Разбираю, как ИИ-агенты, RAG-системы и автоматизация работают в реальных бизнес-процессах — архитектура, данные, интеграции и практический опыт без хайпа.
Как выбрать между workflow, одним ИИ-агентом и мультиагентной системой: границы доступа, параллельность, стоимость, handoff и метрики пилота.
Восемь проверок перед пилотом ИИ: процесс, владелец, метрика, данные, цена ошибки, интеграции и критерий решения о дальнейшей разработке и запуске.
Когда бизнесу достаточно одного ИИ-агента, где оправданы несколько и как сравнить архитектуры по качеству, стоимости и скорости на пилоте.
Как вредоносная инструкция попадает в письмо, документ или RAG, почему фильтров недостаточно и как ограничить данные, инструменты и действия ИИ-ассистента.
Почему ИИ ошибается без технического сбоя, какие логи и метрики нужны ассистенту и как по полной трассе найти причину неправильного бизнес-результата.
Как сравнить ИИ-проекты по ценности, вероятности успеха и полной стоимости, выбрать пилот и проверить ROI по фактическим метрикам процесса.
Как обновлять базу знаний для ИИ: источник истины, версии документов, синхронизация RAG, удаление, права доступа, тесты и метрики актуальности.
Почему скорость нейросети не равна скорости ИИ-приложения: как измерить TTFT и p95, найти задержки в RAG, CRM и инструментах и ускорить ответ.
Как выбрать точки human-in-the-loop: оценить стоимость ошибки и обратимость действия, настроить подтверждение, наблюдение и безопасную эскалацию.
Системный промпт не ограничивает права агента. Разбираем, какие действия в CRM можно автоматизировать и зачем между моделью и API нужен шлюз разрешений.
Несколько удачных ответов на демонстрации не доказывают, что RAG-чат-бот готов к работе. Разбираем, как проверить поиск, ответы, отказ, эскалацию и права доступа.
Распознать текст и обработать документ — не одно и то же. Разбираем, где достаточно OCR и правил, где нужен ИИ, как построить гибридный workflow и ограничить первый пилот.
Кейс модернизации B2B-портала: почему новый интерфейс не решает проблему, если за ним остаются медленные данные, и как выстроить контролируемую архитектуру интеграций.
Кейс автоматизации отдела продаж: CRM и Sendsay обогащают данные, ИИ оценивает заявки до звонка, а менеджеры быстрее видят приоритетных клиентов.
Кейс RAG-ассистента и Битрикс24: почему не подошёл обычный бот, как готовить базу знаний, ограничивать ассистента и передавать сложные обращения специалисту.
Не весь бизнес-процесс нужно отдавать модели. Разбираем, где достаточно правил, где полезен ИИ, когда нужен человек и как собрать ограниченный пилот без лишней сложности.