"Using AI to Automate Operational Processes at MK-Consulting", Maxim Korzhenevskyi
0 likes171 views
A talk by an AI solutions integrator on how they structure their internal business processes and tasks using AI. Learn how a model can process business requirements in just 15 minutes—something that would typically take a data science team two weeks to complete.
"Using AI to Automate Operational Processes at MK-Consulting", Maxim Korzhenevskyi
- 1. Використання AI для автоматизації операційних процесів МК-Консалтинг May 2025 www.consulting.mk
- 2. PO/BA Part - Кейси аналітичного використання: - пресейли, попередній аналіз (Notebook LM, Gemini, GPT, Perplexity etc.) - асистенти для постановки задач (опис задач, діаграми, псевдокод) - написання листів/запитів/відгуків/пропозицій - Кейси технічного використання (mini-high моделі і аналоги) - розробка моків для інтеграцій - розробка простих скриптів і утиліт для демонстрації/тестування алгоритмів - розробка прототипів готових рішень - посилання на окрему презентацію - Комбінація кейсів (результати одного процесу стають вхідними даними для іншого)
- 3. Аналіз невідомого)) Основні два кейси коли використовуємо ШІ це: 1 - Аналіз нормативки (раніше користувалися GPT, але зараз більше Notebook LM, бо всі GPT-моделі схильні до вигадувань) 2 - Вільний аналіз нового домену (в основному GPT, хоч і його треба іноді перевіряти). Додатково - ноуттейкерами але більше за рахунок їх можливості запису відео, а також здатності робити гарний транскрипт зустрічі, який можна використовувати в подальшому в інших ассистентах.
- 4. Асистент для постановки задач
- 5. Асистент для постановки задач Що приймає в себе: - сумбурний опис задачі - картинку з діаграмами - код/псевдокод Як працює: - декомпозує - задає питання - висуває припущення - формує опис задачі за структурою - формує код діаграми для іншого бота
- 7. Розширення для браузера для налаштування ШІ ботів
- 8. Асистент для діаграм by mermaidchart.com Публічний продукт Що приймає в себе - код діаграми - текстовий опис процесу - вихідний код програми Повертає - flowchart - діаграму - можна вносити коригування або в окремому сервісі, або ж через вікно GPT
- 9. Кейси по розробці МОК апі (розроблений за відсутності реальних ендпоінтів, щоб уже мати готовий процес без очікування розробки реального API). Швидко, просто, контроль альтернативних кейсів (коли наприклад, помилка, чи очікування результату). Можна зробити імітацію майже будь-якого процесу.
- 10. Утиліта для парсингу вкладеного JSON Зроблена в першу чергу для особистої зручності. - link Допомогла в тестуванні парсингу, а також для демонстрацій замовнику. Разом із нею було зроблено ще ряд утиліт які доповнювали/ замінювали конкретно цей кейс. Кейси по розробці 2
- 11. Утиліта для тестування запитів до апі. Була створена на запит від команди розробки, щоб перевірити, чи коректно підготований JSON запиту. По суті робилось в парі з моком із кейсу 1, лиш в різні проміжки часу. Загалом подібних утиліт було зроблено багато: обгортки на ендпоінти, відображення запитів, відповідей, моки спрощені, тощо Кейси по розробці 3
- 12. Прототип форми ММС - link Зроблений для того, щоб зібрати фідбек від реальних заявників по ШІ. Заявникам була надана їх минулорічна заява разом із рекомендаціями, а також інтерфейс, який дозволив їм швидко внести зміни в заяву, щоб ми подивились динаміку відповідей ШІ. Кейси по розробці 4
- 13. Прототип готового рішення – link Кейс має багато позитивних відгуків, дуже гарно підходить для швидких і не дуже деталізованих прототипів. Потребує певних навичок як аналітичних, так і технічних, а також це рішення важко підтримувати з часом. Кейси по розробці 5
- 14. QA Part Застосування AI для флоу тестування продуктів Спрощений вигляд на задачи в QA: - аналіз вимог і написання тест кейсів - проходження тест кейсів
- 15. WEB AGENTS ВИКОНАННЯ ЗАДАЧІ В 1 ДІЮ ПАРСІНГ ЕЛЕМЕНТІВ СТОРІНКИ БАГАТОКРОКОВЕ ВИКОНАННЯ
- 16. AI WebAgent: Test case management system TESTYK
- 17. Як це працює
- 19. DevOps Part Основні кейси застосування AI: - заміна Google і StackOverflow (ChatGPT) - генерація коду, DeepDive в новий код, генерація YAML-ів, helm charts, SQL, інше (Cursor + Claude Sonnet 3.7) - AI боти
- 20. AI бот для аналізу і саморизації алертів Як працює: - сервіс підключається до slack API зранку - зчитує історію алертів за ніч - аналізує та сумаризує їх з gemini API - також сумаризує всі алерти, від різних служб - nodeapi, zabbix, alert manager Що це дає: - полегшує роботу чергового інженера у випадку коли вночі насипало багато алертів і легко пропустити щось важливе
- 21. AI бот для аналізу і саморизації алертів
- 22. Тививйив “So in summary, one open Warning alert on elasticlog-master-b should be looked into, and the IPSec problem on gw1 seems to have resolved itself after the 2:49 AM alert.” AI бот для аналізу і саморизації алертів
- 23. Development Part Основні кейси застосування AI: - заміна Google і StackOverflow (ChatGPT) - генерація коду, DeepDive в новий код, debugging, написання unit тестів, форми, ETL скрипти, міграції (Cursor + Claude Sonnet 3.7)
- 24. Сursor rules --- description: Vue.js best practices and patterns for modern web applications globs: **/*.vue, **/*.ts, components/**/* --- # Vue.js Best Practices ## Component Structure - Use Composition API over Options API - Keep components small and focused - Use proper TypeScript integration - Implement proper props validation - Use proper emit declarations - Keep template logic minimal - Component should have next structure : first <template> than <script> than <style> - Components should use <script setup lang="ts">
- 25. Розбиття на атоми Поганий запит: створи платформу для знайомств на основі тіндеру тільки із використанням блокчейн Хороший запит: створи компонент на react із використанням primeng для події свайп яка буде робити перехід між UserCard.
- 27. Не ходити по колу та вчасно зупинити неефективні спроби - це збереже вам час, нерви та емпатію до ШІ:)