Я устал получать статьи про «катализатор изменений» вместо химии и обучил нейросеть
Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках.Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды.
Галлюцинации ChatGPT убивают инженерные задачи. Я собрал RAG-бота, который не врёт
Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках.Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды.
ИИ должен был помогать инженерам, но завалил их новостным шумом. Я это исправил
Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках.Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды.
«Ещё один тренинг? Нет, спасибо»: как сделать так, чтобы люди реально хотели учиться
Культура непрерывного обучения в поддержке — это не «провести тренинг раз в квартал». Это встраивание постоянного развития в ежедневную работу так, чтобы всем казалось, что иначе и быть не может. В современных компаниях обучение перестаёт быть разовой акцией по необходимости и становится системой. Руководитель в этом процессе меняет роль: вместо «организатора тренингов» он становится «строителем среды», в которой знания постоянно рождаются, обновляются и применяются.
Не просто «девочка из чата»: как устроена эффективная служба поддержки
Современная поддержка — это не просто группа операторов, отвечающих на звонки. Это сложная экосистема специалистов, каждый из которых вносит свой вклад в качество клиентского сервиса. Разберемся, кто стоит за кулисами эффективной службы поддержки и как правильно выстроить работу команды.
Почему корпоративные знания не работают — и как это исправит ИИ
В каждой крупной компании со временем накапливается огромное количество ценной информации — инструкций, регламентов, технологических карт, аналитических отчетов. Однако в большинстве случаев эти данные висят «мертвым» грузом в архивах и папках. Все необходимое где-то есть, но найти вовремя невозможно. Чтобы знания действительно начали работать на бизнес, нужен инструмент, который сможет оперативно доставить их тем, кому они нужны. И именно такую задачу решает ИИ чат-бот на основе технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Когда знаний много, но они не работают
Дизайн базы знаний: как создать структуру, с которой не воюют ни поддержка, ни клиенты
У любой компании рано или поздно наступает момент, когда файлики и разрозненные Google Docs перестают тянуть реальность. Продукт усложняется, процессов становится больше, люди приходят и уходят — а знания живут в головах и чатах, а не в системе.
Создание корпоративной Базы Знаний для внедрения LLM-инструментов
В статье описываю практический опыт построения корпоративного ИИ-ассистента: от структуры базы знаний и графовой модели до фильтрации контекста и контроля версий. Материал будет полезен продактам, архитекторам, маркетологам и всем, кто внедряет ИИ в бизнес-процессы. «Garbage in - garbage out», как мусор в корпоративной Базе Знаний мешает корректной работе ИИ и как мы предлагаем это исправить.Сегодня многие компании внедряют ИИ-агентов по упрощённому сценарию: загружают PDF-регламенты, Excel-прайсы и архивы переписок в векторную БД, после чего ожидают, что модель будет корректно отвечать на вопросы пользователей.
Инструменты для проектного офиса, которые действительно работают
Одна из главных задач проектного офиса — быстрый старт новых проектов. Чтобы начать работу в минимальные сроки, нужно быстро погрузить в суть дела опытных и новых участников команды, выстроить вертикальные и горизонтальные связи, определить задачи и зоны ответственности — в общем, запустить самоподдерживающийся и самодокументируемый процесс.
