Олег Бердов — основатель BS Agents и практик внедрения AI-агентов для бизнеса. Пишет про AI-офис, автоматизацию отделов, безопасность, ROI и запуск автономного AI SMM офиса в Telegram.
Инфраструктура
Когда стоит размещать AI-агентов на сервере клиента, а не в облаке подрядчика Когда бизнес доходит до реального внедрения агентной системы, почти всегда всплывает один и тот же вопрос: где эта система должна жить технически. На старте многим кажется, что развернуть всё в облаке подрядчика быстрее, дешевле и проще. Это
Внедрение
Как обучить команду пользоваться AI-агентами, чтобы они не превратились в игрушку Если в компании уже появились первые AI-инструменты, почти всегда возникает одна и та же проблема: сотрудники открывают их из любопытства, пробуют пару запросов, получают неровный результат и быстро делают вывод, что это либо "баловство", либо
Внедрение
Какие процессы в компании рано отдавать AI-агентам, чтобы не масштабировать хаос и не получить дорогие ошибки на старте внедрения.
AI-агенты для отделов
AI-система для контента: как выстроить производство без хаоса Когда команда впервые начинает использовать нейросети для контента, это почти всегда выглядит многообещающе. Один человек пишет тексты через ChatGPT, второй собирает идеи в заметках, третий делает картинки в отдельном сервисе, четвёртый вручную переносит всё в CMS, а пятый пытается понять, что
AI-агенты для отделов
Когда собственник впервые смотрит на AI-ассистент для собственника, ожидание часто формулируется слишком общо: нужен "умный помощник", который будет помнить всё, разбирать сообщения, готовить встречи, собирать задачи и помогать не держать бизнес в голове. Потребность понятная. Но реальная проблема обычно глубже. Собственник перегружается не потому, что у него
AI-агенты для отделов
Когда компания впервые смотрит на AI-агенты для клиентской поддержки, ожидание обычно звучит одинаково: пусть система сама отвечает клиентам и разгрузит команду. На практике это слишком грубая постановка задачи. Поддержка редко буксует только из-за того, что операторы не успевают печатать ответы. Время сгорает в другом: обращения приходят из разных
AI-агенты для отделов
Когда бизнес впервые смотрит на AI-агенты для отдела продаж, ожидание обычно звучит слишком просто: поставить "умного помощника", который сам квалифицирует лиды, отвечает клиентам, ведёт CRM и почти без участия менеджера двигает сделки вперёд. На практике отдел продаж так не работает. Сделка редко тормозится в одной точке. Чаще
AI-агенты для отделов
Разбираем, как собрать AI-агенты для маркетинга в связку оркестратор + маркетолог + копирайтер и запустить её без хаоса, потери контроля и лишних затрат.
ROI
Когда руководитель впервые доходит до реального внедрения, разговор про AI-агентов почти сразу упирается не в технологии, а в деньги. Пока тема обсуждается как общий интерес к автоматизации, внутри компании хватает энтузиазма. Но как только нужно выделить бюджет, подключить подрядчика, выбрать инфраструктуру и вовлечь отделы, появляется более жёсткий вопрос: какой
Внедрение
На практике внедрить AI-агентов без технического отдела можно. Но только если не пытаться повторить путь крупной корпорации со своей разработкой, своей MLOps-командой и бесконечным пилотом ради пилота. Для компаний без инхаус-разработки рабочая логика другая: выбрать один процесс с понятной болью, собрать минимальную систему ролей, вынести инфраструктурную и
Инфраструктура
AI-оркестратор для бизнеса
Внедрение
Почему большинство AI-внедрений не доходят до рабочего результата Когда бизнес начинает внедрять AI, ожидание обычно простое: сейчас подключим модели, добавим пару агентов, автоматизируем рутину и быстро увидим эффект. На практике именно здесь и проявляются типичные ошибки внедрения AI. Пилот выглядит убедительно на демо, команда несколько недель обсуждает возможности, а