Исследования и материалы
Научный фундамент, на котором построен Нео-Горыныч. 12 статей с разбором исследований MIT, Google, McKinsey, Gallup и других.
Научный фундамент
Почему ваша команда умнее, чем вы думаете — и как это измерить
Исследование MIT (Science, 2010): у команд есть собственный IQ — фактор «c». Он не зависит от IQ участников, но предсказывает результат.
Научный фундаментAI + человек ≠ лучший результат. Но есть исключение
Мета-анализ MIT (Nature, 2024): 106 исследований показали, что добавление AI к человеку не улучшает результат. Почему и что с этим делать.
Научный фундаментКак AI-агенты учатся работать вместе — и при чём тут ваша команда
Исследование Ридла (2025): мультиагентные AI-системы демонстрируют те же паттерны координации, что и лучшие человеческие команды.
Научный фундаментЧто Google узнал о лучших командах за 5 лет — и что можно автоматизировать
Project Aristotle: Google изучил 180 команд. Главный предиктор эффективности — не квалификация, а психологическая безопасность.
Боли бизнеса
80% задач с совещаний исчезают. Куда — и сколько это стоит
McKinsey: только 37% решений качественные и своевременные. Bain: 40% стратегии теряется при исполнении. Расчёт потерь для команды из 20 человек.
Боли бизнесаТоксичная культура убивает бизнес в 10 раз быстрее низкой зарплаты
MIT Sloan: токсичная культура предсказывает увольнение в 10.4x сильнее зарплаты. Gallup 2025: вовлечённость — 21%.
Россия
37% российских компаний теряют лучших людей. Что происходит
Данные Kept, SuperJob, НАФИ: текучка квалифицированных кадров в России растёт. Тихое увольнение — у трети компаний.
РоссияAI для команд в России: что есть, чего не хватает, куда движется рынок
Обзор российского рынка AI-инструментов для командной работы: GigaChat, SaluteJazz, YandexGPT, транскрибаторы.
Технологии
Почему ваша компания забывает то, что знает — и как Knowledge Graphs это меняют
Gartner: 47% сотрудников не могут найти нужную информацию. Графы знаний дают 300% ROI.
ТехнологииMemPalace vs LightRAG: два подхода к памяти AI — простым языком
MemPalace (97% точность, хранит всё) vs LightRAG (граф связей, в 10x дешевле GraphRAG). Сравнение и когда что использовать.
ТехнологииРой AI-агентов: CrewAI, AutoGen, LangGraph — обзор фреймворков 2026
Обзор мультиагентных AI-фреймворков: что умеет каждый, ограничения, и почему для команд нужна другая архитектура.
ТехнологииGong, Otter, Read.ai: что умеет meeting intelligence в 2026 — и чего не умеет
Честный обзор лидеров рынка meeting intelligence. Gong ($7.2 млрд), Otter.ai, Read.ai: сильные стороны и пустое пространство.
Хотите узнать, как эти исследования применяются в вашей команде?
Обсудить с Маргаритой