
Почти все компании инвестируют в ИИ, но лишь 1% считают, что достигли зрелости. По данным исследования McKinsey, главный барьер к масштабированию — не сотрудники (они как раз готовы), а лидеры, которые действуют недостаточно решительно.
Почти все компании инвестируют в ИИ, но лишь 1% считают, что достигли зрелости. По данным исследования McKinsey, главный барьер к масштабированию — не сотрудники (они как раз готовы), а лидеры, которые действуют недостаточно решительно.
Многие компании уверены, что уже внедрили искусственный интеллект, но на деле их корпоративная культура остаётся прежней. Разрыв между громкими заявлениями и реальностью огромен. Как перейти от мелких улучшений к настоящей AI-трансформации? В этой статье разбираем фреймворк CODER, который помогает компаниям не просто экономить время, а создавать принципиально новые возможности для бизнеса.
По данным IDC, системное внедрение ИИ приносит компаниям до $3.7 прибыли на $1 инвестиций, а наиболее зрелым организациям — до $10,3. И дело здесь не в самих ИИ-решениях, а принципиально новом подходе к управлению бизнесом. Почему традиционные модели перестают работать и как AIOM перезапускает процессы, данные и стратегии — рассказываю в этом материале.
Для ИТ-компаний настал решающий момент: либо меняться, либо выбыть из игры. Требуется не просто улучшение, а настоящая перезагрузка. Чтобы справиться с вызовами ИИ, бизнесу придется пересмотреть командные структуры, избавиться от лишней бюрократии и перейти к небольшим, самостоятельным и гибким командам, работающим асинхронно.
Узнайте, как фасилитатору использовать ИИ для подготовки, проведения и анализа командных встреч (ретро, планирование). В статье вы найдете готовые промпты для айсбрейкеров, сбора данных и follow-up.
В статье обсудим, почему они работают быстрее, проще принимают решения и реагируют на изменения, сохраняя при этом качество и мотивацию внутри команды.
Как уменьшить число встреч в вашем календаре? Чтобы держать руку на пульсе и даже принимать решения, вы как менеджер можете не приходить на многие командные встречи, но получать от AI краткие выжимки из транскриптов встреч, с фокусом на интересующие вас вопросы.
Эта статья поможет не только новичкам в теме транскрибации аудио созвонов (онлайн-встреч, совещаний). Будет не менее полезна тем, кто уже применяет системы расшифровки / протоколирования совещаний (например, зарубежные Fireflies, tldv.io, Read.ai, MeetGeek или российские MyMeet, FollowUP, Timelist, Teamlogs) либо применяет видеоконференции с подобным функционалом (например, Zoom или МТС Линк).
Расшифровка аудио рабочих встреч (автоматическое создание стенограмм совещаний) — это относительно старая технология. Однако в последние годы основанные на ней системы-транскрибаторы совершили большой рывок, связанный с качеством расшифровки, юзабилити и новыми AI-функциями. Благодаря этому расшифровка встреч в 2024 году может стать действительно полезной для сотрудников и руководителей, а в итоге принести множество преимуществ на уровне компании.
Это вторая статья из серии про использование искусственного интеллекта руководителями и другими людьми умственного труда, которые решают на работе весьма нетиповые задачи и активно коммуницируют с другими людьми. В первой статье были самые простые вопросы, рецепты и примеры применения ИИ. А здесь мы рассмотрим ChatGPT в роли подчиненного сотрудника, использование имеющихся «знаний» для повышения качества результатов ИИ, а также решение комплексной задачи, включающее некоторые приемы промпт-инжиниринга.