AI
Блог
В блоге 24 статей об ИИ-продуктах, агентах и внедрении в бизнес. Разбираем постановку задач, проверку ответов и работу с данными. Учебные примеры отмечены отдельно от клиентских работ.
Обновлено
-
Как научить сотрудника розницы собирать отчёт о продажах с ИИ
Учебное упражнение: таблица продаж с заложенными ошибками, отчёт с ИИ и проверка инструкции у коллеги.
-
Учим маркетинг проверять ИИ: упражнение с шестью отзывами
На каких упражнениях учить команду сверять ответы ИИ с фактами и как поймать выдуманные цитаты, обещания и цифры.
-
Обучение банковской команды работе с ИИ: как составить программу и проверить навык
Как выбрать программу для банковского подразделения и проверить самостоятельный навык сотрудников, не подключая модель к счетам клиентов.
-
Iva: личный ассистент с памятью на вашем сервере
Что реально даёт Iva владельцу бизнеса и что нужно подготовить до подключения рабочих данных. Разбор по коду v0.4.10.
-
Как внедрить ИИ в компании без сопротивления и совещаний: пять ходов
Как внедрить ИИ, когда коллеги сопротивляются: пять ходов, при которых каждый выигрывает сразу, а следующий шаг становится дешевле.
-
Кумулятивная диаграмма потока: почему команда не успевает
Почему команда не успевает при полной загрузке и как увидеть, где застревает работа, с помощью кумулятивной диаграммы потока.
-
Как с помощью ИИ найти в звонках клиентов причины обращений
Как с помощью ИИ разложить звонки и переписку клиентов по трём вопросам, найти причины обращений и понять, что чинить в процессах.
-
Ежедневная сводка вместо микроменеджмента: как руководителю знать, что происходит в команде
Как руководителю каждое утро видеть, что происходит в команде, без обходов и ручных проверок: шаблон сводки, источники и права.
-
Где теряются заявки на пути от формы до оплаты и как это посчитать
Как найти, на каком шаге люди уходят, не оставив заявку или не заплатив: формула доли потерь и чек-лист из десяти точек.
-
Как посчитать задачу в деньгах до начала работы
Простая арифметика, которая покажет потолок эффекта любой фичи, рассылки или проекта - до того, как команда потратит недели.
-
ИИ-агент в общем чате: что предусмотреть до запуска
Что нужно настроить в правилах участия, доступе и управлении поручениями, прежде чем агент войдёт в рабочий чат команды.
-
Как поставить задачу AI-агенту для рабочего проекта
Как описать результат, исходные данные, ограничения и точки согласования, чтобы AI-агент выполнил многошаговую рабочую задачу без потери контроля.
-
Чем AI-агент отличается от чат-бота и когда бота достаточно
Чем AI-агент отличается от чат-бота: когда хватает правил и интеграции, а когда нужна система с инструментами, журналом действий и передачей человеку.
-
Проверяемые ответы AI по документам компании
Как делать проверяемые ответы по документам компании: ссылки на источник, права доступа и явное сообщение, когда нужных данных нет.
-
AI разбирает сложный Excel и собирает дашборд
Как поручить AI-агенту разбор многолистовой книги Excel и проверить формулы, источники чисел и готовый дашборд.
-
Как провести первое обучение команды AI на её рабочих задачах
Пошаговый разбор первого занятия по AI для команды: рабочие задачи, проверка результата и шаблоны, которые можно использовать после обучения.
-
Как собрать навык AI-агента из повторяемой задачи
Как описать повторяемый процесс, собрать из него навык AI-агента и проверить инструкцию на самостоятельном прогоне коллеги.
-
Чего клиенты ждут от ИИ-подрядчика и как проверить его работу
YC и Sequoia описывают новый тип компаний: клиент покупает готовый результат услуги, а не инструмент или почасовую работу подрядчика.
-
Внедрение ИИ в компанию: как выбрать процесс и проверить первую версию
Маршрут от оценки процесса и данных до первой версии, интеграции и обучения команды. Пример этапов и ошибок, которые стоит проверить.
-
Как организовать работу ИИ в компании и проверять результат
Общая среда для ИИ-агентов: источники данных, права доступа, память и проверка ответов. Разбираем восемь частей корпоративного AI-харнесса.
-
FDE (Forward Deployed Engineers) перерабатывают бизнес-боль в продукт. Где эта модель ломается
Разбор модели Forward Deployed Engineering - когда инженер внутри клиента строит продукт, а когда просто дорогой аутсорс. Позиция Majento.
-
Шесть шагов AI-трансформации: как компании любого размера перестроить работу вокруг агентов
Практический фреймворк Majento: шесть шагов AI-трансформации для компании любого размера - от бухгалтерии до стартапа.
-
Права доступа в корпоративном мозге: почему ACL файла больше не защищает то, что AI уже знает
Единица прав доступа сменилась с объекта на утверждение. Разбор для тех, кто раскатывает корпоративный AI-поиск.
-
AI используют 88% компаний. Что отличает лидеров
Использование AI не равно его влиянию на бизнес. Разбираем данные McKinsey и практические шаги: оценка задач, обучение команды и внедрение агентов.
С чего начать чтение
Выберите статью под свою задачу. Здесь разбираем, как подготовить команду, поставить задачу ИИ, проверить источники и создать рабочую систему.
| Ваша задача | Что прочитать |
|---|---|
| Подготовить первое практическое занятие | Первое занятие с ИИ для команды |
| Описать входные данные, права агента и проверку | Карточка задачи ИИ-агента |
| Сверить ответы с документами компании | Проверяемые ответы по документам |
| Разобрать таблицу до создания отчёта | ИИ и Excel |
Как перейти от статьи к проекту
Выберите один процесс, его владельца и несколько характерных примеров. Запишите, что получается сейчас и как сотрудник проверяет результат. Иногда достаточно рабочей инструкции. Повторяющаяся задача с доступными данными может стать отдельным проектом внедрения.
Подробнее о работе с командой - на страницах обучения команды, учебного примера на вымышленных данных и внедрения ИИ. На странице компании отдельно описаны услуги Majento, собственные продукты и опыт команды.
Первичные источники
Вопросы оценки рисков и проверки ИИ разбирают NIST и OWASP. Возможности интерфейсов описаны в официальной документации Telegram-ботов и Mini Apps.