Дают ли AI-инструменты буст реальному бизнесу? ИИ сейчас на хайпе. Ежечасно приходят новости про ошеломительные успехи очередной LLM-ки и новые раунды инвестиций в AI-продукты. За AI будушее, с этим трудно спорить, но цикл Гартнера никто не отменял. Все ожидали AI-зации рутинных и “простых” профессий, но пока мы видим иное: AI отлично справляется с креативами, написанием музыки и даже программированием, а вот дворы по-прежнему метут люди. Реальный бизнес испытывает дикое FOMO и тоже бежит вслед за стремительно несущимся AI-локомотивом. Некоторые вводят KPI на внедрение ИИ в бизнес-процессах, некоторые не берут на работу крутых спецов без знания базового AI-аппарата, а кто-то полностью отказывается от людей в поддержке (спойлер: что пока скорее выстреливает бизнесу в ногу, и приходится откатывать свои решения – смотри хрестоматийный пример Klarna). Сейчас советы директоров постоянно обсуждают внедрение ИИ-агентов, GenAI-команды и огромные бюджеты под будущие ИИ-инициатив. Успешные пилоты и правда есть, но вот их внедрение почти всегда ломается о суровую реальность – неготовность бизнеса трансформировать процессы, отсутствие нормальных данных, корпоративные политики безопасности и все в таком духе. По моим наблюдениям на десятках крупных компаний — лишь менее 10% ИИ-инициатив оказываются хоть сколько то успешными (хотя бы на уровне окупаемости) при масштабировании. И дело не только в том, что мы в РФ тут дремучие ретрограды, так во всем мире. Например, вот статистика MIT, которая подтверждает мои субъективные наблюдения. Часто проблемы, которые бизнес пытается решать дорогостоящим обучением моделей и наймом крутых AI-инженеров – можно решить простыми эвристиками и житейской логикой. Вы может быть не поверите, но в прикладных бизнес-задачах правила if…then…else все еще отлично работают. Как и здравый смысл. Я, возможно, сейчас скажу страшное: но я сторонник подхода “можешь обойтись без обучения своей модели – обойдись”. LLM это дорого и долго, ожидать возврата инвестиций обычно не приходится. Это бесспорно очень мощный инструмент. Не панацея, не убер-оружие для победы над соперниками, но вполне может стать сильным конкурентным преимуществом, если его правильно использовать. Но перед тотальной ИИ-фикацией бизнеса (или хотя бы параллельно) следует наладить минимальную продуктовую гигиену: начать делать нормальные стратегии, внедрить Discovery, отстроить процессы и починить Delivery. Иначе сова на глобус просто не натянется. Но есть кейсы, в которых работает. И мы с AI-гуру Димой Твердохлебовым (ex-ИИ директор в MTS, ex-СРО AI-юнита VK, который последние годы активно внедряет ИИ в реальный бизнес и помогает забустить бизнес-результаты) решили провести вебинар на тему “Как продУктам и прОдактам использовать AI эффективно”. Обсудим, как разобраться в многообразии моделей и успешно внедрить ИИ в свои текущие процессы и продукты не на словах, а на деле. Поговорим про границы применимости разных инструментов, не только в продуктовке, а вообще в бизнесе. Обсудим успешные кейсы внедрения AI, благо их есть у нас. И пофилософствуем, куда вообще катится этот Мир и заменят ли нас ИИ-агенты. 6 ноября (четверг) с 17:00 до 18:30. В программе не только две бородатые говорящие головы со слайдиками, но и живое общение с ответами на ваши вопросы. Чтобы не потерять – записывайтесь в ботика @niiai_bot Туда придет ссылка на вебинар, сможете закинуть в календарь. Обещаем не спамить.