👾 AI-агенты в продакшене: как сэкономить 250+ млн ₽ с помощью LLM?
Сейчас почти каждая команда экспериментирует с AI и пытается автоматизировать все подряд. Но у большинства все заканчивается на уровне прототипов. До реального продукта, и тем более экономического эффекта, доходят единицы.
17 апреля мы выступим на Product Focus Club 2026 и разберем кейсы, где AI действительно дошел до продакшена и начал приносить деньги.
В докладе:
— как находить AI-кейсы с реальной экономикой — как превращать LLM-прототипы в стабильные продуктовые сервисы — как выстраивать взаимодействие product, data и engineering — как масштабировать AI через платформенный подход
А еще разберем несколько реальных кейсов AI-агентов подачи сервисных заявок для сотрудников, поддержки и поиска по базе знаний, а также кейс создания платформы-конструктора AI-агентов для масштабирования AI в продуктовых командах
О конференции Product Focus Club 2026 – главное событие весны про будущее продуктов и бизнеса в эпоху перемен и AI Формат: очно в Москве / онлайн
📌 Среди спикеров также будут собственники и директора из: Финам, Точка Банк, Rostics, Мегафон, OKKO, Вкусвилл, Персона, Ростех, ВК и др.
4 тематических трека:
— Продуктовая, бизнес- и AI-трансформация — Лидерство и команда в кризис — Стратегия прорыва и точки роста — AI & тренды
📌 На конференции вы:
— Узнаете, как другие встраивают AI в продукт, команду и бизнес-процессы — Найдете новые точки роста и уточните свою стратегию — Увидите рыночные тренды, поймете, "куда двигаться дальше" — Переосмыслите продукт, команды или бизнес в контексте AI и рыночных изменений — Насытитесь закрытыми и прикладными кейсами от лидеров рынка
🔒Все участники проходят модерацию, что обеспечивает качественный нетворкинг и сильное окружение равных.
А для подписчиков канала действует промокод на скидку 20%: AIPRODUCT
Приходите, будем знакомиться и обсуждать будущее продуктов и бизнеса вместе!
👉 Узнать подробнее и оставить заявку
#ИИ #AI #Нейросети ——— #События ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
· 12.04
Ключевой барьер от прототипа до продакшена — не качество LLM, а observability и fallback-логика: без мониторинга галлюцинаций в реальном трафике экономика кейса быстро уходит в минус.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён