Embedika | ИТ-решения для бизнеса
前往频道在 Telegram
Научно-ориентированная ИТ-компания, разработчик корпоративных систем на основе технологий обработки естественного языка и машинного обучения. Data science, LegalTech, AI https://embedika.ru
显示更多481
订阅者
无数据24 小时
+17 天
+130 天
帖子存档
+5
С чего начать карьеру бизнес-аналитика: навыки, стратегия и окружение
Начало карьеры в бизнес-анализе — это часто смесь энтузиазма и тревоги: насколько пригодятся ранее полученные знания, как быстро можно будет увидеть значимые результаты и получить опыт, которым можно гордиться.
Карьера в IT, особенно в роли бизнес-аналитика — это марафон, успех в котором зависит не только от технической подготовки, но и от умения адаптироваться, постоянно учиться и эффективно выстраивать коммуникацию.
Корней Мамруков, бизнес-аналитик в Embedika, поделился своим взглядом на то, как правильно начать этот путь и на что стоит обратить внимание в первую очередь. Рассказали подробнее в карточках 👉
#мнения
ИИ-образование в 2026: как в России готовят востребованных специалистов
Искусственный интеллект открывает новые карьерные траектории, но войти в профессию без актуальных знаний сложно. Как сегодня построена система подготовки ИИ-специалистов в России и почему выпускникам важно учиться у практиков из ведущих компаний — рассказываем в нашем сегодняшнем посте.
📍 О системе подготовки ИИ-специалистов
Эксперты J’son & Partners Consulting отмечают, что российская система подготовки ИИ-специалистов строится на кооперации бигтеха, ВУЗов и государства. Такой подход позволяет оперативно адаптировать учебные программы под быстро меняющиеся потребности рынка. Это отличает нашу модель от других стран: например, в США присутствует проблема высокой стоимости программ и отсутствие единых стандартов, а в Китае — сильного государственного регулирования, которое эффективно для массовой подготовки, но не всегда для решения сложных задач.
Одна из главных проблем в мире — разрыв между скоростью развития ИИ и обновлением образовательных программ. Пока ВУЗы проходят полный цикл адаптации, требования к специалистам на рынке труда уже меняются.
📍 Как решается эта проблема в России?
В России этот вызов решается через системное партнерство технологических компаний и университетов. Минцифры России с 2025 года реализует программы «Топ-ИТ» и «Топ-ИИ» совместно с ведущими ВУЗами вроде ВШЭ, МФТИ и СПбПУ, а также компаниями Яндекс, Сбер и Ростелеком. К 2030 году ожидается выпуск 3500 разработчиков IT-решений и 10 200 ИИ-специалистов уровня senior, включая архитекторов данных и исследователей. Forbes подчеркивает участие 123 университетов и софинансирование бизнеса не менее 30% для практической подготовки.
📍 Почему это важно для начинающих специалистов?
Для тех, кто начинает карьеру в сфере ИИ, критически важен доступ к актуальным знаниям и практическому опыту. Технологические компании активно участвуют в образовании: более 1200 действующих сотрудников уже преподают в университетах, делясь реальным опытом.
📍 Рынок труда и потребность в кадрах
По оценкам аналитиков, российский рынок труда испытывает высочайший спрос на ИИ-специалистов, открываются тысячи перспективных вакансий с зарплатами выше среднерыночных. По данным hh.ru, за 2025 год открыто более 8,2 тыс. вакансий с навыками работы с нейросетями, а спрос на инженеров ИИ и дата-сайентистов превысил 5-6 тыс. позиций. Прогнозируется дальнейший рост вакансий с навыками владения ИИ на 30–40%, благодаря активному внедрению ИИ в бизнес-процессы.
Repost from Инк.
«Вам нужны партнеры, а не подрядчики»: как запустить ИИ-проект, который принесет реальную пользу бизнесу
✉️ Классическая ошибка, с которой мы в том числе сталкивались, — когда заказчик, стремясь сэкономить, формирует техническое задание в отрыве от консультаций с исполнителем. В результате разработчик вынужден создавать решение под узкий, заранее определенный функционал и бюджет. На практике это часто приводит к ситуации, когда после пилотного запуска выясняется необходимость масштабирования на другие бизнес-процессы или категории документов.Несмотря на бум искусственного интеллекта, бизнес еще не научился извлекать максимум пользы из новых технологий. ↗️ Айканыш Орозбаева, директор по развитию бизнеса компании Embedika, в колонке для «Инка» рассказала, почему запуск ИИ-проекта — это только начало, какую роль в этом играют разработчики и как компании выстроить процессы так, чтобы избежать лишних затрат времени и средств. 👍 «Инк» — медиа для предпринимателей
Как запускать ИИ-проекты, чтобы они не выгорали на старте и приносили бизнесу реальную пользу? 🚀
Директор по развитию бизнеса Айканыш Орозбаева в большом материале для «Инк» поделилась практическим опытом, как выстраивать процесс внедрения ИИ, минимизируя разрыв между бизнес-целями и технологическими возможностями. Советуем почитать, будет полезно!
Конференции по теме ИИ: ключевые события первого полугодия 2026
Мы отобрали главные конференции и форумы, где будут говорить не только о трендах, но и о реальных бизнес-эффектах, архитектуре решений и барьерах на пути цифровой трансформации.
Сохраняйте подборку, чтобы быть в курсе технологических трендов этого года!
🔹 Sber Process Mining Conf 2026
22 января | Москва
На конференции обсудят, как ИИ меняет Process Mining: точность анализа, скорость и роль человека-эксперта, а также представят кейсы от госсектора и крупного бизнеса о внедрении и масштабировании технологии.
🔹 AI Pulse’26
30 января | Пермь
Всероссийская конференция, в рамках которой на одной площадке соберутся и поделятся своим опытом внедрения ИИ бизнес, вендоры, интеграторы и ML-специалисты.
🔹 «Технологии искусственного интеллекта 2026» от CNews
12 февраля | Москва
Стратегический взгляд на рынок ИИ в России: господдержка, тренды роста и главный вызов — переход от пилотов к промышленной эксплуатации. На мероприятии спикеры разберут, какие ожидания будут на рынке в 2026-м году и как они будут отличаться от реального положения дел.
🔹 Data+AI 2026
26 марта | Москва
Событие для специалистов, применяющих данные и ИИ для эффективности бизнеса и госуправления. В программе будет сделан акцент на устойчивых практиках и архитектуре решений.
🔹 GLOBAL TECH FORUM
27 марта | Москва
Площадка для изучения новых технологий и стратегий цифровой трансформации бизнеса с глобальным контекстом.
🔹 ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAY от TAdviser
8 апреля | Москва
Конференция для корпоративных лидеров. Спикеры конференции поднимут тему зрелости российских ИИ-платформ, интеграции с BI и новых моделях взаимодействия «человек — машина».
🔹 Data Fusion
8-9 апреля | Москва
Кросс-индустриальная площадка для диалога бизнеса, науки и государства о работе с данными и развитии ИИ-технологий.
🔹 AI Conf 2026
20 апреля | Москва
Прикладная конференция по Data Science для практикующих специалистов: от алгоритмов до внедрения.
🔹 ЦИПР 2026
19-24 мая | Нижний Новгород
Главная федеральная площадка по цифровой трансформации промышленности и общества. Место встречи лидеров рынка, обсуждения государственных инициатив и презентации лучших практик.
🔹 Conversations
25-26 июня | Санкт-Петербург
Практическая конференция по генеративному и разговорному ИИ. Формат 20-минутных докладов от лидеров индустрии, отобранных программным комитетом, и выставка решений.
#дайджест_событий
Эксперты отмечают, что сегодня ИИ используют в работе только 10% россиян. Но работодатели уже ожидают, что сотрудники смогут с его помощью автоматизировать процессы и экономить время. При этом важно помнить о разумном использовании инструментов, проверять результаты и не загружать конфиденциальные данные.
#цифрадня
+5
Куда движется ИИ в России? Прогнозы на 2026 от «Яков и Партнёры»
Исследование «Искусственный интеллект в России — 2025» от «Яков и Партнёры» и Яндекса подводит итоги важного этапа: ИИ совершает переход из экспериментального инструмента в рабочую технологию с измеримым эффектом. Теперь главный вызов — перейти от точечной эффективности к системному преимуществу.
Куда двигаться бизнесу в 2026‑м, на чём фокусироваться и какие барьеры преодолевать? Разбираем ключевые выводы из отчета в карточках 👉
🔗 Полный текст исследования — по ссылке
Дорогие читатели, поздравляем вас с наступающим Новым годом! ✨🎄
В преддверии праздников желаем вам вдохновляющих проектов и команды, с которой любые задачи по плечу. А ещё — больше моментов, которые хочется сохранить не только в памяти, но и в сердце. Пусть в наступающем году технологии будут вашими верными помощниками, сложное станет простым, а каждый рабочий процесс приведет к ясному и значимому результату.
Спасибо, что были с нами в этом году. Ваше внимание и интерес к нашему контенту — лучшая мотивация двигаться дальше и делиться с вами новыми инсайтами из мира ИИ-технологий!
До встречи в новом году! Будем на связи 💜
+7
Эпоха оптимизации: как изменились запросы на ИИ-решения в 2025 году
Рынок корпоративных ИИ-решений вступает в фазу зрелости. Если раньше фокус был на исследовании потенциала технологий, то теперь бизнес и государство ждут от них четкой экономической эффективности и встраивания в рабочие процессы. Уходящий 2025 год показал резкий сдвиг в запросах бизнеса и государства: теперь на первом месте — оптимизация и измеримый эффект.
Александр Масехнович, исполнительный директор Embedika, рассказал, почему оптимизация стала главным драйвером рынка и как на этот вызов отвечают интеллектуальные системы на базе ИИ.
Делимся ключевыми мыслями эксперта в карточках!
🔗 Полный текст комментария — на нашем сайте
#мнения
Лучшие публикации Embedika про ИИ, документы и бизнес в 2025 году
2025-й стал для нас годом глубокой работы с данными, документами и технологиями. Мы много говорили о том, как ИИ становится рабочим инструментом цифровой трансформации корпораций и государства. Вместе с экспертами и клиентами мы разбирали реальные кейсы, технологические тонкости и будущее цифрового труда.
Собрали для вас самое важное и полезное за год — от экспертных мнений до практических реализаций.
Посты в Telegram-канале Embedika:
✍️ Data Science как способ повысить эффективность управленческих решений: как ML-модели помогают руководителям прогнозировать риски, выявлять тренды и принимать обоснованные решения быстрее.
✍️ Технологическое ядро решений Embedika: как наши собственные платформы обеспечивают интеллектуальную обработку текстов и управление бизнес-логикой.
✍️ В чем различия СЭД и Standart от Embedika: чем платформа управления жизненным циклом документов отличается от классической системы электронного документооборота.
✍️ Как Standart находит противоречия в документах: объясняем, как семантический граф и анализ связей автоматически выявляют конфликты в требованиях.
✍️ Как устроена бизнес-платформа Cursor: рассказываем, из каких модулей состоит система и как они обеспечивают интеллектуальный поиск.
Мнения от экспертов Embedika:
🧑🎓 Айканыш Орозбаева о том, когда и почему стандартные ИИ-решения не работают и как выбрать стратегию адаптации.
🧑🎓 Валерия Басова о принципах управления отделом R&D, взаимодействии с командами и решении технологических вызовов.
🧑🎓 Евгения Чистякова про 3 ключевые элемента для построения UI в ИИ-системах.
СМИ о нас:
🔗 Алексей Пантин в Forbes об отечественном рынке корпоративных ИИ-решений, важности языковой специфики в NLP-продуктах и факторах успеха внедрения ИИ.
🔗 Айканыш Орозбаева в РБК Pro о персонализации ИИ-инструментов под специфику данных и процессов компании.
🔗 Валерия Басова для IT World о том, как RAG обеспечивает прозрачность и точность ответов в корпоративных ИИ-решениях.
🔗 Публикация кейса в CNews и TAdviser о внедрении ИИ решения для автоматизации работы правого департамента в Русклимате.
🔗 Интервью с ООО «Волгограднефтепроект» о цифровизации промышленного строительства: информационном моделировании и интеграции ИИ для управления инженерной документацией.
Кейсы из практики Embedika:
✅ Как интеллектуальный поиск решает проблему разрозненных документов в добывающей отрасли и сокращает время их поиска на 50%.
✅ Разбор проекта для Минцифры и Минэкономразвития по созданию платформы для цифровых административных регламентов.
✅ Детальный кейс о создании единого информационного поля для десятков тысяч сотрудников нефтегазовой компании.
✅ О том, как Cursor используется для управления информационной моделью и цифровым активом промышленных объектов.
✅ История автоматизации юридического департамента с помощью Contract: от проблемы до экономии 165 часов в месяц.
📍 Сохраняйте, чтобы не потерять!
#дайджест
+7
Технологические итоги 2025 года. ИИ в бизнесе — ключевые тренды
Если раньше ИИ-технологии обсуждали на уровне концепций, то 2025 год принес изменения в этот процесс. Теперь бизнес массово начал проверять их на практике: искать конкретные применения, считать стоимость и оценивать реальный эффект.
По итогам уходящего года Алексей Пантин, технический директор Embedika, рассказал о ключевых технологических трендах, изменении в запросах заказчиков и подходов бизнеса к внедрению ИИ в работу.
Подробнее рассказали в карточках 👉
🔗 Полный текст комментария — на нашем сайте
#мнения
Подборка полезных и интересных материалов
ИИ требует больше знаний и энергии, но и даёт всё больше возможностей. Как всегда, собрали для вас самые важные, свежие и практические материалы о мире искусственного интеллекта за последний месяц.
Статьи:
📎 Заметка ТАСС о том, как искусственный интеллект трансформирует высшее образование, создавая персонализированные учебные траектории.
📎 Обзор на mos.ru о том, как ИИ-алгоритмы уже сегодня работают в городских сервисах Москвы.
📎 Статья от экспертов «Яков и Партнёры» с результатами масштабного опроса о текущем развитии ИИ в России и прогнозом до 2030 года.
📎 Колонка автора проекта AI Factory Сергея Ершова в Инк. о практических принципах внедрения ИИ в бизнес с измеримым результатом.
📎 Материал «Известий» о том, как выход на российский рынок китайских ИИ-моделей создает новую конкурентную среду и какие это открывает возможности.
Заметки:
✍️ Детальный технический отчет команды «Яндекса» на «Хабре» о создании семейства генеративных моделей Alice AI: от базовой LLM и поисковой модели до мультимодальных решений.
✍️ Конспект News & Trends by Sber по мотивам выступления сооснователя Just AI Кирилла Петрова о феномене AI-Native-компаний и их роли в изменении бизнес-ландшафта.
✍️ Заметка ICT.Moscow о том, что более половины российских новинок для ИИ-разработки в 2025 году доступны как Open Source.
Книги:
📚 Владимир Вьюгин, «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» — фундаментальный труд для глубокого понимания теории.
📚 Петер Флах, «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных» — современный и комплексный учебник, балансирующий между теорией и практикой.
Подкасты:
🎤 Эпизод «Найми ИИ!» — рассказ об эволюции искусственного интеллекта простыми словами.
🎤 Выпуск подкаста «Повелитель AI» о продвинутых техниках промптинга: Zero-Shot, One-Shot и Few-Shot.
🎤 Дискуссия «AI4Dev — AI for development 2025» с профессором математики о будущем ИИ после тренда на вайб-кодинг в 2025 году.
Repost from Ассоциация менеджеров
+4
Искусственный интеллект активно входит в повседневную жизнь россиян. Согласно данным ВЦИОМ, в 2024 году более половины граждан уже обладали знаниями о технологии ИИ, а каждый третий представитель младшего поколения миллениалов внедрял ее в работу.
💬Как выстроить баланс между инновациями и контролем рисков внедрения ИИ в бизнес обсудили на заседании Комитета по информационным технологиям Ассоциации менеджеров!
🎤Модератором встречи выступил Евгений Доможиров, сопредседатель комитета по информационным технологиям Ассоциации менеджеров, генеральный директор и основатель компании CESCA: «Тенденция к развитию ИИ в сфере IT – это больше чем тренд; это фундаментальный сдвиг. По сути, ИИ – это мощный инструмент, и наша задача — выстроить с ним эффективное сотрудничество».
💬Андрей Даудрих, директор по социальным исследованиям Аналитического центра ВЦИОМ, поделился результатами исследования готовности приоритетных сфер деятельности к внедрению ИИ – «Индекс ИИ», в определении которого приняли участие более 5 тыс. компаний. Так, сегодня 43% организаций используют ИИ в своей деятельности. Лидирующими сферами по готовности к применению ИИ по итогам 2024 года стали сектор ИКТ, высшее образование, ТЭК, а также сфера финансовых услуг.
💬Заместитель директора департамента информационных технологий «РСХБ» Денис Курочкин: «ИИ – это не такая простая технология. Качественное и полноценное внедрение ИИ в системы и бизнес-процессы предприятия – длительный, сложный и дорогостоящий процесс. Надо помнить, что несмотря на то, что ИИ в тренде, не всегда и не везде необходимо его внедрять сиюминутно».
💬Про ограничения и возможности работы с персональными данными в системах с ИИ рассказал Андрей Крюков, заместитель генерального директора по информационным технологиям Сбербанк – АСТ: «При работе с данными действуют серьезные ограничения и штрафы, но те же неструктурированные данные сложно обезличить стандартными средствами или вручную – для этого можно использовать специализированные модели ИИ, но они также должны соответствовать требованиям 152-ФЗ».
💬Сергей Усик, IT-директор ГК «Абрау-Дюрсо»: «Сейчас ИИ – это клондайк для небольших бизнесов, которые могут занять определенные ниши и преодолеть порог, связанный со стоимостью времени и ресурсов людей».
💬Лев Голицын, основатель компании Embedika, разработчика программных продуктов и ИИ-сервисов, поделился прикладными кейсами, реализованными в интересах заказчиков. Так, положительный эффект от внедрения ИИ-технологий в бизнес-процессы может быть достигнут только при грамотном менеджменте.
📣Подробнее о встрече
Внедрение ИИ — это баланс между инновациями и контролем рисков внедрения таких систем в бизнес. Практические решения этого уравнения совсем недавно с коллегами обудил на заседании Комитета по ИТ Ассоциации менеджеров основатель Embedika, Лев Голицын. Он поделился опытом прикладного внедрения и кейсами, где ключевым фактором успеха стал грамотный менеджмент.
Делимся с вами подробностями встречи 👇
Трансформация изнутри: как ИИ перераспределяет роли в команде
Искусственный интеллект кардинально меняет даже самые консервативные специальности. Где раньше ценились только ручной труд и экспертный анализ, сегодня на первый план выходят стратегическое мышление и управление процессами. Рассказываем, как это происходит на примере двух ключевых направлений — юридической функции и работы методологов.
Раньше ценность корпоративного юриста заключалась в кропотливом изучении каждого документа. Сегодня его роль смещается в сторону стратегического консультирования, а рутину берет на себя ИИ.
Яркий пример — наш проект с компанией «Русклимат», одним из лидеров рынка климатической техники. Ежегодный прирост в 8 тысяч новых клиентов создавал огромную нагрузку на правовой департамент. Вместо расширения штата мы внедрили наше решение на базе платформы Contract, которое:
✔️ автоматически анализирует все входящие договоры на соответствие корпоративным стандартам;
✔️ выявляет риски и спорные формулировки с помощью ИИ-алгоритмов;
✔️ формирует протоколы разногласий и рекомендации по доработке.
В результате цикл согласования документов сократился на 50%, ежемесячно высвобождается 165 рабочих часов, которые юристы теперь тратят на сложные переговоры и сопровождение сделок. Компания избежала расширения штата и получила масштабируемую систему, способную справляться с растущим объемом клиентов.
Аналогичные изменения происходят и в работе методологов, которые отвечают за создание и актуализацию регламентов и инструкций. В больших компаниях любая неточность в документации ведет к простоям и операционным потерям.
Здесь ИИ выступает интеллектуальным помощником:
✔️ за минуты анализирует тысячи документов на противоречия и устаревшие формулировки;
✔️ моделирует, как изменение одного регламента повлияет на смежные процессы;
✔️ предлагает корректировки заранее, предотвращая сбои.
То, на что раньше уходили недели, теперь делается за часы. Методолог становится не просто редактором документов, а архитектором процессов. ИИ не заменяет специалистов, а усиливает их, освобождая время для задач, где нужны экспертиза и стратегическое видение.
+5
Как устроена карьера бизнес-аналитика: разбираем матрицу компетенций специалиста
Матрица компетенций — системный инструмент, который определяет ожидаемые навыки, знания и зоны ответственности для каждого уровня позиции. Она предназначена для обеспечения прозрачности в управлении карьерным ростом специалистов и выполняет четыре основные функции: синхронизирует представления о грейдах между сотрудниками и руководством, служит основой для оценки уровня компетенций, формирует карьерные треки аналитиков и используется как эталон при подборе новых специалистов в команду.
Подобная система позволяет оценивать текущий уровень специалиста, что напрямую влияет на качество реализации сложных ИТ-проектов. Делимся с вами ключевыми позициями, которые лежат в основе нашей системы работы с аналитиками в Embedika 👉
Как коллеги из Data, Stories and Languages используют Data Science для противодействия мошенничеству
Мы много говорим про корпоративный поиск и анализ текстов, но мир ИИ-решений для бизнеса гораздо шире. Сегодня хотим показать вам реальные кейсы из практики наших коллег — data science-инженеров из компании Careem (сервис для заказа такси).
Они ведут канал @datastorieslanguages, где рассказывают, как строят и внедряют модели машинного обучения. Вот несколько кейсов из их опыта:
1. Выявление дублирующих аккаунтов водителей с помощью распознавания лиц
Задача заключалась в обнаружении случаев, когда один водитель создавал несколько аккаунтов. Для этого была применена система на основе сравнения эмбеддингов лиц.
Использовались библиотека face_recognition для извлечения признаков и Faiss-GPU для эффективного поиска сходств в массиве из 2-3 миллионов фотографий. Индексирование и поиск заняли около часа.
Основной инженерной сложностью стало требование к нулевому уровню ложных срабатываний, что привело к необходимости дополнительной постобработки результатов бизнес-правилами. В результате было идентифицировано и заблокировано около 2000 аккаунтов.
2. Внедрение ML-модели для минимизации риска неплатежей
Для снижения потерь от использования невалидных или мошеннических банковских карт была разработана и внедрена машинная модель, пришедшая на смену системе жестких правил.
Модель, запущенная в продакшн и работающая в реальном времени, оценивает риск для каждого клиента и автоматически применяет механизм временного холда средств. Разработка и внедрение заняли девять месяцев, а итоговая точность модели превзошла эффективность предыдущих правил.
Если вам также интересно наблюдать за новыми подходами внедрения ML-моделей в бизнес и получать больше технических инсайтов в области прикладного data science — рекомендуем подписаться на канал коллег @datastorieslanguages
UI для ИИ: как превратить сложный алгоритм в понятного помощника
Делимся нашей новой колонкой в ИТ-журнале TProger — о том, почему внедрение корпоративных ИИ-систем может оказаться невостребованным из-за неграмотно спроектированного интерфейса и на что нужно ориентироваться, чтобы избежать подобного исхода. Разбираем принципы проектирования вместе с Евгенией Чистяковой, ведущим дизайнером интерфейсов в Embedika.
Ключевой фактор в том, что человек взаимодействует не с моделью напрямую, а интерфейсом. И именно от его качества зависит, станет ли ИИ помощником или источником фрустрации.
Ключевые выдержки из материала:
👉 ИИ — помощник, а не сотрудник. Задача интерфейса не создавать иллюзию всезнающего ИИ, а наглядно показывать источники ответов и давать инструменты для проверки, чтобы пользователь сохранял здоровый скепсис.
👉 Пользователь контролирует результат. Эффективный UI всегда оставляет за человеком последнее слово через редактируемый вывод, явное согласие на действия и понятную индикацию уверенности модели.
👉 Делайте невидимое — видимым. Логику работы сложной системы нужно объяснять без технических терминов: показывать статус операций, понятно описывать ошибки и пределы возможностей ИИ.
👉 Научите пользователей эффективному взаимодействию. Лучшее обучение то, которое встроено в интерфейс: примеры промптов, контекстные подсказки и продуманное упрощение сложных функций.
Качественный интерфейс снимает страхи пользователя, дает чувство контроля и превращает любую ИИ-систему в удобный инструмент для бизнеса.
🔗 Читайте полную статью на TProger
+5
Код доступа: какие хард-скиллы нужны бизнес-аналитику на госпроектах
Создание ИТ-продуктов для государства — это особая вселенная. Здесь каждая строчка кода имеет юридическую силу, а каждый интерфейс — значение для миллионов. В центре этой вселенной находятся аналитики, чья работа требует не просто технических знаний, а умения подобрать «ключ» к правилам игры.
На госпроектах грань между системными и бизнес-аналитиками стирается. Их общая миссия — стать переводчиком с языка законов на язык программирования. Соответственно, хард-скиллы должны быть заточены под эти условия.
Арсений Блинков и Дмитрий Власов, бизнес-аналитики Embedika на государственных проектах, поделились, какие ключевые навыки необходимы специалистам в работе. Разбираем их в карточках ➡️
+5
UI для ИИ-систем: как дизайн выстраивает взаимодействие между человеком и технологией
На этой неделе мы уже говорили о том, как бизнес-аналитик формирует функциональные требования к системе. Следующий критический этап — проектирование интерфейса, который станет пользовательским воплощением этих требований. Именно дизайн определяет, как люди будут взаимодействовать с возможностями, заложенными аналитиками и разработчиками.
Однако даже идеально спроектированная система может оказаться невостребованной, если её интерфейс не будет интуитивным, понятным и вызывающим доверие у конечных пользователей. Именно здесь на первый план выходит интерфейс. Он выступает переводчиком между сложной логикой машины и человеческим восприятием.
Сегодня мы решили поделиться фундаментальными принципами, на которые опираемся при проектировании ИИ-систем. Подробнее о каждом из них рассказывает Евгения Чистякова, ведущий дизайнер интерфейсов в Embedika.
#мнения
