Как сделать так, чтобы искусственный интеллект приносил прибыль? Как понять, готова ли компания к использованию ИИ? Какие статьи затрат следует учитывать? Почему улучшение метрик не означает рост прибыли? Как избежать риска создания «зоопарка решений»? На эти и другие вопросы ответит эксперт группы компаний IBS.
Регистрация по ссылке
25 июня в 17:00 (мск) заместитель директора Центра перспективных разработок IBS Денис Воденеев расскажет, какие факторы необходимо учитывать бизнесу при планировании внедрения ИИ, как рассчитать экономику проекта и оценить реальную выгоду для компании.
Замена сотрудника на ИИ не всегда приводит к экономии: затраты на подписку и токены могут превышать сэкономленные средства, при этом объем задач остается прежним. Инвестиции в корпоративного ИИ-помощника могут не окупиться из-за низкого уровня его использования. Модели теряют актуальность, а вложенные средства не возвращаются. На вебинаре эксперт разберет, как системно подойти к этим вопросам и минимизировать риски.
Спикер поможет участникам определить уровень ИИ-зрелости компании, сформировать представление об экономике проекта, поделится инструментами для принятия решения — внедрять, тестировать или отложить, а также предостережет от типовых ошибок: привязки к конкретным моделям, разрозненных решений и неучтенных затрат.
Мероприятие организовано Учебным центром IBS и будет особенно интересно руководителям высшего и среднего звена, генеральным и исполнительным директорам, владельцам бизнеса, руководителям направлений.
Зарегистрироваться на мероприятие можно по ссылке.
Всем, кто прошел процедуру регистрации, будут отправлены материалы вебинара.
Сбор участников. Приветствие модератора, объявление правил
4 уровня ИИ-зрелости — самодиагностика за 3 минуты
Как понять, что конкретный процесс стоит автоматизировать? — три вопроса к себе
Парадокс качества — метрики выросли, прибыль нет: как так вышло
Скрытые затраты — токены, подписка, дообучение, поддержка: что закладывать в бюджет
Метрики результата — что именно считать, чтобы получить точный ответ про эффективность ИИ
«Зоопарк решений» — как не допустить, чтобы каждый отдел внедрил своего бота
Технологии vs архитектура — почему привязка к конкретной модели убивает проект через полгода
Первый шаг без риска — с чего начать, если ничего не внедряли
Сессия вопросов и ответов