Официальный канал компании Neoflex.
Делимся интересными новостями, анонсами мероприятий и трендами в ИТ.
Помогаем бизнесу получать устойчивые конкурентные преимущества в цифровую эпоху.
Для связи:
info@neoflex.ru
Post #39
185

Светлана Маркова, главный архитектор Neoflex, рассказала о ключевом вызове корпоративного AI — масштабировании ИИ-инициатив. По её словам, до 80% идей с участием LLM так и не доходят до пилота из‑за непрозрачности расходов на модели и сложности расчёта ROI.
➡️Решением этих проблем стала платформа Neoflex Neon и R&D-лаборатория на её основе: такой подход сокращает путь от идеи до промышленной эксплуатации до 52 дней, ускоряет вывод ИИ-инициатив на рынок до 40% и позволяет добиться возврата инвестиций в 2–3 раза за год.
Светлана Маркова подчеркнула, что ключевым фактором успеха становится платформенный AgentOps-подход. Он обеспечивает централизованное управление жизненным циклом ИИ-агентов, контроль использования токенов и прозрачную оценку эффективности каждой гипотезы на основе заранее заданных метрик и критериев успеха.
Федор Надейкин, бизнес-лидер направления ИИ компании Neoflex, в своем выступлении рассказал о барьерах и проблемах внедрения решений на базе ИИ. Среди ключевых сложностей были выделены разрозненность данных и их низкое качество.
➡️Решением может стать инкрементальный подход, при котором нужно начинать с задач, где данных уже достаточно, параллельно выстраивая процессы работы ними и постепенно расширяя количество источников. Также Федор Надейкин подчеркнул, что перед началом проекта по внедрению ИИ-агентов необходимо определить четкие технические метрики. Они позволят оценить результаты проекта, посчитать ROI и избежать долгих доработок.
Смотреть видеозапись выступления Светланы Марковой
Смотреть видеозапись выступления Федора Надейкина
➡️Решением этих проблем стала платформа Neoflex Neon и R&D-лаборатория на её основе: такой подход сокращает путь от идеи до промышленной эксплуатации до 52 дней, ускоряет вывод ИИ-инициатив на рынок до 40% и позволяет добиться возврата инвестиций в 2–3 раза за год.
Светлана Маркова подчеркнула, что ключевым фактором успеха становится платформенный AgentOps-подход. Он обеспечивает централизованное управление жизненным циклом ИИ-агентов, контроль использования токенов и прозрачную оценку эффективности каждой гипотезы на основе заранее заданных метрик и критериев успеха.
Федор Надейкин, бизнес-лидер направления ИИ компании Neoflex, в своем выступлении рассказал о барьерах и проблемах внедрения решений на базе ИИ. Среди ключевых сложностей были выделены разрозненность данных и их низкое качество.
➡️Решением может стать инкрементальный подход, при котором нужно начинать с задач, где данных уже достаточно, параллельно выстраивая процессы работы ними и постепенно расширяя количество источников. Также Федор Надейкин подчеркнул, что перед началом проекта по внедрению ИИ-агентов необходимо определить четкие технические метрики. Они позволят оценить результаты проекта, посчитать ROI и избежать долгих доработок.
Смотреть видеозапись выступления Светланы Марковой
Смотреть видеозапись выступления Федора Надейкина
- 🔥 3


















