Тема номера "Искусственный интеллект"

В этом спецвыпуске мы соберем практический опыт внедрения ИИ-систем, от первых шагов до масштабных кейсов. Как компании работают с данными, какие инструменты выбирают, кто помогает внедрять и что получается на выходе? Что сработало — а что нет?

Предварительные темы: • Машинное обучение для всех (no-code и AutoML в корпоративной аналитике) • Как бизнес-аналитики без ML-экспертизы могут запускать модели с помощью AutoML. • ИИ + ERP. Как меняется корпоративный контур. Интеграция ИИ в корпоративные платформы (ERP, CRM, BI): прогнозирование, рекомендации, автоматизация. • ИИ в документообороте. Машинное зрение против канцелярии. Распознавание документов, извлечение данных, обработка входящих и формирование исходящих документов. • ИИ в ретейле. Персонализация, запасы, прогнозы. Ценообразование, товарные матрицы, анализ поведения покупателей. • Алгоритмы в логистике. Как нейросети оптимизируют маршруты, склады и управление запасами. • Интеллектуальное строительство. Как внедрить ИИ в управление стройплощадкой. • Внедрить и не пожалеть. Как измеряют эффективность ИИ-проектов. Методы оценки ROI от ИИ, сквозные метрики, подходы к обоснованию инвестиций. • Малый ИИ для большого бизнеса. Когда модель работает в оффлайне». Edge AI, локальное развертывание, оффлайн-аналитика на производстве, транспорте, в торговых точках. • ИИ как сервис. Стоит ли отдавать аналитику в облако? Облачные ML-сервисы: плюсы и минусы, гибридные сценарии, безопасность, SLA. • Своя нейросеть. Зачем (и как) обучать модели внутри компании». LLM и ML-модели под задачи бизнеса: данные, мощности, компетенции. • Prompt engineering в бизнесе. Реальная практика настройки промптов в отделах продаж, HR, логистики и т.д. • Каждая модель требует поддержки, обучения, обновлений. Так ли уж он «самообучающийся Что делать, если ваша модель «забыла» чему ее учили? • RAG (Retrieval-Augmented Generation) в корпоративных продуктах. Как использовать собственные базы знаний и документы в генеративных ИИ-сценариях • Как оценить, готова ли ИТ-инфраструктура к ИИ?

Приглашаем экспертов поделиться своими практиками, без рекламы. Если у вас есть опыт работы с ИИ, напишите здесь, обсудим. Отмечу, что это не вопросы для интервью. Не стоит присылать на них ответы, будут повторы. Мы очень ценим наших авторов и готовы дать рекомендации, какие вопросы лучше осветить.

ВАЖНО: мы не рецензируем статьи, написанные нейросетью. Несмотря на то, что тема посвящена ИИ, нашими авторами мы предпочитаем видеть живых людей.