АИ в ИИ

ICS Consulting на форуме «Технопром-2026» Искусственный интеллект все активнее влияет на бизнес-процессы и управленческие решения. Однако его реальная ценность раскрывается, когда компания понимает, как, кем и в каких границах он используется. 26 августа на форуме «Технопром-2026» состоится панельная сессия «Гибридный интеллект. Симбиоз человеческого и искусственного интеллектов для управления сложными системами». Участники обсудят практику внедрения гибридных решений на производственных предприятиях, распределение функций между человеком и ИИ, а также подходы к регулированию интеллектуальных систем. Команду ICS Consulting представит Алексей Краснер, директор департамента ИИ и анализа данных. В своем выступлении он расскажет, почему успешного внедрения технологии недостаточно и какие риски возникают, когда ИИ уже влияет на решения, а его полномочия, границы применения и ответственность за результат еще не определены. Одно из проявлений этой проблемы — стихийное использование сотрудниками публичных ИИ-сервисов. Компания получает эффект от повышения производительности, но одновременно теряет прозрачность и контроль над корпоративными данными и связанными с ними рисками. 🛡 Для решения этой задачи ICS Consulting разработала Trust Pack — систему управляемого допуска и использования ИИ в бизнес-процессах. Она помогает установить понятные правила, границы и ответственность при работе с ИИ, а также перевести его использование из «серой зоны» в контролируемый контур. Ценность Trust Pack — в возможности масштабировать применение ИИ, сохраняя контроль над данными, решениями и рисками. Вместо общего запрета компания получает управляемую модель, которая позволяет использовать преимущества технологии без потери организационной ответственности. Сессия пройдет 26 августа с 10:00 до 11:15 в Конференц-зале имени С. П. Королева, зал № 8.  Если задача управляемого и безопасного использования ИИ актуальна для вашей компании, приглашаем присоединиться как очно, так и онлайн.  Подробности и информация об онлайн-подключении на сайте и в сообществе VK

🏆 Мы вошли в топ-20 Sber500 × GigaChat. И превратили 15 лет закупочной экспертизы в AI-продукт ⚡️ Коротко о главном. 16 июля мы дошли до финала акселератора Sber500 × GigaChat — представили Supplier Co-Pilot топ-менеджменту и руководителям направлений Сбера. Из 400+ заявок, поданных осенью 2025 года, именно мы вошли в топ-20. И это, друзья, реально победа. Девять месяцев назад у нас были сильная экспертиза и идея продукта. На финальной сцене — уже работающий Supplier Co-Pilot, реальный кейс и разговоры о совместных пилотах. Как мы туда попали 🔥 Началось в октябре 2025. Мы в ICS Consulting 15 лет делаем закупочные стратегии для крупной промышленности — нефтегаз, металлургия, химия, машиностроение. За эти годы наработали методологию, шаблоны, десятки успешных кейсов. Но всё это жило в головах экспертов и в отчётах под конкретных заказчиков. Хотелось большего — упаковать этот опыт в продукт, который тиражируется. Когда открылся набор в акселератор Sber500 × GigaChat — для нас это был идеальный трек: GigaChat как ядро плюс возможность выйти на промышленных клиентов Сбера напрямую. Подали заявку. Прошли в Bootcamp. ⏳ За 9 месяцев прошли путь от Bootcamp до финальной питч-сессии: отбор из 400+ заявок, топ-50, топ-20 и финал в Сбере — с месяцами менторской работы, кейсбуком, актёрским мастерством и очными тренировками до последней запятой. 🎯 Что мы построили — Supplier Co-Pilot Наш продукт — ИИ-отдел закупочной разведки на GigaChat. Закупщик крупной корпорации задаёт категорию товаров или услуг, а система за часы делает то, что раньше занимало месяцы: ▶️ OSINT-разведка по поставщикам — публичные источники, тендерная история, финотчётность, производственные мощности ▶️ Анализ рынка — цены, конкуренты, драйверы, санкционные риски, логистика ▶️ Агрегация данных — сборка сотен разрозненных источников в единую структурированную картину по категории ▶️ Готовые аргументы для переговоров — с трассировкой каждой цифры до первоисточника 💡 Ключевой принцип продукта — ни одного утверждения без доказательства. Каждый факт имеет цифровой след до конкретного абзаца документа-источника, а неподтверждённые выводы блокируются или явно маркируются. Именно строгая работа с источниками превращает Supplier Co-Pilot в корпоративный инструмент, которому можно доверить подготовку сделки на миллиард. 🎯 Что отметило жюри — наша фишка Один из членов жюри сформулировал наше отличие точнее, чем мы сами: > *«Мне очень понравился подход Supplier Co-Pilot. Проблема знакомая — закупки. Но здесь это делается через призму взгляда поставщика — второго участника цепочки. Это действительно свежо. Это выводит продукт на новый метауровень, где мы использовали искусственный интеллект, чтобы смоделировать ситуацию глазами того, с кем ты будешь вести переговоры, и заранее к этому подготовиться.»* Именно так. Supplier Co-Pilot не просто автоматизирует закупочный процесс. Он разворачивает картину и показывает сделку глазами вашего поставщика: его расчётную структуру себестоимости, переговорную позицию и ограничения. Ваш закупщик заходит в переговоры, зная что, почему и сколько должно стоить — и о чём поставщик готов торговаться. ⚡️ Живой кейс из практики Готовили категорийную стратегию по насосно-компрессорным трубам для крупной нефтегазовой компании. Ставки — миллиарды, десятки поставщиков, сложный рынок. Загрузили в систему 377 документов и 12 000+ страниц. За 3,5 часа Supplier Co-Pilot выдал 790 проверенных фактов — каждый с трассировкой до первоисточника. Экономия рабочего времени — более 90%. Результат: восстановлена расчётная модель себестоимости поставщика, определены ценовые драйверы и точки для торга. Переговорная позиция заказчика стала принципиально сильнее. Не «красивый текст», а инженерия фактов. 🤯 Что было самым важным лично для меня 15 лет закупочной экспертизы компании нужно было упаковать в понятную для рынка форму — чтобы её увидели, поняли и захотели попробовать потенциальные корпоративные клиенты. Акселератор дал возможность раскрыть этот опыт: показать методологию, продукт и реальный кейс перед топ-менеджментом Сбера — и через них выйти на крупнейших промышленных заказчиков страны. Именно ради этого мы шли все 9 месяцев. 🙏 Отдельное огромное спасибо команде Sber500 × GigaChat Ребята из акселератора провели нас через все этапы с исключительным профессионализмом. Помогали абсолютно во всём: ▶️ структурирование продукта и упаковка бизнес-кейса ▶️ координация всех этапов программы ▶️ работа с менторами ▶️ подготовка финального питча до последней запятой ▶️ актёрское мастерство и работа со сценой (да, было и это!) ▶️ репетиции, обратная связь, дизайн презентаций Без этой поддержки топ-20 не случилось бы. Настоящие профи и очень тёплые люди. 🚀 Что дальше — и почему я это пишу Топ-20 — это финальный статус в акселераторе, но для нас только точка старта. Supplier Co-Pilot из акселераторного проекта превращается в полноценный продукт, готовый к пилотам в реальных корпорациях. 🎯 Сейчас мы ищем партнёров: 1. Промышленные компании для запуска пилотов — нефтегаз, металлургия, химия, машиностроение. Крупные корпорации с закупочными категориями на десятки миллиардов рублей, где даже 1% экономии измеряется сотнями миллионов. 2. Команды разработчиков и системных интеграторов — тех, кто уже работает с закупочными системами крупных клиентов (SAP, 1С, e-procurement платформы, системы категорийного управления). Готовы обсуждать интеграцию Supplier Co-Pilot в ваши экосистемы. Ваши клиенты уже спрашивают про AI в закупках. Вместе мы можем дать им готовый ответ. ICS Consulting — 15 лет закупочных стратегий для крупной промышленности. Сегодня мы соединили этот опыт с силой GigaChat — и получили продукт, который меняет правила игры в промышленных закупках. Дальше — пилоты, партнёры и реальные внедрения. Если вы видите здесь задачу своей компании — давайте поговорим. #Sber500 #GigaChat #SupplierCoPilot #ICSconsulting #закупки #промышленность

16 июля мы дошли до финала акселератора Sber500 × GigaChat — представили Supplier Co-Pilot топ-менеджменту и руководителям направлений Сбера. Из 400+ заявок, поданных осенью 2025 года, именно мы вошли в топ-20. И это, друзья, реально победа. Подробнее в посте ниже!!!

❗️ 100 триллионов токенов не могут ошибаться! Или могут? 🤔 Друзья, наткнулся на мощнейший отчет State of AI от OpenRouter и a16z. Это вам не просто гадания на кофейной гуще, а анализ реальных логов — 100 триллионов токенов, прошедших через их платформу. ⬇️ Что реально происходит в мире ИИ прямо сейчас? ⬇️ Я разобрал отчет на атомы и выделил главные инсайты, которые ломают привычные стереотипы: 1️⃣ Конец эпохи «попугаев», начало эпохи «мыслителей» Прошлый год стал переломным. Мы перешли от моделей, которые просто угадывают следующее слово, к моделям, которые рассуждают (reasoning models), вроде o1. 👉 Это уже не генерация текста, это вычисления и планирование. 2️⃣ «Малыши» вымирают, средний класс рулит Маленькие модели теряют популярность. Пользователи либо выбирают «Medium» (баланс цены и ума, как Qwen 32B), либо идут к гигантам. Рынок требует качества, а не просто скорости. 3️⃣ Для чего реально используют Open Source? Думаете, все пишут бизнес-отчеты? Как бы не так! 🔥 Топ-2 категории в открытых моделях: — Creative Roleplay (да-да, творчество и ролевые игры доминируют!). — Coding Assistance (разработчики давно поняли фишку). 4️⃣ Эффект «Хрустальной туфельки» (Glass Slipper Effect) 👠 Очень красивый термин из отчета. Аналитика показала: те пользователи, чьи задачи идеально совпали с возможностями модели на старте (нашли свою "туфельку"), остаются с ней надолго. ❗️ Вывод: не пытайтесь натянуть сову на глобус. Ищите модель под конкретную задачу. 5️⃣ Агенты уже здесь Мы перестаем просто чатиться с ботами. Растет Agentic Inference — когда ИИ сам строит цепочки действий, использует инструменты и решает многоходовочки. 📎 Ссылка на полный отчет: State of AI | OpenRouter ❓ А вы нашли свою "хрустальную туфельку"? Какую модель используете чаще всего и для чего — код, тексты или, может быть, тоже ролевые игры? Делитесь в комментариях! 👇 В ICS Consulting мы знаем, как найти вашу модель! #ИИ_инсайты #AI #OpenRouter #LLM #Тренды2025 #Статистика

💰 ИИ: От Хайпа к Реальной Прибыли (3 правила) Привет! Ваш ИИ должен приносить деньги, а не только красивые графики. Вот 3 главных правила из новой методике СБЕРа по оценке эффективности ИИ решений (файл в комментах), чтобы ваши ИИ-проекты работали на ваш кошелёк, а не на PR. 1️⃣ Забудьте о "Виртуальной" Экономии Если ИИ что-то сделал быстро и "бесплатно" (например, сгенерировал 10 000 картинок ), это не значит, что вы сэкономили. ⬇️Ошибка: Считать экономию на том, что вы бы и так не делали. 💡 Эффект — это только то, что реально увеличило доход (продажи) или реально сократило расходы (штат, затраты на топливо). 2️⃣Считайте Чистый Эффект (Net ROI) Смотреть только на валовый доход (Gross) — это путь к убыткам. Чтобы понять, выгоден ли проект, нужно учесть ВСЕ затраты. ⬇️Включайте расходы: Зарплаты команды (ФОТ), серверную инфраструктуру (GPU, облака), внешние лицензии и консалтинг, подготовку данных, обучение сотрудников, стоимость обработки результатов. 💡Ваш ROI должен быть положительным после вычета всего. Если нет — это просто дорогой эксперимент. 3️⃣Сравнивайте с Лучшим Вариантом Ваш ИИ-проект должен быть лучше, чем самое умное, что вы могли сделать без него. ⬇️ Сравнивать ИИ-бота для обзвона с полным отсутствием звонков - это ошибка. 💡Бейзлайн — это лучшая альтернатива без ИИ (например, оператор или BI-правила). Эффект ИИ — это дополнительная прибыль поверх этой лучшей альтернативы. ⚠️ Главный барьер — это не технологии, а культура! Большинство проектов проваливается не из-за кода, а из-за хаоса: нет чётких метрик, нет ответственного за риски ("ИИ-шерифа"), и сотрудники боятся перемен. Если хотите, чтобы ИИ был управляемым преимуществом, а не источником "заумных" проблем — напишите нам! Подпишись ▶️ https://t.me/p3_v_ai Какой пункт кажется вам самым сложным для внедрения? 👇

😃😃😃😃😃😃😃 Мы в App Store, и это не шутка. Приложение работает без VPN, сложных настроек и ограничений. Быстрее скачивайте, пока оно не исчезло! А ещё в ГигаЧат появилась новая фича — с нейросетью можно общаться голосом 👇 Обсуждайте повседневные задачи, спрашивайте совета и находите оптимальные решения Говорите естественно, как в живом разговоре, — не нужно придумывать сложные запросы В приложении доступен весь привычный функционал: ГигаЧат пишет, считает, анализирует, рисует, рассуждает и помогает вам стать эффективнее 📲 Скачивайте ГигаЧат ПРЯМО СЕЙЧАС в App Store

Искусственный интеллект в промышленности: 💡технологии подтянутся, если культура готова ⬇️В 2025-м «сделать модель» — не проблема. Настоящая сложность в другом: как жить с искусственным интеллектом внутри компании так, чтобы было спокойно службе безопасности, понятно юристам и полезно бизнесу. Если этого нет, любая умная система превращается в источник неопределённости. Я за то, чтобы убирать неопределённость системно. Для этого у нас есть два связанных инструмента: 1️⃣Контур доверия — задаёт архитектуру и правила: где хранятся данные, кто к чему имеет доступ, как всё фиксируется в журналах, и как одной кнопкой мгновенно отключить решение, если что-то пошло не так. 2️⃣Регламент аккуратного и безопасного внедрения искусственного интеллекта — понятный порядок действий от пилота до эксплуатации: роли и ответственность, уровни автономности системы, проверки на уязвимости, критерии «готово/не готово», ответы на типовые вопросы безопасности и юридического отдела. Главная мысль проста: технологии подтянутся. Сначала нужна корпоративная культура вокруг искусственного интеллекта. Культура, где — безопасность встроена в процесс, а не тормозит его; — юристы идут вместе с проектом, а не догоняют его постфактум; — бизнес точно понимает, за что платим и какой эффект фиксируем; — команда говорит на одном языке: решение — это не «магия», а документированный и проверяемый результат. Что это даёт руководству уже сейчас: ▶️Контроль и спокойствие. Всё работает в пределах вашей инфраструктуры, данные шифруются, доступы ограничены по минимуму, каждое действие записывается, есть «красная кнопка» для мгновенного отключения. ▶️Юридическую определённость. Готовые шаблоны оценок рисков для персональных данных, политики, реестры операций, сроки хранения и удаления — всё, что нужно для проверок. ▶️Прозрачность решений. На каждый результат оформляется «паспорт»: кто делал, какие данные использовал, какая версия, какие ограничения действуют. ▶️Управляемость пилотов. Чёткие роли, понятные границы самостоятельности системы, обязательная проверка человеком, заранее согласованный план отката. ▶️Измеримость пользы. Понятные показатели: *️⃣доля задокументированных результатов *️⃣доля проверенных фактов *️⃣объём переделок *️⃣время принятия решения *️⃣скорость и стоимость обработки. ❔Почему я настаиваю именно на культуре? Потому что большинство «пилотов, которые не долетели», разбиваются не о качество модели, а о хаос коммуникаций: ⚠️ИТ говорит про технические мощности, безопасность — про угрозы, юридический блок — про риски, бизнес — про сроки. Технологии решаемы. А вот общий язык между ИТ, безопасностью, юристами и бизнесом — это уже управленческая задача. Контур доверия и Регламент собирают всё в одну систему, где правила ясны заранее, а каждый шаг можно объяснить, защитить и повторить. Что можно сделать дальше? 🔗 Запросить Контур доверия — пакет документов и практик по безопасности, приватности и управлению проектами с искусственным интеллектом. 📅 Или назначить короткий брифинг на 45 минут: согласуем цели, ограничения и ожидаемый эффект. Через 2–3 недели у вас будет «Акт эффекта» и понятный план аккуратного запуска в вашем периметре. Готовы сделать искусственный интеллект частью управляемой корпоративной культуры — не угрозой, а преимуществом? Напишите, обсудим конкретно под ваши условия. 👆👆👆 Подпишись на мой канал 🔗🔗🔗 Канал ICS consulting 🚨Кстати, чуть не забыл! Подключайтесь к нашей КОАЛИЦИИ СОЗИДАТЕЛЕЙ!!! #ICSConsulting #Коалиция_созидателей

🔔 Онлайн-встреча «Декларация коалиции» — уже завтра 7 октября, 18:00 (мск) Друзья, напоминаем про открытую видеовстречу, где поговорим о том, что сегодня действительно меняет бизнес-среду: корпоративная культура, доверие и ответственность. 📌 В программе: — зачем бизнесу переходить от деклараций к реальным действиям в сфере КСО и ESG; — как ценности достоинство, доверие и действие формируют вовлечённость команд и укрепляют бренд работодателя; — какие практические шаги доступны уже сейчас: пилотные проекты, наставничество, совместные программы развития; — живой диалог и ответы на вопросы участников. Это возможность присоединиться к предпринимателям и управленцам, которые ищут не «бумажные» отчёты, а работающие механизмы повышения устойчивости бизнеса и доверия к бренду. 🗓 Когда: 7 октября, 18:00 (мск), 📍 Формат: онлайн 🔗 Регистрация по ссылке. ✔️ Вступайте в сообщество Коалиции в TenChat 🔖 Вся Декларация — здесь Мы ждём тех, кто готов строить культуру доверия с реальными результатами для людей, компаний и регионов. #декларациякоалиции #корпоративнаякультура #КСО #ESG #HR #B2B #управление #ценности #развитиебизнеса #онлайн #ICSconsulting

⚠️Как внедрять без войны культур ▶️Human-in-the-loop по умолчанию. Экспертное ревью закладывается в регламенты там, где высока цена ошибки. Для расчёта ROI удобно использовать те же метрики, что в GDPval: время/стоимость человека (HT/HC), время/стоимость модели (MT/MC), время и стоимость ревью (RT/RC), плюс доля побед модели (w).▶️ Роли и границы. Назначить владельцев процессов и «ворота качества», прописать классы запрещённых данных/кейсов и порядок аудита. ▶️Обучение на реальных артефактах. Пилоты берите из зон быстрой выгоды — «цифровые, хорошо описанные, с файлами». В GDPval именно такие задачи: они отражают крупные отрасли экономики и опираются на труд реальных экспертов (в среднем 14 лет опыта). 📌Важные оговорки GDPval — про знаниевую цифровую работу «на компьютере». Физический труд и длительные интерактивные процессы пока вне охвата. Автогрейдер удобен, но он лишь приближён к человеческой оценке (66% совпадений против 71% межэкспертного согласия). Поэтому выводы стоит применять там, где есть ревью и контроль рисков. 💡Итог для бизнеса. ИИ уже эффективен в «правильно поставленных» задачах: где есть ясное ТЗ и проверяемый формат, а поверх — быстрый человеческий контроль. В этих структурах модели работают как сильные «мидлы» и местами сравнимы с экспертами; экономический эффект реален при конвейере «несколько попыток → автоматические проверки → ревью». Всё остальное — вопрос организационного дизайна, а не «магии ИИ». 🚀Если хотите превратить ИИ из экспериментов в измеримый результат — обращайтесь в ICS Consulting. Поможем выбрать кейсы из «зоны быстрых побед», выстроить human-in-the-loop и политику данных, настроить KPI и процесс качества, обучить команды и пройти культурные барьеры без сопротивления. Напишите — обсудим вашу карту внедрения и план изменений.

ИИ в компаниях: уже «мидл», местами — почти эксперт. Что реально работает, а что ломается!!! ⚡Коротко. Свежий бенчмарк GDPval от OpenAI проверяет модели ИИ на «настоящих» задачах из 9 крупнейших отраслей и 44 профессий — с реальными файлами, затратами времени и денег. Выводы приземлённые: в хорошо описанных офисных задачах модели уже тянут на крепкого «мидла» и в ряде кейсов сравнимы с индустриальными экспертами. Но есть культурные барьеры и типовые провалы — их можно лечить процессом. Что именно измерили⁉️ 📌Вместо «олимпиад по ИИ» — задания, которые действительно делают люди на работе: документы, презентации, таблицы, изображения, видео, спецформаты вроде CAD; нередко с пачкой референсов (до 17 файлов на задачу в «золотом» поднаборе). Оценка — слепое попарное сравнение результата модели и работы человека-эксперта. Открыт набор из 220 задач с промптами и файлами, доступен экспериментальный автогрейдер. ‼️Результаты: «мидл» сегодня, паритет скоро ▶️На «золотом» поднаборе 47,6% работ лучшей модели (Claude Opus 4.1) эксперты оценили как лучше или не хуже работ людей; общий тренд качества у фронтирных моделей растёт примерно линейно. Иными словами, в измеряемых задачах модели уже у порога паритета. ▶️Экономика тоже складывается: если работать по схеме «пробуем модель → быстрое ревью → при необходимости правим сами» и давать модели несколько попыток, скорость и стоимость улучшаются — для GPT-5 в расчётах авторов до 1,39× по времени и 1,63× по деньгам. ❔Где ИИ уже выигрывает в корпоративных процессах 1️⃣Хорошо специфицированные задания — чёткое ТЗ, понятный формат, пример желаемого результата. Таких задач в GDPval подавляющее большинство (≈89%), и именно здесь виден самый стабильный прогресс. 2️⃣Мультимодальные офисные артефакты — слайды, PDF, таблицы. Разные модели сильны по-разному: одни лучше в эстетике и верстке, другие — в точном следовании инструкции и расчётах. Это позволяет «подбирать модель под задачу». 3️⃣Конвейер “best-of-N + судья + ревью” — когда генерируется несколько версий, внутренний «судья»/грейдер выбирает лучшую, а эксперт быстро просматривает и, при необходимости, дорабатывает. Такой паттерн повышает итоговое качество и улучшает экономику. ⬇️Культурные барьеры и неприятие 1️⃣Главная тревога сотрудников — «качество и стиль»: модели иногда «промахиваются» по инструкции или портят форматирование. По анализу GDPval, у части моделей доминирует провал именно в следовании инструкциям, у других — в форматировании; бывают и «обещал — не приложил нужный файл». То есть сопротивление часто подпитывается реальными дефектами, а не только психологией. 2️⃣Плюс организационные риски: данные клиентов и регуляторика, страх замещения, отсутствие мотивации менять рутину. Здесь важно перевести разговор в режим процессов и ролей — кто даёт контекст, кто проверяет, где границы использования. ⚠️Типовые провалы — и как их лечить 1️⃣Неисполнение инструкции. Лекарство: жёсткая спецификация (чек-лист приемки прямо в задании), разбиение на шаги, повышение «усилия рассуждения» у модели, несколько попыток с отбором лучшей. Это предсказуемо поднимает метрики. 2️⃣Формат и эстетика. Лекарство: обязательные авто-чеки — конвертировать визуальные файлы в PNG, глазами и программно ловить обрезанный текст, пустые страницы, «поехавшие» шрифты, проверять соответствие лимитам страниц/слайдов, снова прогонять после исправлений. Это стандарт из протоколов GDPval. 3️⃣Недостаток контекста. В «урезанных» промптах модели заметно проседают — им трудно «додумать, куда смотреть». Значит, надо собирать контекст-пакеты: ссылки на разделы, референс-файлы, примеры «как должно быть».

Новый отчет от Similarweb! Коллеги, chatGPT и вся компания нейронок теперь лучшие друзья пользователей. Если вашу услугу или товар не знают нейросети, значит вы спускаете маркетинговый бюджет в мусорку. Мы в ICS Consulting выстраиваем строгие маркетинговые стратегии для наших клиентов. Приходи, пиши, подписывайся!

Почему ИИ «галлюцинирует» и как на этом сэкономить бюджеты Коротко Иногда ИИ уверенно выдает неправду — это не сбой, а следствие того, как его учат и оценивают. «Ноль ошибок» недостижим, зато можно управлять риском: задать порог уверенности, разрешить честный ответ «не знаю» и передавать сложные запросы человеку. Так ИИ перестаёт угадывать и начинает окупаться. 3 простых вывода из исследования OpenAI 1️⃣ Модели угадывают, когда их к этому подталкивают. Если оценка «правильно/неправильно» не даёт баллов за «не знаю», выгоднее отвечать даже при сомнениях — отсюда и «уверенные ошибки». 2️⃣Редкие вопросы — главная зона риска. То, что редко встречается в данных (внутренние артикулы, локальные регламенты, уникальные кейсы), даёт большее число промахов. 3️⃣Лечится не «доливкой данных», а процессами. Внедряйте порог уверенности, право на отказ и эскалацию — это снижает ошибки и расходы. 🔗Что это значит для внедрений ⬇️Не гонитесь за «нулём галлюцинаций». Проектируйте право на отказ и понятный путь эскалации: ответ ИИ → поиск по базе/документам → эксперт → человек. ⬇️Измеряйте не только «точность вообще», а точность среди ответов ИИ, сколько запросов он закрыл сам, и как часто честно говорит «не знаю». ⬇️Для редких фактов добавляйте поиск по вашим знаниям перед ответом и проверку экспертом — не надейтесь, что «модель вспомнит». ❗️Мини‑чек‑лист перед пилотом ✔️ Понимаем цену ошибки и цену отказа («не знаю» + эскалация)? ✔️Задали порог уверенности: когда модель отвечает сама, а когда — отказывается? ✔️Есть ветка «не знаю» и чёткий регламент эскалации к поиску/эксперту/человеку? ✔️Считаем точность среди выданных ответов, долю отказов и долю закрытых запросов? ✔️Отметили редкие темы/вопросы и закрыли их поиском по базе знаний и проверкой? ✔️Прогнали необычные сценарии и проверили соответствие требованиям и политикам? ⚠️Как я подхожу к таким проектам ⭐ Фиксирую пороги уверенности и считаю экономику: где выгоднее ответить, а где — отказ и эскалация. ⭐Проектирую маршрутизацию: модель → поиск по базе → эксперт → человек. ⭐Навожу порядок в данных: редкие вопросы закрываю поиском перед ответом и подключаю экспертов по теме. ⭐Настраиваю метрики качества, понятные бизнесу: точность среди ответов ИИ, доля отказов, доля закрытых запросов, время ответа и экономический эффект. Итог 📍Задача ИИ — не «знать всё», а знать, когда промолчать и позвать человека. Такой подход экономит бюджеты за счёт меньшего числа промахов, переделок и инцидентов — особенно в процессах с высокой ценой ошибки. Если не знаешь, что ответить или больше половины НЕТ в чек-листе, пиши мне или в ICS Consulting, решим задачу вместе!

ICS Consulting — вместе с инициативной коалицией российских предпринимателей — представляет "Декларацию принципов российской корпоративной культуры и КСО". Достоинство. Доверие. Действие. Это манифест бизнеса, который ставит ценности и технологическое развитие выше бездушной эффективности — от справедливости и наставничества до ответственности перед людьми и страной. Читайте документ и присоединяйтесь: подпишите декларацию, предложите площадку для пилота, станьте наставником — файл ниже. @AlecPastor @ngrigngrig @Anna_Imerlin @OlegDmitrievichAgapov @Alexpelin @vlbsg Григорьев Елена Мякотникова Зелёная барыня ESG IMPeople Корпоративный букварь #ДостоинствоДовериеДействие #КорпоративнаяКультура #ОтветственныйБизнес

Если не брать нейросети, от чего бы ты готов отказаться в своей жизни?

🧑‍🏫Парадокс современных технологий: между потолком трансформеров и страхом перемен Сегодня мы наблюдаем удивительное противоречие в мире технологий. С одной стороны, нейросети на основе трансформеров действительно достигли определенного "потолка". Расширение контекстного окна требует кратного роста затрат — память и вычислительные ресурсы растут квадратично, а обработка длинных контекстов может быть в 16 раз дороже для модели с окном 32K по сравнению с 2K. Представляете, что творится с контекстом до 1м токенов? ⁉️ ⭐Конкуренция усиливается, и OpenAI уже начала ценовую войну, установив агрессивно низкие цены на GPT-5. Параллельно растет количество открытых моделей — 65.7% всех новых моделей в 2024 году были открытыми против 44.4% в 2022 году. Хотя проприетарные модели пока превосходят открытые на 24.2% в медиане, разрыв сокращается. С другой стороны, огромное количество людей до сих пор боится технологий. Исследования показывают поразительные цифры: ▶️до 79% сотрудников не доверяют компаниям в вопросе ответственного использования ИИ ▶️3 из 10 сотрудников отказывался использовать новые рабочие технологии и выбирал смену работодателя ▶️31% людей считают, что ИИ приносит больше вреда, чем пользы ▶️50% компаний называют нехватку, заинтересованных в инновациях, кадров главным барьером для внедрения ИИ ⬇️Психология сопротивления Психологи выделяют три ключевые причины, почему сотрудники сопротивляются новым технологиям:⬇️ 1️⃣Страх неудачи — люди избегают изменений, если чувствуют угрозу своим компетенциям. Исследования показывают, что страх неудачи значительно предсказывает сопротивление организационным изменениям. 2️⃣Перегрузка и несправедливость — согласно теории справедливости, сотрудники оценивают соотношение своих усилий и получаемой выгоды. Если новая система требует больше работы без очевидной пользы для них лично, они будут сопротивляться. 3️⃣Недостаток обучения — 52% сотрудников получают лишь базовое обучение новым инструментам, а 20% — почти никакого. При этом 48% считают, что лучшее обучение значительно улучшило бы внедрение. 📌Парадокс восприятия Здесь кроется главный парадокс: технологии достигают пределов масштабирования именно в тот момент, когда большинство людей еще не осознало их потенциал. Большинство экспертов считают, что значительные изменения от ИИ произойдут только через 5+ лет❗️ Между тем, 70% специалистов уже используют языковые модели в работе и личной жизни, а среди молодого поколения 35% Gen Z "любят ИИ-инструменты" против 13% бумеров. Тихая улыбка стратега Поэтому, когда мне говорят: "Что эти ваши нейросети могут сделать того, что я не могу? Ты только посмотри, как они тупят!!!", я действительно тихо улыбаюсь. 💡Пока технологические гиганты бьются за последние проценты производительности и снижают цены до предела, огромная масса потенциальных пользователей даже не представляет, как можно работать эффективнее‼️ Это как наблюдать за двумя мирами одновременно — мир технических пределов и мир нереализованного потенциала. В первом идет жесткая борьба за каждый токен и каждую копейку. Во втором — люди до сих пор тратят часы на задачи, которые ИИ решает за минуты. 😏 ➡️Настоящая конкурентная борьба происходит не между GPT-5, Claude, Gemini, Grok, GigaChat, Yandex и другими сетями, а между теми, кто уже освоил новые инструменты, и теми, кто все еще думает, что "справляется без них". И пока одни строят все более сложные модели, упираясь в физические ограничения вычислений, другие получают многократный прирост производительности просто за счет того, что начинают использовать то, что уже существует. ❔Возможно, истинная революция произойдет не тогда, когда мы создадим сверх супер мега ИИ, а когда остальные 70% людей наконец поймут, как использовать тот, что уже есть❔ Если не брать нейросети, от чего бы ты готов отказаться в своей жизни?