AI-саппорт: считаем реальный ROI и TCO, чтобы не сжечь бюджет Время чтения: ~5 мин. Содержание: Total Cost of Ownership (TCO) analysis and ROI calculation for internal LLM Customer Support Agents Как считать ROI: ищем реальную выгоду Стратегия RAG: архитектура влияет на чек Требования к задержке (Latency): когда клиент начинает злиться Оркестрация и стек: что нужно … Читать далее
Build vs Buy: Как внедрить AI-агентов и не сжечь бюджет на архитектуре и TCO Время чтения: ~5 мин. Содержание: Enterprise LLM Agent Architecture and workflow automation strategies Стратегическая дилемма: Build vs. Buy Где деньги: ROI и приоритеты инвестиций Анализ TCO: Скрытые убийцы бюджета Кейс: Сколько «стоит» один тикет поддержки? Практические рекомендации Заключение Запуск пилотного проекта … Читать далее
3 секунды на ответ или клиент ушел: Высокопроизводительная AI-автоматизация для обработки лидов в реальном времени Время чтения: ~5 мин. Содержание: High-performance AI automation for real-time lead management (sub-3 second processing) RAG против Fine-tuning: почему архитектура решает Битва за миллисекунды: Оптимизация RAGO и TTFT Проблема «железа»: вычисления в памяти (CiM) Векторные базы данных: скорость против точности … Читать далее
Голосовой ИИ против раздутого штата: Почему омниканальность провалилась, а LLM-агенты спасают бюджет Время чтения: ~5 мин. Содержание: Analysis of advanced Conversational AI and LLM-powered voice agents Многие компании годами инвестировали в чат-ботов и «омниканальность», надеясь разгрузить колл-центры. Результат? Бюджеты сгорели, а телефоны продолжают разрываться. Клиенты игнорируют красивые виджеты на сайте и звонят, потому что хотят … Читать далее
Как автоматизация с использованием ИИ применяется для гигиены и обогащения данных в CRM Оценочное время чтения: 8 минут. Автоматизация с использованием ИИ упрощает сбор и валидацию данных в CRM. ИИ помогает удалять дубликаты и устаревшие записи, улучшая качество данных. Крупные языковые модели (LLM) преобразуют неструктурированные данные в полезную информацию. Современные платформы используют предсказательную аналитику для … Читать далее
Распространённые ошибки внедрения генеративного ИИ в CRM-системы: фрагментация данных, отсутствие оркестрации и пробел в автоматизации на последнем уровне Оценочное время чтения: 7 минут. Фрагментация данных ограничивает возможности ИИ в генерации актуальных инсайтов. Нехватка оркестрации и интеграции приводит к несогласованности в управлении данными. Пробелы в автоматизации на последнем уровне могут снизить качество взаимодействия с клиентами. Экономические … Читать далее