❕ Внедрение ИИ доступно для всех!

Кто тут считает, что внедрение искусственного интеллекта (ИИ) по карману только крупным международным корпорациям?

Да, я говорил выше о том, что такие мастодонты, как Газпром, РЖД, Amazon используют ИИ для улучшения бизнес-процессов. Но помимо тех, кто у нас на слуху, многие владельцы малых и средних компаний тоже внедрили ИИ 👤 Проезжая мимо фабрики, магазина или строительной площадки, мы не знаем наверняка кто там трудится над конкретными задачами — люди или ИИ.

Давайте сориентируемся, какой ценовой диапазон рассматривать, если задумываться о том, чтобы и ваши бизнес-процессы делегировать "команде ботов" 😊

⏺Средний диапазон бюджета для внедрения ИИ составляет всего около 500 тысяч рублей. Это стоимость адаптации коммерческих моделей больших языковых моделей под конкретные задачи.

⏺Если говорить про использование моделей с открытым исходным кодом и их адаптацию, то ценник находится в диапазоне 1,5 миллиона рублей.

⏺Есть и более комплексные решения (с UX/UI, админ панелью, регистрацией и авторизацией), стоимость которых начинается от 5 миллионов рублей

Если у вас есть какие-то вопросы или вы хотите узнать больше о внедрении ИИ в ваш бизнес, не стесняйтесь писать мне в личку @mikhail_shakh. Моя команда сможет помочь Вам внести ясность именно по вашему направлению

Главное помните 🔔 искусственный интеллект доступен всем! Вы можете начать трансформировать свой бизнес уже сегодня!

🔎 Развитие ИИ для компании - это всегда инвестиция

Иногда она может быть краткосрочная, иногда долгосрочная, но почти всегда необходимая для усиления конкурентного преимущества на рынке.

Я недавно начал читать книгу Уолтера Айзексона “Стив Джобс” и там есть хороший пример вышесказанному👍

А именно история создания персонального компьютера Macintosh от компании Apple ⌨️

Это была внутренняя инвестиция Apple и лично Стива Джобса.

И хотя, после выпуска, модель не имела большого успеха в продажах, именно она в будущем легла в основу одной из самых продаваемых моделей персональных компьютеров - MacBook Pro.

Поэтому инвестируйте в технологии, инвестируйте в ИИ, но при этом не забывайте и об основных активах, генерирующих доход 🔔

Как написано в книге:

Когда Джобс заявил, что команда Macintosh трудится по 90 часов в неделю, Деби Коулман сделала фуфайки с капюшоном, на которых было написано: «Работаю 90 часов в неделю, и мне это нравится!» Группа Lisa (параллельно разрабатываемый персональный компьютер) в ответ изготовила футболки с надписью «Работаем 70 часов в неделю и выпускаем продукт». Рабочие лошадки из группы Apple II (флагманский продукт, который обеспечил коммерческий успех Apple) откликнулись на это девизом «Работаем 60 часов в неделю и зарабатываем деньги на оплату Lisa и Mac».

А какие книги вы читаете сейчас? Поделитесь в комментариях 💬

Прогноз дохода с помощью ИИ 🔎

Можно ли прогнозировать доход компании с помощью искусственного интеллекта? Если коротко, то да! Однако, для этого не всегда нужен сложный ИИ. Стандартные модели, которые легко реализуются даже в Excel, могут неплохо справляться с этой задачей, анализируя ретроспективные данные.

🗣Но если вы хотите создать комплексное решение, которое учитывает не только финансовые данные, но и маркетинг, продажи, макроэкономические показатели и другие внешние данные, то потребуется предпринять несколько ключевых шагов.

Краткий план действий:

1️⃣ Сбор данных:
- Финансовые данные (доход, расходы, прибыль и т.д.)
- Маркетинговые данные (затраты на маркетинг, эффективность кампаний и т.д.)
- Внешние данные (экономические показатели, рыночные тренды, данные о конкурентах и сезонность).

2️⃣ Подготовка данных к работе с моделью:
- Очистка и нормализация данных.
- Создание новых переменных, если они необходимы для улучшения модели.

3️⃣ Выбор модели:
Модели могут быть на базе:
Регрессии (линейная регрессия, полиномиальная регрессия)
Дерева решений и ансамблевые методы: Random Forest, Gradient Boosting.
Нейронных сетей: LSTM для временных рядов, рекуррентные нейронные сети (RNN).

4️⃣ Обучение модели:
- Деление данных на обучающую и тестовую выборки.
- Обучение модели на каждой из выбранных алгоритмов и тестирование их точности.

После всех этих шагов, та модель, которая покажет наилучшие результаты на тестовой выборке, станет вашим инструментом для прогнозирования дохода компании.

Поделитесь в комментариях, а как вы прогнозируете доход в своем бизнесе?

🤨 А оно вам надо? Как компании прогнозируют спрос на продукцию?

Прогнозирование спроса — это ключевой элемент успешного бизнеса, который помогает компаниям управлять своими ресурсами, производством и продажами.

Давайте рассмотрим три подхода к прогнозированию спроса и их особенности.

🩵 Метод проб и ошибок

Некоторые компании идут методом проб и ошибок: запускают продукт на рынок и смотрят, какой будет результат.

Что это дает?
⏺Гибкость. Этот метод позволяет компаниям быстро реагировать на изменения на рынке и адаптироваться к новым условиям.
⏺Опыт. Постепенно компания накапливает данные и опыт, который может использовать для будущих прогнозов.

Минусы:
⏺Непредсказуемость. Велик риск ошибочных прогнозов, что может привести к избытку или дефициту товара на складе.
⏺Ресурсы. Этот метод требует значительных ресурсов на исправление ошибок и может стоить компании больших финансовых затрат.

Пример:
Компания может запустить новый продукт в ограниченное количество регионов и смотреть, как он будет продаваться. Если продукт успешен, они расширяют его производство и продажу на остальные регионы.

🩵Проведение исследований

Другой подход — это проведение маркетинговых исследований и анализа данных для прогнозирования спроса.

Как это делается?
⏺Опросы и интервью с потенциальными клиентами.
⏺Анализ исторических данных о продажах.
⏺Изучение конкурентов и рыночных трендов.
⏺Создание фокус-групп.

Риски:
⏺Ошибочные данные. Опросы и исследования могут дать неверные результаты из-за неправильного выбора аудитории или недостаточного объема данных.
⏺Время и деньги. Проведение исследований требует значительных временных и финансовых ресурсов.
⏺Финансовая заинтересованность или коррупционная составляющая тех, кто проводит исследования.

Минусы:
⏺Ограниченность. Результаты исследований могут быть ограничены и не учитывать всех факторов, влияющих на спрос.
⏺Субъективность. Исследования могут быть субъективными и зависят от интерпретации полученных данных.

🩵Использование искусственного интеллекта (ИИ)

Современные компании все чаще используют ИИ для прогнозирования спроса.

Плюсы:
⏺Точность. ИИ анализирует огромное количество данных и может выявлять скрытые паттерны, которые человек не заметит.
⏺Скорость. ИИ делает прогнозы значительно быстрее, чем традиционные методы исследования.
⏺Автоматизация. ИИ позволяет автоматизировать процесс прогнозирования, освобождая ресурсы компании для других задач.

Прогнозирование спроса — это искусство и наука. Крупные бизнес-компании все чаще прибегают к ИИ, чтобы минимизировать риски и выбрать оптимальную стратегию для своих нужд.

Завтра я расскажу как разработал модель для прогнозирования для фармацевтической компании, которую вы наверняка знаете.

Ставьте 🔥 если интересно!

🗂 Практический кейс: Разработка для компании Pfizer

Хотите узнать, как идеи превращаются в реальные проекты, оказывающие влияние на крупные компании? Подготовил для вас практический #кейс на примере компании Pfizer!

В формате небольшой статьи расскажу:
🟢Как мне пришла в голову идея заняться именно этой областью разработки?
🟢Как именно я проводил исследования, собирал и обрабатывал данные?
🟢Какой эффект моя разработка оказала на одного из крупнейших производителей и поставщиков фармацевтической продукции на рынке?

Читайте статью, чтобы узнать все детали процесса — от зарождения идеи до её реализации и применения!

❕ ЧИТАТЬ

Мне важно ваше мнение!

Делитесь в комментариях своими мыслями и идеями о данной разработке. Что вы думаете о её потенциале и влиянии на рынок?

📍 Внедрите ИИ в ваш бизнес!

Вы задумывались, как искусственный интеллект (ИИ) может существенно улучшить ваш бизнес? Предполагаю, что даже не догадываетесь, сколько задач вы можете делегировать и на сколько сэкономить время и финансы!

Приглашаю вас на бесплатную консультацию, которая проходит в три этапа:
1️⃣ Погружение в ваш бизнес — изучение вашего бизнеса и текущих бизнес-процессов, определение точки А.
2️⃣ Понимание ваших целей и определение дальнейших шагов.
3️⃣ Детальный анализ:
- Если цель - автоматизация, мы детально разберем каждый этап текущих процессов, чтобы найти лучшие решения.
- Если вы стремитесь к экономии ресурсов, то оценим возможности автоматизации деятельности различных отделов и сотрудников.

Обычно клиенты приходят к нам с разными запросами, но все они сводятся к нескольким ключевым потребностям:
⏺ Автоматизация текущих процессов и поиск способов сэкономить расходы и время.
⏺ Увеличение дохода и оборотов бизнеса, поиск стратегий роста и оптимизация маркетинговых усилий.
⏺ Экономия и оптимизация ресурсов, выявление неэффективных зон и сокращение затрат.

По итогу бесплатной консультации вы получите четкое понимание:
💬 Может ли ваша задача быть решена с помощью ИИ.
💬 Какие конкретные технологии и модели ИИ могут быть применимы именно для вашего бизнеса.
💬 Какой путь вам лучше выбрать: использование готовых open-source решений или разработка индивидуальной системы.

Записаться на консультацию можно прямо сейчас! До конца месяца осталось всего 2 места. Пишите в личку @mikhail_shakh за подробностями.

Не упустите шанс стать лидером в своей отрасли с помощью передовых технологий ИИ 🔔

🧭 Новый шаг на пути к полной автоматизации разработки лекарств с помощью ИИ

Недавно посмотрел интервью с CEO и соучредителем Google DeepMind, Демисом Хассабисом, для Bloomberg. В нём он рассказывал о новой версии системы AlphaFold AI - AlphaFold 3. Полная версия здесь.

⏺AlphaFold - это революционная система искусственного интеллекта, разработанная для предсказания структуры белков. Это важнейший инструмент для поиска и разработки новых лекарств, так как структура белка напрямую влияет на его функции и взаимодействие с другими молекулами.

❕ Что новенького?

AlphaFold 3 позволяет ещё глубже понять, как белки взаимодействуют с различными типами молекул 🟡 Это особенно важно для создания новых лекарств. Понимание дизайна связи лиганодов и белков помогает точно прогнозировать, где и как сильно они связываются. Такую точность сложно переоценить в процессе разработки лекарств.

❕ Почему этот прогресс важен для фармацевтики?

Новая версия AlphaFold - это огромный шаг к прогнозированию ключевых взаимодействий между молекулами, что сокращает время и удешевляет процесс разработки лекарств. Это фундаментальный этап, который был затратен и сложен, но теперь благодаря ИИ его можно оптимизировать и упростить.

Команда уже заключила партнерства с крупными фармацевтическими компаниями, такими как Eli Lilly и Novartis, и активно работает над созданием инновационных лекарств 🔄

"AI is overhyped in the short term and probably underestimated over the long term"

сказал Хассабис. Это значит, что не стоит недооценивать долгосрочные перспективы ИИ. И действительно, данный проект показывает, как технологии меняют и преобразуют медицину и фармацевтику.

Смотрите интервью и оставайтесь в будьте последних инноваций!
Кому понравился формат таких экспресс-новостей, ставьте 🔥

🗺 Дайджест постов

Много тем уже успели обсудить на моем канале, но если что-то пропустили, просто переходите по ссылкам и читайте!

1. Если кто не знаком, со мной, добро пожаловать сюда
2. Обзор новой версии ChatGPT от OpenAI
3. Мои инсайты и выводы после встречи Generative AI: End-to-End Development with LLM в Гонконге
4. Подборка крутых решений крупных компаний с использованием ИИ
5. Сколько стоит внедрить ИИ в свой бизнес?
6. Как спрогнозировать доход с помощью ИИ?
7. Практический кейс: Разработка модели для компании Pfizer
8. Bыводы из интервью с CEO Google DeepMind, Демисом Хассабисом — шаги к полной автоматизации разработки лекарств с помощью ИИ

Ну а если вы хотите узнать, как искусственный интеллект (ИИ) может существенно улучшить ваш бизнес и прогнозировать делегирование задач,сэкономив время и финансы, приглашаю на бесплатную консультацию. Подробнее чем я могу вам помочь, можно почитать тут.

▶️Прямой эфир "Реальные возможности больших языковых моделей в малом и среднем бизнесе"

Помните, я обещал провести для вас полезный вебинар и рассказать, как искусственный интеллект может изменить ваш бизнес?

30 мая я запланировал это мероприятие. На нем вы сможете отрыть для себя реальные возможности больших языковых моделей!

⏺Дата: 30 мая
⏺Время: 18:00 по Мск

На вебинаре мы разберем:

🟢Разоблачение мифов и заблуждений!
Я подробно рассмотрю наиболее часто встречаемые мифы о внедрении искусственного интеллекта и больших языковых моделей в бизнес. Раскроем правду и избавимся от ненужных страхов!

🟢Реальные кейсы и примеры!
Узнаем, где именно современные большие языковые модели уже применяются с успехом. Покажу вам реальные примеры и идеи, которые вы сможете использовать в своем бизнесе.

🟢Применение для малого и среднего бизнеса!
Погрузимся в мир инноваций и выясним, какие идеи и технологии могут вывести именно ваш малый или средний бизнес на новый уровень. Я расскажу, как реализовать технологии, которые кажутся доступными только крупным корпорациям.

Это ваш шанс получить конкурентное преимущество и узнать, как искусственный интеллект может работать на вас!

Кто придет, ставьте 🔥

🔎 Искусственный интеллект для малого и среднего бизнеса - почему эта тема сейчас актуальна?

И почему на прямом эфире 30 мая я решил ее разобрать?

Искусственный интеллект уже давно перестал быть прерогативой только крупных корпораций с большими бюджетами. Однако многие микропредприятия и малые компании всё ещё считают что не смогут успеть в "гонке" за инновациями и тем самым теряют конкурентоспособность, несмотря на то, что они являются двигателем экономического роста.

Этот эфир предназначен для того, чтобы показать микро-, малым и средним предприятиям, что есть реальные и доступные способы интеграции ИИ в их бизнес без необходимости больших инвестиций.

Я постараюсь сделать для вас понятнее мир ИИ, помогу вам избежать дорогостоящих ошибок и получить ощутимый эффект за короткое время и небольшие средства. После встречи вы сможете уверенно шагнуть в новую эру технологий, повышая свою конкурентоспособность и устойчивость на рынке.

Чтобы узнать, как искусственный интеллект может стать вашим конкурентным преимуществом ➡️ просто подключайтесь к этому каналу 30 мая в 18:00 по Мск.

🔔 День Предпринимателя в Ярославле: Форум, Старт-сессия и Обсуждения

Сегодня выступал на Дне Предпринимателя — уникальное событие, которое объединило всех, кто стремится к развитию бизнеса, обмену опытом и новыми знаниями.

🌐 Форум стал центральной площадкой для выступлений ведущих экспертов и предпринимателей, которые поделились своими историями успеха, опытом, инсайтами и стратегиями.

Участники обсуждали самые горячие вопросы предпринимательства 🌐 такие как финансирование, цифровая трансформация бизнеса, новшества и инновации, маркетинг и продажи, управление командой и многое другое!

👨‍💻Я выступал с темой "Реальные возможности искусственного интеллекта в малом и среднем бизнесе". Если вы тоже хотите узнать все о том, как прокачать свое дело с помощью ИИ, приходите завтра на прямой эфир в 18:00 по Мск.

Пост для ваших комментариев и вопросов

На протяжении прямого эфира я буду видеть ваши вопросы тут. Поэтому пишите в комментариях под постом все, что было бы интересно узнать во время эфира👇

▶️Запись эфира «Реальные возможности больших языковых моделей в малом и среднем бизнесе»

Смотрите запись по ссылке
https://youtu.be/IYTWsCDs4mk

Сегодня рассказал:

– наиболее распространенные мифы о внедрении искусственного интеллекта в бизнес
– где именно современные большие языковые модели уже применяются с успехом
– какие идеи и технологии могут вывести именно ваш малый или средний бизнес на новый уровень

И главное — всем участникам открыл возможность записаться на бесплатную консультацию!

Хотите разобрать, как ИИ может быть полезен вашему бизнесу, пишите в личку @mikhail_shakh

🔥Продолжаем говорить о рисках ИИ

Как и говорил ранее, публикую вторую (из четырех запланированных) статей, посвященных глобальным рискам неконтролируемого развития технологии искусственного интеллекта

https://vc.ru/u/1089183-kak-ii-menyaet-biznes/1203663-k-voprosu-o-riskah-razvitiya-iskusstvennogo-intellekta-ch-2

Это информация будет полезна не только предпринимателям, но представителям государственных институтов, а также каждому отдельному человеку, использующему Интернет

Прочитать первую статью, посвященную риску глобального неравнества можно здесь