Если вы принимаете решения в бизнесе, базовая ИТ-грамотность — не опция, а необходимость. Иначе — зависимость от ИТ и риск ошибочных инвестиций.
Почему бизнес-лидерам пора «прокачать» ИТ-грамотность
CxO — это не про написание кода. Но сегодня, когда даже кофейня интегрируется с чат-ботами и API, игнорировать технологии — значит терять деньги и возможности.
В этой статье вы узнаете, какие базовые ИТ-понятия должен понимать любой руководитель: от облаков до машинного обучения. Простым языком и с примерами из реального бизнеса.
1. Облака: где хранятся и работают ваши данные
Что такое облако — и почему бизнес массово туда уходит
В переводе с английского cloud computing — это «облачные вычисления». На практике это значит, что вы не держите сервера у себя в офисе, а арендуете мощности у специализированного поставщика — например, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud или Яндекс Облако.
Как это работает? Вы размещаете свои сервисы, сайты, приложения и базы данных в инфраструктуре поставщика, а он обеспечивает их стабильную работу, безопасность, резервное копирование и масштабируемость.
📌 Термин: Облачные вычисления (cloud computing) — это модель, при которой вы получаете доступ к ИТ-ресурсам (мощности, программы, хранилище) через интернет по подписке, без необходимости покупать оборудование.
Почему это важно для руководителя:
- Гибкость и скорость: вам не нужно покупать «железо» заранее — облако позволяет подключить нужные ресурсы за минуты. Например, при запуске нового проекта.
- Экономия: вы платите только за то, что используете. Нет капзатрат (капитальных вложений), нет затрат на обслуживание.
- Надежность и безопасность: провайдеры обеспечивают отказоустойчивость, защиту от DDoS (перегрузки системы запросами) и регулярное обновление систем.
Практический пример:
Белорусская компания, занимающаяся онлайн-продажами, столкнулась с проблемой — собственный сервер не справлялся с нагрузкой в пиковые месяцы. После перехода в Яндекс Облако:
- отказов стало почти в 5 раз меньше;
- расходы на поддержку инфраструктуры снизились на 40%;
- а главное — команда разработчиков сосредоточилась на продукте, а не на «пожарах» в системе.
2. API: чтобы ваши системы «разговаривали» между собой
Что такое API и зачем оно нужно бизнесу
API (Application Programming Interface — интерфейс программного взаимодействия) — это набор правил и команд, с помощью которых одна программа может «общаться» с другой.
Представьте, что у вас есть CRM, сайт и складская система. Без API они живут в разных мирах: заказы с сайта нужно вручную переносить в CRM, а остатки на складе проверять по телефону. С API — они интегрированы, данные передаются автоматически, ошибки исключаются.
📌 Простой пример: когда вы оплачиваете покупку на сайте, API связывает интернет-магазин с платёжной системой (например, банковским процессингом) и сообщает: «успешно, товар оплачен».
Почему это важно для руководителя:
- Автоматизация процессов: без API невозможна настоящая цифровизация. Всё, что делается вручную — дублирование данных, проверки, пересылка Excel-файлов — можно автоматизировать через API.
- Масштабируемость: добавлять новые сервисы и функции становится проще и дешевле.
- Быстрая интеграция с внешними партнёрами: логистика, банки, маркетплейсы, поставщики — всё может быть подключено через API.
Пример из практики:
Розничная сеть подключила через API все свои кассы, склад и CRM. Это позволило:
- уменьшить количество ошибок на кассе на 60%,
- сократить обучение персонала,
- а главное — получить единую аналитику по клиентам, товарам и продажам.
3. Машинное обучение: не магия, а инструмент прогнозирования
Что такое машинное обучение (ML) — простыми словами
Машинное обучение (ML — Machine Learning) — это технология, которая позволяет программам делать выводы на основе данных, без явного программирования.
Если обычный алгоритм чётко следует инструкциям («если X, то Y»), то в машинном обучении программа сама находит закономерности в исторических данных и начинает предсказывать будущие события.
📌 Пример: на основе поведения клиентов за последние 6 месяцев ML-модель может с высокой точностью предсказать, кто из них собирается уйти к конкуренту — и вовремя предложить скидку или звонок менеджера.
Что нужно понимать руководителю:
- ML — это не искусственный интеллект в голливудском понимании. Это инструмент работы с большими объёмами данных для выявления паттернов.
- Для хорошего результата нужны качественные данные. Если данные грязные или неполные — выводы модели будут ошибочными.
- ML может автоматизировать сложные решения: от кредитного скоринга и ценообразования до персонализированного маркетинга.
Пример:
Белорусский банк внедрил ML-модель для оценки риска при выдаче кредитов. В результате:
- количество одобренных, но проблемных займов снизилось на 25%;
- среднее время на рассмотрение заявки — сократилось с 2 часов до 3 минут.
4. Технический долг: невидимая угроза роста
Что это такое?
Технический долг — это метафора, описывающая ситуацию, когда в проекте что-то сделано «наскорую руку», чтобы сэкономить время и ресурсы, но в будущем это требует переработки или вызывает проблемы.
📌 Простой пример: сделали сайт быстро и дёшево, без учёта масштабируемости — и через год он начинает «падать» при росте трафика. Переделка стоит вдвое дороже, чем если бы сделали сразу хорошо.
Почему это важно для CxO:
- Долг накапливается незаметно — а «взрывается» в самый неподходящий момент: при запуске новых продуктов, при росте нагрузки, при интеграции новых систем.
- Он ограничивает бизнес — внедрение новых функций тормозится, сотрудники «зашиваются», а время выхода на рынок увеличивается.
- Игнорирование — стратегическая ошибка. Это не просто ИТ-проблема, это риск для бизнеса: потери клиентов, репутации и денег.
Что можно делать:
- Запрашивать у ИТ-отдела или подрядчиков регулярный аудит состояния инфраструктуры.
- Принимать решения о запуске ИТ-проектов не только по фичам, но и по архитектурной зрелости.
- Признавать долг — и планировать его «погашение».
5. Цифровая зрелость: не про софт, а про управляемость
Что значит «цифрово зрелая компания»?
Это бизнес, в котором технологии не просто есть, а органично встроены в процессы, культуру и стратегию. То есть не просто "у нас стоит CRM", а "мы принимаем решения на основе данных, доступных в CRM в режиме реального времени".
📌 Важно: зрелость — это не сколько у вас программ, а как они интегрированы, как используются, кто ими управляет и насколько они улучшают работу.
5 уровней цифровой зрелости (по McKinsey):
- Аналоговый уровень — всё на бумаге, Excel, ручной труд.
- Начальная автоматизация — отдельные программы, без связи друг с другом.
- Интеграция — системы объединены, данные передаются автоматически.
- Data-driven подход — решения принимаются на основе аналитики.
- Полноценная цифровая трансформация — ИТ встроено в стратегию и модель управления.
Как это понять и использовать:
- Оцените свой уровень — честно. Где именно затыки? Где люди «ручками» делают то, что можно автоматизировать?
- Заложите цифровую зрелость как часть стратегии — не только маркетинг или финансы, но и ИТ должны быть драйверами изменений.
Как это может повлиять на бизнес
ИТ-грамотность — это новая управленческая гигиена. Как финансовая или юридическая. Вы не обязаны разбираться в технологиях глубоко, но должны понимать базу, чтобы не слепо доверять, а осознанно выбирать.
Что стоит сделать прямо сейчас:
- Попросите CTO или подрядчика составить карту ИТ-систем и краткий словарь ключевых терминов.
- Проведите самооценку цифровой зрелости по пяти уровням McKinsey.
- Включите ИТ-оценку в повестку стратегических сессий.
«Плохой управленец спрашивает: “Сколько это стоит?”. Хороший — “Как это работает и что мы получим?”».
