CEO Friflex рассказал о создании бизнес-ценности с помощью ИИ на сессии Минпромторга

CEO Friflex рассказал о создании бизнес-ценности с помощью ИИ на сессии Минпромторга

CEO Friflex рассказал о создании бизнес-ценности с помощью ИИ на сессии Минпромторга

23 января в Москве в Президентской академии РАНХиГС генеральный директор компании Friflex Петр Чернышев выступил на стратегической сессии Штаба технологического развития торговли Министерства промышленности и торговли РФ с докладом «Создание ценности для бизнеса с помощью искусственного интеллекта».

«Сегодня компании переходят от подхода «+ИИ», где искусственный интеллект дополняет процессы, к модели «ИИ+», где он выходит на первый план. Это помогает автоматизировать рутинные задачи, снижать затраты и освобождать ресурсы сотрудников для более сложной работы. С ИИ можно создавать новые бизнес-модели и сервисы.

Важную роль в этом играют собственные данные компаний как ключевой актив для обучения и настройки ИИ-моделей. А также интеллектуальные агенты, которые могут планировать действия, использовать внешние инструменты и самостоятельно решать комплексные задачи», — отметил Петр Чернышев.

В своем выступлении он также подчеркнул, что ИИ помогает специалистам работать эффективнее. Благодаря развитию профессиональных и мягких навыков сотрудников бизнес быстрее адаптируется к изменениям.

В мероприятии также приняли участие эксперты из компаний АШАН, СТД «Петрович», Wildberries и других компаний.

Цель стратегической сессии — определить ключевые компетенции, которые нужны сотрудникам для развития технологий в торговле. А также сформировать общее видение, как эти навыки развивать и применять на практике.

Компания Friflex специализируется на разработке цифровых решений для бизнеса с применением искусственного интеллекта и аналитики данных. Среди продуктов компании — платформа idChess для распознавания и трансляции шахматных партий, которую используют более чем в 150 странах. А также ИИ-платформа Flexar.ai для автоматизации бизнес-процессов с применением технологии RAG. Этот подход позволяет учитывать контекст корпоративной базы знаний и получать ответы со ссылками на источники.

Поделиться:

Читайте также

01  
 
panda
Есть идея? Напишите нам! Заполнить бриф