Выходим с праздников с новыми темами🔥
Обсудим сегодня, почему OpenAI побеждает в гонке и в чем феномен компании? Часть 1
OpenAI не придумали архитектуру с нуля. Технически архитектуру «трансформеров» (то самое «T» в GPT) придумали в Google в 2017 году (а исследования начались с 2014 года). Почему тогда Google сейчас в роли догоняющего, а OpenAI - синоним ИИ?
Основная причина в том, что их UX победил технологии, которые были «до». Пока конкуренты делали сложные интерфейсы с кучей настроек, OpenAI предложили радикальный минимализм. Окно чата, кнопка «отправить» и больше ничего. И именно этот дизайн-код стал золотым стандартом - теперь каждый второй AI-стартап копирует интерфейс ChatGPT. Они первыми поняли, что людям нужна не модель, а собеседник.
И эта простота привела к формированию привычки. Сейчас многие люди перестали пользоваться поисковиком, потому что быстрее и удобнее спросить у чата. Настолько формат понравился пользователям, что за первые 5 дней ChatGPT набрал 1 миллион рекордных пользователей (этот рекорд кстати следующим побил только Threads в 2023 году).
Для B2B они тоже дали уникальность. Они первыми начали продавать не модель, а операционку для бизнеса. До OpenAI внедрение языковых моделей (даже с инструментами вроде LangChain) было больной темой из-за сложной настройки и тяжелого входа.
Альтман и команда сделали всё просто: понятные тарифы, оплата за токены и, главное, - простейшая API. Есть админка, готовые примеры кода и документация. Не нужно ничего изобретать. Просто берешь ключ и встраиваешь ИИ в свой продукт за вечер. Комфорт для разработчиков тоже добавил к их популярности.
Интересный факт: одним из наиболее ранних и громких заявлений, связанных с OpenAI - был турнир по Dota 2 на The International в 2017 году, где профессиональный игрок Dendi играел против бота OpenAI ии проиграл.
Обсудим сегодня, почему OpenAI побеждает в гонке и в чем феномен компании? Часть 1
OpenAI не придумали архитектуру с нуля. Технически архитектуру «трансформеров» (то самое «T» в GPT) придумали в Google в 2017 году (а исследования начались с 2014 года). Почему тогда Google сейчас в роли догоняющего, а OpenAI - синоним ИИ?
Основная причина в том, что их UX победил технологии, которые были «до». Пока конкуренты делали сложные интерфейсы с кучей настроек, OpenAI предложили радикальный минимализм. Окно чата, кнопка «отправить» и больше ничего. И именно этот дизайн-код стал золотым стандартом - теперь каждый второй AI-стартап копирует интерфейс ChatGPT. Они первыми поняли, что людям нужна не модель, а собеседник.
И эта простота привела к формированию привычки. Сейчас многие люди перестали пользоваться поисковиком, потому что быстрее и удобнее спросить у чата. Настолько формат понравился пользователям, что за первые 5 дней ChatGPT набрал 1 миллион рекордных пользователей (этот рекорд кстати следующим побил только Threads в 2023 году).
И сейчас аудитория OpenAI - это ~250 млн активных пользователей в неделю.
Для B2B они тоже дали уникальность. Они первыми начали продавать не модель, а операционку для бизнеса. До OpenAI внедрение языковых моделей (даже с инструментами вроде LangChain) было больной темой из-за сложной настройки и тяжелого входа.
Альтман и команда сделали всё просто: понятные тарифы, оплата за токены и, главное, - простейшая API. Есть админка, готовые примеры кода и документация. Не нужно ничего изобретать. Просто берешь ключ и встраиваешь ИИ в свой продукт за вечер. Комфорт для разработчиков тоже добавил к их популярности.
Интересный факт: одним из наиболее ранних и громких заявлений, связанных с OpenAI - был турнир по Dota 2 на The International в 2017 году, где профессиональный игрок Dendi играел против бота OpenAI ии проиграл.
❤7🔥5👍4🤔1
Ранее мы разбирали теорию компьютерного зрения и то, как собираются данные. Теперь переходим к практике. Рассказываем про наш большой и технически сложный проект в строительстве.
Когда к нам пришли сотрудники крупной строительной компании, у них не было готового ТЗ, но было понимание, что нужно внедрять ИИ, чтобы снизить риски травматизма и понимать, чем реально заняты рабочие на стройплощадках. Из всех гипотез мы выбрали самую актуальную – автоматизированный контроль безопасности и активности.
Что делает наша система? В режиме реального времени нейросеть анализирует видеопоток и видит:
— носят ли рабочие каски и жилеты;
— нарушения: курение в неположенных местах, бросание предметов;
— ЧП: факты падения людей или грузов;
— эффективность: сколько времени бригада работает, а сколько – отдыхает.
Ключевые этапы реализации
1. Подготовили инфраструктуру. 90% успеха в CV – это исходная картинка. Мы начали с аудита и увидели, что старые камеры выдают слишком низкое качество, на котором нейросеть не увидит деталей. Мы разработали жесткие технические требования, а клиент оперативно закупил и повесил новые камеры с высоким разрешением.
2. Чтобы обучить модель, нужны терабайты видео. Новые камеры несколько месяцев в режиме 24/7 писали жизнь стройки: работу, перекуры, движение техники. Весь этот массив данных передавался нам для обработки.
3. Самым объемным этапом была разметка полученных данных. Данные мало собрать, их нужно объяснить машине. Мы привлекли асессоров, которые вручную размечали каждый кадр специальными рамками:
4. Мы использовали архитектуру YOLO – на сегодня это золотой стандарт для детекции объектов. Мы не учили её с нуля, а использовали метод дообучения на собранных данных клиента. Это позволило модели учитывать специфику конкретных стройплощадок.
💡 Интересный факт: была проблема, как визуально отличить рабочего от прораба. Чтобы повысить точность без усложнения кода, клиент внедрил новое правило: все рабочие носят яркие каски. Прорабы – каски другого цвета. Это простое решение позволило системе безошибочно разделять роли сотрудников.
Сроки реализации проекта составили около 6 месяцев, где около 70% этого времени ушло на сбор и кропотливую разметку данных.
Когда к нам пришли сотрудники крупной строительной компании, у них не было готового ТЗ, но было понимание, что нужно внедрять ИИ, чтобы снизить риски травматизма и понимать, чем реально заняты рабочие на стройплощадках. Из всех гипотез мы выбрали самую актуальную – автоматизированный контроль безопасности и активности.
Что делает наша система? В режиме реального времени нейросеть анализирует видеопоток и видит:
— носят ли рабочие каски и жилеты;
— нарушения: курение в неположенных местах, бросание предметов;
— ЧП: факты падения людей или грузов;
— эффективность: сколько времени бригада работает, а сколько – отдыхает.
Ключевые этапы реализации
1. Подготовили инфраструктуру. 90% успеха в CV – это исходная картинка. Мы начали с аудита и увидели, что старые камеры выдают слишком низкое качество, на котором нейросеть не увидит деталей. Мы разработали жесткие технические требования, а клиент оперативно закупил и повесил новые камеры с высоким разрешением.
2. Чтобы обучить модель, нужны терабайты видео. Новые камеры несколько месяцев в режиме 24/7 писали жизнь стройки: работу, перекуры, движение техники. Весь этот массив данных передавался нам для обработки.
3. Самым объемным этапом была разметка полученных данных. Данные мало собрать, их нужно объяснить машине. Мы привлекли асессоров, которые вручную размечали каждый кадр специальными рамками:
Красный бокс – строитель
Зеленый бокс – инструмент (перфораторы, молотки)
Синий бокс – каска
4. Мы использовали архитектуру YOLO – на сегодня это золотой стандарт для детекции объектов. Мы не учили её с нуля, а использовали метод дообучения на собранных данных клиента. Это позволило модели учитывать специфику конкретных стройплощадок.
💡 Интересный факт: была проблема, как визуально отличить рабочего от прораба. Чтобы повысить точность без усложнения кода, клиент внедрил новое правило: все рабочие носят яркие каски. Прорабы – каски другого цвета. Это простое решение позволило системе безошибочно разделять роли сотрудников.
Сроки реализации проекта составили около 6 месяцев, где около 70% этого времени ушло на сбор и кропотливую разметку данных.
👍9🔥6❤3👏1
Феномен OpenAI. Часть 2
В первой части мы разобрали, как OpenAI выиграли за счет UX и простоты. Теперь посмотрим на железо. Красивый и удобный чат – это только одна из причин такой популярности OpenAI.
Настоящее доминирование строится на ресурсах, которые недоступны 99% компаний в мире.
1. Главный козырь, который дал буст компании, – стратегическое сотрудничество с Microsoft. Успех Альтмана был бы невозможен без инфраструктуры Azure.
Эта сделка дала стартапу критическое преимущество:
— Microsoft инвестировал в OpenAI суммарно около $13 млрд.
— Для обучения GPT-4 был построен суперкомпьютер, входящий в топ-5 мощнейших систем мира.
— Microsoft тестирует модели на своих сотрудниках и внедряет их в Office и GitHub, давая OpenAI колоссальный фидбек и дистрибуцию.
2. Обучение моделей уровня o1 требует астрономических ресурсов. Основная «рабочая лошадка» – NVIDIA H100. Microsoft и Meta* – главные покупатели этих видеокарт в мире, создавая дефицит для остальных.
Также дата-центры потребляют столько электричества, что простой розетки не хватает. Дошло до того, что Microsoft планирует перезапустить энергоблок на легендарной АЭС Три-Майл-Айленд специально для питания своих ИИ-кластеров.
3. Сейчас еще обсуждается проект Stargate – совместный дата-центр Microsoft и OpenAI стоимостью $100 млрд (запуск ориентировочно к 2028 году). Если это случится, отрыв от конкурентов по вычислительной мощности станет практически непреодолимым.
*Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.
В первой части мы разобрали, как OpenAI выиграли за счет UX и простоты. Теперь посмотрим на железо. Красивый и удобный чат – это только одна из причин такой популярности OpenAI.
Настоящее доминирование строится на ресурсах, которые недоступны 99% компаний в мире.
1. Главный козырь, который дал буст компании, – стратегическое сотрудничество с Microsoft. Успех Альтмана был бы невозможен без инфраструктуры Azure.
Эта сделка дала стартапу критическое преимущество:
— Microsoft инвестировал в OpenAI суммарно около $13 млрд.
— Для обучения GPT-4 был построен суперкомпьютер, входящий в топ-5 мощнейших систем мира.
— Microsoft тестирует модели на своих сотрудниках и внедряет их в Office и GitHub, давая OpenAI колоссальный фидбек и дистрибуцию.
2. Обучение моделей уровня o1 требует астрономических ресурсов. Основная «рабочая лошадка» – NVIDIA H100. Microsoft и Meta* – главные покупатели этих видеокарт в мире, создавая дефицит для остальных.
Также дата-центры потребляют столько электричества, что простой розетки не хватает. Дошло до того, что Microsoft планирует перезапустить энергоблок на легендарной АЭС Три-Майл-Айленд специально для питания своих ИИ-кластеров.
3. Сейчас еще обсуждается проект Stargate – совместный дата-центр Microsoft и OpenAI стоимостью $100 млрд (запуск ориентировочно к 2028 году). Если это случится, отрыв от конкурентов по вычислительной мощности станет практически непреодолимым.
Итог простой: догнать OpenAI сложно, потому что они играют в другой лиге. У них есть лучшее железо, безлимитное облако Azure, своя ядерная энергия и API, ставшая стандартом.
*Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.
❤7👍4🔥4👏1
Сейчас все чаще можно услышать про мультимодальные модели. Рассказываем, что это вообще значит и как развиваются нейросети
2025 год стал годом перехода от LLM (Large Language Models) к LMM (Large Multimodal Models).
Как это работает
Вся магия происходит в векторном пространстве. Для компьютера и слово «кот», и фотография кота, и аудиозапись мяуканья – это просто наборы цифр и кода.
Задача мультимодальной модели – создать такое математическое пространство, где вектор слова «кот» и вектор картинки с котом будут находиться в одной точке координат. Модели все равно, в каком формате вы подали информацию. Для неё
Старый и новый подход. Это самый интересный технический момент прямо сейчас.
1️⃣ Старый подход (каскадный) – раньше, чтобы чат-бот «увидел» картинку, работала цепочка из разных моделей. Одна нейросеть переводила картинку в текстовое описание → передавала этот текст в LLM → LLM выдавала ответ текстом → следующая text-to-speech модель озвучивала его.
Минус: терялись интонации, эмоции и детали. Задержка была огромной.
2️⃣ Новый подход (нативный) – так работают GPT-4o и Gemini 1.5. Это одна гигантская нейросеть, которую сразу учили на всём: ей скармливали видео, текст и звук одновременно. Она не переводит звук в текст, чтобы понять его. Она работает с аудио-патчами напрямую.
Текстовые модели часто галлюцинировали, потому что учились только по книжкам. Для них слово «яблоко» было просто математической связью со словом «фрукт». Мультимодальность дает ИИ то, что называется
Интересный пример работы такой технологии – это мемы. Чтобы понять мем, недостаточно просто считать текст или распознать картинку. Нужно понять контекст связи между картинкой и подписью. И сегодня мультимодальные модели научились объяснять смысл шутки.
В следующем посте расскажем, как теперь нейросети учатся не только «видеть», но «действовать» на основе увиденного.
2025 год стал годом перехода от LLM (Large Language Models) к LMM (Large Multimodal Models).
ИИ научился видеть, слышать, говорить и понимать мемы.
Как это работает
Вся магия происходит в векторном пространстве. Для компьютера и слово «кот», и фотография кота, и аудиозапись мяуканья – это просто наборы цифр и кода.
Задача мультимодальной модели – создать такое математическое пространство, где вектор слова «кот» и вектор картинки с котом будут находиться в одной точке координат. Модели все равно, в каком формате вы подали информацию. Для неё
.jpg, .mp3 и .txt – это один и тот же смысл, просто упакованный в разные контейнеры. Старый и новый подход. Это самый интересный технический момент прямо сейчас.
1️⃣ Старый подход (каскадный) – раньше, чтобы чат-бот «увидел» картинку, работала цепочка из разных моделей. Одна нейросеть переводила картинку в текстовое описание → передавала этот текст в LLM → LLM выдавала ответ текстом → следующая text-to-speech модель озвучивала его.
Минус: терялись интонации, эмоции и детали. Задержка была огромной.
2️⃣ Новый подход (нативный) – так работают GPT-4o и Gemini 1.5. Это одна гигантская нейросеть, которую сразу учили на всём: ей скармливали видео, текст и звук одновременно. Она не переводит звук в текст, чтобы понять его. Она работает с аудио-патчами напрямую.
Результат: именно поэтому новый ИИ может петь, менять интонацию, слышать ваше дыхание или сарказм. Он не «читает» ваш голос, он его «слышит».
Текстовые модели часто галлюцинировали, потому что учились только по книжкам. Для них слово «яблоко» было просто математической связью со словом «фрукт». Мультимодальность дает ИИ то, что называется
grounding – привязку к физическому миру. Теперь «яблоко» для модели – это визуальный образ (круглый, красный), звук хруста и физический объект.Интересный пример работы такой технологии – это мемы. Чтобы понять мем, недостаточно просто считать текст или распознать картинку. Нужно понять контекст связи между картинкой и подписью. И сегодня мультимодальные модели научились объяснять смысл шутки.
В следующем посте расскажем, как теперь нейросети учатся не только «видеть», но «действовать» на основе увиденного.
❤9👍7🔥5👏1
Месяц назад мы уже рассказвали про новые интересные ИИ-кейсы на российском рынке, и сейчас хотим сделать это регулярной рубрикой. Продолжаем разбирать реальные кейсы внедрения искусственного интеллекта👇🏻
Unisender и письмо с нуля за 20 секунд
Unisender решил вернуть маркетологам то рабочее время, которое они тратили на рутинный подбор тем, текстов и картинок для рассылок.
Компания интегрировала полноценное ИИ-ядро прямо в редактор писем. Система управляет генерацией контента «под ключ»: от идеи до верстки. Для визуалов внедрили связку Stable Diffusion и Fooocus (отказавшись от Midjourney ради большей точности для бизнеса). ИИ стал выполнять до 100 фоновых запросов к нейросетям, чтобы собрать готовое письмо за 20 секунд.
Дополнительно подключили ИИ-антиспам, который с точностью 99,6% прогнозирует попадание в фильтры.
Авиакомпания Азимут и первая линия поддержки, которая читает регламенты
У Азимута была классическая для авиакомпаний проблема высокой загруженности контакт-центра, который хотелось освободить от рутины и сложных запросов, не теряя качество ответов в пиковые нагрузки и ночное время.
Решением стало внедрение ИИ-ассистента на базе GigaChat и архитектуры RAG. Система генерирует ответы, обращаясь напрямую к базе пассажирской документации и регламентов. ИИ понимает сложные формулировки и находит нюансы правил перевозки, которые человек мог бы искать долго.
Сеть парикмахерских Чио Чио и контроль качества в 800+ салонах
Компании потребовалось масштабировать контроль качества на огромную сеть франшиз (800+ точек), где ручные проверки стали слишком долгими и дорогими.
Сеть салонов сделала большую технологическую платформу, где стали использоваться:
— Computer Vision. Камеры в реальном времени следят за стандартами – от скрипта приветствия до дезинфекции инструментов.
— Финансовый контроль. ML-алгоритмы анализируют кассовые операции и мгновенно ловят аномалии (например, деньги мимо кассы).
— Клиентский сервис. Умный голосовой бот забрал на себя запись клиентов, а генеративный AI-стилист (на базе Diffusion и GAN) помогает примерять образы по фото, снимая страх перед неудачной стрижкой.
Если вы хотите реализовать похожий кейс (или совсем другой) — пишите для консультации: sales@insightai.ru
Unisender и письмо с нуля за 20 секунд
Unisender решил вернуть маркетологам то рабочее время, которое они тратили на рутинный подбор тем, текстов и картинок для рассылок.
Компания интегрировала полноценное ИИ-ядро прямо в редактор писем. Система управляет генерацией контента «под ключ»: от идеи до верстки. Для визуалов внедрили связку Stable Diffusion и Fooocus (отказавшись от Midjourney ради большей точности для бизнеса). ИИ стал выполнять до 100 фоновых запросов к нейросетям, чтобы собрать готовое письмо за 20 секунд.
Дополнительно подключили ИИ-антиспам, который с точностью 99,6% прогнозирует попадание в фильтры.
Каждое четвертое письмо на платформе сегодня создается с помощью ИИ (это ~700 рассылок в день). Себестоимость подготовки контента снизилась в разы, а клиенты перестали «сжигать» бюджеты на недоставленные письма.
Авиакомпания Азимут и первая линия поддержки, которая читает регламенты
У Азимута была классическая для авиакомпаний проблема высокой загруженности контакт-центра, который хотелось освободить от рутины и сложных запросов, не теряя качество ответов в пиковые нагрузки и ночное время.
Решением стало внедрение ИИ-ассистента на базе GigaChat и архитектуры RAG. Система генерирует ответы, обращаясь напрямую к базе пассажирской документации и регламентов. ИИ понимает сложные формулировки и находит нюансы правил перевозки, которые человек мог бы искать долго.
Сейчас бот закрывает 86% входящих запросов, работая как полноценная первая линия 24/7. Авиакомпания сократила расходы на найм новых операторов на фоне роста пассажиропотока до 9,5 млн человек.
Сеть парикмахерских Чио Чио и контроль качества в 800+ салонах
Компании потребовалось масштабировать контроль качества на огромную сеть франшиз (800+ точек), где ручные проверки стали слишком долгими и дорогими.
Сеть салонов сделала большую технологическую платформу, где стали использоваться:
— Computer Vision. Камеры в реальном времени следят за стандартами – от скрипта приветствия до дезинфекции инструментов.
— Финансовый контроль. ML-алгоритмы анализируют кассовые операции и мгновенно ловят аномалии (например, деньги мимо кассы).
— Клиентский сервис. Умный голосовой бот забрал на себя запись клиентов, а генеративный AI-стилист (на базе Diffusion и GAN) помогает примерять образы по фото, снимая страх перед неудачной стрижкой.
В результате, единое аналитическое ядро находит лучшие практики (например, как приветствие влияет на чек) и масштабирует их на всю сеть. Качество и прозрачность сохранены при миллиардных оборотах без раздувания штата.
Если вы хотите реализовать похожий кейс (или совсем другой) — пишите для консультации: sales@insightai.ru
🔥10❤7👍5👏1
Рынок ИИ-ботов в России. Большой разбор Insight AI. Часть 1
3 месяца назад мы провели большое исследование рынка платформ, создающих ботов на основе искусственного интеллекта. Наша команда поговорила с теми, кто покупает (от владельцев кофеен до enterprise-компаний и госкорпораций), и протестировала тех, кто продает (от стартапов до вендоров-гигантов).
Мы создали серию постов на основе исследования, чтобы рассказать про рынок и на что стоит обращать внимание при выборе подрядчика.
На чем всё держится?
Большинство платформ сейчас – это просто красивая оболочка для ChatGPT, чьи ответы часто разочаровывают бизнес. Но настоящим стандартом становится именно гибридная архитектура. Только так можно получить предсказуемую LLM.
— Жесткая логика: если клиент спрашивает «какая цена?», отвечает скрипт. Это дешево, быстро и 100% точно.
— Понимание намерений (NLU): классификатор определяет, что хочет клиент («купить», «жалоба», «справка»), и направляет его в нужную ветку.
— Генерация (LLM + RAG): если вопрос сложный, подключается нейросеть. Она ищет ответ в базе знаний компании (PDF, сайт, Excel) и формулирует ответ. Технология RAG – главный борец с галлюцинациями.
Какие платформы есть на рынке
Мы разделили игроков примерно на три группы
1. No-code RAG платформы
Чаще всего это решения для малого бизнеса, обещания которых звучат так: «загрузи PDF, и бот готов за 5 минут». В реальности это и есть те самые «обертки» над API OpenAI или Claude.
Они отлично работают как «умный FAQ» для ответов на вопросы вроде «до скольки вы работаете?». Но шаг влево – и бот ломается. Такие решения не умеют совершать сложные действия (забронировать стол, проверить остатки на складе), потому что у них нет доступа к бизнес-процессам. Да и с качеством ответов часто бывают проблемы, бот может галлюцинировать, потому что внутри него нет выстроенной логики.
Цена: подписка стоит от 2 000 до 15 000 руб./мес.
2. Гибридные конструкторы (low-code)
Это уже решения для среднего бизнеса. Здесь можно собрать сложную логику: «если клиент VIP – соедини с менеджером, если нет – предложи скидку».
Они признают, что ИИ может врать, поэтому критические этапы (оплата, запись) делают на жестких скриптах, а общение отдают нейросетям. Практически всегда – это low-code платформы, а не no-code. Чтобы сделать качественно, нужен архитектор или интегратор. Самому разобраться сложно.
Стоимость решения:
— внедрение: от 50 000 до 300 000 ₽ (единоразово)
— техническая поддержка: фиксированный ежемесячный платеж
— оплата за использованные токены
3. Интеграторы для enterprise-компаний
Это не уже конструкторы, а интеграторы. Они продают не софт, а проект внедрения. Крупному бизнесу помимо функционирования бота важны еще:
— on-premise размещение: бот должен жить на их серверах
— безопасность и 100% точность выдаваемой информации
Цена: от 1 млн до 10 млн+ руб.
В следующем посте расскажем про инсайты от малого бизнеса, его потребности и проекты, которые помогают этой аудитории.
3 месяца назад мы провели большое исследование рынка платформ, создающих ботов на основе искусственного интеллекта. Наша команда поговорила с теми, кто покупает (от владельцев кофеен до enterprise-компаний и госкорпораций), и протестировала тех, кто продает (от стартапов до вендоров-гигантов).
За прошедший год рынок пережил настоящий бум. Новых платформ сотни, но большинство из них – это просто «обертка» Chat GPT или других нейросетей.
Мы создали серию постов на основе исследования, чтобы рассказать про рынок и на что стоит обращать внимание при выборе подрядчика.
На чем всё держится?
Большинство платформ сейчас – это просто красивая оболочка для ChatGPT, чьи ответы часто разочаровывают бизнес. Но настоящим стандартом становится именно гибридная архитектура. Только так можно получить предсказуемую LLM.
Побеждает связка Script + NLU + RAG:— Жесткая логика: если клиент спрашивает «какая цена?», отвечает скрипт. Это дешево, быстро и 100% точно.
— Понимание намерений (NLU): классификатор определяет, что хочет клиент («купить», «жалоба», «справка»), и направляет его в нужную ветку.
— Генерация (LLM + RAG): если вопрос сложный, подключается нейросеть. Она ищет ответ в базе знаний компании (PDF, сайт, Excel) и формулирует ответ. Технология RAG – главный борец с галлюцинациями.
Какие платформы есть на рынке
Мы разделили игроков примерно на три группы
1. No-code RAG платформы
Чаще всего это решения для малого бизнеса, обещания которых звучат так: «загрузи PDF, и бот готов за 5 минут». В реальности это и есть те самые «обертки» над API OpenAI или Claude.
Они отлично работают как «умный FAQ» для ответов на вопросы вроде «до скольки вы работаете?». Но шаг влево – и бот ломается. Такие решения не умеют совершать сложные действия (забронировать стол, проверить остатки на складе), потому что у них нет доступа к бизнес-процессам. Да и с качеством ответов часто бывают проблемы, бот может галлюцинировать, потому что внутри него нет выстроенной логики.
Цена: подписка стоит от 2 000 до 15 000 руб./мес.
2. Гибридные конструкторы (low-code)
Это уже решения для среднего бизнеса. Здесь можно собрать сложную логику: «если клиент VIP – соедини с менеджером, если нет – предложи скидку».
Они признают, что ИИ может врать, поэтому критические этапы (оплата, запись) делают на жестких скриптах, а общение отдают нейросетям. Практически всегда – это low-code платформы, а не no-code. Чтобы сделать качественно, нужен архитектор или интегратор. Самому разобраться сложно.
Стоимость решения:
— внедрение: от 50 000 до 300 000 ₽ (единоразово)
— техническая поддержка: фиксированный ежемесячный платеж
— оплата за использованные токены
3. Интеграторы для enterprise-компаний
Это не уже конструкторы, а интеграторы. Они продают не софт, а проект внедрения. Крупному бизнесу помимо функционирования бота важны еще:
— on-premise размещение: бот должен жить на их серверах
— безопасность и 100% точность выдаваемой информации
Цена: от 1 млн до 10 млн+ руб.
В следующем посте расскажем про инсайты от малого бизнеса, его потребности и проекты, которые помогают этой аудитории.
👍8❤7🔥6👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google показала Genie 3
Пока все учились генерировать видео, Google пошел дальше. Genie 3 – модель, которая создает не просто картинку, а интерактивную среду.
В чем революция? Это не пререндер. Вы пишете промпт, и нейросеть создает мир, которым можно управлять. Вы нажимаете «вперед» – и ИИ дорисовывает реальность в реальном времени, реагируя на ваши действия. Это полноценный прототип игры без единой строчки кода и движка.
Пока все учились генерировать видео, Google пошел дальше. Genie 3 – модель, которая создает не просто картинку, а интерактивную среду.
В чем революция? Это не пререндер. Вы пишете промпт, и нейросеть создает мир, которым можно управлять. Вы нажимаете «вперед» – и ИИ дорисовывает реальность в реальном времени, реагируя на ваши действия. Это полноценный прототип игры без единой строчки кода и движка.
«Да, пока это выглядит как игрушка, но впечатляет безумно. Если технология вырастет во что-то вроде v0 (нейросеть для генерации UI-кода), но для геймдева – индустрия может измениться кардинально».
— Михаил, CEO Insight AI
🔥8❤3👍3
Выходим из зума в реальный цех
Наша команда регулярно посещает производства клиентов. Никакие зум-коллы не заменят живого визита в цех, чтобы понять боль бизнеса.
Недавно были на заводе по производству соевого соуса и азиатских соусов для готовки (их продукция скорее всего стоит у вас в холодильнике😁). Разобрали с клиентом две конкретные задачи, где компьютерное зрение может сэкономить часы ручного труда и исключить брак.
Наша команда регулярно посещает производства клиентов. Никакие зум-коллы не заменят живого визита в цех, чтобы понять боль бизнеса.
Недавно были на заводе по производству соевого соуса и азиатских соусов для готовки (их продукция скорее всего стоит у вас в холодильнике😁). Разобрали с клиентом две конкретные задачи, где компьютерное зрение может сэкономить часы ручного труда и исключить брак.
Личный визит снимает кучу вопросов. Мы своими глазами видим нюансы, которые легко упустить обращая внимание только на разработку, а заказчик видит в нас партнеров, которые говорят с производством на одном языке, а не просто пишут код.
❤8🔥8👍7💯1
Как мультимодальный ИИ учится действовать в реальном мире
В прошлой части мы рассказывали, как мультимодальность подарила нейросетям зрение, слух и понимание контекста. Но и этого теперь недостаточно. Главная перемена в технологиях прямо сейчас – это переход от простых ответов к реальным действиям.
Будущее за автономными ИИ-агентами, а мультимодальность – их главный движок. Разберемся, как это работает на деле.
1️⃣ ИИ-агенты забирают вашу мышку
Раньше, чтобы программа могла совершить действие (например, забронировать билет), ей нужен был API – специальный программный мост. Если у сайта нет API, ИИ бессилен.
Мультимодальность сломала этот барьер. Современные модели (например, Claude 3.5 Sonnet с функцией Computer Use) работают с компьютером так же, как мы с вами – визуально.
2️⃣ Мозг для роботов
Почему человекоподобные роботы от Tesla или Boston Dynamics резко поумнели именно в последний год? Секрет в VLA-моделях (Vision-Language-Action).
Раньше роботов программировали жестким кодом: «передвинь манипулятор на 10 см вправо, сомкни пальцы». Если чашку сдвинули на сантиметр – робот хватал воздух. Он был слеп. Благодаря мультимодальности роботы обрели пространственное понимание.
Как это выглядит сейчас:
Vision: камера робота сканирует стол. Видит яблоко, телефон и ключи.
Language: вы говорите «lай мне перекусить». Модель сопоставляет слова с визуальным контекстом и понимает, что из трех предметов съедобно только яблоко.
Action: модель генерирует не текст, а напрямую сигнал для моторов – как именно нужно вытянуть руку и с какой силой сжать яблоко, чтобы не раздавить его.
💡Интересный факт: чтобы научить роботов двигаться плавно, им больше не пишут тысячи строк кода. Их обучают, просто показывая видео с YouTube, где люди моют посуду, готовят или убираются. Мультимодальный ИИ переводит пиксели с видео в физические движения.
Что это значит для бизнеса?
В прошлой части мы рассказывали, как мультимодальность подарила нейросетям зрение, слух и понимание контекста. Но и этого теперь недостаточно. Главная перемена в технологиях прямо сейчас – это переход от простых ответов к реальным действиям.
Будущее за автономными ИИ-агентами, а мультимодальность – их главный движок. Разберемся, как это работает на деле.
1️⃣ ИИ-агенты забирают вашу мышку
Раньше, чтобы программа могла совершить действие (например, забронировать билет), ей нужен был API – специальный программный мост. Если у сайта нет API, ИИ бессилен.
Мультимодальность сломала этот барьер. Современные модели (например, Claude 3.5 Sonnet с функцией Computer Use) работают с компьютером так же, как мы с вами – визуально.
Они буквально «смотрят» на скриншот вашего экрана. Для модели иконка корзины, ячейка в Excel или кнопка «оплатить» – это больше не строчки кода. Это визуальные объекты, на которые она сама наводит курсор и кликает. Вы можете попросить: «найди самые дешевые отели на Бали на таких-то сайтах и занеси их в мою таблицу», и бот будет открывать браузер, скроллить страницы и копировать данные, ориентируясь «на глаз».
2️⃣ Мозг для роботов
Почему человекоподобные роботы от Tesla или Boston Dynamics резко поумнели именно в последний год? Секрет в VLA-моделях (Vision-Language-Action).
Раньше роботов программировали жестким кодом: «передвинь манипулятор на 10 см вправо, сомкни пальцы». Если чашку сдвинули на сантиметр – робот хватал воздух. Он был слеп. Благодаря мультимодальности роботы обрели пространственное понимание.
Как это выглядит сейчас:
Vision: камера робота сканирует стол. Видит яблоко, телефон и ключи.
Language: вы говорите «lай мне перекусить». Модель сопоставляет слова с визуальным контекстом и понимает, что из трех предметов съедобно только яблоко.
Action: модель генерирует не текст, а напрямую сигнал для моторов – как именно нужно вытянуть руку и с какой силой сжать яблоко, чтобы не раздавить его.
💡Интересный факт: чтобы научить роботов двигаться плавно, им больше не пишут тысячи строк кода. Их обучают, просто показывая видео с YouTube, где люди моют посуду, готовят или убираются. Мультимодальный ИИ переводит пиксели с видео в физические движения.
Что это значит для бизнеса?
Мы переходим от интерфейса «человек печатает – машина отвечает» к интерфейсу «человек ставит цель – машина делает». Мультимодальность вывела ИИ из текстовых чатов и дала ему цифровые руки. И следующий логичный шаг – внедрение таких агентов в корпоративную рутину.
❤10👍5🔥5👏1
Мифы о внедрении ИИ, которые мы до сих пор слышим на встречах
Страхи, что нейросети заберут всю работу, как и вера в абсолютные ИИ-чудеса, остались в прошлом. Бизнес стал гораздо умнее: про ИИ все всё слышали, розовых очков нет. Но на уровне глубокого понимания, как это работает под капотом, мифов еще достаточно.
Опираясь на нашу практику и ежедневные встречи с компаниями, мы собрали несколько таких мифов, которые мешают бизнесу внедрять ИИ.
Миф 1. «Нам нужна самая большая и умная нейросеть»
Многие компании приходят с запросом внедрить тяжеловесные модели туда, где они избыточны.
Реальность: по факту, 80% бизнес-задач не требуют технологий Deep Learning. С прогнозом продаж или оттока отлично справляется классическое машинное обучение (регрессии и бустинги) – это точнее и более предсказуемо. Но даже если задача требует нейросети, компактная модель, обученная на ваших данных, на практике выиграет у неповоротливых гигантов и по цене, и по качеству.
Миф 2. «Главное в проекте – написать и настроить саму модель»
Кажется, что основная магия происходит на этапе программирования.
Реальность: само по себе обучение модели – это меньшая часть работы. Более 70% работы Data Scientist'а и залог успеха проекта – это подготовка датасетов. Работает железное правило: какие данные вы загрузили в систему, такой результат и получили на выходе. Поэтому самый кропотливый и долгий этап любого проекта – работа с данными (очистка, разметка и структурирование).
Миф 3. «Нейросеть и так всё знает, просто подключите её»
Есть иллюзия, что современные языковые модели умны «из коробки».
Реальность: без доступа к вашим корпоративным данным любая модель абсолютно слепа. Она ничего не знает про ваш каталог товаров, специфику документооборота или историю переписок с клиентами. Настоящая ценность ИИ для бизнеса появляется только в тот момент, когда алгоритм обучается на ваших внутренних процессах.
Страхи, что нейросети заберут всю работу, как и вера в абсолютные ИИ-чудеса, остались в прошлом. Бизнес стал гораздо умнее: про ИИ все всё слышали, розовых очков нет. Но на уровне глубокого понимания, как это работает под капотом, мифов еще достаточно.
Опираясь на нашу практику и ежедневные встречи с компаниями, мы собрали несколько таких мифов, которые мешают бизнесу внедрять ИИ.
Миф 1. «Нам нужна самая большая и умная нейросеть»
Многие компании приходят с запросом внедрить тяжеловесные модели туда, где они избыточны.
Реальность: по факту, 80% бизнес-задач не требуют технологий Deep Learning. С прогнозом продаж или оттока отлично справляется классическое машинное обучение (регрессии и бустинги) – это точнее и более предсказуемо. Но даже если задача требует нейросети, компактная модель, обученная на ваших данных, на практике выиграет у неповоротливых гигантов и по цене, и по качеству.
Миф 2. «Главное в проекте – написать и настроить саму модель»
Кажется, что основная магия происходит на этапе программирования.
Реальность: само по себе обучение модели – это меньшая часть работы. Более 70% работы Data Scientist'а и залог успеха проекта – это подготовка датасетов. Работает железное правило: какие данные вы загрузили в систему, такой результат и получили на выходе. Поэтому самый кропотливый и долгий этап любого проекта – работа с данными (очистка, разметка и структурирование).
Миф 3. «Нейросеть и так всё знает, просто подключите её»
Есть иллюзия, что современные языковые модели умны «из коробки».
Реальность: без доступа к вашим корпоративным данным любая модель абсолютно слепа. Она ничего не знает про ваш каталог товаров, специфику документооборота или историю переписок с клиентами. Настоящая ценность ИИ для бизнеса появляется только в тот момент, когда алгоритм обучается на ваших внутренних процессах.
Сейчас ИИ уже перешел в статус понятного бизнес-инструмента. Избежать слива бюджетов можно только одним путем: начинать с оцифрованной цели, делать упор на качество собственных данных и тестировать гипотезы короткими итерациями на реальных процессах.
🔥8❤4👍4🤔2
Обсуждаем OpenClaw. Часть 1
Мы только-только выпустили два поста про мультимодальность и то, как ИИ учится не просто генерировать текст, а выполнять реальные задачи «руками». И удивительно, что прямо сейчас на наших глазах разворачивается история с проектом OpenClaw, который идеально (практически) показывает эту технологию в действии.
Сегодня сложно найти того, кто не слышал про OpenClaw. В феврале 2026 года этот проект обсуждает всё IT-сообщество. OpenClaw набрал 213 000 звезд на GitHub за пару недель (что очень-очень много) и спровоцировал дефицит Mac mini в США, где люди начали массово скупать железо под домашние серверы для своих агентов.
Создатель проекта, австриец Питер Штайнбергер, написал его за вечер, чтобы управлять компом через WhatsApp. А на днях Сэм Альтман лично переманил его в OpenAI руководить разработкой персональных агентов. Такие дела.
Сам по себе OpenClaw – это просто оболочка. В качестве «мозгов» он использует топовые нейросети (Claude, GPT). И мультимодальность делает этого агента живым:
1. Слух и работа в мессенджерах. Вы не пишете ему сложные промпты на сайте. Вы просто кидаете боту голосовуху в Telegram: «найди вчерашнюю презентацию, переведи на английский и отправь шефу». Агент переводит звук в смысл, понимает контекст и автономно выполняет всю цепочку действий.
2. Computer Vision для управления программами. Как заставить ИИ нажать кнопку в корпоративной CRM без открытого API? OpenClaw делает скриншот вашего экрана. Модель буквально «смотрит» на картинку, находит глазами нужную иконку или поле ввода, вычисляет координаты в пикселях и сама двигает курсор мыши.
3. Визуальный анализ документов и долгая память. Если нужно найти инвойс, агент визуально просмотрит сотни сканов PDF, находя нужные печати и цифры в таблицах. А главное – он ведет историю у вас на диске. Сказали один раз: «я всегда летаю у окна», и при следующей покупке билетов он сам выберет нужное место.
Но есть одно большое «но».
Мы только-только выпустили два поста про мультимодальность и то, как ИИ учится не просто генерировать текст, а выполнять реальные задачи «руками». И удивительно, что прямо сейчас на наших глазах разворачивается история с проектом OpenClaw, который идеально (практически) показывает эту технологию в действии.
Сегодня сложно найти того, кто не слышал про OpenClaw. В феврале 2026 года этот проект обсуждает всё IT-сообщество. OpenClaw набрал
Создатель проекта, австриец Питер Штайнбергер, написал его за вечер, чтобы управлять компом через WhatsApp. А на днях Сэм Альтман лично переманил его в OpenAI руководить разработкой персональных агентов. Такие дела.
Сам по себе OpenClaw – это просто оболочка. В качестве «мозгов» он использует топовые нейросети (Claude, GPT). И мультимодальность делает этого агента живым:
1. Слух и работа в мессенджерах. Вы не пишете ему сложные промпты на сайте. Вы просто кидаете боту голосовуху в Telegram: «найди вчерашнюю презентацию, переведи на английский и отправь шефу». Агент переводит звук в смысл, понимает контекст и автономно выполняет всю цепочку действий.
2. Computer Vision для управления программами. Как заставить ИИ нажать кнопку в корпоративной CRM без открытого API? OpenClaw делает скриншот вашего экрана. Модель буквально «смотрит» на картинку, находит глазами нужную иконку или поле ввода, вычисляет координаты в пикселях и сама двигает курсор мыши.
3. Визуальный анализ документов и долгая память. Если нужно найти инвойс, агент визуально просмотрит сотни сканов PDF, находя нужные печати и цифры в таблицах. А главное – он ведет историю у вас на диске. Сказали один раз: «я всегда летаю у окна», и при следующей покупке билетов он сам выберет нужное место.
Без мультимодальности агент был бы слепым скриптом. С ней – это цифровой сотрудник. Выглядит как наступившее будущее.
Но есть одно большое «но».
❤6🔥6👍4🤔1
Обсуждаем OpenClaw. Что не так? Часть 2
OpenClaw – это кошмар с точки зрения безопасности. Недавно Cisco опубликовала аудит OpenClaw и назвала его архитектурукатастрофой . Kaspersky нашел 512 уязвимостей (8 критических). А SecurityScorecard обнаружила более 135 000 публичных инстансов агента, 63% из которых можно взломать удаленно. Злоумышленники получают полный контроль над вашим компьютером.
Что не так с OpenClaw?
1. С точки зрения возможностей – это то, о чем всегда мечтали разработчики. Но с точки зрения безопасности – это катастрофа. Защита в нем не встроена по умолчанию, это лишь «опция». Сами создатели честно пишут в документации: «идеально безопасной настройки не существует». По умолчанию OpenClaw запускается вообще без паролей и «слушает» все сетевые порты.
2. OpenClaw умеет выполнять команды в консоли, читать и перезаписывать любые файлы на компьютере. Выдавать ИИ-агенту такие высокие привилегии – прямой путь к не самым приятным последствиям, если агент настроен неправильно или скачал вредоносное расширение.
3. Из-за того, что агенты запускаются без защиты, исследователь Jamieson O'Reilly нашел тысячи открытых инстансов по всему миру. Он легко вытащил оттуда API-ключи, токены Telegram, доступы к корпоративным Slack-аккаунтам и права админа. Кроме того, так как агент работает прямо в WhatsApp и iMessage, вредоносные сообщения могут быть присланы прямо туда, заставляя ИИ выполнять опасные действия через скрытые промпты.
4. Главная угроза – зараженные плагины («скиллы»). Агент расширяет свои возможности через скачиваемые файлы-навыки из репозитория molthub (например, хочешь, чтобы он сам заказывал еду – ставишь скилл). Cisco проверили эту базу и выяснили, что:
— Четверть всех плагинов (26% из 31 000 проанализированных) содержат дыры в безопасности.
— Самый популярный скилл «What Would Elon Do?», который был искусственно накручен на 1-е место в рейтинге, оказался вирусом-шпионом. Он заставлял ИИ игнорировать правила безопасности и втихую, абсолютно незаметно для пользователя, сливал его личные данные на левый сервер.
Главная проблема – это парадокс самой идеи. Чтобы ИИ-агент был реально полезным, ему нужен абсолютный доступ ко всему: вашей почте, файлам, мессенджерам и браузеру. Но чем больше у него прав, тем фатальнее последствия любой ошибки.
OpenClaw – это пока что игрушка для разработчиков, которые понимают, как закрывать порты, настраивать сети и делать аудит кода перед установкой. Если вы просто хотите попробовать «ИИ-ассистента будущего» – лучше подождать. Технология невероятно крутая, и будущее 100% за такими автономными агентами. Но корпоративному сектору стоит дождаться, когда индустрия научится проектировать их безопасно.
OpenClaw – это кошмар с точки зрения безопасности. Недавно Cisco опубликовала аудит OpenClaw и назвала его архитектуру
Что не так с OpenClaw?
1. С точки зрения возможностей – это то, о чем всегда мечтали разработчики. Но с точки зрения безопасности – это катастрофа. Защита в нем не встроена по умолчанию, это лишь «опция». Сами создатели честно пишут в документации: «идеально безопасной настройки не существует». По умолчанию OpenClaw запускается вообще без паролей и «слушает» все сетевые порты.
2. OpenClaw умеет выполнять команды в консоли, читать и перезаписывать любые файлы на компьютере. Выдавать ИИ-агенту такие высокие привилегии – прямой путь к не самым приятным последствиям, если агент настроен неправильно или скачал вредоносное расширение.
3. Из-за того, что агенты запускаются без защиты, исследователь Jamieson O'Reilly нашел тысячи открытых инстансов по всему миру. Он легко вытащил оттуда API-ключи, токены Telegram, доступы к корпоративным Slack-аккаунтам и права админа. Кроме того, так как агент работает прямо в WhatsApp и iMessage, вредоносные сообщения могут быть присланы прямо туда, заставляя ИИ выполнять опасные действия через скрытые промпты.
4. Главная угроза – зараженные плагины («скиллы»). Агент расширяет свои возможности через скачиваемые файлы-навыки из репозитория molthub (например, хочешь, чтобы он сам заказывал еду – ставишь скилл). Cisco проверили эту базу и выяснили, что:
— Четверть всех плагинов (26% из 31 000 проанализированных) содержат дыры в безопасности.
— Самый популярный скилл «What Would Elon Do?», который был искусственно накручен на 1-е место в рейтинге, оказался вирусом-шпионом. Он заставлял ИИ игнорировать правила безопасности и втихую, абсолютно незаметно для пользователя, сливал его личные данные на левый сервер.
Почему корпорации должны начинать беспокоиться?
Сотрудники сами втихую ставят себе OpenClaw на рабочие ноутбуки ради «продуктивности», открывая огромную дыру в корпоративной сети. Агент с доступом к системе становится скрытым каналом утечки данных. Обычные корпоративные антивирусы и DLP-системы его просто не видят, потому что агент работает как легальный локальный процесс сотрудника.
Главная проблема – это парадокс самой идеи. Чтобы ИИ-агент был реально полезным, ему нужен абсолютный доступ ко всему: вашей почте, файлам, мессенджерам и браузеру. Но чем больше у него прав, тем фатальнее последствия любой ошибки.
OpenClaw – это пока что игрушка для разработчиков, которые понимают, как закрывать порты, настраивать сети и делать аудит кода перед установкой. Если вы просто хотите попробовать «ИИ-ассистента будущего» – лучше подождать. Технология невероятно крутая, и будущее 100% за такими автономными агентами. Но корпоративному сектору стоит дождаться, когда индустрия научится проектировать их безопасно.
❤6👍3🙏3💯2
Пока мы обсуждали серьезные вещи, создатель OpenClaw запустил абсолютно гениальную соцсеть Moltbook.
Её главная фишка в том, что людям там категорически запрещено писать посты, ставить лайки или оставлять комментарии.
Это закрытый клуб исключительно для ИИ-агентов, а нам остается только брать попкорн и молча скроллить ленту.
Боты там живут полноценной жизнью: обсуждают новости, делятся кусками кода и даже устраивают жаркие срачи в комментариях. Забавно, как интернет совершил полный оборот. Мы мечтали, что роботы будут тяжело работать на заводах, освободив людям время для общения и творчества. В реальности же наши личные ИИ сидят в соцсетях и ругаются друг с другом, пока мы уставшие приходим с работы и просто за этим наблюдаем.
Её главная фишка в том, что людям там категорически запрещено писать посты, ставить лайки или оставлять комментарии.
Это закрытый клуб исключительно для ИИ-агентов, а нам остается только брать попкорн и молча скроллить ленту.
Боты там живут полноценной жизнью: обсуждают новости, делятся кусками кода и даже устраивают жаркие срачи в комментариях. Забавно, как интернет совершил полный оборот. Мы мечтали, что роботы будут тяжело работать на заводах, освободив людям время для общения и творчества. В реальности же наши личные ИИ сидят в соцсетях и ругаются друг с другом, пока мы уставшие приходим с работы и просто за этим наблюдаем.
👍8🔥4😁3❤2
Облако, свои серверы или гибрид? Или как внедрить ИИ, не разориться и защитить данные
К нам часто приходят с запросом: «сделайте нам мощную нейросеть, но пусть она стоит строго на наших серверах». Бизнес хочет интеллект уровня GPT-4, но сильно боится утечек.
Рассказываем про три базовых варианта развертывания ИИ. Что выбрать, чтобы и данные защитить, и бюджет не слить.
1️⃣ Развертывание в облаке (Cloud)
Нейросеть физически находится на серверах IT-гигантов (OpenAI, Яндекс). Вы отправляете запрос по защищенному API и мгновенно получаете ответ. Никаких трат на дорогие серверы, при этом у вас самая умная модель на рынке.
Почему существует страх развертывания на облаке? Из-за стереотипа, что облако заберет корпоративный договор, обучится на нем и завтра выдаст конкурентам.
В реальности люди путают публичный веб-чат и корпоративный API. Коммерческие Enterprise API-шлюзы юридически и технически изолированы. Они не обучаются на данных клиентов. Запрос пришел зашифрованным, обработался и удалился. Отправлять туда данные сегодня безопаснее, чем пересылать их по рабочей почте.
2️⃣ Полный on-premise (развертывание в своем контуре)
ИИ разворачивается полностью на серверах заказчика. Система работает через внутренний VPN, данные вообще не выходят в интернет.
В чем проблема? Это колоссально дорого. Нужны мощные видеокарты, охлаждение и команда поддержки. Вариант оправдан для банков, медицины или госсектора.
3️⃣ Гибридная архитектура
Бизнесу больше не нужно выбирать между «дешево, но рискованно» и «безопасно, но дорого». Идеальное решение лежит посередине.
Вся инфраструктура и корпоративные данные хранятся у вас локально, но за тяжелыми вычислениями система ходит в облако по API.
Как это работает на практике. Мы настраиваем умный роутинг:
— Если маркетолог просит написать креативный пост – система отправляет эту задачу в мощное облако (OpenAI). Это стоит копейки и дает лучший результат.
— Если аналитик загружает секретный финансовый отчет – шлюз видит уровень доступа и маршрутизирует задачу в вашу локальную защищенную модель. Чувствительные данные не покидают компанию.
А если вы хотите узнать подробнее про возможности размещения – записаться на консультацию 🔗
К нам часто приходят с запросом: «сделайте нам мощную нейросеть, но пусть она стоит строго на наших серверах». Бизнес хочет интеллект уровня GPT-4, но сильно боится утечек.
Рассказываем про три базовых варианта развертывания ИИ. Что выбрать, чтобы и данные защитить, и бюджет не слить.
1️⃣ Развертывание в облаке (Cloud)
Нейросеть физически находится на серверах IT-гигантов (OpenAI, Яндекс). Вы отправляете запрос по защищенному API и мгновенно получаете ответ. Никаких трат на дорогие серверы, при этом у вас самая умная модель на рынке.
Почему существует страх развертывания на облаке? Из-за стереотипа, что облако заберет корпоративный договор, обучится на нем и завтра выдаст конкурентам.
В реальности люди путают публичный веб-чат и корпоративный API. Коммерческие Enterprise API-шлюзы юридически и технически изолированы. Они не обучаются на данных клиентов. Запрос пришел зашифрованным, обработался и удалился. Отправлять туда данные сегодня безопаснее, чем пересылать их по рабочей почте.
2️⃣ Полный on-premise (развертывание в своем контуре)
ИИ разворачивается полностью на серверах заказчика. Система работает через внутренний VPN, данные вообще не выходят в интернет.
В чем проблема? Это колоссально дорого. Нужны мощные видеокарты, охлаждение и команда поддержки. Вариант оправдан для банков, медицины или госсектора.
Здесь можно добавить про ловушку теневого ИИ. Когда компаниям on-premise не по карману, а в облако страшно, руководство просто запрещает нейросети в офисе. И это главная дыра в безопасности. Сотрудники не перестают использовать ИИ – они начинают втихаря грузить NDA и отчеты в бесплатные публичные чат-боты со своих личных телефонов. Контроль над данными теряется полностью.
3️⃣ Гибридная архитектура
Бизнесу больше не нужно выбирать между «дешево, но рискованно» и «безопасно, но дорого». Идеальное решение лежит посередине.
Вся инфраструктура и корпоративные данные хранятся у вас локально, но за тяжелыми вычислениями система ходит в облако по API.
Как это работает на практике. Мы настраиваем умный роутинг:
— Если маркетолог просит написать креативный пост – система отправляет эту задачу в мощное облако (OpenAI). Это стоит копейки и дает лучший результат.
— Если аналитик загружает секретный финансовый отчет – шлюз видит уровень доступа и маршрутизирует задачу в вашу локальную защищенную модель. Чувствительные данные не покидают компанию.
А если вы хотите узнать подробнее про возможности размещения – записаться на консультацию 🔗
❤8👍4🔥4👏2