«Workslop» и бизнес‑потери: как не платить дважды за AI (генерация + исправления)
Качество AI‑генерации как экономическая категория: что такое workslop, как считать реальную стоимость с учётом доработок, строить тест‑наборы и контролировать дрейф модели.
Читать далее
AI в поддержке: как снизить время обработки обращений на 40% без потери качества
Практическое руководство по внедрению AI в службу поддержки: triage, черновики ответов, поиск по базе знаний, контроль качества. Формулы расчёта и метрики измерения эффекта.
Читать далее
Почему «AI‑Sales» проваливается: 12 типовых ошибок внедрения
Разбираем 12 главных причин провала AI‑проектов в продажах: от нереалистичных ожиданий до игнорирования интеграций. Как избежать типичных ошибок и получить реальный результат от AI‑автоматизации.
Читать далее
Как выглядит «идеальный запрос» к подрядчику по AI‑внедрению: вопросы, которые защитят от провала
Чек‑лист вопросов к подрядчику по AI‑автоматизации: что спросить до подписания договора, на какие ответы обращать внимание и как отсеять исполнителей без опыта.
Читать далее
Как обеспечить стабильное качество AI через 3 месяца после запуска: мониторинг, алерты, регулярные улучшения
Эксплуатация AI-бота как продукт: почему ретейнер экономически оправдан, какие метрики отслеживать, как настроить алерты и обеспечить стабильное качество на долгосрочной основе.
Читать далее
Почему внедрение AI почти всегда требует изменения регламента (и как сделать это без «революции»)
Микро-изменения процессов при внедрении AI: обновление SOP, обучение сотрудников, распределение ответственности. Практическое руководство без стресса для команды.
Читать далее
Скорость vs. риск: как определить уровень автономности AI‑агента для вашего процесса
Матрица решений для выбора уровня автономности AI-агента: обратимость действий, цена ошибки, требования к объяснимости. Практические примеры для разных бизнес-процессов.
Читать далее
Когда AI‑автоматизация НЕ нужна: 10 красных флагов, которые сэкономят бюджет
Честный разбор ситуаций, когда внедрять AI‑бота или автоматизацию нецелесообразно. 10 сигналов, что нужно сначала решить другие проблемы бизнеса. Экономим время и деньги.
Читать далее
Как выбрать метрики для AI‑процесса: что измерять, чтобы руководитель сказал «да»
Практическое руководство по выбору метрик для AI-проектов: lead time, throughput, accuracy, deflection rate, AHT, CSAT, error rate, cost per case. Как обосновать внедрение и доказать ROI.
Читать далее
Пилот за 2–4 недели, который реально доказывает эффект: структура, критерии успеха, стоп‑условия
Как сделать AI‑пилот измеримым экспериментом, а не игрушкой: фреймворк для запуска, KPI, критерии успеха и красные флаги для своевременной остановки.
Читать далее
