AI-чат: быстрый доступ к данным и знаниям для фарм-компаний
ICS IT Никита Колганов, владелец продукта, Aspect Почему только 5% ИИ-проектов реально приносят бизнес-пользу — и что отличает их от остальных 95%? В этом докладе разбирается практический подход к внедрению Generative AI в аналитике и работе с данными на примере корпоративного AI-чата Aspect — как инструмента, который становится рабочим местом, а не очередной «игрушкой». Речь идёт не про абстрактный GenAI, а про конкретную боль фармкомпаний: данные есть, отчёты есть, аналитики есть — а быстрых ответов для бизнеса нет. В видео: • почему большинство ИИ-инициатив не доходят до ощутимого эффекта; • основные типы ИИ в фарме: ML, Computer Vision, GenAI — и где каждый реально применим; • ключевые проблемы работы с данными сегодня: разрозненная интерпретация, зависимость от аналитиков, «картинки вместо аналитики»; • какие повседневные бизнес-запросы можно закрыть с помощью GenAI; • AI-чат Aspect как единое рабочее окно для аналитики и данных; • примеры запросов «по-человечески» вместо SQL, кубов и дашбордов; • кейсы для коммерческого директора, маркетинга и логистики; • как получать ответы ночью, без участия аналитика; • архитектура решения: почему ИИ не считает данные, а работает поверх OLAP-куба; • безопасность: развёртывание внутри контура компании, без передачи данных во внешние сервисы; • выбор моделей: open-source или коммерческие (ChatGPT, Gemini и др.); • надёжность и контроль качества результатов; • почему сейчас — точка перелома для ИИ в аналитике. Ключевой вывод: ИИ не должен заменять аналитика. Он должен убирать очередь к аналитику и ускорять принятие решений. Доклад будет особенно полезен: • ИТ-директорам и Data-лидерам • BI и аналитическим командам • коммерческим и операционным руководителям • всем, кто хочет, чтобы ИИ-проект оказался в тех самых 5% успешных Формат — живые кейсы, понятная архитектура и честный разговор о том, как GenAI может работать в корпоративной аналитике уже сейчас.
ICS IT Никита Колганов, владелец продукта, Aspect Почему только 5% ИИ-проектов реально приносят бизнес-пользу — и что отличает их от остальных 95%? В этом докладе разбирается практический подход к внедрению Generative AI в аналитике и работе с данными на примере корпоративного AI-чата Aspect — как инструмента, который становится рабочим местом, а не очередной «игрушкой». Речь идёт не про абстрактный GenAI, а про конкретную боль фармкомпаний: данные есть, отчёты есть, аналитики есть — а быстрых ответов для бизнеса нет. В видео: • почему большинство ИИ-инициатив не доходят до ощутимого эффекта; • основные типы ИИ в фарме: ML, Computer Vision, GenAI — и где каждый реально применим; • ключевые проблемы работы с данными сегодня: разрозненная интерпретация, зависимость от аналитиков, «картинки вместо аналитики»; • какие повседневные бизнес-запросы можно закрыть с помощью GenAI; • AI-чат Aspect как единое рабочее окно для аналитики и данных; • примеры запросов «по-человечески» вместо SQL, кубов и дашбордов; • кейсы для коммерческого директора, маркетинга и логистики; • как получать ответы ночью, без участия аналитика; • архитектура решения: почему ИИ не считает данные, а работает поверх OLAP-куба; • безопасность: развёртывание внутри контура компании, без передачи данных во внешние сервисы; • выбор моделей: open-source или коммерческие (ChatGPT, Gemini и др.); • надёжность и контроль качества результатов; • почему сейчас — точка перелома для ИИ в аналитике. Ключевой вывод: ИИ не должен заменять аналитика. Он должен убирать очередь к аналитику и ускорять принятие решений. Доклад будет особенно полезен: • ИТ-директорам и Data-лидерам • BI и аналитическим командам • коммерческим и операционным руководителям • всем, кто хочет, чтобы ИИ-проект оказался в тех самых 5% успешных Формат — живые кейсы, понятная архитектура и честный разговор о том, как GenAI может работать в корпоративной аналитике уже сейчас.