Запись вебинара «Как потратить бюджет на ИИ и не добиться ничего»

ИИ все чаще используется в аналитике, однако на практике его эффективность ограничена не только моделью, но и информацией:

• данные из источников часто приходят в сыром виде и требуют очистки;
• модель не исправляет данные и работает преимущественно с агрегациями;
• часть бизнес-логики теряется или искажается;
• объем данных не всегда помещается в контекст модели, что снижает качество ответа.

Почему так происходит?

Основная причина — разрыв между данными, бизнес-логикой и тем, как ИИ получает и использует информацию. Без выстроенной архитектуры данные становятся шумом, а не источником решений.

Для решения этой проблемы используется подход на основе MCP (Model Context Protocol) — стандарта, который позволяет подключать LLM к актуальным источникам данных и управляемо формировать контекст для модели.

В связке с платформой Loginom это позволяет:

• работать с актуальными и структурированными данными;
• передавать модели только релевантный контекст;
• снижать влияние ограничений контекстного окна;
• использовать ИИ в аналитике и принятии решений на основе реальных данных.

В записи вебинара разбираем, какие шаги помогают повысить отдачу от ИИ в аналитике:

Спикеры:

Алексей Арустамов

Директор компании Loginom

Евгений Стучалкин

Архитектор аналитических систем, разработчик Data Monetization Pack

Другие материалы по теме:

MCP-server Loginom: от «умных» ответов ИИ к реальным решениям

Подключение к ChatGPT на платформе Loginom