Product Friendly

💡Мы с новой рубрикой — #AI_на_понятном». Будем разбирать ИИ технологии без сложных терминов и показывать, как они работают на бизнес. Начнем с ИИ-агентов. Само понятие ИИ-агента появилось задолго до больших языковых моделей, ChatGPT и всего остального. Оно пришло из области обучения с подкреплением (RL), где закрепилось как термин в девяностых. Сегодня под ИИ-агентом чаще всего понимают систему на базе большой или малой языковой модели. Если упростить, агента можно представить в виде связки из пяти элементов: 🔴языковая модель отвечает за мышление 🔴инструменты позволяют агенту действовать: выполнять код, обращаться к API 🔴оркестратор управляет логикой работы и решает, что запускать и в каком порядке 🔴контекстное окно хранит рабочую память, то есть информацию, которая нужна прямо сейчас 🔴внешние источники данных (базы знаний, файлы, поисковые механизмы) дают агенту дополнительные знания по мере необходимости Например, ИИ-помощник на базе Flexar подсказывает ответы сотрудникам страховой компании. А другой ИИ-агент для федерального ритейлера (NDA) помогает превращать обратную связь покупателей в структурированные описания и теги. ©Friflex — цифровые продукты для миллионов пользователей

Она танцует под Шаде… А страховку оформляет в несколько кликов. Делимся кейсом веб-сервиса для страховки спортсменов, которые занимаются танцевальным спортом, акробатическим рок-н-роллом и брейкингом. Подробнее о том, как мы перенесли страховой продукт для танцоров на новый сайт: обновили интерфейс, встроили продукт в личный кабинет и сохранили логику оформления, оплаты и дальнейшего продления — на карточках и по ссылке. ©Friflex — цифровые продукты для миллионов пользователей

Запускаете сайт? Проверьте, точно ли вы готовы Формы, аналитика и онлайн-чат работают — кажется, можно запускаться. Но через них сайт собирает и обрабатывает данные пользователей. Поэтому перед публикацией важно проверить настройки каждого сервиса. Какую информацию они собирают, где она хранится и кому может передаваться — должно быть в политике обработки персональных данных. Отдельное внимание — формам. Например, согласие на отправку заявки не означает согласия на рекламную рассылку — для разных целей нужны отдельные документы. И важно, чтобы галочка не стояла заранее. Чтобы ничего не упустить, собрали большой юридический чек-лист для бизнеса. Читайте — в журнале

Вопросы могут появиться на разных этапах — от внедрения ИИ в бизнес-процессы до обычных запросов сотрудников в нейросетях. Например, договоры, клиентские базы и другие внутренние документы содержат персональные данные или коммерческую тайну. У сгенерированных текстов, изображений и кода могут быть ограничения по использованию — если нейросеть воспроизвела чужой материал. Практика регулирования ИИ еще формируется, но правового вакуума уже нет. Здесь действуют нормы о персональных данных, коммерческой тайне, интеллектуальных правах и другие. Разобрали пять законов, которые стоит учитывать при работе с ИИ уже сейчас — в статье

Хорошее ТЗ помогает заказчику и команде сверить понимание задачи, оценить объем работ и договориться о результате. В ТЗ описывают цель продукта, пользовательские сценарии, функции, интеграции, технические ограничения и критерии приемки. Еще важно указать границы проекта: что входит в разработку, а что нет. Подготовить ТЗ может заказчик, подрядчик или обе стороны вместе. Обычно бизнес формулирует задачи и требования к продукту, а команда разработки уточняет техническую часть. Чем ТЗ отличается от заявки на разработку, какие требования ГОСТов учитывать и как обойтись без лишней бюрократии — читайте в журнале

Топ-5 задач бизнеса, которые можно делегировать ИИ уже сейчас ИИ не обязательно внедрять сразу во всю компанию. Часто достаточно начать с задач, которые ежедневно съедают время команды. Петр Чернышев, генеральный директор Friflex, поделился пятью процессами, которые бизнес уже сегодня может делегировать ИИ. 1️⃣ Поиск информации внутри компании ИИ за секунды найдет ответ в документах, регламентах и инструкциях — вместо долгих поисков по папкам и перепискам. Именно поэтому мы создали Flexar, платформу, которая превращает внутреннюю базу знаний компании в удобного ИИ-помощника для всей команды. 2️⃣ Поддержка сотрудников Внутренние помощники для отдела продаж, техподдержки, HR — один из самых понятных сценариев. Сотрудник не ищет ответы самостоятельно, а получает их сразу в рабочем процессе. 3️⃣ Подготовка коммерческих материалов Презентации, сметы, коммерческие предложения — это хорошая задача для ИИ. Он готовит первый вариант, а человек проверяет и принимает финальное решение. 4️⃣ Рутинные процессы между системами Уведомить, создать задачу, передать данные в CRM, запустить следующий этап процесса — такие операции не требуют творчества, но ежедневно отнимают часы работы команды. 5️⃣ Повторяющиеся задачи, где есть понятный алгоритм Самая большая ошибка — пытаться сразу доверить ИИ стратегию. Гораздо эффективнее начать с процессов, где есть четкие правила, много рутины и высокая цена человеческой ошибки. Главный вопрос сегодня уже не в том, нужен ли компании ИИ. Гораздо важнее понять, какую конкретную задачу он должен решить. «Следующий этап — когда ИИ становится частью бизнес-процессов: сам берет задачу, работает с данными компании, взаимодействует с корпоративными системами и помогает сотрудникам принимать решения. Именно в эту сторону сейчас движется рынок. И чем раньше компания начнет автоматизровать небольшие, но понятные процессы, тем проще ей будет перейти к следующему этапу»

📱Есть приложения для нескольких тысяч человек, а есть те, которыми пользуются миллионы. В чем разница в разработке и почему вторые требуют совершенного другого подхода — сейчас объясним. 📎Подробнее — в медиа ©Friflex — цифровые продукты для миллионов пользователей