Если вы думали, что у меня закончились кейсы ДО-ПОСЛЕ внедрения ИИ, то вы ошибаетесь. Их становится только больше. Потому что бизнес начал понимать реальную ценность ИИ и реальные ограничения технологии. Следовательно, подходит к внедрению ИИ более прагматично и разумно.
Кейс отдела разработки компании Samsung на первый взгляд не выглядит чем-то неординарным. Ну внедрили копилота в офис. Все так делают, что тут такого? Решение взяло на себя документооборот, работу с почтой, составление шаблонов документов, расшифровку встреч и другую типовую офисную рутину. Ничего особенного. Но здесь важно не что сделано, а как.
Простым чатом с ИИ решение было в 2024 году. А сегодня это система из ИИ-агентов, выполняющих большую часть офисной работы. Причем 60% задач выполняется вообще без участия человека! В этом и состоит разница между ИИ-агентами и простой нейросетью. Кстати, про ИИ-агенты и чат-боты есть материал в блоге на сайте.
ДО: Классические бизнес-процессы в офисах компании Samsung. Вручную, медленно, долго. Сотрудники Samsung Group тратили ~2-3 часа в день на рутинные административные задачи.
ПОСЛЕ: Разработанный в недрах компании Brity Copilot сократил время на рутинные задачи на 50-60%. Общая экономия оценивается в $100 млн. Плюс компания еще и зарабатывает на внедрении своей системы ИИ-агентов (под брендом FabriX) своим клиентам. Подробности здесь.
К слову, внедрение ИИ — это не обязательно про мегакорпорации и миллионы долларов. В прошлый раз я описывал внедрение ИИ в малый бизнес. А небольшие ИИ-ассистенты доступны практически любой компании и окупаются за пару месяцев.
Post #329
134
Дневник СЕО IT-компании Следующий кейс ДО и ПОСЛЕ внедрения ИИ. Сегодня расскажу про RAG-системы. Суть Retrieval-Augmented Generation в том, что ответ нейросети строится на конкретных данных, прописанных в источниках. В отличие от классического генеративного ИИ, LLM+RAG существенно…

- 🔥 2
- 👍 1