AKVANT Journal
Пишем о том, как компании применяют AI на самом деле: что работает, что тихо съедает деньги и как отличить одно от другого до того, как потратите.
Автоматизация
Как выбрать процессы для автоматизации с AI
Автоматизировать нужно не всё. Практическая рамка выбора процессов, где AI возвращает больше, чем стоит: объём, правила и допустимость ошибки.
Retrieval
RAG или fine-tuning: что на самом деле нужно бизнесу
Два способа заставить языковую модель работать на ваших данных. RAG и fine-tuning решают разные задачи — когда применять каждый и с чего обычно начинают.
Агенты
AI-агенты в операционных процессах: реальные сценарии
Где AI-агенты окупаются в операциях: сортировка заявок, сверка документов, маршрутизация поддержки, ввод данных — и что отличает полезного агента от риска.
Экономика
Сколько на самом деле стоит AI-проект и как заложить бюджет
Основная стоимость AI-проекта — не модель. Куда уходят деньги: данные, интеграция, оценка качества, поддержка — и как посчитать бюджет без сюрпризов.
Retrieval
RAG для бизнеса: ответы по вашим собственным документам
Retrieval-augmented generation связывает языковую модель с вашими документами — точные ответы со ссылкой на источник, без переобучения.
Агенты
AI-агенты и чат-боты: что меняется в продакшене
AI-агент — это не более умный чат-бот. Это ПО, которое совершает действия в ваших системах, и от этой разницы зависит, будет польза или риск.
Стратегия
Где AI действительно окупается в бизнесе
Большинство AI-проектов начинаются с технологии и теряют деньги. Окупаются те, что начинаются с вопроса: где AI приносит больше, чем стоит.