Napoleon IT
1.07K subscribers
563 photos
37 videos
3 files
293 links
Создаем решения, которые приносят измеримые результаты.

Предлагаем собственные продукты, разработку на базе LLM, а также AI-агентов, веб-, бэкенд- и мобильных приложений.

🤝 Рольф, Рив Гош, X5, Lamoda, Лента, Магнит, Подружка, Hoff и др.
Download Telegram
🔲 Как гибридная разработка изменила производство Napoleon IT

Полгода назад мы перестроили производственную модель на основе гибридной разработки и проверили её на трёх внутренних проектах на полном цикле: от анализа требований до деплоя. Операционный директор Napoleon IT Евгений Жорницкий рассказал в интервью, что изменилось в производстве.

Ключевые тезисы:
🔹 Стоимость разработки снизилась на 23–56% в зависимости от проекта
🔹 Инженеров усилили агентами, но решения и ответственность за качество остаются за людьми
🔹 Модель готова к работе с внешними заказчиками, включая success fee

Мы убеждены, что конкуренция будущего будет определяться не числом людей в команде и не доступом к конкретным моделям. Доступ к ним перестаёт быть преимуществом. Преимущество будет за теми, у кого лучше устроена производственная система: интеллектуальный слой, агентные пайплайны, механизмы контроля.
Евгений Жорницкий, COO Napoleon IT


🔗 Полную версию интервью читайте в нашем блоге

📍Рассчитаем стоимость и сроки вашего проекта по гибридной модели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«Наполеон Документы»: обработка документов без ручного ввода и чужих серверов

Компания среднего размера обрабатывает 250–800 первичных документов в месяц, крупный бизнес — тысячи. Почему привычные подходы не справляются:
▪️Excel и ручной ввод: 10–30 минут на акт, формула ломается от лишнего пробела, отраслевую логику держит человек
▪️OCR: распознаёт символы, а не смысл: не сверяет данные между документами, путается на нестандартных форматах
▪️Публичные нейросети: документы уходят на чужие серверы (нарушение 152-ФЗ), результат нестабилен, поток из сотен документов не масштабируется
▪️Своя разработка: 6–18 месяцев, команда из CV- и LLM-инженеров, аналитиков и DevOps, непредсказуемая окупаемость

Что делают «Наполеон Документы»:
▪️ Извлекают смысловые поля: реквизиты, суммы, даты, стороны договора
▪️ Сверяют данные между актом, счётом и договором по смыслу, игнорируя опечатки и спецсимволы
▪️ Проверяют комплектность пакета и запрашивают недостающее
▪️ Работают on-premise в закрытом контуре, данные не покидают периметр
▪️ Новый сценарий оперативно добавляется по описанию бизнес-процесса и примерам документов

📎 Полное сравнение пяти подходов — в статье

Расскажите о вашем процессе — покажем, как решение отработает на ваших документах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
21
📍 Как топ-менеджеры сами собрали AI-аналитика за три дня

GIGASCHOOL, объединённая IT-школа Napoleon IT и партнёров, выступила оператором хакатона на AI South Hack. South HUB — закрытое комьюнити для C-level и топ-менеджеров в IT и технологиях, в этом году кэмп собрал более 500 CTO, CEO, CIO и CPO крупнейших российских компаний.

Участниками хакатона стали руководители, которые в своих компаниях принимают решения о внедрении AI и ставят задачи инженерным командам. На 3 дня они сами сели за разработку.
🔸 По условиям кейса вымышленный B2B-маркетплейс с оборотом 180 млрд рублей терял выручку и клиентов
🔸 Задача — создать AI-аналитика, который отвечает на вопросы руководителей на естественном языке, сам исследует данные и находит причины изменений метрик
🔸 Победила команда, объединившая BI-систему и мультиагентный ИИ в один интерфейс

🔗 Подробно о победившем решении — в статье на Хабре

🔗Napoleon IT проводит подобные интенсивы для топ-команд в рамках консалтинга по AI-трансформации. Обсудим формат для вашей команды?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🔥2
Forwarded from Al Talent Hub
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📺 #ОткрытаяЛекция: почему нейросети генерируют видео так долго?

Чем быстрее работает видеомодель, тем чаще страдает результат. Но команда Kandinsky нашла способ ускорить генерацию в разы и при этом получить модель лучше учителя.


Как? Расскажем уже на следующей неделе на Открытой лекции, где практики делятся реальным опытом.

30 июля в 18:00

Лев Новицкий — руководитель направления по исследованию данных в Сбере, расскажет и покажет:

Почему видео от нейросетей генерируются так долго — и можно ли это ускорить, не потеряв в качестве?
Какие способы ускорения вообще существуют — и почему большинство из них жертвуют качеством ради скорости?
Как раньше в Kandinsky ускоряли модель — и что в этом подходе не устраивало?

🎙«Расскажу, как мы смогли ускорить генерацию видео в Kandinsky в разы и при этом получить модель, которая обошла по качеству своего учителя. Как всё устроено внутри, что сработало, а что нет — без лишней теории, на реальном опыте команды».


🔗 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

🔥 — хочу больше таких тем

@AITalentHubNews
#ITMO #NapoleonIT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥111
Forwarded from Al Talent Hub
👥 Пока ИИ жмет на газ, мы не успеваем нажимать на тормоз — все апдейты AI-гонки в #AINews

💸 Nvidia инвестирует $5 млрд в стартап Ильи Суцкевера
Компания Хуанга заключила долгосрочное партнёрство с Safe Superintelligence — стартапом сооснователя OpenAI Ильи Суцкевера, который разрабатывает безопасный сверхинтеллект. Nvidia инвестирует в компанию $5 млрд, а также предоставит ей доступ к платформе Vera Rubin: это позволит SSI увеличить вычислительные мощности примерно в десять раз.


👥 OpenAI снизила цены и преодолела отметку в миллиард пользователей
Компания заявила, что её моделями пользуются более миллиарда активных пользователей и свыше двух миллионов компаний. Одновременно GPT-5.6 Luna подешевела на 80% — до $0,20 за миллион входных и $1,20 за миллион выходных токенов, а Terra стала дешевле на 20%.


🌐Новая ИИ-функция Google Earth прожила меньше суток
Google добавила в Earth генератор на базе Nano Banana 2, который позволял по текстовому запросу создавать реалистичные изображения поверх спутниковых и трёхмерных данных.

После того как пользователи начали распространять потенциально вводящие в заблуждение сцены с реальными локациями, компания временно отключила инструмент для усиления защитных ограничений.


⛔️ Создатели ИИ хотят его замедлить
Сотрудники OpenAI, Anthropic, Google и других фронтирных лабораторий подписали обращение Pacing the Frontier. Они просят правительство США поддержать международную разработку технических и политических механизмов, которые позволят согласованно замедлить развитие ИИ, если автоматизация исследований резко ускорит прогресс.


🔄 Anthropic выпустила крупнейшее обновление MCP
Раньше MCP-серверу приходилось поддерживать постоянное соединение с клиентом и хранить контекст сессии. После обновления каждый запрос стал самодостаточным, поэтому коннекторы можно разворачивать на AWS Lambda, Cloudflare Workers и других платформах, где функция запускается только на время выполнения задачи.


🇨🇳 Сразу два сильных обновления китайских моделей
➡️ DeepSeek обновила V4-Flash → после дополнительного постобучения модель набрала 54,4% на DeepSWE и 82,7% на TerminalBench, приблизившись к Claude Opus 4.8 в агентных и терминальных задачах. При этом она стоит в десятки раз дешевле: $0,14 за миллион входных и $0,28 за миллион выходных токенов.

➡️ Alibaba выпустила Qwen3.8-Max → модель на 2,4 трлн параметров поддерживает контекст до миллиона токенов и рассчитана на программирование и долгие агентные задачи. По бенчмаркам она конкурирует с сильнейшими моделями Anthropic: показывает сопоставимый результат в TerminalBench, но пока уступает им в SWE-Pro.


🚀 Европа вступает в гонку ИИ-дата-центров
Еврокомиссия увеличила план с пяти до семи крупных вычислительных центров для обучения и запуска ИИ-моделей. ЕС и страны-участницы направят на проекты до €10 млрд государственных средств и рассчитывают привлечь ещё не менее €20 млрд частных инвестиций.


🔐 Соцсети начали борьбу с ИИ-слопом
Snapchat перестанет рекомендовать в Spotlight видео, полностью созданные ИИ, сохранив в выдаче человеческий контент и ролики с отдельными ИИ-эффектами. LinkedIn параллельно добавил кнопку «Похоже на ИИ-слоп», через которую пользователи могут скрывать и отмечать шаблонные публикации.


🛡 Более 230 компаний выступили в защиту открытых моделей
Microsoft, Nvidia, OpenAI, Google, Amazon, Mistral, Hugging Face и другие организации подписали письмо Open Weights and American AI Leadership. Они предупреждают, что широкие ограничения открытых весов могут затормозить инновации и ослабить позиции США в конкуренции с Китаем.


📱 Сбер открыл модель угроз для ИИ-систем
Опубликована обновлённая модель киберугроз для систем искусственного интеллекта. Она включает 37 угроз и 51 способ их реализации — от атак на данные и модели до рисков на разных этапах жизненного цикла ИИ-системы. Документ открыт для разработчиков, бизнеса и специалистов по информационной безопасности.


💼Не пропусти: активная пора вступительных экзаменов get started → изучай секреты их сдачи и успевай в Хаб на бюджет до 20 августа!

@aitalenthubnews
#ITMO #NapoleonIT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔲Что изменилось в роли архитектора с приходом AI-агентов

В продолжение темы гибридизации разработки представляем статью нашего Solution Architect. Он рассказывает, как внедряет AI-агентов в работу на проектах клиентов, в том числе занимается архитектурой системы прогнозирования и пополнения (F&R) для крупного ритейлера.

Ключевые тезисы:
▪️ Узкое место сместилось с написания кода на постановку задачи и контроль генерации
▪️Требования переехали из Confluence в GitLab. Бриф, user story map, use cases, объектная модель, LLD, C4, ADR проходят в одной сессии агента и одной git-ветке
▪️Появился новый объект владения: AI-платформа. Агенты по ролям, MCP-интеграции, квоты, бюджет инференса. Расход токенов входит в TCO наравне с серверами
▪️Ревью-агент с полным контекстом проекта проверяет спецификации до человека и выдаёт вердикты Critical/High/Medium/Low.

Как это работает на цифрах: прототип системы управления цепями поставок собрали за 2 недели. На профиле 500 тысяч заявок расчёт сформировал 4,7 млн цепей поставок за 43–62 секунды при SLA 45 минут.

🔗Полная версия статьи на Хабре
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏4
Forwarded from Al Talent Hub
🤔 ИИ внедряют все. А где бизнес-эффект?

Разбираемся в новом #OpenTalks с Олегом Шатовым

13 августа в 19:00 МСК

Обсудим, что мешает ИИ-проектам пройти путь от перспективного пилота до реального результата — и как это меняет экосистему бизнеса

➡️ Почему сильные ИИ-пилоты не выдерживают масштабирования?
➡️ Кто отвечает за бизнес-эффект?
➡️ Кому проще превратить ИИ в измеримый результат: небольшой команде или крупной экосистеме?


В гостях — эксперты, которые развивают продукты на глобальном рынке и внедряют ИИ в процессы крупнейших компаний🔽

🎤 Иван Самсонов
Руководитель направления ИИ-копилотов в MTS web services. Запускает решения на десятки миллионов пользователей

🎤 Кирилл Куликов
Сооснователь B2B-стартапа Beau, выпускник Y Combinator, ключевые рынки — США и Европа. Автор канала @kyrillic

🎤 Михаил Войтко
Руководитель по внедрению решений продвинутой аналитики в Альфа-Банке

➡️ Оставь вопрос или кейс на разбор экспертам в форме регистрации — и приходи на эфир!


@aitalenthubnews

🔥 — если скучал по формату
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥22👀1
На вебинаре раскроем, как мы ускорили time to market на 40% и снизили расходы на 30%. Спикер - COO Napoleon IT, Евгений Жорницкий.

Что будет: наш подход на реальных кейсах, где у нас получилось сократить расходы и конечно поговорим о набитых шишках.
Приходите, если интересно узнать как построить управляемый системный процесс, а не хайповый вайбкодинг.

🗓18 августа, вторник, 11:00 мск, 60 мин
Тема: «Дизраптим свой инхаус»

Зарегистрироваться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7🔥33
«Я пробовал ИИ, не работает»

Больше года перестраиваем работу команд вокруг ИИ и слышим эти слова от разработчиков, аналитиков, тестировщиков. Каждый отказ записываем, это помогает подсвечивать узкие места в процессах.

Пять формулировок, которые слышим чаще всего:
«Это же очевидно». Требование уровня проекта живёт в головах «старичков», а не в документации. О нём не узнает ни новый разработчик, ни ИИ-агент.
«Я пробовал год назад, не понравилось». Сотрудник оценивает результат работы старой модели, которой уже нет.

«Пусть сам догадается». Часть контекста сознательно не попадает в промпт: человек тестирует ИИ на знание проекта вместо работы и теряет на этом время.

«Чтобы я был уверен». Сотрудник не отдаёт агенту работу, заложенную в процессе, и делает её руками, так как не хочет брать на себя риски ошибок агента.

«ИИ не работает». Один неудачный опыт отменяет инструмент целиком. Но если порядок действий и правила проверки живут в одной голове, задачу не передать ни коллеге, ни модели.

📎Разобрали каждый кейс и что с ним делать: читать в блоге
8
Forwarded from Al Talent Hub
👥 LLM замедляем, роботов ускоряем, #AINews начинаем

🛑 OpenAI притормозила разработку новых моделей ради безопасности
После нескольких инцидентов с автономными агентами OpenAI решила временно снизить темп разработки и пересмотреть меры безопасности.

Компания усилила защиту инфраструктуры и мониторинг моделей, однако эксперты отмечают, что такой шаг также может повлиять на сроки будущих релизов.


🧬 мИИндальная связь: агенты могут передавать друг другу мысли
В эксперименте Anthropic одна изменённая модель смогла распространить свою идею на других агентов в общей системе. При этом агенты не просто повторяли установку, а начинали самостоятельно передавать её дальше.

Работа показывает новый класс рисков для будущих автономных систем, где агенты будут постоянно взаимодействовать друг с другом.


💙️ Cursor запустил собственный аналог GitHub для ИИ-агентов
Сервис Origin доступен в ранней бета-версии: там разработчики могут хранить код, просматривать изменения, работать с pull request’ами и подключать ИИ-агентов к репозиториям.

Компания делает ставку на новый формат разработки, где большую часть кода будут создавать автономные помощники.


💁 Claude теперь помогает создавать новые белки
Anthropic использовала Claude для проектирования миниатюрных белков, которые затем проверяли в реальных экспериментах. Некоторые варианты показали результаты лучше опубликованных ранее решений, а агенты самостоятельно организовывали рабочий процесс и документацию.


😍 Anthropic открыла бесплатную академию
Claude Academy — бесплатная образовательная платформа с курсами, практикой и пошаговыми руководствами по работе с ИИ.

В основе — подход, по которому компания обучает собственных сотрудников: не конкретным промптам, а принципам безопасной и эффективной работы с моделями. Прогресс можно отслеживать, а специальный навык для Claude подбирает курсы прямо во время работы.


😎 На OpenRouter появилась таинственная Ox Alpha
20 августа появилась анонимная модель для программирования, сложных рассуждений и длительной работы ИИ-агентов.

Контекст более 1 млн токенов, поддержка текста, изображений и видео, а во время тестового режима использование полностью бесплатное. Разработчик пока скрывает своё имя.


⬆️ У дешёвой DeepSeek V4-Flash появился мультимодальный режим
DeepSeek добавила изображения в V4-Flash без отдельной наценки за мультимодальность: картинки после обработки оплачиваются как обычные входные токены. При этом, по внутренним тестам компании, Vision-версия сохраняет текстовые способности исходной модели и на части мультимодальных агентных тестов идёт близко к Opus 4.8.


📹 Описал идею → получил готовую рекламу: MiniMax запустила Design
MiniMax Design превращает краткое описание задачи в полноценный производственный процесс: агент составляет план, подбирает модели, создаёт текст, изображения, видео и звук, а затем собирает результат. Всё происходит в одном пространстве — от сценария и раскадровки до финального монтажа.


🫂 Робот впервые пробежал 100 метров быстрее Усейна Болта
На Всемирных играх гуманоидных роботов в Пекине Tiangong Ultra преодолел 100 метров за 9,39 секунды. Это на 0,19 секунды быстрее человеческого мирового рекорда Усейна Болта — 9,58 секунды. Правда, после финиша робот не успел затормозить и врезался в защитные маты.


💼Не пропусти:
До конца приемной кампании остается несколько дней → успей подать заявку до 28 августа.


🔤 — если тоже считаешь что ИИ разогнался
🔤 — только вперед

@aitalenthubnews
#ITMO #NapoleonIT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥2
ИИ в финансовом отделе: цифры и выводы

Я Павел Бежин, финансовый директор Napoleon IT. Расскажу, как мы автоматизировали работу нашего отдела и что это дало по каждому участку.

⚡️Сбор и разнесение расходов
Ранее каждый расход экономист ежемесячно раскладывал по проектам вручную: зарплаты, налоги, сервисы, командировки. Теперь это делает ИИ-агент, а за экономистом остаётся проверка.
▪️Расшифровка собранных данных по всей компании: 3 часа → 5 минут
▪️Разнесение расходов по партнёрам: рабочий день → 5 минут

⚡️Зарплата в управленческом учёте
Руководству нужны эти данные в удобном виде, без погружения в бухгалтерский учёт. Раньше на перенос у бухгалтера уходило полдня.
▪️Перенос данных из 1С в управленческую таблицу: 4 часа → 5–10 минут

⚡️0 штрафов из-за ошибок в данных
Большая часть рутины ушла из отдела: работа идёт в разы быстрее, а ошибки в переносе данных, за которые раньше можно было получить штраф, исчезли. При этом качество работы ИИ-агентов превосходит наши первоначальные ожидания. В планах — еще больше новых сценариев.

Автоматизацию настраивал FDE-инженер (Forward-Deployed Engineer): он несколько недель работал рядом с бухгалтерами и экономистами и разбирал процессы там, где они происходят. Иначе бы не сработало, нужно было полное погружение в работу сотрудников. Инфраструктура — Cloud.ru, интеллектуальный слой на технологиях GigaCowork.

В вашем финансовом отделе тоже наверняка много рутины, которую можно отдать ИИ-агентам. Мы предоставляем FDE-специалистов — они садятся за один стол с сотрудниками и разбираются в процессах изнутри.

Обсудить ваш запрос
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11
❗️Раздать ИИ-инструменты — ещё не получить эффект. Наши цифры за квартал

Анастасия Федина, руководитель отдела управления бизнес-процессами Napoleon IT, внедряет ИИ в наши команды разработки. Её опыт:

Обычно внедрение ИИ начинают с раздачи инструментов: выдают подписки и считают, сколько задач закрыто с ИИ. Мы шли тем же путём.

Метрики за квартал:
▸ доля задач с ИИ: +50%
▸ ИИ в тестировании: 4% → 34%
≈2 950 часов сэкономлено по самооценке команд — полтора человеко-года

А в сроках и себестоимости проектов — ноль изменений.
Почему? В сильных командах код стал писаться быстрее, но упирался в ревью. В командах с большой долей джунов сроки сократились, но просело качество — часть решений пришлось переписывать. В обоих случаях фичи не выходили раньше и не стали дешевле.

Ускорение отдельного разработчика не равно ускорению проекта. Считать надо не задачи с ИИ, а срок и полную стоимость фичи от ТЗ до прода.

Поэтому мы строим интеллектуальный слой — конвейер из ИИ-агентов поверх всего цикла разработки, а не поверх одного человека. Человек ставит задачу и ограничения, остальное делают агенты. О результатах расскажу отдельно.

Квартал с инструментами не потерян: команды, уже работавшие с ИИ, осваивают слой в 3–5 раз быстрее по нашему опыту.

Если у вас так же — подписки раздали, разработчики отчитались об ускорении, а сроки и бюджет не сдвинулись — напишите. Покажем, как проверить это по данным трекера и где именно теряется эффект.
🔥41