Тренды ИИ-разработки в 2025 году: куда движется индустрия?

Развитие искусственного интеллекта продолжает ускоряться, и одним из ключевых направлений становится расширение возможностей больших языковых моделей (LLM). Согласно исследованию ICT.Moscow, 46% российских разработчиков называют среди приоритетных задач интеграцию новых модальностей, развитие ИИ-агентов и использование Retrieval-Augmented Generation (RAG) для повышения точности генерации.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — технология, улучшающая точность генерации контента за счет поиска и анализа актуальных данных. Мы уже разрабатываем систему на его основе и даже делились тем, как это работает и какие задачи решает.

Оптимизация ИИ-моделей как важный тренд
Еще одно значимое направление — оптимизация нейросетей. Компании стремятся сделать модели компактнее и менее ресурсоемкими, что особенно актуально для edge-устройств. Методы сжатия, включая квантизацию и дистилляцию знаний, позволяют запускать мощные модели даже на ограниченной инфраструктуре, что открывает новые возможности для здравоохранения, транспорта и промышленности.

Приоритетные сферы внедрения ИИ
На наш взгляд, применение ИИ-технологий особенно важно в инфраструктурных отраслях, где автоматизация повышает эффективность работы и снижает бюрократическую нагрузку:

• Здравоохранение. Компьютерное зрение помогает врачам быстрее анализировать медицинские снимки. В наших проектах ИИ уже используется для разметки КТ-изображений в ортодонтии и подготовки данных для оборудования лучевой терапии.
• Транспорт. Интеллектуальные системы управления трафиком помогают разгружать дороги, повышать безопасность и комфорт передвижения. Наша нейросетевая видеоаналитика Smart Traffic System анализирует дорожную обстановку в реальном времени, помогая городам эффективно управлять транспортными потоками.
• Промышленность. Автоматизация процессов контроля качества с использованием компьютерного зрения повышает точность выявления дефектов и снижает издержки на производстве. Интеллектуальные системы способны анализировать изображения продукции в реальном времени, оперативно выявляя отклонения от стандарта.

🔖 2025 год — это не просто расширение возможностей ИИ, но и его практическое внедрение в процессы. Идем в ногу со временем, внедряя передовые технологии, повышая эффективность вашего бизнеса.

Покоряем «Цифровые вершины»!

Да, мы оказались в числе финалистов престижной премии «Цифровые вершины», отмечающей лучшие отечественные ИТ-решения для бизнеса и государственного управления на территории РФ и ЕАЭС.

🎉 Наш флагманский продукт — нейросетевая видеоаналитика для города и бизнеса Smart Traffic System — лауреат в номинации «Лучшее ИТ-решение для транспорта».

Завтра состоится финальный этап, где лауреаты представят свои проекты перед жюри в формате очных презентаций и ответят на вопросы экспертов. Руководитель проекта Smart Traffic System, Олег, также отправится презентовать проект. Держим кулачки ✊🏼

Мероприятие пройдет в Москве, на ВДНХ, в павильоне «Умный Город».

Будем держать вас в курсе! Следите за нашими новостями, чтобы первыми узнать о результатах 🙂

Использование искусственного интеллекта в девелопменте уже не просто тренд: ИИ оптимизирует управление объектами, прогнозирует спрос и автоматизирует сложные процессы, помогая застройщикам и инвесторам принимать более точные и взвешенные решения. Но многие по-прежнему сомневаются доверить часть работ цифровым технологиям.

❓Как застройщикам и инвесторам минимизировать риски и выбрать перспективные локации для строительства с помощью ИИ?

В новом материале «Компьютерры» Максим Семенкин, CEO CodeInside, поделился какие технологии помогают избежать ошибок и качественно оценить ключевой фактор, влияющий на успех проекта — автомобильный и пешеходный трафик.

Материал доступен тут 🖥

Сегодня представляем Smart Traffic System на «Цифровых вершинах»! 🚩

🔖Не пропустите! В 17:00 начнется презентация лучших решений для транспорта. Олег, руководитель проекта, расскажет о нашем продукте и ответит на вопросы членов жюри.

А уже в 18:00 – награждение победителей!

Смотрите прямую трансляцию и держите за нас кулачки!

🏛 Выбор вуза: столичный или региональный?

Председатель Совета Федерации Валентина Матвиенко предложила ограничить прием студентов в столичные вузы, чтобы поддержать региональные учебные заведения. Эта инициатива вызвала дискуссии: с одной стороны, крупные университеты обладают ресурсами и престижем, с другой – отток абитуриентов из регионов приводит к ослаблению местных образовательных учреждений.

Генеральный директор CodeInside Максим Семёнкин отмечает:

Когда абитуриент выбирает вуз, он часто ориентируется на его известность, рейтинги, престиж. Но важно помнить, что учиться он будет на конкретной специальности, у конкретных преподавателей. А сильные кафедры можно найти не только в столичных университетах, но и в регионах.

Сейчас мы видим, что выпускники стремятся уехать, а региональные вузы сталкиваются с недофинансированием. В результате снижается конкуренция, а вместе с ней и качество подготовки специалистов.

Если инициатива будет реализована, она действительно может принести положительные изменения, но важнее не ограничивать прием в столичные университеты, а создавать условия, при которых учеба в регионах станет привлекательной для студентов.

Как вы считаете, что может повысить престиж региональных вузов? 🤔

⚠️ Знаний Word и Excel для специалистов back-офиса уже давно недостаточно...

Наши финансисты, маркетологи, менеджеры по продажам, специалисты по кадрам, документообороту, офис-менеджеры используют нейросети, работают в коллективных пространствах и быстро осваивают новые инструменты.

Технологии меняют рынок труда, а вместе с ним — требования к кандидатам. Важно не просто владеть стандартными программами, а уметь адаптироваться, находить эффективные решения и применять современные технологии в работе.

🥸 Если ты готов к новым вызовам, переходи к вакансиям — возможно, мы ищем именно тебя!

В Пензе нашли решение для устранения пробок на дорогах

В часы пик транспортная нагрузка растет, а традиционные методы управления светофорами не справляются с потоком машин. Из-за этого на одной из крупнейших магистралей Пензы регулярно образовывались заторы, а локальные решения по регулированию светофоров не давали результатов.

Наша команда приняла участие в настройке сетевого адаптивного управления светофорными объектами, которая в режиме real-time анализирует трафик и меняет режим работы светофоров в зависимости от дорожной ситуации.

Это позволило:
🔼 Увеличить скорость движения на 125%
📉 Сократить время перегрузки магистрали на 67%

Как работает система и как удалось достичь таких результатов — читайте в статье.

Локальные LLM: как сохранить конфиденциальность

Не каждый готов делиться конфиденциальной информацией и отправлять ее неизвестно куда. Но именно это происходит при использовании облачных AI-сервисов – каждый запрос в ChatGPT уходит на сторонний сервер. Вопрос безопасности и контроля встает особенно остро, если речь идет о банках, медицине или госструктурах.

‼️Что если утечка или ошибка приведет к критическим последствиям?

Как обезопасить себя? С помощью локальной LLM. Такие модели работают на ваших серверах, обеспечивая конфиденциальность и контроль над данными.

Это значит:
🔒 ваши данные не покидают пределы компании
⌛ не нужно ждать отклика от удаленного сервера
ℹ️ можно дообучить модель на корпоративных данных и адаптировать под задачи компании.

ИИ – не угроза, а инструмент. Главное – выбрать правильный формат работы.

РБК: Сетевое адаптивное управление светофорами — успешный кейс Пензы

Команда CodeInside приняла участие в настройке сетевого адаптивного управления светофорными объектами, которая в режиме real-time анализирует трафик и меняет режим работы светофоров в зависимости от дорожной ситуации.

Проект позволил повысить среднюю скорость движения на 125% и сократить время перегрузки на 67%. Этот кейс об используемых технологиях и достигнутых результатах

🖥 Подробнее читайте на РБК.

Программисты автоматизируют себя сами — и мы были к этому готовы

Еще в 2018 году мы говорили: программисты автоматизируют себя сами. Сегодня это реальность. AI-инструменты уже пишут код, оптимизируют его, проверяют, тестируют и помогают разрабатывать решения быстрее, чем когда-либо.

AI меняет подход к разработке, и мы не просто наблюдаем за этим процессом, мы возглавляем его. Наши инженеры уже используют AI для ускорения рутинных задач, а клиентам мы предлагаем не только специалистов, но и интеграцию AI-решений под их потребности. Локальные LLM делают это безопасным и надежным.

Мы уже рассказывали, как AI помогает оптимизировать работу тендерных отделов, повысить качество технической поддержки бизнеса, ускорить работу специалистов с огромным объемом информации и сохранить при этом конфиденциальность данных.

AI не заменяет своего создателя и не снижает востребованность разработчиков — он предоставляет им новые возможности: помогает быть продуктивнее, решать сложные задачи быстрее и повышает ценность их работы.

❓ Как мы предсказывали этот тренд еще в 2018 году?
🖥 SECON 2018 — «Кому ты нужен завтра, программист?»