#кейсы #ML
Раз уж зашла речь про хотелки манагеров.
Однажды (году примерно в 20м) с нашей подачи (а мы с Андреем @andtm тогда развивали эту тему) два больших босса договорились пропилотировать QA (вопросно-ответную систему) по базе знаний клиентской службы. Чтобы когда клиент звонит в колл-центр, оператор не ходил искал вручную по > 20 000 архивных и действующих регламентов в PDF (хоть и связанных между собой ссылками), а сразу на свой запрос получал фактоидый ответ.
Это сейчас школьники в 9м классе RAGи крутят, а тогда казалось (и не только нам), что строить онтологии, наполнять и эмбеддить Knowledge Graphs – более осязаемый путь к reading comprehension. Для тех, кому интересно – статья Михаила Галкина (самый известный русскоязычный эксперт в области) с ICLR’24 .
Но сейчас не об этом. Комедия в двух актах
Акт 1
Приходим к подчиненным биг босса.
Мы: давайте пилот делать!
Коллеги: А у нас ресурсов нет ваши модели крутить, а данные секретные и наружу не отдадим – идите гуляйте!
Акт 2
Нашли сервера (правда, лютый оверкилл).
Мы: нашли два голых сервера – вот их ID. Забирайте, ставьте любую ось, видюхи там есть, мы сами все настроим, главное в свой контур включите.
CTO того бизнес-юнита: не-не-не, вы же не обеспечите утилизацию 90+ процентов!! А у меня на этот год в каждом квартале ППР (KPI) на нее! Не-не-не, катитесь со своими серверами.
Занавес, аплодисменты.
Чудесно, когда бизнес и их ИТ в разных вертикалях?
Да и функциональное управление – когда KPI сотрудника поделены между разными манагерами – не отстает.
Мы – команда! Правда же?
Раз уж зашла речь про хотелки манагеров.
Однажды (году примерно в 20м) с нашей подачи (а мы с Андреем @andtm тогда развивали эту тему) два больших босса договорились пропилотировать QA (вопросно-ответную систему) по базе знаний клиентской службы. Чтобы когда клиент звонит в колл-центр, оператор не ходил искал вручную по > 20 000 архивных и действующих регламентов в PDF (хоть и связанных между собой ссылками), а сразу на свой запрос получал фактоидый ответ.
Это сейчас школьники в 9м классе RAGи крутят, а тогда казалось (и не только нам), что строить онтологии, наполнять и эмбеддить Knowledge Graphs – более осязаемый путь к reading comprehension. Для тех, кому интересно – статья Михаила Галкина (самый известный русскоязычный эксперт в области) с ICLR’24 .
Но сейчас не об этом. Комедия в двух актах
Акт 1
Приходим к подчиненным биг босса.
Мы: давайте пилот делать!
Коллеги: А у нас ресурсов нет ваши модели крутить, а данные секретные и наружу не отдадим – идите гуляйте!
Акт 2
Нашли сервера (правда, лютый оверкилл).
Мы: нашли два голых сервера – вот их ID. Забирайте, ставьте любую ось, видюхи там есть, мы сами все настроим, главное в свой контур включите.
CTO того бизнес-юнита: не-не-не, вы же не обеспечите утилизацию 90+ процентов!! А у меня на этот год в каждом квартале ППР (KPI) на нее! Не-не-не, катитесь со своими серверами.
Занавес, аплодисменты.
Чудесно, когда бизнес и их ИТ в разных вертикалях?
Да и функциональное управление – когда KPI сотрудника поделены между разными манагерами – не отстает.
Мы – команда! Правда же?