AI для менеджеров и разработчиков | Глоссарий терминов и определений

Глоссарий / AI для менеджеров и разработчиков

AI для менеджеров и разработчиков

AI трансформация (AI Transformation)

AI трансформация — это комплексное изменение бизнес-процессов, операционной модели и корпоративной культуры компании через внедрение технологий искусственного интеллекта. В отличие от простой автоматизации отдельных задач, AI трансформация затрагивает стратегические аспекты деятельности и меняет способы принятия решений на всех уровнях организации.

Подробнее →

LLM (Large Language Model)

LLM (Large Language Model) — это тип искусственного интеллекта, обученный на огромных объемах текстовых данных для понимания и генерации человеческой речи. В отличие от традиционных программ с жесткой логикой, LLM способны адаптироваться к различным задачам и контекстам без дополнительного программирования. Эти модели служат основой для создания AI-агентов, способных автоматизировать сложные бизнес-процессы, требующие понимания естественного языка.

Подробнее →

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) — стандартизированный протокол для безопасного подключения AI-агентов к внешним системам и источникам данных. Обеспечивает единообразный способ интеграции языковых моделей с корпоративными базами данных, API и инструментами без необходимости создания индивидуальных коннекторов для каждой системы.

Подробнее →

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектурный подход в AI, который объединяет поиск релевантной информации из внешних источников с генерацией ответов языковой моделью. В отличие от обычных чат-ботов, которые полагаются только на предварительно обученные данные, RAG-системы динамически извлекают актуальную информацию из корпоративных баз знаний перед формированием ответа. Это позволяет AI-агентам давать точные и актуальные ответы на основе свежих данных компании.

Подробнее →

Агент (AI Agent)

Агент (AI Agent) — это автономная программная система, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи для достижения поставленных целей. В отличие от обычных программ, которые следуют жестко заданному алгоритму, AI-агент анализирует ситуацию, планирует действия и адаптируется к изменениям в процессе работы.

Подробнее →

Аугментация данных

Аугментация данных — это процесс искусственного увеличения объема тренировочных данных путем создания модифицированных версий существующих примеров. Метод позволяет улучшить качество обучения AI-моделей без сбора дополнительных реальных данных. Главное отличие от простого дублирования — создание осмысленных вариаций, сохраняющих ключевые характеристики исходных данных.

Подробнее →

Векторная база данных

Векторная база данных — это специализированная система хранения и поиска данных, которая работает с векторными представлениями информации (эмбеддингами). В отличие от традиционных баз данных, которые ищут точные совпадения, векторные базы находят семантически похожие данные по смыслу. Это позволяет AI-агентам эффективно обрабатывать неструктурированную информацию — тексты, изображения, аудио.

Подробнее →

Искусственный интеллект (AI)

Искусственный интеллект (AI) — это технология, которая позволяет компьютерным системам выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта: анализ данных, принятие решений, распознавание образов и обработка естественного языка. В отличие от обычного программного обеспечения, AI-системы способны обучаться на данных и адаптироваться к новым ситуациям без явного программирования каждого сценария.

Подробнее →

Модель

Модель — это математическое представление алгоритма машинного обучения, обученное на данных для решения конкретных задач. В отличие от простых правил или скриптов, модель способна делать прогнозы и принимать решения на основе выявленных закономерностей. Модель является основным рабочим компонентом AI-агента, определяющим его интеллектуальные возможности.

Подробнее →

Промпт

Промпт — это текстовая инструкция или запрос, который пользователь направляет AI-агенту для получения нужного результата. В отличие от обычных команд, промпт требует точной формулировки контекста, задачи и ожидаемого формата ответа. Качество промпта напрямую определяет полезность и точность работы искусственного интеллекта.

Подробнее →

Чатбот

Чатбот — это программа на основе искусственного интеллекта, которая ведет диалог с пользователями через текстовые или голосовые сообщения. В отличие от простых автоответчиков, современные чатботы понимают контекст разговора и могут решать сложные задачи. Они интегрируются в мессенджеры, сайты и корпоративные системы для автоматизации клиентского сервиса и внутренних процессов.

Подробнее →

Языковая модель

Языковая модель — это система искусственного интеллекта, которая понимает и генерирует текст на естественном языке, обучаясь на больших объемах текстовых данных. В отличие от обычных программ, которые работают по жестким алгоритмам, языковая модель способна к контекстному пониманию и творческому решению задач. Это основа для создания чат-ботов, помощников и автоматизации текстовых процессов в бизнесе.

Подробнее →

Хотите системно изучить гибкие методологии?

Сертифицированный Agile и Scrum практик

28 - 30 января 2026

Узнать больше

Стратегия управления продуктом

18 - 20 февраля 2026

Узнать больше

Построение высокоэффективных команд

18 - 20 февраля 2026

Узнать больше

Полный календарь тренингов

Перейти к расписанию

С 2015 года мы помогаем адаптировать к изменениям культуру и процессы компании

Дмитрий Лобасев

Дмитрий Лобасев

Управляющий партнер

+7 495 221 87 39 dmitry@onagile.ru

Связаться с нами

Расскажите о вашей задаче, и мы предложим решение. Ответим в течение нескольких часов.

Написать в Telegram WhatsApp

Подписывайтесь: OnAgile Learning Hub AI -> Продукт