9 материалов по теме
Голосовые сообщения бот расшифровывает меньше чем за два цента в минуту и делает это сегодня. А живой разговор упирается в задержку, и в нашем продовом замере 82% её создаёт не наш код.
Проверять работу ИИ второй моделью можно, и это дешевле любой ручной выборки. Ломается такой контроль не там, где боятся: не от глупости модели, а от того, что проверяющему можно подсказать, что проверяющих становится много и что проверку строят под слабость конкретной версии.
Я прогнал десять языковых моделей через живой B2B-диалог с жёстким клиентом. Одна выдумала клиентский кейс под торгом, другая восемь раз повторила свой ответ. Разбираю, что из этого следует заказчику ИИ-бота для продаж.
Пилот почти всегда получается: бот отвечает, отчёт собирается, демо проходит. А через квартал показатели стоят на месте. Разбираю, почему так выходит, где именно теряется ответственность за результат и что зафиксировать до старта, чтобы эффект было с чем сравнивать.
Anthropic разобрала 400 000 рабочих сессий с ИИ-агентом и выяснила: профессия почти не влияет на результат. У разработчиков 30% успеха, у остальных 26%. Разбираю, что из этого следует, если вы заказываете разработку, а не пишете код сами.
514 реализованных проектов. Средний ROI: 72%. Средняя экономия: 80% ФОТ. Дешевле на 80%, быстрее в 5-6 раз, качественнее благодаря автоматическим проверкам.
Сейлз-консультанты стоят от 150К/месяц. AI скиллы для поиска клиентов — бесплатно. Рассказываю, как мы автоматизировали лидогенерацию и контент-маркетинг в AI Dev Team.
Представьте: вы колл-центр недвижимости, записываете тысячи разговоров в день. Хотите обучить AI на этих данных для контроля качества обслуживания. Но разговоры полны персональных данных: имена клиентов, телефоны, паспортные данные, адреса.
В первой части я рассказал про главную идею: превратить Claude Code в профессиональный оркестратор с 33 специализированными агентами. Показал главный результат: -80% стоимости, 1-2 недели вместо 2-3 месяцев, 5-7 проектов одновременно.