Почему AI-автоматизацию не сделать только силами гениальных AI-инженеров, откуда взялась профессия Forward Deployed Engineer и какая роль останется, когда развернуть себе агента сможет любой сотрудник.
Почему инференс LLM упирается в память, а не в мощность карты, как посчитать нужное количество GPU и как уменьшить это число в разы.
Методика, как доводить агентов до успешного внедрения. От выбора процесса до управления разработкой проекта.
Из каких блоков состоит надёжный AI-агент: оркестратор, LLM, контекстное окно, безопасность, observability — и как их правильно комбинировать.
Семь шагов от привлечения бизнес-экспертов до итеративного улучшения метрик. Как сделать оценку качества основой проекта, а не его слабым местом.
Почему 80% компаний не получают финансового эффекта от GenAI, чем горизонтальное внедрение отличается от вертикального и как строить AI-платформу, а не покупать «решение из коробки».
Методология, которая помогает не оказаться в «кладбище пилотов»: четыре этапа, метрики качества, инструменты, агенты, дообучение и оптимизации.