TGViewer
Talaev Danil / Product Owner / CDO Talaev Danil / Product Owner / CDO @talaevdanil · 136 subscribers
Post #44 121
Последнее время все чаще приходится не просто рассказывать про ИИ, а показывать, как он работает на практике

23 сентября на «Конференции по проектному управлению» как раз была такая возможность, где мне удалось выступить с презентацией про наш опыт внедрения ИИ-агентов в контур компании.

В последнее время тема ИИ в компаниях появляется практически в каждом разговоре про цифровизацию, но мне было интересно другое: что происходит, когда ИИ перестает быть просто технологией для экспериментов и начинает работать внутри реального бизнес-процесса.

Мы внедрили трех ИИ-ассистентов в систему управления проектами для автоматизации рутинных процессов. Один из них отвечает на вопросы по методологии, второй помогает руководителю проекта собирать сводки, третий работает с отчетностью.

Мы не искали, куда можно было бы прикрутить ИИ просто так. Сначала мы с командой изучили, какую работу люди до сих пор делают вручную, хотя все необходимые данные уже есть в системе.

Оказалось, что достаточно много времени уходит именно на сборку информации: найти нужный документ, сверить данные, подготовить сводку, собрать отчет, то есть не на принятие решения, а на подготовку всего необходимого для него.

Отсюда и появился наш основной принцип — ассистент должен находиться там же, где находятся данные. Поэтому мы не стали делать отдельный чат, куда нужно постоянно что-то загружать. Наши агенты встроены непосредственно в систему и используют данные системы и внутренней базы знаний.

Еще одна важная вещь, которую понял во время внедрения: в корпоративном ИИ недостаточно просто получить хороший ответ. Нужно понимать, откуда он взялся, иметь возможность его проверить, учитывать права доступа и соблюдать требования информационной безопасности. Поэтому часть работы оказалась вообще не про модели, а про архитектуру, процессы и согласования.

На сегодняшний день три агента уже работают в промышленном контуре. Всего они обработали 898 запросов, а точность ответов составляет около 85%.

При этом для меня главный результат проекта не про цифры, ведь мы впервые прошли весь путь от идеи ИИ-ассистента до его работы на реальных пользователях и теперь понимаем, как повторять это дальше.

Спасибо организаторам конференции за возможность поделиться опытом и обсудить похожие кейсы с коллегами из сферы.
  • 🔥 15
  • ❤ 5
  • 👏 5
  • 👍 3
More from @talaevdanil
  1. Sep 20, 2026В большой компании решение может приниматься месяцами Когда работаешь в небольшой компании…
  2. Sep 16, 2026Давно здесь не было новых постов — немного пропал из-за высокой загрузки. Последние нескол…
  3. Jul 20, 2026Большая часть работы всегда остается за кадром Когда только начинаешь работать на проекте,…
  4. Jul 12, 2026Карьеру за вас никто не построит За несколько лет работы в корпорации я пересмотрел свое о…
  5. Jul 7, 2026Хорошего продакта отличает не количество изученных фреймворков Последнее время все чаще за…
  6. Jul 2, 2026Сложность проекта редко бывает в технологиях Несколько лет назад мы получили задачу выходи…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →