Тема

LLM

LLM (large language model, большая языковая модель) — модель, обученная на текстах и применяемая в операционных процессах как универсальный обработчик документов, переписки и запросов. Работы института по теме описывают паттерны и анти-паттерны интеграции LLM в процессы и метрики, по которым видно, экономит внедрение работу или перераспределяет её.

Работ по теме

Направлений

Исследователей

Материалы

Работы по теме

Каталог публикаций →

препринтРабочие документы ИПИИР · 2026

Метрики реальной отдачи автоматизации: экономия против перераспределения работы

Рабочий документ разбирает типичную ошибку измерения эффекта автоматизации: сэкономленное время исполнителя засчитывается как экономия, хотя работа нередко перераспределяется — на проверку выводов модели, доработку результатов и обработку исключений. Предлагается набор метрик, отделяющих реальную отдачу от переупаковки трудозатрат. Метрики проверяются на внедрениях, разбираемых в каталоге паттернов направления; текст готовится к публикации.

Шевкет Семедляев

Прикладная автоматизация: ИИ как операционный слой

0 цит.

препринтРабочие документы ИПИИР · 2026

Интеграция больших языковых моделей в операционные процессы: каталог паттернов и анти-паттернов внедрения (версия 0.1)

Рабочий документ закладывает структуру открытого каталога паттернов и анти-паттернов интеграции больших языковых моделей в операционные процессы организаций. Для каждого паттерна фиксируются условия применимости, типовая архитектура, метрики реальной отдачи и характерные причины провала. Версия 0.1 описывает рамку каталога и первые наблюдения из практики внедрений в малом и среднем бизнесе. Документ развивается итеративно; полный текст будет опубликован в открытом доступе по мере накопления верифицированных кейсов.

Шевкет Семедляев, Джафер Джемилев

Прикладная автоматизация: ИИ как операционный слой

0 цит.

Контекст