Радио Нестер

Возьмем пример маркетинга. В нашем проекте Ares (data creative platform, по ссылке кейс) мы работаем с крупными рекламодателями. И там реакция на ИИ остро негативная буквально сразу. Откуда такая реакция? 1) Появилось море типа ИИ сервисов "на агентах". Например, нужный многим мониторинг креативов конкурентов и органики. Все работают откровенно хреново - пара промтов и дешёвая модель из коробки. В итоге у профессионалов чёткая ассоциация - всё что ИИ - это слоп. 2) Куча вчерашних агентств и просто wannabes резко стали ИИ компаниями. У всех питч вокруг агентов и пайплайнов. Результат чаще всего средний, а клиент и сам уже клод освоил...

Всё время я оказывался в стартапах в роли человека, который делает коммерцию помимо продукта. Я никогда не работал под кем-то крутым в системе продаж. И поэтому мучился, о как я мучился - от синдрома самозванца. Чё я делаю, почему, правильно ли это, как вообще бывает? И в какой-то момент начал охоту. Стал собеседовать самых топовых коммерсов, когда Сегменто уже стал большим. Смотрел на супер-топов внутри систем Сбера, МТСа. Я пытался понять. Что же это за скилл - крутой коммерческий директор? Как он ухитряется приходить к большим чувакам и находить ровно ту щёлку, в которую можно встроиться с маленьким новым для рынка продуктом? И оказалось...

И многие так уже начинают делать, даже если внутри реально AI-heavy, агенты, харнессы. Так в чём проблема? Потому что агенты из коробки как правило делают непрофессиональную фигню. Для неофита результат нейронки почти всегда выглядит замечательно. Но если пойти глубже, начинаются проблемы - пишет банальности, кривой тон оф войс (и не исправить), конкретно косячит в узких задачах. И за прошедшие полтора года профессионалы этого наелись. И тут к ним влетает, хлопая крыльями, очередной проект, у которого всё на агентах. Тут агент вам сделает то, тут сделает это. Запроса...

Первые 95% точности - это больше не магия. Из коробки нейросеть может красиво формулировать, попадать в смысл и помогать пользователю. На демо это выглядит убедительно. Но настоящая заруба начинается в последних 5%. Именно там живут потеря контекста, ошибки в источниках и ситуации, где модель уверенно говорит то, чего не знает. В эту среду - 1 июля в 17:00 МСК проведём открытый воркшоп Arteus AI labs о том, как закрывать самую сложную часть AI-продукта - последние 5% качества. Разберём кейс Arteus × Контур: AI-консультант для бухгалтеров. Покажем, как устроены...

приложениями пользоваться. Что читать и писать". Делится этим возмущением Яна Лантратова в своём канале в Телеграм, который в РФ заблокирован, чтобы россияне пользовались мессенджером МАХ.