Подслушано на конференциях: что происходит с ИИ-аналитикой

Часть 2 из 2.

За последние две недели мы посетили несколько конференций — от ритейла до FMCG — и собрали шесть наблюдений. В первой части мы говорили о подготовке данных, многоступенчатой проверке результатов и сложностях с расчётом ROI.

Продолжаем.

📎 ИИ-аналитике нужен отдельный контур управления
Компании начинают создавать центры контроля ИИ-инструментов. В них отслеживают:
— расход токенов и стоимость запросов;
— качество ответов;
— использование данных и инструментов;
— частые вопросы пользователей;
— ошибки и нетипичное поведение агентов.
Отдельное внимание уделяют пользовательским запросам. Они показывают, какие данные нужны бизнесу, где сотрудникам не хватает информации и какие функции стоит развивать дальше.
Одного подключения данных к LLM для этого недостаточно. ИИ-аналитика постепенно превращается из экспериментального чата в управляемый корпоративный продукт.

📎 Безопасность интересует бизнес не меньше возможностей модели
Один из самых частых вопросов на конференциях звучал не так: «Что умеет ваша ИИ-аналитика?»
Гораздо чаще спрашивали: «Как вы обеспечили безопасность?»
Компании обсуждают работу внутри корпоративного контура, использование локально развёрнутых моделей, разграничение прав доступа для разных сотрудников, а также маскирование и обезличивание чувствительных данных.

📎 Руководителям нужен готовый отчёт, а не диалог с моделью
На конференциях отдельно обсуждали автоматическое формирование PDF-отчётов на основе проведённого анализа для стратегических и операционных встреч. Эта функция выглядит довольно простой по сравнению с самой аналитикой, но от неё во многом зависит, будут ли использовать результат в работе. Руководителям обычно нужен короткий и привычно оформленный документ:
— ключевые выводы;
— динамика показателей;
— основные риски;
— возможные действия.
Даже чат с ИИ-аналитиком — не самый удобный формат для топ-менеджмента.

👆Эти вопросы знакомы нам не только по конференциям, но и по проектам Adventum — от подготовки данных и проверки результатов до контроля затрат, безопасности и отчётности для руководителей. Если вы сейчас сталкиваетесь с любыми проблемами построения и масштабирования ИИ-аналитики, напишите @plisik11. Обсудим ваш сценарий и поделимся тем, что уже работает на практике.