Тренды, разобранные по делу
Разработка ПО, импортозамещение, прикладной ИИ, безопасность КИИ и интеграция – без хайпа, с практикой системного интегратора.
Как оценить ROI внедрения ИИ-ассистента в поддержку клиентов
Методика расчёта окупаемости ИИ-ассистента в клиентской поддержке: какие метрики считать, где прячутся скрытые затраты и как проверить эффект на пилоте.
ЧитатьЭксплуатация LLM: где проходит граница между пилотом и продакшеном
Что отличает демо LLM от промышленной эксплуатации: контроль качества ответов, стоимость токенов, безопасность данных и SLA для бизнеса и госсектора.
ЧитатьRAG для корпоративной базы знаний: как ИИ отвечает по вашим документам
Как RAG превращает регламенты, договоры и инструкции в источник точных ответов ИИ – архитектура, защита данных и внедрение в B2B и госсекторе.
ЧитатьLLM в корпоративном контуре: чем 2024 год отличается от года ChatGPT
Год назад LLM запускали в облаке ради демо. В 2024-м их разворачивают внутри контура под реальные процессы. Разбираем, что изменилось.
ЧитатьГод ChatGPT: что бизнес реально внедрил, а где остались пилоты
Год спустя после запуска ChatGPT разбираем, какие сценарии генеративного ИИ дошли до продакшена в B2B и госсекторе, а какие застряли на стадии пилота.
ЧитатьVision и распознавание документов: ИИ для интеллектуальной обработки контента
Как computer vision и распознавание документов автоматизируют обработку контента в бизнесе и госсекторе: от OCR до мультимодальных моделей.
ЧитатьChatGPT и волна больших языковых моделей: что это значит для бизнеса
Разбираем, где большие языковые модели реально помогают бизнесу и госсектору, какие риски учесть и с какого пилота начать в 2023 году.
ЧитатьИнтеграция ИИ в бизнес-процессы: от чат-бота к умному workflow
Как перейти от поверхностных чат-ботов к ИИ, встроенному в реальные бизнес-процессы: архитектура, контур данных и сценарии для B2B и госсектора.
ЧитатьОткрытые LLM (Llama 2 и аналоги): запуск моделей в собственном контуре
Как запустить открытые языковые модели вроде Llama 2 на своих серверах: лицензии, железо, дообучение и контроль данных для бизнеса и госсектора.
ЧитатьMLOps для корпоративных моделей: как вывести ИИ-пилот в промышленную эксплуатацию
Как перевести ИИ-пилот в промышленную эксплуатацию: воспроизводимость, мониторинг дрейфа, переобучение и контроль рисков в корпоративном MLOps.
ЧитатьRAG и корпоративная база знаний: как дать LLM доступ к своим данным
Как связать LLM с внутренними документами через RAG: архитектура, безопасность данных и сценарии для бизнеса и госсектора без дообучения модели.
ЧитатьGPT-4 и мультимодальность: что меняется для прикладных ИИ-продуктов
GPT-4 принимает текст и изображения. Разбираем, что мультимодальность даёт прикладным ИИ-продуктам в B2B и госсекторе и где её границы.
Читать