Тексты
Заметки о том, как провести ИИ дальше демо — до P&L: операционная модель, причинно-следственное измерение и системы, собранные руками. По делу, без хайпа.
-
Байесовский MMM: приор — это мнение, а не эксперимент
Robyn и Meridian продаются со словом «causal», но приор кодирует мнение, а не доказательство. Что такое идентификация и что показывает CFO аудируемый MMM.
-
Расстояние от демо до прода — это операционная модель
Я сам собрал этот сайт и хаб данных для ИИ-ассистентов. Разрыв между демо и работающей системой — организационный, а не технический: в нём умирают пилоты.
-
Сегментация клиник для фармы: размер — не сегмент
Фарма всё ещё делит клиники на категории по размеру. Перепись — не сегментация: сегментируйте по потенциалу и структуре решений, а вселенную сначала выверьте.
-
Ваш next-best-action работает на публику, а не на назначения
Агентный next-best-action учится на том, за что ему хлопают: клики, открытия писем, принятые подсказки. Но аплодисменты — не назначения. Почините награду.
-
Как ИИ проходит проверку при закупке: доверие — это реестр
Управление ИИ теперь проверяют при закупке. Декларациям заказчик не верит — просит реестр: инвентаризацию, происхождение данных, результаты оценок, журналы.
-
AI-first проектный менеджмент: когда работу делают агенты
Когда работу делают ИИ-агенты, результат дешевеет, а дефицитом становится проверка. AI-first проектный менеджмент — переустройство команды под этот сдвиг.
-
ROI от ИИ: сдвинулось число — или только дашборд?
74% руководителей видят ROI от ИИ, а 95% пилотов не дают ничего в P&L — обе цифры разом верными быть не могут. Число от дашборда отличает контрольная группа.