Как компании внедряют AI в поддержку: RAG, LLM и автоматизация тикетов
Командный цент с ИИ-ассистентом Почему большинство AI-внедрений в бизнесе проваливаются За последние два года почти каждая компания начала говорить про внедрение искусственного интеллекта. Но на практике многие проекты заканчиваются одинаково: бюджет потрачен; сотрудники всё равно делают работу вручную; AI ошибается на реальных запросах; руководство не понимает, где обещанная экономия. Причина обычно не в самой модели. Главная проблема — отсутствие нормальной инженерной архитектуры. Многие компании делают одну и ту же ошибку: они подключают ChatGPT API к существующей системе и ожидают магии. В реальности production AI — это: мониторинг; quality gates; RAG; fallback-сценарии; очереди; контроль стоимости; работа с latency. В этой статье разберём: как выглядит рабочая AI-архитектура; как автоматизировать поддержку; где LLM реально экономит деньги; почему нельзя пускать модель напрямую к клиенту; какие проблемы появляются в продакшне спустя несколько недель. Что такое AI для бизнеса на пра...
