Сегодня вечером мы делимся последней из избранных презентаций — Екатерина Юрасова и настоящий опыт внедрения AI-решений 🖤
• Главная мысль презентации: успешное внедрение ИИ начинается не с «интересной технологии», а с понятной управленческой цели!
В кейсе, представленном Екатериной такой целью стало стремление стать лидером по использованию ИИ, а на уровне KPI это было переведено в очень прикладную логику, считать ИИ-часы и сокращать время выполнения задач.
• Отдельно важен архитектурный выбор: речь идет не просто об использовании внешних AI-сервисов, а о локальной on-prem инфраструктуре на базе ансамбля российских и дружественных моделей.
Это показывает, что для крупной организации вопрос внедрения ИИ — это одновременно вопрос продуктивности, контроля и технологического суверенитета.
• Ключевой тезис автора — ИИ начинает работать только тогда, когда появляется система, презентация прямо увязывает внедрение с дисциплиной исполнения.
ИИ здесь показан не как “магический помощник”, а как объект полноценного операционного менеджмента.
• Внедрение в юридическом департаменте строилось поэтапно, сначала — классические проектные use-cases, включая проверку правоспособности, работу с договорами и документами, регуляторный и судебный блок, анализ законодательства и практики, затем — кросс-функциональные задачи, такие как поиск информации, саммари, подготовка текстов, переформулирование и “второе мнение”.
И только после этого — выход на магистральные проекты, связанные уже со стратегическими целями и конкурентным преимуществом.
• Это, пожалуй, один из самых сильных управленческих выводов презентации: зрелое внедрение ИИ идет от узких, понятных, повторяемых кейсов к более широким и стратегическим сценариям. Не наоборот.
• Презентация опирается на вполне конкретные результаты, а не только на риторику внедрения, среди озвученных показателей: 86% по итоговому KPI за год, 47 предпроектных исследований, валидированных за 6 месяцев, 85 систем, совместно исследованных, протестированных или изученных с юристами, и 54 задачи, заведенные на vibe-coding.
• Следующий уровень зрелости — мультиагентный ИИ-ландшафт, на слайдах показана уже не одна нейросеть, а сеть специализированных агентов: для аналитики задач и проектов, web-search, аналитики встреч, анализа баз знаний, правоспособности, ответов на специальные вопросы и других функций.
• Очень показателен культурный результат внедрения: по презентации, 80% сотрудников используют ИИ-ассистентов ежедневно, а автономные агенты демонстрируют заметный рост продуктивности и качества работы.
• При этом автор прямо подчеркивает, что переход к повсеместному использованию ИИ — это большое культурное изменение, то есть, настоящая сложность состоит не только в моделях, инфраструктуре или агентской архитектуре, а в том, чтобы встроить ИИ в рутину, метрики, язык управления и ежедневные привычки сотрудников.
• Итоговый вывод презентации: кейс локальной нейросети здесь подан не как “история про один удачный инструмент”, а как история про системное внедрение: от стратегии и KPI — к инфраструктуре, от MVP и прикладных кейсов — к мультиагентной среде, от отдельных экспериментов — к культурной трансформации компании.
Именно это, по сути, и делает внедрение ИИ устойчивым.
Остальные презентации друзья из Runetlex собираются продавать самостоятельно, поэтому за сим всё... ждите материалов с Wildberries Privacy&Day🔥
P. S. Презентация, как всегда, — уже в комментариях!
• Главная мысль презентации: успешное внедрение ИИ начинается не с «интересной технологии», а с понятной управленческой цели!
В кейсе, представленном Екатериной такой целью стало стремление стать лидером по использованию ИИ, а на уровне KPI это было переведено в очень прикладную логику, считать ИИ-часы и сокращать время выполнения задач.
• Отдельно важен архитектурный выбор: речь идет не просто об использовании внешних AI-сервисов, а о локальной on-prem инфраструктуре на базе ансамбля российских и дружественных моделей.
Это показывает, что для крупной организации вопрос внедрения ИИ — это одновременно вопрос продуктивности, контроля и технологического суверенитета.
• Ключевой тезис автора — ИИ начинает работать только тогда, когда появляется система, презентация прямо увязывает внедрение с дисциплиной исполнения.
ИИ здесь показан не как “магический помощник”, а как объект полноценного операционного менеджмента.
• Внедрение в юридическом департаменте строилось поэтапно, сначала — классические проектные use-cases, включая проверку правоспособности, работу с договорами и документами, регуляторный и судебный блок, анализ законодательства и практики, затем — кросс-функциональные задачи, такие как поиск информации, саммари, подготовка текстов, переформулирование и “второе мнение”.
И только после этого — выход на магистральные проекты, связанные уже со стратегическими целями и конкурентным преимуществом.
• Это, пожалуй, один из самых сильных управленческих выводов презентации: зрелое внедрение ИИ идет от узких, понятных, повторяемых кейсов к более широким и стратегическим сценариям. Не наоборот.
• Презентация опирается на вполне конкретные результаты, а не только на риторику внедрения, среди озвученных показателей: 86% по итоговому KPI за год, 47 предпроектных исследований, валидированных за 6 месяцев, 85 систем, совместно исследованных, протестированных или изученных с юристами, и 54 задачи, заведенные на vibe-coding.
• Следующий уровень зрелости — мультиагентный ИИ-ландшафт, на слайдах показана уже не одна нейросеть, а сеть специализированных агентов: для аналитики задач и проектов, web-search, аналитики встреч, анализа баз знаний, правоспособности, ответов на специальные вопросы и других функций.
• Очень показателен культурный результат внедрения: по презентации, 80% сотрудников используют ИИ-ассистентов ежедневно, а автономные агенты демонстрируют заметный рост продуктивности и качества работы.
• При этом автор прямо подчеркивает, что переход к повсеместному использованию ИИ — это большое культурное изменение, то есть, настоящая сложность состоит не только в моделях, инфраструктуре или агентской архитектуре, а в том, чтобы встроить ИИ в рутину, метрики, язык управления и ежедневные привычки сотрудников.
• Итоговый вывод презентации: кейс локальной нейросети здесь подан не как “история про один удачный инструмент”, а как история про системное внедрение: от стратегии и KPI — к инфраструктуре, от MVP и прикладных кейсов — к мультиагентной среде, от отдельных экспериментов — к культурной трансформации компании.
Именно это, по сути, и делает внедрение ИИ устойчивым.
Остальные презентации друзья из Runetlex собираются продавать самостоятельно, поэтому за сим всё... ждите материалов с Wildberries Privacy&Day🔥
P. S. Презентация, как всегда, — уже в комментариях!