Искусственный интеллект

Искусственный интеллект всё активнее внедряется в корпоративные контуры: от аналитики и планирования до RPA, компьютерного зрения и LLM-ассистентов. Однако в промышленности и крупном бизнесе ИИ — это не только про эффективность, но и про ответственность, регуляторику и юридические последствия. Разберём ключевые риски и то, как ими управлять на практике. ИИ-модели работают на данных, и если: • используются облачные LLM без изоляции; • в промпты попадают коммерческие, технологические или персональные...

Большинство компаний знают, что ручного труда слишком много, но почти никто не знает — где именно, почему и что с этим делать. Опросы, интервью и регламенты давно не отражают полную реальность. Именно здесь связка Task Mining + LLM дает качественно новый уровень анализа. Типичные проблемы: ◽️сотрудники работают «по-своему», а не по регламенту; ◽️реальное время операций отличается от нормативов; ◽️Excel, почта и копипаст остаются вне ERP; ◽️люди не всегда честны или просто не помнят, что делали в течение дня...

Всё чаще LLM в компаниях называют «цифровым сотрудником». Но проблема в том, что ему начинают доверять роль, не понимая его ограничений. LLM — не человек и не система принятия решений. Это инструмент, который усиливает мышление, но не несет ответственности. Разберем, какие роли LLM выполняет эффективно, а где его использование опасно. Что делает хорошо: Почему работает: LLM отлично справляется с текстом, шаблонами и повторяющимися задачами. Ограничение: Он не понимает контекст бизнеса — итог всегда должен проверяться человеком...

Практический чек-лист для бизнеса ИИ — мощный инструмент, но не субъект ответственности. Ниже — зоны, где автоматизация без человеческого контроля приводит к репутационным, финансовым и юридическим рискам. 1. Управленческие и стратегические решения ❌ Передача ИИ права: ◽️выбирать стратегию развития; ◽️закрывать/открывать направления бизнеса; ◽️принимать решения с долгосрочными последствиями. ☑️ Как правильно: ИИ — инструмент аналитики и сценариев, финальное решение всегда остаётся за руководством...

ИИ перестал быть технологией «для офисных задач». Сегодня он стабильно внедряется в промышленность, где каждый процент эффективности — это десятки миллионов экономии. Ниже — ключевые направления, где ИИ уже дает измеримый эффект. 1. Предиктивная аналитика и обслуживание оборудования Модели анализируют показания датчиков, циклы работы, температурные режимы и прогнозируют, когда узел выйдет из строя. Результат: — снижение аварийных остановок; — сокращение расходов на ремонт; — продление ресурса оборудования...

До недавнего времени большие языковые модели казались технологией «для экспериментов». Сегодня они становятся полноценными инструментами, которые трансформируют рабочие процессы гораздо быстрее, чем это когда-либо делали ERP или CRM-системы. 1. Оптимизация внутренних процессов Крупные предприятия внедряют LLM как «внутреннего ассистента» — для анализа документов, подготовки отчетов, проверки данных и генерации текстов. В итоге сотрудники тратят меньше времени на рутину, а качество внутренних коммуникаций и документации становится выше и более стандартизированным...