Статья на CNews от компании SimpleOne ITSM
"Когда сотрудники находят ответ сами: как ИИ-гид в ITSM-системе разгружает поддержку и бюджет".

Начните использовать RAG в ITSM и будете сразу экономить миллионы.

Спойлер (нет)

Красивая математика, но она не очень полная. За скобками остались три вещи:
• железо под языковую модель
• люди, которые это все поднимут и будут поддерживать
• валидация базы знаний до того как туда вообще можно запускать RAG.
Последнее особенно важно, потому что shit in = shit out

Когда добавляешь все эти статьи расходов, то в первый год уходишь в минус. Это не значит что решение плохое, оно начинает давать отдачу со второго года (но это не точно). Позиционировать его как "экономия 3 млн в год" некорректно, потому что реальная картина совсем другая.
Еще мы оставляем за скобками файнтюнинг модели, чтобы она реально могла выдавать что-то полезное, после чего пользователь останется доволен и не нужно будет подключать живого сотрудника технической поддержки.

При всем этом я считаю, что инвестировать в такие проекты безусловно стоит. Да, дорогой вход, да, дорогие специалисты, но при системном подходе это даст кратный буст компании, пусть и не так быстро как обычно об этом заявляют вендоры и спикеры на конференциях.

p.s. ml-специалист и методолог по управлению знаниями указаны с учетом занятости, а если их нанять в штат, то это вообще никогда не окупится
p.p.s. в примере вендора приведена компания с 10 сотрудниками 1й линии - это компания на несколько тысяч человек, а если компани в 5 раз меньше, то ждать окупаемость стоит еще несколько лет.

Вот такая вот фигня, AIшка