Инженерна практика, продуктово мислене и практични примери за AI в бизнеса — писани от хората, които изграждат.
An illustrative retail scenario showing how we approach AI demand forecasting: simple baselines, catalogue segmentation, backtests that mimic real ordering, and a human review loop buyers can trust.
Прочети статията →Качеството на един чатбот за обслужване се решава в момента, в който той предава разговора на човек. Как категоризираме запитванията, кога ескалираме, как предаваме контекста и защо делото срещу Air Canada е важен урок за всеки бизнес.
A demo proves an AI feature can work once; it says nothing about how often. We explain how our team builds evaluation sets from real production inputs, grades them in three tiers, tracks failure types instead of a single accuracy number, and uses the result to make honest build-or-don't-build decisions.
Защо реалният разход за една AI функция почти винаги надхвърля първоначалната прогноза. Разглеждаме контекста, който се препраща наново, непреброените повторни опити, заявките, които не е трябвало да стигат до модела, и минималния набор от контроли, без които не пускаме функция в продукция.
Automated bidding is only as good as the conversion data behind it. Our checklist for auditing conversion actions, reading conversion lag, assigning real values to leads, and running a bid strategy change as a proper experiment instead of a leap of faith.
Внедрихте AI инструмент, но екипът продължава да работи по стария начин. Разглеждаме защо реалното приемане на AI в бизнеса е по-сложно от инсталацията и какво работи на практика.
Не всеки процес е подходящ за автоматизация с изкуствен интелект. Иван Борисов разглежда сигналите, правилата за избор и реалните цени на грешните решения.
How we rebuilt a document extraction system for a freight forwarder after the first LLM prototype failed—and what the working multi-stage architecture looks like.
Кажете ни какво искате да изградите и ще се върнем с план.