Про AI агентов для отчетности и знания внутри компании

Наткнулся тут на пост, где обсуждают, как AI-шные ассистенты типа LlamaReport меняют подход к бизнес-отчетности. Вроде бы идея очевидная – агентная модель, которая собирает данные, анализирует их и выдает готовый документ. Но на деле всё не так просто. Эксперименты с Deep search от OpenAI вдохновили пока только тем фактом, что находятся новые данные, которые не находил Google.

Вот что думаю реально важно, если хотим, чтобы такие AI-инструменты реально взлетели в компаниях:

Нормальные шаблоны – отчет по финансам и заполненный опросник на 10 вопросов – две большие разницы. Нужно, чтобы AI сам понимал формат и выдавал сразу в PDF или Word.

Контекст, контекст и еще раз контекст – данные не только из CRM или Sharepoint, но и из всех внутренних архивов. Чтобы был тот самый “unlimited context window” – без этого все отчеты будут поверхностными.

Человеческое редактирование – AI может нагенерить кучу текста, но если это отчет для клиентов, инвесторов или регуляторов, там нужна точность. И вот тут важно, чтобы система подстраивалась под доменные особенности (финансы, юридические документы, маркетинг и т.д.).

Экспериментируем сейчас с самым передовым вендором по этй теме с созданием архива по одному домену знаний в компании и прогресс очень быстрый. Вижу, что 70% ответа на RFP сможем выдавать по помощи внутренних AI инструментов гораздо точнее, чем делали раньше и буквально за минуты.

Max Votek - Мысли вслух. Канал о предпринимательстве, AI и инвестициях 🔠🔠