Убытки и массовые увольнения в компании «Мой Офис» за 2025 год
Согласно финансовой отчетности, разработчик российского софта завершил 2025 год с убытком в 4 млрд рублей. Эта цифра втрое больше прошлогодней, а выручка упала вдвое. В официальном релизе падение объясняют сезонностью. Как именно смена времен года влияет на установку программ, документ не уточняет.
Итогом стали увольнения по решению мажоритарного акционера «Лаборатории Касперского». Согласно открытым корпоративным данным, штат сотрудников уже сокращался весь предыдущий год с 1070 до 1013 человек. Точное количество увольняемых сейчас не раскрывается.
В этой ситуации радует корпоративная честность. Руководство открыто заявляет о проблемах и грядущей реструктуризации. Грамотная оптимизация бизнес-процессов, возможно с применением нейросетей, способна вернуть проект к уверенному росту и финансовой стабильности :)
#новости #IT #работа
Согласно финансовой отчетности, разработчик российского софта завершил 2025 год с убытком в 4 млрд рублей. Эта цифра втрое больше прошлогодней, а выручка упала вдвое. В официальном релизе падение объясняют сезонностью. Как именно смена времен года влияет на установку программ, документ не уточняет.
Итогом стали увольнения по решению мажоритарного акционера «Лаборатории Касперского». Согласно открытым корпоративным данным, штат сотрудников уже сокращался весь предыдущий год с 1070 до 1013 человек. Точное количество увольняемых сейчас не раскрывается.
В этой ситуации радует корпоративная честность. Руководство открыто заявляет о проблемах и грядущей реструктуризации. Грамотная оптимизация бизнес-процессов, возможно с применением нейросетей, способна вернуть проект к уверенному росту и финансовой стабильности :)
#новости #IT #работа
👍1
Внедрение ИИ в бизнес: статистика и проблемы корпоративной стратегии
Почти все крупные компании внедряют нейросети, но лишь четверть понимает зачем. Звучит глупо. Однако это официальные данные.
Аналитики из Strategy Partners опубликовали отчет. По их информации, 97% крупного российского бизнеса уже внедряет ИИ. При этом четкая стратегия есть только у 26% компаний. Бизнес действует вслепую.
Исследование ИТ-холдинга Т1 фиксирует рост спроса на ИИ на 12% в 2025 году. Прогноз на 2026 год составляет 16%.
Сводка от Onside и Just AI показывает скорость внедрений. В 2025 году 55% проектов находились на этапе пилота. До промышленной эксплуатации добрались скромные 15%.
Быстрый рост рынка определенно радует. Но без полной перестройки базовых процессов нейросети останутся просто большой статьей расходов. Технологии работают отлично. Подводит нехватка грамотных управленческих решений :)
Интересно, когда корпорации начнут считать реальную рентабельность подобных интеграций?
#новости
Почти все крупные компании внедряют нейросети, но лишь четверть понимает зачем. Звучит глупо. Однако это официальные данные.
Аналитики из Strategy Partners опубликовали отчет. По их информации, 97% крупного российского бизнеса уже внедряет ИИ. При этом четкая стратегия есть только у 26% компаний. Бизнес действует вслепую.
Исследование ИТ-холдинга Т1 фиксирует рост спроса на ИИ на 12% в 2025 году. Прогноз на 2026 год составляет 16%.
Сводка от Onside и Just AI показывает скорость внедрений. В 2025 году 55% проектов находились на этапе пилота. До промышленной эксплуатации добрались скромные 15%.
Быстрый рост рынка определенно радует. Но без полной перестройки базовых процессов нейросети останутся просто большой статьей расходов. Технологии работают отлично. Подводит нехватка грамотных управленческих решений :)
Интересно, когда корпорации начнут считать реальную рентабельность подобных интеграций?
#новости
👍1
Влияние нейросетей на позиции в Google: отчет Ahrefs
Писать статьи вручную больше не имеет смысла? Маркетолог Си Кван Онг из компании Ahrefs проверил отношение поисковиков к генерации.
Команда изучила 600 тысяч веб-страниц из топ-20 Google. Результаты удивляют. Лишь 13,5% текстов написаны исключительно людьми. Чистая машинная генерация занимает скромные 4,6%. Остальные 86,5% страниц содержат смешанный материал. Нейросети просто помогают авторам исправлять ошибки и придумывать заголовки.
Связь между объемом искусственного текста и позицией равна 0,011. Это практически нулевой показатель. Google совершенно не наказывает за автоматизацию. Алгоритмам важна только польза. При этом на самых первых местах машинного текста обычно от 0 до 30%.
Страхи перед блокировкой за алгоритмы оказались сильно преувеличены. Инструмент стал абсолютной рутиной для маркетологов. Главная сложность теперь заключается в удержании внимания живых читателей, а не в прохождении строгих проверок поисковых роботов :)
Писать статьи вручную больше не имеет смысла? Маркетолог Си Кван Онг из компании Ahrefs проверил отношение поисковиков к генерации.
Команда изучила 600 тысяч веб-страниц из топ-20 Google. Результаты удивляют. Лишь 13,5% текстов написаны исключительно людьми. Чистая машинная генерация занимает скромные 4,6%. Остальные 86,5% страниц содержат смешанный материал. Нейросети просто помогают авторам исправлять ошибки и придумывать заголовки.
Связь между объемом искусственного текста и позицией равна 0,011. Это практически нулевой показатель. Google совершенно не наказывает за автоматизацию. Алгоритмам важна только польза. При этом на самых первых местах машинного текста обычно от 0 до 30%.
Страхи перед блокировкой за алгоритмы оказались сильно преувеличены. Инструмент стал абсолютной рутиной для маркетологов. Главная сложность теперь заключается в удержании внимания живых читателей, а не в прохождении строгих проверок поисковых роботов :)
👍2
Есть ли способы и примеры на практике работы с большими файлами?
1. Обработка файлов в пределах контекстного окна
Файлы легко обрабатываются, если их объем помещается в контекстное окно. Для таких случаев рекомендуется использовать модели с большим лимитом токенов. Например, в Grok или GPT на вход допускается передавать до 1 000 000 токенов, чего достаточно в 80% ситуаций. На платформе [AI SD1 ➤](https://ai.sd1.su/) представлена модель GPT 5.4 с максимальной поддержкой до 380 000 токенов (output).
2. Принцип работы и форматы
Принцип работы всех моделей практически идентичен: они способны анализировать только поддерживаемые форматы. На данный момент список включает
Суть процесса:
При загрузке документов искусственный интеллект сначала конвертирует их в текст, и только затем запускает анализ. Обратная процедура работает аналогично — текстовая информация преобразуется в запрошенный формат.
Важно учитывать:
Анализируются исключительно текстовые данные. Остальные процессы представляют собой лишь промежуточную конвертацию.
Рекомендация:
Если исходные документы слишком объемные (например, таблицы Excel), целесообразно предварительно перевести их в CSV. Это снижает размер на 60%, позволяя загрузить на 150% больше информации при том же весе.
3. Работа с большими файлами (несколько мегабайт)
Если размер файлов достигает нескольких мегабайт, процесс усложняется. Некоторые официальные нейросети обладают механизмами дробления, однако их стабильность не всегда гарантирована. Базовый алгоритм сводится к следующему:
* На анализ отправляется первая часть данных, формируется промежуточная выжимка (
* Аналогично обрабатывается вторая часть.
* Затем третья и так далее.
* В завершение анализируются все полученные
При работе через API деление файлов потребуется реализовывать самостоятельно. С технической точки зрения задача решается написанием соответствующего скрипта.
4. Использование MCP-сервера
Допускается применение MCP-сервера. Однако данный подход требует глубоких технических знаний, сопровождается множеством нюансов при реализации и не настраивается быстро.
---
❤️ TG (https://t.me/ai_practika)
1. Обработка файлов в пределах контекстного окна
Файлы легко обрабатываются, если их объем помещается в контекстное окно. Для таких случаев рекомендуется использовать модели с большим лимитом токенов. Например, в Grok или GPT на вход допускается передавать до 1 000 000 токенов, чего достаточно в 80% ситуаций. На платформе [AI SD1 ➤](https://ai.sd1.su/) представлена модель GPT 5.4 с максимальной поддержкой до 380 000 токенов (output).
2. Принцип работы и форматы
Принцип работы всех моделей практически идентичен: они способны анализировать только поддерживаемые форматы. На данный момент список включает
*.txt, *.pdf, *.xls, *.csv, *.rtf, *.doc, *.png, *.jpg, *.webp и некоторые другие базовые расширения. С каждым релизом перечень увеличивается. Суть процесса:
При загрузке документов искусственный интеллект сначала конвертирует их в текст, и только затем запускает анализ. Обратная процедура работает аналогично — текстовая информация преобразуется в запрошенный формат.
Важно учитывать:
Анализируются исключительно текстовые данные. Остальные процессы представляют собой лишь промежуточную конвертацию.
Рекомендация:
Если исходные документы слишком объемные (например, таблицы Excel), целесообразно предварительно перевести их в CSV. Это снижает размер на 60%, позволяя загрузить на 150% больше информации при том же весе.
3. Работа с большими файлами (несколько мегабайт)
Если размер файлов достигает нескольких мегабайт, процесс усложняется. Некоторые официальные нейросети обладают механизмами дробления, однако их стабильность не всегда гарантирована. Базовый алгоритм сводится к следующему:
* На анализ отправляется первая часть данных, формируется промежуточная выжимка (
summary).* Аналогично обрабатывается вторая часть.
* Затем третья и так далее.
* В завершение анализируются все полученные
summary и выводится общий результат.При работе через API деление файлов потребуется реализовывать самостоятельно. С технической точки зрения задача решается написанием соответствующего скрипта.
4. Использование MCP-сервера
Допускается применение MCP-сервера. Однако данный подход требует глубоких технических знаний, сопровождается множеством нюансов при реализации и не настраивается быстро.
---
❤️ TG (https://t.me/ai_practika)
👍1
⚡️ Праздничная акция: 10% к пополнению баланса
До 9 мая включительно дарим бонус на оплату доступа к нейросетям в нашей системе.
• Действует при пополнении от 1 000 ₽.
• Доступно для физических и юридических лиц.
Успейте пополнить счет на выгодных условиях!
👉 За бонусом обращаться: @zerohold
До 9 мая включительно дарим бонус на оплату доступа к нейросетям в нашей системе.
• Действует при пополнении от 1 000 ₽.
• Доступно для физических и юридических лиц.
Успейте пополнить счет на выгодных условиях!
👉 За бонусом обращаться: @zerohold
Актуальные текстовые нейросети | 2026 май.
Переплата за избыточные мощности съедает бюджет. Подбор алгоритма под задачу экономит деньги.
1. Claude 4.6 Opus решает сложную аналитику. Дорогой выбор профессионалов.
2. Claude 4.5 Sonnet выдает сопоставимое качество дешевле. Оптимальный баланс.
3. Gemini 3 Pro показывает лучшее соотношение цены и качества для рутины.
4. GPT 5.3 Codex идеально объясняет сложные темы, но слаб в кодинге.
5. DeepSeek 3.4 мгновенно выполняет простые задачи за копейки.
Оплачивать пять подписок убыточно. Разумнее комбинировать эти модели через единый API с оплатой только за токены.
Разделение процессов снижает затраты на 50%. Тяжелые задачи уходят флагманам, примитивные — дешевым аналогам.
А на оплату каких ИИ-сервисов вы сейчас тратите больше всего денег?
Переплата за избыточные мощности съедает бюджет. Подбор алгоритма под задачу экономит деньги.
1. Claude 4.6 Opus решает сложную аналитику. Дорогой выбор профессионалов.
2. Claude 4.5 Sonnet выдает сопоставимое качество дешевле. Оптимальный баланс.
3. Gemini 3 Pro показывает лучшее соотношение цены и качества для рутины.
4. GPT 5.3 Codex идеально объясняет сложные темы, но слаб в кодинге.
5. DeepSeek 3.4 мгновенно выполняет простые задачи за копейки.
Оплачивать пять подписок убыточно. Разумнее комбинировать эти модели через единый API с оплатой только за токены.
Разделение процессов снижает затраты на 50%. Тяжелые задачи уходят флагманам, примитивные — дешевым аналогам.
А на оплату каких ИИ-сервисов вы сейчас тратите больше всего денег?
Честный рейтинг ИИ для генерации картинок: от лидеров к аутсайдерам / 2026 май
Расстановка сил на рынке графических нейросетей изменилась. Вот актуальный топ алгоритмов на сегодня:
1. Banana Pro и GPT-5 image 2 — безоговорочные лидеры рынка с эталонной детализацией.
2. Midjourney (MJ) — всё ещё мощная база, но постепенно уступающая позиции по скорости и удобству работы.
3. Flux — рабочий инструмент, но со своими ощутимыми ограничениями в стилистике.
4. Stable Diffusion — локальный формат стремительно устаревает. Качество генерации уже сильно проигрывает топам.
5. DALL-E 3 — заметно отстает по реализму и вариативности.
6. Местечковые самописные модели — откровенно слабый результат, не стоящий даже времени на тестирование.
Индустрия пришла к жесткому стандарту качества: если алгоритм не выдает реализм с первой попытки, от него отказываются.
Кандинский (РФ) по состоянию на 2026 год - даже не рассматривается. Херня полная и очень дорогая.
Его ни кто не покупает даже по 10 копеек за изображение. В качестве можете убедиться сами:
Расстановка сил на рынке графических нейросетей изменилась. Вот актуальный топ алгоритмов на сегодня:
1. Banana Pro и GPT-5 image 2 — безоговорочные лидеры рынка с эталонной детализацией.
2. Midjourney (MJ) — всё ещё мощная база, но постепенно уступающая позиции по скорости и удобству работы.
3. Flux — рабочий инструмент, но со своими ощутимыми ограничениями в стилистике.
4. Stable Diffusion — локальный формат стремительно устаревает. Качество генерации уже сильно проигрывает топам.
5. DALL-E 3 — заметно отстает по реализму и вариативности.
6. Местечковые самописные модели — откровенно слабый результат, не стоящий даже времени на тестирование.
Индустрия пришла к жесткому стандарту качества: если алгоритм не выдает реализм с первой попытки, от него отказываются.
Кандинский (РФ) по состоянию на 2026 год - даже не рассматривается. Херня полная и очень дорогая.
Его ни кто не покупает даже по 10 копеек за изображение. В качестве можете убедиться сами:
Структура идеального промпта: формула из 5 элементов
Нейросеть — это исполнительный стажер.
Если дать ему задачу «напиши пост про нейросети», он выдаст шаблонный текст с кучей воды. Чтобы получить экспертный материал, запрос нужно структурировать.
Базовая формула рабочего промпта состоит из 5 элементов:
1. Роль (Кто пишет?)
Задайте ИИ профессию и уровень экспертизы. Это меняет словарный запас и тон модели.
Пример:
2. Контекст (Для чего это нужно?)
Объясните ситуацию, аудиторию и цель текста.
Пример:
3. Задача (Что конкретно сделать?)
Максимально точное действие без двояких трактовок.
Пример:
4. Формат (Как это должно выглядеть?)
Укажите структуру, длину и визуальное оформление.
Пример:
5. Ограничения (Чего делать категорически нельзя?)
Самый важный пункт, отсекающий типичный «машинный» стиль.
Пример:
Сравнение результатов:
Плохой промпт:
Хороший промпт:
Сохраняйте этот каркас и прогоняйте через него любую задачу перед отправкой в ИИ.
Нейросеть — это исполнительный стажер.
Если дать ему задачу «напиши пост про нейросети», он выдаст шаблонный текст с кучей воды. Чтобы получить экспертный материал, запрос нужно структурировать.
Базовая формула рабочего промпта состоит из 5 элементов:
1. Роль (Кто пишет?)
Задайте ИИ профессию и уровень экспертизы. Это меняет словарный запас и тон модели.
Пример:
Ты — senior-маркетолог с 10-летним опытом в B2B.
2. Контекст (Для чего это нужно?)
Объясните ситуацию, аудиторию и цель текста.
Пример:
Мы запускаем SaaS-платформу для бухгалтеров. Целевая аудитория — главбухи крупных предприятий, которые устали от рутины.
3. Задача (Что конкретно сделать?)
Максимально точное действие без двояких трактовок.
Пример:
Напиши приветственный пост для Telegram-канала о выходе обновления.
4. Формат (Как это должно выглядеть?)
Укажите структуру, длину и визуальное оформление.
Пример:
Разбей текст на абзацы не больше 4 строк. Используй маркированные списки. Выдели главные мысли жирным шрифтом.
5. Ограничения (Чего делать категорически нельзя?)
Самый важный пункт, отсекающий типичный «машинный» стиль.
Пример:
Не используй вводные слова, причастия, эмодзи и клише вроде "в современном мире", "инновационный", "уникальный". Тон спокойный и профессиональный.
Сравнение результатов:
Плохой промпт:
Напиши пост о том, как выбрать кроссовки для бега.
(Результат: скучный текст из Википедии на 3 страницы).
Хороший промпт:
Ты — профессиональный тренер по марафонскому бегу (Роль).
Мои подписчики — новички, которые хотят начать бегать, но боятся травмировать колени (Контекст).
Напиши пост с чек-листом по выбору первых беговых кроссовок (Задача).
Сделай 5 пунктов маркированным списком (Формат).
Пиши строго без сложных медицинских терминов, используй короткие предложения, не используй эмодзи (Ограничения).
Сохраняйте этот каркас и прогоняйте через него любую задачу перед отправкой в ИИ.
Нейросеть пишет отчет: как составить промпт для ИИ
Нейросети умеют не только писать креативные тексты, но и собирать строгую документацию из обрывков информации. Чтобы на выходе получить готовый отчет, а не сочинение школьника, запрос нужно строить по жесткой структуре.
Вот 4 обязательных элемента промпта для рабочих задач:
1. Исходники (С чем работаем?)
ИИ не умеет угадывать цифры. Сначала мы "скармливаем" ему сырые данные: заметки со звонков, выгрузку из CRM или хаотичные мысли.
2. Роль (Через какую призму смотрим?)
Задайте ИИ профессию. Это моментально переключит словарный запас модели на корпоративный.
*Пример:* Ты — старший бизнес-аналитик.
3. Структура (Формат документа)
Опишите, как должен выглядеть документ в Word. ИИ отлично понимает разметку, умеет делать таблицы и нумерованные списки.
4. Ограничения (Защита от бреда)
Отсекаем фантазии ИИ (галлюцинации) и запрещаем использовать "воду".
---
Плохой промпт:
Правильный промпт (копируйте и адаптируйте):
---
Лайфхак: Попросите нейросеть «выдать результат в формате Markdown». Когда вы скопируете такой текст и вставите в современный Microsoft Word (или Google Docs), он автоматически распознает таблицы, жирный шрифт и заголовки нужного уровня. Вам останется только нажать «Печать».
#промпты
Нейросети умеют не только писать креативные тексты, но и собирать строгую документацию из обрывков информации. Чтобы на выходе получить готовый отчет, а не сочинение школьника, запрос нужно строить по жесткой структуре.
Вот 4 обязательных элемента промпта для рабочих задач:
1. Исходники (С чем работаем?)
ИИ не умеет угадывать цифры. Сначала мы "скармливаем" ему сырые данные: заметки со звонков, выгрузку из CRM или хаотичные мысли.
2. Роль (Через какую призму смотрим?)
Задайте ИИ профессию. Это моментально переключит словарный запас модели на корпоративный.
*Пример:* Ты — старший бизнес-аналитик.
3. Структура (Формат документа)
Опишите, как должен выглядеть документ в Word. ИИ отлично понимает разметку, умеет делать таблицы и нумерованные списки.
4. Ограничения (Защита от бреда)
Отсекаем фантазии ИИ (галлюцинации) и запрещаем использовать "воду".
---
Плохой промпт:
Сделай отчет по продажам за май. Мы продали 100 стульев и 20 столов, план выполнили на 80%, были проблемы с логистикой.
Правильный промпт (копируйте и адаптируйте):
## Роль:
Ты — строгий финансовый директор.
## Задача:
Я дам тебе хаотичные данные по итогам работы отдела продаж за май. Сформируй из них официальный отчет для генерального директора.
## Формат и структура для Word:
Сделай четкую разметку заголовками (H1, H2, H3), чтобы при копировании в Word сохранилось форматирование.
Документ должен включать:
1. Executive Summary (Краткое резюме на 1 абзац).
2. Сводную таблицу с количественными показателями (товар, продано, % от плана).
3. Блок "Выявленные проблемы" (маркированным списком).
4. План действий на июнь.
## Ограничения:
Строгий деловой стиль. Запрещено придумывать цифры и факты, которых нет в моих исходных данных. Никаких приветствий, вводных слов и рассуждений — только сухая выжимка.
## Мои данные: *(здесь вставляете текст с вашими цифрами, заметками и фактами).*
---
Лайфхак: Попросите нейросеть «выдать результат в формате Markdown». Когда вы скопируете такой текст и вставите в современный Microsoft Word (или Google Docs), он автоматически распознает таблицы, жирный шрифт и заголовки нужного уровня. Вам останется только нажать «Печать».
#промпты
Иллюзия корпоративного ИИ: кто на самом деле автоматизирует работу
Исследователи из MIT вскрыли забавный парадокс: настоящий бум нейросетей в бизнесе происходит в тени. В 90% западных компаний инициатива исходит не от руководства. Пока советы директоров месяцами согласовывают «стратегии внедрения», рядовые сотрудники просто открывают личные аккаунты в ChatGPT и тихо делегируют алгоритмам свою рутину.
Начальство думает о глобальных процессах, а обычный специалист просто хочет спихнуть на ИИ скучный отчет и уйти домой вовремя.
Но давайте будем честны: это западная статистика.
В реалиях нашего рынка ситуация совершенно иная. Уровень практического применения ИИ на рабочих местах в РФ всё ещё стремится к нулю. Для абсолютного большинства коллег нейросети остаются просто забавной игрушкой для генерации смешных картинок, а не реальным рабочим инструментом.
И в этом скрыт ваш главный козырь.
Пока рынок спит и печатает всё руками, использование ИИ — это легальный чит-код. Те, кто уже сейчас встроил промпты в свои ежедневные задачи, работают за троих, не выгорая. Это не просто экономия времени, это колоссальная фора перед конкурентами и коллегами по цеху.
Если рутина отнимает всё время, а как внедрить ИИ вы пока не понимаете — пишите https://t.me/zerohold, научим применять нейросети на практике.
Исследователи из MIT вскрыли забавный парадокс: настоящий бум нейросетей в бизнесе происходит в тени. В 90% западных компаний инициатива исходит не от руководства. Пока советы директоров месяцами согласовывают «стратегии внедрения», рядовые сотрудники просто открывают личные аккаунты в ChatGPT и тихо делегируют алгоритмам свою рутину.
Начальство думает о глобальных процессах, а обычный специалист просто хочет спихнуть на ИИ скучный отчет и уйти домой вовремя.
Но давайте будем честны: это западная статистика.
В реалиях нашего рынка ситуация совершенно иная. Уровень практического применения ИИ на рабочих местах в РФ всё ещё стремится к нулю. Для абсолютного большинства коллег нейросети остаются просто забавной игрушкой для генерации смешных картинок, а не реальным рабочим инструментом.
И в этом скрыт ваш главный козырь.
Пока рынок спит и печатает всё руками, использование ИИ — это легальный чит-код. Те, кто уже сейчас встроил промпты в свои ежедневные задачи, работают за троих, не выгорая. Это не просто экономия времени, это колоссальная фора перед конкурентами и коллегами по цеху.
Если рутина отнимает всё время, а как внедрить ИИ вы пока не понимаете — пишите https://t.me/zerohold, научим применять нейросети на практике.