Исследователи из MIT впервые на практике измерили, насколько сильно ИИ разгоняет работу программистов: ассистент сокращает время выполнения задач почти вдвое, особенно помогая менее опытным разработчикам. Но и это лишь один из примеров ощутимого прироста эффективности. А модель для колл-центра увеличила эффективность операторов на 37%.
Но есть и провалы: неправильная настройка чат-бота привела к потере клиентов, а Air Canada вовсе проиграла суд, после того, как их ИИ дал неверный ответ пользователю. А лишь один неверный факт от ИИ стоил Google 100 млрд долларов.
Успех зависит не от «ума» модели, а от того, как бизнес выстраивает контекст, инфраструктуру и контроль. Если эти элементы отсутствуют — ИИ быстро становится неконтролируемым и начинает вредить.
Разбираем, какие выводы должны сделать компании, которые внедряют генеративный ИИ сегодня, чтобы не повторить чужие ошибки — и превратить технологию в реальный драйвер роста, а не в угрозу.
В выпуске:
— вступление: почему у одних ИИ работает, а у других — ломает процессы
— эксперимент MIT: как ИИ вдвое ускорил работу программистов
— кому ассистент помогает больше всего
— кейс Firecode: нейросеть усиливает операторов колл-центра
— провал чат-бота и потеря клиентов: уроки iZory
— юридический скандал Air Canada: как ИИ довел до суда
— самая дорогая ошибка: промо-ролик Google и минус $100 млрд
— когда метрики идеальны, а смысла нет: ИИ-проект, который не окупится
— почему ИИ может быть безжалостным инструментом
— анонс следующего выпуска: как генеративный ИИ изменил маркетинг
Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat
—
Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»
Автор сценария: Илья Сизов
Редакторы: Халима Каримова и Глеб Силко
Продюсер: Глеб Силко
Реклама
ООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»
