AI-продакт и результат: как рождаются продукты, которые приносят деньги
В цифровых продуктах «сделать фичу» давно не равно «создать ценность»: она появляется, когда решение меняет процесс и дает измеримый результат. В AI-продуктах это особенно важно: ценность определяет не интерфейс и не сама модель, а способность системы стабильно и безопасно закрывать задачу с предсказуемой экономикой.С AI-агентами это видно лучше всего: эффект возникает не при запуске функции, а когда агент встраивается в реальную работу, убирает ручные шаги, меняет роли и дает измеримые улучшения — в выручке, скорости, издержках или качестве.
Инструкция для человека vs инструкция для LLM-агента
Классическая ситуация.Приходит заказчик: «У нас есть регламент согласования договоров. Страничка текста. Сделайте AI-агента, который будет по нему работать».Звучит просто. Регламент есть, логика понятна. Осталось «написать промпт».Через месяц — провал. Агент делает ерунду, сотрудники его игнорируют, деньги потрачены.Почему? Потому что инструкция для человека и инструкция для LLM-агента — два совершенно разных документа. Разница не в формате. Разница в том, что человек додумывает, а машина — нет.Пример: 6 пунктов для менеджераВозьмём типичный процесс — согласование договора с контрагентом.
«Позови оператора»
Всем привет! Я работаю в Сбере, в кластере Digital Sales & AI. Последние пару лет у нас, как и у всех, в фокусе работа с искусственным интеллектом. В прошлом году мы внедрили в СберБизнес Giga‑ассистента — ИИ‑помощника на базе GigaChat.
LLM нельзя внедрить сверху. Снизу тоже. А как можно?
«Когда один программист заменяет пятерых, четверо начинают искать работу, а пятый — хорошего юриста»Каждая вторая статья на Хабре сейчас — про LLM. Одни кричат о революции, другие — о пузыре. Тем временем в реальности происходит кое-что интересное.Цифры впечатляют. Инвестиции в дата-центры в 2025 году превысили $60 миллиардов. Nvidia отчитывается о квартальной выручке в $57 миллиардов — больше годовой прибыли большинства компаний из Fortune 500. Big Tech планирует потратить около $330 миллиардов на инфраструктуру только в этом году. Прогнозы обещают $3-4 триллиона совокупных инвестиций в AI к 2030 году.
Реальная ценность, а не дань моде: как внедрить AI в финтех с пользой для бизнеса
На сегодняшний день уже 78% компаний по всему миру используют AI в своих продуктах. В сфере финтеха тоже заметен рост: по прогнозам экспертов, к концу 2025 года объем рынка AI в fintech достигнет 17,1 млрд долларов. При этом в погоне за трендом компании стараются внедрить ИИ без оглядки на пользу для клиентов. В результате только 22% пилотных проектов переходят
Как мы меняем клиентский сервис с помощью AI. Часть 1
Кажется, что большие языковые модели просто созданы для того, чтобы работать в клиентском сервисе. Они умеют анализировать запрос, генерировать короткие и подробные ответы, структурировать и объяснять. Но в большинстве случаев мы все равно недовольны ответами чат-ботов и просим быстрее «перевести на оператора». Почему?Я — Максим Михайлов из Cloud.ru
