Когда AI начинает использоваться не в одном чате, а становится частью рабочих процессов, быстро возникает проблема: нейросеть приходится снова и снова знакомить с бизнесом.

В статье разобрал: • зачем бизнесу нужен единый AI-репозиторий и почему обычной папки с документами недостаточно; • какую информацию стоит хранить: контекст компании, продукты, аудиторию, бренд, процессы, данные и правила для AI-агентов; • почему для AI важнее реальные примеры хороших и плохих результатов, чем длинные инструкции; • как организовать актуальность информации и не допустить ситуации, когда AI работает с устаревшими данными; • почему не стоит складывать весь контекст бизнеса в один огромный файл; • как определить, какой контекст нужен разным AI-агентам и какие данные им вообще не нужно видеть; • что собрать в AI-репозиторий в первую очередь, если компания только начинает внедрение; • как понять, действительно ли репозиторий улучшает качество работы AI.

Статья: https://pavezlo.ru/marketing/chto-dolzhno-byt-v-ai-repozitorii-biznesa-prakticheskij-chek-list/

Больше про AI, маркетинг и рабочие системы: https://t.me/pavezlo05