По данным исследований, 80% сотрудников по всему миру считают, что им не хватает времени или энергии для выполнения своей работы. Часть этой нагрузки возникает из-за необходимости регулярно искать информацию, обращаться за помощью к внутренним службам и работать с несколькими корпоративными системами.

Разберем, как протестировать ИИ перед внедрением, какие этапы включает пилотный проект, по каким критериям оценивать результат и какие ошибки могут помешать получить объективную оценку эффективности решения.

После появления больших языковых моделей (LLM) компании активно начали внедрять их в бизнес-процессы. Однако со временем стало понятно, что возможностей базовой LLM часто недостаточно для решения корпоративных задач. Чтобы модель работала с внутренними данными компании, соблюдала принятые правила и могла выполнять бизнес-процессы, нужно адаптировать ее.

Разбираем системные причины низкого FCR в контакт-центре и объясняем, как находить и исправлять ошибки превентивно. 

Инвестиции в искусственный интеллект растут, но у большинства компаний по-прежнему нет ответа на вопрос — окупается ли внедрение AI на самом деле. В результате компании либо переоценивают эффективность AI, либо не могут доказать его экономическую отдачу.

Недавно в СМИ появилась новость: врачам напомнили о требованиях к оформлению медицинской документации после того, как некоторые специалисты начали использовать ИИ-сервисы при подготовке протоколов. Сам инфоповод локальный, но он отражает важную тенденцию: ИИ для врачей перестаёт быть экзотикой и становится частью ежедневной медицинской практики.