ИИ в бизнесе: применяемый, полезный, без перегибов

На вебинаре обсудили: ✅ Преодоление цифрового разрыва Почему технологии развиваются быстрее, чем навыки сотрудников. Как сократить дистанцию между наличием инструмента и его реальным использованием в бизнес-процессах. ✅ Человеческий фактор — от страха к партнерству Управление сопротивлением команды. Как снять тревогу сотрудников перед автоматизацией и превратить ИИ из «конкурента» в эффективного ассистента. ✅ Стратегия осознанного внедрения Путь от простых задач к сложным системам. Почему эволюционный подход и постепенное обучение команды работают лучше, чем попытки мгновенной цифровизации всего бизнеса. ✅ Безопасность и границы инноваций Как соблюсти баланс между экспериментами и защитой данных. Создание понятных «правил игры» и этических рамок для безопасного использования ИИ внутри компании. ✅ Метрики эффективности — как измерить результат Переход от интереса к технологии к конкретным бизнес-результатам. Какие показатели действительно важны при оценке внедрения ИИ и как они влияют на общую продуктивность. Спикер: Данила Драпеза, WINbd Руководитель центра компетенций по нейросетям WINbd Автор образовательных программ для бизнеса и госструктур 00:00 Введение 00:58 Опыт работы с заказчиками 01:55 Обзор рынка ИИ 02:54 Технологические волны 03:54 Развитие индустрии ИИ 04:50 Разнообразие технологий ИИ 05:42 Рынок ИИ и строительство ЦОД 07:41 Использование ИИ-решений 08:39 Автоматизированный трафик 10:28 Компетенции в ИИ 12:10 Ограничения ИИ 13:45 Примеры использования ИИ 15:42 Мониторинг рынка с помощью ИИ 17:07 Широкий рынок ИИ 18:30 Введение и важность опыта 19:49 Сценарии использования инструментов в бизнесе 20:41 Проблемы сценария «запретить всё» 23:22 Роль языковых моделей 26:12 Типы моделей и их применение 27:09 Разнообразие моделей и выбор решения 28:59 Приземление моделей и промптинг 29:58 Основы промптинга 30:57 Работа модели и ошибки 31:51 Структура промптинга 35:38 Преимущества структурированных запросов 37:30 Декомпозиция задач 38:39 Ограничения чат-систем 39:35 Проектные пространства и папки 40:30 Преимущества проектных пространств 43:22 Рак-подход 45:13 Безопасность данных 45:55 Оптимизация процессов 47:52 Пример лидогенерации 48:51 Масштабирование процессов 49:17 Стоимость автоматизации 50:13 Разница между ассистентами и агентами 51:11 Изменение бизнес-процессов 52:07 Управление командами 53:07 Барьеры и источники знаний 54:04 Культура и обучение 55:51 Пример правительства Москвы 57:15 Рекомендации для пользователей 59:10 Точность ИИ 59:55 Подключение моделей и оплата подписок 01:00:54 Риски бана и рекомендации 01:01:57 Ограничения в промпте 01:03:00 Рекомендации по экспериментам 01:03:57 Заключение