Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему многие AI-проекты останавливаются на стадии пилота? Можно ли заранее рассчитать эффект от внедрения и действительно ли искусственный интеллект способен заменить специалистов?
В этом разговоре с Дмитрием Твердохлебовым разбираем реальные возможности AI, стоимость корпоративных экспериментов, ограничения технологий и место человека в новой цифровой реальности.
В выпуске:
⏺ почему большинство AI-гипотез не выдерживает проверки;
⏺ можно ли заранее посчитать экономический эффект внедрения;
⏺ какие задачи бизнес уже передаёт искусственному интеллекту;
⏺ способен ли AI заменить HR, юристов и других специалистов;
⏺ почему закрытые корпоративные модели часто проигрывают облачным решениям;
⏺ сколько стоит проверка AI-гипотезы;
⏺ кто контролирует мировую AI-инфраструктуру;
⏺ как национальные модели связаны с ценностями и культурным кодом;
⏺ какое представление об искусственном интеллекте через пять лет может оказаться ошибочным.
Почему я еще не долларовый миллионер?! #ОльгаСоколова #БизнесСцена #РобертГаниев #ОльгаПарахина
Как построить бизнес вокруг собственной экспертизы, имени и доверия аудитории? И что меняется после перехода из большой корпорации в самостоятельную работу?
В первом выпуске «Бизнес-сцены» говорим об этом с Ольгой Соколовой — предпринимателем, автором проектов «Соколова наизнанку» и «Колосок», бывшим CEO сети клиник «Скандинавия» и «АВА-ПЕТЕР», ex-McKinsey.
#ОльгаСоколова #БизнесСцена #ЛаМПа #солоПредпринимательство #личныйБренд #предпринимательство #карьера #РобертГаниев #ОльгаПарахина
Как построить бизнес вокруг собственной экспертизы, имени и доверия аудитории? И что меняется после перехода из большой корпорации в самостоятельную работу?
В первом выпуске «Бизнес-сцены» говорим об этом с Ольгой Соколовой — предпринимателем, автором проектов «Соколова наизнанку» и «Колосок», бывшим CEO сети клиник «Скандинавия» и «АВА-ПЕТЕР», ex-McKinsey.
#ОльгаСоколова #БизнесСцена #ЛаМПа #солоПредпринимательство #личныйБренд #предпринимательство #карьера #РобертГаниев #ОльгаПарахина
Как построить бизнес вокруг собственной экспертизы, имени и доверия аудитории? И что меняется после перехода из большой корпорации в самостоятельную работу?
В первом выпуске «Бизнес-сцены» говорим об этом с Ольгой Соколовой — предпринимателем, автором проектов «Соколова наизнанку» и «Колосок», бывшим CEO сети клиник «Скандинавия» и «АВА-ПЕТЕР», ex-McKinsey.
#ОльгаСоколова #БизнесСцена #ЛаМПа #солоПредпринимательство #личныйБренд #предпринимательство #карьера #РобертГаниев #ОльгаПарахина
Как построить бизнес вокруг собственной экспертизы, имени и доверия аудитории? И что меняется после перехода из большой корпорации в самостоятельную работу?
В первом выпуске «Бизнес-сцены» говорим об этом с Ольгой Соколовой — предпринимателем, автором проектов «Соколова наизнанку» и «Колосок», бывшим CEO сети клиник «Скандинавия» и «АВА-ПЕТЕР», ex-McKinsey.
#ОльгаСоколова #БизнесСцена #ЛаМПа #солоПредпринимательство #личныйБренд #предпринимательство #карьера #РобертГаниев #ОльгаПарахина
Как инвестор оценивает стартап, фаундера и команду? Какие сигналы могут остановить сделку и почему венчурные инвестиции — это система, а не казино?
Во втором выпуске «Бизнес-сцены» обсуждаем это с Виталием Полехиным — президентом INVESTORO, управляющим партнёром фонда «Созидательный венчур» и основателем Клуба инвесторов Школы управления СКОЛКОВО.
Виталий рассказал, как устроен венчурный рынок, по каким принципам инвесторы отбирают проекты и что происходит со стартапами в России. Также поговорили о новом фонде, запущенном совместно с «Росгосстрах Жизнь».
В выпуске:
⏺ как отбирают стартапы из тысяч заявок
⏺ на что смотрят в фаундере и команде
⏺ какие red flags останавливают инвестиции
⏺ как строится работа после сделки
⏺ почему малая доля проектов формирует основную доходность
⏺ как меняется российский венчурный рынок
Как инвестор оценивает стартап, фаундера и команду? Какие сигналы могут остановить сделку и почему венчурные инвестиции — это система, а не казино?
Во втором выпуске «Бизнес-сцены» обсуждаем это с Виталием Полехиным — президентом INVESTORO, управляющим партнёром фонда «Созидательный венчур» и основателем Клуба инвесторов Школы управления СКОЛКОВО.
Виталий рассказал, как устроен венчурный рынок, по каким принципам инвесторы отбирают проекты и что происходит со стартапами в России. Также поговорили о новом фонде, запущенном совместно с «Росгосстрах Жизнь».
В выпуске:
⏺ как отбирают стартапы из тысяч заявок
⏺ на что смотрят в фаундере и команде
⏺ какие red flags останавливают инвестиции
⏺ как строится работа после сделки
⏺ почему малая доля проектов формирует основную доходность
⏺ как меняется российский венчурный рынок