The post has been translated automatically. Original language: Russian
Many companies have already tried to implement AI. But there is often a big gap between a spectacular pilot and real business value.
At beetech conf 2026, Victoria Tatarikova, Big Data Project Manager at QazCode, analyzed why universal AI assistants do not scale well in an enterprise environment and what mistakes prevent companies from getting measurable results from technology.
The report contains 5 key mistakes of AI implementation, real–world cases and the path from universal "AI chats" to specialized agents who solve specific departmental tasks.
The main question is not just how to implement AI, but how to move from experiments and pilots to solutions whose effectiveness can be measured by business metrics.
See Victoria Tatarikova's full report from beetech conf 2026 -
AI уже попробовали внедрить многие компании. Но между эффектным пилотом и реальной бизнес-ценностью часто остается большой разрыв.
На beetech conf 2026 Виктория Татарикова, Big Data Project Manager QazCode, разобрала, почему универсальные AI-ассистенты плохо масштабируются в enterprise-среде и какие ошибки мешают компаниям получать измеримый результат от технологии.
В докладе – 5 ключевых ошибок внедрения AI, реальные кейсы и путь от универсальных «AI-чатов» к специализированным агентам, которые решают конкретные задачи департаментов.
Главный вопрос – не просто как внедрить AI, а как перейти от экспериментов и пилотов к решениям, эффективность которых можно измерить бизнес-метриками.
Смотрите полный доклад Виктории Татариковой с beetech conf 2026 -
Share
