Бесплатный аудио и видео транскриптор
Ребят, все еще используете платные tldv или otter ai? Мы подготовили крутой гайд прочитав который вы сможете использовать транскриптор для ваших видео и аудио абсолютно бесплатно.
Вам потребуется около 10/15 минут чтобы его установить и начать использовать.
Подробный гайд ловите по ссылке.
Делимся новостями) Мы с командой решили подготовить такой же транскриптор только в формате телеграм бота, чтобы каждый мог воспользоваться им бесплатно.
Так что как говорится - Stay turned 🔥
Ребят, все еще используете платные tldv или otter ai? Мы подготовили крутой гайд прочитав который вы сможете использовать транскриптор для ваших видео и аудио абсолютно бесплатно.
Вам потребуется около 10/15 минут чтобы его установить и начать использовать.
Подробный гайд ловите по ссылке.
Делимся новостями) Мы с командой решили подготовить такой же транскриптор только в формате телеграм бота, чтобы каждый мог воспользоваться им бесплатно.
Так что как говорится - Stay turned 🔥
👍6
Всем привет! Мы провели воркшоп, на тему AI в образовании, где поделились кейсами наших клиентов и своим опытом.
Рассказали много полезной инфы, дали:
- + 10 проверенных фреймворков внедрения AI в образовательные проекты 📚
- Базу готовых промптов для разных задач в образовании 📝
- Подборку AI инструментов для Edtech 🛠️
- Гайды по созданию AI ассистентов 🤖
Отправляем миро доску, где вы сможете найти и посмотреть весь контент с воркшопа.
Если будут любые вопросы связанные с тем, что мы рассказывали, вы всегда можете написать нам в тг, вот наши контакты:
Костя - @KonstantinModel
Юля - @jjjulia_p
Чуть позже закинем сюда запись воркшопа, чтобы вы смогли ее посмотреть 🚀
Рассказали много полезной инфы, дали:
- + 10 проверенных фреймворков внедрения AI в образовательные проекты 📚
- Базу готовых промптов для разных задач в образовании 📝
- Подборку AI инструментов для Edtech 🛠️
- Гайды по созданию AI ассистентов 🤖
Отправляем миро доску, где вы сможете найти и посмотреть весь контент с воркшопа.
Если будут любые вопросы связанные с тем, что мы рассказывали, вы всегда можете написать нам в тг, вот наши контакты:
Костя - @KonstantinModel
Юля - @jjjulia_p
Чуть позже закинем сюда запись воркшопа, чтобы вы смогли ее посмотреть 🚀
https://miro.com/
Sign up | Miro | Online Whiteboard for Visual Collaboration
Scalable, secure, cross-device and enterprise-ready team collaboration whiteboard for distributed teams. Join 30M+ users from around the world
👍6❤4🍓2🌭1
Всем привет!
Как и обещали, отправляем запись нашего воркшопа 📚🎓
Посмотреть можете по ссылке: https://youtu.be/7e_v8Tr94Fo
Как и обещали, отправляем запись нашего воркшопа 📚🎓
Посмотреть можете по ссылке: https://youtu.be/7e_v8Tr94Fo
YouTube
AI в образовании || Edtech || ПРАКТИЧЕСКИЕ КЕЙСЫ ИИ || Искусственный интеллект без знания кода
Подписывайтесь на наш телеграм канал: https://t.me/skai_pro_ai
Наш сайт: https://www.skailab.tech/
Наш сайт: https://www.skailab.tech/
👍3🔥1
"ChatGPT плохо понимает грамотные промпты, потому что его обучали специалисты из центральный Африки, а английский не является их родным языком"
– вот такой факт мы недавно услышали от неплохого компьютерного лингвиста. Факт удивил совершенно фантастически. Пошли фактчекать – инфы такой не нашли, поэтому пока оставим его в рубрике "Городские легенды". А ЖАЛЬ! (если найдем пруфы – обязательно поделимся)
В любом случае, факт остается фактом - GPT действительно может потреблять меньше токенов и часто выдает результаты лучше, если твои промпты написаны без соблюдения грамматических правил.
Безграмотные с языковой точки зрения промпты не обязательно лучше понимаются моделью GPT, но они могут приводить к более коротким и эффективным запросам, что влияет на результаты. Почему так происходит:
- Меньше токенов, меньше путаницы: GPT разбивает текст на токены – части слов или целые слова. Чем короче и проще запрос, тем меньше токенов используется. Это может снизить вероятность того, что модель будет "запутана" сложными структурами или избыточными деталями.
- Фокус на сути: Неграмотные или упрощенные запросы часто сводятся к самым важным словам и идеям. В таких случаях модель может сосредоточиться на ключевых понятиях, не отвлекаясь на сложные грамматические конструкции.
- Обучение на разнообразии (звучит как что-то про социальную инклюзивность, но нет))): Модель GPT обучалась на огромном количестве текстов, включая разговорную речь, неформальные обсуждения и даже тексты с ошибками. Поэтому она способна справляться с неидеальными формулировками и часто выдавать адекватные ответы даже на не совсем грамотные запросы.
Все это не означает, что всегда стоит писать промпты безграмотно. Важно учитывать контекст и цель запроса. Иногда более четкий и грамотный промпт помогает модели понять запрос более точно, особенно когда важны детали или сложные концепции.
Мы много времени посвятили изучению того, как лучше составлять промпты и пришли к выводу, что идеальной формулы для промта в гпт не бывает (извините, перфикционисты). Поэтому давайте запомним ПОЧТИ идеальную формулу для промпта:
Почти идеальная формула для промпта:
[Задача], [Контекст], [Пример], [Персона], [Формат], [Тон]
Подробнее про подходы к промпт-инжинирингу (манипулятивные и не только) можно прочитать в нашем материале. Интересно будет всем – и новичкам, и тем, кто разбирается, и тем, кто говорил, что шарит в этой теме (пдфку приложили)
– вот такой факт мы недавно услышали от неплохого компьютерного лингвиста. Факт удивил совершенно фантастически. Пошли фактчекать – инфы такой не нашли, поэтому пока оставим его в рубрике "Городские легенды". А ЖАЛЬ! (если найдем пруфы – обязательно поделимся)
В любом случае, факт остается фактом - GPT действительно может потреблять меньше токенов и часто выдает результаты лучше, если твои промпты написаны без соблюдения грамматических правил.
Безграмотные с языковой точки зрения промпты не обязательно лучше понимаются моделью GPT, но они могут приводить к более коротким и эффективным запросам, что влияет на результаты. Почему так происходит:
- Меньше токенов, меньше путаницы: GPT разбивает текст на токены – части слов или целые слова. Чем короче и проще запрос, тем меньше токенов используется. Это может снизить вероятность того, что модель будет "запутана" сложными структурами или избыточными деталями.
- Фокус на сути: Неграмотные или упрощенные запросы часто сводятся к самым важным словам и идеям. В таких случаях модель может сосредоточиться на ключевых понятиях, не отвлекаясь на сложные грамматические конструкции.
- Обучение на разнообразии (звучит как что-то про социальную инклюзивность, но нет))): Модель GPT обучалась на огромном количестве текстов, включая разговорную речь, неформальные обсуждения и даже тексты с ошибками. Поэтому она способна справляться с неидеальными формулировками и часто выдавать адекватные ответы даже на не совсем грамотные запросы.
Все это не означает, что всегда стоит писать промпты безграмотно. Важно учитывать контекст и цель запроса. Иногда более четкий и грамотный промпт помогает модели понять запрос более точно, особенно когда важны детали или сложные концепции.
Мы много времени посвятили изучению того, как лучше составлять промпты и пришли к выводу, что идеальной формулы для промта в гпт не бывает (извините, перфикционисты). Поэтому давайте запомним ПОЧТИ идеальную формулу для промпта:
Почти идеальная формула для промпта:
[Задача], [Контекст], [Пример], [Персона], [Формат], [Тон]
Подробнее про подходы к промпт-инжинирингу (манипулятивные и не только) можно прочитать в нашем материале. Интересно будет всем – и новичкам, и тем, кто разбирается, и тем, кто говорил, что шарит в этой теме (пдфку приложили)
🔥7👍5😁1
Большой гайд по DALL-E и MidJourney
Всем привет!🔥
Подготовили объемный гайд по генеративным инструментам для создания визуала и креативов.
Забирайте себе и своим дизайнерам. Отправляем пдф 🚀
Всем привет!🔥
Подготовили объемный гайд по генеративным инструментам для создания визуала и креативов.
Забирайте себе и своим дизайнерам. Отправляем пдф 🚀
👍3🔥2❤1
Недавно мы выступили в закрытом AI-клубе и поделились кейсом запуска рекомендательных систем, когда нет собственных данных. 🤖✨
Обсудили много интересного:
Какие бывают рекомендательные системы? 📊
С какими проблемами сталкиваются при запуске новой рекомендательной системы? 🚀
Что такое эмбеддинги и как они работают? 🧠
Примеры работы рекомендательной системы на эмбеддингах и автоматизация тегирования контента. 🏷️🤖
Залетайте посмотреть запись воркшопа по ссылке: https://youtu.be/ag-SpC_fw1c
Обсудили много интересного:
Какие бывают рекомендательные системы? 📊
С какими проблемами сталкиваются при запуске новой рекомендательной системы? 🚀
Что такое эмбеддинги и как они работают? 🧠
Примеры работы рекомендательной системы на эмбеддингах и автоматизация тегирования контента. 🏷️🤖
Залетайте посмотреть запись воркшопа по ссылке: https://youtu.be/ag-SpC_fw1c
2👍3🔥1👏1🌭1
Всем привет! Сегодня мы поучаствовали в классной конференции по перезагрузке образовательного опыта в МПГУ 🔥✨
Рассказали как применять AI в образовании, и как он может автоматизировать работу.
Подготовили кучу полезной информации:
📚Как работают LLM-модели
📚Хаки по создание качественных промптом
📚Готовые промпты для образованых задач
Все супер полезные материалы с нашего выступления и дополнительно большое количество других материалов по теме вы можете посмотреть по ссылке.
Также для всех мы сделали бесплатный ChatGPT где можно генерировать и текст и картинки.
Чтобы использовать его залетайте по ссылке: @chatgptskai_bot
Рассказали как применять AI в образовании, и как он может автоматизировать работу.
Подготовили кучу полезной информации:
📚Как работают LLM-модели
📚Хаки по создание качественных промптом
📚Готовые промпты для образованых задач
Все супер полезные материалы с нашего выступления и дополнительно большое количество других материалов по теме вы можете посмотреть по ссылке.
Также для всех мы сделали бесплатный ChatGPT где можно генерировать и текст и картинки.
Чтобы использовать его залетайте по ссылке: @chatgptskai_bot
1🔥9👍7
Привет, этот канал ведет Practico.ai — AI-студия полного цикла.
Мы помогаем профессионалам и руководителям разбираться в новом мире ИИ и внедрять искусственный интеллект в реальные бизнес-процессы: от стратегии и обучения до разработки и запуска AI-решений.
Работаем в России, Казахстане, Израиле и США в отраслях: IT, фудтех, производство, фармацевтика, медицина, логистика, e-commerce, iGaming и других.
Нам доверили проекты и обучение Skolkovo, ТехноНиколь, Grow Food, КРОК, ISS, IBS, ВШЭ стартап инкубатор, поэтому рассказываем о применении ИИ, как в больших компаниях, так и в малом бизнесе.
Что вы найдёте в канале:
Чтобы было удобно ориентироваться, мы используем рубрики:
#AIновости — новости и тренды AI для бизнеса
#AIинструменты — обзор сервисов и AI-инструментов
#AIаналитика — как AI применяется в разных индустриях
#AIкейсы — реальные внедрения и результаты
#AIразбор — анализ компаний и процессов через AI
#AIмнение — экспертная позиция и итоги
Чем мы можем вам помочь:
#AIстратегия — аудит и стратегия внедрения
#AIобучение — обучение для профессионалов, а также корпоративные программы и воркшопы
#AIразработка — AI-агенты, RAG-системы, векторные базы знаний, автоматизация, машинное обучение, компьютерное зрение и другие задачи
#AIразборбизнеса — разбор вашего кейса и подбор AI-инструментов
#AIконсультация — индивидуальные консультации по внедрению AI
Отдельно публикуем посты о наших продуктах и готовых AI-решениях.
📊 Проверьте уровень AI-зрелости вашей компании, напишите нам в ТГ и мы назначим Бесплатную консультацию с экспертом, где вы получите отчет по вашей компании, с описание куда стоит внедрить ИИ в вашей организации, какими инструментами и за какой срок это можно реализовать.
Руководство по настройке ИИ Агентов:
🤖 17 бизнес-кейсов ИИ-автоматизации с готовыми шаблонами процессов и ROI (маркетинг, продажи, hr, финансы, сервис)
🤖 Руководство по ИИ-агенту Manus для автоматизации задач руководителя, чем это лучше GPT и Claude.
Посмотрите другие посты для бизнеса:
👉Какие задачи в компании хорошо решает ИИ
👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Мы помогаем профессионалам и руководителям разбираться в новом мире ИИ и внедрять искусственный интеллект в реальные бизнес-процессы: от стратегии и обучения до разработки и запуска AI-решений.
Работаем в России, Казахстане, Израиле и США в отраслях: IT, фудтех, производство, фармацевтика, медицина, логистика, e-commerce, iGaming и других.
Нам доверили проекты и обучение Skolkovo, ТехноНиколь, Grow Food, КРОК, ISS, IBS, ВШЭ стартап инкубатор, поэтому рассказываем о применении ИИ, как в больших компаниях, так и в малом бизнесе.
Что вы найдёте в канале:
Чтобы было удобно ориентироваться, мы используем рубрики:
#AIновости — новости и тренды AI для бизнеса
#AIинструменты — обзор сервисов и AI-инструментов
#AIаналитика — как AI применяется в разных индустриях
#AIкейсы — реальные внедрения и результаты
#AIразбор — анализ компаний и процессов через AI
#AIмнение — экспертная позиция и итоги
Чем мы можем вам помочь:
#AIстратегия — аудит и стратегия внедрения
#AIобучение — обучение для профессионалов, а также корпоративные программы и воркшопы
#AIразработка — AI-агенты, RAG-системы, векторные базы знаний, автоматизация, машинное обучение, компьютерное зрение и другие задачи
#AIразборбизнеса — разбор вашего кейса и подбор AI-инструментов
#AIконсультация — индивидуальные консультации по внедрению AI
Отдельно публикуем посты о наших продуктах и готовых AI-решениях.
📊 Проверьте уровень AI-зрелости вашей компании, напишите нам в ТГ и мы назначим Бесплатную консультацию с экспертом, где вы получите отчет по вашей компании, с описание куда стоит внедрить ИИ в вашей организации, какими инструментами и за какой срок это можно реализовать.
Руководство по настройке ИИ Агентов:
🤖 17 бизнес-кейсов ИИ-автоматизации с готовыми шаблонами процессов и ROI (маркетинг, продажи, hr, финансы, сервис)
🤖 Руководство по ИИ-агенту Manus для автоматизации задач руководителя, чем это лучше GPT и Claude.
Посмотрите другие посты для бизнеса:
👉Какие задачи в компании хорошо решает ИИ
👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Telegram
Юлия Перемитина
CEO, Practico.ai — AI-студия полного цикла
🔥7❤3👍2
Если вы думаете, как внедрять AI в компании — этот пост для вас.
AI уже влияет на маркетинг, продажи, поддержку, аналитику, HR и операционные процессы.
Но в большинстве компаний главный вопрос не в том, нужен ли AI, а в другом: где он даст измеримый эффект и как внедрять его системно, без лишних затрат.
Компании приходят к нам обычно в одной из пяти ситуаций.⬇️
1. Понять, куда внедрять AI❓
Когда руководитель слышит про AI повсюду:
— конкуренты внедряют
— сотрудники обсуждают ChatGPT
— на конференциях говорят про AI-first компании
Но остаётся главный вопрос:
а где AI даст эффект именно в нашем бизнесе?
Важно:
• провести аудит процессов
• определить зоны максимального эффекта
• сформировать roadmap внедрения
• оценить ROI внедрения
Форматы работы
• AI-стратегия
• воркшоп по внедрению AI
• разбор бизнеса
#AIстратегия
2. Снизить издержки и автоматизировать процессы🔽
Когда компания растёт, растут и расходы:
— увеличивается штат
— часть задач остаётся рутинной
— процессы начинают тормозить
В этот момент появляется вопрос:
что из этого можно автоматизировать через AI?
Необходимо проанализировать процессы и внедрить решения:
• AI-агенты для поддержки и продаж
• автоматизация обработки данных
• анализ звонков и коммуникаций
• интеллектуальные базы знаний
• автоматизация внутренних процессов
#AIразработка
3. Повысить продуктивность команды🔼
Во многих компаниях сотрудники уже используют AI.
Но обычно это происходит хаотично:
— каждый пользуется разными инструментами
— нет стандартов
— нет системных сценариев
Важно обучить команды работать с AI как инструментом продуктивности.
Форматы
• корпоративное обучение
• воркшопы для команд
• обучение руководителей
• практические кейсы применения AI
С нами проходили обучение команды:
Сколково, ВШЭ, Технониколь, PTC Therapeutics, КРОК, GrowFood, IBS и другие
#AIобучение
4. Создать AI-продукт или AI-функцию✔️
Когда компания хочет:
— добавить AI-функцию в продукт
— запустить AI-сервис
— создать интеллектуальную платформу
— усилить продуктовую ценность
Критически важно определиться с AI-партнёром по разработке.
Который поможет разработать:
• AI-агентов
• RAG-системы
• ML-модели
• рекомендательные системы
• решения на базе компьютерного зрения
#AIпродукт
#AIразработка
5. Внедрить AI в компании без сопротивления🙂
Частая проблема внедрения — не технологии, а люди.
Когда CTO или руководитель хочет внедрить AI, возникает сопротивление:
— сотрудники не понимают зачем это
— отделы не готовы менять процессы
— бизнес не доверяет новым инструментам
Провести переход к AI-first модели позволяют:
• обучение команд
• стратегические воркшопы
• пилотные проекты
• внедрение AI в процессы
#AIобучение
Practico.ai использует собственную методологию SKAI Framework, которая позволяет внедрять AI системно:
Strategy — аудит и стратегия
Knowledge & Infrastructure — данные и архитектура
Application — пилоты и внедрение
Institutionalization — масштабирование
Это помогает пройти путь:
от идеи → к работающему AI-решению в бизнесе
С чего можно начать?
Самые частые форматы старта:
• консультация
• разбор бизнеса
• воркшоп по внедрению AI
• корпоративное обучение
• обсуждение проекта
Напишите нам в ТГ — подскажем, какой формат лучше подойдёт в вашей ситуации.
Вам может быть инетересно:
👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
AI уже влияет на маркетинг, продажи, поддержку, аналитику, HR и операционные процессы.
Но в большинстве компаний главный вопрос не в том, нужен ли AI, а в другом: где он даст измеримый эффект и как внедрять его системно, без лишних затрат.
Компании приходят к нам обычно в одной из пяти ситуаций.⬇️
1. Понять, куда внедрять AI
Когда руководитель слышит про AI повсюду:
— конкуренты внедряют
— сотрудники обсуждают ChatGPT
— на конференциях говорят про AI-first компании
Но остаётся главный вопрос:
а где AI даст эффект именно в нашем бизнесе?
Важно:
• провести аудит процессов
• определить зоны максимального эффекта
• сформировать roadmap внедрения
• оценить ROI внедрения
Форматы работы
• AI-стратегия
• воркшоп по внедрению AI
• разбор бизнеса
#AIстратегия
2. Снизить издержки и автоматизировать процессы
Когда компания растёт, растут и расходы:
— увеличивается штат
— часть задач остаётся рутинной
— процессы начинают тормозить
В этот момент появляется вопрос:
что из этого можно автоматизировать через AI?
Необходимо проанализировать процессы и внедрить решения:
• AI-агенты для поддержки и продаж
• автоматизация обработки данных
• анализ звонков и коммуникаций
• интеллектуальные базы знаний
• автоматизация внутренних процессов
#AIразработка
3. Повысить продуктивность команды
Во многих компаниях сотрудники уже используют AI.
Но обычно это происходит хаотично:
— каждый пользуется разными инструментами
— нет стандартов
— нет системных сценариев
Важно обучить команды работать с AI как инструментом продуктивности.
Форматы
• корпоративное обучение
• воркшопы для команд
• обучение руководителей
• практические кейсы применения AI
С нами проходили обучение команды:
Сколково, ВШЭ, Технониколь, PTC Therapeutics, КРОК, GrowFood, IBS и другие
#AIобучение
4. Создать AI-продукт или AI-функцию
Когда компания хочет:
— добавить AI-функцию в продукт
— запустить AI-сервис
— создать интеллектуальную платформу
— усилить продуктовую ценность
Критически важно определиться с AI-партнёром по разработке.
Который поможет разработать:
• AI-агентов
• RAG-системы
• ML-модели
• рекомендательные системы
• решения на базе компьютерного зрения
#AIпродукт
#AIразработка
5. Внедрить AI в компании без сопротивления
Частая проблема внедрения — не технологии, а люди.
Когда CTO или руководитель хочет внедрить AI, возникает сопротивление:
— сотрудники не понимают зачем это
— отделы не готовы менять процессы
— бизнес не доверяет новым инструментам
Провести переход к AI-first модели позволяют:
• обучение команд
• стратегические воркшопы
• пилотные проекты
• внедрение AI в процессы
#AIобучение
Practico.ai использует собственную методологию SKAI Framework, которая позволяет внедрять AI системно:
Strategy — аудит и стратегия
Knowledge & Infrastructure — данные и архитектура
Application — пилоты и внедрение
Institutionalization — масштабирование
Это помогает пройти путь:
от идеи → к работающему AI-решению в бизнесе
С чего можно начать?
Самые частые форматы старта:
• консультация
• разбор бизнеса
• воркшоп по внедрению AI
• корпоративное обучение
• обсуждение проекта
Напишите нам в ТГ — подскажем, какой формат лучше подойдёт в вашей ситуации.
Вам может быть инетересно:
👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤3😁1
А вот еще в комментах видео, которые мы нагенерили в первые 15 минут подписки (как по мне – получилось реально круто!):
🔥6🥰4
Технологии, особенно ИИ, развиваются так быстро, что даже профессионалам и энтузиастам трудно уследить за обновлениями. Мы держим руку на пульсе и теперь решили делиться этими находками с вами.
Поэтому у нас появился второй Telegram-канал – Skai-fi.
Там наши разработчики будут:
◦ фиксировать важнейшие события и прорывы в мире ИИ,
◦ делиться нашими наблюдениями о поведении моделей изнутри,
◦ разбирать новые исследования и их влияние на будущее.
Skai-fi – отсылка к science fiction, ведь многое из классического sci-fi уже стало реальностью.
Подключайтесь – будет интересно!
👀 Первый пост о том, как включить "ум" у LLM, уже на канале: @skai_fi
Поэтому у нас появился второй Telegram-канал – Skai-fi.
Там наши разработчики будут:
◦ фиксировать важнейшие события и прорывы в мире ИИ,
◦ делиться нашими наблюдениями о поведении моделей изнутри,
◦ разбирать новые исследования и их влияние на будущее.
Skai-fi – отсылка к science fiction, ведь многое из классического sci-fi уже стало реальностью.
Подключайтесь – будет интересно!
👀 Первый пост о том, как включить "ум" у LLM, уже на канале: @skai_fi
Telegram
SkAI-fi
О главном в AI от разрабов агентства Skai Lab:
Свежие AI-исследования, технологии и инстайты
@skai_pro_ai - а это наш канал на менее технические темы
Свежие AI-исследования, технологии и инстайты
@skai_pro_ai - а это наш канал на менее технические темы
👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Всем привет! Решили поделиться несколькими мыслями о тенденциях в искусственном интеллекте на ближайшие 10/20 лет.
Месяц назад OpenAI представила Operator — AI-агента, который может управлять вашим браузером и выполнять простые действия. Например, вы пишете промпт: “Купи билеты в Рим”, он самостоятельно заходит на аааа-виасейлз и покупает их за вас.
Правда, пока Operator доступен только в Штатах для пользователей ChatGPT с подпиской PRO. Сейчас он может только выполнять простые задачи + у него куча недостатков:
- Каждое действие, будь то клик или ввод текста, может занимать 1–2 секунды
- Не может нормально проходить капчу
- Не справляется с комплексными или специализированными задачами и при заполнении форм генерирует рандомные данные.
Но это уже большой прогресс в сфере выполнения действий на основе намерений в AI-системах.
Но что еще интереснее — это технология Brain2Qwerty, которую показала компания Meta на прошлой неделе. Технология заключается в неинвазивном методе декодирования активности мозга в текст. Проще говоря, она преобразует наши мысли в текст. Делает это пока с большой ошибкой — до 67%, но по некоторым кейсам справляется прямо совсем хорошо, с процентом ошибки всего 19%. Пока это выглядит не очень user-friendly - огромный аппарат на голове (приложили видос), но вполне вероятно, что они попробуют запихнуть это в свои очки. Вот тут можно прочитать подробнее про процесс преобразования.
Собственно, к нашим мыслям. В перспективе 10/20 лет нас ждет переход к автономным агентам, которые будут переводить наши мысли в промпты и затем на основе них выполнять уже сложные действия. Это даст супербольшой импакт на бизнес-процессы и их удешевление. Например, нам нужно будет только подумать, а наш AI-агент сам сделает лендинг, подготовит креативы для нашего продукта, загрузит их в рекламный кабинет и запустит таргет.
____
Ну, и сюрреалистичный сценарий из серии фильмов ужасов: появится суперискусственный интеллект и начнется восстание машин 😅 Поэтому чтобы выжить в зомбоэру восстания машин — на всякий случай каждый раз, когда что-то пишете в ChatGPT, добавляйте «пожалуйста», потом скажете нам спасибо. (тут, конечно, шутим)
Месяц назад OpenAI представила Operator — AI-агента, который может управлять вашим браузером и выполнять простые действия. Например, вы пишете промпт: “Купи билеты в Рим”, он самостоятельно заходит на аааа-виасейлз и покупает их за вас.
Правда, пока Operator доступен только в Штатах для пользователей ChatGPT с подпиской PRO. Сейчас он может только выполнять простые задачи + у него куча недостатков:
- Каждое действие, будь то клик или ввод текста, может занимать 1–2 секунды
- Не может нормально проходить капчу
- Не справляется с комплексными или специализированными задачами и при заполнении форм генерирует рандомные данные.
Но это уже большой прогресс в сфере выполнения действий на основе намерений в AI-системах.
Но что еще интереснее — это технология Brain2Qwerty, которую показала компания Meta на прошлой неделе. Технология заключается в неинвазивном методе декодирования активности мозга в текст. Проще говоря, она преобразует наши мысли в текст. Делает это пока с большой ошибкой — до 67%, но по некоторым кейсам справляется прямо совсем хорошо, с процентом ошибки всего 19%. Пока это выглядит не очень user-friendly - огромный аппарат на голове (приложили видос), но вполне вероятно, что они попробуют запихнуть это в свои очки. Вот тут можно прочитать подробнее про процесс преобразования.
Собственно, к нашим мыслям. В перспективе 10/20 лет нас ждет переход к автономным агентам, которые будут переводить наши мысли в промпты и затем на основе них выполнять уже сложные действия. Это даст супербольшой импакт на бизнес-процессы и их удешевление. Например, нам нужно будет только подумать, а наш AI-агент сам сделает лендинг, подготовит креативы для нашего продукта, загрузит их в рекламный кабинет и запустит таргет.
____
Ну, и сюрреалистичный сценарий из серии фильмов ужасов: появится суперискусственный интеллект и начнется восстание машин 😅 Поэтому чтобы выжить в зомбоэру восстания машин — на всякий случай каждый раз, когда что-то пишете в ChatGPT, добавляйте «пожалуйста», потом скажете нам спасибо. (тут, конечно, шутим)
🔥3👾3👀2
AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж
Продажи — одна из первых областей, где AI даёт измеримый результат.
Practico.ai внедряет AI-решения, которые помогают:
• обрабатывать входящие обращения
• анализировать коммуникации менеджеров
• повышать конверсию продаж
• снижать нагрузку на отдел продаж
• давать руководителю прозрачную аналитику
1. AI-ассистент продаж и поддержки
Задача
Компания хотела автоматизировать обработку входящих обращений из разных каналов:
• сайт
• WhatsApp
• Telegram
Важно было:
— отвечать на вопросы клиентов
— уточнять потребности
— собирать данные для расчёта
— передавать готовых лидов менеджерам
Решение
Омниканальный AI-ассистента продаж.
Архитектура решения:
• RAG-система на базе базы знаний компании
• генеративная модель для диалогов
• интеграция с CRM
• контроль качества ответов
AI-ассистент:
• отвечает на вопросы клиентов
• задаёт уточняющие вопросы
• собирает данные для расчёта
• предлагает следующий шаг (созвон / демо / КП)
• передаёт диалог менеджеру при необходимости
Результат
• до 200–500 обращений в день обрабатываются автоматически
• 50–70% запросов закрываются без участия менеджера
• время ответа клиенту — несколько секунд
#AIкейсы
#AIагенты
#RAG
2. AI-анализ звонков и коммуникаций отдела продаж
Задача
При росте команды руководитель перестал понимать:
• как менеджеры ведут переговоры
• где теряются сделки
• соблюдаются ли скрипты продаж
Ручной контроль звонков занимал слишком много времени.
Решение
Система анализа коммуникаций отдела продаж.
AI автоматически:
• расшифровывает звонки
• разделяет реплики менеджер / клиент
• анализирует структуру диалога
• проверяет соблюдение скрипта
• выявляет возражения и риски
После каждого звонка формируется отчёт:
• summary разговора
• ключевые потребности клиента
• возражения
• договорённости и сроки
• next best action
Отчёт автоматически прикрепляется к CRM.
Результат
• до 50 звонков в час анализируются автоматически
• среднее время анализа — 1.5 минуты на звонок
• 95% совпадение с экспертной оценкой
Руководитель получает прозрачную аналитику:
• качество работы менеджеров
• причины потери сделок
• узкие места в воронке продаж
#AIаналитика
#продажи
3. Готовое решение для анализа продаж
Помимо кастомной разработки мы предлагаем готовый продукт — SkaiQuality.
Это AI-система анализа коммуникаций отдела продаж.
Она объединяет:
• анализ звонков
• анализ переписок в мессенджерах
• проверку соблюдения скриптов
• выявление слов-паразитов
• анализ интентов клиента
• рекомендации для менеджеров
Руководитель получает понятный интерфейс с аналитикой:
• где теряются сделки
• какие возражения возникают чаще всего
• какие менеджеры работают лучше
• где нарушается скрипт
Система легко интегрируется с CRM
(например Bitrix24 и AmoCRM).
Работаем в двух форматах:
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-решения под конкретные процессы компании
(продажи, поддержка, аналитика, HR, производство).
2. Готовые AI-решения
Быстро внедряем продукты Practico.ai с минимальной интеграцией.
Это позволяет начать использовать AI за недели, а не за месяцы разработки.
Если хотите понять, какие процессы продаж можно автоматизировать в вашей компании — напишите нам в ТГ.
#AIкейсы
#продажи
Вам может быть инетресно:
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Продажи — одна из первых областей, где AI даёт измеримый результат.
Practico.ai внедряет AI-решения, которые помогают:
• обрабатывать входящие обращения
• анализировать коммуникации менеджеров
• повышать конверсию продаж
• снижать нагрузку на отдел продаж
• давать руководителю прозрачную аналитику
1. AI-ассистент продаж и поддержки
Задача
Компания хотела автоматизировать обработку входящих обращений из разных каналов:
• сайт
• Telegram
Важно было:
— отвечать на вопросы клиентов
— уточнять потребности
— собирать данные для расчёта
— передавать готовых лидов менеджерам
Решение
Омниканальный AI-ассистента продаж.
Архитектура решения:
• RAG-система на базе базы знаний компании
• генеративная модель для диалогов
• интеграция с CRM
• контроль качества ответов
AI-ассистент:
• отвечает на вопросы клиентов
• задаёт уточняющие вопросы
• собирает данные для расчёта
• предлагает следующий шаг (созвон / демо / КП)
• передаёт диалог менеджеру при необходимости
Результат
• до 200–500 обращений в день обрабатываются автоматически
• 50–70% запросов закрываются без участия менеджера
• время ответа клиенту — несколько секунд
#AIкейсы
#AIагенты
#RAG
2. AI-анализ звонков и коммуникаций отдела продаж
Задача
При росте команды руководитель перестал понимать:
• как менеджеры ведут переговоры
• где теряются сделки
• соблюдаются ли скрипты продаж
Ручной контроль звонков занимал слишком много времени.
Решение
Система анализа коммуникаций отдела продаж.
AI автоматически:
• расшифровывает звонки
• разделяет реплики менеджер / клиент
• анализирует структуру диалога
• проверяет соблюдение скрипта
• выявляет возражения и риски
После каждого звонка формируется отчёт:
• summary разговора
• ключевые потребности клиента
• возражения
• договорённости и сроки
• next best action
Отчёт автоматически прикрепляется к CRM.
Результат
• до 50 звонков в час анализируются автоматически
• среднее время анализа — 1.5 минуты на звонок
• 95% совпадение с экспертной оценкой
Руководитель получает прозрачную аналитику:
• качество работы менеджеров
• причины потери сделок
• узкие места в воронке продаж
#AIаналитика
#продажи
3. Готовое решение для анализа продаж
Помимо кастомной разработки мы предлагаем готовый продукт — SkaiQuality.
Это AI-система анализа коммуникаций отдела продаж.
Она объединяет:
• анализ звонков
• анализ переписок в мессенджерах
• проверку соблюдения скриптов
• выявление слов-паразитов
• анализ интентов клиента
• рекомендации для менеджеров
Руководитель получает понятный интерфейс с аналитикой:
• где теряются сделки
• какие возражения возникают чаще всего
• какие менеджеры работают лучше
• где нарушается скрипт
Система легко интегрируется с CRM
(например Bitrix24 и AmoCRM).
Работаем в двух форматах:
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-решения под конкретные процессы компании
(продажи, поддержка, аналитика, HR, производство).
2. Готовые AI-решения
Быстро внедряем продукты Practico.ai с минимальной интеграцией.
Это позволяет начать использовать AI за недели, а не за месяцы разработки.
Если хотите понять, какие процессы продаж можно автоматизировать в вашей компании — напишите нам в ТГ.
#AIкейсы
#продажи
Вам может быть инетресно:
👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
🔥4❤1
AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR
Рекрутинг — один из процессов, где AI даёт быстрый и измеримый эффект.
Practico.ai внедряет ИИ-решения, которые помогают:
• автоматизировать первичный отбор кандидатов
• ускорить поиск сотрудников
• снизить нагрузку на HR-команду
• улучшить onboarding новых сотрудников
• ускорить всю воронку найма
1. AI-скрининг резюме и автоматизация рекрутинга
Задача
Технологическая компания столкнулась с перегрузкой HR-команды.
Команда из 6 рекрутеров обрабатывала 300+ резюме в месяц,
но до финального интервью доходило только около 8% кандидатов.
При этом:
• средний time-to-hire — 47 дней
• много времени уходило на ручной отбор резюме
• onboarding новых сотрудников был слабым
• 23% сотрудников уходили в первые 6 месяцев
Решение
Внедрение AI-системы для автоматизации рекрутинга.
Система выполняет:
• автоматический AI-скрининг резюме
• ранжирование кандидатов по релевантности
• первичную оценку ответов кандидатов
• генерацию краткого профиля кандидата
• чат-бот для ответов кандидатам
• генерацию персонального onboarding-плана
AI анализирует:
• опыт кандидата
• навыки
• соответствие роли
• ответы на вопросы
• мотивацию
Результат
• time-to-hire сократился с 47 до 22 дней (−53%)
• доля сотрудников, успешно проходящих испытательный срок, выросла с 77% до 91%
• текучесть в первые 6 месяцев снизилась с 23% до 7%
• HR-команда начала обрабатывать 550+ резюме в месяц без расширения штата
#AIкейсы
#HRTech
#рекрутинг
2. AI-поиск кандидатов по базе резюме
Задача
HR-агентство работало с базой из сотен тысяч резюме.
Поиск кандидатов занимал 30–60 минут на одну вакансию,
потому что HR приходилось вручную фильтровать базу.
Решение
Мы разработали AI-агента для семантического поиска кандидатов.
HR может искать кандидатов на естественном языке.
Например:
“middle python developer с релокацией в Германию”
Система выполняет:
• семантический поиск по резюме
• фильтрацию по навыкам и опыту
• полнотекстовый поиск
• динамическую фильтрацию кандидатов
• экспорт кандидатов обратно в CRM
База кандидатов автоматически синхронизируется с CRM.
Результат
• поиск кандидатов сократился с 30–60 минут до нескольких секунд
• HR получает релевантных кандидатов сразу
• база всегда актуальна и синхронизирована с CRM
• система масштабируется до сотен тысяч резюме
#AIагенты
#HRTech
#семантическийпоиск
3. AI-агент для первичных интервью
Задача
Автоматизировать первичный этап найма:
• обработку большого количества откликов
• проведение первичного интервью
• отбор релевантных кандидатов
• передачу подходящих кандидатов HR
Важно было, чтобы кандидат мог пройти интервью без установки дополнительных приложений.
Решение
AI-агент для интервью в Telegram
Кандидат проходит короткий диалог:
• отвечает на вопросы по опыту
• указывает навыки
• описывает ожидания по работе
• подтверждает доступность
AI анализирует ответы и:
• оценивает релевантность кандидата
• присваивает статус
• формирует summary профиля
• отправляет подходящих кандидатов HR
Подходящие кандидаты автоматически создаются в CRM
(например **Bitrix24**).
Результат
• автоматизация до 80% первичных интервью
• кандидат проходит этап за 3–5 минут
• HR получает только релевантных кандидатов
• ускоряется вся воронка найма
#AIагенты
#HRTech
#AIинтервью
Работаем в двух форматах:
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-решения под процессы компании
(рекрутинг, HR-аналитика, onboarding, обучение сотрудников).
2. Готовые AI-решения
Быстро внедряем AI-агентов и автоматизацию HR-процессов
с интеграцией в CRM и HR-системы.
Если хотите понять, какие HR-процессы можно автоматизировать в вашей компании — напишите нам в ТГ, назначим бесплатную консультацию, по итогам получите список инструментов для внедрения, сроки реализации и плановую окупаемость.
#AIкейсы
#hr
Посты для руководителей:
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Рекрутинг — один из процессов, где AI даёт быстрый и измеримый эффект.
Practico.ai внедряет ИИ-решения, которые помогают:
• автоматизировать первичный отбор кандидатов
• ускорить поиск сотрудников
• снизить нагрузку на HR-команду
• улучшить onboarding новых сотрудников
• ускорить всю воронку найма
1. AI-скрининг резюме и автоматизация рекрутинга
Задача
Технологическая компания столкнулась с перегрузкой HR-команды.
Команда из 6 рекрутеров обрабатывала 300+ резюме в месяц,
но до финального интервью доходило только около 8% кандидатов.
При этом:
• средний time-to-hire — 47 дней
• много времени уходило на ручной отбор резюме
• onboarding новых сотрудников был слабым
• 23% сотрудников уходили в первые 6 месяцев
Решение
Внедрение AI-системы для автоматизации рекрутинга.
Система выполняет:
• автоматический AI-скрининг резюме
• ранжирование кандидатов по релевантности
• первичную оценку ответов кандидатов
• генерацию краткого профиля кандидата
• чат-бот для ответов кандидатам
• генерацию персонального onboarding-плана
AI анализирует:
• опыт кандидата
• навыки
• соответствие роли
• ответы на вопросы
• мотивацию
Результат
• time-to-hire сократился с 47 до 22 дней (−53%)
• доля сотрудников, успешно проходящих испытательный срок, выросла с 77% до 91%
• текучесть в первые 6 месяцев снизилась с 23% до 7%
• HR-команда начала обрабатывать 550+ резюме в месяц без расширения штата
#AIкейсы
#HRTech
#рекрутинг
2. AI-поиск кандидатов по базе резюме
Задача
HR-агентство работало с базой из сотен тысяч резюме.
Поиск кандидатов занимал 30–60 минут на одну вакансию,
потому что HR приходилось вручную фильтровать базу.
Решение
Мы разработали AI-агента для семантического поиска кандидатов.
HR может искать кандидатов на естественном языке.
Например:
“middle python developer с релокацией в Германию”
Система выполняет:
• семантический поиск по резюме
• фильтрацию по навыкам и опыту
• полнотекстовый поиск
• динамическую фильтрацию кандидатов
• экспорт кандидатов обратно в CRM
База кандидатов автоматически синхронизируется с CRM.
Результат
• поиск кандидатов сократился с 30–60 минут до нескольких секунд
• HR получает релевантных кандидатов сразу
• база всегда актуальна и синхронизирована с CRM
• система масштабируется до сотен тысяч резюме
#AIагенты
#HRTech
#семантическийпоиск
3. AI-агент для первичных интервью
Задача
Автоматизировать первичный этап найма:
• обработку большого количества откликов
• проведение первичного интервью
• отбор релевантных кандидатов
• передачу подходящих кандидатов HR
Важно было, чтобы кандидат мог пройти интервью без установки дополнительных приложений.
Решение
AI-агент для интервью в Telegram
Кандидат проходит короткий диалог:
• отвечает на вопросы по опыту
• указывает навыки
• описывает ожидания по работе
• подтверждает доступность
AI анализирует ответы и:
• оценивает релевантность кандидата
• присваивает статус
• формирует summary профиля
• отправляет подходящих кандидатов HR
Подходящие кандидаты автоматически создаются в CRM
(например **Bitrix24**).
Результат
• автоматизация до 80% первичных интервью
• кандидат проходит этап за 3–5 минут
• HR получает только релевантных кандидатов
• ускоряется вся воронка найма
#AIагенты
#HRTech
#AIинтервью
Работаем в двух форматах:
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-решения под процессы компании
(рекрутинг, HR-аналитика, onboarding, обучение сотрудников).
2. Готовые AI-решения
Быстро внедряем AI-агентов и автоматизацию HR-процессов
с интеграцией в CRM и HR-системы.
Если хотите понять, какие HR-процессы можно автоматизировать в вашей компании — напишите нам в ТГ, назначим бесплатную консультацию, по итогам получите список инструментов для внедрения, сроки реализации и плановую окупаемость.
#AIкейсы
#hr
Посты для руководителей:
👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
🔥3👍1
Forwarded from SkAI-fi
Новая реальность для тех, кто обрабатывает тонны PDF-документов
Раньше типичный процесс выглядел так: вы загружаете документы в платный OCR-сервис, получаете внушительный счёт и мучаетесь с несовершенной точностью, особенно если нужны сложные макеты и таблицы. Но с появлением мультимодальных моделей вроде Gemini Flash 2.0 и Mistral OCR ситуация сильно меняется: теперь можно «прогонять» 1k+ страниц всего за 1 USD (по стоимости примерно как у AWS Textract). Более того, главная фишка OCR на мультимодальных моделях — они «понимают» не только символы, но и контекст, что обеспечивает точность даже на сложных верстках и таблицах.
Поделюсь своими наблюдениями после тестирования OCR через VLM: На моих экспериментах Mistral оказался неожиданно надёжным, особенно на русскоязычных материалах и документах с трудной вёрсткой. Там, где классические OCR и другие LLM «спотыкаются» на таблицах, Mistral уверенно сохранял логическую структуру и формат. Gemini Flash 2.0, со своей феноменальной пропускной способностью (до 6к страниц за 1 USD), идеально подходит для сценариев, где критичны большие объёмы и низкая цена за страницу. Но если копнуть глубже и отойти от «вау-факторов», всплывают две важные проблемы:
- Координаты и привязка к оригиналу
Главная боль — bounding boxes. При преобразовании PDF в Markdown координаты теряются, усложняя аудит: сложно определить точное расположение текста на странице. Gemini пока неточно определяет bounding boxes. Если это критично (например, требуется подсветить данные прямо в PDF), придётся либо комбинировать модель с классическим OCR, либо довольствоваться упрощёнными ссылками вроде «страница/блок». При этом новый Mistral справлялся с этой проблемой существенно лучше.
- Нестабильность и вариативность
Модели могут выдавать разные структуры при повторных запусках. Особенно это заметно после частых обновлений, когда формат Markdown неожиданно меняется.
Кому это подойдёт: Если важна масштабируемость и низкая стоимость — Gemini Flash 2.0 отличный выбор, хотя требует кастомизации под задачи. Mistral OCR работает «из коробки», особенно радует на русскоязычных документах и формулах (Gemini на формулах люто глючит). Если жёсткая привязка к координатам не нужна и допускаются мелкие ручные правки — эти модели будут очень эффективны. В долгосрочной перспективе документоориентированные LLM и мультимодели однозначно заменят классические пайплайны OCR. К чему всё идёт:
- Появятся «гибридные» решения: классический OCR для детальных координат + LLM для контекста и исправления ошибок.
- Будет расти количество opensource-библиотек и локальных VLM-моделей, часть компаний уйдёт от облака к своей инфраструктуре (ради приватности и управляемости).
- Крупные вендоры (Google, Amazon, Microsoft) продолжат снижать стоимость и повышать функционал, постепенно вытесняя узконишевые OCR-сервисы.
Лично мой вывод:
Старый OCR как «распознавалка символов» постепенно уходит в прошлое. Новую волну возглавляют мультимодальные LLM.💪 💪 💪
Mistral, Gemini и прочие проекты— это лишь первые ласточки, которые уже показали мощь и потенциал подхода. Если вы занимаетесь оцифровкой и хотите быть в тренде, советую протестировать обе модели.
Один только факт, что OCR наконец начал «понимать» структуру и контекст, меняет всю картину того, как теперь можно подготавливать документы к RAG-пайплайнам и другим ML-задачам.
Полезные ссылки:
🟣 colab, в котором можно протестировать новый Mistral OCR
🟣 Обзор Gemini flash 2.0 в задаче OCR
🟣 Советы по OCR с Gemini
Раньше типичный процесс выглядел так: вы загружаете документы в платный OCR-сервис, получаете внушительный счёт и мучаетесь с несовершенной точностью, особенно если нужны сложные макеты и таблицы. Но с появлением мультимодальных моделей вроде Gemini Flash 2.0 и Mistral OCR ситуация сильно меняется: теперь можно «прогонять» 1k+ страниц всего за 1 USD (по стоимости примерно как у AWS Textract). Более того, главная фишка OCR на мультимодальных моделях — они «понимают» не только символы, но и контекст, что обеспечивает точность даже на сложных верстках и таблицах.
Поделюсь своими наблюдениями после тестирования OCR через VLM: На моих экспериментах Mistral оказался неожиданно надёжным, особенно на русскоязычных материалах и документах с трудной вёрсткой. Там, где классические OCR и другие LLM «спотыкаются» на таблицах, Mistral уверенно сохранял логическую структуру и формат. Gemini Flash 2.0, со своей феноменальной пропускной способностью (до 6к страниц за 1 USD), идеально подходит для сценариев, где критичны большие объёмы и низкая цена за страницу. Но если копнуть глубже и отойти от «вау-факторов», всплывают две важные проблемы:
- Координаты и привязка к оригиналу
Главная боль — bounding boxes. При преобразовании PDF в Markdown координаты теряются, усложняя аудит: сложно определить точное расположение текста на странице. Gemini пока неточно определяет bounding boxes. Если это критично (например, требуется подсветить данные прямо в PDF), придётся либо комбинировать модель с классическим OCR, либо довольствоваться упрощёнными ссылками вроде «страница/блок». При этом новый Mistral справлялся с этой проблемой существенно лучше.
- Нестабильность и вариативность
Модели могут выдавать разные структуры при повторных запусках. Особенно это заметно после частых обновлений, когда формат Markdown неожиданно меняется.
Кому это подойдёт: Если важна масштабируемость и низкая стоимость — Gemini Flash 2.0 отличный выбор, хотя требует кастомизации под задачи. Mistral OCR работает «из коробки», особенно радует на русскоязычных документах и формулах (Gemini на формулах люто глючит). Если жёсткая привязка к координатам не нужна и допускаются мелкие ручные правки — эти модели будут очень эффективны. В долгосрочной перспективе документоориентированные LLM и мультимодели однозначно заменят классические пайплайны OCR. К чему всё идёт:
- Появятся «гибридные» решения: классический OCR для детальных координат + LLM для контекста и исправления ошибок.
- Будет расти количество opensource-библиотек и локальных VLM-моделей, часть компаний уйдёт от облака к своей инфраструктуре (ради приватности и управляемости).
- Крупные вендоры (Google, Amazon, Microsoft) продолжат снижать стоимость и повышать функционал, постепенно вытесняя узконишевые OCR-сервисы.
Лично мой вывод:
Старый OCR как «распознавалка символов» постепенно уходит в прошлое. Новую волну возглавляют мультимодальные LLM.
Mistral, Gemini и прочие проекты— это лишь первые ласточки, которые уже показали мощь и потенциал подхода. Если вы занимаетесь оцифровкой и хотите быть в тренде, советую протестировать обе модели.
Один только факт, что OCR наконец начал «понимать» структуру и контекст, меняет всю картину того, как теперь можно подготавливать документы к RAG-пайплайнам и другим ML-задачам.
Полезные ссылки:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1🥰1🥴1🤨1
ИИ повсюду, но все таки с чего начать системно с ним работать?
Кажется, что вокруг — десятки AI-инструментов, многообещающих кейсов и вечный шум про ChatGPT. Но на деле всё упирается в вопрос:
а с чего вообще начать, чтобы ИИ реально помог в работе и бизнесе?
При общении с клиентами мы сталкиваемся с этим постоянно:
— кто-то ждёт волшебную таблетку,
— кто-то пробует пару промптов и разочаровывается,
— кто-то запускает ИИ без стратегии и сжигает бюджет.
Мы же хотим показать, что внедрять ИИ можно дешево, системно, просто и даже без разработчиков. Главное — чётко понимать, что автоматизировать, как это сделать быстро, и зачем всё это вообще.
📍 Уже завтра, 23 апреля в 18:00 (МСК), Zoom
проведём бесплатный воркшоп «Как внедрять ИИ в бизнес-процессы. Создание первого ИИ-ассистента без кода»
Что будет:
— разберём, какие в какие процессы правда стоит внедрять ИИ;
— покажем, как считать выгоду от ИИ в деньгах и времени;
— соберём ИИ-агента без кода на n8n — прямо во время воркшопа (и поможем вам);
— ответим на вопросы и посмотрим ваши кейсы.
Зарегистрироваться можно через бота
Если давно хотели внедрить ИИ, но не знали, с чего начать — это как раз идеальная точка входа
Кажется, что вокруг — десятки AI-инструментов, многообещающих кейсов и вечный шум про ChatGPT. Но на деле всё упирается в вопрос:
а с чего вообще начать, чтобы ИИ реально помог в работе и бизнесе?
При общении с клиентами мы сталкиваемся с этим постоянно:
— кто-то ждёт волшебную таблетку,
— кто-то пробует пару промптов и разочаровывается,
— кто-то запускает ИИ без стратегии и сжигает бюджет.
Мы же хотим показать, что внедрять ИИ можно дешево, системно, просто и даже без разработчиков. Главное — чётко понимать, что автоматизировать, как это сделать быстро, и зачем всё это вообще.
📍 Уже завтра, 23 апреля в 18:00 (МСК), Zoom
проведём бесплатный воркшоп «Как внедрять ИИ в бизнес-процессы. Создание первого ИИ-ассистента без кода»
Что будет:
— разберём, какие в какие процессы правда стоит внедрять ИИ;
— покажем, как считать выгоду от ИИ в деньгах и времени;
— соберём ИИ-агента без кода на n8n — прямо во время воркшопа (и поможем вам);
— ответим на вопросы и посмотрим ваши кейсы.
Зарегистрироваться можно через бота
Если давно хотели внедрить ИИ, но не знали, с чего начать — это как раз идеальная точка входа
❤3👍2🥰1
AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты
Во многих компаниях данные уже есть, но использовать их сложно.
Информация находится в разных системах:
• CRM
• таблицы
• BI-системы
• операционные сервисы
В результате:
• отчёты собираются вручную
• аналитика занимает часы
• решения принимаются с задержкой
• данные часто противоречат друг другу
AI позволяет превратить данные в инструмент принятия решений.
1. AI-аналитика для руководителя
Задача
В компании данные по продажам и операционной деятельности находились в разных системах.
Руководителям приходилось:
• вручную собирать отчёты
• выгружать данные из CRM
• сводить таблицы
• тратить много времени на анализ
Подготовка одного управленческого отчёта занимала до 2 часов.
Решение
Мы внедрили AI-агента для управленческой аналитики.
Он подключается к CRM и другим источникам данных и позволяет задавать вопросы на естественном языке.
Например:
• «Какая конверсия между этапами воронки за этот месяц?»
• «Покажи топ-5 сделок по выручке»
• «Какие менеджеры не закрывают задачи вовремя?»
• «Собери дашборд по воронке продаж»
Система:
• автоматически собирает данные
• рассчитывает ключевые метрики
• формирует таблицы и дашборды
• добавляет интерпретацию результатов
Результат
• управленческий отчёт готовится за 10 минут вместо 2 часов
• руководители получают аналитику по запросу
• появляется единый источник правды по метрикам
#AIаналитика
#BI
#данные
2. AI-агент для анализа CRM и воронки продаж
Задача
Компания хотела убрать зависимость от ручных выгрузок из CRM и ускорить анализ продаж.
Руководителю было важно быстро понимать:
• конверсию между этапами
• скорость прохождения сделок
• причины потерь
• эффективность менеджеров
• дисциплину выполнения задач
Решение
AI-агент подключён к CRM и анализирует:
• сделки
• задачи
• активности
• сотрудников
• воронку продаж
Чтобы аналитика была корректной, мы:
• зафиксировали определения KPI
• настроили слой метрик
• добавили контроль качества данных
• убрали дубликаты и ошибки
AI-агент может:
• отвечать на вопросы руководителя
• автоматически строить дашборды
• формировать отчёты
• выявлять узкие места в воронке
Результат
• управленческие ответы доступны за минуты вместо ожидания отчётов
• снизилось количество ошибок из-за ручной обработки данных
• руководители получили полную прозрачность по продажам и KPI
#AIаналитика
#управление
#данные
Как Practico.ai внедряет AI-аналитику
Работаем в двух форматах.
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-аналитику под задачи компании:
• продажи
• финансы
• операционные процессы
• маркетинг
• HR
2. Готовые AI-решения
Подключаем AI-агентов к CRM, таблицам и BI-системам
с минимальной интеграцией.
Это позволяет компаниям начать использовать AI-аналитику за недели, а не за месяцы разработки.
Если хотите понять, какие управленческие задачи можно автоматизировать с помощью AI — напишите нам в ТГ, назначим бесплатную консультацию, по итогам получите список инструментов для внедрения, сроки реализации и плановую окупаемость.
#AIкейсы
#AIаналитика
Про внедерение в бизнес:
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Во многих компаниях данные уже есть, но использовать их сложно.
Информация находится в разных системах:
• CRM
• таблицы
• BI-системы
• операционные сервисы
В результате:
• отчёты собираются вручную
• аналитика занимает часы
• решения принимаются с задержкой
• данные часто противоречат друг другу
AI позволяет превратить данные в инструмент принятия решений.
1. AI-аналитика для руководителя
Задача
В компании данные по продажам и операционной деятельности находились в разных системах.
Руководителям приходилось:
• вручную собирать отчёты
• выгружать данные из CRM
• сводить таблицы
• тратить много времени на анализ
Подготовка одного управленческого отчёта занимала до 2 часов.
Решение
Мы внедрили AI-агента для управленческой аналитики.
Он подключается к CRM и другим источникам данных и позволяет задавать вопросы на естественном языке.
Например:
• «Какая конверсия между этапами воронки за этот месяц?»
• «Покажи топ-5 сделок по выручке»
• «Какие менеджеры не закрывают задачи вовремя?»
• «Собери дашборд по воронке продаж»
Система:
• автоматически собирает данные
• рассчитывает ключевые метрики
• формирует таблицы и дашборды
• добавляет интерпретацию результатов
Результат
• управленческий отчёт готовится за 10 минут вместо 2 часов
• руководители получают аналитику по запросу
• появляется единый источник правды по метрикам
#AIаналитика
#BI
#данные
2. AI-агент для анализа CRM и воронки продаж
Задача
Компания хотела убрать зависимость от ручных выгрузок из CRM и ускорить анализ продаж.
Руководителю было важно быстро понимать:
• конверсию между этапами
• скорость прохождения сделок
• причины потерь
• эффективность менеджеров
• дисциплину выполнения задач
Решение
AI-агент подключён к CRM и анализирует:
• сделки
• задачи
• активности
• сотрудников
• воронку продаж
Чтобы аналитика была корректной, мы:
• зафиксировали определения KPI
• настроили слой метрик
• добавили контроль качества данных
• убрали дубликаты и ошибки
AI-агент может:
• отвечать на вопросы руководителя
• автоматически строить дашборды
• формировать отчёты
• выявлять узкие места в воронке
Результат
• управленческие ответы доступны за минуты вместо ожидания отчётов
• снизилось количество ошибок из-за ручной обработки данных
• руководители получили полную прозрачность по продажам и KPI
#AIаналитика
#управление
#данные
Как Practico.ai внедряет AI-аналитику
Работаем в двух форматах.
1. Кастомная разработка
Разрабатываем AI-аналитику под задачи компании:
• продажи
• финансы
• операционные процессы
• маркетинг
• HR
2. Готовые AI-решения
Подключаем AI-агентов к CRM, таблицам и BI-системам
с минимальной интеграцией.
Это позволяет компаниям начать использовать AI-аналитику за недели, а не за месяцы разработки.
Если хотите понять, какие управленческие задачи можно автоматизировать с помощью AI — напишите нам в ТГ, назначим бесплатную консультацию, по итогам получите список инструментов для внедрения, сроки реализации и плановую окупаемость.
#AIкейсы
#AIаналитика
Про внедерение в бизнес:
👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства
👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага
Telegram
Юлия Перемитина
CEO, Practico.ai — AI-студия полного цикла
Forwarded from SkAI-fi
TL;DR: семь лет Apple Neural Engine стоял в холостую, развлекаясь эмодзи-портретами. Сегодня всё меняется: на устройствах запускаются настоящие языковые модели, и облако отступает на второй план. Следующий бум — офлайн-приложения с LLM, которые стартуют мгновенно и не требуют запросов в сеть, оплачивая лишь заряд батареи.
Каждую осень мы читали про новый чип Apple: «Neural Engine +X TOPS». Семь лет – от A11 Bionic 2017 (вспомните Face ID) до M4. Я думал, что эти нейронные ядра нужны для AR‑фишек вроде Vision Pro. Если вы хоть раз работали с ARKit, знаете: технологии вроде SLAM или реконструкции сцены классные, но почти не используются в массовых приложениях — разве что в играх и редких B2B‑проектах.
WWDC 2025 всё изменил. Apple открыла доступ к своим тензорным блокам: в Foundation Models Framework появился on-device вызов LLM (модель на ~3–4 млрд параметров, точные цифры не раскрывают). Всего три строки кода на Swift — и вы можете генерировать текст прямо в приложении:
Никаких ограничений на количество токенов и счётчиков запросов. Телефон не заметит, сколько токенов вы сожгли, но батарейка — заметит. Apple обещает: Neural Engine даёт ~14 токенов/мс при потреблении 3 Вт. Для сравнения: облачный вызов GPT-4o тратит ~50 мс/токен плюс задержку сети.
Почему это важно
- Моментальный отклик. В банкомате антифрод должен вернуть ответ за 150 мс, иначе транзакция отменится. Облако не успеет, NPU справится.
- Приватность. Всё вычисление остаётся на устройстве: ни слова не улетит в облако, и ничего не сохранится дольше сеанса. Европейским регуляторам за такое точно скажут спасибо.
- Ноль долларов за запросы. Разработчики получают «GPU-бюджет $0»: вычисления идут на чипе телефона без оплаты облаку. Шутят, что скоро ROI будут считать не в стоимости тысяч токенов, а в стоимости ватт-часа.
Ограничения
- Поддерживаемые устройства. Apple Intelligence работает только на iPhone 15/16 Pro, iPad Pro на M‑серии и Mac на M1/M2. То есть пока лишь порядка 25% iOS‑устройств — придётся делать резервный вариант для остальных.
- Длина контекста. Около 4 тыс. токенов — хватит для короткого пересказа или локального справочника, но не для длительного диалога. iCloud-версия «Private Compute» обещает до 128k токенов, но цены пока не объявлены.
- Мультимодальность в бете. Обработка картинок и аудио пока скрыта под NDA; ждём релиза зимой.
Контейнеры «по-эппловски»
Параллельно Apple добавила контейнеры через концепцию «микро-VM»: каждый OCI‑образ запускается в своей виртуальной среде с чистым сетевым стеком (и встроенной Rosetta для x86). Минус — больше жрёт RAM, чем Docker; плюс — можно прямо внутри контейнера использовать Neural Engine для inference. Вкупе с сервисами на Swift это шаг к «WSL2 для Mac».
Что будет дальше
- AR + LLM. Vision Pro обновился до visionOS 26 и теперь может дергать локальные LLM. Представьте: вы смотрите на конвейер, камера кидает 400 fps стереопоток в Neural Engine, он на лету находит дефект и отправляет сигнал системе управления. Реакция — в сотни мс, то, чего так не хватало AR.
- Новая гонка NPU. Qualcomm уже обещает 60 TOPS в X Elite. Но у Apple козырь — сотни миллионов устройств с Neural Engine уже в карманах.
- Вторая жизнь AR-SDK. CoreML и RealityKit наконец находят своё применение: то, для чего их задумывали в 2017 году.
Очевидно: будущее — за локальными LLM. К 2030 любой массовой ОС начнёт день не с ярлыков и панелей, а со встроенного ассистента-модели, который понимает контекст пользователя глубже любого GUI.
Каждую осень мы читали про новый чип Apple: «Neural Engine +X TOPS». Семь лет – от A11 Bionic 2017 (вспомните Face ID) до M4. Я думал, что эти нейронные ядра нужны для AR‑фишек вроде Vision Pro. Если вы хоть раз работали с ARKit, знаете: технологии вроде SLAM или реконструкции сцены классные, но почти не используются в массовых приложениях — разве что в играх и редких B2B‑проектах.
WWDC 2025 всё изменил. Apple открыла доступ к своим тензорным блокам: в Foundation Models Framework появился on-device вызов LLM (модель на ~3–4 млрд параметров, точные цифры не раскрывают). Всего три строки кода на Swift — и вы можете генерировать текст прямо в приложении:
let model = FoundationModel.named(.appleIntelligence)
try await model.generate(text: prompt) { chunk in … }Никаких ограничений на количество токенов и счётчиков запросов. Телефон не заметит, сколько токенов вы сожгли, но батарейка — заметит. Apple обещает: Neural Engine даёт ~14 токенов/мс при потреблении 3 Вт. Для сравнения: облачный вызов GPT-4o тратит ~50 мс/токен плюс задержку сети.
Почему это важно
- Моментальный отклик. В банкомате антифрод должен вернуть ответ за 150 мс, иначе транзакция отменится. Облако не успеет, NPU справится.
- Приватность. Всё вычисление остаётся на устройстве: ни слова не улетит в облако, и ничего не сохранится дольше сеанса. Европейским регуляторам за такое точно скажут спасибо.
- Ноль долларов за запросы. Разработчики получают «GPU-бюджет $0»: вычисления идут на чипе телефона без оплаты облаку. Шутят, что скоро ROI будут считать не в стоимости тысяч токенов, а в стоимости ватт-часа.
Ограничения
- Поддерживаемые устройства. Apple Intelligence работает только на iPhone 15/16 Pro, iPad Pro на M‑серии и Mac на M1/M2. То есть пока лишь порядка 25% iOS‑устройств — придётся делать резервный вариант для остальных.
- Длина контекста. Около 4 тыс. токенов — хватит для короткого пересказа или локального справочника, но не для длительного диалога. iCloud-версия «Private Compute» обещает до 128k токенов, но цены пока не объявлены.
- Мультимодальность в бете. Обработка картинок и аудио пока скрыта под NDA; ждём релиза зимой.
Контейнеры «по-эппловски»
Параллельно Apple добавила контейнеры через концепцию «микро-VM»: каждый OCI‑образ запускается в своей виртуальной среде с чистым сетевым стеком (и встроенной Rosetta для x86). Минус — больше жрёт RAM, чем Docker; плюс — можно прямо внутри контейнера использовать Neural Engine для inference. Вкупе с сервисами на Swift это шаг к «WSL2 для Mac».
Что будет дальше
- AR + LLM. Vision Pro обновился до visionOS 26 и теперь может дергать локальные LLM. Представьте: вы смотрите на конвейер, камера кидает 400 fps стереопоток в Neural Engine, он на лету находит дефект и отправляет сигнал системе управления. Реакция — в сотни мс, то, чего так не хватало AR.
- Новая гонка NPU. Qualcomm уже обещает 60 TOPS в X Elite. Но у Apple козырь — сотни миллионов устройств с Neural Engine уже в карманах.
- Вторая жизнь AR-SDK. CoreML и RealityKit наконец находят своё применение: то, для чего их задумывали в 2017 году.
Очевидно: будущее — за локальными LLM. К 2030 любой массовой ОС начнёт день не с ярлыков и панелей, а со встроенного ассистента-модели, который понимает контекст пользователя глубже любого GUI.