Сегодня стартуем серию акселераторов от Сбера по GenAI, где мы принимаем участие как эксперты. Более 30 заказчиков и 7 партнёров. На связи Самара! 🚀

Выступил с представлением компании. Далее круглые столы с заказчиками - обсуждаем применение генеративного ИИ в разных процессах и сферах, формируем гипотезы и в бой!

Считаю, что достаточно эффективный формат работы в командах, обмен опытом и кейсам, технологиями, переопыление всегда на пользу.

Однако важно, чтобы у компаний уже было понимание работы ИИ и были цели по его внедрению. Иначе, как показывает практика прошлых аналогичных мероприятий того года, история не взлетает по причине незрелости или отсутствия бюджета на PoC со стороны заказчиков.

Как считаете, насколько эффективный данный формат круглых столов? Как сделать его более эффективным и реально рабочим? Пишите в комментариях! 👇

⚡️Как разобраться в быстром создании ИИ-агентов без знаний разработки кода?

Огромные таблицы, кипы документов, расписание, поддержка клиентов: все это можно и нужно делегировать ИИ-агентам. Но когда доходит до дела — ступор. Кажется, что ИИ — это сложно, дорого и вообще для избранных. Где брать знания? В интернете либо общая теория, либо гайды для разработчиков.

А хочется просто взять и быстро собрать помощника под свою задачу, проверить гипотезу и автоматизировать несложную работу с документами и таблицами. Без кода, без команды программистов.

Российская IT-компания DUC Technologies несколько лет внедряет ИИ-решения и накопила работающие кейсы. На бесплатном вебинаре эксперты покажут Langflow — low-code платформу, где агенты собираются как конструктор: визуальные блоки, понятная логика.

Что будет на вебинаре:
-Познакомитесь с интерфейсом и архитектурой Langflow, его возможностями.
-Разберете, из каких компонентов собираются пайплайны в Langflow и как они взаимодействуют между собой.
-Поймете, что такое RAG-система, из каких элементов она состоит и как собрать её в Langflow без единой строки кода.
-Изучите реальные кейсы от DUC: обработка B2B-запросов в логистике, построение RAG под базу знаний и извлечение данных из документов.

Кому полезно:
- Аналитикам
- Продуктам
- Финансистам, бухгалтерам, HR, закупщикам
- Менеджерам по автоматизации БП и развитию

📅 Когда: 26 марта, четверг, 17:00–19:00
💸 Участие бесплатное
👉 Записаться: duc-technologies.ru/webinarlangflow

Приходите, если хотите разобраться, как AI может освободить ваше время. Всё проще, чем кажется.

🚀 Инсайты с Акселератора Сбера: какие боли приносят бизнесы и что с ними делать

Наша команда вернулась с акселератора Сбера. Формат — круглые столы, живые диалоги с компаниями из регионов.

Первое наблюдение: уровень зрелости разный, но структура болей — одинаковая.

Здесь компании делятся на два типа:
1. «Слушатели» — хотят понять, куда приложить ИИ.
2. «Задачники» — приходят с чётким запросом: конкретная боль, бизнес-метрика, готовность к пилоту.

💭Интересно, что боли у компаний из разных отраслей оказались удивительно похожими:
· обработка входящих обращений (логистика, ритейл, услуги)
· контроль качества обслуживания (аптеки, торговые сети)
· извлечение данных из документов (застройщики, производство)
· автоматизация внутренних регламентов (охрана труда, финансы, HR)

Корневые задачи — одни и те же. При этом у каждой компании своя специфика: архитектура, регламенты, размер, устои. Готовые «коробочные» агенты не работают.

Если мы говорим про on‑prem – это заказная разработка с большой кастомизацией. Потому что бизнес-процессы и инфраструктура у всех разные, а безопасность (ПДн, коммерческая тайна, контроль полномочий) — критична.

Какие решения ищут❓
· Генеративные агенты — да, но не только. Часто задача решается гибридной схемой: классическая аналитика + LLM на узких участках.
· Централизованная ИИ-платформа вместо разрозненных ботов. Компании всё чаще хотят единый контур управления агентами, доступом к данным, полномочиями.
· Интеграция с 1С — один из самых частых запросов. Агенты должны уметь работать внутри привычного учётного контура.
· Окупаемость и надёжность — главные вопросы. Бизнес хочет понимать ROI ещё до старта пилота.

Отдельно про Волгоград
Здесь интересная особенность: региональные компании на фоне роста заказов и давления на издержки проявляют не меньший интерес, чем федералы. При этом уровень осведомлённости о GenAI высокий. Здесь обсуждают внедрения и гарантии, а не основы технологий.

📱В нашей среде всех также беспокоит вопрос телеграмма. К мессенджеру МАКС пока осторожное отношение: API похож, но функционал ещё не дотягивает. Интеграторы уже ведут разработку ботов под МАКС, но массового перехода нет.

Главный вывод нашего турне по Поволжью - это в целом низкая зрелость процессов, связанных с развитием ИИ и его применением в реальных задачах. В основном отсутствие ИИ-стратегий, низкая осведомленность об ИИ для бизнеса и понимание его использования. При этом надо отметить повышенный интерес компаний к данной теме, однако без четких детально проработанных запросов.

О каких потребностях бизнеса и способах их закрыть рассказать подробнее? Дайте знать в комментариях 👇

#GenAI #AI #Акселератор #Сбер #ИскусственныйИнтеллект #Бизнес

Привет, друзья 👋

Через пару часов стартует наш вебинар «Знакомство с Langflow». Докажем на практике, что ИИ — не для избранных и совсем не так сложен как кажется 🤖

Если вы сами не планируете в ближайшее время создавать агентов своими руками, то стоит прийти ради разбора кейсов. Мы расскажем о наших решениях и даже покажем демо.

🕔Стартуем в 17:00, последний шанс зарегистрироваться на вебинар.

Привет, друзья 👋Пройдемся по последним трендам, которые меняют ИИ-ландшафт?

1. $58 млрд и смерть «динозавров»: переворот на рынке офисного ПО

К следующему году GenAI и ИИ-агенты создадут первый серьезный вызов монополии Microsoft/Google за 30 лет, перераспределив рынок на $58 млрд. Ключевая концепция — AI Workhub (оркестрационный слой): разделение стека на слой данных (хранение, безопасность) и слой оркестрации, куда приходят агенты. Сейчас только 14% IT-лидеров уверены, что их данные реально полезны для ИИ.

2. Новый стандарт: Data Governance умерло, да здравствует AI Governance

Классических правил работы с данными недостаточно. Теперь спрашиваем: «Почему нейросеть приняла такое решение?» К 2030 году 50% организаций будут использовать автономных ИИ-агентов для контроля политик. Без AI Governance — риски штрафов и репутационных потерь.

3. Эволюция приложений: ИИ из «галочки» — в ядро системы

Появляется новый класс приложений, где ИИ — архитектурное ядро. В 2026 году в России ожидаются первые промышленно работающие мультиагентные системы. Пример: ИИ-агент видит поступление денег → сам создаёт задачу в ERP → проверяет остатки → формирует заказ поставщику. Компании, которые просто «натянут» нейросеть на старые процессы, проиграют.

4. Периферийный ИИ (Edge AI) и архитектура активного иммунитета

ИИ-агенты уходят в чипы камер, станков, дронов (TinyML, потребление в милливатты). Для критических систем задержка в 1 секунду недопустима — Edge AI обеспечивает мгновенную реакцию. Связь с безопасностью: система анализирует поведение процессов в реальном времени и отключает угрозу до её запуска.

5. Взлёт Data Lakehouse: объединение озёр и хранилищ

Рынок массово переходит на Lakehouse (Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi). Стоимость хранения — $30–50 за TB в год против $500–2000 в старых хранилищах. Пример: Microsoft Fabric (OneLake) — все сервисы читают один файл в открытом формате Delta, устраняя проблему копирования данных, которая съедала до 30% бюджета проектов.

Судя по этим трендам, ИИ перестаёт быть «кнопкой» и становится инфраструктурой. Компании, которые перепроектируют процессы с нуля под логику агентов, получат рыночное преимущество.

Друзья!
Мы сделали новый продукт - веб-версию популярного чат-бота PulseGPT, из которого открывается доступ практически в любую нейросеть! Теперь - в браузере! Приглашаем вас в WEB-версию 🚀

Работать  на большом экране ПК − это совершенно другой уровень удобства. Попробуйте сами!

👉Переехать на большой экран: https://pulsegpt.ru/chat/

🔓 Как получить доступ и не потерять свой тариф:
🔑Авторизация: Вы можете войти, заполнив форму регистрации. Если хотите зайти через Telegram − сначала включите VPN, примите условия обслуживания и тогда на экране появится нужная кнопка.
💡 Лайфхак: Если со входом через Telegram возникли сложности, нажмите «Забыли пароль?» и введите email или username (без символа "@") от вашего TG-аккаунта.

🔄 Перенос подписки: Зайдя в учетную запись, нажмите кнопку "Возобновить", чтобы синхронизировать баланс и подписку с Telegram. Все ваши токены и подписка перенесутся из бота на сайт.

✅ Также будем рады обратной связи по результатам тестирования и использования продукта. Будем дорабатывать продукт для большего удобства работы. ОС можно оставить прямо на главной странице!

#ИИ #PulseGPT #ДоступДоВсехНейросетей

Если вы думаете внедрять AI в бизнесе — этот канал сэкономит вам время и деньги.

Меня зовут Александр Сулейкин, к.т.н., доцент НИТУ МИСиС, преподаватель с 7 летним стажем,
основатель DUC Technologies.

Я занимаюсь внедрением AI-решений и систем больших данных.

Последние годы — это проекты, где нужно не «поиграться с нейросетями», а решить конкретные задачи и реальные боли:
автоматизировать процессы, снизить нагрузку на команды, показать экономический эффект (ROI), выстроить работу с данными, выбрать архитектуру AI-приложения, создать ИИ-агента и ускорить принятие решений.

В DUC Technologies — мы делаем решения в области AI и аналитики.

Здесь — про практику и применение технологий в бизнесе:
— 🤖 как AI и аналитика реально работают в компаниях
— 📊 где технологии дают результат, а где — нет
— ⚙️ какие задачи уже автоматизируются
— 🗂 как выстраивается работа с данными
— 👥 как меняется работа команд
— 🏗 какие архитектурные решения использовать и почему

📌 Отдельный фокус — на практических кейсах: что внедряли, какие задачи решали и какой результат получили.

Иногда разбираю то, что не сработало — это тоже полезно.

📰 Периодически буду разбирать и важные новости, конференции — с точки зрения их реального влияния на бизнес и полезности.

Делюсь кейсами, разбором задач, наблюдениями из работы и практическими подходами.

Если вы думаете, как применять AI, аналитику и данные в своей работе или в компании — здесь найдёте ориентиры и реальные сценарии.

💬 Для сотрудничества — можно писать в ЛС или оставить заявку на нашем сайте.

AI за неделю: коротко и по делу

Собрал ключевые обновления из мира AI и технологий, которые реально стоит держать в фокусе 👇

🔹 DeepSeek V4

Китайская DeepSeek выпустила новую открытую модель V4 — её уже сравнивают с решениями OpenAI и Google.

Что важно:
— открытый код → можно разворачивать локально
— высокая производительность в логике, коде и агентных задачах
— версии Pro и Flash под разные сценарии
— упор на работу с AI-агентами

👉 Для бизнеса это значит:
порог входа в AI продолжает снижаться — появляются сильные и более доступные альтернативы закрытым моделям.

👉 И ещё момент:
конкуренция между моделями усиливается не только по качеству, но и по стоимости.

🔬 AlphaFold 3 от Google DeepMind

Модель научилась предсказывать не только белки, но и взаимодействия ДНК, РНК и молекул.

Что важно:
— рост точности примерно на 50%
— доступна бесплатно для исследований

👉 Это ускоряет разработку лекарств и снижает стоимость экспериментов.

🧠 Anthropic: проблемы с качеством Claude Code

Компания признала, что качество модели проседало из-за:

— снижения глубины «размышления»
— бага с потерей контекста
— изменений в системных настройках

👉 Для бизнеса это важный сигнал:
AI — это не «включили и забыли», а система, которую нужно постоянно контролировать.

💸 Anthropic vs OpenAI

Anthropic тестирует сокращение функций в подписках.
OpenAI, наоборот, сохраняет доступ к инструментам даже в более дешёвых тарифах.

👉 Рынок начинает конкурировать не только технологиями, но и экономикой.

🛠 Fabula готовится к AI-агентам

Сервис обновил интерфейс и убрал перегруз, чтобы встроить AI прямо в рабочие процессы.

👉 Тренд очевиден:
AI перестаёт быть отдельным инструментом и становится частью продукта.

Что это значит в целом

AI быстро уходит из стадии экспериментов в прикладное использование:

— больше открытых моделей
— ниже порог входа
— выше конкуренция
— сильнее влияние на экономику бизнеса

Вопрос уже не в том, использовать ли AI, а в том — как быстро вы научитесь делать это эффективно.

#AI #ИИ #AIновости #ИИдайджест

Большинство задач в поддержке — повторяются.
И именно поэтому их автоматизируют одними из первых.

🤖 Клиентская поддержка — одна из первых зон, где генеративные модели начали давать реальный эффект.

Мы сделали 5 таких проектов — и в каждом получили заметный результат с разными моделями и подходами.

Покажу на одном из кейсов 👇

К нам обратилась крупная управляющая компания.

Задача:
— снизить нагрузку на поддержку
— ускорить ответы
— не потерять качество

Важно: ошибка = жалоба.

Что сделали:
— ограничили темы ответов
— добавили контекст (дом, подъезд, квартира, тип обращения)
— связали с системой заявок и чатом

👉 если бот не уверен — он не отвечает

Что получилось:
— точность ответов > 70% (для прототипа)
— без «галлюцинаций»
— быстрые ответы

👉 сотрудники избавились от рутины и переключились на более сложные запросы

Что это даёт бизнесу:
— рутину забирает система
— люди работают с кейсами
— нагрузка становится управляемой

AI здесь — про экономику.

👉 Подробнее в кейсе

💬 Если у вас похожая задача — можно разобрать, где это сработает, а где нет.

#AIновости #ИИ #кейсы #автоматизация #поддержка #AIвбизнесе

Майские — хороший тест для бизнеса.

Каждый год в это время становится видно, как у вас на самом деле устроены процессы:

— останавливается ли поддержка
— копятся ли заявки
— ждут ли клиенты «до понедельника»

И главный вопрос:

👉 что у вас до сих пор завязано на людях, а не на системе

Потому что система:
— не уходит на выходные
— не забывает ответить
— не теряет обращения

Если коротко — майские хорошо подсвечивают слабые места.

При этом есть довольно понятные зоны, которые бизнес уже спокойно автоматизирует:

— ответы на типовые вопросы
— первичная обработка заявок
— базовая аналитика и сводки
— работа с документами

И это не про «заменить людей».

Это про то, чтобы убрать рутину и не останавливать процессы, когда команда отдыхает.

В итоге получается простая вещь:

👉 бизнес продолжает работать
👉 команда — отдыхает

Если у вас есть ощущение, что на праздниках всё «встаёт» — скорее всего, дело не в нагрузке, а в процессах.

С этим можно работать.

И да — в том числе так, чтобы на майских спокойно есть шашлыки, а не проверять, не потерялась ли заявка 🙂

#AI #ИИ #автоматизация #бизнес #поддержка #чатбот #процессы #эффективность #digital #DUC

4 мая — тот самый день.

Если убрать мемы (ненадолго), в «Звёздных войнах» хорошо видно одну вещь:

👉 побеждает не тот, у кого больше «силы»
👉 а тот, у кого лучше выстроена система

Империя — это масштаб, контроль и регламенты.
Повстанцы — скорость, гибкость и адаптация.

Разные подходы. Но в обоих случаях всё держится не на «магии». А на процессах.

В бизнесе с AI — то же самое.

В одном из проектов мы делали BI-ассистента для аналитики.

До этого:
— запрос → SQL → сбор данных → проверка → правки
— до 1,5 часов на один отчёт
— ошибки и зависимость от аналитиков

Сам по себе AI здесь ничего не решает.

Поэтому мы не «внедряли модель».
👉 мы выстраивали систему:
— добавили семантический слой (чтобы модель понимала бизнес-термины)
— задали контекст обработки запросов
— ограничили поведение, чтобы исключить ошибки
— сделали интерфейс под нетехнических пользователей

После этого:
— отчёты — ~20 минут вместо 1,5 часов
— ошибки снизились на 30%
— до 50% времени аналитиков освободилось

И важный момент:
инструмент не менялся.
Менялась система вокруг него.

И это как раз то, что чаще всего упускают.

Один и тот же AI:
— в одной компании даёт результат
— в другой — добавляет хаос

Разница — не в технологии.
Разница — в том, как она встроена в процессы.

AI — это не «Сила».
Это усилитель уже работающей системы.

И если системы нет — усиливать будет нечего.

И да пребудут с вами не только технологии, но и нормально выстроенные процессы.

#AI #ИИ #DUCмнение #DUCкейс #BI #аналитика #данные #AIвбизнесе #автоматизация #процессы #цифровизация

Почему AI не работает в бизнесе — и почему это нормально

На старте многие ждут от AI почти магии:
— сократить расходы
— ускорить процессы
— «сам всё сделать»

А потом:
❌ пилот не взлетает
❌ команда разочаровывается
❌ бизнес делает вывод, что «AI переоценён»

На практике проблема чаще всего не в технологии.

В новой статье разобрали:
— почему AI-проекты часто проваливаются на старте
— как данные ломают даже сильные модели
— почему ожидание «магии» мешает получить результат
— и как вообще запускать AI так, чтобы он работал в бизнесе, а не только в презентации

👉 Полностью прочитать можно ЗДЕСЬ

#AI #ИИ #DUCразбор #AIвбизнесе #автоматизация #данные #аналитика

В День Победы мы вспоминаем тех, кто был на передовой.
И тех, чья работа оставалась в тени — но от этого не становилась менее важной.

Связисты.
Дешифровщики.
Те, кто работал с информацией.

Зимой 1941 года под Москвой связисты тянули линии связи под огнём.
Кабель рвался снова и снова.

Его восстанавливали сразу — ползком, в снегу, в темноте.
Потому что без связи нет команды.
А без команды — нет действия.

В это же время в тылу разбирали перехваченные сообщения.

Фрагменты, цифры, обрывки.
Их собирали вручную — сопоставляя, проверяя, перепроверяя.

Иногда на это были часы.
И от этих часов зависели решения.

Накануне Курской битвы удалось вскрыть подготовку наступления.
Это дало возможность заранее выстроить оборону.

Это была работа с данными.
Без систем. Без автоматизации.
Только люди и огромная ответственность.

Сегодня мы можем говорить, писать, работать, строить планы —
потому что они тогда сделали невозможное.

Потому что выдержали.
Потому что не отступили.
Потому что довели дело до конца.

И потому что передали нам главное —
умение держаться, работать и отвечать за результат даже в самые сложные моменты.

Сегодня это ощущается особенно.

С Днём Победы!

С глубокой благодарностью к тем,
кто прошёл через эту войну,
кто работал на пределе сил — на фронте и в тылу.

И к тем, кто сейчас выполняет свой долг.

Спасибо за мужество.
За стойкость.
За право жить и двигаться дальше.

Мы помним. И будем помнить всегда.

Хотите разобраться в AI-агентах и RAG-системах, но кажется, что это «слишком технически»?
Тогда хорошая новость 👇

Мы запускаем практический курс по Langflow — low-code платформе, на которой можно создавать AI-приложения без глубокого программирования.

Это курс для тех, кто хочет не просто смотреть ролики про AI, а начать собирать рабочие решения своими руками.
Кому подойдёт курс:
👉 разработчикам — чтобы быстрее прототипировать AI-решения
👉 аналитикам — чтобы строить AI-пайплайны и проверять гипотезы
👉 продактам и техлидам — чтобы лучше понимать, как устроены современные AI-системы
👉 всем, кто уже пробовал LLM/OpenAI API и хочет перейти от «игрушек» к реальной практике

Важно:
опыт программирования не обязателен.
Достаточно базового понимания:
— что такое LLM
— API
— Python (на базовом уровне)

Что будет на курсе:
✔️ 8 онлайн-встреч по 1,5 часа
✔️ 70%+ практики
✔️ небольшие группы
✔️ домашние задания с проверкой
✔️ чат с преподавателями
И главное — вы соберёте собственный AI-проект.

Научитесь:
— строить AI-пайплайны в Langflow
— делать RAG-системы
— собирать AI-агентов
— подключать базы знаний
— работать с мониторингом через Langfuse
— делать кастомную логику без сложной разработки

Показывать будем на реальных кейсах DUC, а не на абстрактных примерах.
Старт уже в эту пятницу 👀

Программа и детали — ЗДЕСЬ

#AI #ИИ #Langflow #RAG #AIAgents #BigData #автоматизация #LLM