Почему ваш AI-менеджер «глупеет» со временем?

▪— Почему AI теряет эффективность
▪— Обновляем AI без специалистов
▪— Как поддерживать AI в тонусе

Приходите на бесплатную демонстрацию возможностей AI ассистента в вашем бизнесе

— Получите AI-менеджера за 5.000р
— Рассчитаем окупаемость внедрения
— Даем демо-доступ к тестовому боту

Рассказываю как вообще родилась дааная статья. Начну с реального и очень частого примера. Вы внедрили AI-менеджера, и сначала он работал идеально: быстро отвечал, точно анализировал данные, предлагал умные решения. Но через несколько месяцев заметили, что он стал чаще ошибаться, дает устаревшие рекомендации и хуже понимает запросы. Да, ваш AI начал деградировать и нужно обновляться. Но хотите ли вы чаще чем нужно следить за этим?

Я думаю было бы круто настроить автономное обучение без привлечения разработчиков. Вот об этом и расскажем!

Посмотрите как работает AI в бизнесе уже сейчас и не требует постоянного контроля

Устаревание данных

▪— Рынки, тренды, законы – всё меняется, а ИИ продолжает опираться на старую информацию.
▪— Пример: ChatGPT, обученный на данных до 2023 года, не знает о новых технологиях или трендах 2024–2025.

Контекстная деградация

▪— AI учится на новых запросах пользователей, но если в них есть ошибки — перенимает их.
Пример: Если сотрудники неправильно формулируют задачи, ИИ запоминает некорректные шаблоны.

Дрейф понятий (Concept Drift)

▪— То, что было актуально год назад, сегодня уже не работает.
▪— Пример: Маркетинговые стратегии 2023 года могут провалиться в 2025 из-за изменений в поведении аудитории.

Автоматический сбор актуальных данных

▪— Zapier / Make – автоматически загружают свежие данные из CRM, Google Trends, новостных лент.
▪— Google Alerts – мониторинг ключевых слов и трендов.
Как внедрить: Настроить раз в месяц выгрузку новых данных в базу ИИ.

▪— ChatGPT с Retrieval-Augmented Generation (RAG) – подтягивает актуальные документы перед ответом.
▪— CustomGPT / Botpress – обучается на диалогах с клиентами.

Как внедрить: Раз в квартал проверять логи чатов и добавлять новые сценарии.

Схема работы:
1.Сотрудники отмечают неточности в ответах AI.
2. Система автоматически корректирует базу знаний.
Инструменты:
▪— Notion / Confluence – база знаний с возможностью правок.
▪— Slack-боты – сбор feedback в реальном времени.

Примеры:
▪— Perplexity.ai – ищет информацию онлайн перед ответом.
▪— Microsoft Copilot – интегрируется с актуальными данными из Microsoft 365.
Как внедрить: Подключить к корпоративным источникам данных.

✅ Еженедельно:
▪— Проверять отчеты об ошибках (если ИИ что-то упустил).
▪— Мониторить новые тренды в нише.
✅ Ежемесячно:
▪— Загружать свежие данные (рыночная аналитика, изменения в законодательстве).
▪— Тестировать AI на новых кейсах.
✅ Ежеквартально:
▪— Анализировать эффективность решений AI.
▪— Обновлять базу знаний на основе feedback.

Без постоянного обновления ваш AI-менеджер превратится в «цифрового мамонта» – мощного, но бесполезного в современных условиях.

Уже сегодня вы можете настроить автоматический сбор данных и внедрить систему обратной связи от сотрудников.

Используйте AI с доступом только к свежей информации

Приходите на бесплатную демонстрацию возможностей AI ассистента в вашем бизнесе

— Получите AI-менеджера за 5.000р
— Рассчитаем окупаемость внедрения
— Даем демо-доступ к тестовому боту