читатели, комментаторы, команда Compass, можете привести хотя бы 2-3 примера, как именно ИИ могут быть полезны конкретно для обычного бизнеса? Может кейс какой есть?
Написал контент план для смм с помощью gpt - это не совсем кейс ))))
Антон, добрый день! Могу я привести несколько примеров: 1. Подготовка протокола совещания на основании записи встречи. ИИ транскрибирует звук в текст и из текста делает выжимку. результат Работы ИИ помещается в документ "Протокол". То есть тут мы упрощаем жизнь секретарям и помощникам руководителей. 2. Подготовка черновика ответного письма. Скармливаете в генеративный ИИ текст входящего письма или обращения, и просите подготовить ответ. Моделька может быть предварительна дообучена на ваших исторических данных и давать хорошие рабочие черновики ответов. 3. Маршрутизация по ответственным входящих запросов\писем\обращений. На основании машинного обучения можно сделать так, чтобы по определенным тригеррам или содержанию(словам) ИИ распределяла задачи по ответственным.
Я часто пишу на VC статьи с кейсами применения, можете в профиле почитать.
1. Если прикрутить ИИ к своей CRM или просто скормить боту данные, он проанализирует динамику продаж, подскажет, на каком этапе чаще всего сделки отваливаются, какие "горячие" периоды и т.д.
2. Если нужны идеи, как продвинуть продукт / увеличить продажи / что интересного вечером сделать, у вас есть партнер для брейншторма.
читатели, комментаторы, команда Compass, можете привести хотя бы 2-3 примера, как именно ИИ могут быть полезны конкретно для обычного бизнеса? Может кейс какой есть?
Написал контент план для смм с помощью gpt - это не совсем кейс ))))
Антон, добрый день!
Могу я привести несколько примеров:
1. Подготовка протокола совещания на основании записи встречи.
ИИ транскрибирует звук в текст и из текста делает выжимку. результат Работы ИИ помещается в документ "Протокол".
То есть тут мы упрощаем жизнь секретарям и помощникам руководителей.
2. Подготовка черновика ответного письма.
Скармливаете в генеративный ИИ текст входящего письма или обращения, и просите подготовить ответ. Моделька может быть предварительна дообучена на ваших исторических данных и давать хорошие рабочие черновики ответов.
3. Маршрутизация по ответственным входящих запросов\писем\обращений.
На основании машинного обучения можно сделать так, чтобы по определенным тригеррам или содержанию(словам) ИИ распределяла задачи по ответственным.
Я часто пишу на VC статьи с кейсами применения, можете в профиле почитать.
Ниже отличный коммент, но мы добавим еще.
1. Если прикрутить ИИ к своей CRM или просто скормить боту данные, он проанализирует динамику продаж, подскажет, на каком этапе чаще всего сделки отваливаются, какие "горячие" периоды и т.д.
2. Если нужны идеи, как продвинуть продукт / увеличить продажи / что интересного вечером сделать, у вас есть партнер для брейншторма.