Блог об ИИдля бизнеса
Разбираем ИИ без хайпа: как это работает, где окупается и на что смотреть при внедрении.
Сколько стоит внедрение ИИ: из чего складывается смета
Из чего складывается стоимость ИИ-проекта: этапы, скрытые статьи расходов, ориентиры по деньгам и срокам. Как посчитать окупаемость до того, как платить.
Как посчитать окупаемость ИИ-проекта
Формула расчёта окупаемости ИИ, три разобранных примера и типичные ошибки: почему эффект переоценивают вдвое и что забывают вычесть.
Своя ИИ-команда или подрядчик: что выбрать
Сравнение своей ML-команды и подрядчика: полная стоимость, сроки выхода на результат, риски. Когда нанимать, когда отдавать наружу и как совмещать.
Почему пилоты ИИ не доходят до промышленной эксплуатации
Семь причин, по которым удачный пилот ИИ так и не становится рабочей системой, и что закладывать в проект с самого начала, чтобы этого избежать.
ИИ и 152-ФЗ: что можно и нельзя с персональными данными
Как соблюсти 152-ФЗ в ИИ-проекте: основания обработки, обезличивание, трансграничная передача, локализация. Практические решения и типичные ошибки.
GigaChat, YandexGPT или открытая модель: что выбрать бизнесу
Сравнение подходов к выбору языковой модели для российской компании: облачные российские сервисы против открытых моделей в своём контуре.
Как развернуть LLM в закрытом контуре: железо, модели, стоимость
Практическое руководство по развёртыванию языковой модели на своём железе: выбор GPU, размер модели, квантизация, стоимость владения и подводные камни.
Импортозамещение в ИИ: чем заменить зарубежные сервисы
Что делать российской компании, если ИИ-решение построено на зарубежных сервисах: варианты замены, порядок перехода и что ломается при миграции.
RAG или дообучение: как выбрать и сколько стоит каждый путь
Чем RAG отличается от дообучения, когда нужен каждый подход, сколько они стоят и почему в большинстве корпоративных задач выбор очевиден.
Почему ИИ-ассистент врёт и что с этим делать
Откуда берутся галлюцинации языковых моделей, почему их нельзя устранить полностью и какие приёмы реально снижают долю выдуманных ответов.
Сколько данных нужно, чтобы обучить модель
Практические ориентиры по объёму данных для разных типов ИИ-задач, что делать при их нехватке и почему качество разметки важнее количества примеров.
Почему модель в проде деградирует и как это заметить
Почему точность модели падает после запуска, какие бывают виды дрейфа данных, что мониторить и когда переобучать. Практический разбор.
Как автоматизировать обработку документов: от скана до поля в системе
Как устроен конвейер обработки документов: распознавание, извлечение полей, проверка и передача в учётную систему. Что определяет качество и стоимость.
Голосовой бот вместо IVR: когда это окупается
Чем голосовой ассистент отличается от классического IVR, какие сценарии он реально закрывает, что определяет качество и когда проект окупается.
ИИ-агенты в корпоративных системах: что они реально умеют
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота, какие задачи он закрывает в CRM и ERP, какие права ему давать и что обязательно предусмотреть до запуска.
Остались вопросы после чтения?
Разберём вашу ситуацию предметно — на ваших процессах и данных, без общих слов про трансформацию.