Поиск по внутренним документам с помощью языковой модели: где это работает, что ломается на практике и с чего начинать.
Практический разбор: какие задачи подготовки к переговорам можно отдать языковой модели, где она ошибается и какие данные туда нельзя загружать.
Корпоративный ИИ ломается не на выборе модели, а на слое между данными компании и агентом. Что такое слой корпоративного знания, из чего…
Четыре фактора, по которым видно, можно ли отдать задачу автономному агенту: чек, размер комитета, тип потока и цена ошибки. Плюс типичные сбои…
Что делают платформы, которые сидят над CRM, чем аналитика разговоров отличается от голосовых агентов и где всё это перестаёт работать.
CRM, поиск клиентов, AI-ассистенты, автоматизация, знания, коммуникации, аналитика и визуализация — что реально нужно команде продаж и в каком порядке это собирать.
Корпоративные системы стоили дорого как обязательная точка входа к данным. Что происходит с их ценностью, если этой точкой становится разговор с агентом.
Почему коллекция промптов обесценивается с каждым обновлением, а умение формулировать задачу — нет. Пять навыков, которые переносятся между любыми моделями.
Мультиагентные архитектуры в открытых проектах: роли агентов, принцип умышленного несогласия и что учесть по безопасности и стоимости до эксперимента.
Почему «мы используем ИИ» ничего не значит: разные типы задач требуют разных слоёв, и порядок их применения важнее выбора инструмента.