Предыдущая статья:Чем болен средний бизнес? Статья 4. Миллионы на ветер: как не купить IT-систему, которая вас разорит

Введение: 2025 — год исследований, а не прорывов

Каждый год мы ждем значительных изменений, но реальность часто сводится к повседневной работе. 2025 год не станет исключением — это не момент революционного прорыва, а скорее этап, когда компании должны осторожно оценивать перспективы. За одним поворотом может быть прогресс в технологиях, за другим — привычные операционные проблемы, которые только усугубляются. Каждый руководитель стоит перед выбором, который повлияет на компанию, но без иллюзий: быстрых чудес не будет.

Давайте посмотрим на факты без прикрас. Проблемы, о которых говорилось ранее, не исчезли — они стали острее. Статистика рисует сложную картину:

Кадровый голод достиг пика. Знаешь, по данным Института развития предпринимательства и экономики, больше 90% российских компаний реально мучаются от нехватки кадров, и в целом дефицит — аж 1,5 миллиона человек. SuperJob это подтверждает: 85% фирм жалуются на дефицит персонала, особенно в промышленности, где не хватает до 35% работников.superjob+1

Стратегический паралич. Около 80% компаний инвестируют в цифровизацию без единой стратегии, что приводит к неэффективным расходам.

Финансовые ограничения. Более 71% предприятий жалуются на высокую стоимость кредитов, что тормозит развитие.

---

Глава 1: Новые правила игры

Давайте разберёмся с новыми правилами. ИИ в бизнесе — это не волшебная палочка, а инструмент для экспериментов. Он может помочь в анализе, но с серьёзными ограничениями. Мы рассмотрим возможности и добавим реалистичный взгляд на проблемы.

ИИ как исследовательский инструмент: возможности и фундаментальные ограничения

ИИ способен обрабатывать большие объёмы данных — от корпоративной почты и логов CRM до чатов и документов. За несколько часов он может составить карту процессов в режиме "как есть". Однако не стоит видеть в нём готовое решение. У больших языковых моделей (LLM) есть фундаментальные проблемы: галлюцинации, когда модель генерирует неверную информацию, достигают 33-48% даже в продвинутых версиях. Например, модель o3 от OpenAI ошибается в 33% случаев, а o4-mini — в 48%. Кроме того, ограниченное окно контекста не позволяет работать с большими объёмами данных без потери деталей, а деградация качества со временем усугубляется, если входные данные неидеальны.

Рассмотрим примеры с учётом реалий. По исследованию Сбера и "Технологий Доверия" (бывшее PwC в России), 24% компаний уже пробуют ИИ в аналитике, а 42% планируют внедрение в ближайшие пять лет. Рынок может вырасти в 19 раз к 2028 году, до 7,3 млрд рублей. Однако внедрение полно вызовов: 64% фирм беспокоятся о неточностях. Россельхозбанк проанализировал 14 процессов, нашёл 50 уязвимостей и сэкономил 425 млн рублей в год, но пришлось вручную чистить данные, а ИИ ошибался в 30% случаев, требуя переработки. "Генериум" ускорил закупки на 21% и сократил трудозатраты на 17%, но без постоянной проверки возникали ошибки в расчётах. "Мегафон" упростил поставки, но потеря контекста приводила к задержкам. В итоге внедрение — это тесты и корректировки, а не быстрый успех. Пробуйте на малом масштабе с тщательным контролем.habr

Первый барьер

Язык ДРАКОН: создан для вашего мозга, а не для машины

Здесь нужен другой подход. Нужен язык, который говорит с лидером, а не с разработчиком. Этот язык — ДРАКОН.

Представьте себе систему, рожденную не в тиши университетской лаборатории, а в цехах, где собирали космический корабль «Буран». Её единственной целью было не просто написать код, а заставить мозг инженера работать как швейцарские часы: точно, безошибочно и гениально просто. ДРАКОН был создан, чтобы «прокачать» человеческий ум.

Видеть всю картину, а не только следующий поворот

Подумайте вот о чем: большинство нотаций для описания процессов — это как GPS-навигатор, который дает вам пошаговые инструкции. Вы видите только следующую улицу. Вы доверяете машине, но на самом деле не знаете города. ДРАКОН — это вид с вертолета. Вы видите весь город целиком: пробки, объезды, свободные проспекты. Вы — хозяин ситуации, а не просто пассажир.

Разработчики называют это «симультанным восприятием». Вместо того чтобы медленно «читать» схему элемент за элементом, ваш мозг схватывает всю структуру одним взглядом. Вы мгновенно понимаете весь процесс и только потом «приближаете» те участки, которые требуют внимания. Вы видите и лес, и деревья.

Машина для ответа на вопрос «Что, если?..»

Но вот самая важная для любого руководителя деталь: ДРАКОН создан, чтобы отвечать на вопросы «что, если?», которые вы задаете себе каждый день.

Когда вы смотрите на ДРАКОН-схему вашего процесса продаж, вы видите не просто последовательность шагов. Вы видите карту возможностей. Схема буквально кричит вам: «Если конверсия падает на этапе переговоров, у тебя есть три пути: обучить менеджеров, изменить скрипт или пересмотреть цены». Все развилки лежат перед вами как на ладони. Это не статичная диаграмма, это инструмент для принятия решений.

Железный порядок вместо хаоса

Помните эти запутанные блок-схемы со стрелками во все стороны, похожие на тарелку спагетти? Забавно, но в их основе часто лежит формальный стандарт — ГОСТ 19.701-90. Он дает нам знакомые всем со школы фигуры: прямоугольник для действия, ромб для решения. Это фундамент, общая азбука. Но в этом и заключается его главная слабость.

ГОСТ определяет, что рисовать, но почти не говорит, как это соединять. Он допускает пересечение линий, входы с любой стороны, хаотичное расположение блоков. В результате даже простая схема быстро превращается в визуальный шум, в котором невозможно разобраться.

Именно эту проблему и решает ДРАКОН. Он берет за основу знакомые символы ГОСТа, но вводит поверх них строгие, нерушимые правила, рожденные из соображений эргономики для человеческого мозга. Никаких пересечений линий. Поток — только сверху вниз, как река. Главный, «счастливый» путь процесса всегда идет по прямой вертикали. Ветвления — только вправо. Заблудиться невозможно.

Таким образом, ДРАКОН превращает средство рисования в средство мышления. Он не просто позволяет нарисовать процесс — он заставляет думать о нем структурно. Язык не даст вам создать путаницу. И эта строгость — не ограничение, а огромное преимущество, которое освобождает ресурсы вашего мозга, чтобы вы думали о сути проблемы, а не разгадывали ребус.

Общий язык для всей команды

Благодаря своей интуитивной понятности ДРАКОН становится универсальным языком, который объединяет генерального директора, IT-отдел, аналитиков и рядовых менеджеров. Вам не нужна техническая степень, чтобы его понимать. Как отмечал создатель языка, он создавался для инженеров, а не только для программистов, чтобы любой мог строить сложные системы. Когда решение принимается на основе ДРАКОН-схемы, вся команда понимает его одинаково. Риск неверного толкования стремится к нулю.

Идеальный партнер для ИИ

А теперь соберем всё воедино. Ваш ИИ-«суперстажёр» выполняет тяжелую работу: перелопачивает терабайты данных и составляет карту вашего бизнеса. Но он не пытается сам нарисовать схему. Вместо этого он представляет свои выводы в виде структурированного текста, который затем с помощью специальных инструментов легко и быстро превращается в идеальную ДРАКОН-схему.

Это и есть настоящая синергия. Искусственный интеллект поставляет необработанные данные, а ДРАКОН облекает их в форму, которая заставляет ваш мозг работать с максимальной эффективностью. Машина обрабатывает цифры — вы видите суть и принимаете верные решения.

Именно так вы наконец выходите из патовой ситуации. Душераздирающая аналитическая рутина автоматизируется. А вы, как руководитель, наконец можете сосредоточиться на том, для чего вас и наняли: не тушить пожары в настоящем, а строить будущее. И делать это не на основе интуиции или «богатого опыта», а опираясь на точные расчеты и проверенные модели, представленные в формате, который говорит на вашем языке.

---

Глава 2: Не дайте ИИ превратить вас в обезьяну

2025-й подкинул нам задачку, которую многие пропустили. Все обсуждают, как ИИ перевернет бизнес, но забывают о главном: как он перевернет нас самих. Главная задача сегодня — не дать этому новому богу из кремния превратить нас, людей, в простых операторов машины. Наша цель — остаться человеком: тем, кто творит, кто сомневается, кто принимает рискованные, но гениальные решения.

Конечно, есть страх. Исследования MIT уже показывают, что мозг, который постоянно полагается на ChatGPT, начинает лениться. Это как с мышцами: не используешь — они атрофируются. Есть реальный риск, что наш мозг «заржавеет»: мы разучимся думать сами, потеряем хватку и станем просто ждунами, которым машина скармливает готовые ответы.

Но есть и другая сторона медали. ИИ — это не замена нашему мозгу, а его самый мощный апгрейд. Он забирает на себя всю тупую, рутинную работу, от которой у любого нормального человека уже через час начинает дергаться глаз. Он освобождает наши головы для самого главного: для творчества, стратегии, общения. Для всего того, что машина не сможет сделать никогда.

И вот здесь на сцену выходит ДРАКОН. Он становится тем самым мостом, который не дает нам «отупеть» от технологий. Почему?

Потому что ДРАКОН — это не просто картинки. Это тренажер для ума. Он заставляет наводить порядок в голове: выстраивать логику, видеть, что из чего вытекает. И когда ИИ сваливает на вас гору данных, ДРАКОН дает вам лопату, чтобы разгрести эту кучу и разложить все по понятным полкам. Чтобы ваш мозг не сломался, а сделал четкие выводы.

Он не дает вам слепо довериться машине. Вместо этого он превращает вас в дирижера оркестра. ИИ — это ваш оркестр, который может сыграть любую мелодию. Но только вы, с помощью ясной и понятной партитуры на языке ДРАКОН, решаете, что именно он будет играть.

Как воспитать "Хозяев Дракона" в своей команде

Главный вывод из этого прост: в новой реальности нужно менять не только технологии, но и культуру. Нам нужны не просто исполнители, а «Хозяева Дракона» — люди, способные мыслить системно и управлять сложными процессами с помощью ИИ. Как их воспитать?

Забудьте о «программировании» — учите системному мышлению.

Первая и главная ошибка — пытаться учить сотрудников «рисовать схемы на ДРАКОНе». Это все равно что учить писателя каллиграфии, а не умению строить сюжет. Цель не в том, чтобы человек научился правильно соединять квадратики и ромбики. Цель в том, чтобы он научился видеть бизнес как систему.

Обучение должно строиться вокруг решения реальных бизнес-задач:

В этот момент и происходит магия. Человек вдруг обнаруживает, что схема не дает ему сбиться с мысли, заставляет продумать все варианты и отделить главное от второстепенного. Он начинает не рисовать, а проектировать процесс. Так мы учим не инструменту, а методологии мышления.

Новая суперсила руководителя: умение задавать правильные вопросы

В мире, где у ИИ есть ответы на все, главной компетенцией руководителя становится не знание ответов, а искусство задавать правильные вопросы. Это фундаментальный сдвиг. Раньше ценился руководитель, который «знает все». Теперь ценится тот, кто умеет вытащить нужную информацию из людей и машин.

И здесь ДРАКОН-схема становится вашим главным союзником. По сути, каждая ДРАКОН-схема — это и есть карта правильных вопросов к вашему бизнесу.

Представьте, что вы смотрите на схему процесса «Вывод нового продукта на рынок». Каждый блок и каждая развилка на этой схеме — это готовый вопрос к вашей команде или к ИИ:

• (Блок «Исследование рынка») -> «Какие данные ИИ проанализировал для этого этапа? Какие альтернативные источники мы упустили?»

• (Развилка «Продукт соответствует требованиям? Да/Нет») -> «По каким критериям ИИ принимает это решение? Можем ли мы доверять этим критериям? Что будет, если мы запустим продукт, который соответствует требованиям на 80%?»

• (Блок «Запуск рекламной кампании») -> «Какие каналы ИИ считает наиболее эффективными и почему? Какой прогноз по ROI он дает?»

Работая со схемой, вы перестаете задавать абстрактные вопросы вроде «Ну что у нас там с продажами?». Вы начинаете задавать точные, хирургические вопросы, которые вскрывают суть проблемы. Вы ведете диалог с реальностью, опираясь на четкую, всеми понятную карту.

Так что главный вопрос 2025 года — не в том, заменит ли нас ИИ. А в том, хватит ли у нас ума использовать его так, чтобы стать сильнее, а не слабее. ДРАКОН — это наш шанс не просто сохранить человечность, а вывести ее на новый уровень, превратив каждого руководителя и сотрудника в системного мыслителя.

---

Глава 3: Архитектура будущего: реалии внедрения и баланс технологий

Итак, мы подошли к самому главному. Как на практике выглядит система, которая способна автоматически анализировать хаос и превращать его в кристально ясный порядок? Как нам избежать ловушки, в которую попадают многие: «LLM — это черный ящик, он непредсказуем»?

Ответ — в правильном разделении труда. Мы должны использовать каждый инструмент для той задачи, для которой он был создан. Наша архитектура — это не монолит, а умный конвейер из трех ключевых модулей. Это и есть тот подход, который мы предлагаем для исследований и разработки компаниям, готовым стать лидерами завтрашнего дня. Однако важно понимать, что это концептуальная модель, а не готовое решение: внедрение требует экспериментов, и риски здесь высоки, как показывают реальные кейсы

Модуль 1: LLM-«Пылесос» — работа с хаосом

Все начинается с Больших Языковых Моделей. Их задача — сделать то, что не под силу человеку: прочитать, осмыслить и структурировать гигантские объемы неформализованной информации. Это настоящий «информационный пылесос».

Риски: Этот модуль перспективен, но полон подводных камней. Галлюцинации LLM (до 48% в продвинутых моделях) могут привести к неверным выводам, особенно если данные некачественные или противоречивые. Обработка больших объёмов требует чистки данных, иначе результат будет мусором. В реальности многие проекты буксуют именно здесь — без тщательной подготовки внедрение рискует стать бесполезным.

Модуль 2: Symbolic AI-«Логист» — наведение порядка

Саммари от LLM — это все еще текст, а не формальная модель. Он может быть неполным или содержать скрытые противоречия. Здесь в игру вступает второй, абсолютно другой тип ИИ — символьный. Его задача — не понимать метафоры, а следовать железной логике.

Модуль 3: Человек-«Контролер» и Редактор — принятие решений

И только на последнем этапе в процесс включается человек. Но он приходит не с пустыми руками на пепелище хаоса. Он приходит в идеально убранный цех, где все детали уже разложены по полочкам.

• Почему это эффективно и безопасно? Эффективно, потому что 95% рутинной работы уже сделано машиной. Безопасно, потому что финальное, ответственное решение всегда остается за человеком. Мы не делегируем ИИ право на ошибку в критически важных вопросах.

Риски: Человеческий контроль критичен, но зависит от квалификации: не все команды готовы к верификации, что может занять столько же времени, сколько ручная работа. Риск — "человеческий фактор" в виде ошибок или сопротивления изменениям. В реальности 80% проектов терпят неудачу из-за недостаточной подготовки людей

На основе анализа комментариев экспертов, стоит отметить, что нейро-символьные системы, как описанная архитектура, остаются активной исследовательской областью, а не готовым трендом для продакшена. Ни одна масштабируемая гибридная архитектура не существует в полной мере — это не "тренд, который с нами надолго", а эксперимент. ИИ-агенты часто сводятся к скриптам с prompt-инжинирингом, которые ломаются при изменениях интерфейса и не обладают настоящим планированием или обучением. LLM революционны в генерации текста, но не в понимании. Более перспективными могут быть альтернативы вроде Logic-Based Systems (LBS) + Cognitive Event-Driven Symbolic Processing (CESP), которые фокусируются на логическом моделировании и обработке событий — они уже развиваются как настоящая революция. В 2025 году автоматизация бизнес-процессов часто сочетает ИИ с RPA и low-code, но 70% проектов терпят неудачу из-за плохой интеграции.

Именно такая трехступенчатая архитектура — LLM -> Symbolic AI -> Человек — является одним из путей к созданию мощных, надежных и управляемых интеллектуальных систем. Такой подход честно признает ограничения каждой технологии. Мы не пытаемся заставить LLM делать то, что ей не свойственно. Но и не отказываемся от ее мощных возможностей там, где она действительно сильна. Мы используем ее как ассистента, а право на финальное слово оставляем за собой. Это и есть философия «Хозяина Дракона».

Выводы: Экспериментируйте с этой архитектурой на пилотных проектах, но помните — это не единственный путь. Риски высоки, и успех зависит от качества данных, команды и интеграции. Альтернативы вроде LBS + CESP или комбинаций с RPA могут подойти лучше для конкретных задач. Тестируйте, измеряйте и будьте готовы корректировать — только так можно перейти от теории к практике

---

Глава 4: Цикл жизни процесса — от хаоса к управляемому развитию

Хватит теории. Давайте посмотрим, как вся эта махина работает на практике. Как наш нейро-символический конвейер превращает бардак в порядок, а догадки — в четкий план. Для этого возьмем самый жизненный, понятный и часто «больной» процесс в любой компании — «Подбор и найм нового сотрудника».

Шаг 1: Картирование «Как есть» — операция «Пылесос»

Все начинается с хаоса. В нашей компании процесс найма выглядит так: HR-менеджер получает заявку от руководителя, размещает вакансию на паре сайтов, тонет в сотнях резюме, проводит десятки созвонов, а руководитель в это время пишет в чат: «Ну что там, есть кто-нибудь?».

Мы запускаем Модуль 1 (LLM-«Пылесос»). Он подключается к почте HR-а, логам переписки в мессенджере и папке с резюме. Через пару часов он выдает саммари:

«Процесс найма занимает в среднем 45 дней. Ключевые этапы: заявка, публикация, отбор резюме (в среднем 7 дней), 1-е интервью с HR (еще 10 дней), тех. интервью (самый долгий этап, до 20 дней), оффер. 70% отказов кандидатов происходит после тех. интервью из-за долгого ожидания обратной связи».

Риски: Этот шаг кажется простым, но на практике LLM часто генерирует неточные саммари из-за галлюцинаций (до 48% ошибок) или неполных данных — если логи противоречивы, выводы будут искажены. В реальности кадровый голод в России (дефицит 1,5 млн человек в 2025 году) усугубляет проблему: ИИ может "выдумать" этапы, если данных мало, требуя ручной проверки. Без чистки данных процесс рискует дать ложную картину, как в комментариях экспертов, где подчёркивается, что LLM — это не понимание, а генерация текста.

Шаг 2: Анализ и проектирование «Как надо» — операция «Конструктор»

Это саммари поступает в Модуль 2 (Symbolic AI-«Логист»), который превращает текст в кодовое описание схемы. Затем Модуль 3 (Человек-«Контролер») загружает этот код в ДРАКОН-редактор. Руководитель HR видит на экране четкую, но удручающую картину своего процесса «Как есть».

Теперь начинается самое интересное. Мы снова подключаем LLM, но уже в роли аналитика. Мы «показываем» ему эту схему и задаем вопрос: «Как сократить время найма на 30%?».

LLM, анализируя уже не хаос, а строгую схему, выдает рекомендации:

«1. Внедрить автоматический скоринг резюме для первичного отбора. 2. Установить SLA на обратную связь после тех. интервью — не более 48 часов. 3. Проводить 1-е и техническое интервью в один день для ключевых кандидатов».

Руководитель HR и «Хозяин Дракона» берут эти идеи, добавляют свой опыт («Давайте еще давать тестовое задание до тех. интервью, чтобы отсеять слабых») и в том же редакторе быстро перестраивают схему, создавая новый процесс — «Как надо».

Риски: Здесь Symbolic AI обещает точность, но правила ДРАКОН требуют экспертной настройки — малейшая ошибка в логике от LLM (например, скрытые противоречия) сломает модель, а перестройка схемы может занять недели. Рекомендации LLM часто бывают поверхностными, как скрипты без настоящего планирования, и ломаются при изменениях (например, новых законах о найме). Надо чётко понимать это не революция, а эксперимент: без человеческой доработки риски ошибок высоки, особенно в динамичных процессах вроде найма, где данные устаревают быстро

Шаг 3: Внедрение и мониторинг — операция «Компас»

Новая ДРАКОН-схема — это не просто картинка. Это готовый артефакт для работы:

• Для IT-отдела: Это четкое ТЗ на настройку HR-системы (внедрить SLA, настроить скоринг).

• Для сотрудников: Это наглядная инструкция, как теперь должен работать процесс.

• Для руководства: Это источник KPI (время найма, стоимость найма, конверсия воронки), по которым можно отслеживать эффективность.

Система переходит в режим мониторинга, постоянно сверяя реальные данные с эталонной схемой «Как надо».

Риски: Внедрение кажется эффективным, но на практике сопротивление сотрудников (особенно в условиях кадрового голода — 85% фирм жалуются на дефицит) может сорвать процесс: люди игнорируют новые инструкции или саботируют изменения. Мониторинг зависит от качества данных — если ИИ "наврал" на предыдущих шагах, KPI будут искажены. Как отмечают критики, такие системы часто ломаются при малейших изменениях интерфейса, требуя постоянных фиксов

Шаг 4: Непрерывное улучшение — операция «Вечный двигатель»

Проходит квартал. Система замечает, что SLA в 48 часов все равно нарушается, но уже по вине юридического отдела, который долго проверяет кандидатов. Запускается новый цикл. LLM-пылесос анализирует переписку с юристами, Symbolic AI-логист обновляет схему, добавляя в нее новый блок, а Человек-контролер принимает решение, как оптимизировать и этот этап.

Конечно, идеальный сценарий случается не всегда. Иногда система дает сбои, данные оказываются неполными, а сотрудники сопротивляются изменениям. Но даже с учетом этих сложностей подход работает: хаос постепенно уступает место порядку. Так управление процессами превращается из разового подвига в постоянную, живую, самообучающуюся функцию.

Риски : Непрерывное улучшение звучит идеально, но в реальности циклы могут растягиваться из-за неполных данных или "галлюцинаций" LLM, приводя к бесконечным доработкам. Сопротивление изменений (до 70% проектов проваливается из-за этого) и отсутствие масштабируемых гибридных архитектур делают процесс уязвимым — это не самообучающаяся система, а серия экспериментов, как подчёркивают эксперты.nexla+2

Информационный блок: Аналитика на основе критики и реалий рынка

На основе комментариев экспертов, нейро-символьные системы остаются исследовательской областью: ни одна масштабируемая архитектура не существует, и это не готовый тренд. ИИ-агенты — часто скрипты, ломающиеся при изменениях, без настоящего планирования. LLM хороши в тексте, но не в понимании. Перспективны LBS + CESP для логического моделирования[комментарий]. В 2025 году автоматизация сочетает ИИ с RPA, но 70% проектов терпят неудачу из-за интеграции.ibm+3

Выводы: Экспериментируйте с этим циклом на пилотных процессах, но помните — это не единственный путь. Риски высоки, успех зависит от данных и команды. Альтернативы вроде LBS + CESP или RPA могут подойти лучше. Тестируйте и корректируйте — только так теория станет практикой

---

Глава 5: Дорожная карта внедрения — шаги к созданию интеллектуальной компании

Прежде чем идти по шагам, важно прояснить: описанная нейро-символьная архитектура остаётся экспериментальным подходом. На рынке нет готового коробочного решения, способного без доработок объединить LLM, Symbolic AI и ДРАКОН-редактор. Большинство организаций всё ещё ищут свою комбинацию инструментов, и до 60-70% корпоративных ИИ-инициатив буксуют из-за неподготовленных данных, нехватки компетенций и проблем с масштабированием. Поэтому каждое действие ниже — это гипотеза, требующая проверки на небольшом пилоте.

Этап 1: «Быстрые победы» — найдите, где «болит»

Не пытайтесь сразу автоматизировать всю компанию. По статистике, 70% таких проектов терпят неудачу именно из-за попытки «объять необъятное». Начните с одного-двух пилотных процессов. Как их выбрать?cnews

• Критерий 2: Измеримость. Вы должны четко понимать, как измерить успех: в днях, в рублях, в количестве ошибок.

• Критерий 3: Видимость. Ваш триумф должны увидеть все — и ваши сотрудники, и начальники отделов, и генеральный директор.

Ваша задача на этом этапе — не перевернуть мир, а показать, что инструмент работает, и заразить своей уверенностью первых людей в команде.

Этап 2: Формирование «Центра Компетенций» — найдите своих «джедаев»

Вам не нужен большой отдел. На старте достаточно двух-трех человек:

«Спонсор» (Топ-менеджер): Самый важный человек. Это кто-то из руководства, кто верит в идею и готов защищать ее от скептиков, выделять ресурсы и требовать результат. Без поддержки сверху любой проект обречен.

Этап 3: Технологический стек — соберите свой «конструктор»

Вам не нужно изобретать все с нуля. Большинство компонентов уже существуют:

• ДРАКОН-редактор: На рынке есть несколько готовых решений, в том числе и с открытым исходным кодом.

Ключевая идея — начинать с простого и постепенно усложнять.

Этап 4: Масштабирование и культура — от проекта к образу жизни

Когда у вас есть первые успешные кейсы, пора выходить на новый уровень.

• Создайте «библиотеку процессов». Все утвержденные ДРАКОН-схемы должны храниться в едином, доступном для всех месте. Это становится «золотым фондом» знаний компании.

• Обучайте людей языку ДРАКОН. Не как программистов, а как пользователей. Чтобы любой менеджер мог открыть схему и понять, как работает его или смежный отдел.

• Встройте процессный подход в KPI. Эффективность процесса должна стать одним из ключевых показателей работы руководителей.

Реалистичный взгляд: риски, экономика и альтернативы

Технологическая незрелость. Гибридные LLM + Symbolic AI-стеки находятся в стадии R&D; стабильных фреймворков немного, а обновления моделей могут ломать логику.

Качество данных. LLM-«пылесос» полезен только на чистых, структурированных данных; иначе галлюцинации множат ошибки.

Сопротивление людей. Самая частая причина провала — страх потерять экспертизу и контроль.

Экономика. Главные затраты — время ключевых сотрудников плюс консалтинг; быстрый ROI возможен, но чаще первый пилот снижает стратегические риски, а не приносит миллионы.

Чего стоит опасаться? (Риски и ограничения)

• Сопротивление людей. Самая частая причина провала. Сотрудники могут саботировать внедрение, боясь потерять работу или привычные «серые зоны». Руководители могут не захотеть делать свои процессы прозрачными.elma365

• Цена ошибки. Если ИИ-аналитик ошибется, а вы слепо ему доверитесь, это может привести к реальным убыткам.

Во сколько это обойдется? (Экономическая модель)

• Стоимость владения. Это не разовый забег, а марафон. Система требует постоянного внимания, обновления моделей и адаптации к новым реалиям. Эти расходы нужно сразу закладывать в бюджет.

А есть ли другие пути? (Альтернативные подходы)

Разумеется, наш подход не единственный. Существуют и другие мощные методологии:

• BPMN 2.0: Это международный язык для технарей. Он идеален, если вам нужно дотошно описать процесс для его полной автоматизации, но для быстрого взгляда руководителя он слишком сложен.processmi

• Lean Six Sigma — хорош для «лишних действий» на конвейере, хуже для офисных процессов.

• Agile/Scrum — быстро создаёт IT-продукты, но не фиксирует рутинные операции.

• RPA + low-code — быстрее запускается, но сложнее адаптируется к «творческим» задачам.

• Logic-Based Systems (LBS) + CESP — логическое моделирование без LLM; перспективно для отраслей с жёсткими регуляциями.unite

Начинайте с малого, измеряйте каждую гипотезу и будьте готовы менять инструменты. Нейро-символьная схема «LLM → Symbolic AI → Человек» — лишь один из вариантов. В 2025 году проигрывает не тот, кто экспериментирует, а тот, кто не пересматривает свои подходы к данным, людям и процессам.

Заключение: реализм вместо хайпа

Нейро-символьные пайплайны — это не «серебряная пуля», а экспериментальный строительный набор. Компании, которые начнут проверять его сейчас, выиграют время на обучение людей, очистку данных и настройку правил, пока остальные будут ждать «коробочного» продукта. Ошибки и переработки неизбежны: до 70% корпоративных ИИ-инициатив буксуют на интеграции и культуре. Однако те, кто шаг за шагом научатся сочетать LLM, формальную логику и человеческую экспертизу, через пару лет получат гибкую систему, понятную и управляемую людьми. Выбор прост: либо вы становитесь Хозяином Дракона и направляете технологии, либо соглашаетесь, что технологии будут направлять вас.

Путь к порядку: вся серия статей

Выбор правильной IT-архитектуры — это финальный, а не первый шаг на пути к управляемому бизнесу. Прежде чем принимать это стратегическое решение, необходимо навести порядок в процессах и в головах. О том, как системно подойти к этой задаче, читайте в других статьях нашего цикла:

• Статья 1. Исповедь замученного директора
  В этой статье мы ставим диагноз: почему даже самые энергичные руководители превращаются в «пожарных», и как «проблема управленческого ума» становится главным тормозом для роста.

• Статья 2. Лебедь, рак и щука в вашем бизнесе
  Здесь мы классифицируем компании по уровню хаоса и предлагаем конкретные «рецепты первой помощи» для каждого типа: от «угасающих» до «неуправляемо растущих».

• Статья 3. Почему ваш бизнес хромает: история одного IT-ортопеда В финальной части мы разбираем, почему популярные IT-решения часто не лечат, а калечат бизнес, и предлагаем пошаговую стратегию построения по-настоящему адаптивной и управляемой системы.

• Статья 4. Миллионы на ветер: как не купить IT-систему, которая вас разорит Здесь мы без прикрас говорим о деньгах. Разбираем, почему дорогие ERP-системы часто становятся чёрной дырой для бюджета, и как простые визуальные схемы на языке ДРАКОН помогают сэкономить до 60% времени и денег на разработке.

  Статья 5. Нейро-символический ИИ: прорыв в управлении или очередной хайп? Заглядываем в будущее, которое уже наступило. Рассказываем простым языком, как искусственный интеллект может сам анализировать хаос в компании и строить понятные ДРАКОН-схемы, превращая вас из «пожарного» в настоящего архитектора своего бизнеса.

Сергей Колесников "Бизнес аналитик, Тренер AI систем".

Почта: sergrodna@yandex.by