Экономика ИИ-решений: почему GenAI требует другого подхода к оценке затрат
Экономика ИИ-решений зависит не только от качества модели, но и от того, как устроена система в целом.
В классическом ML основная часть затрат обычно приходится на подготовку данных и обучение модели. В GenAI-системах существенную роль начинают играть стоимость инференса, объем контекста, архитектура решения и дополнительные компоненты, участвующие в обработке каждого запроса.
Из-за этого привычных подходов к оценке эффективности часто оказывается недостаточно.
В карточках разобрали, чем отличается экономика ML и GenAI и как функционально-стоимостной анализ (ФСА) помогает находить основные точки затрат и возможности для оптимизации ➡️
Экономика ИИ-решений зависит не только от качества модели, но и от того, как устроена система в целом.
В классическом ML основная часть затрат обычно приходится на подготовку данных и обучение модели. В GenAI-системах существенную роль начинают играть стоимость инференса, объем контекста, архитектура решения и дополнительные компоненты, участвующие в обработке каждого запроса.
Из-за этого привычных подходов к оценке эффективности часто оказывается недостаточно.
В карточках разобрали, чем отличается экономика ML и GenAI и как функционально-стоимостной анализ (ФСА) помогает находить основные точки затрат и возможности для оптимизации ➡️
🔥4❤3👏2👍1💯1
ITSystem: о разработке, SaaS-продуктах и прикладном IT
Продолжаем делиться каналами, в которых можно следить за практической стороной разработки и тем, как технологические идеи превращаются в реальные продукты.
Один из них — ITSystem (@itsystemsolution). Это канал команды, которая развивает собственную IT-экосистему, занимается обучением разработчиков и параллельно работает над своими SaaS-продуктами.
Автор канала делится не только новостями проектов, но и своим взглядом на современную разработку: от инженерных подходов и best practices до запуска новых продуктовых идей. В канале можно увидеть как размышления о построении production-систем, так и заметки о создании собственных сервисов, экспериментах с игровыми и SaaS-форматами, а также материалы о востребованных технологических направлениях.
В канале регулярно появляются материалы о:
◾️ разработке современных production-систем и best practices для Backend- и Frontend-направлений;
◾️ запуске и развитии собственных SaaS-продуктов, продуктовых гипотезах и MVP;
◾️ практическом опыте создания IT-проектов — от идеи до реализации;
◾️ современных инструментах и подходах, включая RAG, агентов и AI-направление;
◾️ развитии разработчиков, обучающих инициативах и прикладных материалах для IT-специалистов.
Если вам интересны прикладная разработка, внутренние процессы IT-команд и путь от технической идеи до собственного продукта, стоит заглянуть в канал @itsystemsolution
Продолжаем делиться каналами, в которых можно следить за практической стороной разработки и тем, как технологические идеи превращаются в реальные продукты.
Один из них — ITSystem (@itsystemsolution). Это канал команды, которая развивает собственную IT-экосистему, занимается обучением разработчиков и параллельно работает над своими SaaS-продуктами.
Автор канала делится не только новостями проектов, но и своим взглядом на современную разработку: от инженерных подходов и best practices до запуска новых продуктовых идей. В канале можно увидеть как размышления о построении production-систем, так и заметки о создании собственных сервисов, экспериментах с игровыми и SaaS-форматами, а также материалы о востребованных технологических направлениях.
В канале регулярно появляются материалы о:
◾️ разработке современных production-систем и best practices для Backend- и Frontend-направлений;
◾️ запуске и развитии собственных SaaS-продуктов, продуктовых гипотезах и MVP;
◾️ практическом опыте создания IT-проектов — от идеи до реализации;
◾️ современных инструментах и подходах, включая RAG, агентов и AI-направление;
◾️ развитии разработчиков, обучающих инициативах и прикладных материалах для IT-специалистов.
Если вам интересны прикладная разработка, внутренние процессы IT-команд и путь от технической идеи до собственного продукта, стоит заглянуть в канал @itsystemsolution
👍3🔥2💯2👏1
Что происходит, если внедрить ИИ, но не менять процессы
ИИ часто внедряют как инструмент, который должен снизить нагрузку на команду. Но на практике эффект может быть обратным: если процессы не меняются, нагрузка не исчезает, а дополняется новыми задачами.
Что происходит в компаниях:
➡️ сотрудники продолжают выполнять прежнюю работу;
➡️ параллельно они осваивают новые цифровые инструменты;
➡️ им нужно проверять результаты работы ИИ;
➡️ к этому добавляется адаптация к изменившейся рабочей среде.
В результате ИИ встраивается в существующую модель как дополнительный слой, а не как инструмент, который упрощает процесс. Компания получает не пересмотренную систему работы, а новые обязанности поверх старой структуры.
Сегодня вопрос уже не только в автоматизации отдельных операций. Компании переходят к модели, где ИИ берет на себя часть операционной нагрузки, а человек сосредотачивается на принятии решений, координации процессов, контроле качества, и запуске новых направлений.
Если организационная модель не меняется, сотрудники вынуждены одновременно работать по старым правилам и осваивать новые. Поэтому вместо снижения нагрузки компания может получить ее рост.
ИИ позволяет выполнять задачи, которые раньше требовали много времени и ресурсов. Например:
➖ работать с большими объемами информации;
➖ анализировать нормативную базу;
➖ готовить сложные документы;
➖ обрабатывать клиентские запросы;
➖ сопровождать внутренние процессы.
При этом роль человека не исчезает. Она смещается в сторону проверки, управления контекстом и принятия решений.
Эффект от ИИ зависит не только от технологии, но и от того, как компания перестраивает процессы. Если ИИ добавляется поверх существующей системы без пересмотра ролей и логики работы, он может увеличить нагрузку на сотрудников. Чтобы этого избежать, важно менять не только инструменты, но и саму организационную модель.
ИИ часто внедряют как инструмент, который должен снизить нагрузку на команду. Но на практике эффект может быть обратным: если процессы не меняются, нагрузка не исчезает, а дополняется новыми задачами.
Что происходит в компаниях:
➡️ сотрудники продолжают выполнять прежнюю работу;
➡️ параллельно они осваивают новые цифровые инструменты;
➡️ им нужно проверять результаты работы ИИ;
➡️ к этому добавляется адаптация к изменившейся рабочей среде.
В результате ИИ встраивается в существующую модель как дополнительный слой, а не как инструмент, который упрощает процесс. Компания получает не пересмотренную систему работы, а новые обязанности поверх старой структуры.
Сегодня вопрос уже не только в автоматизации отдельных операций. Компании переходят к модели, где ИИ берет на себя часть операционной нагрузки, а человек сосредотачивается на принятии решений, координации процессов, контроле качества, и запуске новых направлений.
Если организационная модель не меняется, сотрудники вынуждены одновременно работать по старым правилам и осваивать новые. Поэтому вместо снижения нагрузки компания может получить ее рост.
ИИ позволяет выполнять задачи, которые раньше требовали много времени и ресурсов. Например:
➖ работать с большими объемами информации;
➖ анализировать нормативную базу;
➖ готовить сложные документы;
➖ обрабатывать клиентские запросы;
➖ сопровождать внутренние процессы.
При этом роль человека не исчезает. Она смещается в сторону проверки, управления контекстом и принятия решений.
Эффект от ИИ зависит не только от технологии, но и от того, как компания перестраивает процессы. Если ИИ добавляется поверх существующей системы без пересмотра ролей и логики работы, он может увеличить нагрузку на сотрудников. Чтобы этого избежать, важно менять не только инструменты, но и саму организационную модель.
👍3❤2🔥2💯2
От экспериментов к окупаемости: как изменились требования к корпоративным ИИ-системам
Корпоративный ИИ уже вышел из экспериментальной фазы. Теперь компании хотят видеть не просто инструмент, а понятный бизнес-результат и интеграцию в реальные процессы.
В колонке для ComNews CEO Embedika, Лев Голицын, разобрал, почему в 2026-году рынок стал более прагматичным и какие решения сегодня действительно востребованы у бизнеса.
В статье даем ответы на пять принципиальных вопросов:
▫️ Почему бизнес больше не ограничивается пилотами и ждет от ИИ конкретного результата в короткие сроки;
▫️ Как меняется подход к разработке: от кастомных решений с длинным циклом — к платформенным продуктам и готовым компонентам;
▫️ Какие технологии формируют современный корпоративный ИИ-стек: мультиагентные системы, RAG-архитектура и AI TRiSM;
▫️ Почему качество данных, подготовка инфраструктуры и понимание бизнес-контекста не менее важны, чем сама модель;
▫️ Как меняется роль интегратора: теперь это не просто исполнитель, а партнер, который помогает оценить целесообразность внедрения ИИ.
🔗 Полная версия статьи — на ComNews.
#сми_о_нас
Корпоративный ИИ уже вышел из экспериментальной фазы. Теперь компании хотят видеть не просто инструмент, а понятный бизнес-результат и интеграцию в реальные процессы.
В колонке для ComNews CEO Embedika, Лев Голицын, разобрал, почему в 2026-году рынок стал более прагматичным и какие решения сегодня действительно востребованы у бизнеса.
В статье даем ответы на пять принципиальных вопросов:
▫️ Почему бизнес больше не ограничивается пилотами и ждет от ИИ конкретного результата в короткие сроки;
▫️ Как меняется подход к разработке: от кастомных решений с длинным циклом — к платформенным продуктам и готовым компонентам;
▫️ Какие технологии формируют современный корпоративный ИИ-стек: мультиагентные системы, RAG-архитектура и AI TRiSM;
▫️ Почему качество данных, подготовка инфраструктуры и понимание бизнес-контекста не менее важны, чем сама модель;
▫️ Как меняется роль интегратора: теперь это не просто исполнитель, а партнер, который помогает оценить целесообразность внедрения ИИ.
🔗 Полная версия статьи — на ComNews.
#сми_о_нас
❤4🔥4👍3👏1💯1
Как улучшать GenAI-системы, не повышая стоимость эксплуатации
Существует заблуждение, что для повышения качества GenAI-системы требуется постоянно переходить на модели большего размера и арендовать всё более мощные GPU. Однако профессиональный подход к GenAI заключается в архитектурной оптимизации. Существует как минимум пять проверенных механик, которые позволяют одновременно повысить точность, снизить задержку и удержать стоимость эксплуатации в разумных пределах.
В карточках мы разобрали, на чем именно стоит сфокусироваться, чтобы улучшить работу модели без роста затрат ➡️
Существует заблуждение, что для повышения качества GenAI-системы требуется постоянно переходить на модели большего размера и арендовать всё более мощные GPU. Однако профессиональный подход к GenAI заключается в архитектурной оптимизации. Существует как минимум пять проверенных механик, которые позволяют одновременно повысить точность, снизить задержку и удержать стоимость эксплуатации в разумных пределах.
В карточках мы разобрали, на чем именно стоит сфокусироваться, чтобы улучшить работу модели без роста затрат ➡️
👍4💯3❤2👏2
Границы возможного: какие задачи пока нельзя полностью делегировать ИИ
ИИ уже хорошо справляется с рутиной: быстро анализирует документы, находит несоответствия, сопоставляет данные и помогает ускорять согласования. Но есть классы задач, где автоматизация не может работать автономно. Чем выше цена ошибки, тем важнее не скорость, а человеческий контроль.
Особенно это заметно в ситуациях с конфликтующими данными, неполной информацией и высоким уровнем риска. Когда источники противоречат друг другу, ИИ может корректно собрать факты, но не всегда способен понять, какой из них важнее в конкретном контексте. Внутренние регламенты могут расходиться между собой, данные из разных систем не совпадать, а формально верный ответ оказаться неверным по смыслу. В таких случаях решение должен принимать специалист, который видит не только текст, но и реальные последствия.
Ситуации с высоким уровнем риска — это отдельная зона, где ИИ может быть только помощником. Если ошибка способна привести к финансовым потерям, нарушению безопасности, срыву сроков или юридическим последствиям, полагаться только на алгоритм нельзя. ИИ может подсветить проблему, ускорить проверку и предложить варианты, но финальная ответственность всегда остается за человеком.
Есть и задачи, где проблема не в данных, а в самой природе решения. Стратегические консультации, нестандартные кейсы, переговорные ситуации, управленческие развилки — это области, где требуется оценка контекста, приоритета и риска. ИИ может помочь структурировать информацию, но не может полноценно взять на себя ответственность за выбор.
Ключевые зоны, где человеческий контроль обязателен:
➡️ Случаи, где данные из разных источников противоречат друг другу;
➡️ Процессы с высокой ценой ошибки — финансовой, юридической или операционной;
➡️ Нестандартные кейсы, где важен контекст, а не только формальная логика;
➡️ Ситуации, где решение влияет на безопасность, репутацию или устойчивость процесса.
Правильная модель работы с ИИ — это не полная передача задач, а выстраивание связки «алгоритм плюс эксперт». ИИ берет на себя поиск, сверку и первичную обработку информации, а человек остается тем, кто проверяет границы допустимого, сопоставляет конфликтующие данные и принимает итоговое решение.
ИИ уже хорошо справляется с рутиной: быстро анализирует документы, находит несоответствия, сопоставляет данные и помогает ускорять согласования. Но есть классы задач, где автоматизация не может работать автономно. Чем выше цена ошибки, тем важнее не скорость, а человеческий контроль.
Особенно это заметно в ситуациях с конфликтующими данными, неполной информацией и высоким уровнем риска. Когда источники противоречат друг другу, ИИ может корректно собрать факты, но не всегда способен понять, какой из них важнее в конкретном контексте. Внутренние регламенты могут расходиться между собой, данные из разных систем не совпадать, а формально верный ответ оказаться неверным по смыслу. В таких случаях решение должен принимать специалист, который видит не только текст, но и реальные последствия.
Ситуации с высоким уровнем риска — это отдельная зона, где ИИ может быть только помощником. Если ошибка способна привести к финансовым потерям, нарушению безопасности, срыву сроков или юридическим последствиям, полагаться только на алгоритм нельзя. ИИ может подсветить проблему, ускорить проверку и предложить варианты, но финальная ответственность всегда остается за человеком.
Есть и задачи, где проблема не в данных, а в самой природе решения. Стратегические консультации, нестандартные кейсы, переговорные ситуации, управленческие развилки — это области, где требуется оценка контекста, приоритета и риска. ИИ может помочь структурировать информацию, но не может полноценно взять на себя ответственность за выбор.
Ключевые зоны, где человеческий контроль обязателен:
➡️ Случаи, где данные из разных источников противоречат друг другу;
➡️ Процессы с высокой ценой ошибки — финансовой, юридической или операционной;
➡️ Нестандартные кейсы, где важен контекст, а не только формальная логика;
➡️ Ситуации, где решение влияет на безопасность, репутацию или устойчивость процесса.
Правильная модель работы с ИИ — это не полная передача задач, а выстраивание связки «алгоритм плюс эксперт». ИИ берет на себя поиск, сверку и первичную обработку информации, а человек остается тем, кто проверяет границы допустимого, сопоставляет конфликтующие данные и принимает итоговое решение.
👍3❤2💯2🔥1
Дайджест событий в области искусственного интеллекта
Июнь отметился запуском образовательных AI-программ, проникновением агентов в госуслуги и девелопмент, а в мире — шагами к супераппу от OpenAI и идентификации агентов. Собрали ключевые события месяца и свежую аналитику.
В России:
🎓 «Сколково», «Максимум» и «Профилум» запускают программу AI mini-MBA — обучение практическому применению ИИ в бизнесе.
🏗 «ДОМ.РФ Технологии» и «Яков и Партнеры» представили сервис для разработки и внедрения ИИ-стратегий у застройщиков.
🤖 «Газпром-Медиа Холдинг» до конца 2026 года запустит пилотные проекты по использованию ИИ-агентов в юридических, налоговых, финансовых и кадровых функциях.
📚 «Антиплагиат» и Консорциум больших данных собрали «Библиотеку ИИ-регламентов в образовании».
🛡 Innostage выпустила систему AIDR (Artificial Intelligence Detection & Response) для защиты корпоративных LLM и ИИ-сервисов от атак и утечек.
🏛 Минцифры разрабатывает прототип ИИ-ассистента, интегрированного с порталом «Госуслуги».
В мире:
🆔 В Эстонии создадут уникальный цифровой код для идентификации и контроля ИИ-агентов.
💰 DeepSeek стал самым дорогим китайским ИИ-стартапом.
🏢 Аргентина планирует разрешить создание компаний, полностью управляемых ИИ-агентами.
💻 Xiaomi представила MiMo Code — ИИ-агента для работы с кодом.
📱 OpenAI анонсировала трансформацию ChatGPT в суперапп.
Аналитика:
📈 M1Cloud прогнозирует рост спроса на AIOps-компетенции в России в ближайшие 2-3 года на фоне усложнения облачных сред и ИИ-нагрузок.
👥 Минтруд оценил, что внедрение ИИ может увеличить потребность в ИТ-специалистах в стране на 250 тыс. человек.
💰 «Сбер»: финансовый эффект от применения ИИ в 2020–2025 годах достиг 1,75 трлн руб., среднегодовой рост составил 49%.
#дайджест
Июнь отметился запуском образовательных AI-программ, проникновением агентов в госуслуги и девелопмент, а в мире — шагами к супераппу от OpenAI и идентификации агентов. Собрали ключевые события месяца и свежую аналитику.
В России:
🎓 «Сколково», «Максимум» и «Профилум» запускают программу AI mini-MBA — обучение практическому применению ИИ в бизнесе.
🏗 «ДОМ.РФ Технологии» и «Яков и Партнеры» представили сервис для разработки и внедрения ИИ-стратегий у застройщиков.
🤖 «Газпром-Медиа Холдинг» до конца 2026 года запустит пилотные проекты по использованию ИИ-агентов в юридических, налоговых, финансовых и кадровых функциях.
📚 «Антиплагиат» и Консорциум больших данных собрали «Библиотеку ИИ-регламентов в образовании».
🛡 Innostage выпустила систему AIDR (Artificial Intelligence Detection & Response) для защиты корпоративных LLM и ИИ-сервисов от атак и утечек.
🏛 Минцифры разрабатывает прототип ИИ-ассистента, интегрированного с порталом «Госуслуги».
В мире:
🆔 В Эстонии создадут уникальный цифровой код для идентификации и контроля ИИ-агентов.
💰 DeepSeek стал самым дорогим китайским ИИ-стартапом.
🏢 Аргентина планирует разрешить создание компаний, полностью управляемых ИИ-агентами.
💻 Xiaomi представила MiMo Code — ИИ-агента для работы с кодом.
📱 OpenAI анонсировала трансформацию ChatGPT в суперапп.
Аналитика:
📈 M1Cloud прогнозирует рост спроса на AIOps-компетенции в России в ближайшие 2-3 года на фоне усложнения облачных сред и ИИ-нагрузок.
👥 Минтруд оценил, что внедрение ИИ может увеличить потребность в ИТ-специалистах в стране на 250 тыс. человек.
💰 «Сбер»: финансовый эффект от применения ИИ в 2020–2025 годах достиг 1,75 трлн руб., среднегодовой рост составил 49%.
#дайджест
❤3🔥2👏2💯1