В предыдущем посте мы делились ИИ-опытом Технократии, а сегодня Вячеслав Лобозов, директор по развитию Touch Instinct рассказывает, какие нейросети тестируем мы:

«Мы в Touch Instinct помогаем клиентам развивать бизнес и закрываем весь цикл работ по созданию и развитию цифровых продуктов. По нашему опыту использование ИИ сильно повысило качество и скорость работы на этапе бизнес-анализа и управления продуктом.

Теперь мы проводим более глубокие исследования рынка с помощью специализированных моделей, генерируем точные гипотезы, эффективно составляем карты клиентского опыта (CJM) и разрабатываем сценарии использования продукта.

Однако полностью заменить работу квалифицированного разработчика ИИ пока не могут. Бездумное использование часто приводит к низкокачественному и сложному в поддержке коду. При правильном подходе ИИ становится полезным помощником, сравнимым с эффективным младшим специалистом»

Какие нейросети используем:

❤️ DeepSeek: для аналитических задач;

❤️ GPT и Claude: для творческих и текстовых задач;

❤️ NotebookLM: для работы с большими объемами документации;

❤️ GitHub Copilot и Cursor: для генерации первичного кода, тестирования и отладки, рефакторинга и ревью.

Также применяем свою разработку — RAG, дополненную несколькими специализированными модулями, а в ближайшее время будем тестировать GigaCode. Обязательно расскажем!

#говорит_эксперт

Фемтех — это молодой сегмент цифровых продуктов для заботы о здоровье и жизни женщин. К нему относят носимые устройства, мобильные приложения (чаще трекеры) и медицинские системы, а DeepTech-решений в этой отрасли пока не так много.

К концу 2023 года объем мирового фемтех-рынка достиг $51,8 млрд, в то время как в России он не превысил 9 млрд рублей. При этом у ниши большой потенциал: прогнозируется рост до 110 млрд рублей за ближайшие 5–7 лет.

Такой скачок будет возможен, если решить проблему с недостатком финансирования — сейчас в России фемтех не входит в список инвестиционных направлений. Венчурные фонды скептично относятся к этой категории, поскольку слабо изучена тема возврата вложений.

Обсуждаем на этой неделе:
📌 Международные тренды отрасли
📌 Особенности разработки цифровых продуктов в фемтехе
📌 Типы продуктов для заботы о женском здоровье в России и за рубежом

Stay in touch!

Как будет развиваться фемтех — узнали из совместного исследования Kama Flow и Femtech Force:

❤️Рост знаний по теме женского здоровья. Финансирование и стимулирование новых научных исследований по теме создаст фундамент для развития инновационных решений.

❤️Генеративный ИИ и машинное обучение. Создание ПО для выявления диагноза, внедрение чат-ботов и ИИ-агентов, а также биометрического анализа на основе технологии Voice AI.

❤️Новые биотех-проекты и программы. Разработка биотехнологических решений для мониторинга и диагностики заболеваний, в частности — неинвазивные методы.

Авторы также говорят о расширении сегмента. Действительно, рынок не ограничивается приложениями-трекерами менструального цикла. Платформа StartUs Insights изучила более 1000 стартапов по всему миру с помощью ИИ и Big Data, чтобы выявить трендовые фемтех-направления для создания продуктов: материнство, ранняя диагностика онкологии, фертильность, технологии для женской безопасности и ментальное здоровье.

#касаемо_трендов

Вячеслав Лобозов, CBDO Touch Instinct, собрал краткий гайд по Waterfall и Agile для канала Оpen KODE.

Листаем карточки, запоминаем, применяем ❤

В чем плюсы и ограничения BDUI, которые встречаются чаще всего:

💋Фичи за один день. Пожалуй главный — это скорость разработки. Изменения интерфейса можно вносить без публикации новых версий приложения, достаточно обновить бэкенд.

💋Унификация платформ. Обычно, при реализации новой фичи интерфейсы могут различаться из-за срока их выкладки фичи. С BDUI проще поддерживать актуальность приложения, одно API может обслуживать интерфейсы для iOS, Android или Web.

💋A/B тестирование и персонализация. Собственно, ради чего и затевают BDUI. С ним легче проводить эксперименты и менять интерфейс под разные аудитории: клиентов, сотрудников или партнеров.

Обратная сторона медали — риск утечки данных, зависимость от серверов и сложность управления сложными интерфейсами. Ожидается, что в будущем эти минусы компенсируют ИИ и ML-технологии, блокчейн и продвинутое кеширование. Системы смогут учитывать эмоции клиентов, генерировать элементы для управления голосом или жестам, предотващать атаки и утечки.