Павезло маркетинг - про маркетинг, аналитику, контент
Почему AI-проекты начинают конфликтовать между собой
Когда компания только начинает внедрять AI, каждый проект обычно рассматривается отдельно. Отдел продаж запускает помощника для менеджеров. Маркетинг использует AI для подготовки контента. Поддержка автоматизирует ответы клиентам. Финансы внедряют обработку документов. На старте такой подход вполне естественен. Проблемы появляются позже, когда количество решений растёт, а между ними по-прежнему нет общей логики. Один AI использует одни правила, другой — другие. Несколько систем работают с похожими данными, но получают разные версии информации...
Почему ChatGPT без контекста не работает
Многие компании уже используют ChatGPT в работе. Сотрудники пишут письма, готовят тексты, анализируют документы, придумывают идеи и получают ответы на рабочие вопросы. На этом этапе часто возникает ощущение, что AI уже стал полноценным помощником бизнеса. Но есть одна проблема: модель может быть очень умной и при этом практически ничего не знать о конкретной компании. Она не знает внутренних правил, не видит историю работы с клиентом, не понимает особенности продукта и не имеет доступа к корпоративным документам, если всё это не было ей передано...
AI-пилот не считается успешным, пока его нельзя превратить в рабочий процесс
У AI-пилотов есть неприятная особенность: их довольно легко сделать успешными на презентации. Можно выбрать понятную задачу, показать несколько удачных примеров, продемонстрировать экономию времени и получить впечатляющий результат. Руководство видит, что технология работает, команда довольна, а проект получает зелёный свет. Проблемы обычно начинаются позже. Когда пилот пытаются перенести в реальную работу, выясняется, что сотрудники используют его по-разному, данные приходится готовить вручную, результат никто системно не проверяет, а сам сценарий существует только у нескольких энтузиастов...
AI не исправит процесс, если никто не знает, зачем он нужен
В компании может существовать десяток процессов, которые выполняются годами и почти никогда не пересматриваются. Сотрудники заполняют отчёты, согласуют документы, переносят данные между системами, отправляют регулярные письма и проводят встречи, потому что «так принято». Когда появляется AI, такие операции становятся очевидными кандидатами на автоматизацию. Они повторяются, занимают время и вроде бы не требуют сложных решений. Но здесь легко попасть в ловушку. Если сам процесс появился случайно,...
Главный навык 2026 — сборка системы агентов
В 2026 году умение правильно написать промпт постепенно перестаёт быть главным навыком работы с AI. Хороший промпт по-прежнему полезен, но сам по себе он решает только небольшую часть задачи. Когда AI используется для одной операции, этого может быть достаточно. Но как только компании начинают передавать нейросетям полноценные рабочие процессы, одного запроса уже мало. Нужно определить, какие действия выполняет система, в каком порядке они происходят, какие данные используются на каждом этапе, где требуется проверка человека и что происходит, если один из шагов дал неправильный результат...
