TEAMLY

💡 Как ГК Gems собрала знания компании в одном месте?

До TEAMLY информация была разбросана по Google Docs, таблицам, Wiki, чатам и личным документам сотрудников. Найти актуальный ответ иногда было настоящим квестом.

В Gems начали с главного — выяснили, какая информация действительно нужна сотрудникам, и построили базу знаний вокруг ежедневных рабочих задач.

В итоге в TEAMLY собрали:

💙 информацию о компании и сотрудниках
💙 процессы и регламенты
💙 продуктовую и проектную документацию
💙 материалы для адаптации

Что получили в результате:

150+ сотрудников работают в едином пространстве знаний.
90% используют базу знаний как один из основных источников информации.
94% находят в ней ответы, которые помогают в работе.
88% регулярно обращаются к базе знаний.

Сотрудники перестали искать рабочую информацию по разным системам и постепенно привыкли обращаться в TEAMLY как к единому источнику знаний.

💙 Читайте полный кейс ГК Gems — на сайте TEAMLY.

Что происходит с бизнесом, когда эксперт уходит в отпуск? 👀

В хорошей системе — ничего. Процессы продолжаются, сотрудники находят ответы самостоятельно, решения принимаются без постоянных звонков «а подскажи, как здесь правильно».

Но если знания компании живут преимущественно в головах отдельных сотрудников, отпуск одного человека может быстро превратиться в операционный квест.

💗 «А где найти актуальный шаблон?»
💗 «Как мы обычно решаем такие задачи?»
💗 «Кто знает, что делать в этой ситуации?»
💗 «Давайте дождёмся Ивана — он вернётся через неделю».

И проблема здесь не в отпуске. Проблема в том, что вместе с экспертом из рабочего процесса временно исчезает часть корпоративных знаний.

💗 Исследование Panopto показало: 42% знаний, которые сотрудники используют в работе, являются уникальными для конкретного человека. А 60% сотрудников считают получение необходимой информации от коллег сложным или почти невозможным. В среднем сотрудники тратят 5,3 часа в неделю, ожидая информацию от коллег или заново создавая то, что уже существует. Для крупных компаний Panopto оценивал связанные с этим потери продуктивности в среднем в $47 млн в год. А по данным Bloomfire, сотрудники в среднем тратят около 10% рабочего времени на поиск необходимой информации. В их более широком расчёте неэффективность обходится бизнесу в среднем до 25% годовой выручки — это оценка не только потерь от управления знаниями, но и других видов неэффективности.

Поэтому вопрос, который стоит задать компании перед отпускным сезоном:

Если завтра ключевой эксперт не выйдет на связь на две недели — сможет ли команда продолжать работать по тому же стандарту?

Если ответ «нет», возможно, проблема не в нехватке сотрудников. Проблема в том, что знания ещё не стали системой.

Их нужно не просто сохранить в базе знаний, а сделать доступными для команды, встроить в процессы и обучение — чтобы сотрудникам не приходилось каждый раз искать человека, который «точно знает, как правильно». Именно тогда база знаний перестаёт быть архивом и становится частью рабочей системы компании.

💙 Хотите проверить, насколько ваша компания зависит от знаний отдельных сотрудников? Переходите на сайт TEAMLY и записывайтесь на персональное демо.

Cотрудник уволился, а вместе с ним ушли знания, инструкции и та самая невидимая часть айсберга бизнес-процессов. Знакомо? 🥺

Когда такое случается, у руководителя остается только ощущение, что это точно где-то было. Но где?

Так происходит, если:
💙 Договоренности жили в чатах
💙 Решения принимались на созвонах экспромтом и нигде не фиксировались
💙 Финальную версию планировали оформить позже. Но оформлять, конечно, никто не собирался.

Когда первый шок проходит, начинается ручное восстановление процессов с нуля - возрастает нагрузка на команду, а онбординг новичков становится непосильной задачей.

Именно поэтому вам нужна корпоративная база знаний. Для HR это способ сохранить экспертизу и снизить зависимость от конкретных людей в компании.

В TEAMLY:
💙 Все документы структурированы и хранятся в одном месте
💙 Статьи легко обновлять, без переписывания с нуля
💙 Сохраняется история изменений: видно, кто, когда и что правил
💙 Документы можно согласовывать и обсуждать прямо в системе
💙 Новички быстрее вникают и меньше отвлекают команду благодаря AI-поиску

В итоге знания остаются в компании, даже когда команда меняется.

Запишитесь на демо и узнайте, как может выглядеть управляемая корпоративная база знаний 👀

🌐 Дистанционное обучение в крупном бизнесе

Когда компания растет, очное обучение начинает проигрывать по скорости и стоимости. Поэтому все больше компаний переходят на дистанционный формат.

Но чтобы обучение действительно работало, оно должно быть:
💙 актуальным;
💙 персонализированным;
💙 связанным с практикой;
💙 измеримым.

Именно поэтому мы развиваем TEAMLY — платформу, которая объединяет знания, обучение и ИИ в единую управляемую систему.

Что помогает бизнесу:
— ИИ создает курсы и тесты на основе ваших материалов.
— ИИ-ассистент быстро находит информацию в документах и базе знаний.
— Поддержка SCORM позволяет импортировать готовые курсы.
— Синхронизированные блоки автоматически обновляют информацию во всех материалах.
— Аналитика показывает прогресс сотрудников и пробелы в знаниях.
— Мобильное приложение и коробочная версия обеспечивают доступ к обучению из любой точки мира.

💙 Хотите узнать, как TEAMLY поможет вашему бизнесу масштабировать обучение без потери качества? Переходите на сайт и запишитесь на демо.

🏭 Опыт машиностроительного холдинга

Во многих производственных компаниях знания существуют... но пользоваться ими сложно.

Инструкции лежат в PDF, регламенты — на сетевых дисках, часть информации хранится в локальных вики, а актуальную версию документа сотрудники ищут через коллег.

Именно с такой ситуацией столкнулся один из машиностроительных холдингов.

После внедрения единой базы знаний удалось добиться заметных изменений:

💙 выровнять качество работы между филиалами;
💙 ускорить запуск новых площадок;
💙 сократить онбординг сотрудников с нескольких месяцев до нескольких недель.

Что помогло добиться такого результата?

💙 Собрали регламенты, инструкции и экспертные материалы в едином пространстве.

💙 Разделили базу знаний по направлениям: производство, логистика, качество, HR и другим подразделениям.

💙 Перенесли только актуальную информацию и сделали её удобной для поиска.

💙 Закрепили новые процессы в ежедневной работе сотрудников, чтобы знания не оставались просто архивом.

В итоге база знаний стала не местом хранения документов, а единым рабочим пространством, где сотрудники быстро находят ответы и работают по единым стандартам.

💙 Хотите узнать, как построить такую систему в производственной компании? Читайте полную версию статьи в блоге на Хабре.

🤔 У вас есть база знаний. Почему сотрудники всё равно спрашивают коллег?

Большинство компаний начинают одинаково.

Сначала появляется база знаний. В неё собирают инструкции, регламенты, шаблоны и опыт команды.

Кажется, что проблема решена.

Но спустя несколько месяцев ничего не меняется.

💙Новички продолжают задавать вопросы наставникам.

💙Команды работают по-разному.

💙Одни и те же ошибки повторяются снова и снова.

Почему так происходит?

Потому что сама по себе база знаний не делает знания рабочим инструментом.

Она отвечает на вопрос «где хранить информацию?», но не отвечает на главный вопрос — «как сделать так, чтобы сотрудники действительно использовали эти знания?» Именно поэтому всё больше компаний объединяют базу знаний и корпоративное обучение.

Когда знания становятся основой для онбординга, курсов и тестирования, происходит важное изменение.

💙Сотрудник не просто нашёл инструкцию — он изучил её.
💙Не просто прочитал процесс — закрепил его на практике.
💙Не просто сохранил знания — начал работать по единому стандарту.

Именно поэтому в TEAMLY база знаний и LMS работают как единая система. Знания перестают быть архивом и становятся частью ежедневной работы компании.

💗 Переходите на сайт, чтобы посмотреть, как это работает на практике, и записывайтесь на персональное демо.

☄️ Сколько компания может сэкономить благодаря ИИ?

На конференции «Знания, обучение и ИИ – в единой рабочей среде» директор по развитию QSOFT Олег Демченко рассказал, как команда использует ИИ в рекрутинге, обучении, продажах и управлении знаниями. И главное — какой эффект это приносит бизнесу.

💙 Например, в рекрутинге:

• раньше на обработку 180 резюме уходило около 12 часов, теперь — всего 2 часа;
• ещё 9,5 часа удалось сэкономить на подготовке к первому контакту с кандидатом;
• руководители стали тратить почти на 10 часов меньше на участие в подборе сотрудников.

Результат — экономический эффект более 7 млн рублей в год только на процессах найма.


💙 ИИ помогает и в корпоративном обучении.

Создание курса теперь занимает около 4 часов вместо нескольких дней. ИИ готовит структуру, помогает с транскрибацией материалов и генерирует тесты — эксперту остаётся проверить результат.

А в продажах нейросети анализируют базу коммерческих предложений, смет и прошлых проектов, помогая быстрее принимать решения. Экономический эффект — ещё около 4 млн рублей.

Общий результат внедрения ИИ в QSOFT — 36,4 млн рублей экономии в год.

Это хороший пример того, что ИИ — уже не эксперимент, а инструмент, который помогает компаниям экономить время сотрудников и снижать операционные затраты.

▶️ И смотрите полную запись выступления Олега Демченко с тайм-кодами на любой из трёх площадок.

VK Видео | YouTube | RUTUBE

👀 Что нового появилось в TEAMLY этой весной?

Мы продолжаем развивать платформу так, чтобы знания, документы и обучение работали как единая система. В весеннем релизе появилось сразу несколько важных обновлений.

💗 ИИ-ассистент стал умнее. Теперь он ищет ответы не только в статьях, но и в PDF, Word и Excel-файлах, а также может работать со всей базой знаний или отдельным пространством.

💗 Внешний ИИ-виджет. Его можно встроить в корпоративный портал или сайт, чтобы сотрудники и клиенты получали ответы прямо в рабочем интерфейсе.

💗 ИИ для обучения. Достаточно выбрать пространство базы знаний или загрузить файл — ИИ сам предложит структуру курса, уроки и тесты.

💗 Поддержка SCORM. Импортируйте готовые курсы без повторной разработки и объединяйте обучение с корпоративной базой знаний.

💗 Рабочие документы и умные таблицы. Создавайте документы, ведите реестры, связывайте данные с базой знаний и работайте в одном пространстве.

💗 Синхронизированные блоки. Обновите информацию один раз — изменения автоматически появятся во всех статьях, инструкциях и курсах.

💗 Мобильное приложение и коробочная версия. Работайте с корпоративными знаниями из любой точки мира или разворачивайте TEAMLY в локальной инфраструктуре компании.

💙 Переходите на сайт, чтобы узнать все подробности весеннего релиза и посмотреть, как новые возможности помогут ускорить работу вашей команды ⚡️

На конференции «Знания, обучение и ИИ – в единой рабочей среде» Евгения Давыденкова, руководитель бизнес-акселератора «Росатом Энергосбыт» рассказала, как создавали базу знаний проекта и вернули порядок в общий процесс.

Конкурс «Энергетика лидеров» в «Росатом Энергосбыт» запустили 10 лет назад. Тогда в портфеле было 12 инициатив. Через пять лет их стало 170 и число участников достигло 3000.

💙 То, что раньше работало на энтузиазме и быстрых решениях, дало сбой: данные хранились в разрозненных Excel‑таблицах, информация терялась в потоке почтовых рассылок, а обмен файлами шёл через чаты без какой‑либо системы.

Вот какой выход нашли:
💙Внедрили единый регламент
💙Запустили проектную школу
💙Создали централизованное хранилище карточек проектов
«Мы понимаем, что это вклад в будущее, где у нас будет единая система, где будет и регламент с подачей заявкой, автоматизация, умные таблицы, смена статусов, доступ у всех».
Теперь сотрудники, которые хотят предложить новую инициативу, легко находят в базе похожие проекты из других регионов. Это очень хорошая практика. Так можно учесть чужие промахи, взять за основу проверенное решение и внедрить его у себя.

Построение базы знаний – не разовое мероприятие, а непрерывный процесс. 
💙 Какие возможности она дает компаниям разного формата – читайте на нашем сайте.

В TEAMLY можно создавать курсы с помощью ИИ. Но что, если у компании уже есть готовый курс в формате SCORM? Хранить его отдельно от платформы совместной работы не логично.

Мы тоже так считаем, поэтому в весеннем релизе добавили возможность импорта SCORM-пакетов. При этом:

💙Структура обучения сохраняется
💙Сотрудники продолжают обучение в привычном формате
💙Не нужно выделять бюджет на повторную разработку

Работает все так:

💙 Начните создание курса. Откройте раздел «Курсы» и нажмите кнопку «Создать курс».
💙 Импортируйте SCORM-пакет. Выберите опцию «SCORM» во всплывающем меню создания курса. Загрузите архив в формате ZIP – платформа поддерживает версии 1.2 и 2004.
💙 Проверьте загрузку курса. Когда импорт завершится, в списке появится новый курс с типом SCORM.
💙 Работайте с курсом. Меняйте название, добавляйте обложку, редактируйте описание, назначайте участников на курс.

Есть еще одно удобство обучения на платформе – аналитика. В TEAMLY можно отслеживать статусы прохождения, сроки, время обучения и вовлечённость сотрудников.

💙 Переходите на сайт, чтобы узнать все возможности запуска SCORM-курсов и узнать, как новые возможности платформы помогут ускорить работу вашей команды.

👀 Зачем производству умные таблицы? И как они работают?

Если база знаний, данные о запасах и складских остатках живут в разных таблицах и файлах, компания каждый день теряет деньги на простоях и браке.

«Новичок в цехе тратит час, чтобы найти актуальную инструкцию, логист сверяет остатки с Excel-файлом трёхмесячной давности, а руководитель узнаёт про ошибку в рецептуре уже по итогам списаний и претензий клиентов».

💙 Таковая текущая реальность многих производственных компаний

В статье расскажем как собрать технологические карты в умной таблице TEAMLY, связать её со складскими остатками и наконец синхронизировать реальность на складе с тем, что написано в регламентах.

🤩 Чем выгодны базы знаний в формате умных таблиц? Это:
💙 единый источник правды по продуктам, технологиям, регламентам и остаткам, а не десятки версий в разных файлах;
💙 возможность связать данные между собой. Продукты – с сырьём, цеха – с регламентами, магазины – с поставками;
💙 автоматизация расчётов и метрик с помощью формул и сводок (rollups), без сложных интеграций и BI-проектов.

Если вы хотите посмотреть, как это работает, читайте полную версию в блоге на Хабре 🖥

🖥 Мы уже писали о том, как изменилась логика создания корпоративных курсов

Мало вложить деньги в обучение и заказать создание дорогого курса. Без анализа результатов эффект может оказаться нулевым.

Поэтому мы уделили большое внимание разработке инструментов для аналитики процесса и итогов обучения.

На платформе доступны:
💙подробные отчёты по урокам и тестам
💙индивидуальная статистика сотрудника
💙экспорт отчётов для руководителей

Как это работает?

💙 Контроль прогресса. Можно видеть, как сотрудники проходят обучение. Если одни успешны, а другие отстают, нужно искать причину.

💙 Оценка эффективности. Пробелы в знаниях по итогам тестам помогут скорректировать программу обучения, объективно оценить усвоение материала.

💙 Вовлечённость. Сколько сотрудников начали и завершили урок, где они останавливаются и сколько времени тратят на изучение материала.

Переходите на сайт, чтобы узнать больше подробностей про аналитику обучения и записаться на персональное демо 👀

Потратили миллионы на обучение, курсы пройдены, сертификаты получены. Теперь бизнес пойдёт в гору?

Не обязательно 🫠

Представьте, что завтра вам нужно собрать команду для запуска нового продукта, выхода на другой рынок или внедрения новой технологии. Сможете ли вы быстро ответить на несколько вопросов?

Кто внутри компании уже обладает нужной экспертизой?
Каких компетенций не хватает прямо сейчас?
Какие знания придётся искать на рынке?

Для многих крупных компаний именно здесь начинаются сложности

Они знают, сколько сотрудников прошли обучение, сколько курсов было назначено и сколько это стоило, но не всегда понимают, какой экспертизой реально располагают.

Именно поэтому Workplace Learning Report от LinkedIn фиксирует любопытный сдвиг

Компании начинают уделять меньше внимания самим программам обучения и больше — навыкам сотрудников. По сути, меняется логика управления.

✖️ Раньше главный вопрос был: «Чему мы обучили людей?»
✔️ Теперь всё чаще: «Каких компетенций нам будет не хватать для достижения целей бизнеса?»

Кажется, что разница небольшая, но на деле — подход к обучению меняется принципиально. Когда в центре внимания оказываются навыки, обучение перестаёт быть набором курсов. Появляется непрерывный цикл: оценить текущий уровень, найти дефициты, помочь сотруднику развиться, снова измерить результат.

Например, Siemens использует такой подход для более чем 254 тысяч сотрудников. Компания регулярно оценивает компетенции, выявляет разрывы и формирует персональные рекомендации по развитию.

Это хороший сигнал для всего рынка

Возможно, в ближайшие годы конкурентным преимуществом станет не объём знаний внутри компании. А способность понимать, каких знаний ей не хватает.

Недавно мы писали о том, почему компании всё чаще отказываются от «идеальных курсов»

Потому что идеальный курс легко может устареть ещё до запуска.

Особенно если речь идёт о продажах, клиентском сервисе, новых продуктах или изменениях в законодательстве. Пока идут согласования, информация уже успевает поменяться.

Но тогда возникает другой вопрос

А как создавать курсы максимально быстро и не тратить недели на сбор материалов и написание текстов?

И мы знаем ответ 😏 В весеннем релизе TEAMLY появилась генерация курсов с помощью ИИ.


Работает это довольно просто:

💙В разделе «Управление обучением» нажимаете «Создать» → «Сгенерировать курс»

💙Задаёте тему и цель обучения, а также выбираете источник: файл, статью или пространство в базе знаний

💙ИИ анализирует материалы и предлагает структуру будущего курса

💙Проверяете, если нужно убираете лишние разделы или меняете порядок блоков в структуре и нажимаете «Далее»

💙Готово! За пару минут вы создали полноценный курс 💗

Остаётся только добавить изображения, сгенерировать тесты с помощью ИИ и можно назначить сотрудникам.
💗💗💗💗💗💗

Теперь любое изменение в компании — регламент, процесс, инструкцию — можно сразу превратить в обучение и максимально быстро донести до команд, чтобы исключить ошибки и снизить риски.

💙 Переходите на сайт, чтобы узнать все подробности о весеннем релизе Teamly и узнать, как новые возможности платформы помогут ускорить работу вашей команды.

😬 «Лучшее враг хорошему»: почему идеальные курсы больше никому не нужны?

Если обучение готовится слишком долго, даже самые полезные материалы могут устареть раньше, чем сотрудники вообще успеют их открыть.

Пока согласовываются тексты, рисуются красивые схемы и обсуждается «не слишком ли маленькая кнопка на третьем слайде», в бизнесе уже меняются процессы, продукты и скрипты. В итоге команда получает курс, в который вложили месяцы работы — но пользоваться им уже неудобно, потому что часть информации неактуальна.

И это сейчас одна из главных проблем обучения

💙В новой статье разбираем, почему компании всё чаще уходят от «курсов-монументов» к более гибкому и быстрому формату обучения.

Например:

💙почему курс за 3 дня иногда приносит больше пользы, чем курс за 3 месяца
💙зачем обучению MVP-подход
💙почему эксперту проще самому собирать контент, чем передавать знания через цепочку согласований
💙и как компании начинают обновлять обучение так же регулярно, как обновляют продукты

Потому что ценность обучения сегодня всё чаще определяется не количеством красивых гайдов и согласований, а тем, насколько быстро сотрудники получают нужные знания для работы.

💙 Читайте полный материал в блоге на Habr.

😑Навык работы с ИИ — это новый «уверенный пользователь ПК»?

На конференции TEAMLY × QSOFT Надежда Шилова из «Ростелекома» рассказывала, как в компании выстраивают системное обучение работе с нейросетями для 80 тысяч сотрудников основного штата и ещё 150 тысяч сотрудников дочерних обществ.

По словам Надежды, проблема внедрения ИИ в том, что бизнес часто пытается внедрять ИИ как отдельный инструмент, а не как новую рабочую среду ✅

«Прежде чем учить людей, надо было дать им доступную нейросеть»

В «Ростелекоме» для этого сделали внутренний нейрошлюз — единый защищённый контур с ChatGPT, DeepSeek и внутренними моделями. Ведь странно всерьёз говорить сотрудникам «используйте ИИ в работе», если доступ к нейросетям — это личные аккаунты, ограничения и постоянный страх что-то случайно отправить не туда.


А дальше команда обучения пошла проверять всё на себе

Передали нейросетям часть рутинных задач: создание курсов, методологию, коммуникации, проверку работ. Например, раньше 3500 мотивационных эссе для программы IMBA сотрудники проверяли почти две недели вручную. Теперь с этим справляется ИИ-агент меньше чем за час.

«Мы делегируем ИИ не просто тексты и презентации. Задача продвинутого пользователя скорее дирижировать оркестром сразу нескольких агентов»

И здесь хорошо видно, как меняется сама логика корпоративного обучения

Раньше компании обсуждали, нужен ли ИИ вообще. Сейчас вопрос уже в другом: как встроить его в ежедневную работу так, чтобы им действительно пользовались не десять энтузиастов, а вся компания. На примере «Ростелекома» видно, что внедрить ИИ в рабочую среду — вполне реально, если делать это системно и осознанно 🔥
💗💗💗💗💗💗💗

Хотите узнать, как с помощью ИИ в разы ускорить создание учебных материалов, а также повысить эффективность обучения и адаптации?

💙 Читайте все подробности о весеннем обновлении TEAMLY на сайте и записывайтесь на персональное демо.

🤩 «Я прошёл курс» и «Я научился» — две разные вещи

Часто бывает, что компании кажется, что процесс обучения выстроен: инструкции написаны, курсы собраны, ссылки отправлены, отчёты по обученности готовы.

Но потом новичок всё равно задаёт вопросы, ответы на которые уже есть в базе знаний. Руководитель снова подключается и объясняет процесс, коллеги пересылают друг другу одни и те же статьи, а одинаковые ошибки повторяются.

И получается, что проблема была не в отсутствии информации — её как раз много — а в том, что никто не понимает, усвоили ли сотрудники материалы 🫠

Поэтому тесты — это не просто «финал курса». Они помогают увидеть, где человек действительно разобрался в теме, а где просто пролистал уроки.

В весеннем релизе TEAMLY сделали тесты более гибкими для реального обучения.

Теперь в курсах можно:

💙Смотреть расширенную аналитику
💙Ограничивать время прохождения
💙Настраивать количество правильных ответов
💙Задавать количество попыток
💙Устанавливать проходной порог
💙Добавлять изображения в вопросы

Последнее особенно полезно там, где важно показать интерфейс, схему, оборудование или конкретный рабочий сценарий — потому что визуально многие вещи объясняются намного быстрее и понятнее.
💙💙💙💙💙

💙 Переходите на сайт, чтобы узнать все фишки весеннего обновления платформы 💗

🚙 ИИ не исправляет хаос в компании — он его усиливает

Если знания разбросаны по чатам, таблицам и документам, сотрудники каждый раз ищут информацию заново, а обучение существует отдельно от реальной работы — даже самая мощная LLM (Большая языковая модель) не даст бизнесу ощутимого эффекта.

Именно об этом говорили спикеры на конференции TEAMLYxQSOFT:

▪️как Росатом Энергосбыт перестраивал работу, когда проектов становилось всё больше,

▪️почему «сначала научить, а потом применить» — устаревший подход к обучению,

▪️как Северсталь кардинально изменил логику внедрения ИИ и что из этого вышло,

▪️почему ИИ оказывается практически бесполезным без качественных данных.

В новом материале собрали главные инсайты конференции — про знания, обучение, процессы и то, почему большинство ИИ-проектов не дают результата.
💗💗💗💗💗💗💗💗

→ Читать статью

«Я четвертый год работаю с искусственным интеллектом, и меня не оставляет мысль все это время: „Мама, где я, куда я попал?“»

Василий Вайншенкер — шеф команды тренеров LLM в Яндекс Alice AI. Он создаёт, улучшает и обучает ИИ, чтобы технология реально помогала людям, а не создавала иллюзию помощи.

Василий признаётся, что даже специалистов, непосредственно развивающих ИИ, периодически охватывает тревожность и непонимание происходящего.

«Помните, в приключениях электроника была песня, чтобы стать, говорят, человеком, шагать надо в ногу с веком. А куда шагать? Как внедрять?»

На конференции TEAMLYxQSOFT Василий ответил на эти и многие другие вопросы, связанные с ИИ. Спикер рассказал:

💗почему ИИ — «неравномерная технология» и как это влияет на бизнес,
💗стоит ли тратиться на самую мощную LLM или лучше сфокусироваться на качестве данных,
💗можно ли доверять ИИ человеческий контекст и какую главную ошибку при внедрении ИИ совершает большинство компаний.

Собрали в карточки главные выводы из доклада. Листайте, сохраняйте и отправляйте коллегам 🔥
💗💗💗💗💗💗💗

💙 И смотрите полную запись выступления Василия Вайншенкера с тайм-кодами на любой из трёх площадок.

VK Видео | YouTube | RUTUBE