Итерационный подход к ИИ: от гипотезы к масштабируемому решению
Запуск проекта на основе искусственного интеллекта — это лишь начало пути. Чтобы технология принесла реальную ценность, а не стала точечным экспериментом, бизнесу нужен не просто исполнитель ТЗ, а технологический партнер.
Сегодня разберемся, как устроена совместная работа над ИИ-продуктами и почему она требует итерационного подхода, глубокого погружения в процессы и готовности к постоянному развитию системы.
Ознакомиться с полной версией материала можно на сайте Инк.
Запуск проекта на основе искусственного интеллекта — это лишь начало пути. Чтобы технология принесла реальную ценность, а не стала точечным экспериментом, бизнесу нужен не просто исполнитель ТЗ, а технологический партнер.
Сегодня разберемся, как устроена совместная работа над ИИ-продуктами и почему она требует итерационного подхода, глубокого погружения в процессы и готовности к постоянному развитию системы.
Ознакомиться с полной версией материала можно на сайте Инк.
👍5💯3❤2🔥2
Делимся постом канала «Тест Тьюринга», где коллеги проанализировали ключевые тренды и государственные стратегии в ответ на влияние ИИ на глобальный рынок труда.
В тексте — о возможных сценариях развития, автоматизацию процессов и риски, а вместе с тем затронут вопрос эволюции корпоративных ролей, где человек управляет процессами, а ИИ выполняет задачи.
Будет полезно ознакомиться для понимания, как выстраивать карьерную и бизнес-стратегию в меняющейся реальности 👉
В тексте — о возможных сценариях развития, автоматизацию процессов и риски, а вместе с тем затронут вопрос эволюции корпоративных ролей, где человек управляет процессами, а ИИ выполняет задачи.
Будет полезно ознакомиться для понимания, как выстраивать карьерную и бизнес-стратегию в меняющейся реальности 👉
👍2🤔2❤1👏1
Forwarded from Тест Тьюринга
Тревога по поводу влияния ИИ на рабочие места перестает быть просто темой для дискуссий и переходит в разряд осязаемых рисков. Если раньше считалось, что автоматизация угрожает лишь рутинному труду, освободив время для творчества, то сегодня первыми под удар уже попали рабочие места для молодых IT-специалистов, юристов, менеджеров по продажам и PR-стратегов.
О серьезности ситуации свидетельствуют и конкретные действия государств: Министерство трудовых ресурсов и социального обеспечения КНР официально готовит пакет мер по противодействию негативному влиянию ИИ на рынок труда.
- Технологический прогресс ведет к глубокой реструктуризации занятости, а не просто к исчезновению вакансий.
- Государство сосредоточится на поддержке молодежи и выпускников вузов, которые наиболее уязвимы перед лицом быстрой адаптации ИИ в корпоративном секторе.
- Главный посыл: «Эволюция — это не замена». Власти призывают смотреть на проблему в динамике и инвестировать в подготовку междисциплинарных талантов.
Более того, ВЭФ выпустил свежий аналитический доклад «Four Futures for Jobs in the New Economy: AI and Talent in 2030», в котором представил детальную карту развития событий на ближайшие годы.
Интересное из доклада:
- 54% руководителей ожидают, что ИИ приведет к сокращению рабочих мест в их компаниях.
- Лишь 12% верят, что внедрение ИИ поспособствует росту заработных плат.
- К 2030 глобальные макротренды могут создать около 170 млн новых рабочих мест, но одновременно уничтожить 92 млн существующих.
Ключевое в исследовании:
Таким образом, будущее зависит не только от мощности алгоритмов, но и от нашей способности адаптироваться. Стратегия «подождем и увидим» становится самой рискованной. Как отмечают эксперты ВЭФ, уже сегодня критически важно инвестировать в ИИ-грамотность и перестраивать рабочие процессы под сотрудничество с агентами, чтобы не оказаться в сценарии массового замещения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👏3😁2💯2
ИИ в 2026-м году: 3 инсайта для руководителей
Сегодня компаниям становится важнее не просто заявить об использовании ИИ, а доказать, как именно он влияет на ключевые показатели компании. Бюджеты стали целенаправленными, а горизонт планирования короче. В таких условиях успешное внедрение строится на трех новых правилах, на которые мы советуем ориентироваться в 2026-м году.
1️⃣ Придерживайтесь принципов доказательности с первого дня внедрения
Любой пилотный проект должен сразу показывать пользу на ваших данных. Горизонт внедрения сократился, и теперь рынок требует готовых решений или их адаптации в рамках нескольких месяцев. Поэтому начинайте с четкого, ограниченного по масштабу задач пилота, который сразу закроет конкретную боль и поможет получить пользу от решения в моменте. Если на этом этапе нет видимого ускорения процесса или экономии ресурсов — гипотеза не подтвердилась. Такой подход позволяет быстро проверять ценность технологий, минимизируя риски.
2️⃣ Ищите не универсальное решение, а «цифрового сотрудника»
Если пилот доказал ценность технологии на ваших данных и процессах, следующий шаг — переход от инструмента к специализированному агенту. Современные ИИ-агенты — это узкоспециализированные ассистенты, встроенные в рабочие процессы. Например, это может быть помощник для юриста, который на основе RAG находит прецеденты во внутренней базе документов и формирует проект правки или агент для методиста, создающий персонализированные материалы. Такие цифровые сотрудники приносят конкретную пользу, автоматизируя задачи на основе внутренних данных компании. Именно специализированные агенты, а не общие модели, будут драйвером качественного скачка в этом году.
3️⃣ Измеряйте не точность алгоритма, а скорость бизнес-процессов
Когда агент внедрен и настроен, фокус оценки должен сместиться. Успех интеллектуальных систем оценивается не по техническим метрикам, а по новым возможностям в процессах и улучшению качества результатов. Посмотрите на внедрение ИИ-систем с другой стороны: что изменилось в работе сотрудника или отдела после внедрения, насколько сократилось время на подготовку отчетов, поиск информации или согласование документов? Именно ускорение ключевых процессов и снижение операционных издержек становятся главными KPI для ИИ-проектов. Новый стандарт рынка — это подход, где во главу угла ставится измерение реального качества решения бизнес-задач.
Эта последовательность, от проверки гипотезы к созданию специализированного агента и оценке его влияния на скорость работы, позволяет перевести разговор с технологий на измеримые бизнес-результаты и получать отдачу в сжатые сроки.
Сегодня компаниям становится важнее не просто заявить об использовании ИИ, а доказать, как именно он влияет на ключевые показатели компании. Бюджеты стали целенаправленными, а горизонт планирования короче. В таких условиях успешное внедрение строится на трех новых правилах, на которые мы советуем ориентироваться в 2026-м году.
1️⃣ Придерживайтесь принципов доказательности с первого дня внедрения
Любой пилотный проект должен сразу показывать пользу на ваших данных. Горизонт внедрения сократился, и теперь рынок требует готовых решений или их адаптации в рамках нескольких месяцев. Поэтому начинайте с четкого, ограниченного по масштабу задач пилота, который сразу закроет конкретную боль и поможет получить пользу от решения в моменте. Если на этом этапе нет видимого ускорения процесса или экономии ресурсов — гипотеза не подтвердилась. Такой подход позволяет быстро проверять ценность технологий, минимизируя риски.
2️⃣ Ищите не универсальное решение, а «цифрового сотрудника»
Если пилот доказал ценность технологии на ваших данных и процессах, следующий шаг — переход от инструмента к специализированному агенту. Современные ИИ-агенты — это узкоспециализированные ассистенты, встроенные в рабочие процессы. Например, это может быть помощник для юриста, который на основе RAG находит прецеденты во внутренней базе документов и формирует проект правки или агент для методиста, создающий персонализированные материалы. Такие цифровые сотрудники приносят конкретную пользу, автоматизируя задачи на основе внутренних данных компании. Именно специализированные агенты, а не общие модели, будут драйвером качественного скачка в этом году.
3️⃣ Измеряйте не точность алгоритма, а скорость бизнес-процессов
Когда агент внедрен и настроен, фокус оценки должен сместиться. Успех интеллектуальных систем оценивается не по техническим метрикам, а по новым возможностям в процессах и улучшению качества результатов. Посмотрите на внедрение ИИ-систем с другой стороны: что изменилось в работе сотрудника или отдела после внедрения, насколько сократилось время на подготовку отчетов, поиск информации или согласование документов? Именно ускорение ключевых процессов и снижение операционных издержек становятся главными KPI для ИИ-проектов. Новый стандарт рынка — это подход, где во главу угла ставится измерение реального качества решения бизнес-задач.
Эта последовательность, от проверки гипотезы к созданию специализированного агента и оценке его влияния на скорость работы, позволяет перевести разговор с технологий на измеримые бизнес-результаты и получать отдачу в сжатые сроки.
👍8🔥4❤2👏2
Поддержка всех языков и новая панель: что изменилось в Compare
🔥 Хорошие новости! Теперь вы можете сравнивать две версии одного документа быстрее и нагляднее. Мы обновили сервис Compare by Embedika — бесплатный инструмент для быстрого и точного анализа изменений. Теперь он стал ещё точнее и поддерживает работу с документами на любых языках. Мы улучшили интерфейс, а панель обзора изменений теперь абсолютно бесплатна для всех пользователей.
Рассказываем подробнее, что нового в сервисе!
✔️ Повышенное качество сравнения: алгоритмы стали лучше распознавать изменения, в том числе в документах со сложной структурой и фрагментах программного кода.
✔️ Поддержка всех языков: вы можете сравнивать документы не только на русском, но и на иностранных языках. Это полезно для компаний, работающих с международной документацией.
✔️ Новая панель обзора изменений: панель стала удобнее — в ней отображается общее количество правок, а цветовая индикация помогает быстро ориентироваться в типах изменений. Кликнув на изменение, вы синхронизируете положение фрагмента во второй версии документа.
✔️ Обновленный интерфейс: мы упростили навигацию и улучшили визуальное отображение сравнения. Теперь можно легко менять документы местами, скрывать одну из версий, работать в полноэкранном режиме и масштабировать текст.
Сервис остаётся бесплатным, не требует регистрации и гарантирует конфиденциальность: документы обрабатываются мгновенно и нигде не хранятся.
Доступ к обновленному сервису открыт для всех — протестировать его можно по ссылке.
🔥 Хорошие новости! Теперь вы можете сравнивать две версии одного документа быстрее и нагляднее. Мы обновили сервис Compare by Embedika — бесплатный инструмент для быстрого и точного анализа изменений. Теперь он стал ещё точнее и поддерживает работу с документами на любых языках. Мы улучшили интерфейс, а панель обзора изменений теперь абсолютно бесплатна для всех пользователей.
Рассказываем подробнее, что нового в сервисе!
✔️ Повышенное качество сравнения: алгоритмы стали лучше распознавать изменения, в том числе в документах со сложной структурой и фрагментах программного кода.
✔️ Поддержка всех языков: вы можете сравнивать документы не только на русском, но и на иностранных языках. Это полезно для компаний, работающих с международной документацией.
✔️ Новая панель обзора изменений: панель стала удобнее — в ней отображается общее количество правок, а цветовая индикация помогает быстро ориентироваться в типах изменений. Кликнув на изменение, вы синхронизируете положение фрагмента во второй версии документа.
✔️ Обновленный интерфейс: мы упростили навигацию и улучшили визуальное отображение сравнения. Теперь можно легко менять документы местами, скрывать одну из версий, работать в полноэкранном режиме и масштабировать текст.
Сервис остаётся бесплатным, не требует регистрации и гарантирует конфиденциальность: документы обрабатываются мгновенно и нигде не хранятся.
Доступ к обновленному сервису открыт для всех — протестировать его можно по ссылке.
🔥9👏5❤4👍2
Как Compare помогает сравнивать документы: обзор возможностей
Вчера мы рассказали об обновлении нашего сервиса Compare — теперь он стал точнее и удобнее, появилась функция мультиязычности.
Compare by Embedika — это бесплатный онлайн-инструмент для сравнения документов, который подходит для работы с текстами, таблицами, кодом и файлами на разных языках. Сервис не требует установки или регистрации, а все загруженные документы обрабатываются локально и нигде не сохраняются, что гарантирует полную конфиденциальность.
А теперь — подробнее о возможностях сервиса! 👉
Вчера мы рассказали об обновлении нашего сервиса Compare — теперь он стал точнее и удобнее, появилась функция мультиязычности.
Compare by Embedika — это бесплатный онлайн-инструмент для сравнения документов, который подходит для работы с текстами, таблицами, кодом и файлами на разных языках. Сервис не требует установки или регистрации, а все загруженные документы обрабатываются локально и нигде не сохраняются, что гарантирует полную конфиденциальность.
А теперь — подробнее о возможностях сервиса! 👉
👍8❤4🔥3👏1
Польза RAG-систем для компаний — точные ответы на основе ваших данных
Зачастую генерации ответов LLM недостаточно для работы с бизнес-задачами компаний. В этом случае важны точность, актуальность и привязка к источникам, которых недостает в генеративных моделях. Решением может стать дополнение промежуточного этапа — поиска (retrieval). Технология RAG дополняет модель доступом к поиску по корпоративным базам знаний и превращает его в инструмент для прикладных задач.
Как формирует ответ RAG?
Принцип работы RAG отличается от классической языковой модели, которая формирует ответ, опираясь лишь на внутренние знания, полученные при обучении.
Вместо прямого ответа на запрос, модель работает с данными компании:
1️⃣ Система анализирует запрос пользователя и определяет его смысл.
2️⃣ Во внутренней базе данных определяются наиболее релевантные фрагменты документов и передаются модели как контекст.
3️⃣ Предоставленный контекст используется языковой моделью для генерации итогового ответа.
RAG создает систему, сочетающую возможности ИИ-модели со спецификой данных компании. Это позволяет бизнесу решать конкретные задачи:
👉 Упрощение работы по узким, прикладным сценариям работы. Например, анализ и поиск по корпоративным архивам, внутренняя техподдержка, улучшение клиентского сервиса, онбординг новых сотрудников.
👉 Автоматизация поиска в профессиональных областях, например, для быстрого поиска информации по конкретному типу договора для юридического отдела или актуальных регуляторных требований для комплаенса.
👉 При частом обновлении данных в компании RAG становится незаменимой технологией. Компания перестает тратить ресурсы на дообучение исходной модели на новых данных — актуальность обеспечивается на этапе поиска.
RAG-системы не подменяют классические LLM, а дополняют их, расширяя возможности применения ИИ в корпоративной среде. Это технология для сценариев, где важны точность, актуальность и опора на проверенные источники. При корректной работе с корпоративными данными RAG позволяет превратить разрозненные базы знаний в управляемый интеллектуальный инструмент — прозрачный, масштабируемый и адаптированный под реальные бизнес-процессы. Именно поэтому RAG сегодня становится ключевым шагом в развитии корпоративного ИИ.
Зачастую генерации ответов LLM недостаточно для работы с бизнес-задачами компаний. В этом случае важны точность, актуальность и привязка к источникам, которых недостает в генеративных моделях. Решением может стать дополнение промежуточного этапа — поиска (retrieval). Технология RAG дополняет модель доступом к поиску по корпоративным базам знаний и превращает его в инструмент для прикладных задач.
Как формирует ответ RAG?
Принцип работы RAG отличается от классической языковой модели, которая формирует ответ, опираясь лишь на внутренние знания, полученные при обучении.
Вместо прямого ответа на запрос, модель работает с данными компании:
1️⃣ Система анализирует запрос пользователя и определяет его смысл.
2️⃣ Во внутренней базе данных определяются наиболее релевантные фрагменты документов и передаются модели как контекст.
3️⃣ Предоставленный контекст используется языковой моделью для генерации итогового ответа.
RAG создает систему, сочетающую возможности ИИ-модели со спецификой данных компании. Это позволяет бизнесу решать конкретные задачи:
👉 Упрощение работы по узким, прикладным сценариям работы. Например, анализ и поиск по корпоративным архивам, внутренняя техподдержка, улучшение клиентского сервиса, онбординг новых сотрудников.
👉 Автоматизация поиска в профессиональных областях, например, для быстрого поиска информации по конкретному типу договора для юридического отдела или актуальных регуляторных требований для комплаенса.
👉 При частом обновлении данных в компании RAG становится незаменимой технологией. Компания перестает тратить ресурсы на дообучение исходной модели на новых данных — актуальность обеспечивается на этапе поиска.
RAG-системы не подменяют классические LLM, а дополняют их, расширяя возможности применения ИИ в корпоративной среде. Это технология для сценариев, где важны точность, актуальность и опора на проверенные источники. При корректной работе с корпоративными данными RAG позволяет превратить разрозненные базы знаний в управляемый интеллектуальный инструмент — прозрачный, масштабируемый и адаптированный под реальные бизнес-процессы. Именно поэтому RAG сегодня становится ключевым шагом в развитии корпоративного ИИ.
👍8🔥5❤1👏1
Какие новые функции вы хотели бы видеть в Compare?
Ранее в постах мы уже рассказали про новые возможности Compare и подробно разобрали его текущий функционал. Теперь хотим узнать ваше мнение!
Какие дополнительные обновления могли бы быть полезны для вашей работы? Проголосуйте за наиболее интересный вариант развития или предложите свою идею в комментариях.
Ваши ответы помогут нам расставить приоритеты в разработке и сделать инструмент еще более полезным для ваших задач!
Ранее в постах мы уже рассказали про новые возможности Compare и подробно разобрали его текущий функционал. Теперь хотим узнать ваше мнение!
Какие дополнительные обновления могли бы быть полезны для вашей работы? Проголосуйте за наиболее интересный вариант развития или предложите свою идею в комментариях.
Ваши ответы помогут нам расставить приоритеты в разработке и сделать инструмент еще более полезным для ваших задач!
🔥5👍4👏3🤔1
Какие функции вы хотели бы увидеть в следующих обновлениях Compare?
Anonymous Poll
42%
Сравнение документов со сканами (OCR)
42%
Возможность комментировать изменения и скачивать документ с комментариями
25%
Поиск по документу
54%
Сравнение Excel таблиц
29%
Установка сервиса на свой компьютер (локальная версия)
4%
Свой вариант (в комментариях)
👍8
Оценка качества RAG: практические метрики и подходы
Внедрение RAG-системы — это отправная точка для непрерывного цикла улучшений. Чтобы понимать, насколько решение действительно приносит пользу пользователям и бизнесу, необходимо регулярно измерять качество его работы.
Оценка RAG сложна: корректных ответов может быть несколько, а ошибка способна возникнуть как на этапе извлечения информации (retrieval), так и на этапе генерации (generation). Поэтому для объективной картины требуется набор взаимодополняющих метрик.
Далее ML-инженер в Embedika, Никита Кравчук, расскажет о ключевых подходах, которые применяются на практике.
Внедрение RAG-системы — это отправная точка для непрерывного цикла улучшений. Чтобы понимать, насколько решение действительно приносит пользу пользователям и бизнесу, необходимо регулярно измерять качество его работы.
Оценка RAG сложна: корректных ответов может быть несколько, а ошибка способна возникнуть как на этапе извлечения информации (retrieval), так и на этапе генерации (generation). Поэтому для объективной картины требуется набор взаимодополняющих метрик.
Далее ML-инженер в Embedika, Никита Кравчук, расскажет о ключевых подходах, которые применяются на практике.
🔥7❤3👍3💯2😍1