Аудит одного процесса перед внедрением ИИ: что должно остаться у заказчика
Как выбрать процесс для ИИ-пилота, проверить данные и собрать паспорт проекта с понятным результатом, ответственными и критериями приемки.
Читать статьюПрактика DEF.center
ИИ в рабочих процессах: статьи и разборы
Как выбрать первый процесс, подготовить данные, подключить рабочие системы и проверить пользу решения. Разбираем вопросы, которые возникают до разработки и при запуске.
Какие данные нужны для первого ИИ-проекта: подготовка одного процесса
Два примера подготовки данных для ИИ: поиск по документам и работа с историей заказов. Матрица источников, владельцев, прав и качества для первого пилота.
Читать статьюПравила, оптимизация, ML или LLM: как выбрать подход для бизнес-задачи
Четыре подхода к автоматизации бизнес-задач. Матрица выбора, методические примеры, исходное сравнение и вопросы для обсуждения проекта с разработчиком.
Читать статьюИнтеграция ИИ с 1С и CRM: что определить до разработки
Как описать чтение и запись для ИИ в 1С и CRM: источники фактов, права, подтверждения, повторы, ошибки и приемочные сценарии одного процесса.
Читать статьюЛокальная LLM для компании: что входит в рабочее внедрение
Состав локальной ИИ-системы: модель, корпоративные данные, интерфейс, права, интеграции и сопровождение. Шаблон распределения работ и приемки.
Читать статьюЛокальная модель или облачный API: как принять решение до покупки оборудования
Матрица сравнения локальной LLM и облачного API для компании: качество, данные, нагрузка, поддержка и расходы. План испытания на своих задачах.
Читать статьюПодготовка документов к поиску с ИИ: что проверить до RAG-пилота
Как собрать документы для корпоративного поиска с ИИ: паспорт источников, версии, права и проверочные вопросы. Пример корпуса и критериев пилота.
Читать статьюПрава и обновления в локальной ИИ-системе: что включить в приемку
Шаблон приемки локальной ИИ-системы: роли, доступ к источникам, журналы, обновления и восстановление. Методические сценарии для заказчика и IT.
Читать статьюКлассификация входящих обращений с ИИ: категории, ошибки и ручная проверка
Как выбрать категории обращений, подготовить примеры, оценить ошибки маршрутизации и организовать проверку сотрудником.
Читать статьюИзвлечение данных из документов: как проверять поля до записи в учетную систему
Практический маршрут документа: схема полей, проверка значений, сверка со справочником и подтверждение записи в 1С или CRM.
Читать статьюИстория заказов и база знаний: как разделить источники ответа на примере BEGO
Какие вопросы адресовать истории заказов, данным 1С и базе знаний при подготовке клиентского сообщения. Методический пример на теме BEGO.
Читать статьюКогда прогноз или рекомендация помогают бизнесу: цель, baseline и проверка
Как связать прогноз или рекомендацию с решением сотрудника, сравнить с текущим методом и проверить результат на истории.
Читать статьюСколько стоит владеть локальной ИИ-системой: модель расчета TCO
Шаблон расчета затрат на локальный ИИ: запуск, данные, интеграции, оборудование, сопровождение и стоимость принятой операции.
Читать статьюКак выбрать модель для русскоязычной корпоративной задачи: тест на своих примерах
Методика сравнения языковых моделей на русских документах и рабочих вопросах: тестовый набор, оценка ответа, нагрузка и протокол выбора.
Читать статьюRAG, настройка инструкций или дообучение: что нужно именно вашему сценарию
Как выбрать способ улучшения корпоративного ИИ по типу задачи: инструкции, поиск по источникам, дообучение и проверка на собственных примерах.
Читать статьюКак принять ИИ-пилот и решить, готов ли он к эксплуатации
Протокол приемки ИИ-пилота: качество по сценариям, проверка доступа, нагрузка, работа сотрудника и решение о переходе к эксплуатации.
Читать статью