Мы и Оно

Forbes
  • 0.0 (0)
  • BUSINESS
  • EVERY-TWO-WEEKS SERIES

Подкаст-эксперимент Forbes о технологиях показывает, как ИИ полезен уже сейчас. Вместе со SberDevices демонстрируем возможности нейросетей: GigaChat питчит бизнес-план, устраивается на работу, пишет песню и пытается перехитрить психологов. Мы не будем пугать вас историями о том, как ИИ захватит мир. Вместо этого покажем, как он усиливает возможности человека. В проекте участвовали и роботы, и люди: музыкальное и визуальное оформление, тексты, идеи и обработка звука — везде был задействован ИИ.

See All

  1. EPISODE 1

    Успехи и поражения: чему учат истории внедрения генеративного ИИ в Walmart, Klarna и другие бизнесы

    Новый сезон подкаста «Мы и Оно» посвящен практике применения генеративного искусственного интеллекта в бизнесе. В девяти выпусках ищем реальные случаи успешного и неудачного внедрения генеративного ИИ в компаниях разного масштаба, от стартапов до крупных корпораций.  В первом выпуске рассказываем, как покупатели американских магазинов Walmart, благодаря внедрению умного поиска, теперь пишут «придумай вечеринку с единорогами» и получают готовую подборку товаров. Кроме того, ИИ там оценили и сотрудники, эффект от технологии превзошел все ожидания. Тогда как в шведском финтехе Klarna ИИ не справился: людей массово заменили на роботов, штат сократили вдвое, но вскоре выяснилось неприятное...  Почему одни кейсы успешные, а другие провальные? Как понять, какие бизнес-задачи можно делегировать нейросетям и что уже доступно всем компаниям, даже без больших бюджетов? Об этом — в первом выпуске.  Таймкоды: 00:00 — вступление 01:30 — нужен ли вообще вашему бизнесу генеративный ИИ?  02:05 — «тематическая вечеринка с единорогами»: история Walmart 04:52 — «через шаг мы будем видеть глобальные изменения» 07:55 — как в банке HSBC придумывают кейсы для ИИ  09:34 — бюджетные советы для любого бизнеса 11:48 — провальный кейс от Klarn, финтех-компании из Стокгольма 13:36 — «это хрестоматийный пример, как не надо делать»: Гига разбирает ошибки  14:42 — сколько стоит эта технологическая игрушка? 16:28 — в следующем выпуске.... – Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat – Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига» Автор сценария: Илья Сизов Редакторы: Халима Каримова и Глеб Силко Продюсер: Глеб Силко Реклама ООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

    17 min

  2. EPISODE 2

    От облаков до замков: чему учат кейсы с генеративным ИИ AirIndia, Deloitte и Samsung

    Цифровой «супермозг» умеет все — планировать, прогнозировать, анализировать огромные массивы данных и придумывать новое, но ему нужно «тело», а значит — правильная инфраструктура. С чего тут начать и как выбрать ее под себя? Варианты — от быстрого старта в публичном облаке, где платишь только за использованные ресурсы, до строительства собственных мощностей ради безопасности данных. Так авиакомпания AirIndia выбрала легкий путь — публичное облако — в 2023 году запустили виртуального помощника «Махараджу» на базе Microsoft. Но такой вариант подходит не всем: после утечек данных из ChatGPT — в корпорации Samsung построили собственную языковую модель Samsung Gauss, полностью изолированную от внешнего мира.  Зачем это было нужно? Какой формат лучше подойдет вашему бизнесу: быстрое облако или собственная железная крепость? Как «посадить» генеративный ИИ в ваш бизнес так, чтобы он работал на полную мощность? Таймкоды: 00:00 — вступление 01:10 — «ИИ — супермощный мозг, но ему нужно тело» 02:17 — «пока мы видим медленный разгон, но спрос на облака будет расти» 04:37 — как в авиакомпании AirIndia придумали индийского «публичного пилота»  06:22 — облака бывают разные  08:22 — частное облако: дорого, медленно, зато надежно 09:41 — кейс Deloitte: «зорро»-агенты  10:50 — локальное облако on-prem: максимум контроля за дорого  11:51 — «собственная инфраструктура — это не просто купить железо, а целая инженерная дисциплина» 13:21 — высокие ставки собственного ИИ-контура 14:22 — инцидент Samsung  16:28 — какое «тело» выбрать?  17:12 — в следующем выпуске — Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat  — Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига» Автор сценария: Илья Сизов Редакторы: Халима Каримова и Глеб Силко Продюсер: Глеб Силко Реклама ООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

    18 min

  3. EPISODE 3

    Где не может человек: какое применение генеративному ИИ нашли PwC, BMW и Walmart

    Генеративный ИИ уже активно внедряется для автоматизации бизнес-процессов в разных компаниях. Например, в одном из банков перешли от шаблонного извлечения информации к смысловому анализу документов: суммаризации, проверке соответствия нормам, выявлению рисков — все это ускорило обработку данных и помогло разобраться в сложных юридических нюансах.  В промышленности генеративный ИИ тоже активно используется: внедряют «помощников-диагностов»: инженер описывает симптомы, модель сопоставляет их с базами инцидентов и документацией и тут же предлагает версии поломок и шаги проверки — меньше простоев, быстрее решения. Кстати, похожую технологию используют и BMW: нейросети ловят дефекты. Ритейл тоже ускоряется за счет генеративного ИИ: у Zalando маркетинговые кампании готовятся за считанные дни вместо месяцев и дешевле на ~90%; у Walmart бот ведет переговоры с поставщиками на небольших контрактах; Carrefour запустил чат-консьержа Hopla, а Sephora — виртуальные «примерки».При этом эксперты честно предупреждают: ИИ — не панацея, ценность появляется там, где он решает конкретную задачу и встроен в цепочку продаж.  Чем отличается внедрение в банке от промышленного предприятия? Какие сценарии сейчас работают лучше всего? И как не ошибиться с выбором инструментов, партнеров и подхода для решения поставленных задач? Таймкоды: 00:00 — вступление: что может генеративный ИИ в бизнесе 02:05 — зачем банкам нужна технология и чем она помогает прямо сейчас 03:12 — кейс банка: извлечение и анализ информации из договоров 06:40 — как генеративный ИИ выявляет юридические риски и ошибки в документах 09:22 — кейс PwC: фабрика документов на платформе Legito 12:00 — переход в промышленность: цифровые помощники для инженеров 16:45 — как генеративный ИИ сокращает простои и снижает требования к квалификации персонала 18:20 — кейс BMW: компьютерное зрение, нейросети и контроль качества на конвейере 21:15 — взгляд эксперта: почему генеративный ИИ — не всегда конкурентное преимущество 23:40 — ритейл: Zalando ускоряет кампании и снижает расходы на 90% 25:00 — Walmart: чат-бот для переговоров с поставщиками 26:05 — Carrefour: чат-консьерж Hopla и виртуальные примерки Sephora 28:30 — цифры: какие сценарии генеративный ИИ выбирают ритейлеры 30:40 — итог: где технологии и – драйвер, а где просто инструмент 32:10 — анонс следующего выпуска: генеративный ИИ и люди, как внедрять без сопротивления — Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat Подписывайтесь на «Мы и Оно» и слушайте там, где удобно: Apple Podcasts, YouTube, «Яндекс Музыка», Castbox и другие платформы. — Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига» Автор сценария: Илья Сизов Редакторы: София Шведова и Глеб Силко Продюсер: Глеб Силко Реклама ООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

    16 min

  4. EPISODE 4

    Когда сотрудники не верят в ИИ: уроки Mineral, Wipro и Ignite Tech

    Даже самые перспективные технологии могут провалиться на старте, если сотрудники не понимают, зачем они нужны, или боятся перемен. В этом выпуске обсуждаем, как бизнесы по-разному справляются с сопротивлением при внедрении генеративного ИИ. Вот несколько кейсов: компания Mineral завершила эксперимент досрочно — сотрудники не справились с генеративным ИИ, и система казалась бесполезной. Но технологию все же удалось внедрить позже. В Wipro основам ИИ обучили четверть миллиона сотрудников и дальше встроили технологии в ключевые процессы. Но и тут есть риски: слишком формальное обучение может не закрепиться в практике.  Иногда ради внедрения новых технологий приходится менять старую команду — кейс Ignite Tech, где после провала «ИИ-понедельников» и саботажа сотрудников руководство заменило около 80% команды. Радикальные меры помогли компании двигаться дальше, но прибегать к таким мерам руководство больше никому не советует. Почему сотрудники сопротивляются технологиям? Как компании превращают скепсис в готовность работать с ИИ? И можно ли внедрять инновации без болезненных конфликтов? Таймкоды: 00:00 — вступление: зачем говорить о сопротивлении при внедрении ИИ 02:09 — кейс Mineral: неудачный эксперимент и что помогло изменить отношение сотрудников 04:01 — ошибки бизнеса: «ИИ ради галочки» и завышенные ожидания 06:40 — промежуточные выводы: от чего зависит успех внедрения 08:26 — Елена Ушарова (World Hall): роль ИИ-евангелистов и амбассадоров 11:16 — кейс Wipro: обучение четверти миллиона сотрудников и платформа iAspire 13:21 — кейс Ignite Tech: ИИ-понедельники, саботаж и увольнение 80% сотрудников 16:42 — экспертное мнение: почему радикальные меры не всегда работают 18:25 — взгляд Владимира Гусева (экс-Delivery Club, Skyeng) на вызовы и ошибки внедрения 18:35 — итог: как компании справляются с сопротивлением и что помогает внедрять ИИ осознанно 19:07 — анонс следующего выпуска: как меняется роль руководителей в эпоху ИИ — Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat — Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига» Автор сценария: Илья Сизов Редакторы: София Шведова и Глеб Силко Продюсер: Глеб Силко Реклама ООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

    19 min
See All Season 2 (4)

Trailer

About

Подкаст-эксперимент Forbes о технологиях показывает, как ИИ полезен уже сейчас. Вместе со SberDevices демонстрируем возможности нейросетей: GigaChat питчит бизнес-план, устраивается на работу, пишет песню и пытается перехитрить психологов. Мы не будем пугать вас историями о том, как ИИ захватит мир. Вместо этого покажем, как он усиливает возможности человека. В проекте участвовали и роботы, и люди: музыкальное и визуальное оформление, тексты, идеи и обработка звука — везде был задействован ИИ.

Information

  • Channel
    Forbes
  • Creator
    Forbes Russia
  • Episodes
    11
  • Seasons
    2
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    2025 © Forbes Russia. Все права защищены.
  • Show Website
    Мы и Оно

More From Forbes

You Might Also Like