Крупные сети внедряют голосовых и текстовых AI-агентов для бронирований, приёма заказов и поддержки гостей. Разбираем, что эти системы умеют, чем отличаются и где ломаются.
Голосовые ассистенты пишут за врача карту приёма, чат-боты сортируют обращения владельцев, а модели читают рентген. Разбираем, что из этого работает, а что остаётся демо.
Крупные вендоры складского ПО и робототехники встраивают автономных ИИ-агентов в управление запасами и координацию роботов. Разбираем, что это меняет и где пока рано доверять машине.
Распознавание рукописей, автоматическая опись, поиск по содержанию сканов — задачи, которые раньше делали архивисты вручную, теперь берут на себя LLM-агенты. Разбираем, где они реально работают, а где создают проблемы.
Крупные издательства и стартапы запускают AI-инструменты для рецензирования научных статей. Разбираем, что они реально умеют, где ошибаются и почему часть журналов их запрещает.
Чат-боты обещают поддержку 24/7 и стоят дешевле сессии у психолога. Но иски к Character.AI и запрет ИИ-терапии в Иллинойсе показывают, где заканчивается польза и начинается ответственность.
На рынок телематики выходят системы с ИИ-агентами, которые сами планируют ТО, оспаривают штрафы и торгуются с поставщиками топлива. Разбираем, что это на самом деле умеет и где заканчивается автономия.
Крупные горнодобывающие компании тестируют программных агентов, которые сами планируют бурение, ведут диспетчеризацию самосвалов и предсказывают отказы техники. Разбираем, что уже внедрено, а что остаётся демо.
Крупные рекламные платформы встраивают агентов в закупку трафика: они формируют аудитории, ведут кампании и переставляют ставки без ручной настройки. Разбираем, что реально работает и где риски.
Крупные бренды и стартапы подключают AI-агентов к тренд-анализу: они сканируют подиумы, соцсети и продажи и предлагают, что шить в следующем сезоне. Разбираем, кто это делает и где предел возможностей.
Крупные вендоры и стартапы выкатили агентов, которые сами читают договоры, сверяют транзакции и готовят отчёты для проверок. Разбираем, что они реально делают и где всё ещё нужен человек.
Венчурные фонды подключают LLM-агентов к первому отбору сделок: парсинг питчей, обогащение данных, оценка команды. Разбираем, что эти инструменты реально умеют, где ошибаются и сколько стоят.