GenAI в операциях: перестроить, а не встроить

Продолжаю разбираться, что происходит с работой, когда GenAI выходит за пределы разработки. В кодинге у модели есть кодовая база, инструменты и тесты. В обычном бизнес-процессе половина правил может жить в головах сотрудников, исключения - в переписке, а ошибка обнаружится через месяц. Поэтому простой перенос AI-агента из IDE в бэк-офис быстро превращается в тот самый «цирк с конями».

В понедельник, 3 августа, в 17:00 МСК проведу прямой эфир Code of Leadership с Артемом Бондаром. Артем больше десяти лет работает на стыке software engineering и machine learning, строит ML- и GenAI-продукты и пишет о том, почему успешное внедрение начинается не с выбора модели, а с анализа процесса, данных и причин отказа системы.

Поговорим о GenAI за пределами привычных технологических подкастов:
- Почему поддержка кажется идеальным полигоном для AI, но автоматизировать ответ гораздо легче, чем решить проблему клиента;
- Какие задачи можно отдавать модели в бухгалтерии и где обязательная перепроверка съедает весь экономический эффект;
- Что останется от работы маркетолога и копирайтера, когда производство текста почти перестало быть дефицитом;
как AI входит в работу проектировщиков зданий, где контекст сложнее, цикл обратной связи длиннее, а цена ошибки выше;
- Почему human-in-the-loop не всегда делает систему надёжнее и иногда лишь превращает специалиста в уставшего контролёра;
- Как считать результат внедрения сквозным образом: с учётом исправлений, эскалаций, ручной проверки и цены ошибки.

Главный вопрос эфира — автоматизирует ли GenAI профессии или прежде всего заставляет компании наконец описать собственную работу: собрать контекст, договориться о правилах, сделать качество измеримым и назначить ответственного за решение.

Приходите с вопросами и своими историями. Особенно интересны случаи, где красивая демонстрация столкнулась с реальным процессом — или всё-таки стала промышленным продуктом.