Евгений Прокопов
Качество данных: с чего начинается полезная автоматизация
Четыре критерия качества данных и пять шагов, которые помогают подготовить CRM и учётные системы к автоматизации и AI.
ПодробнееПРАКТИКА / МАТЕРИАЛЫ
Разобраться.
И сделать следующий шаг.
Пошаговые материалы для тех, кто осваивает AI и ищет полезные задачи для внедрения.
АВТОРСКИЕ ПУБЛИКАЦИИ
Данные, эксперименты и автоматизация.
Евгений Прокопов
Научный метод в бизнесе: как проверить идею до масштабирования
От наблюдения и гипотезы до пилота: как заранее определить критерии результата и проверить пользу изменений в бизнес-процессе.
ПодробнееГлеб Леванков
Как связать стратегию, KPI и данные
Последовательность от бизнес-целей до дашборда: зачем нужны BSC, KPI, BI и единые правила сбора данных.
ПодробнееЕвгений Прокопов
Как помочь команде принять изменения
Прозрачные цели, обучение и участие сотрудников при внедрении новых процессов и инструментов.
ПодробнееГлеб Леванков
Как оценить ценность автоматизации до внедрения
Что включить в бизнес-кейс: исходные потери, ожидаемый эффект, полную стоимость и проверку результата.
ПодробнееЕвгений Прокопов
Ретрофит оборудования: от измерений к управлению
Как спланировать сбор данных со старого оборудования и проверить полезность мониторинга на пилоте.
ПодробнееГлеб Леванков
Когда задача решается без AI
Правила, формулы и обычная автоматизация: как выбрать достаточный инструмент и проверить необходимость модели.
ПодробнееРУКОВОДСТВО
Как провести AI-аудит компании
Пошаговый разбор процессов: от списка ручных операций до приоритетов для пилота.
ПодробнееРУКОВОДСТВО
Как обучить сотрудников работать с AI
Как подобрать рабочие задачи, организовать безопасную практику и проверить результат обучения.
ПодробнееРУКОВОДСТВО
AI или обычная автоматизация: что выбрать
Когда нужны правила и интеграции, когда полезна AI-модель и как проверить выбор на пилоте.
Подробнее