Мы рассказываем о будущем, которое уже работает: web, LLM, ML и решениях для крупного бизнеса.
Наш главный продукт — OSMI AI, платформа для создания ИИ-агентов: https://osmi-ai.ru/
Контакты: @shraibmanm @angiroina_official
Post #198
167
Forwarded from ODA
5 шагов, чтобы перестать пилотировать ИИ «в никуда» на производстве
Что происходит у многих заводов и холдингов? Пилоты по ИИ множатся, эффекты есть локально, но общей картины — нет. Растёт «зоопарк» систем, повышается стоимость владения, усиливается зависимость от подрядчиков, а масштабирование идёт через боль.
Чтобы ИИ стал нормальной производственной функцией, а не набором экспериментов, нужен единый платформенный контур для ИИ-агентов внутри периметра и собственный центр компетенций (CoE).
Наталия Арсланова — co-founder и COO OSMI IT — LLM, ML, WEB, ментор технических стартапов МФТИ, член Ассоциации организационного развития ODA.
Для канала ODA Наталья рассказала, как выстроить системный подход к ИИ на производстве и перестать тратить ресурсы на разрозненные пилоты.
Сохраняйте и делитесь с коллегами ⤵️
1️⃣ Сформулировать потребности и подготовить инфраструктуру
Честно опишите ключевые процессы и точки потерь, определите 1–2 приоритетных сценария для ИИ на основе диагностики процессов и данных, оцените зрелость ИТ-среды и поэтапно настройте инфраструктуру под реальные нагрузки.
2️⃣ Выбрать технологическую основу
Сравните платформы, фреймворки и стеки по прозрачным бизнес- и техкритериям, протестируйте решения на боевых данных и заранее зафиксируйте архитектурные принципы, чтобы каждый новый проект не приходилось собирать «с нуля».
3️⃣Собрать и запустить команду
Нанимайте людей под роли и компетенции, а не только под конкретные технологии, выстраивайте систему онбординга и обучения, чтобы экспертиза оставалась внутри компании, а новые ИИ-агенты появлялись быстрее и надёжнее.
4️⃣ Интегрировать технологии в операционку
Внедряйте решения поэтапно, с понятными метриками и участием сотрудников всех уровней, запускайте программу управления изменениями, обеспечьте human-in-the-loop, чтобы операторы и эксперты валидировали результаты и помогали системе адаптироваться к реальным условиям.
5️⃣ Настроить измерение результатов
Сразу договоритесь о целевых KPI и методике их расчёта, запустите регулярную отчётность и по мере роста зрелости компании пересматривайте набор показателей, чтобы ИИ оставался рабочим бизнес-инструментом, а не витриной.
Если понравился пост, ставьте 🔥
* Если нужна консультация по управленческому консалтингу напишите нам на info@orgdevworld.ru
** Присоединиться к профессиональному сообществу экспертов оргразвития можно здесь
#экспертыODA
Что происходит у многих заводов и холдингов? Пилоты по ИИ множатся, эффекты есть локально, но общей картины — нет. Растёт «зоопарк» систем, повышается стоимость владения, усиливается зависимость от подрядчиков, а масштабирование идёт через боль.
Чтобы ИИ стал нормальной производственной функцией, а не набором экспериментов, нужен единый платформенный контур для ИИ-агентов внутри периметра и собственный центр компетенций (CoE).
Наталия Арсланова — co-founder и COO OSMI IT — LLM, ML, WEB, ментор технических стартапов МФТИ, член Ассоциации организационного развития ODA.
Для канала ODA Наталья рассказала, как выстроить системный подход к ИИ на производстве и перестать тратить ресурсы на разрозненные пилоты.
Сохраняйте и делитесь с коллегами ⤵️
1️⃣ Сформулировать потребности и подготовить инфраструктуру
Честно опишите ключевые процессы и точки потерь, определите 1–2 приоритетных сценария для ИИ на основе диагностики процессов и данных, оцените зрелость ИТ-среды и поэтапно настройте инфраструктуру под реальные нагрузки.
2️⃣ Выбрать технологическую основу
Сравните платформы, фреймворки и стеки по прозрачным бизнес- и техкритериям, протестируйте решения на боевых данных и заранее зафиксируйте архитектурные принципы, чтобы каждый новый проект не приходилось собирать «с нуля».
3️⃣Собрать и запустить команду
Нанимайте людей под роли и компетенции, а не только под конкретные технологии, выстраивайте систему онбординга и обучения, чтобы экспертиза оставалась внутри компании, а новые ИИ-агенты появлялись быстрее и надёжнее.
4️⃣ Интегрировать технологии в операционку
Внедряйте решения поэтапно, с понятными метриками и участием сотрудников всех уровней, запускайте программу управления изменениями, обеспечьте human-in-the-loop, чтобы операторы и эксперты валидировали результаты и помогали системе адаптироваться к реальным условиям.
5️⃣ Настроить измерение результатов
Сразу договоритесь о целевых KPI и методике их расчёта, запустите регулярную отчётность и по мере роста зрелости компании пересматривайте набор показателей, чтобы ИИ оставался рабочим бизнес-инструментом, а не витриной.
Если понравился пост, ставьте 🔥
* Если нужна консультация по управленческому консалтингу напишите нам на info@orgdevworld.ru
** Присоединиться к профессиональному сообществу экспертов оргразвития можно здесь
#экспертыODA
