026 рік переосмислить, що означає бути data-driven, — йдеться у матеріалі, який окреслює 25 ключових трендів. Після років експериментів компанії мають перетворити хаотичні екосистеми даних на вимірюваний бізнес-ефект — або відстати від хвилі Data Modernization 2026. Витрати на big data сягнуть $420 млрд, 60% рутинних завдань буде автоматизовано, а регуляції та очікування клієнтів посиляться. Попри надлишок інструментів, лідери з управління даними досі шукають ROI. Рішення — сучасна архітектура, надійне управління, аналітика дій і ШІ-автоматизація.
#дані #аналітика #AI #BI
⏺Strategic Insights
🔆 Штучний інтелект
➡️ Використання потенціалу ШІ: розкриття масштабованих переваг
Масове впровадження штучного інтелекту приносить нові виклики, пов’язані з оптимізацією витрат, адаптацією персоналу, управлінням і стійкістю. Третє видання щорічної серії досліджень Capgemini Research Institute, присвячене технологіям ШІ, розглядає стратегії, за допомогою яких організації можуть відповідально, етично та ефективно масштабувати впровадження ШІ. Дослідження базується на результатах глобального опитування 1100 керівників організацій у 15 країнах із річним доходом понад $1 млрд.
➡️ ШІ-центричний імператив: навігація у новій реальності індустрії ПЗ
Поява генеративного штучного інтелекту (GenAI) та агентного ШІ знаменує нову еру в індустрії програмного забезпечення, яка може бути навіть більш підривною, ніж SaaS. Це фундаментальний зсув, що переосмислює саме ПЗ й бізнес-моделі. GenAI може розблокувати понад $4,4 трлн річної цінності, з яких 10–15% можуть отримати софтверні компанії. Чому ця трансформація настільки важлива? Що означає справжня ШІ-орієнтованість? Які кроки мають зробити компанії-розробники ПЗ, щоб досягти цієї мети? Про це — у статті McKinsey.
➡️ Чи варто припинити інвестувати в штучний інтелект (поки що)?
У статті HBR Рамьяні Басу (Ramyani Basu) з компанії Kearney порушує важливе питання: з огляду на те, що глобальні витрати на штучний інтелект, за прогнозами, зростуть до $632 млрд до 2028 року, чи слід деяким організаціям зробити стратегічну паузу для переоцінки ситуації? Багато компаній за замовчуванням розширюють використання ШІ, але робити це без узгодження з бізнес-пріоритетами, культурною готовністю або розумінням ризиків може призвести до дорогих помилок. Пауза дає лідерам змогу переоцінити цінність, визначити пріоритети впливу й узгодити інвестиції в ШІ з реальною готовністю організації, а не з ринковим ажіотажем.
📱 Аналітика, дані & BI
➡️ Три ключові стовпи управління даними для ШІ-орієнтованих підприємств
ШІ та автоматизація вимагають систем управління, що працюють у режимі реального часу, динамічно адаптуючись до нормативних вимог, загроз безпеці та потреб бізнесу. Однак досягнення такого рівня управління — це не лише визначення політик, а й зміни архітектури, що інтегрує управління як фундаментальний рівень у конвеєри даних. У статті розглядається основний компонент управління даними на базі ШІ, способи динамічного забезпечення дотримання нормативних вимог підприємствами та причини, чому майбутнє залежить від автоматизації, адаптивних політик і ШІ-моніторингу.
➡️ Як отримати інсайти з даних за допомогою п’яти ключових кроків
Завдяки технологічним досягненням і поширенню інтернету ми тепер маємо доступ до величезного обсягу даних, що допомагають краще розуміти наших цільових клієнтів і оптимізувати операції. Однак перед багатьма компаніями постає виклик: як перетворити необроблені дані на дієві інсайти? Іншими словами, як використати цю інформацію для створення маркетингової кампанії або ухвалення операційних рішень, що сприятимуть зростанню продажів і продуктивності? Відповідь — у вмінні отримувати значущі інсайти з даних. Як опанувати цю критично важливу навичку — читайте у статті.
➡️ Ландшафт даних 2026: 25 трендів, що формуватимуть майбутнє бізнесу
2026 рік переосмислить, що означає бути data-driven, — йдеться у матеріалі, який окреслює 25 ключових трендів. Після років експериментів компанії мають перетворити хаотичні екосистеми даних на вимірюваний бізнес-ефект — або відстати від хвилі Data Modernization 2026. Витрати на big data сягнуть $420 млрд, 60% рутинних завдань буде автоматизовано, а регуляції та очікування клієнтів посиляться. Попри надлишок інструментів, лідери з управління даними досі шукають ROI. Рішення — сучасна архітектура, надійне управління, аналітика дій і ШІ-автоматизація.
#дані #аналітика #AI #BI
⏺Strategic Insights