В докладе на кейсах 2ГИС (коммерция, поддержка, модерация) разберём, почему большинство AI-проектов застревают на уровне демо и пилотов и так и не превращаются в измеримый бизнес-результат.

Поговорим не столько про модели, сколько про то, что на практике ломает внедрение:

- как принципы венчурных инвесторов (работа с неопределённостью, портфель гипотез, быстрые решения «закрывать или масштабировать») неожиданно хорошо ложатся на проекты с LLM
- как мы внедряли и адаптировали Stage Gate-подход для LLM-проектов: от гипотезы до масштабирования, и почему автоматизация бизнес-процессов - это отдельный класс задач
- почему «рабочий AI-инструмент» != «им пользуются и он приносит деньги»
- как ожидание магии от ИИ сталкивается с его вероятностной природой и почему владельцам процессов сложно принять ошибки и риски
- как договариваться с консервативными владельцами бизнес-процессов