AI для бизнеса часто обсуждают слишком абстрактно 🤖

AI для бизнеса часто обсуждают слишком абстрактно 🤖

«Внедрить нейросеть», «сделать агента», «подключить RAG»...

На практике вопросы другие:
• Сколько будет стоить LLM API в реальном сценарии?
• Когда RAG нужен, а когда это лишняя сложность?
• Как выбрать между YandexGPT, GigaChat, OpenAI, Qwen и DeepSeek?
• Какие правила дать сотрудникам, чтобы AI не утек в теневой контур?
• Когда AI-агент действительно нужен, а когда достаточно обычного workflow?

Я собрал на Woghan несколько разборов, с которых можно начать без рекламного шума и «магии AI»:

1️⃣ Как считать стоимость LLM API
https://woghan.ru/articles/stoimost-llm-api-kak-schitat/

2️⃣ Что такое RAG система и как не перепутать ее с «чатом по документам»
https://woghan.ru/articles/rag-sistema-baza-znaniy-istochniki-kachestvo/

3️⃣ Как выбирать модель/API под бизнес-задачу
https://woghan.ru/articles/yandexgpt-gigachat-openai-qwen-kakuyu-model-vybrat/

4️⃣ Правила AI для сотрудников: что можно, что нельзя, кто отвечает
https://woghan.ru/articles/pravila-ai-dlya-sotrudnikov-cheklist-pilota/

5️⃣ Что такое AI-агент и когда он реально нужен
https://woghan.ru/articles/ai-agent-chto-eto-i-kak-sozdat-bez-lishney-platformy/

---

Следующий шаг для Woghan — не просто добавлять статьи, а делать практические калькуляторы и чеклисты по этим же проблемам: стоимость API, готовность RAG, выбор модели, AI-политика и preflight для агента. 🛠

Если у вас есть боль, которую хочется посчитать или проверить перед внедрением AI, напишите в комментариях. Это хороший кандидат для первого инструмента. 👇