Где генеративный искусственный интеллект действительно помогает бизнесу расти — а где превращается в источник убытков и репутационных рисков? Исследователи из MIT впервые на практике измерили, насколько сильно ИИ разгоняет работу программистов: ассистент сокращает время выполнения задач почти вдвое, особенно помогая менее опытным разработчикам. Но и это лишь один из примеров ощутимого прироста эффективности. А модель для колл-центра увеличила эффективность операторов на 37%. Но есть и провалы: неправильная настройка чат-бота привела к потере клиентов, а Air Canada вовсе проиграла суд, после того, как их ИИ дал неверный ответ пользователю. А лишь один неверный факт от ИИ стоил Google 100 млрд долларов. Успех зависит не от «ума» модели, а от того, как бизнес выстраивает контекст, инфраструктуру и контроль. Если эти элементы отсутствуют — ИИ быстро становится неконтролируемым и начинает вредить. Разбираем, какие выводы должны сделать компании, которые внедряют генеративный ИИ сегодня, чтобы не повторить чужие ошибки — и превратить технологию в реальный драйвер роста, а не в угрозу. В выпуске: 00:00 — вступление: почему у одних ИИ работает, а у других — ломает процессы 02:17 — эксперимент MIT: как ИИ вдвое ускорил работу программистов 03:19 — кому ассистент помогает больше всего 03:46 — кейс Firecode: нейросеть усиливает операторов колл-центра 05:25 — провал чат-бота и потеря клиентов: уроки iZory 07:22 — юридический скандал Air Canada: как ИИ довел до суда 10:16 — самая дорогая ошибка: промо-ролик Google и минус $100 млрд 12:27 — когда метрики идеальны, а смысла нет: ИИ-проект, который не окупится 13:55 — почему ИИ может быть безжалостным инструментом 14:20 — анонс следующего выпуска: как генеративный ИИ изменил маркетинг 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»