Некоторые наблюдения с полей о внедрении AI в компаниях с 50+ сотрудниками: 1) у каждой команды своя трактовка метрик: одни считают выручку по кэшу, другие включают дебиторку, третьи - еще как-то. В итоге это приводит к тому, что вроде слова одинаковые, а семантика разная, и поэтому то, что делают одни AI агенты/тулы, не принимается другими. Если, конечно, было замечено. Тут, разумеется, нужен единый«словарь», и мой совет его создать централизованно. Этот словарь, очевидно, должен быть утвержден и подан как отче наш всем AI агентам (и людям). Обычно, это стезя руководителей BI команд, но иногда COO/CFO 2) очень много контекста лежит в головах людей и нет системы обратной связи и пополнения единого контекста - я показывал на team os вебинаре как это делается в небольшой компании. В простейшем случае это AI бот в слаке, который, при ответе на вопрос сотрудника, дает возможность поправить себя НО эта поправка не меняет сразу контекст бота, а накапливается. Далее нужен некоторый governance слой - в простейшем случае CEO - который решает, какие из этих поправок принимаются и на какой уровень (конституция, законы, плейбуки и тп). Идея в том, что с одной стороны нам надо всасывать контекст от людей, но с другой не допускать дрифта по любому чиху. 3) и, наконец, один из самых простых способов начать эту обратную связь получать - реализовать подобие Робина, который отвечает на типичные вопросы людей к другим людям. Например, к вам. Или попросите дружбана просмотреть корпчаты а ля ask-commercial, там обычно куча кейсов, которые месяцами разруливаются в компаниях, существующих не один год Итого: 1) централизованный семантический слой 2) система обратной связи и пополнения контекста 3) AI дружбан, готовый помочь любому сотруднику, в естественных месиах коммуникации и взаимодействия оных