HR-команды подключают LLM-агентов к отбору кандидатов, чтобы разгрузить рекрутеров. Разбираем, что такой агент реально умеет, где он ошибается и во сколько обходится.
Юрфирмы подключают AI-агентов к проверке документов при сделках M&A. Один из публичных кейсов — сокращение первичного анализа с двух недель до нескольких дней. Разбираем, где это работает, а где ломается.
Автономные агенты обещают команде из пяти человек производительность отдела из пятидесяти. Разбираем, что агент реально умеет, где ломается и сколько стоит запуск.
Небольшое агентство перевело рутину копирайтеров и аналитиков на ИИ-агентов на базе GPT-4o и Claude. Разбираем, что реально сработало, где агенты подвели и сколько это стоит.
Логистические компании перекладывают планирование маршрутов на LLM-агентов, которые сами вызывают карты, погоду и API складов. Разбираем, как это устроено, чем отличается от классических оптимизаторов и где грабли.
Команды всё чаще собирают из ИИ-агентов конвейеры для написания кода. Разбираем, откуда берётся ускорение в разы, где оно исчезает и чем такой подход отличается от обычного автодополнения.
Разработчики всё чаще собирают персональных ИИ-агентов на базе GPT, Claude и локальных моделей. Разбираем, что реально получается, где ломается и во сколько обходится такая автоматизация.
Частная клиника заменила часть работы колл-центра голосовым ИИ-ассистентом на базе распознавания речи и LLM. Разбираем, из чего собирают такие системы, чем они отличаются и где ломаются.
Разбираем, как онлайн-магазины внедряют AI-агентов вместо простых чат-ботов, где это даёт рост продаж, а где превращается в дорогую игрушку, и сколько это стоит.
Разбираем типовой кейс внедрения ИИ-агента в кредитный скоринг: что именно сокращается по времени, где риски и почему полностью убрать человека из процесса не получается.
Автономные AI-агенты обещали заменить рутину, но большинство пилотов не доходит до продакшена. Разбираем, где именно ломается идея агента и что делать иначе.
Небольшая SaaS-компания перевела первую линию поддержки на LLM-агентов. Разбираем, из чего собирается такая система, где она экономит деньги и где ломается на реальных запросах.