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
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
🤝7👍5🔥3👏1
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
Если убрать мемы
👉 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
👍9⚡5🔥5
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
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
👍8🔥3🤝3
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.
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.
❤9🔥7👏4👎2
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
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
🤝7✍4🤔4👍2
🤖 Вчера побывал на Inside AI Meetup от WB & Russ! 🎉
Делюсь с вами самыми горячими инсайтами и техническими деталями, которые обсуждали топовые команды WB и др. 🔥 Может быть полезно для всех, кто в теме AI-агентов и в целом внедрения AI-решений. 🤖
📊 Code-First против Low-code: битва титанов ⚔️
Оказывается, гиганты рынка (за редким исключением, как MTS MWS) не жалуют Low-code платформы. 🙅♂️
Причины прозаичны:
Масштабируемость: сложно расти. 📉
Безопасность: риски выше. 🔒
Гибкость: функционала не хватает. 🛠
В итоге все приходят к общим паттернам архитектуры, но строят их на коде. 💻 Это дает полный контроль над инфраструктурой, хотя трудозатраты растут и команды во многом повторяют те же Low-code ноды. 🔄
🧠 Гибридные подходы и Computer Vision 👁
Для задач с CV (Computer Vision) оптимальны именно гибридные решения. LLM-модели здесь — спасение, когда нужно:
Дообучать сотни мелких моделей под каждый SKU. 🎓
Постоянно поддерживать актуальность данных. 📅
LLM избавляет от необходимости клепать новые модели под каждую группу товаров и постоянно обновлять датасеты. 🚫📦
🚀 Технический стэк и лайфхаки 💡
Вот несколько конкретных инструментов и решений, которые стоит взять на заметку:
Векторный поиск: На бенчмарках Wildberries база данных Faiss выигрывает Pgvector по производительности в разы. 🏆
Парсинг: Ребята из MTS рекомендуют библиотеку Crawl4AI. 🕷 Она быстро выгружает веб-страницы сразу в Markdown, идеально заточенный под LLM. Обязательно затестим у себя! 🧪
Балансировка нагрузки: Обычные балансировщики L7 здесь не справляются. Нужны более хитрые подходы: ⚖️
Спекулятивный роутинг: Перспективно, дает буст производительности, но может быть дорогим. 💸
Token-aware и KV-Cache-aware Routing: Тоже рабочие варианты для оптимизации инференса. ⚙️
🤝 Общие архитектурные решения с MWS 🏗
Приятно было увидеть, что наши решения по Охране Труда и др. архитектурные решения (иерархические чанки, реранкер и гибридный поиск) нашли отражение и в архитектуре MWS. Оказалось, что у нас схожее видение архитектуры типовой RAG-системы! 🧩
В целом, получился отличный «домашний» митап с кучей технарей и профильной экспертизой. Спасибо организаторам за атмосферу и контент! 🙌✨
#WBMeetup #InsideAIMeetup #ИИ #AI #AIAgents #Технологии
Делюсь с вами самыми горячими инсайтами и техническими деталями, которые обсуждали топовые команды WB и др. 🔥 Может быть полезно для всех, кто в теме AI-агентов и в целом внедрения AI-решений. 🤖
📊 Code-First против Low-code: битва титанов ⚔️
Оказывается, гиганты рынка (за редким исключением, как MTS MWS) не жалуют Low-code платформы. 🙅♂️
Причины прозаичны:
Масштабируемость: сложно расти. 📉
Безопасность: риски выше. 🔒
Гибкость: функционала не хватает. 🛠
В итоге все приходят к общим паттернам архитектуры, но строят их на коде. 💻 Это дает полный контроль над инфраструктурой, хотя трудозатраты растут и команды во многом повторяют те же Low-code ноды. 🔄
🧠 Гибридные подходы и Computer Vision 👁
Для задач с CV (Computer Vision) оптимальны именно гибридные решения. LLM-модели здесь — спасение, когда нужно:
Дообучать сотни мелких моделей под каждый SKU. 🎓
Постоянно поддерживать актуальность данных. 📅
LLM избавляет от необходимости клепать новые модели под каждую группу товаров и постоянно обновлять датасеты. 🚫📦
🚀 Технический стэк и лайфхаки 💡
Вот несколько конкретных инструментов и решений, которые стоит взять на заметку:
Векторный поиск: На бенчмарках Wildberries база данных Faiss выигрывает Pgvector по производительности в разы. 🏆
Парсинг: Ребята из MTS рекомендуют библиотеку Crawl4AI. 🕷 Она быстро выгружает веб-страницы сразу в Markdown, идеально заточенный под LLM. Обязательно затестим у себя! 🧪
Балансировка нагрузки: Обычные балансировщики L7 здесь не справляются. Нужны более хитрые подходы: ⚖️
Спекулятивный роутинг: Перспективно, дает буст производительности, но может быть дорогим. 💸
Token-aware и KV-Cache-aware Routing: Тоже рабочие варианты для оптимизации инференса. ⚙️
🤝 Общие архитектурные решения с MWS 🏗
Приятно было увидеть, что наши решения по Охране Труда и др. архитектурные решения (иерархические чанки, реранкер и гибридный поиск) нашли отражение и в архитектуре MWS. Оказалось, что у нас схожее видение архитектуры типовой RAG-системы! 🧩
В целом, получился отличный «домашний» митап с кучей технарей и профильной экспертизой. Спасибо организаторам за атмосферу и контент! 🙌✨
#WBMeetup #InsideAIMeetup #ИИ #AI #AIAgents #Технологии
🔥10🤔4✍3❤1👍1
Привет, друзья! 👋
С радостью приглашаю на конференцию Tech Week 2026, которая пройдёт с 17 по 18 июня в Технограде, ВДНХ. Я выступлю на круглом столе, посвященном теме ИИ.
Tech Week — это место, где собираются лучшие умы индустрии, чтобы обсудить то, каким будет наше технологическое завтра. Присоединяйтесь! Еще выбил для вас промокод на скидку 10% -СПИКЕРТВ
Что вас ждёт:
🔹 12 тематических потоков, включая ИИ, большие данные, цифровую трансформацию и инвестиции
🔹 Более 280 экспертов и 50+ компаний, меняющих правила игры
🔹 Уникальные форматы: тренинги практикумы, мастермайнды, живой нетворкинг
🔹 Возможность расширить круг профессиональных контактов и зарядиться идеями на год вперёд
Если вы в поиске инсайтов, партнерств или просто хотите быть в курсе, куда движется рынок — вам точно сюда.
👉 Ознакомиться с программой можно по ссылке.
До встречи на Tech Week!
С радостью приглашаю на конференцию Tech Week 2026, которая пройдёт с 17 по 18 июня в Технограде, ВДНХ. Я выступлю на круглом столе, посвященном теме ИИ.
Tech Week — это место, где собираются лучшие умы индустрии, чтобы обсудить то, каким будет наше технологическое завтра. Присоединяйтесь! Еще выбил для вас промокод на скидку 10% -
Что вас ждёт:
🔹 12 тематических потоков, включая ИИ, большие данные, цифровую трансформацию и инвестиции
🔹 Более 280 экспертов и 50+ компаний, меняющих правила игры
🔹 Уникальные форматы: тренинги практикумы, мастермайнды, живой нетворкинг
🔹 Возможность расширить круг профессиональных контактов и зарядиться идеями на год вперёд
Если вы в поиске инсайтов, партнерств или просто хотите быть в курсе, куда движется рынок — вам точно сюда.
👉 Ознакомиться с программой можно по ссылке.
До встречи на Tech Week!
🔥6⚡2💯2
🚀 Вот и понедельник, а вместе с ним — наш ИИ-дайджест с главными новостями за неделю:
▫️ MiniMax представила M3 — новую мощную открытую модель для кода, агентов и мультимодальных задач.
— поддерживает контекст до 1M токенов;
— обходит GPT-5.5 и Claude Opus в тестах. 🧠💻
▫️ В России создали методику борьбы с «галлюцинациями» через систему автоматической верификации.
— использует классификатор ошибок и модуль оценки достоверности;
— легко интегрируется в любые RAG-системы для точности ответов. 🛡️🔍
▫️ Фонд Цукерберга (Biohub) открыл доступ к ИИ-движку для проектирования белков.
— модель обучена на 2,8 млрд последовательностей;
— позволяет конструировать молекулы для борьбы с раком за считанные дни. 🧬💊
▫️ OpenAI выпустила Codex для Windows 11 с функцией «Computer Use».
— ИИ может самостоятельно управлять компьютером;
— открывает приложения, работает с файлами и ищет баги. 🖥️🤖
▫️ Китай вводит ограничения на выезд ИИ-специалистам (Alibaba и DeepSeek).
— цель: защита технологий и борьба с утечкой кадров;
— часть технологического противостояния с США 🇨🇳🚫
#Новости #ИИ #LLM #DataUnderControl #ИИДайджест
▫️ MiniMax представила M3 — новую мощную открытую модель для кода, агентов и мультимодальных задач.
— поддерживает контекст до 1M токенов;
— обходит GPT-5.5 и Claude Opus в тестах. 🧠💻
▫️ В России создали методику борьбы с «галлюцинациями» через систему автоматической верификации.
— использует классификатор ошибок и модуль оценки достоверности;
— легко интегрируется в любые RAG-системы для точности ответов. 🛡️🔍
▫️ Фонд Цукерберга (Biohub) открыл доступ к ИИ-движку для проектирования белков.
— модель обучена на 2,8 млрд последовательностей;
— позволяет конструировать молекулы для борьбы с раком за считанные дни. 🧬💊
▫️ OpenAI выпустила Codex для Windows 11 с функцией «Computer Use».
— ИИ может самостоятельно управлять компьютером;
— открывает приложения, работает с файлами и ищет баги. 🖥️🤖
▫️ Китай вводит ограничения на выезд ИИ-специалистам (Alibaba и DeepSeek).
— цель: защита технологий и борьба с утечкой кадров;
— часть технологического противостояния с США 🇨🇳🚫
#Новости #ИИ #LLM #DataUnderControl #ИИДайджест
🔥6👍3💯2
📐 Как с помощью AI автоматизировать работу с конструкторскими чертежами?
Для производителя турбинного оборудования мы разработали систему, которая автоматически извлекает параметры из чертежей и переводит их в структурированный вид.
🔍 Что умеет система:
— распознавать машинописный и рукописный текст;
— обрабатывать технические обозначения, допуски и ГОСТы;
— автоматически извлекать ключевые параметры деталей;
— структурировать данные для дальнейшего поиска и анализа.
⚙️ С какими сложностями столкнулись:
— низкое качество сканов;
— рукописные правки на документах;
— устаревшие обозначения и форматы;
— большое количество технических символов, допусков и ГОСТов.
🤖 Что сделали:
— разработали решение на базе OCR и больших языковых моделей;
— реализовали многоэтапный пайплайн обработки данных;
— настроили извлечение таких параметров, как материал, твердость, радиус, ГОСТ и маркировка;
— обеспечили работу с разнородными типами данных в одном процессе.
📈 Что получил бизнес:
📌 ускорился поиск нужных деталей и инструментов;
📌 сократилось время подготовки нормативной документации;
📌 появилась возможность подбирать аналоги по геометрическим параметрам;
📌 повысилась скорость принятия технических решений.
👉🏼 Подробнее в кейсе.
#AI #ИИ #автоматизация #Промышленность #Кейсы #AIвбизнесе
Для производителя турбинного оборудования мы разработали систему, которая автоматически извлекает параметры из чертежей и переводит их в структурированный вид.
🔍 Что умеет система:
— распознавать машинописный и рукописный текст;
— обрабатывать технические обозначения, допуски и ГОСТы;
— автоматически извлекать ключевые параметры деталей;
— структурировать данные для дальнейшего поиска и анализа.
⚙️ С какими сложностями столкнулись:
— низкое качество сканов;
— рукописные правки на документах;
— устаревшие обозначения и форматы;
— большое количество технических символов, допусков и ГОСТов.
🤖 Что сделали:
— разработали решение на базе OCR и больших языковых моделей;
— реализовали многоэтапный пайплайн обработки данных;
— настроили извлечение таких параметров, как материал, твердость, радиус, ГОСТ и маркировка;
— обеспечили работу с разнородными типами данных в одном процессе.
📈 Что получил бизнес:
📌 ускорился поиск нужных деталей и инструментов;
📌 сократилось время подготовки нормативной документации;
📌 появилась возможность подбирать аналоги по геометрическим параметрам;
📌 повысилась скорость принятия технических решений.
👉🏼 Подробнее в кейсе.
#AI #ИИ #автоматизация #Промышленность #Кейсы #AIвбизнесе
🔥6❤4💯2
Привет, друзья! 👋 На днях побывал в гостях у нашего заказчика и партнера — компании «Транскон» из Твери.
🏭 Уже более 25 лет компания занимается разработкой и производством оборудования для кондиционирования воздуха.
«Транскон» входит в ГК КСК, объединяющую десятки промышленных предприятий и входящую в контур Трансмашхолдинга (ТМХ) — глобальный производитель современных транспортных решений.
🤖 Сейчас коллеги активно начинают внедрять ИИ в различных подразделениях:
• автоматизация процессов бэк-офиса;
• производственные процессы;
• проектирование и инженерные задачи.
Приятно видеть, что российские предприятия переходят от обсуждения технологий к реальным проектам, направленным на повышение эффективности и производительности труда.
🔧 Впечатлил уровень локализации производства.
За последние годы компании удалось:
• освоить производство ряда узлов и агрегатов;
• развить собственные инженерные компетенции;
• снизить зависимость от внешних поставщиков.
Да, локализация во многом стала ответом на внешние вызовы. Но именно такие вызовы зачастую становятся драйвером развития собственных технологий.
📊 Также обсудили задачи производственной аналитики.
Один из самых востребованных сценариев сегодня — получение отчётов и дашбордов по обычному текстовому запросу.
Важный нюанс👇
🎯 Эффективность BI-агента напрямую зависит от качества данных.
Для получения действительно полезной аналитики необходимы:
• грамотно выстроенный семантический слой;
• актуальные справочники;
• корректно заполненные данные.
Без этого даже самые современные ИИ-инструменты не смогут дать качественный результат.
🚀 Отдельно отметил для себя, что тренд на автоматизацию промышленности набирает обороты.
Даже в условиях ограниченных бюджетов руководители понимают стратегическую важность внедрения ИИ и стараются находить возможности для запуска таких проектов.
#AI #ИИ #Промышленность #Автоматизация #Производство #AIвбизнесе
🏭 Уже более 25 лет компания занимается разработкой и производством оборудования для кондиционирования воздуха.
«Транскон» входит в ГК КСК, объединяющую десятки промышленных предприятий и входящую в контур Трансмашхолдинга (ТМХ) — глобальный производитель современных транспортных решений.
🤖 Сейчас коллеги активно начинают внедрять ИИ в различных подразделениях:
• автоматизация процессов бэк-офиса;
• производственные процессы;
• проектирование и инженерные задачи.
Приятно видеть, что российские предприятия переходят от обсуждения технологий к реальным проектам, направленным на повышение эффективности и производительности труда.
🔧 Впечатлил уровень локализации производства.
За последние годы компании удалось:
• освоить производство ряда узлов и агрегатов;
• развить собственные инженерные компетенции;
• снизить зависимость от внешних поставщиков.
Да, локализация во многом стала ответом на внешние вызовы. Но именно такие вызовы зачастую становятся драйвером развития собственных технологий.
📊 Также обсудили задачи производственной аналитики.
Один из самых востребованных сценариев сегодня — получение отчётов и дашбордов по обычному текстовому запросу.
Важный нюанс👇
🎯 Эффективность BI-агента напрямую зависит от качества данных.
Для получения действительно полезной аналитики необходимы:
• грамотно выстроенный семантический слой;
• актуальные справочники;
• корректно заполненные данные.
Без этого даже самые современные ИИ-инструменты не смогут дать качественный результат.
🚀 Отдельно отметил для себя, что тренд на автоматизацию промышленности набирает обороты.
Даже в условиях ограниченных бюджетов руководители понимают стратегическую важность внедрения ИИ и стараются находить возможности для запуска таких проектов.
#AI #ИИ #Промышленность #Автоматизация #Производство #AIвбизнесе
❤6🔥5⚡3
▫️ ChatGPT преодолел отметку в 1 млрд пользователей и установил мировой рекорд роста.
— сервис достиг миллиарда активных пользователей быстрее любых цифровых платформ в истории;
— для сравнения: YouTube потребовалось восемь лет, чтобы выйти на такую аудиторию. 🌍
▫️ Microsoft представила MAI-Thinking-1 — свою первую рассуждающую ИИ-модель.
— показывает один из лучших результатов в SWE-Bench Pro для задач программирования;
— обучена с нуля на собственных данных без использования сторонних моделей. 💻
▫️ ИИ повысил выявляемость рака молочной железы на 63%.
— российское исследование охватило более 677 тысяч маммографий;
— алгоритмы помогли находить изменения, которые могут остаться незамеченными при обычном анализе снимков. 🩺
▫️ Google запустил Dreambeans — ИИ-сервис для персональных рекомендаций нового поколения.
— анализирует данные пользователя из сервисов Google с его разрешения;
— вместо бесконечной ленты предлагает подборку идей, событий и мест, которые могут быть интересны именно вам.📱
▫️ Китайские ученые разработали сверхбыструю память для квантовых компьютеров.
— новая система QRAM ускоряет обмен данными между классическими и квантовыми вычислениями;
— технология может стать важным шагом к практическому применению квантовых машин. ⚛️
▫️ Разработанную ИИ вакцину впервые испытали на людях.
— препарат показал безопасность в исследовании с участием 39 добровольцев;
— ИИ помог создать универсальный антиген против целого семейства коронавирусов, включая будущие мутации. 🧬
▫️ Япония и США вложат $1 млрд в развитие ИИ для науки.
— страны запускают пятилетнюю программу совместных исследований в области искусственного интеллекта;
— средства направят на развитие вычислительной инфраструктуры и проекты в сфере биотехнологий, квантовых технологий и термоядерного синтеза. 🔬
#Новости #ИИ #AI #LLM #TechNews #ИИДайджест
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6⚡4👍3🤔1
🤖 Чат-боты стремительно уступают место ИИ-агентам
В отличие от обычных LLM, агент не просто отвечает на вопросы, а выполняет задачи целиком: от сбора данных до формирования готового результата.
В новом материале разбираем три заметных подхода к построению агентных систем:
▫️Hermes Agent
▫️OpenClaw
▫️Kimi Agents
Также рассказываем, чем ИИ-агент отличается от чат-бота, какие задачи уже сегодня можно автоматизировать и на что стоит обратить внимание при выборе платформы.
🔥 А теперь вопрос к вам.
В отличие от обычных LLM, агент не просто отвечает на вопросы, а выполняет задачи целиком: от сбора данных до формирования готового результата.
В новом материале разбираем три заметных подхода к построению агентных систем:
▫️Hermes Agent
▫️OpenClaw
▫️Kimi Agents
Также рассказываем, чем ИИ-агент отличается от чат-бота, какие задачи уже сегодня можно автоматизировать и на что стоит обратить внимание при выборе платформы.
🔥 А теперь вопрос к вам.
👍4🔥4❤2
DataUnderControl
🤖 Чат-боты стремительно уступают место ИИ-агентам В отличие от обычных LLM, агент не просто отвечает на вопросы, а выполняет задачи целиком: от сбора данных до формирования готового результата. В новом материале разбираем три заметных подхода к построению…
Какой из этих фреймворков разобрать пошагово: от установки до первых рабочих сценариев?
Самый популярный вариант разберем в отдельном материале.
Самый популярный вариант разберем в отдельном материале.
Anonymous Poll
30%
Hermes Agent
40%
OpenClaw
30%
Kimi Agents
❤4👍1🔥1
Как продать план лечения стоматологии через AI-визуализацию? 🦷
Спрос на AI-визуализацию в медицине продолжает расти — особенно в направлениях, где решение пациента напрямую зависит от ожидания результата.
Один из таких кейсов — сервис для стоматологии, который по фотографии показывает возможный результат коррекции прикуса.
Что сделали:
▫️построили REST API для загрузки фото и выдачи обработанного изображения;
▫️добавили детекцию лица и зоны улыбки;
▫️применили диффузионные модели для коррекции прикуса и генерации естественной улыбки;
▫️предусмотрели возможность перегенерации результата и автоматическое удаление исходных файлов.
Главный вызов: сделать результат правдоподобным. Для клиники «просто красивая картинка» — это риск. Пациент должен видеть реалистичный прогноз, которому можно доверять.
По сути, это превращает консультацию из объяснения «на словах» в визуальное согласование плана лечения.
👉🏼 Подробнее в кейсе.
Интересно внедрить подобные решения в свой продукт?
Пишите: @Alexsuley
#AIновости #ИИ #кейсы #автоматизация #AIвбизнесе
Спрос на AI-визуализацию в медицине продолжает расти — особенно в направлениях, где решение пациента напрямую зависит от ожидания результата.
Один из таких кейсов — сервис для стоматологии, который по фотографии показывает возможный результат коррекции прикуса.
Что сделали:
▫️построили REST API для загрузки фото и выдачи обработанного изображения;
▫️добавили детекцию лица и зоны улыбки;
▫️применили диффузионные модели для коррекции прикуса и генерации естественной улыбки;
▫️предусмотрели возможность перегенерации результата и автоматическое удаление исходных файлов.
Главный вызов: сделать результат правдоподобным. Для клиники «просто красивая картинка» — это риск. Пациент должен видеть реалистичный прогноз, которому можно доверять.
По сути, это превращает консультацию из объяснения «на словах» в визуальное согласование плана лечения.
👉🏼 Подробнее в кейсе.
Интересно внедрить подобные решения в свой продукт?
Пишите: @Alexsuley
#AIновости #ИИ #кейсы #автоматизация #AIвбизнесе
❤8⚡6🤔3