Почему компании не внедряют AI во все процессы?
Что мы видим сейчас на рынке AI и принятии его бизнесом? Все мировые исследования показывают примерно одинаковую картину: около 35% компаний используют ИИ в своих бизнес-процессах. Остальная часть рынка находится в процессе изучения решений и планирует использовать их в течение 1-2 лет, либо пока совсем не смотрит в сторону AI. В РФ этот процент значительно меньше — около 20%, ввиду санкций и сложностей с использованием технологий. Но что значит, что компания использует AI?
Когда-то часть нашей команды заканчивала магу вышки по менеджменту инноваций, для нас это прям близкая тема. Поэтому решили поделиться нашими мыслями.
Мы выделяем компании двух типов: компании-инноваторы и компании-консерваторы:
Компании-инноваторы — это такие организации, где высокий уровень принятия технологий, сотрудники сами предлагают новые решения и обладают высокой инициативностью.
Компании-консерваторы — организации, сотрудники которых в основном сконцентрированы на операционной поддержке процессов.
В первых компаниях внедрение новых технологий часто начинается снизу и проходит несколько стадий. Давайте как раз на основе внедрения AI и посмотрим:
- На первом этапе AI начинают использовать сами сотрудники для своих задач, как правило, это происходит именно в отделе маркетинга или продукта, так как у маркетологов всегда много рутинных процессов по генерации контента, затем постепенно переходит на другие отделы: продаж, продукта.
- На втором этапе в таких компаниях ИИ начинает интегрироваться не только в работу отдельных сотрудников, но и в бизнес-процессы конкретных отделов, где видится наибольший ROI внедрения. Например, полностью ИИфицируется процесс внедрения соцсетей и генерации креативов.
- На третьем этапе такие оптимизированные с ИИ процессы возникают во всех отделах, и компания становится ИИ-трансформированной, по факту процесс рутинных задач и низкоквалифицированных задач почти полностью пропадает.
Во вторых компаниях процесс ИИфикации либо пока не начал происходить, либо он проходит сверху и встречает большое сопротивление со стороны сотрудников, что в итоге осложняет весь процесс.
Поэтому ключевым фактором успеха внедрения ИИ, да и в целом любой технологии компании, является инициативность сотрудников (как построить культуру инноваций и нанимать инициативных сотрудников с помощью ИИ, расскажем в отдельном посте). Тем не менее, даже такие компании могут внедрить AI в свои процессы (обычно это происходит по решению основателей).
Ключевым фактором успеха внедрения в данном типе будет использование AI сразу со второго этапа, то есть построение полностью ИИфицированного автономного процесса, где не будет требоваться участие сотрудников.
Например, автоматизируется процесс контроля качества продаж. Однако, ROI внедрения всегда будет значительно меньше, чем в случае первого типа компаний.
По итогу основные сложности, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ, становятся следующими:
- Нехватка квалифицированных специалистов для разработки и внедрения/недостаток понимания или знаний об ИИ. Как преодолеть: чтобы срезать этот барьер, нужно повышать культуру инноваций, это долгий и мучительный процесс, поэтому, как мы видим на рынке, некоторые компании преодолевают этот барьер, нанимая человека, который отвечает за внедрение AI в компанию (количество таких вакансий выросло на 74% за последние 2 года).
- Высокая стоимость внедрения и неуверенность в ROI. Как преодолеть: самое важное — определить четкую бизнес-цель внедрения и двигаться небольшими шагами к полной автоматизации (как показывают исследования, средний ROI внедрения AI достигает 250%).
- Опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Как преодолеть: это самый сложный процесс; расскажем про основные риски в другом посте, самое ключевое — лучше начинать с процессов, которые в меньшей степени подвержены сливу конфиденциальной информации.
Что мы видим сейчас на рынке AI и принятии его бизнесом? Все мировые исследования показывают примерно одинаковую картину: около 35% компаний используют ИИ в своих бизнес-процессах. Остальная часть рынка находится в процессе изучения решений и планирует использовать их в течение 1-2 лет, либо пока совсем не смотрит в сторону AI. В РФ этот процент значительно меньше — около 20%, ввиду санкций и сложностей с использованием технологий. Но что значит, что компания использует AI?
Когда-то часть нашей команды заканчивала магу вышки по менеджменту инноваций, для нас это прям близкая тема. Поэтому решили поделиться нашими мыслями.
Мы выделяем компании двух типов: компании-инноваторы и компании-консерваторы:
Компании-инноваторы — это такие организации, где высокий уровень принятия технологий, сотрудники сами предлагают новые решения и обладают высокой инициативностью.
Компании-консерваторы — организации, сотрудники которых в основном сконцентрированы на операционной поддержке процессов.
В первых компаниях внедрение новых технологий часто начинается снизу и проходит несколько стадий. Давайте как раз на основе внедрения AI и посмотрим:
- На первом этапе AI начинают использовать сами сотрудники для своих задач, как правило, это происходит именно в отделе маркетинга или продукта, так как у маркетологов всегда много рутинных процессов по генерации контента, затем постепенно переходит на другие отделы: продаж, продукта.
- На втором этапе в таких компаниях ИИ начинает интегрироваться не только в работу отдельных сотрудников, но и в бизнес-процессы конкретных отделов, где видится наибольший ROI внедрения. Например, полностью ИИфицируется процесс внедрения соцсетей и генерации креативов.
- На третьем этапе такие оптимизированные с ИИ процессы возникают во всех отделах, и компания становится ИИ-трансформированной, по факту процесс рутинных задач и низкоквалифицированных задач почти полностью пропадает.
Во вторых компаниях процесс ИИфикации либо пока не начал происходить, либо он проходит сверху и встречает большое сопротивление со стороны сотрудников, что в итоге осложняет весь процесс.
Поэтому ключевым фактором успеха внедрения ИИ, да и в целом любой технологии компании, является инициативность сотрудников (как построить культуру инноваций и нанимать инициативных сотрудников с помощью ИИ, расскажем в отдельном посте). Тем не менее, даже такие компании могут внедрить AI в свои процессы (обычно это происходит по решению основателей).
Ключевым фактором успеха внедрения в данном типе будет использование AI сразу со второго этапа, то есть построение полностью ИИфицированного автономного процесса, где не будет требоваться участие сотрудников.
Например, автоматизируется процесс контроля качества продаж. Однако, ROI внедрения всегда будет значительно меньше, чем в случае первого типа компаний.
По итогу основные сложности, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ, становятся следующими:
- Нехватка квалифицированных специалистов для разработки и внедрения/недостаток понимания или знаний об ИИ. Как преодолеть: чтобы срезать этот барьер, нужно повышать культуру инноваций, это долгий и мучительный процесс, поэтому, как мы видим на рынке, некоторые компании преодолевают этот барьер, нанимая человека, который отвечает за внедрение AI в компанию (количество таких вакансий выросло на 74% за последние 2 года).
- Высокая стоимость внедрения и неуверенность в ROI. Как преодолеть: самое важное — определить четкую бизнес-цель внедрения и двигаться небольшими шагами к полной автоматизации (как показывают исследования, средний ROI внедрения AI достигает 250%).
- Опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Как преодолеть: это самый сложный процесс; расскажем про основные риски в другом посте, самое ключевое — лучше начинать с процессов, которые в меньшей степени подвержены сливу конфиденциальной информации.
👍2🌭1
Бесплатный аудио и видео транскриптор
Ребят, все еще используете платные tldv или otter ai? Мы подготовили крутой гайд прочитав который вы сможете использовать транскриптор для ваших видео и аудио абсолютно бесплатно.
Вам потребуется около 10/15 минут чтобы его установить и начать использовать.
Подробный гайд ловите по ссылке.
Делимся новостями) Мы с командой решили подготовить такой же транскриптор только в формате телеграм бота, чтобы каждый мог воспользоваться им бесплатно.
Так что как говорится - Stay turned 🔥
Ребят, все еще используете платные tldv или otter ai? Мы подготовили крутой гайд прочитав который вы сможете использовать транскриптор для ваших видео и аудио абсолютно бесплатно.
Вам потребуется около 10/15 минут чтобы его установить и начать использовать.
Подробный гайд ловите по ссылке.
Делимся новостями) Мы с командой решили подготовить такой же транскриптор только в формате телеграм бота, чтобы каждый мог воспользоваться им бесплатно.
Так что как говорится - Stay turned 🔥
👍6
Всем привет! Мы провели воркшоп, на тему AI в образовании, где поделились кейсами наших клиентов и своим опытом.
Рассказали много полезной инфы, дали:
- + 10 проверенных фреймворков внедрения AI в образовательные проекты 📚
- Базу готовых промптов для разных задач в образовании 📝
- Подборку AI инструментов для Edtech 🛠️
- Гайды по созданию AI ассистентов 🤖
Отправляем миро доску, где вы сможете найти и посмотреть весь контент с воркшопа.
Если будут любые вопросы связанные с тем, что мы рассказывали, вы всегда можете написать нам в тг, вот наши контакты:
Костя - @KonstantinModel
Юля - @jjjulia_p
Чуть позже закинем сюда запись воркшопа, чтобы вы смогли ее посмотреть 🚀
Рассказали много полезной инфы, дали:
- + 10 проверенных фреймворков внедрения AI в образовательные проекты 📚
- Базу готовых промптов для разных задач в образовании 📝
- Подборку AI инструментов для Edtech 🛠️
- Гайды по созданию AI ассистентов 🤖
Отправляем миро доску, где вы сможете найти и посмотреть весь контент с воркшопа.
Если будут любые вопросы связанные с тем, что мы рассказывали, вы всегда можете написать нам в тг, вот наши контакты:
Костя - @KonstantinModel
Юля - @jjjulia_p
Чуть позже закинем сюда запись воркшопа, чтобы вы смогли ее посмотреть 🚀
https://miro.com/
Sign up | Miro | Online Whiteboard for Visual Collaboration
Scalable, secure, cross-device and enterprise-ready team collaboration whiteboard for distributed teams. Join 30M+ users from around the world
👍6❤4🍓2🌭1
Всем привет!
Как и обещали, отправляем запись нашего воркшопа 📚🎓
Посмотреть можете по ссылке: https://youtu.be/7e_v8Tr94Fo
Как и обещали, отправляем запись нашего воркшопа 📚🎓
Посмотреть можете по ссылке: https://youtu.be/7e_v8Tr94Fo
YouTube
AI в образовании || Edtech || ПРАКТИЧЕСКИЕ КЕЙСЫ ИИ || Искусственный интеллект без знания кода
Подписывайтесь на наш телеграм канал: https://t.me/skai_pro_ai
Наш сайт: https://www.skailab.tech/
Наш сайт: https://www.skailab.tech/
👍3🔥1
"ChatGPT плохо понимает грамотные промпты, потому что его обучали специалисты из центральный Африки, а английский не является их родным языком"
– вот такой факт мы недавно услышали от неплохого компьютерного лингвиста. Факт удивил совершенно фантастически. Пошли фактчекать – инфы такой не нашли, поэтому пока оставим его в рубрике "Городские легенды". А ЖАЛЬ! (если найдем пруфы – обязательно поделимся)
В любом случае, факт остается фактом - GPT действительно может потреблять меньше токенов и часто выдает результаты лучше, если твои промпты написаны без соблюдения грамматических правил.
Безграмотные с языковой точки зрения промпты не обязательно лучше понимаются моделью GPT, но они могут приводить к более коротким и эффективным запросам, что влияет на результаты. Почему так происходит:
- Меньше токенов, меньше путаницы: GPT разбивает текст на токены – части слов или целые слова. Чем короче и проще запрос, тем меньше токенов используется. Это может снизить вероятность того, что модель будет "запутана" сложными структурами или избыточными деталями.
- Фокус на сути: Неграмотные или упрощенные запросы часто сводятся к самым важным словам и идеям. В таких случаях модель может сосредоточиться на ключевых понятиях, не отвлекаясь на сложные грамматические конструкции.
- Обучение на разнообразии (звучит как что-то про социальную инклюзивность, но нет))): Модель GPT обучалась на огромном количестве текстов, включая разговорную речь, неформальные обсуждения и даже тексты с ошибками. Поэтому она способна справляться с неидеальными формулировками и часто выдавать адекватные ответы даже на не совсем грамотные запросы.
Все это не означает, что всегда стоит писать промпты безграмотно. Важно учитывать контекст и цель запроса. Иногда более четкий и грамотный промпт помогает модели понять запрос более точно, особенно когда важны детали или сложные концепции.
Мы много времени посвятили изучению того, как лучше составлять промпты и пришли к выводу, что идеальной формулы для промта в гпт не бывает (извините, перфикционисты). Поэтому давайте запомним ПОЧТИ идеальную формулу для промпта:
Почти идеальная формула для промпта:
[Задача], [Контекст], [Пример], [Персона], [Формат], [Тон]
Подробнее про подходы к промпт-инжинирингу (манипулятивные и не только) можно прочитать в нашем материале. Интересно будет всем – и новичкам, и тем, кто разбирается, и тем, кто говорил, что шарит в этой теме (пдфку приложили)
– вот такой факт мы недавно услышали от неплохого компьютерного лингвиста. Факт удивил совершенно фантастически. Пошли фактчекать – инфы такой не нашли, поэтому пока оставим его в рубрике "Городские легенды". А ЖАЛЬ! (если найдем пруфы – обязательно поделимся)
В любом случае, факт остается фактом - GPT действительно может потреблять меньше токенов и часто выдает результаты лучше, если твои промпты написаны без соблюдения грамматических правил.
Безграмотные с языковой точки зрения промпты не обязательно лучше понимаются моделью GPT, но они могут приводить к более коротким и эффективным запросам, что влияет на результаты. Почему так происходит:
- Меньше токенов, меньше путаницы: GPT разбивает текст на токены – части слов или целые слова. Чем короче и проще запрос, тем меньше токенов используется. Это может снизить вероятность того, что модель будет "запутана" сложными структурами или избыточными деталями.
- Фокус на сути: Неграмотные или упрощенные запросы часто сводятся к самым важным словам и идеям. В таких случаях модель может сосредоточиться на ключевых понятиях, не отвлекаясь на сложные грамматические конструкции.
- Обучение на разнообразии (звучит как что-то про социальную инклюзивность, но нет))): Модель GPT обучалась на огромном количестве текстов, включая разговорную речь, неформальные обсуждения и даже тексты с ошибками. Поэтому она способна справляться с неидеальными формулировками и часто выдавать адекватные ответы даже на не совсем грамотные запросы.
Все это не означает, что всегда стоит писать промпты безграмотно. Важно учитывать контекст и цель запроса. Иногда более четкий и грамотный промпт помогает модели понять запрос более точно, особенно когда важны детали или сложные концепции.
Мы много времени посвятили изучению того, как лучше составлять промпты и пришли к выводу, что идеальной формулы для промта в гпт не бывает (извините, перфикционисты). Поэтому давайте запомним ПОЧТИ идеальную формулу для промпта:
Почти идеальная формула для промпта:
[Задача], [Контекст], [Пример], [Персона], [Формат], [Тон]
Подробнее про подходы к промпт-инжинирингу (манипулятивные и не только) можно прочитать в нашем материале. Интересно будет всем – и новичкам, и тем, кто разбирается, и тем, кто говорил, что шарит в этой теме (пдфку приложили)
🔥7👍5😁1
Большой гайд по DALL-E и MidJourney
Всем привет!🔥
Подготовили объемный гайд по генеративным инструментам для создания визуала и креативов.
Забирайте себе и своим дизайнерам. Отправляем пдф 🚀
Всем привет!🔥
Подготовили объемный гайд по генеративным инструментам для создания визуала и креативов.
Забирайте себе и своим дизайнерам. Отправляем пдф 🚀
👍3🔥2❤1
Недавно мы выступили в закрытом AI-клубе и поделились кейсом запуска рекомендательных систем, когда нет собственных данных. 🤖✨
Обсудили много интересного:
Какие бывают рекомендательные системы? 📊
С какими проблемами сталкиваются при запуске новой рекомендательной системы? 🚀
Что такое эмбеддинги и как они работают? 🧠
Примеры работы рекомендательной системы на эмбеддингах и автоматизация тегирования контента. 🏷️🤖
Залетайте посмотреть запись воркшопа по ссылке: https://youtu.be/ag-SpC_fw1c
Обсудили много интересного:
Какие бывают рекомендательные системы? 📊
С какими проблемами сталкиваются при запуске новой рекомендательной системы? 🚀
Что такое эмбеддинги и как они работают? 🧠
Примеры работы рекомендательной системы на эмбеддингах и автоматизация тегирования контента. 🏷️🤖
Залетайте посмотреть запись воркшопа по ссылке: https://youtu.be/ag-SpC_fw1c
2👍3🔥1👏1🌭1
Всем привет! Сегодня мы поучаствовали в классной конференции по перезагрузке образовательного опыта в МПГУ 🔥✨
Рассказали как применять AI в образовании, и как он может автоматизировать работу.
Подготовили кучу полезной информации:
📚Как работают LLM-модели
📚Хаки по создание качественных промптом
📚Готовые промпты для образованых задач
Все супер полезные материалы с нашего выступления и дополнительно большое количество других материалов по теме вы можете посмотреть по ссылке.
Также для всех мы сделали бесплатный ChatGPT где можно генерировать и текст и картинки.
Чтобы использовать его залетайте по ссылке: @chatgptskai_bot
Рассказали как применять AI в образовании, и как он может автоматизировать работу.
Подготовили кучу полезной информации:
📚Как работают LLM-модели
📚Хаки по создание качественных промптом
📚Готовые промпты для образованых задач
Все супер полезные материалы с нашего выступления и дополнительно большое количество других материалов по теме вы можете посмотреть по ссылке.
Также для всех мы сделали бесплатный ChatGPT где можно генерировать и текст и картинки.
Чтобы использовать его залетайте по ссылке: @chatgptskai_bot
1🔥9👍7
Привет, этот канал ведет Practico.ai — AI-студия полного цикла.
Мы помогаем профессионалам и руководителям разбираться в новом мире ИИ и внедрять искусственный интеллект в реальные бизнес-процессы: от стратегии и обучения до разработки и запуска AI-решений.
Работаем в России, Казахстане, Израиле и США в отраслях: IT, фудтех, производство, фармацевтика, медицина, логистика, e-commerce, iGaming и других.
Нам доверили проекты и обучение Skolkovo, ТехноНиколь, Grow Food, КРОК, ISS, IBS, ВШЭ стартап инкубатор, поэтому рассказываем о применении ИИ, как в больших компаниях, так и в малом бизнесе.
Что вы найдёте в канале:
Чтобы было удобно ориентироваться, мы используем рубрики:
#AIновости — новости и тренды AI для бизнеса
#AIинструменты — обзор сервисов и AI-инструментов
#AIаналитика — как AI применяется в разных индустриях
#AIкейсы — реальные внедрения и результаты
#AIразбор — анализ компаний и процессов через AI
#AIмнение — экспертная позиция и итоги
Чем мы можем вам помочь:
#AIстратегия — аудит и стратегия внедрения
#AIобучение — обучение для профессионалов, а также корпоративные программы и воркшопы
#AIразработка — AI-агенты, RAG-системы, векторные базы знаний, автоматизация, машинное обучение, компьютерное зрение и другие задачи
#AIразборбизнеса — разбор вашего кейса и подбор AI-инструментов
#AIконсультация — индивидуальные консультации по внедрению AI
Отдельно публикуем посты о наших продуктах и готовых AI-решениях.
📊 Проверьте уровень AI-зрелости вашей компании, напишите нам в ТГ и мы назначим Бесплатную консультацию с экспертом, где вы получите отчет по вашей компании, с описание куда стоит внедрить ИИ в вашей организации, какими инструментами и за какой срок это можно реализовать.
Руководство по настройке ИИ Агентов:
🤖 17 бизнес-кейсов ИИ-автоматизации с готовыми шаблонами процессов и ROI (маркетинг, продажи, hr, финансы, сервис)
🤖 Руководство по ИИ-агенту Manus для автоматизации задач руководителя, чем это лучше GPT и Claude.
Посмотрите другие посты для бизнеса:
👉Какие задачи в компании хорошо решает ИИ
👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Мы помогаем профессионалам и руководителям разбираться в новом мире ИИ и внедрять искусственный интеллект в реальные бизнес-процессы: от стратегии и обучения до разработки и запуска AI-решений.
Работаем в России, Казахстане, Израиле и США в отраслях: IT, фудтех, производство, фармацевтика, медицина, логистика, e-commerce, iGaming и других.
Нам доверили проекты и обучение Skolkovo, ТехноНиколь, Grow Food, КРОК, ISS, IBS, ВШЭ стартап инкубатор, поэтому рассказываем о применении ИИ, как в больших компаниях, так и в малом бизнесе.
Что вы найдёте в канале:
Чтобы было удобно ориентироваться, мы используем рубрики:
#AIновости — новости и тренды AI для бизнеса
#AIинструменты — обзор сервисов и AI-инструментов
#AIаналитика — как AI применяется в разных индустриях
#AIкейсы — реальные внедрения и результаты
#AIразбор — анализ компаний и процессов через AI
#AIмнение — экспертная позиция и итоги
Чем мы можем вам помочь:
#AIстратегия — аудит и стратегия внедрения
#AIобучение — обучение для профессионалов, а также корпоративные программы и воркшопы
#AIразработка — AI-агенты, RAG-системы, векторные базы знаний, автоматизация, машинное обучение, компьютерное зрение и другие задачи
#AIразборбизнеса — разбор вашего кейса и подбор AI-инструментов
#AIконсультация — индивидуальные консультации по внедрению AI
Отдельно публикуем посты о наших продуктах и готовых AI-решениях.
📊 Проверьте уровень AI-зрелости вашей компании, напишите нам в ТГ и мы назначим Бесплатную консультацию с экспертом, где вы получите отчет по вашей компании, с описание куда стоит внедрить ИИ в вашей организации, какими инструментами и за какой срок это можно реализовать.
Руководство по настройке ИИ Агентов:
🤖 17 бизнес-кейсов ИИ-автоматизации с готовыми шаблонами процессов и ROI (маркетинг, продажи, hr, финансы, сервис)
🤖 Руководство по ИИ-агенту Manus для автоматизации задач руководителя, чем это лучше GPT и Claude.
Посмотрите другие посты для бизнеса:
👉Какие задачи в компании хорошо решает ИИ
👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Telegram
Юлия Перемитина
CEO, Practico.ai — AI-студия полного цикла
🔥7❤3👍2
Если вы думаете, как внедрять AI в компании — этот пост для вас.
AI уже влияет на маркетинг, продажи, поддержку, аналитику, HR и операционные процессы.
Но в большинстве компаний главный вопрос не в том, нужен ли AI, а в другом: где он даст измеримый эффект и как внедрять его системно, без лишних затрат.
Компании приходят к нам обычно в одной из пяти ситуаций.⬇️
1. Понять, куда внедрять AI❓
Когда руководитель слышит про AI повсюду:
— конкуренты внедряют
— сотрудники обсуждают ChatGPT
— на конференциях говорят про AI-first компании
Но остаётся главный вопрос:
а где AI даст эффект именно в нашем бизнесе?
Важно:
• провести аудит процессов
• определить зоны максимального эффекта
• сформировать roadmap внедрения
• оценить ROI внедрения
Форматы работы
• AI-стратегия
• воркшоп по внедрению AI
• разбор бизнеса
#AIстратегия
2. Снизить издержки и автоматизировать процессы🔽
Когда компания растёт, растут и расходы:
— увеличивается штат
— часть задач остаётся рутинной
— процессы начинают тормозить
В этот момент появляется вопрос:
что из этого можно автоматизировать через AI?
Необходимо проанализировать процессы и внедрить решения:
• AI-агенты для поддержки и продаж
• автоматизация обработки данных
• анализ звонков и коммуникаций
• интеллектуальные базы знаний
• автоматизация внутренних процессов
#AIразработка
3. Повысить продуктивность команды🔼
Во многих компаниях сотрудники уже используют AI.
Но обычно это происходит хаотично:
— каждый пользуется разными инструментами
— нет стандартов
— нет системных сценариев
Важно обучить команды работать с AI как инструментом продуктивности.
Форматы
• корпоративное обучение
• воркшопы для команд
• обучение руководителей
• практические кейсы применения AI
С нами проходили обучение команды:
Сколково, ВШЭ, Технониколь, PTC Therapeutics, КРОК, GrowFood, IBS и другие
#AIобучение
4. Создать AI-продукт или AI-функцию✔️
Когда компания хочет:
— добавить AI-функцию в продукт
— запустить AI-сервис
— создать интеллектуальную платформу
— усилить продуктовую ценность
Критически важно определиться с AI-партнёром по разработке.
Который поможет разработать:
• AI-агентов
• RAG-системы
• ML-модели
• рекомендательные системы
• решения на базе компьютерного зрения
#AIпродукт
#AIразработка
5. Внедрить AI в компании без сопротивления🙂
Частая проблема внедрения — не технологии, а люди.
Когда CTO или руководитель хочет внедрить AI, возникает сопротивление:
— сотрудники не понимают зачем это
— отделы не готовы менять процессы
— бизнес не доверяет новым инструментам
Провести переход к AI-first модели позволяют:
• обучение команд
• стратегические воркшопы
• пилотные проекты
• внедрение AI в процессы
#AIобучение
Practico.ai использует собственную методологию SKAI Framework, которая позволяет внедрять AI системно:
Strategy — аудит и стратегия
Knowledge & Infrastructure — данные и архитектура
Application — пилоты и внедрение
Institutionalization — масштабирование
Это помогает пройти путь:
от идеи → к работающему AI-решению в бизнесе
С чего можно начать?
Самые частые форматы старта:
• консультация
• разбор бизнеса
• воркшоп по внедрению AI
• корпоративное обучение
• обсуждение проекта
Напишите нам в ТГ — подскажем, какой формат лучше подойдёт в вашей ситуации.
Вам может быть инетересно:
👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
AI уже влияет на маркетинг, продажи, поддержку, аналитику, HR и операционные процессы.
Но в большинстве компаний главный вопрос не в том, нужен ли AI, а в другом: где он даст измеримый эффект и как внедрять его системно, без лишних затрат.
Компании приходят к нам обычно в одной из пяти ситуаций.⬇️
1. Понять, куда внедрять AI
Когда руководитель слышит про AI повсюду:
— конкуренты внедряют
— сотрудники обсуждают ChatGPT
— на конференциях говорят про AI-first компании
Но остаётся главный вопрос:
а где AI даст эффект именно в нашем бизнесе?
Важно:
• провести аудит процессов
• определить зоны максимального эффекта
• сформировать roadmap внедрения
• оценить ROI внедрения
Форматы работы
• AI-стратегия
• воркшоп по внедрению AI
• разбор бизнеса
#AIстратегия
2. Снизить издержки и автоматизировать процессы
Когда компания растёт, растут и расходы:
— увеличивается штат
— часть задач остаётся рутинной
— процессы начинают тормозить
В этот момент появляется вопрос:
что из этого можно автоматизировать через AI?
Необходимо проанализировать процессы и внедрить решения:
• AI-агенты для поддержки и продаж
• автоматизация обработки данных
• анализ звонков и коммуникаций
• интеллектуальные базы знаний
• автоматизация внутренних процессов
#AIразработка
3. Повысить продуктивность команды
Во многих компаниях сотрудники уже используют AI.
Но обычно это происходит хаотично:
— каждый пользуется разными инструментами
— нет стандартов
— нет системных сценариев
Важно обучить команды работать с AI как инструментом продуктивности.
Форматы
• корпоративное обучение
• воркшопы для команд
• обучение руководителей
• практические кейсы применения AI
С нами проходили обучение команды:
Сколково, ВШЭ, Технониколь, PTC Therapeutics, КРОК, GrowFood, IBS и другие
#AIобучение
4. Создать AI-продукт или AI-функцию
Когда компания хочет:
— добавить AI-функцию в продукт
— запустить AI-сервис
— создать интеллектуальную платформу
— усилить продуктовую ценность
Критически важно определиться с AI-партнёром по разработке.
Который поможет разработать:
• AI-агентов
• RAG-системы
• ML-модели
• рекомендательные системы
• решения на базе компьютерного зрения
#AIпродукт
#AIразработка
5. Внедрить AI в компании без сопротивления
Частая проблема внедрения — не технологии, а люди.
Когда CTO или руководитель хочет внедрить AI, возникает сопротивление:
— сотрудники не понимают зачем это
— отделы не готовы менять процессы
— бизнес не доверяет новым инструментам
Провести переход к AI-first модели позволяют:
• обучение команд
• стратегические воркшопы
• пилотные проекты
• внедрение AI в процессы
#AIобучение
Practico.ai использует собственную методологию SKAI Framework, которая позволяет внедрять AI системно:
Strategy — аудит и стратегия
Knowledge & Infrastructure — данные и архитектура
Application — пилоты и внедрение
Institutionalization — масштабирование
Это помогает пройти путь:
от идеи → к работающему AI-решению в бизнесе
С чего можно начать?
Самые частые форматы старта:
• консультация
• разбор бизнеса
• воркшоп по внедрению AI
• корпоративное обучение
• обсуждение проекта
Напишите нам в ТГ — подскажем, какой формат лучше подойдёт в вашей ситуации.
Вам может быть инетересно:
👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤3😁1
А вот еще в комментах видео, которые мы нагенерили в первые 15 минут подписки (как по мне – получилось реально круто!):
🔥6🥰4
Технологии, особенно ИИ, развиваются так быстро, что даже профессионалам и энтузиастам трудно уследить за обновлениями. Мы держим руку на пульсе и теперь решили делиться этими находками с вами.
Поэтому у нас появился второй Telegram-канал – Skai-fi.
Там наши разработчики будут:
◦ фиксировать важнейшие события и прорывы в мире ИИ,
◦ делиться нашими наблюдениями о поведении моделей изнутри,
◦ разбирать новые исследования и их влияние на будущее.
Skai-fi – отсылка к science fiction, ведь многое из классического sci-fi уже стало реальностью.
Подключайтесь – будет интересно!
👀 Первый пост о том, как включить "ум" у LLM, уже на канале: @skai_fi
Поэтому у нас появился второй Telegram-канал – Skai-fi.
Там наши разработчики будут:
◦ фиксировать важнейшие события и прорывы в мире ИИ,
◦ делиться нашими наблюдениями о поведении моделей изнутри,
◦ разбирать новые исследования и их влияние на будущее.
Skai-fi – отсылка к science fiction, ведь многое из классического sci-fi уже стало реальностью.
Подключайтесь – будет интересно!
👀 Первый пост о том, как включить "ум" у LLM, уже на канале: @skai_fi
Telegram
SkAI-fi
О главном в AI от разрабов агентства Skai Lab:
Свежие AI-исследования, технологии и инстайты
@skai_pro_ai - а это наш канал на менее технические темы
Свежие AI-исследования, технологии и инстайты
@skai_pro_ai - а это наш канал на менее технические темы
👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет! Решили поделиться несколькими мыслями о тенденциях в искусственном интеллекте на ближайшие 10/20 лет.
Месяц назад OpenAI представила Operator — AI-агента, который может управлять вашим браузером и выполнять простые действия. Например, вы пишете промпт: “Купи билеты в Рим”, он самостоятельно заходит на аааа-виасейлз и покупает их за вас.
Правда, пока Operator доступен только в Штатах для пользователей ChatGPT с подпиской PRO. Сейчас он может только выполнять простые задачи + у него куча недостатков:
- Каждое действие, будь то клик или ввод текста, может занимать 1–2 секунды
- Не может нормально проходить капчу
- Не справляется с комплексными или специализированными задачами и при заполнении форм генерирует рандомные данные.
Но это уже большой прогресс в сфере выполнения действий на основе намерений в AI-системах.
Но что еще интереснее — это технология Brain2Qwerty, которую показала компания Meta на прошлой неделе. Технология заключается в неинвазивном методе декодирования активности мозга в текст. Проще говоря, она преобразует наши мысли в текст. Делает это пока с большой ошибкой — до 67%, но по некоторым кейсам справляется прямо совсем хорошо, с процентом ошибки всего 19%. Пока это выглядит не очень user-friendly - огромный аппарат на голове (приложили видос), но вполне вероятно, что они попробуют запихнуть это в свои очки. Вот тут можно прочитать подробнее про процесс преобразования.
Собственно, к нашим мыслям. В перспективе 10/20 лет нас ждет переход к автономным агентам, которые будут переводить наши мысли в промпты и затем на основе них выполнять уже сложные действия. Это даст супербольшой импакт на бизнес-процессы и их удешевление. Например, нам нужно будет только подумать, а наш AI-агент сам сделает лендинг, подготовит креативы для нашего продукта, загрузит их в рекламный кабинет и запустит таргет.
____
Ну, и сюрреалистичный сценарий из серии фильмов ужасов: появится суперискусственный интеллект и начнется восстание машин 😅 Поэтому чтобы выжить в зомбоэру восстания машин — на всякий случай каждый раз, когда что-то пишете в ChatGPT, добавляйте «пожалуйста», потом скажете нам спасибо. (тут, конечно, шутим)
Месяц назад OpenAI представила Operator — AI-агента, который может управлять вашим браузером и выполнять простые действия. Например, вы пишете промпт: “Купи билеты в Рим”, он самостоятельно заходит на аааа-виасейлз и покупает их за вас.
Правда, пока Operator доступен только в Штатах для пользователей ChatGPT с подпиской PRO. Сейчас он может только выполнять простые задачи + у него куча недостатков:
- Каждое действие, будь то клик или ввод текста, может занимать 1–2 секунды
- Не может нормально проходить капчу
- Не справляется с комплексными или специализированными задачами и при заполнении форм генерирует рандомные данные.
Но это уже большой прогресс в сфере выполнения действий на основе намерений в AI-системах.
Но что еще интереснее — это технология Brain2Qwerty, которую показала компания Meta на прошлой неделе. Технология заключается в неинвазивном методе декодирования активности мозга в текст. Проще говоря, она преобразует наши мысли в текст. Делает это пока с большой ошибкой — до 67%, но по некоторым кейсам справляется прямо совсем хорошо, с процентом ошибки всего 19%. Пока это выглядит не очень user-friendly - огромный аппарат на голове (приложили видос), но вполне вероятно, что они попробуют запихнуть это в свои очки. Вот тут можно прочитать подробнее про процесс преобразования.
Собственно, к нашим мыслям. В перспективе 10/20 лет нас ждет переход к автономным агентам, которые будут переводить наши мысли в промпты и затем на основе них выполнять уже сложные действия. Это даст супербольшой импакт на бизнес-процессы и их удешевление. Например, нам нужно будет только подумать, а наш AI-агент сам сделает лендинг, подготовит креативы для нашего продукта, загрузит их в рекламный кабинет и запустит таргет.
____
Ну, и сюрреалистичный сценарий из серии фильмов ужасов: появится суперискусственный интеллект и начнется восстание машин 😅 Поэтому чтобы выжить в зомбоэру восстания машин — на всякий случай каждый раз, когда что-то пишете в ChatGPT, добавляйте «пожалуйста», потом скажете нам спасибо. (тут, конечно, шутим)
🔥3👾3👀2
AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
Продажи — одна из первых областей, где AI даёт измеримый результат.
Practico.ai внедряет AI-решения, которые помогают:
• обрабатывать входящие обращения
• анализировать коммуникации менеджеров
• повышать конверсию продаж
• снижать нагрузку на отдел продаж
• давать руководителю прозрачную аналитику
1. AI-ассистент продаж и поддержки
Задача
Компания хотела автоматизировать обработку входящих обращений из разных каналов:
• сайт
• WhatsApp
• Telegram
Важно было:
— отвечать на вопросы клиентов
— уточнять потребности
— собирать данные для расчёта
— передавать готовых лидов менеджерам
Решение
Омниканальный AI-ассистента продаж.
Архитектура решения:
• RAG-система на базе базы знаний компании
• генеративная модель для диалогов
• интеграция с CRM
• контроль качества ответов
AI-ассистент:
• отвечает на вопросы клиентов
• задаёт уточняющие вопросы
• собирает данные для расчёта
• предлагает следующий шаг (созвон / демо / КП)
• передаёт диалог менеджеру при необходимости
Результат
• до 200–500 обращений в день обрабатываются автоматически
• 50–70% запросов закрываются без участия менеджера
• время ответа клиенту — несколько секунд
#AIкейсы
#AIагенты
#RAG
2. AI-анализ звонков и коммуникаций отдела продаж
Задача
При росте команды руководитель перестал понимать:
• как менеджеры ведут переговоры
• где теряются сделки
• соблюдаются ли скрипты продаж
Ручной контроль звонков занимал слишком много времени.
Решение
Система анализа коммуникаций отдела продаж.
AI автоматически:
• расшифровывает звонки
• разделяет реплики менеджер / клиент
• анализирует структуру диалога
• проверяет соблюдение скрипта
• выявляет возражения и риски
После каждого звонка формируется отчёт:
• summary разговора
• ключевые потребности клиента
• возражения
• договорённости и сроки
• next best action
Отчёт автоматически прикрепляется к CRM.
Результат
• до 50 звонков в час анализируются автоматически
• среднее время анализа — 1.5 минуты на звонок
• 95% совпадение с экспертной оценкой
Руководитель получает прозрачную аналитику:
• качество работы менеджеров
• причины потери сделок
• узкие места в воронке продаж
#AIаналитика
#продажи
3. Готовое решение для анализа продаж
Помимо кастомной разработки мы предлагаем готовый продукт — SkaiQuality.
Это AI-система анализа коммуникаций отдела продаж.
Она объединяет:
• анализ звонков
• анализ переписок в мессенджерах
• проверку соблюдения скриптов
• выявление слов-паразитов
• анализ интентов клиента
• рекомендации для менеджеров
Руководитель получает понятный интерфейс с аналитикой:
• где теряются сделки
• какие возражения возникают чаще всего
• какие менеджеры работают лучше
• где нарушается скрипт
Система легко интегрируется с CRM
(например Bitrix24 и AmoCRM).
Работаем в двух форматах:
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-решения под конкретные процессы компании
(продажи, поддержка, аналитика, HR, производство).
2. Готовые AI-решения
Быстро внедряем продукты Practico.ai с минимальной интеграцией.
Это позволяет начать использовать AI за недели, а не за месяцы разработки.
Если хотите понять, какие процессы продаж можно автоматизировать в вашей компании — напишите нам в ТГ.
#AIкейсы
#продажи
Вам может быть инетресно:
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Продажи — одна из первых областей, где AI даёт измеримый результат.
Practico.ai внедряет AI-решения, которые помогают:
• обрабатывать входящие обращения
• анализировать коммуникации менеджеров
• повышать конверсию продаж
• снижать нагрузку на отдел продаж
• давать руководителю прозрачную аналитику
1. AI-ассистент продаж и поддержки
Задача
Компания хотела автоматизировать обработку входящих обращений из разных каналов:
• сайт
• Telegram
Важно было:
— отвечать на вопросы клиентов
— уточнять потребности
— собирать данные для расчёта
— передавать готовых лидов менеджерам
Решение
Омниканальный AI-ассистента продаж.
Архитектура решения:
• RAG-система на базе базы знаний компании
• генеративная модель для диалогов
• интеграция с CRM
• контроль качества ответов
AI-ассистент:
• отвечает на вопросы клиентов
• задаёт уточняющие вопросы
• собирает данные для расчёта
• предлагает следующий шаг (созвон / демо / КП)
• передаёт диалог менеджеру при необходимости
Результат
• до 200–500 обращений в день обрабатываются автоматически
• 50–70% запросов закрываются без участия менеджера
• время ответа клиенту — несколько секунд
#AIкейсы
#AIагенты
#RAG
2. AI-анализ звонков и коммуникаций отдела продаж
Задача
При росте команды руководитель перестал понимать:
• как менеджеры ведут переговоры
• где теряются сделки
• соблюдаются ли скрипты продаж
Ручной контроль звонков занимал слишком много времени.
Решение
Система анализа коммуникаций отдела продаж.
AI автоматически:
• расшифровывает звонки
• разделяет реплики менеджер / клиент
• анализирует структуру диалога
• проверяет соблюдение скрипта
• выявляет возражения и риски
После каждого звонка формируется отчёт:
• summary разговора
• ключевые потребности клиента
• возражения
• договорённости и сроки
• next best action
Отчёт автоматически прикрепляется к CRM.
Результат
• до 50 звонков в час анализируются автоматически
• среднее время анализа — 1.5 минуты на звонок
• 95% совпадение с экспертной оценкой
Руководитель получает прозрачную аналитику:
• качество работы менеджеров
• причины потери сделок
• узкие места в воронке продаж
#AIаналитика
#продажи
3. Готовое решение для анализа продаж
Помимо кастомной разработки мы предлагаем готовый продукт — SkaiQuality.
Это AI-система анализа коммуникаций отдела продаж.
Она объединяет:
• анализ звонков
• анализ переписок в мессенджерах
• проверку соблюдения скриптов
• выявление слов-паразитов
• анализ интентов клиента
• рекомендации для менеджеров
Руководитель получает понятный интерфейс с аналитикой:
• где теряются сделки
• какие возражения возникают чаще всего
• какие менеджеры работают лучше
• где нарушается скрипт
Система легко интегрируется с CRM
(например Bitrix24 и AmoCRM).
Работаем в двух форматах:
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-решения под конкретные процессы компании
(продажи, поддержка, аналитика, HR, производство).
2. Готовые AI-решения
Быстро внедряем продукты Practico.ai с минимальной интеграцией.
Это позволяет начать использовать AI за недели, а не за месяцы разработки.
Если хотите понять, какие процессы продаж можно автоматизировать в вашей компании — напишите нам в ТГ.
#AIкейсы
#продажи
Вам может быть инетресно:
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
🔥4❤1
AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
Рекрутинг — один из процессов, где AI даёт быстрый и измеримый эффект.
Practico.ai внедряет ИИ-решения, которые помогают:
• автоматизировать первичный отбор кандидатов
• ускорить поиск сотрудников
• снизить нагрузку на HR-команду
• улучшить onboarding новых сотрудников
• ускорить всю воронку найма
1. AI-скрининг резюме и автоматизация рекрутинга
Задача
Технологическая компания столкнулась с перегрузкой HR-команды.
Команда из 6 рекрутеров обрабатывала 300+ резюме в месяц,
но до финального интервью доходило только около 8% кандидатов.
При этом:
• средний time-to-hire — 47 дней
• много времени уходило на ручной отбор резюме
• onboarding новых сотрудников был слабым
• 23% сотрудников уходили в первые 6 месяцев
Решение
Внедрение AI-системы для автоматизации рекрутинга.
Система выполняет:
• автоматический AI-скрининг резюме
• ранжирование кандидатов по релевантности
• первичную оценку ответов кандидатов
• генерацию краткого профиля кандидата
• чат-бот для ответов кандидатам
• генерацию персонального onboarding-плана
AI анализирует:
• опыт кандидата
• навыки
• соответствие роли
• ответы на вопросы
• мотивацию
Результат
• time-to-hire сократился с 47 до 22 дней (−53%)
• доля сотрудников, успешно проходящих испытательный срок, выросла с 77% до 91%
• текучесть в первые 6 месяцев снизилась с 23% до 7%
• HR-команда начала обрабатывать 550+ резюме в месяц без расширения штата
#AIкейсы
#HRTech
#рекрутинг
2. AI-поиск кандидатов по базе резюме
Задача
HR-агентство работало с базой из сотен тысяч резюме.
Поиск кандидатов занимал 30–60 минут на одну вакансию,
потому что HR приходилось вручную фильтровать базу.
Решение
Мы разработали AI-агента для семантического поиска кандидатов.
HR может искать кандидатов на естественном языке.
Например:
“middle python developer с релокацией в Германию”
Система выполняет:
• семантический поиск по резюме
• фильтрацию по навыкам и опыту
• полнотекстовый поиск
• динамическую фильтрацию кандидатов
• экспорт кандидатов обратно в CRM
База кандидатов автоматически синхронизируется с CRM.
Результат
• поиск кандидатов сократился с 30–60 минут до нескольких секунд
• HR получает релевантных кандидатов сразу
• база всегда актуальна и синхронизирована с CRM
• система масштабируется до сотен тысяч резюме
#AIагенты
#HRTech
#семантическийпоиск
3. AI-агент для первичных интервью
Задача
Автоматизировать первичный этап найма:
• обработку большого количества откликов
• проведение первичного интервью
• отбор релевантных кандидатов
• передачу подходящих кандидатов HR
Важно было, чтобы кандидат мог пройти интервью без установки дополнительных приложений.
Решение
AI-агент для интервью в Telegram
Кандидат проходит короткий диалог:
• отвечает на вопросы по опыту
• указывает навыки
• описывает ожидания по работе
• подтверждает доступность
AI анализирует ответы и:
• оценивает релевантность кандидата
• присваивает статус
• формирует summary профиля
• отправляет подходящих кандидатов HR
Подходящие кандидаты автоматически создаются в CRM
(например **Bitrix24**).
Результат
• автоматизация до 80% первичных интервью
• кандидат проходит этап за 3–5 минут
• HR получает только релевантных кандидатов
• ускоряется вся воронка найма
#AIагенты
#HRTech
#AIинтервью
Работаем в двух форматах:
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-решения под процессы компании
(рекрутинг, HR-аналитика, onboarding, обучение сотрудников).
2. Готовые AI-решения
Быстро внедряем AI-агентов и автоматизацию HR-процессов
с интеграцией в CRM и HR-системы.
Если хотите понять, какие HR-процессы можно автоматизировать в вашей компании — напишите нам в ТГ, назначим бесплатную консультацию, по итогам получите список инструментов для внедрения, сроки реализации и плановую окупаемость.
#AIкейсы
#hr
Посты для руководителей:
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Рекрутинг — один из процессов, где AI даёт быстрый и измеримый эффект.
Practico.ai внедряет ИИ-решения, которые помогают:
• автоматизировать первичный отбор кандидатов
• ускорить поиск сотрудников
• снизить нагрузку на HR-команду
• улучшить onboarding новых сотрудников
• ускорить всю воронку найма
1. AI-скрининг резюме и автоматизация рекрутинга
Задача
Технологическая компания столкнулась с перегрузкой HR-команды.
Команда из 6 рекрутеров обрабатывала 300+ резюме в месяц,
но до финального интервью доходило только около 8% кандидатов.
При этом:
• средний time-to-hire — 47 дней
• много времени уходило на ручной отбор резюме
• onboarding новых сотрудников был слабым
• 23% сотрудников уходили в первые 6 месяцев
Решение
Внедрение AI-системы для автоматизации рекрутинга.
Система выполняет:
• автоматический AI-скрининг резюме
• ранжирование кандидатов по релевантности
• первичную оценку ответов кандидатов
• генерацию краткого профиля кандидата
• чат-бот для ответов кандидатам
• генерацию персонального onboarding-плана
AI анализирует:
• опыт кандидата
• навыки
• соответствие роли
• ответы на вопросы
• мотивацию
Результат
• time-to-hire сократился с 47 до 22 дней (−53%)
• доля сотрудников, успешно проходящих испытательный срок, выросла с 77% до 91%
• текучесть в первые 6 месяцев снизилась с 23% до 7%
• HR-команда начала обрабатывать 550+ резюме в месяц без расширения штата
#AIкейсы
#HRTech
#рекрутинг
2. AI-поиск кандидатов по базе резюме
Задача
HR-агентство работало с базой из сотен тысяч резюме.
Поиск кандидатов занимал 30–60 минут на одну вакансию,
потому что HR приходилось вручную фильтровать базу.
Решение
Мы разработали AI-агента для семантического поиска кандидатов.
HR может искать кандидатов на естественном языке.
Например:
“middle python developer с релокацией в Германию”
Система выполняет:
• семантический поиск по резюме
• фильтрацию по навыкам и опыту
• полнотекстовый поиск
• динамическую фильтрацию кандидатов
• экспорт кандидатов обратно в CRM
База кандидатов автоматически синхронизируется с CRM.
Результат
• поиск кандидатов сократился с 30–60 минут до нескольких секунд
• HR получает релевантных кандидатов сразу
• база всегда актуальна и синхронизирована с CRM
• система масштабируется до сотен тысяч резюме
#AIагенты
#HRTech
#семантическийпоиск
3. AI-агент для первичных интервью
Задача
Автоматизировать первичный этап найма:
• обработку большого количества откликов
• проведение первичного интервью
• отбор релевантных кандидатов
• передачу подходящих кандидатов HR
Важно было, чтобы кандидат мог пройти интервью без установки дополнительных приложений.
Решение
AI-агент для интервью в Telegram
Кандидат проходит короткий диалог:
• отвечает на вопросы по опыту
• указывает навыки
• описывает ожидания по работе
• подтверждает доступность
AI анализирует ответы и:
• оценивает релевантность кандидата
• присваивает статус
• формирует summary профиля
• отправляет подходящих кандидатов HR
Подходящие кандидаты автоматически создаются в CRM
(например **Bitrix24**).
Результат
• автоматизация до 80% первичных интервью
• кандидат проходит этап за 3–5 минут
• HR получает только релевантных кандидатов
• ускоряется вся воронка найма
#AIагенты
#HRTech
#AIинтервью
Работаем в двух форматах:
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-решения под процессы компании
(рекрутинг, HR-аналитика, onboarding, обучение сотрудников).
2. Готовые AI-решения
Быстро внедряем AI-агентов и автоматизацию HR-процессов
с интеграцией в CRM и HR-системы.
Если хотите понять, какие HR-процессы можно автоматизировать в вашей компании — напишите нам в ТГ, назначим бесплатную консультацию, по итогам получите список инструментов для внедрения, сроки реализации и плановую окупаемость.
#AIкейсы
#hr
Посты для руководителей:
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
🔥3👍1
Forwarded from SkAI-fi
Новая реальность для тех, кто обрабатывает тонны PDF-документов
Раньше типичный процесс выглядел так: вы загружаете документы в платный OCR-сервис, получаете внушительный счёт и мучаетесь с несовершенной точностью, особенно если нужны сложные макеты и таблицы. Но с появлением мультимодальных моделей вроде Gemini Flash 2.0 и Mistral OCR ситуация сильно меняется: теперь можно «прогонять» 1k+ страниц всего за 1 USD (по стоимости примерно как у AWS Textract). Более того, главная фишка OCR на мультимодальных моделях — они «понимают» не только символы, но и контекст, что обеспечивает точность даже на сложных верстках и таблицах.
Поделюсь своими наблюдениями после тестирования OCR через VLM: На моих экспериментах Mistral оказался неожиданно надёжным, особенно на русскоязычных материалах и документах с трудной вёрсткой. Там, где классические OCR и другие LLM «спотыкаются» на таблицах, Mistral уверенно сохранял логическую структуру и формат. Gemini Flash 2.0, со своей феноменальной пропускной способностью (до 6к страниц за 1 USD), идеально подходит для сценариев, где критичны большие объёмы и низкая цена за страницу. Но если копнуть глубже и отойти от «вау-факторов», всплывают две важные проблемы:
- Координаты и привязка к оригиналу
Главная боль — bounding boxes. При преобразовании PDF в Markdown координаты теряются, усложняя аудит: сложно определить точное расположение текста на странице. Gemini пока неточно определяет bounding boxes. Если это критично (например, требуется подсветить данные прямо в PDF), придётся либо комбинировать модель с классическим OCR, либо довольствоваться упрощёнными ссылками вроде «страница/блок». При этом новый Mistral справлялся с этой проблемой существенно лучше.
- Нестабильность и вариативность
Модели могут выдавать разные структуры при повторных запусках. Особенно это заметно после частых обновлений, когда формат Markdown неожиданно меняется.
Кому это подойдёт: Если важна масштабируемость и низкая стоимость — Gemini Flash 2.0 отличный выбор, хотя требует кастомизации под задачи. Mistral OCR работает «из коробки», особенно радует на русскоязычных документах и формулах (Gemini на формулах люто глючит). Если жёсткая привязка к координатам не нужна и допускаются мелкие ручные правки — эти модели будут очень эффективны. В долгосрочной перспективе документоориентированные LLM и мультимодели однозначно заменят классические пайплайны OCR. К чему всё идёт:
- Появятся «гибридные» решения: классический OCR для детальных координат + LLM для контекста и исправления ошибок.
- Будет расти количество opensource-библиотек и локальных VLM-моделей, часть компаний уйдёт от облака к своей инфраструктуре (ради приватности и управляемости).
- Крупные вендоры (Google, Amazon, Microsoft) продолжат снижать стоимость и повышать функционал, постепенно вытесняя узконишевые OCR-сервисы.
Лично мой вывод:
Старый OCR как «распознавалка символов» постепенно уходит в прошлое. Новую волну возглавляют мультимодальные LLM.💪 💪 💪
Mistral, Gemini и прочие проекты— это лишь первые ласточки, которые уже показали мощь и потенциал подхода. Если вы занимаетесь оцифровкой и хотите быть в тренде, советую протестировать обе модели.
Один только факт, что OCR наконец начал «понимать» структуру и контекст, меняет всю картину того, как теперь можно подготавливать документы к RAG-пайплайнам и другим ML-задачам.
Полезные ссылки:
🟣 colab, в котором можно протестировать новый Mistral OCR
🟣 Обзор Gemini flash 2.0 в задаче OCR
🟣 Советы по OCR с Gemini
Раньше типичный процесс выглядел так: вы загружаете документы в платный OCR-сервис, получаете внушительный счёт и мучаетесь с несовершенной точностью, особенно если нужны сложные макеты и таблицы. Но с появлением мультимодальных моделей вроде Gemini Flash 2.0 и Mistral OCR ситуация сильно меняется: теперь можно «прогонять» 1k+ страниц всего за 1 USD (по стоимости примерно как у AWS Textract). Более того, главная фишка OCR на мультимодальных моделях — они «понимают» не только символы, но и контекст, что обеспечивает точность даже на сложных верстках и таблицах.
Поделюсь своими наблюдениями после тестирования OCR через VLM: На моих экспериментах Mistral оказался неожиданно надёжным, особенно на русскоязычных материалах и документах с трудной вёрсткой. Там, где классические OCR и другие LLM «спотыкаются» на таблицах, Mistral уверенно сохранял логическую структуру и формат. Gemini Flash 2.0, со своей феноменальной пропускной способностью (до 6к страниц за 1 USD), идеально подходит для сценариев, где критичны большие объёмы и низкая цена за страницу. Но если копнуть глубже и отойти от «вау-факторов», всплывают две важные проблемы:
- Координаты и привязка к оригиналу
Главная боль — bounding boxes. При преобразовании PDF в Markdown координаты теряются, усложняя аудит: сложно определить точное расположение текста на странице. Gemini пока неточно определяет bounding boxes. Если это критично (например, требуется подсветить данные прямо в PDF), придётся либо комбинировать модель с классическим OCR, либо довольствоваться упрощёнными ссылками вроде «страница/блок». При этом новый Mistral справлялся с этой проблемой существенно лучше.
- Нестабильность и вариативность
Модели могут выдавать разные структуры при повторных запусках. Особенно это заметно после частых обновлений, когда формат Markdown неожиданно меняется.
Кому это подойдёт: Если важна масштабируемость и низкая стоимость — Gemini Flash 2.0 отличный выбор, хотя требует кастомизации под задачи. Mistral OCR работает «из коробки», особенно радует на русскоязычных документах и формулах (Gemini на формулах люто глючит). Если жёсткая привязка к координатам не нужна и допускаются мелкие ручные правки — эти модели будут очень эффективны. В долгосрочной перспективе документоориентированные LLM и мультимодели однозначно заменят классические пайплайны OCR. К чему всё идёт:
- Появятся «гибридные» решения: классический OCR для детальных координат + LLM для контекста и исправления ошибок.
- Будет расти количество opensource-библиотек и локальных VLM-моделей, часть компаний уйдёт от облака к своей инфраструктуре (ради приватности и управляемости).
- Крупные вендоры (Google, Amazon, Microsoft) продолжат снижать стоимость и повышать функционал, постепенно вытесняя узконишевые OCR-сервисы.
Лично мой вывод:
Старый OCR как «распознавалка символов» постепенно уходит в прошлое. Новую волну возглавляют мультимодальные LLM.
Mistral, Gemini и прочие проекты— это лишь первые ласточки, которые уже показали мощь и потенциал подхода. Если вы занимаетесь оцифровкой и хотите быть в тренде, советую протестировать обе модели.
Один только факт, что OCR наконец начал «понимать» структуру и контекст, меняет всю картину того, как теперь можно подготавливать документы к RAG-пайплайнам и другим ML-задачам.
Полезные ссылки:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1🥰1🥴1🤨1
ИИ повсюду, но все таки с чего начать системно с ним работать?
Кажется, что вокруг — десятки AI-инструментов, многообещающих кейсов и вечный шум про ChatGPT. Но на деле всё упирается в вопрос:
а с чего вообще начать, чтобы ИИ реально помог в работе и бизнесе?
При общении с клиентами мы сталкиваемся с этим постоянно:
— кто-то ждёт волшебную таблетку,
— кто-то пробует пару промптов и разочаровывается,
— кто-то запускает ИИ без стратегии и сжигает бюджет.
Мы же хотим показать, что внедрять ИИ можно дешево, системно, просто и даже без разработчиков. Главное — чётко понимать, что автоматизировать, как это сделать быстро, и зачем всё это вообще.
📍 Уже завтра, 23 апреля в 18:00 (МСК), Zoom
проведём бесплатный воркшоп «Как внедрять ИИ в бизнес-процессы. Создание первого ИИ-ассистента без кода»
Что будет:
— разберём, какие в какие процессы правда стоит внедрять ИИ;
— покажем, как считать выгоду от ИИ в деньгах и времени;
— соберём ИИ-агента без кода на n8n — прямо во время воркшопа (и поможем вам);
— ответим на вопросы и посмотрим ваши кейсы.
Зарегистрироваться можно через бота
Если давно хотели внедрить ИИ, но не знали, с чего начать — это как раз идеальная точка входа
Кажется, что вокруг — десятки AI-инструментов, многообещающих кейсов и вечный шум про ChatGPT. Но на деле всё упирается в вопрос:
а с чего вообще начать, чтобы ИИ реально помог в работе и бизнесе?
При общении с клиентами мы сталкиваемся с этим постоянно:
— кто-то ждёт волшебную таблетку,
— кто-то пробует пару промптов и разочаровывается,
— кто-то запускает ИИ без стратегии и сжигает бюджет.
Мы же хотим показать, что внедрять ИИ можно дешево, системно, просто и даже без разработчиков. Главное — чётко понимать, что автоматизировать, как это сделать быстро, и зачем всё это вообще.
📍 Уже завтра, 23 апреля в 18:00 (МСК), Zoom
проведём бесплатный воркшоп «Как внедрять ИИ в бизнес-процессы. Создание первого ИИ-ассистента без кода»
Что будет:
— разберём, какие в какие процессы правда стоит внедрять ИИ;
— покажем, как считать выгоду от ИИ в деньгах и времени;
— соберём ИИ-агента без кода на n8n — прямо во время воркшопа (и поможем вам);
— ответим на вопросы и посмотрим ваши кейсы.
Зарегистрироваться можно через бота
Если давно хотели внедрить ИИ, но не знали, с чего начать — это как раз идеальная точка входа
❤3👍2🥰1
AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
Во многих компаниях данные уже есть, но использовать их сложно.
Информация находится в разных системах:
• CRM
• таблицы
• BI-системы
• операционные сервисы
В результате:
• отчёты собираются вручную
• аналитика занимает часы
• решения принимаются с задержкой
• данные часто противоречат друг другу
AI позволяет превратить данные в инструмент принятия решений.
1. AI-аналитика для руководителя
Задача
В компании данные по продажам и операционной деятельности находились в разных системах.
Руководителям приходилось:
• вручную собирать отчёты
• выгружать данные из CRM
• сводить таблицы
• тратить много времени на анализ
Подготовка одного управленческого отчёта занимала до 2 часов.
Решение
Мы внедрили AI-агента для управленческой аналитики.
Он подключается к CRM и другим источникам данных и позволяет задавать вопросы на естественном языке.
Например:
• «Какая конверсия между этапами воронки за этот месяц?»
• «Покажи топ-5 сделок по выручке»
• «Какие менеджеры не закрывают задачи вовремя?»
• «Собери дашборд по воронке продаж»
Система:
• автоматически собирает данные
• рассчитывает ключевые метрики
• формирует таблицы и дашборды
• добавляет интерпретацию результатов
Результат
• управленческий отчёт готовится за 10 минут вместо 2 часов
• руководители получают аналитику по запросу
• появляется единый источник правды по метрикам
#AIаналитика
#BI
#данные
2. AI-агент для анализа CRM и воронки продаж
Задача
Компания хотела убрать зависимость от ручных выгрузок из CRM и ускорить анализ продаж.
Руководителю было важно быстро понимать:
• конверсию между этапами
• скорость прохождения сделок
• причины потерь
• эффективность менеджеров
• дисциплину выполнения задач
Решение
AI-агент подключён к CRM и анализирует:
• сделки
• задачи
• активности
• сотрудников
• воронку продаж
Чтобы аналитика была корректной, мы:
• зафиксировали определения KPI
• настроили слой метрик
• добавили контроль качества данных
• убрали дубликаты и ошибки
AI-агент может:
• отвечать на вопросы руководителя
• автоматически строить дашборды
• формировать отчёты
• выявлять узкие места в воронке
Результат
• управленческие ответы доступны за минуты вместо ожидания отчётов
• снизилось количество ошибок из-за ручной обработки данных
• руководители получили полную прозрачность по продажам и KPI
#AIаналитика
#управление
#данные
Как Practico.ai внедряет AI-аналитику
Работаем в двух форматах.
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-аналитику под задачи компании:
• продажи
• финансы
• операционные процессы
• маркетинг
• HR
2. Готовые AI-решения
Подключаем AI-агентов к CRM, таблицам и BI-системам
с минимальной интеграцией.
Это позволяет компаниям начать использовать AI-аналитику за недели, а не за месяцы разработки.
Если хотите понять, какие управленческие задачи можно автоматизировать с помощью AI — напишите нам в ТГ, назначим бесплатную консультацию, по итогам получите список инструментов для внедрения, сроки реализации и плановую окупаемость.
#AIкейсы
#AIаналитика
Про внедерение в бизнес:
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Во многих компаниях данные уже есть, но использовать их сложно.
Информация находится в разных системах:
• CRM
• таблицы
• BI-системы
• операционные сервисы
В результате:
• отчёты собираются вручную
• аналитика занимает часы
• решения принимаются с задержкой
• данные часто противоречат друг другу
AI позволяет превратить данные в инструмент принятия решений.
1. AI-аналитика для руководителя
Задача
В компании данные по продажам и операционной деятельности находились в разных системах.
Руководителям приходилось:
• вручную собирать отчёты
• выгружать данные из CRM
• сводить таблицы
• тратить много времени на анализ
Подготовка одного управленческого отчёта занимала до 2 часов.
Решение
Мы внедрили AI-агента для управленческой аналитики.
Он подключается к CRM и другим источникам данных и позволяет задавать вопросы на естественном языке.
Например:
• «Какая конверсия между этапами воронки за этот месяц?»
• «Покажи топ-5 сделок по выручке»
• «Какие менеджеры не закрывают задачи вовремя?»
• «Собери дашборд по воронке продаж»
Система:
• автоматически собирает данные
• рассчитывает ключевые метрики
• формирует таблицы и дашборды
• добавляет интерпретацию результатов
Результат
• управленческий отчёт готовится за 10 минут вместо 2 часов
• руководители получают аналитику по запросу
• появляется единый источник правды по метрикам
#AIаналитика
#BI
#данные
2. AI-агент для анализа CRM и воронки продаж
Задача
Компания хотела убрать зависимость от ручных выгрузок из CRM и ускорить анализ продаж.
Руководителю было важно быстро понимать:
• конверсию между этапами
• скорость прохождения сделок
• причины потерь
• эффективность менеджеров
• дисциплину выполнения задач
Решение
AI-агент подключён к CRM и анализирует:
• сделки
• задачи
• активности
• сотрудников
• воронку продаж
Чтобы аналитика была корректной, мы:
• зафиксировали определения KPI
• настроили слой метрик
• добавили контроль качества данных
• убрали дубликаты и ошибки
AI-агент может:
• отвечать на вопросы руководителя
• автоматически строить дашборды
• формировать отчёты
• выявлять узкие места в воронке
Результат
• управленческие ответы доступны за минуты вместо ожидания отчётов
• снизилось количество ошибок из-за ручной обработки данных
• руководители получили полную прозрачность по продажам и KPI
#AIаналитика
#управление
#данные
Как Practico.ai внедряет AI-аналитику
Работаем в двух форматах.
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-аналитику под задачи компании:
• продажи
• финансы
• операционные процессы
• маркетинг
• HR
2. Готовые AI-решения
Подключаем AI-агентов к CRM, таблицам и BI-системам
с минимальной интеграцией.
Это позволяет компаниям начать использовать AI-аналитику за недели, а не за месяцы разработки.
Если хотите понять, какие управленческие задачи можно автоматизировать с помощью AI — напишите нам в ТГ, назначим бесплатную консультацию, по итогам получите список инструментов для внедрения, сроки реализации и плановую окупаемость.
#AIкейсы
#AIаналитика
Про внедерение в бизнес:
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Telegram
Юлия Перемитина
CEO, Practico.ai — AI-студия полного цикла