ИИ захватит мир? 🤖 Сначала мы потратим все деньги и нервы, чтобы его внедрить.
За 1,5 года работы с ИИ я совершил немало ошибок. Но, как говорят, лучше поздно, чем никогда! Помните правило в самолете: сначала надеваем маску на себя, а потом на ребенка? Вот так и с ИИ — лучше бы кто-то дал мне эти советы раньше. Но чтобы их получить, нужно было допустить ошибки 🙃.
🔥 Что ты получишь за 880 рублей?
• 5 главных ошибок при внедрении ИИ в бизнес и разбор, как их избежать.
• Бонусный материал по промт-инжинирингу для эффективной работы с ИИ (гайд как ставить задачи ИИ, чтобы получать нужный результат).
• Практические рекомендации, основанные на реальном опыте.
Дело не в деньгах, а в обмене ценности!
Каждый день ты будешь получать новые полезные материалы по электронной почте.
Ошибка №1: Несоответствие возможностей AI бизнес-целям. AI внедряется без ясных бизнес-целей. Это приводит к пустой трате ресурсов. Узнайте, как правильно связать возможности AI с задачами компании.
Ошибка №2: Неправильный состав команды для AI-проектов. Стандартная продуктовая команда недостаточна для AI. Разберем на примере запроса на тендер, какие специалисты нужны для успеха AI-проекта.
Ошибка №3: Игнорирование пользовательского и клиентского опыта (UX/CX). Даже мощный AI не будет полезен, если UX/CX плохо проработан. Как обеспечить удобный и приятный опыт взаимодействия с AI-продуктом.
Ошибка №4: Измерение неправильных метрик. Многие компании фокусируются на метриках, которые не отражают реальных бизнес-результатов. Узнайте, как выбрать правильные показатели успеха AI.
Ошибка №5: Пренебрежение управлением данными. Данные — это топливо AI. Некачественные данные могут испортить продукт. В этом разделе о том, как правильно управлять данными для успешного AI-проекта.
🎁 Бонус: Промт-инжиниринг. Эффективное использование AI требует правильного составления запросов (промтов). Здесь вы узнаете, как создавать промты для оптимальной работы AI и получения нужных результатов.