GlowByte Journal
1.23K subscribers
191 photos
6 videos
380 links
Официальный канал группы компаний GlowByte.

Делимся интересными статьями и анонсами мероприятий, новостями компании.

Следите также за обновлениями GlowByte HR Bar: https://t.me/GlowByteHRBar.

Для связи:
marketing@glowbyteconsulting.com.
Download Telegram
РСХБ при поддержке GlowByte объединил маркетинговые коммуникации для юрлиц на платформе CM Ocean от Data Sapience 🏦

Банк завершил проект по консолидации маркетинговых коммуникаций для корпоративных клиентов и уже получил ощутимый бизнес-эффект:

📈 +50% к числу запускаемых CRM-кампаний без расширения штата;
💰 +30% к эффективности кросс-продаж за счет персонализации.

До проекта в РСХБ работали две отдельные системы — классическая и рекомендательная, каждая со своей витриной данных и набором каналов. Их объединили в единую платформу на базе CM Ocean, унифицировав процессы управления коммуникациями на всех этапах жизненного цикла клиента.

Что дает новая платформа:

🟠Охват всех каналов: контактный центр, клиентские менеджеры, ДБО, e-mail, SMS, сайт;
🟠Объединение витрин данных и каналов связи;
🟠Автоматический запуск регулярных кампаний по расписанию;
🟠Продвинутая аналитика и повышение эффективности кампаний;
🟠Модели ИИ для выбора канала связи, подбора кросс-продаж и прогнозирования оттока на основе транзакционной активности клиента;
🟠Гибкие правила периодов охлаждения между коммуникациями.

Евгений Никитин, заместитель директора Департамента микробизнеса, РСХБ:
«Для нас этот проект — про скорость и точность. Раньше запуск новой кампании для юридических лиц требовал огромных усилий и времени. Теперь мы быстро реагируем на потребности бизнеса, предлагаем нужный продукт в нужный момент и через удобный канал».

Анна Курдюкова, старший менеджер проектов, GlowByte:
«Переход на единую платформу управления клиентским опытом для бизнес-сегмента (B2B) завершен в сжатые сроки — благодаря слаженной работе команд банка и GlowByte, а также гибкой модульной архитектуре CM Ocean. Мы распределили задачи по миграции между функциональными блоками и вели работы параллельно. В итоге банк получил мощный инструмент для персонализированной работы с корпоративными клиентами без потери темпа операционной деятельности». 


🔗 Подробнее о проекте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥7👍2👏1
Forwarded from МОДЕЛИСТ
⚠️ Ваш агент — не помощник, а генератор инцидентов. Как это исправить 

📰 Сегодня разбираем в МОДЕЛИСТе:

✅ Почему высокий балл на тесте и даже растущий ROI не гарантируют, что агент готов вести ваш процесс? 
✅ По каким четырём признакам измерять готовность к продакшену? 
✅ Почему мост в продакшен строится на проверке качества на ваших данных, а не на гонке за моделью?

Средний ROI от генеративного ИИ – 49% (Omdia/Snowflake 2026). Но многие агентные проекты не доживают до продакшена. Их валит не слабая модель, а отсутствие проверки, что агент ведёт процесс предсказуемо.

🕸 Ловушка 2026 года

Агент отлично прошёл тесты, вы запустили его в процесс. Через месяц процесс лихорадит: то операция проводится верно, то ошибается. Каждый сбой оборачивается инцидентом и потерей доверия команды.

Высокий балл на тесте доказывает, что агент умеет решать задачу. Но не гарантирует, что он будет делать это одинаково хорошо при каждом запуске. А ROI и судьба пилота упираются именно во второе.

🤔 Почему все измеряют балл, а не надёжность

Балл на тесте публичный, сравнимый, его можно поставить на слайд и в пресс-релиз. Надёжность на вашем процессе невидима, требует работы и денег – её не покажешь рынку.

Вендоры оптимизируют бенчмарк. Заказчики выбирают «самую умную модель». Каждый участник ведёт себя разумно. А суммой разумных решений становится агент, который блестит на тесте и лихорадит процесс.

🔍 Главный разрыв

Тест отвечает на вопрос ❓: «может ли модель в принципе решить задачу». Прод задаёт другой❓: «решит ли она её одинаково каждый раз».

Исследование надёжности ИИ-агентов (arXiv) показывает: рост способностей почти не повышает надёжность. На части задач надёжность с ростом тестового балла даже снижается.

🖥 Четыре признака готовности к продакшену

◾️Согласованность – одинаковый результат на одинаковом входе.
◾️Устойчивость – качество держится на шуме и пограничных случаях.
◾️Предсказуемость – понятно, где агент сломается, или сбой всегда внезапен.
◾️Безопасность – не делает недопустимого даже под давлением.

👆Это каркас приёмки вместо «нравится ли ответ».

⚡️ Где внедрение ломается

Типичные ошибки:
➡️Модель-судья без калибровки по людям. Панель качества зелёная, а жалобы операторов идут потоком.
➡️Родственная проверка. Если судья из той же семьи, что и модель, – он измеряет не качество, а похожесть. Разные семейства расходятся в 51–63% случаев, одна и та же модель согласна с собой в 73%.
➡️ Пул моделей с одинаковым профилем ошибок. Три согласных голоса – это одна ошибка, повторённая трижды.
➡️ Проверка без фиксации среды. Повторный прогон даёт другие оценки – результату нельзя верить.

📝 Что делать

▫️Начинать с одного процесса, где цена ошибки посчитана, а действие повторяется сотни раз в день.
▫️Проверка на истории до прода – сотни прогонов на прошлых кейсах.
▫️Мониторинг в эксплуатации – ловит дрейф, не даёт надёжности тихо просесть.

➡️Главный вывод

Отдачу получают те компании, которые измеряют готовность собственной проверкой: по согласованности, устойчивости, предсказуемости и безопасности, на своих данных и задачах. Не потому, что их модели умнее, а потому что решение о запуске опирается на поведение агента в собственном процессе.

💡 Путь, по которому отдача доходит до бизнеса, состоит из проверки. И прокладывать его разумно раньше, чем выбрана следующая модель.

🔗 Читать статью

#иинапальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍2
ИИ в BI: когда «быстро» становится «дорого»? 💰

В блоге GlowByte на Хабре вышла новая статья 📝, в которой команда Business Intelligence вместе с FanRuan говорит о требованиях к данным для ИИ-агентов.

В материале – пять практических вопросов, на которые должны отвечать ваши данные, и чек-лист, как это проверить у себя за пару часов.

➡️ Коротко о главном:

🟠 Как считается метрика и почему это важно для ИИ?
🟠 Откуда взялась цифра и как её отследить?
🟠 Кто имеет право видеть данные в эпоху агентов?
🟠 Насколько данные свежие и что делать, если их нет?
🟠 Понимает ли ИИ смысл вашего бизнеса?

📖 Читайте полную версию с чек-листом и примерами из практики
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4
🚀 GlowByte помогла Burger King Russia перевести часть аналитического хранилища на сборку Greenplum от Data Sapience

Сеть ресторанов быстрого питания Burger King Russia совместно с GlowByte завершила перенос части аналитического хранилища с enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience.  

Это не просто замена дистрибутива, а полноценное переосмысление производственной эксплуатации кластера.

🕐 С чем пришли:

Enterprise-дистрибутив Greenplum российского вендора создавал множество проблем:
• Сбои и нестабильность в обслуживании;
• Отсутствие нужных дашбордов, оповещений и метрик – команда тратила силы на их самостоятельную разработку;
• Регламентный бэкап останавливал систему, что становилось критично с ростом данных;
• Обновлений ждали до полугода.

⚙️ Что сделали:

🔛 Развернули полный набор enterprise-расширений.
🔛 Внедрили комплекс автоматизированных сервисов: «умный» вакуум, ротацию журналов, автоматический сбор статистики, менеджеры сессий и секций.
🔛 Настроили высокую доступность (HAProxy, Keepalived, PgBouncer) – пользователи не замечают переключения мастера.
🔛 Организовали мониторинг на открытом стеке (Prometheus, Grafana, Alertmanager).
🔛 Наладили физический бэкап более 30 ТБ без остановки системы – всего за 3 часа.

Результат⤵️

🟠 Лицензионная стоимость и совокупная стоимость владения снижены в разы.
🟠 Команда видит полную картину состояния системы и может сосредоточиться на задачах бизнеса, а не на тушении пожаров.
🟠 Функциональность кластера не просто сохранена, но и расширена.
🟠 В планах – подготовка к задачам ИИ, автоматизация оптимизации запросов и доработка мониторинга под задачи команды Burger King Russia.

Алексей Белоус, руководитель платформы данных, Burger King Russia: «Благодаря переходу на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience команда видит состояние системы и может сосредоточиться на задачах бизнеса, а не на устранении неполадок и имплементации собственных сопроводительных сервисов. Это качественно другой уровень работы с платформой данных».

Марк Лебедев, руководитель команды развития и сопровождения Greenplum, GlowByte: «Мы работаем с СУБД Greenplum с 2012 года, когда был реализован первый масштабный ХД проект в Т-Банке. Тогда Greenplum был прекрасным решением для организаций, бережливо подходящих к расходам. После решения Broadcom о закрытии репозитория возник риск, что клиенты потеряют доступ к дешевой альтернативе. Совместно с нашим партнером Data Sapience мы выпустили сборку Greenplum, которая распространяется условно бесплатно, а клиенты оплачивают фактически только услуги по поддержке ПО. Проект в Burger King Russia — наглядный пример того, как грамотная стратегия оптимизации TCO позволяет получить больше за меньшие деньги. При этом мы не просто заменили дистрибутив, а выстроили производственную эксплуатацию кластера с нуля — с высокой доступностью, автоматизацией обслуживания и корпоративным мониторингом».


🔗 Читать полностью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥6🔥6❤3👏2🎉1🤝1
GlowByte провела хакатон по ИИ-разработке на базе корпоративного портала 🤖

📝 В новой статье на Хабре рассказываем, как сотрудники GlowByte разных специализаций соревновались в интеллектуальном марафоне и решали сложный кейс для вымышленной розничной сети «МегаБайт» 🏬, охватывающей сотни магазинов и миллионные объемы заказов.

⏳ 4 недели, 28 команд 🤝.
Участникам предстояло пройти полный цикл разработки с GenAI: от моделей данных и пайплайнов оркестрации до дашбордов и документации ⚙️.

🏆 Лучшие инженерные решения уже включены во внутренние стандарты. Особо ценные наработки:

🟡 Шаблоны для демо-стендов.
🟡 Регламенты контроля качества данных.
🟡 Практики документирования.

🔗 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥4🔥4👍2
🚀 GlowByte усовершенствовала контур обработки данных СберСтрахования

В рамках проекта было внедрено отечественное решение Data Ocean SDI, позволяющее расширить охват отслеживания изменений данных и поддержать развитие КХД 2.0.

🛠 Что сделано:

🔴 Настроена CDC-загрузка для всех ключевых источников КХД 2.0;
🔴 Одна из систем мигрировала на PostgreSQL — время простоя сокращено до интервала применения CDC-изменений, что значительно ниже времени миграции основного объема данных;
🔴 Доставка диаграмм на стенды КХД 2.0 организована в рамках DevOps-процессов с использованием Airflow и API.

↗️ Результаты в цифрах:

🔴 CDC обеспечен для 2175 таблиц из 13 баз-источников и 20 очередей RabbitMQ;
🔴 От транзакции в системе-источнике до появления данных в ODS проходит около 20–30 минут;
🔴 Заложена основа гибридной архитектуры — «быстрое» плечо (real-time и near real-time конвейеры) и «медленное» плечо (пакетная обработка) для широкого спектра аналитических и продуктовых сценариев.

Марк Лебедев, руководитель команды разработки, GlowByte:

«Сотрудничество GlowByte со СберСтрахованием стало отличным примером успешной интеграции отечественных решений в критически важные бизнес-процессы. Наша экспертиза в области данных и аналитики, а также ориентированность Data Ocean SDI на низкокодовую (low-code) разработку сложных сценариев позволила в кратчайшие сроки максимально эффективно реализовать поставленные СберСтрахованием задачи. Этот проект стал важной вехой в развитии отечественных решений для захвата и обработки данных в реальном времени и реализации стриминговых сценариев». 


🔗 Читать о проекте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏6❤‍🔥2🔥2
Пилот дата-агента – это не про технологии. Это про менеджмент 🕐

📝 В блоге GlowByte на Хабре вышла новая статья команды BI GlowByte. Вместе с FanRaun продолжаем разбирать вопросы о дата-агентах.

В первой части говорили об отличии агента от ИИ-помощника, во второй собрали чек-лист готовности данных. 🆕 В новом выпуске – о самом сложном: как превратить блестящую демку в работающий бизнес-процесс и не разочароваться через квартал.

Команда BI GlowByte взяла управленческий каркас вендора и развернула его в готовые артефакты, которых в оригинале не было:

✔️ Шаблон брифа (чтобы перевести «хочу быстрее видеть картину» в конкретную задачу);
✔️ Процедуру приемки по 50 реальным вопросам (чтобы проверять точность до релиза);
✔️ Матрицу точек проверки (где агенту доверяем, а где только готовим проект);
✔️ 5 метрик для решения через 2 месяца (оставлять сценарий или закрывать).

✏️ Главный тезис: инструмент купить несложно. Сложно наладить путь от бизнес-задачи до работающего сценария. И без владельца из бизнеса это не работает.

⚠️ Что важно: пилот проверяет не технологию (она работает). Пилот проверяет, умеет ли компания ставить задачи так, чтобы результат можно было измерить, и удерживать процесс после ухода команды внедрения.

🔗 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
🧬 Директор по ИИ GlowByte станет модератором ИТ-форума инноваций в ритейле

3 сентября в Центре событий РБК платформа Retail TECH Net проведет Форум ИТ и инноваций в ритейле.

🎤 Эксперт GlowByte Александр Ефимов, директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения, примет участие в Форуме в качестве модератора дискуссий.

🕒 15:00 — 16:30 | зал «Стратегии»

Александр Ефимов – модератор сессии «Практики ИИ-трансформации розничной торговли». 

✅ Эксперты обсудят активный переход ритейлеров на ИИ, реальные бизнес-эффекты и экономическую отдачу внедрений в условиях неопределенности, кадровый вызов, способы преодоления сопротивления персонала, практики применения ИИ-агентов в коммерции.

🕒 16:30 — 18:00 | зал «Стратегии»

Александр Ефимов – модератор сессии «Кейсы ИИ-трансформации розничной торговли». 

✅ Представители отрасли разберут конкретные примеры, лучшие практики и сложности реализации ИИ-проектов.

🔗 Читать новость

➡️ Посмотреть программу Форума
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤3👏2
📹 Fine Talks: куда движется корпоративная аналитика

Собираемся, чтобы разобраться без лозунгов: что реально меняется в работе BI-команд с приходом ИИ, где он уже дает результат, а где упирается в состояние данных. Одни предполагают, что чат-бот заменит аналитика, другие уверены, что их команд это все же не коснется.

🖥 В программе:

🔥 дискуссия с практиками из СИБУР и t2: три версии показателя «выручка» в разных отчётах, матрица доступа, доверие бизнеса к цифрам и кто отвечает за результат, если его посчитала машина.

🤖 разбор Dora — новой платформы дата-агентов FanRuan: четыре роли агентов, архитектура, права, демо и роадмап.

🛠 новые компетенции аналитика: критическое мышление, промпт-инжиниринг, умение проверять выводы моделей.

📹 Онлайн-встреча 
🗓 3 сентября в 16:00

Ссылку на трансляцию пришлем на почту после регистрации.

➡️ Регистрация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6✍3👍2
🎤 Юлий Гольдберг: Lakehouse — уже не экспериментальное направление

В интервью на РБК 💬 руководитель направления GlowByte Юлий Гольдберг рассказал о том, как меняется рынок СУБД в России, почему Lakehouse перестал быть экспериментом и какие барьеры остаются у отечественных вендоров.

⚙️ Рынок СУБД: от срочного импортозамещения к зрелости.
Заказчики всё реже ищут просто «российскую альтернативу» — они выбирают платформу под архитектуру данных, аналитику и ИИ-сценарии. При этом многие крупные компании не торопятся отказываться от Oracle и MS SQL: лицензии постоянные, системы «вылизаны», а миграция — дорогой и долгий проект.

⌛ Главный тренд — переход к Lakehouse.
Вместо монолитных СУБД (Oracle, Teradata) — разделение хранения (S3+Parquet/Iceberg) и систем обработки (Spark, Trino, Impala). Подход доказал состоятельность: GlowByte совместно с Data Sapience за три года реализовали более 15 проектов, крупнейшие — на несколько петабайт данных.

🖥 Архитектура усложняется, но становится гибче.
СУБД в новой парадигме — это набор взаимодополняющих компонентов. Можно собрать ровно то, что нужно, и не платить за лишнее. Но нагрузка на архитекторов и DevOps‑инженеров растет в разы.

⚠️ Главный барьер — размер рынка.
Российский рынок СУБД небольшой по сравнению с мировым, экспорт технологий затруднен. Инвестиции в продукты несопоставимы с зарубежными. Почти все российские СУБД, кроме ClickHouse и Tarantool, базируются на open source, а риски смены лицензий (как в случае с Greenplum) сохраняются.

🧠 ИИ меняет требования к СУБД.
LLM и AI-агенты работают с неструктурированными данными — текстами, картинками. Традиционные СУБД заточены под структурированную информацию, а Lakehouse с S3-хранилищем и набором движков обработки закрывает этот пробел.

📊 Критерии выбора СУБД на 2027 год: стоимость владения, горизонтальное масштабирование для крупных компаний, managed‑сервисы для небольших игроков.

💡 Главный тезис: российский рынок СУБД сегодня — это рынок клонов Postgres. Но в конкретных нишах появляются вызовы — например, Lakehouse в аналитических задачах на больших объемах данных.

🔗 Читать интервью полностью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4👍3🎉1
Forwarded from МОДЕЛИСТ
🤡 ИИ есть у 88% компаний. Окупаемость — у 1%. Разница не в модели

🤡 За последние два года многие крупные компании уже провели первые пилоты с генеративным ИИ. Год назад, по BCG, дальше стадии проверки замысла продвинулись 22%, ощутимую ценность получили около 4%. Сегодня, по McKinsey, ИИ применяют 88% компаний, вышли за пилоты около трети, а полностью зрелыми себя считают около 1%. Нижняя ступень растёт, верхняя — стоит на месте.

🤡Хочется списать это на «ИИ не окупается». Но по данным Omdia/Snowflake большинство компаний, дошедших до отдачи, фиксируют средний ROI около 49%. Значит, дело не в технологии — доступ к сильным моделям сегодня у всех одинаковый. Дело в том, что происходит с процессами дальше.

🕸 Ловушка микропродуктивности

Типичный сценарий: подключили копайлот, ускорили сотрудникам отдельные задачи, отчитались о сэкономленных часах. HBR называет это «ловушкой микропродуктивности» — операции идут быстрее, а способ создания ценности не переосмыслен, поэтому в P&L (отчёт о прибылях и убытках) эффект не виден.

Цена ошибки уже посчитана: по Bain, компании закладывают в бизнес-кейс экономию 11–20%, а получают лишь 0–10%. Большинство отстающих в ответ просто увеличивает бюджет на ИИ — вместо того чтобы перепроектировать процесс.

Куда на самом деле уходит эффект ⬇️

1️⃣ Технология — только 10% усилий
Модель можно купить по подписке или через API — это уже не разделитель. BCG прямо оценивает вес этого слоя в общем эффекте в 10%.


2️⃣ Данные и надзор — ещё 20%
Инфраструктура, интеграция, управление рисками ИИ. По Accenture, лишь около 2% компаний полностью встроили это в повседневную работу, хотя за регулирование выступают почти все.


3️⃣ Люди и процессы — оставшиеся 70%
Большинство застревает именно здесь, вкладываясь только в первые 30%. У тех, кто прошёл весь путь, эффект измерим: McKinsey называет снижение операционных затрат на 20–40% и рост EBITDA-маржи на 12–14 п.п.; Bain приводит Amazon, где обработка регуляторного обновления по НДС сократилась с 26 до 2 минут.


🇷🇺 Что это значит для российских компаний

Разрыв идёт не по доступу к передовым моделям — он у всех одинаковый. Поэтому санкции и чужие облака не отнимают главное: собственные данные, экспертизу и процессы. Показателен пример ГК «Таврос» — корпоративный LLM-портал на платформе Kolmogorov, развёрнутый в собственном контуре заказчика, с разграничением доступа и поиском по своей базе знаний.

🔔 Главное

Отличает не наличие ИИ – это уже не редкость, – а то, куда компания вкладывает 70% усилий: в переосмысление процессов и людей вокруг агентов, а не только в саму технологию.

🔗 Подробнее – в статье по ссылке

#иинапальцах
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4⚡3❤2
💎 Приглашаем на фабрику ИИ-агентов

Рынок переполнен ИИ-агентами, они отлично смотрятся в презентациях, но в боевой инфраструктуре "падают" из-за нагрузки, нестабильности и сложности управления. Внедрить ИИ-агентов в бизнес – сложная задача, которая требует комплексного подхода. 

⚡️ GlowByte, Selectel и Data Sapience объединили экспертизу и создали готовое решение, закрывающее этот запрос, — фабрику ИИ-агентов: 

🟣Софт от Data Sapience,
🟣Инфраструктура от Selectel,
🟣Внедрение под ключ от GlowByte. 

Уже упаковано, протестировано на нагрузках, работает в облаке и на мощностях заказчика (on-premise).

➡️ 10 сентября в прямом эфире покажем фабрику в деле. 

Программа вебинара: 

⚫️Что происходит с рынком искусственного интеллекта сейчас.
⚫️Training vs Inference: где живет экономика ML-продукта.
⚫️Фабрика агентов Kolmogorov.ai на инфраструктуре Selectel.
⚫️Живая демка и ответы на вопросы. 

Приходите, если устали от концепций и хотите увидеть работающую фабрику агентов. 

📌 10 сентября | 12:00 | Онлайн 

➡️ Зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤3👍3
📹🔊 Сегодня в 16:00 вебинар Fine Talks: куда движется корпоративная аналитика

➡️ Fine Talks — это серия встреч дискуссионного клуба, где мы с приглашенными экспертами обсуждаем технические особенности и последние обновления решений FanRuan, делимся опытом и лайфхаками, разбираем конкретные кейсы и даём персональные рекомендации.

❕ Разберемся без лозунгов: что действительно меняется в работе BI-команд, где ИИ уже дает результат, а где упирается в состояние данных.

Что будет:

🟣 Дискуссия с практиками из СИБУР и t2: три версии показателя «выручка» в разных отчётах, матрица доступа, доверие бизнеса к цифрам и кто отвечает за результат, если его посчитала машина.

🟣 Разбор Dora, платформы дата-агентов FanRuan: четыре роли агентов, архитектура, права, демо и роадмап.

🟣 Андрей Демидов (Viz Standart): чему учиться аналитику, чтобы работать с ИИ. Критическое мышление и промпт-инжиниринг, умение проверять выводы моделей.

➡️ Встречаемся тут: https://pruffme.com/landing/u5126007/event_fine_talks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤2⚡2
🎤 Александр Ефимов: бизнес перестал «щупать» ИИ и начал на нем зарабатывать

В интервью на РБК 💬 директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения в GlowByte Александр Ефимов разбирает тренды 2026 года, практические кейсы внедрения генеративного ИИ, подходы к эксплуатации моделей и снижению стоимости владения. 

📊 Рынок

Объем рынка больших данных и ИИ в 2025 году — 520 млрд руб. Рост ИТ-консалтинга в области ИИ в 2026 году сохранится на уровне 25–35% — ниже взрывных темпов прошлого года, потому что рынок переходит от пилотов к прагматичной интеграции.

🚀 Драйверы

🟠Измеримый экономический эффект — компании масштабируют только то, что дает рост выручки или снижение издержек.
🟠Образовательная поддержка — обучение сотрудников ускоряет тиражирование решений.
🟠Доступность генеративного ИИ — отечественные модели и open-source решения в российских облаках.

⛔️ Барьеры

🟠Дефицит кадров — ML/LLM-инженеров, инженеров данных, MLOps-специалистов.
🟠Низкая ИИ-грамотность и консерватизм — иллюзия простоты внедрения и скепсис к передаче решений алгоритмам.
🟠Окупаемость — переход от пилота к промышленной эксплуатации требует перестройки ИТ-ландшафта и интеграций.

⚙️ Технологические тренды 2026

➡️ Движение от LLM к SLM: компактные модели быстрее, дешевле и безопаснее.
➡️ Мультиагентные системы и «фабрики агентов»: экосистемы цифровых сотрудников вместо одного ассистента.

🛠 Эксплуатация моделей

Ключевые практики MLOps/LLMOps: централизованная платформа, управление версиями, мониторинг качества (технического, бизнес-метрик и качества данных), а для LLM — контроль затрат на токены и Guardrails-фильтры.

💰 Снижение стоимости владения

🟠 Дистилляция и квантование моделей → снижение потребления GPU на 40–70% без потери качества.
🟠 Гибридная инфраструктура: критичные данные — в локальном контуре, некритичные задачи — через API облачных моделей.

📖 Это только первая часть беседы. Во второй — разберем риски ИИ, безопасность, прогнозы и новые стандарты рынка. 

🔗 Читать первую часть интервью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3⚡3🔥3
🤖 ИИ-агенты под контролем: безопасность, риски и новые стандарты

Во второй части интервью 💬 с Александром Ефимовым, директором практики ИИ и машинного обучения GlowByte, говорим о том, как внедрять ИИ без потерь и управлять рисками.

⚠️ Критические риски для бизнеса:

🟡Shadow AI («теневой» ИИ).
🟡Галлюцинации и операционные сбои.
🟡Атаки на модели.

🛡 5 обязательных мер безопасности:

1️⃣ Безопасный контур данных — развертывание моделей внутри инфраструктуры или в доверенном облаке. 
2️⃣ Полное логирование и мониторинг — запросы, ответы, действия агентов. Контроль не только технических, но и содержательных метрик (галлюцинации, попытки доступа к конфиденциальным данным).
3️⃣ Guardrails-контроли — легковесные фильтры, проверяющие вход и выход LLM на запрещенный контент и отклонения от правил.
4️⃣ LLMOps-платформа — стандартизация разработки, тестирования и эксплуатации сотен агентов. 
5️⃣ Принцип минимальных привилегий — доступ агентов только к тем данным и функциям, которые необходимы для задачи.

📝 Ключевой принцип➡️ не запрещать, а контролировать и обучать.

📈 Массовые сценарии 2026 года

➡️ ИИ-агенты для автоматизации рутины — автономные цепочки задач: от анализа входящего документа до ответа и обновления CRM.
➡️ Генеративный ИИ в клиентском сервисе и маркетинге — персонализация, консультации, рекомендации.
➡️ Корпоративные ИИ-порталы — централизованные маркетплейсы моделей и агентов для сотрудников.

📌 Базовый стандарт и конкурентные преимущества

❕ Стандарт: навыки работы с ИИ (промптинг), гибридная инфраструктура (on-premise + облако), интеллектуальный поиск по документам (RAG).

❕ Преимущество: создание безопасных ИИ-приложений в промышленном масштабе, качество и специфичность данных, редизайн AI-native процессов (не автоматизация старых шагов, а перестройка цепочек создания ценности с нуля).

🚀 3 условия для ускорения рынка:

1️⃣ Кадры и обучение — массовая подготовка MLOps-инженеров и обучение предметных специалистов (юристов, маркетологов, финансистов) работе с ИИ-инструментами.
2️⃣ Технология и инфраструктура — развитие платформ для массового создания и эксплуатации ИИ-агентов. Простого наличия GPU уже недостаточно.
3️⃣ Методология и кейсы — четкие стандарты надежных и этичных ИИ-приложений, лучшие отраслевые методики.

🔗 Читать полностью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3⚡2❤2
📹 GlowByte и Modus 22 сентября: разбираем, как убрать ручную сборку отчетов в Modus BI

🤔 Дашборд готов, а отчет для руководства все равно собирается руками: скриншоты в PowerPoint, выгрузка в Excel, раскладывание цифр по вкладкам. И так каждую неделю. Знакомая картина почти для любой BI-команды.

🔔 22 сентября мы вместе с Modus разбираем, как решить проблему средствами самой платформы Modus BI.

Что покажем на вебинаре:

🟡 выгрузку дашборда в PPTX по шаблону: слайды со стилями, визуализации можно править прямо в презентации;
🟡 экспорт в Excel, где каждый лист уже соответствует разделу отчёта;
🟡 тултипы с HTML-разметкой и форматированием чисел;
🟡 регламентные отчеты с автоматической рассылкой по расписанию.

🗓 22 сентября|12:00 мск|онлайн

Участие бесплатное.

🔗 Зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4✍2⚡2
⚙️ ВТБ Пенсионный фонд совместно с GlowByte внедрил платформу автоматизации целевого маркетинга CM Ocean

🏆 На российском рынке НПФ проект стал одним из первых внедрений собственного изолированного инструмента для персонализации и автоматизации коммуникаций.

🔛 Что развернули:

🟠CM Ocean Audience — автоматическая сегментация клиентской базы вместо ручных выборок;
🟠CM Ocean Batch Flow — запуск и управление маркетинговыми кампаниями;
🟠CM Ocean Communication — единая логика отправки предложений по SMS, email и через колл-центр;
🟠CM Ocean Policy — прозрачное управление политикой контактов с ограничениями по частоте и содержанию коммуникаций.

📊 Эффект для фонда: клиенты получают только релевантные предложения вместо избыточного потока сообщений, а команда маркетинга сокращает ручной труд и работает в более управляемом и прозрачном процессе.

📈 В планах — масштабирование платформы на сайт и личный кабинет, развитие работы с клиентами в реальном времени и применение ИИ и ML-моделей для дальнейшей персонализации.

🎤 Наталья Опарина, начальник управления отношений с клиентами, НПФ ВТБ: «Пенсионный продукт живет с клиентом десятилетиями. За это время у человека меняются доход, семья, планы — а вместе с ними и то, что ему важно услышать от фонда. Внедрение такого решения — не просто техническое обновление, это шаг к тому, чтобы быть с клиентом в нужный ему момент с важной для него информацией».

🎤 Александр Бычков, руководитель направления Marketing Management, GlowByte: «Мы построили процесс так, чтобы команда фонда с самого начала работала в системе самостоятельно — без постоянной зависимости от разработчиков. Для этого мы создали технологический фундамент для целевого маркетинга: бизнес-пользователи сами формируют сегменты, настраивают и запускают кампании, а проверка новой гипотезы теперь занимает часы, а не недели».


🔗 Читать полностью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍4⚡2
🎥🗣 Смотрите, как это было: презентация ИИ-платформы Dora в рамках вебинара Fine Talks

Уже в блоге GlowByte на Rutube — запись выступления Руслана Шарифуллина, архитектора BI-решений в GlowByte, “ИИ-агенты для аналитики в FineBI: демо платформы Dora”. 🚀

Если коротко: теперь рутину берут на себя ИИ-агенты. Они работают поверх ваших BI-активов (моделей данных, метрик и прав доступа) и умеют:

⏺ находить причины отклонений показателей,
⏺ собирать отчеты без участия человека,
⏺ рассылать дайджесты по расписанию,
⏺ предупреждать о рисках до того, как они станут проблемой.

▶️ В видео — полный разбор архитектуры, демо четырех ролей агентов и дорожная карта платформы.

🔗 Смотреть на Rutube
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2🔥2
📊 GlowByte помогла Ucell перейти с Apache Superset на FineBI

Сотрудничество началось в июне 2024 г. На сегодня проект прошел три поставки лицензий FineBI и перерос в формат долгосрочной партнерской поддержки. 🤝

🗓 Как развивались события:

▶️ Июнь 2024 — COSCOM (торговая марка Ucell, Узбекистан) обратилась в GlowByte Soft с задачей найти замену Apache Superset. Главный критерий — функциональная преемственность. 🎯

▶️ Выбор — после аудита рынка и технического демо остановились на FineBI: он закрыл ключевые задачи по сложной аналитике (LOD-выражения, табличные вычисления), работе с геоданными и производительности за счет интеграции с OracleSQL, PostgreSQL и Hive.📈

▶️ Июнь 2025 — первая поставка лицензий и план развертывания с учетом ИТ-ландшафта заказчика. ⚙️

▶️ Ноябрь 2025 г. — вторая поставка лицензий FineBI.

▶️ Март 2026 — критический инцидент: аномальный рост объема vsd-файлов привел к дефициту дискового пространства. Специалисты GlowByte локализовали причину (сбой в механизме очистки версий) и оперативно восстановили работоспособность BI-сервера. 🛠

▶️ Сентябрь 2026 — третья поставка: объем лицензий FineBI существенно увеличен, сотрудничество перешло в формат долгосрочной партнерской поддержки. 📈🤝

Анатолий Михайлин, руководитель управления данными, ООО «COSCOM»: «Нам нужно было не просто заменить привычный стек, а найти решение, которое обеспечит бесшовную работу с данными без потери качества аналитики. Мы сравнили FineBI с другими лидерами рынка, и решение оказалось самым сбалансированным: богатый набор визуализаций, гибкое управление доступами и привычная логика работы с данными. Экспертиза GlowByte на каждом этапе выбора и миграции стала для нас надежной опорой – и сегодня это уже не разовый проект, а партнерство, которое продолжает расти вместе с нашими задачами».

Роман Прохоров, старший менеджер по продажам решений BI, GlowByte: «Выбор BI-инструмента – это только половина дела. Важно, чтобы платформа «взлетела» в инфраструктуре заказчика. С июня 2024 по июнь 2025 г. мы плотно вели взаимодействие, чтобы не просто подобрать замену Apache Superset, а выстроить надежный фундамент для аналитики. Мы высоко ценим доверие, которое оказала нам компания COSCOM, и рады, что смогли доказать надежность решения даже в нестандартных ситуациях – сотрудничество выросло от разовой поставки лицензий до долгосрочного партнерства».


🔗 Читать о проекте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤3⚡3👏1
📣 GlowByte приняла участие в форуме «Добровольное медицинское страхование»

16 сентября 2026 года в Москве (AZIMUT Hotel Olympic Moscow) прошел ежегодный форум Клуба страховых конференций, посвященный ДМС, доказательной и превентивной медицине, цифровизации и национальным телемедицинским сервисам.

Руководитель развития медицинских проектов в практике страхования GlowByte Алексей Глушаков рассказал об эволюции ИТ в ДМС — от Excel и макросов до фабрики ИИ-агентов.

📌 Три волны автоматизации ДМС

В своем выступлении спикер выделил три этапа эволюции ИТ в медицинском страховании: 
1️⃣ Персональная — Excel и макросы.
2️⃣ Промышленная — АИС, ЭДО, RPA.
3️⃣ Интеллектуальная — ML, компьютерное зрение, речевая аналитика, IoT, смарт-контракты и ИИ-агенты на базе LLM.

✏️ Все хорошо, но есть нюансы

У интеллектуальной волны есть обратная сторона. При внедрении нескольких ИИ-агентов возникает «зоопарк систем и зоопарк технологий»: каждая система страховщика — АИС, ЭДО, CRM, колл-центр, витрины данных — требует отдельной интеграции с каждой ИИ-технологией. Это умножает число точек отказа и контуров информационной безопасности. 

❕Решение

Выход — в гибридной ИИ-платформе, которая объединяет данные, модели, агентов и доступы в едином API, ведет реестр промптов и версий агентов, фиксирует журнал аудита действий и поддерживает развертывание в закрытом контуре без доступа в интернет — для защиты персональных данных и врачебной тайны.

➡️ Что предлагает GlowByte

Специалисты GlowByte на базе платформы низкокодовой разработки Kolmogorov AI реализуют для страховых компаний фабрику ИИ-агентов, автоматизирующих процессы ДМС:

✅ MedExpert Assistant — пять этапов медицинской экспертизы;
✅ Медицинский помощник — ИИ-ассистент для клиента и врача;
✅ Smart AI Operator — ИИ-помощник для оператора страховой компании;
✅ Smart AI Navigator — каскад ИИ-агентов для застрахованных клиентов. 

«Каждая из технологий хороша в определенный момент и под определенные задачи бизнеса. 20 лет назад конкурентное преимущество имел тот, кто освоил макросы. Сегодня преимущество будет иметь тот, кто умеет запускать и эксплуатировать не одного агента, а десятки — управляемо и с предсказуемым эффектом», — подчеркнул Алексей Глушаков.


🔗 Читать новость полностью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6⚡3❤2
🚀 Встречаемся на «Коннектед Ритейл Форум» — 2026 

7–8 октября в Центре событий РБК соберутся лидеры рынка, чтобы обсудить смену парадигмы в ритейле: потребитель больше не выбирает между онлайном и офлайном. Он выбирает тех, кто понимает его здесь и сейчас.

📝 В фокусе программы:

🟡 переход к платформенному управлению;
🟡 дифференциация через идентичность, а не скидки;
🟡 бесшовность клиентского пути и новая роль офлайн-магазина;
🟡 применение агентного ИИ в ритейле.

На форуме выступят более 200 спикеров, а посетят его около 2000 представителей бизнеса.

Компанию GlowByte на ключевом событии осени представит Мария Толмачева, директор по развитию практики бизнес-консалтинга и клиентской аналитики:
🎤Мы видим, как меняется сама логика потребления: покупатель больше не выбирает между офлайном и онлайном — он выбирает того, кто точнее понимает его сценарий и предлагает решение здесь и сейчас. В этих условиях дифференциация перестает быть вопросом цены и скидок — она строится на идентичности бренда, качестве клиентского пути и способности бесшовно соединять разные точки контакта с покупателем. Такие площадки, как «Коннектед Ритейл Форум», важны для отрасли именно потому, что дают возможность разбирать эти изменения предметно, на конкретных моделях и кейсах, а не в общих трендах. Это помогает всему рынку быстрее находить работающие подходы и осознаннее выстраивать бизнес-стратегии.


📍 Центр событий РБК
🗓 7–8 октября 2026

Не пропустите главные инсайты индустрии! 

📎 Подробная деловая программа форума и регистрация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7✍4❤4