Разборы по ИИ-агентам, языковым моделям и внедрению
Материалы для тех, кто выбирает и внедряет ИИ в компании: устройство решений, требования закона, порядок пилота и оценка результата.
Что такое ИИ-агент для бизнеса
ИИ-агент планирует шаги, обращается к системам компании и доводит задачу до результата. Разбор устройства, восемь критериев сравнения с чат-ботом и список задач, которые ИИ-агент закрывает внутри компании.
ИИ-агент в строительстве: поиск по проектной документации и сметам
Шесть сценариев для строительной компании: поиск по проекту, сверка сметы, контроль изменений, подготовка исполнительной документации. Что нужно для запуска и на что обратить внимание при подготовке архива.
15 вопросов вендору ИИ-агента перед подписанием договора
Список вопросов для встречи с подрядчиком: данные и контур, качество ответов, интеграции, деньги, сопровождение. По каждому вопросу указано, какой ответ считать рабочим.
Семь причин, по которым пилоты ИИ-агентов останавливаются после демонстрации
Демонстрация проходит успешно, дальше работа по проекту останавливается. Разбор семи причин остановки пилота ИИ-агента, признаки каждой на раннем этапе и решения, которые возвращают проект в работу.
Сколько стоит языковая модель для компании
Счёт за языковые модели состоит из токенов, инфраструктуры и сопровождения. Разбор расчёта на реальном объёме запросов и пять причин роста счёта с решением по каждой.
Как посчитать окупаемость ИИ-агента
Формула расчёта эффекта, четыре метрики для замера и пример на компании из 500 человек. Что учитывать в расходах помимо лицензии и какие ошибки чаще всего встречаются в расчёте.
Как измерить качество ответов ИИ-агента
Методика замера: как собрать проверочный набор из 50 вопросов, по каким четырём признакам оценивать ответ и как читать результат. Порядок работы с ошибками после замера.
Галлюцинации языковых моделей: почему возникают и как их контролировать
Модель выдаёт выдуманный факт уверенным тоном. Разбор четырёх причин появления галлюцинаций и пять технических мер контроля, которые работают в корпоративных системах.
Протокол MCP: как ИИ-агент получает доступ к рабочим системам
MCP — открытый протокол подключения ИИ-агента к данным и инструментам. Разбор архитектуры, три типа возможностей сервера, вопросы безопасности и порядок подключения первой системы.
152-ФЗ и языковые модели: что требует закон и как это выполняется технически
Где персональные данные попадают в языковую модель, что требует 152-ФЗ от такой обработки и какие четыре технические меры закрывают требования. Чек-лист проверки перед запуском ИИ-агента.
Словарь терминов: LLM, RAG, MCP, ИИ-агент, guardrails
Двадцать три термина, которые встречаются в договорах и презентациях по внедрению ИИ, с короткими определениями и примерами. Справочник для встречи с подрядчиком.