Внедрение ИИ в бизнес: где он реально окупается и как автоматизировать бизнес-процессы
Привет, это Илья, Технический директор 2PEOPLE IT. В работе часто сталкиваюсь с задачами автоматизации, внедрения ИИ и разработки цифровых продуктов.За последний год каждый второй клиент так или иначе поднимает тему внедрения ИИ в бизнес. Формулировки разные: "нужно что-то на нейросетях", "давайте автоматизируем всё", "хотим ИИ, как у всех".Но на практике далеко не во всех задачах искусственный интеллект действительно нужен. И уж тем более не всегда он окупается
Системный аналитик в эпоху ChatGPT: эволюция или революция
Привет, Хабр! Меня зовут Руслан Каллагов, я системный аналитик в Лаборатории Globus — партнёре Нетологии по стажировкам на курсах ИТ-профессий. Уже 4,5 года я работаю в проектировании программного обеспечения и верю в силу синергии человеческой экспертизы и ИИ. В этой статье расскажу, как именно меняется рабочий процесс, инструментарий и зона ответственности системного аналитика под влиянием технологий вроде ChatGPT.
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
Вся стройка держалась на инженерах, а потом пришла нейросеть
В ТЕХНОНИКОЛЬ мы активно используем нейросети: на производстве машинное зрение ищет дефекты на конвейерах, алгоритмы помогают с ценообразованием, для сотрудников разрабатываем внутренние ИИ-инструменты. Но сегодня расскажу, как мы внедрили LLM с RAG в контакт-центр, освободили головы инженеров от рутины и кратно увеличили пропускную способность поддержки.Меня зовут Андрей Цымбалюк, я руководитель этого проекта и занимаюсь digital-маркетингом в технической дирекции. Под капотом — история о том, как мы прошли путь от экспериментов с ChatGPT до системы, которая консультирует клиентов по 10 000+ строительных материалов.
Как ИИ спас инженеров от выгорания в ТЕХНОНИКОЛЬ
В ТЕХНОНИКОЛЬ мы активно используем нейросети: на производстве машинное зрение ищет дефекты на конвейерах, алгоритмы помогают с ценообразованием, для сотрудников разрабатываем внутренние ИИ-инструменты. Но сегодня расскажу, как мы внедрили LLM с RAG в контакт-центр, освободили головы инженеров от рутины и кратно увеличили пропускную способность поддержки.Меня зовут Андрей Цымбалюк, я руководитель этого проекта и занимаюсь digital-маркетингом в технической дирекции. Под капотом — история о том, как мы прошли путь от экспериментов с ChatGPT до системы, которая консультирует клиентов по 10 000+ строительных материалов.
Как повысить свою продуктивность с генеративным ИИ (и почему это не ChatGPT)
Если ты управляешь даже небольшой командой, то знаешь: каждая минута на счету, а цена ошибки — заоблачная. Мы живем в мире, где стратегическое решение нужно принять не через неделю, а «вчера». И тут на сцену выходит ИИ. Но я не собираюсь рассказывать, как попросить ChatGPT написать за тебя письмо или пост в ТГ-канал (об этом прочитаешь в других медиа).Речь о стратегическом усилении, которое помогает мне, как CEO, принимать решения быстрее и точнее. Это процесс, который может настроить под себя каждый за несколько вечеров, чтобы потом сэкономить сотни часов.
Культура «AI-First»: как перестроить мышление команды, чтобы не отстать от рынка
Пока одни компании разочаровываются в искусственном интеллекте, другие строят на его основе бизнес-империи. В чем их секрет? Не в деньгах и не в доступе к технологиям, а в особой культуре.Разберемся, как перестать просто использовать ИИ в работе и перейти к мышлению в стиле AI-First, и почему это единственный способ не превратиться в динозавра.
