Как сократить обработку заявок с 3 месяцев до 2 недель? С помощью LLM

Пока одни компании тонут в рутине, другие передают ее нейросетям и фокусируются на росте. Мы опубликовали новую статью, где разобрали сразу два реальных кейса, как бизнес использует AI для кратного повышения эффективности.

Из статьи вы узнаете:

⏺ Как создать «корпоративный мозг», который автоматически обрабатывает записи встреч и документы.
⏺ Как точечная автоматизация на базе LLM сэкономила отделу закупок тысячи человеко-часов.
⏺ Сколько на самом деле стоит разработка кастомного ИИ-решения под ключ.

Это не теоретические рассуждения, а практический разбор проектов с описанием задач, этапов и результатов.

🌟 Узнайте, как ИИ может усилить ваш бизнес, в нашей новой статье.

Цена ошибки: как не слить бюджет на разметке данных

Чтобы таких ситуаций не случалось, мы опубликовали новую статью-руководство. Наш эксперт разметки данных, Роман Федоров, на реальных кейсах объясняет, как устроен рынок и где кроются подводные камни.

Из статьи вы узнаете:

⏺ Почему оценивать работу по «количеству картинок» — главная ловушка для бюджета.
⏺ Как тестовое задание страхует вас от непрозрачных цен и некачественной работы.
⏺ На что обращать внимание при разметке разных типов данных: от полигонов до аудио и LIDAR.
⏺ Какие вопросы задать подрядчику, чтобы говорить на одном языке и контролировать процесс.

Это не теория, а концентрат опыта, который поможет вам сэкономить время, нервы и деньги на ИИ-проектах.

🌟 Читайте статью и защитите свой проект от дорогостоящих ошибок.

Как по одному письму отличить эксперта от новичка? Дайте ему неидеальное ТЗ

Если в ответ на ваш запрос на разметку данных подрядчик молча присылает КП — это красный флаг. Отсутствие вопросов означает, что в детали не вникли, а в цену заложили все риски за ваш счет.

Чтобы вы могли управлять бюджетом, а не гадать на кофейной гуще, мы опубликовали новую статью. В ней — пошаговое руководство по созданию технического задания, которое поможет вам получать точные и сопоставимые оценки от любого подрядчика.

Из статьи вы узнаете:

⏺ Анатомия идеального ТЗ: 3 ключевых раздела, без которых любая оценка — просто цифры с потолка.
⏺ «Тест на компетентность»: Как правильно оставлять «белые пятна» в ТЗ, чтобы проверить подрядчика на прочность.
⏺ Ключевые вопросы по инструментам и данным: Что нужно указать, чтобы не переплачивать за онбординг и передачу данных.
⏺ Почему подробное ТЗ — это ваша главная страховка от срыва сроков и непредвиденных расходов.

Это практическое руководство, которое сделает для вас процесс заказа разметки прозрачным и предсказуемым.

🌟 Узнайте, как составить ТЗ, которое поймут с первого раза, и выбирайте лучших подрядчиков. Читайте в нашей новой статье!

За годы работы мы привыкли к разным вариациям: и к «Неокору», и даже к «Неврокору». ☺️ Последнее особенно забавно, учитывая, что компания с таким названием действительно существует и занимается медицинским оборудованием.

Но если серьезно, мы невероятно горды. Эта награда — результат колоссальной работы всей нашей команды. И огромное спасибо уважаемому жюри, которое даже в «Неуорокоре» смогло разглядеть тот самый NeuroCore и высоко оценить наш вклад в индустрию. 🌟

Так что запоминайте правильное произношение. Хотя... теперь можете звать нас просто — победители AI Awards.

Всем спасибо за поддержку! Мы — лучшие! Ура!

Нас позвали на ТВ. Говорили про обман, фейки и технологии, которые умеют детектить фрод. Интригует?

Есть один телеканал, известный своими громкими заголовками и невероятными теориями. И на днях их журналисты приехали к нам в офис. Нет, не для того, чтобы искать следы инопланетян в общем холодильнике.

Причина куда серьезнее и ближе к реальности.

Представьте: Человек заказывает доставку. Но вместо того, чтобы наслаждаться едой, он фотографирует поддельное «испорченное блюдо», сгенерированное нейросетью, и требует у сервиса деньги назад. Это новая реальность, с которой столкнулся бизнес.

Как отличить правду от очень качественной лжи? Об этом и пошел разговор. Наш CV-инженер выступил в роли «разрушителя легенд» и объяснил:

⏺ По каким признакам можно «спалить» нейросетевой фейк, просто внимательно посмотрев на картинку.
⏺ Насколько реально уже сегодня создать «детектор лжи» для изображений.
⏺ И чего ждать в будущем, когда нейросети станут еще умнее.

🌟 Мы всегда за то, чтобы сложные технологии становились понятнее. И если для этого нужно выступить на самом неожиданном канале страны — мы готовы.

Надеемся, наш небольшой ликбез поможет препятствовать действиям мошенников, а простым обывателям чуть лучше понимать, как устроен мир цифровых иллюзий.

Сюжет целиком покажут на следующей неделе. Обязательно кинем вам ссылку на это историческое событие! Не переключайтесь. 😉

Что дороже: своя команда разметчиков, аутсорс или готовый датасет?

Любой проект начинается с главного вопроса: где взять данные? От ответа зависит бюджет, сроки и успех всего дела. Нанять свою команду? Купить готовый датасет? Отдать всё на аутсорс?

Неправильный выбор — это деньги на ветер. Мы опубликовали подробное руководство, где разобрали плюсы и минусы каждого пути на реальных кейсах.

Из статьи вы узнаете:

⏺ Своя команда vs Аутсорс: Почему инхаус-разметчики часто «съедают» бюджет на простоях и как аутсорс решает проблему масштабирования.
⏺ Купить vs Собрать: Когда готовые данные — это ловушка, которая не подходит под ваши бизнес-задачи, и почему кастомный датасет — это конкурентное преимущество.
⏺ Как выбрать идеального подрядчика: 4 признака, которые отличают эксперта от любителя, готового сорвать вам все сроки.

Это не просто теория, а стратегический гид, который поможет вам принять верное решение еще на старте.

🌟 Читайте статью, чтобы выбрать правильный путь и сэкономить ресурсы вашего проекта.