Счет 4:6 в пользу инноваций: спикеры разобрали ИИ-инициативы «Черкизово» и показали, где искусственный интеллект заменяет привычный процесс, а где – нет.
Data Sapience выступила генеральным партнером сессии «Практики ИИ (AI) трансформации розничной торговли». Форум объединил ИТ-директоров, директоров по данным и руководителей проектных офисов розничных компаний, три сессии деловой программы были посвящены технологиям искусственного интеллекта.
Юлия Гришина, руководитель направления архитектуры, ПАО «Группа Черкизово», и Михаил Зайцев, директор платформы Kolmogorov AI, Data Sapience, представили совместный доклад «Вкус будущего: сохранить традиции, внедрить инновации».
Спикеры разобрали путь компании от разрозненных экспериментов к единой концепции. Каждое бизнес-направление включало ИИ-инициативы в стратегию развития, число пилотных проектов множилось, но результаты не оправдывали ожиданий, а детальный анализ не выявлял измеримых эффектов. Работа над ошибками началась с базы знаний, следующие пилотные проекты запускались только после проработки процессов.
Инициативы спикеры свели в одну таблицу и по каждой сопоставили традиционный подход с тем, что дает ИИ. Поиск по базе знаний работает, но сама база требует адаптации под пользовательские запросы. В обработке электронной почты классификация чаще опирается на опыт общения с конкретным контрагентом, хотя и поддается автоматизации. Предиктивная аналитика на исторических данных дает более четкую картину, но только при достаточных вводных со стороны специалиста. В сценарии цифрового технолога опыт специалистов не всегда закреплен в нормативной базе, однако при качественном описании принципов принятия решений помощник закрывает задачу рекомендации. В подборе персонала финальное решение остается за человеком. Видеоаналитику отдали ИИ без оговорок: объем информации несопоставим с возможностями человека.
Михаил Зайцев показал концептуальную архитектуру ИИ-ландшафта на базе Kolmogorov AI и разделение зон ответственности в ней. На стороне Data Sapience остаются корпоративный портал доступа к большим языковым моделям (LLM), слой прокси и безопасности и платформа создания агентов с конструктором с минимальным написанием кода (low-code), библиотекой шаблонов и песочницей для тестирования. Вычислительные мощности, системное программное обеспечение и сами модели обеспечивает заказчик или сервис-провайдер.
Пилотный контур закрывал поиск информации, работу с базами знаний и встраивание ИИ-компонентов в корпоративные приложения поверх внешних моделей. Так изменилась обработка НФП: раньше обращение целиком проходило через службу поддержки, теперь входящий запрос разбирает агент, а специалист согласовывает или корректирует результат. Целевая картина добавляет собственные модели в контуре компании, корпоративный портал с модулем контроля утечек Guardrails, автоматизацию процессов и генерацию контента.
«Ритейл прошел волну пилотных проектов и уперся в тезис: единичный эксперимент показывает эффект на демонстрации, но не переносится в процесс. Разница между компаниями сейчас не в том, какую модель они выбрали, а в том, есть ли площадка, на которой агента можно собрать, проверить, выпустить и потом сопровождать. Опыт «Черкизово» здесь про порядок действий: сначала концепция и процессы, потом – инструменты», – говорит Михаил Зайцев, директор платформы Kolmogorov AI, Data Sapience.
Автор: elizaveta_roschina
