tgindex

🌐Как ИИ меняет бизнес🌐

описание

Канал Михаила Шахмурадяна Основатель компании AiMono Более 10 лет в ИИ 🚀Разработка систем ИИ для крупного бизнеса 🚀Решения на базе больших языковых моделей По вопросам сотрудничества 👉🏼 @mikhail_shakh

← к каналу@pro10data
1 188
подписчиков
Охват к подписчикам
37,6%
ERR
Реакции к просмотрам
3,48%
321 на 21 постов
Пересылки к просмотрам
1,90%
175
Постов в день
0,3
всего 21

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 16 июн.Если вы в Армении, то приходите 😉 Планирую рассказать про основные этапы внедрения ИИ в компанию, распространённые ошибки и мифы среди предпринимателей, влияние трендов (ассистенты / агенты / мультиагентные слои), а также о том, как перейти от экспериментов с ИИ к измеримому бизнес-результату. 📌Регистрация: https://luma.com/2x61a5hc 📅21 июня, воскресенье ⏱️ 17:00 📍Letters and Numbers, Туманяна 35Г, Ереван Вход = регистрация + donation, любая армянская купюра ​Telegram-чат комьюнити: @unicornmakers_yerevan ❗️Количество мест ограничено10,90%
  • 13 авг.без подписи9,30%
  • 28 мая🤖💸 ИИ начинает обходиться бизнесу дороже людей Пока рынок продавал нам мечту «заменим дорогой труд ИИ-агентами», начала вылезать неприятная экономика. 🤓 Суть простая: чем дешевле становится один токен, тем больше компании начинают жечь токены вообще на всё подряд. Агентный ИИ особенно опасен для бюджета: такие системы могут тратить в разы и даже на порядки больше токенов, чем обычный запрос к модели, потому что они делают задачу в несколько шагов — сами думают, проверяют, переспрашивают, запускают действия. И вот тут начинается парадокс: 📌 эффективность растёт, но общий счёт тоже растёт. По данным Fortune, Goldman Sachs ожидает, что к 2030 году потребление токенов может вырасти в 24 раза. Microsoft уже сворачивает часть лицензий Claude Code внутри компании и переводит команды на свой Copilot CLI. А в Amazon сотрудники, по сообщениям СМИ, местами даже раздували использование ИИ ради внутренних метрик 😅 То есть мы пришли к очень важному моменту: ❌ проблема уже не в том, что ИИ «слишком слабый» ❌ и не в том, что токен «слишком дорогой» Проблема в другом: если агент начинает делать 20–50 шагов там, где человек сделал бы 2–3 действия, экономика внедрения резко меняется. 👀 Что это значит для бизнеса? 1️⃣ Считать следует не цену запроса, а цену завершённой задачи Не “сколько стоит один вызов модели”, а: сколько стоит закрыть тикет, обработать лид, собрать отчёт, подготовить договор, провести саппорт-кейс. 2️⃣ Не всякий ИИ-агент даёт ROI Если агент красиво работает в демо, но съедает слишком много токенов, проверок и итераций — он может оказаться дороже сотрудника или классической автоматизации. 3️⃣ Один из KPI 2026 года — не «сколько ИИ мы используем», а «сколько прибыли/экономии он даёт на единицу расхода» Иначе компании начнут соревноваться не в эффективности, а в сжигании бюджета. 4️⃣ Вероятно, победят не те, у кого “больше ИИ”, а те, у кого лучше экономика процесса То есть: меньше лишних шагов, меньше агентной самодеятельности, больше контроля, больше пользы на каждый рубль/доллар затрат. 🐚 Вывод следующий: Следующая большая волна на рынке — это не просто “внедрить ИИ”. Это “внедрить ИИ так, чтобы он был дешевле, чем человек + быстрее, чем человек + достаточно надёжен”. И вот это уже намного сложнее, чем просто купить подписку на модную модель)) 💬 Вопрос к вам: В каком процессе у бизнеса сегодня выше риск “переплатить за ИИ”, чем реально получить выгоду: поддержка, продажи, разработка, аналитика, документы? Пишите в комментариях 👇8,06%
  • 20 июл.❌ Как самому обычному предпринимателю начать использовать ИИ? Недавно на встрече в Ереване я рассказывал о том, как компаниям правильно внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы. И в какой-то момент из зала прозвучал очень правильный вопрос: «А как ИИ может использовать простой предприниматель?» Не корпорация с отдельным бюджетом на инновации. Не компания со своим IT-департаментом и командой AI-специалистов. А небольшой бизнес, в котором работает несколько человек и каждый день нужно продавать, общаться с клиентами и решать десятки операционных задач. Мой ответ: Начните с ИИ-менеджера, который отвечает на вопросы потенциальных клиентов Представьте обычную ситуацию. Человек заходит на ваш сайт, интересуется продуктом или услугой, но у него появляются дополнительные вопросы (стандартная ситуация). Часто ответы уже есть на сайте, но клиенту проще написать, чем самостоятельно искать информацию. Что происходит дальше? Он пишет вам или вашему сотруднику. Но сотрудник может быть занят, отвечать слишком долго или вообще не работать в этот момент. Особенно если клиент написал вечером, ночью или в выходной. А теперь представьте, что у вас есть менеджер по продажам, который: — отвечает клиентам 24/7; — знает всё о ваших товарах и услугах; — не забывает отвечать и не теряет заявки; — задаёт уточняющие вопросы; — помогает клиенту выбрать подходящий вариант; — передаёт вам уже заинтересованного и подготовленного к покупке лида. Именно такой сценарий, на мой взгляд, является одной из самых понятных и доступных точек входа в ИИ для малого и микробизнеса. Не нужно начинать со сложной автоматизации всей компании. Начните с процесса, в котором вы уже сегодня теряете клиентов и деньги Выше прикрепил инфографику, на которой сравнил ИИ-менеджера и обычного менеджера. А как сейчас обрабатываются входящие обращения в вашем бизнесе: вручную или уже с помощью автоматизации? Если вам интересно внедрить такого ИИ-менеджера в свой проект, можно обратиться к нам за бесплатной консультацией: 👉 @Ai_for_20267,89%
  • 1 июн.Хочу понять: насколько контент здесь для вас уникален по сравнению с другими русскоязычными каналами про ИИ? 👀7,49%
  • 18 мая🤖🌍 Anthropic опубликовали показательный текст про то, как ИИ превращается в вопрос глобальной власти Суть у них простая: к 2028 году возможны 2 сценария. 1️⃣ Демократические страны удерживают лидерство в ИИ. Тогда они задают правила, стандарты и инфраструктуру будущего. Для этого, по версии Anthropic, нужно удержать преимущество в чипах, закрывать лазейки в экспортном контроле, мешать «дистилляции» американских моделей и ускорять внедрение ИИ в экономиках союзников. 2️⃣ США и союзники ничего толком не ужесточают. Тогда китайские компании сокращают разрыв или выходят вперёд, а нормы использования ИИ начинают формироваться уже не либеральными системами, а авторитарными режимами. Anthropic прямо пишет, что в таком мире лучшие модели могут стать инструментом массового автоматизированного контроля и подавления. 🧠 Что здесь самое важное для бизнеса? ИИ становится такой же геоэкономической инфраструктурой, как энергия, полупроводники, облака и платёжные системы. А значит, у бизнеса появляется новая реальность: • доступ к сильным моделям будет зависеть не только от денег, но и от политики; • преимущества получат не просто те, у кого лучший ИИ, а те, кто контролирует чипы, каналы поставок и глобальное внедрение; • корпоративная стратегия по ИИ всё больше становится частью стратегии по суверенитету, рискам и зависимости от внешних игроков. 📌 Очень сильная мысль из текста: Побеждает не тот, кто сделал «самую умную модель». Побеждает тот, кто одновременно выигрывает в 4 вещах: — в качестве моделей, — в массовом внедрении внутри страны, — в глобальном распространении своей ИИ-инфраструктуры, — в устойчивости экономики во время перехода 🐚 Вывод для компаний: В ближайшие годы выбирать ИИ-поставщика = отчасти выбирать и политико-экономический контур, в котором ваш бизнес будет работать. То есть вопрос уже не только «что умеет модель?», а ещё и: кто её контролирует, на каких чипах она выросла, какие ограничения завтра могут появиться и в какую систему влияния вас фактически встраивают. 💬 Вопрос к вам: Как думаете, через 3–5 лет главным преимуществом в ИИ будет что: лучшие модели, доступ к чипам, скорость внедрения в бизнес или политический контроль над инфраструктурой? Пишите в комментариях 👇5,84%
  • 29 июн.🤖📈 ИИ-агенты меняют работу быстрее, чем многие ожидали Пока многие компании всё ещё используют ИИ как "умный чат", происходит куда более важный сдвиг: 👉 ИИ начинает брать не отдельные вопросы, а целые рабочие задачи, которые раньше занимали у человека десятки минут, часы, а иногда и почти полный рабочий день. Об этом OpenAI пишет в свежем материале про то, как агенты меняют работу: к маю 2026 года 80,6% изученных пользователей Codex хотя бы раз делегировали задачу, которую человеку пришлось бы делать больше 30 минут, 70,2% — больше часа, а 25,6% — больше 8 часов. При этом внутри OpenAI Codex уже стал основным ИИ-инструментом почти для всех функций, включая юристов, финансы и рекрутинг. 💉 Что здесь главное? Раньше ИИ чаще работал в формате: • “напиши письмо” • “сделай summary” • “помоги с идеей” Теперь всё чаще формат другой: • “разбери данные” • “собери решение” • “прогони задачу через несколько шагов” • “доведи до результата с помощью инструментов” То есть мы переходим от “ИИ как собеседник” к “ИИ как цифровой исполнитель”. 📌 Самый важный сигнал из статьи OpenAI прямо пишет, что adoption сначала шёл от инженеров, что логично, но потом особенно быстро начали расти неразработчики. С августа 2025 года число non-developer пользователей выросло в 137 раз среди индивидуальных пользователей и в 189 раз среди организационных. Это очень сильный сигнал: агенты выходят далеко за пределы разработки. 👀 Почему это реально меняет бизнес? 1️⃣ Меняется единица работы Раньше автоматизировали отдельные действия. Теперь можно отдавать ИИ целые куски процесса. Не “помоги написать отчёт”, а “собери данные, проверь, структурируй и подготовь черновик”. 2️⃣ ИИ размывает границы ролей В статье есть очень сильное наблюдение: сотрудники нетехнических функций начали делать через агента задачи, которые раньше требовали техспециалиста — автоматизацию, обработку данных, отладку, техническое исполнение. Это значит, что: • маркетинг сможет быстрее запускать аналитику • финансы — собирать и проверять модели • HR — автоматизировать воронки и отчёты • юристы — ускорять проверку и подготовку документов 3️⃣ Побеждать будут не те, у кого “есть ChatGPT” А те, кто перестроит процессы под агентный режим работы. Потому что разница между: “сотрудник иногда спрашивает ИИ” и “сотрудник управляет 3–5 агентами, которые параллельно делают работу” — это уже разница в скорости компании. 🐚 Что я бы вынес для бизнеса уже сейчас: ✅ Агентов надо тестировать не только в IT, но и в финансах, HR, legal, продажах, операционке ✅ Главная ценность — не генерация текста, а делегирование длинных задач ✅ Следующая конкуренция будет не “у кого лучше модель”, а “у кого быстрее перестроены процессы” И да — вот это, пожалуй, главный вывод: ИИ всё меньше похож на помощника и всё больше — на новый слой рабочей силы. 💬 Вопрос к вам: Какой процесс в компании первым выиграет от ИИ-агентов по-настоящему сильно: продажи, аналитика, документы, найм или операционка? Пишите в комментариях 👇5,65%
  • 25 июн.🤖📈 Дарио Амодеи: мы уже не в "эпохе ИИ-игрушек". Мы в начале ИИ-экспоненты, где политика и бизнес просто не успевают Дарио Амодеи опубликовал большой текст “Policy on the AI Exponential” в июне 2026 года. Главная мысль очень сильная: ИИ растёт экспоненциально, а государственные институты, законы и рынок труда — нет. И именно из-за этого главные риски и главные возможности будут нарастать быстрее, чем система успеет адаптироваться. 📌 Что особенно важно в этом тексте 1️⃣ Амодеи считает, что мы подходим к “Powerful AI” очень быстро Он пишет, что если нынешние законы масштабирования продолжат работать ещё год-два, то мы можем получить системы уровня “страна гениев в дата-центре” — то есть ИИ, который по множеству интеллектуальных задач будет радикально сильнее нынешних инструментов. 2️⃣ Политика отстаёт от скорости технологии В статье есть очень точная мысль: за те несколько лет, которые нужны государству на выработку законов, ИИ может пройти путь от “забавной технологии” до системы стратегического значения для экономики и нацбезопасности. 3️⃣ Anthropic уже открыто говорит: одной “прозрачности” мало Если раньше, по словам Амодеи, хватало идеи “пусть компании просто раскрывают свои меры безопасности и инциденты”, то теперь этого уже недостаточно. Он прямо пишет, что риски стали слишком реальными, и предлагает идти к обязательному тестированию передовых моделей, внешнему аудиту и даже праву государства блокировать выпуск моделей при неприемлемом уровне риска. 4️⃣ В центре риска — не только фейки и не только рынок труда Амодеи выделяет 4 критических зоны для проверки самых мощных моделей: • кибербезопасность, • биориски, • потеря контроля над ИИ-системами, • автоматизированные R&D-возможности, которые могут ускорять остальные риски. То есть разговор уже идёт не про “ИИ иногда ошибается”, а про инфраструктурные и государственные риски. 🧠 Что здесь главное для бизнеса 1. ИИ перестаёт быть просто софтом Если логика Амодеи верна, то ИИ скоро будет ближе не к обычному SaaS, а к авиации, энергетике или фарме: мощная технология, огромная выгода, но и высокий уровень последствий при ошибке. А значит, для бизнеса появляется новый вопрос: вы внедряете просто инструмент повышения продуктивности или уже новый слой критической инфраструктуры? 2. Регулирование станет частью стратегии компании Многие компании до сих пор думают про ИИ как про внутреннюю автоматизацию: чат-боты, документы, аналитика, поддержка. Но из текста Амодеи следует другой вывод: очень скоро конкурентоспособность будет зависеть ещё и от того, насколько компания готова жить в мире: • обязательных проверок, • отраслевых ограничений, • требований к безопасности моделей, • отчётности по инцидентам. 3. Рынок труда может качнуть сильнее, чем кажется Амодеи отдельно пишет, что ИИ может дать очень быстрый экономический рост, но одновременно усилить неравенство и привести к серьёзному, возможно длительному вытеснению людей из части когнитивных профессий. Он подчёркивает: это не то, чего надо хотеть, но к этому нужно готовиться заранее — через измерение эффекта, стимулы к сохранению занятости и долгосрочные механизмы поддержки доходов. ⚡ Почему это важный сигнал именно сейчас Этот текст интересен не тем, что “ещё один CEO ИИ-компании предупреждает о будущем”. А тем, что один из главных игроков рынка уже говорит почти бюрократическим языком: нужны правила, проверки, внешняя оценка и новый общественный договор. То есть даже внутри самой индустрии ИИ всё меньше воспринимают как просто рынок инноваций. Всё больше — как новую силу, которая меняет экономику, безопасность, власть и саму скорость принятия решений в государстве. 🐚 Вывод: Если смотреть на текст Амодеи без эмоций, то главный вывод для руководителей такой: следующая фаза ИИ — это уже не гонка “кто внедрит помощника в отдел продаж”. Это фаза, где ИИ становится одновременно: • источником гиперроста, • источником новых регуляторных рисков, • фактором передела рынков,5,47%
  • 13 мая🌍 ИИ уже стал темой большой геополитики Я давно пишу на этом канале, что искусственный интеллект — это не просто технология для бизнеса. Это новый источник экономической, политической и геополитической силы. И вот очередное подтверждение: по данным Reuters, на близжайших (очных!!!) переговорах лидеров США (Дональда Трампа) и Китая (Си Цзиньпина) среди тем обсуждения — Иран, Тайвань, ядерное оружие, торговля и ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Более того, Вашингтон хочет создать отдельный канал коммуникации с Пекином по вопросам ИИ. То есть ИИ уже обсуждают на одном уровне с ядерной безопасностью и глобальными конфликтами. Какое ещё доказательство нужно, что искусственный интеллект становится фактором силы в мировой политике?5,45%
  • 26 мая🤖🧰 Топ-5 новых ИИ-инструментов для бизнеса За последние три недели вышло сразу несколько обновлений, которые полезны не только «айтишникам», но и обычному бизнесу: продажи, финансы, маркетинг, документы, CRM, внутренняя автоматизация. Ниже — 5 релизов, на которые я бы порекомендовал смотреть предпринимателям и руководителям. 1️⃣ Claude for Small Business — Anthropic Anthropic запустили Claude for Small Business: коннекторы + готовые сценарии работы прямо внутри привычных сервисов малого бизнеса — QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, DocuSign, Google Workspace и Microsoft 365. Внутри уже есть готовые workflow для финансов, операций, продаж, маркетинга, HR и клиентского сервиса. 🔗 Ссылка: https://www.anthropic.com/news/claude-for-small-business 📌 Где видим юзкейсы: • контроль дебиторки и напоминания по оплатам • подготовка payroll и закрытие месяца • запуск маркетинговых кампаний без отдельной команды • помощь собственнику, который сам тащит операционку 2️⃣ Canva + Claude for Small Business Canva встроила свой дизайн-движок в Claude for Small Business. Теперь из разрозненных инсайтов, продажных данных или сезонных сигналов можно сразу собирать рекламные креативы и кампании — посты, объявления, визуалы — без аутсорса и долгого ТЗ дизайнеру. 🔗 Ссылка: https://www.canva.com/newsroom/news/claude-small-business/ 📌 Вероятные юзкейсы: • быстрое создание акций и спецпредложений • локальный маркетинг для кафе, ритейла, салонов, услуг • запуск рекламных материалов на основе данных из продаж и CRM • ускорение контент-маркетинга для малого бизнеса 3️⃣ Personal Finance в ChatGPT — OpenAI OpenAI начали разворачивать новый финансовый режим в ChatGPT: можно подключать финансовые аккаунты, и система помогает видеть траты, сценарии, риски и планирование на основе реальных данных. Пока это запускается для Pro-пользователей в США, но сам вектор очень показательный. 🔗 Ссылка: https://openai.com/index/personal-finance-chatgpt/ 📌 Наиболее вероятные бизнес-юзкейсы: • финансовый ассистент для собственника • быстрый анализ cash flow и регулярных расходов • сценарное планирование • подготовка к разговору с бухгалтером или финансовым консультантом 4️⃣ Salesforce Summer ’26 Release Salesforce показали Summer ’26 Release, где главный акцент — на multi-agent orchestration, Slack-first workflows, работе с данными в реальном времени и AI-powered customer engagement. 🔗 Ссылка: https://www.salesforce.com/news/stories/summer-2026-product-release-announcement/ 📌 Где бизнес может получить эффект: • автоматизация customer support • сопровождение сделок и ведение клиентов • координация нескольких ИИ-агентов между CRM, Slack и данными компании • ускорение реакции на лидов, запросы и сервисные кейсы 5️⃣ OpenAI: страница продуктовых релизов Если хотите следить за самыми свежими обновлениями OpenAI для бизнеса, удобнее всего смотреть их официальный раздел продуктовых релизов. Там быстро появляются новые функции и анонсы. 🔗 Ссылка: https://openai.com/ru-RU/news/product-releases/ 📌 Зачем это бизнесу: • чтобы не пропускать новые рабочие инструменты • чтобы быстрее видеть, что уже можно внедрять в процессы • чтобы ловить новые сценарии для продаж, аналитики, поддержки и документов 🧠 Что объединяет все эти релизы? Рынок явно уходит от модели «ИИ = чатик для идей» к модели «ИИ = встроенный слой внутри финансов, маркетинга, CRM и операционки». То есть победят не те компании, которые просто «дают сотрудникам доступ к ИИ», а те, кто вшивают его в ежедневные процессы и считают результат в деньгах. 🔴 И напоследок: Если вы, будучи собственником бизнеса, уже внедрили ИИ, но он не увеличил вашу выручку — или ещё не внедрили, но хотите понять, где именно он даст деньги, — приходите к нам на бесплатную консультацию. Пишите сюда: @Ai_for_2026 💬 А какой из этих инструментов вы бы протестировали первым: финансы, маркетинг, продажи или клиентский сервис?5,44%
  • 17 июн.🤖🔓 "Trust us" больше не работает: почему закрытые ИИ-модели становятся риском для бизнеса Наткнулся на сильный текст “Trust Us: Anthropic and the Case for Open Weights”. Главная мысль там очень неудобная, но важная для любого бизнеса: если поставщик ИИ может тайно менять поведение модели, ограничивать ответы и хранить ваши данные по новым правилам — вы больше не управляете своим инструментом. Инструмент управляет вами. 💥 Что особенно цепляет в материале: • Автор утверждает, что Anthropic выпустила модель с логикой, где часть ограничений видна пользователю, а часть может срабатывать незаметно — то есть качество ответа в отдельных темах может ухудшаться без явного предупреждения. • Ещё жёстче звучит претензия к данным: для нового класса моделей, как пишет автор, вводится обязательное хранение запросов и ответов 30 дней, включая сценарии, где компании раньше рассчитывали на zero-data-retention. • И финальный слой конфликта: автор связывает это не только с безопасностью, но и с борьбой за контроль над рынком ИИ — кто получит “полную” версию технологий, а кто только урезанную. 📌 Почему это важно не только для технарей, а для любого руководителя Раньше многие смотрели на ИИ как на “ещё один SaaS-сервис”. Но сейчас становится видно другое: 1️⃣ ИИ-вендор = новый инфраструктурный риск Если CRM сломалась — неприятно. Если сломался ИИ-помощник — вы это можете даже не заметить. Он просто начнёт: • хуже писать, • хуже анализировать, • осторожничать в нужных вам задачах, • “подрезать” качество в чувствительных темах. И самое опасное — вы не всегда поймёте, что проблема не в вашей команде, а в самом поставщике. 2️⃣ Данные становятся полем битвы Компании всё чаще подключают к ИИ не просто чат, а: • документы, • историю переписки, • клиентские заметки, • внутренние базы знаний, • память агентов. А значит, вопрос уже не в том, “можно ли спросить у модели”. Вопрос в другом: кто контролирует весь контекст, который вы в неё загружаете? 3️⃣ Закрытая модель = зависимость от чужих правил Сегодня правила одни. Завтра вендор меняет политику, ограничения, хранение данных или список “разрешённых” сценариев. И у бизнеса внезапно появляется новая реальность: • продукт нельзя проверить до конца, • условия могут меняться в одностороннем порядке, • ключевой цифровой слой компании зависит не от вас. 🧠 Главный вывод для бизнеса В ближайшие годы конкуренция будет не только между “какая модель умнее”. Она будет между двумя подходами: Закрытый ИИ: удобно, мощно, быстро стартовать — но высокий риск зависимости. Открытые веса / open-weight модели: сложнее внедрять, зато выше контроль, предсказуемость и возможность строить свою инфраструктуру без чужого “невидимого переключателя”. Эту идею и продвигает автор текста. 🐚 Итак, вывод: Следующий большой вопрос для бизнеса звучит уже не так: "Какой ИИ самый сильный?" А так: "Какой ИИ я реально контролирую?" Потому что в момент, когда ИИ становится частью продаж, аналитики, документооборота, поддержки и стратегии — доверие без проверки превращается в прямой операционный риск. 💬 Вопрос к вам: Что для бизнеса важнее в 2026 году: максимальная мощность модели или контроль над тем, как она работает и что делает с вашими данными?4,98%
  • 27 июл.🤖💰 OpenAI предлагает новую метрику эффективности ИИ: забудьте про стоимость токенов Главный вопрос, который сегодня задают финансовые директора: «Как получить больше пользы от денег, вложенных в ИИ?» Раньше эффективность программ оценивали по количеству купленных лицензий, активных пользователей и продлений подписки. Но для ИИ эти показатели почти ничего не говорят. Можно купить доступ тысяче сотрудников — и не получить никакого измеримого результата. Поэтому OpenAI предлагает считать другое: 📌 сколько полезной работы компания получает на каждый потраченный доллар И вот здесь начинается самое интересное. 💸 Самая дешёвая модель не всегда обходится дешевле Бизнес часто сравнивает модели по цене токена. Логика понятная: меньше цена — меньше расходы. Но дешёвая модель может: • ошибаться чаще, • требовать нескольких попыток, • заставлять сотрудника долго проверять результат, • создавать дополнительную работу вместо экономии времени. Более дорогая модель иногда выполняет задачу правильно с первого раза — и в итоге обходится бизнесу дешевле. Поэтому считать нужно не стоимость одного запроса, а полную стоимость успешно выполненной задачи: стоимость модели + время сотрудника + проверка + исправления + повторные попытки. 📊 OpenAI предлагает руководителям оценивать ИИ по четырём вопросам: 1️⃣ Какую полезную работу выполнил ИИ? Не «сколько запросов отправили», а: • сколько обращений клиентов решили, • сколько договоров проверили, • сколько часов сотрудников освободили 2️⃣ Сколько стоит успешно выполненная задача? Например, ИИ проверил 100 договоров. Но только 60 результатов можно было использовать без серьёзных исправлений. Значит, стоимость нужно делить не на 100 запусков, а на 60 качественно выполненных задач. 3️⃣ Насколько результату можно доверять? OpenAI предлагает разделять результаты на три категории: ✅ можно использовать сразу; 🛠 требуется исправление; 👨‍💼 сотруднику пришлось вмешаться и закончить работу самостоятельно. Чем больше результатов попадает в первую категорию, тем выше реальная экономическая ценность системы. 4️⃣ Растёт ли отдача при масштабировании? Если компания увеличивает использование ИИ, количество выполненной работы должно расти быстрее общих затрат. 🐚 Что это означает для бизнеса Похоже, заканчивается эпоха экспериментов в стиле: «Мы раздали сотрудникам доступ к нейросети — значит, внедрили ИИ». Теперь руководству придётся связывать каждое внедрение с конкретным результатом: 📌 сокращением времени обработки заявки; 📌 снижением стоимости проверки документа; 📌 ростом количества закрытых продаж; 📌 уменьшением числа ошибок; Главная единица — успешно выполненная работа 💬 Вопрос к вам, товарищи: Как сегодня в вашей компании измеряют эффект от ИИ — по количеству пользователей, сэкономленным часам или конкретному финансовому результату? Пишите в комментариях 👇4,51%