Концепция AIM

Когда компании внедряют ИИ, они часто ожидают ускорения рабочих процессов, оптимизации расходов, роста прибыли и других «умных» результатов. Но на практике первый эффект почти всегда другой – сначала искусственный интеллект показывает бизнесу проблемы в управлении...

Почему компании улучшают процессы, но не получают бизнес-результат? За последние два года компании массово внедряют ИИ: автоматизируют задачи, улучшают процессы, сокращают время операций. Но есть нюанс,...

Возможно в вашей компании вы еще только думаете о внедрении ИИ, но что происходит на следующих стадиях внедрения? Когда уже 20, 30, 100 и более человек в компании имеют аккаунты в ChatGPT или во внутренней ИИ-системе...

Как сделать так, чтобы сотрудники действительно начали пользоваться ИИ? В предыдущем посте в нашем TG-канале мы разобрали, почему сотрудники могут игнорировать ИИ-инструменты, даже если компания вложила деньги, провела пилот, закупила лицензии и официально запустила инициативу. Но понимание причин – это только половина картины. Бизнес инвестирует не ради осознания, а ради эффекта, и логичный вопрос звучит так: «Что делать, чтобы ИИ реально работал и давал ценность»? Ответ кроется не в «еще одном...

Большинство представлений об использовании искусственного интеллекта в бизнесе – ошибочны. Многие компании заходят в AI с завышенными ожиданиями, неверными предпосылками, которые убивают проекты еще до старта. Мы уверены, что реалистичные ожидания – это первый шаг к успешной AI-трансформации, поэтому решили разобрать 10 самых распространенных мифов и показать, как все работает на самом деле. Миф 1: Чтобы использовать ИИ, нужна своя LLM Реальность: 99% компаний не нужно и никогда не понадобится обучать собственную LLM...