CodeInside

📈 Как масштабировать себя с помощью ИИ На Президентской программе СEO CodeInside поделился практическими советами использования ИИ как инструмент управленца и команды — чтобы быстрее разбираться в информации и сократить количество рутины. Президентская программа направлена на подготовку управленческих кадров: туда приходят руководители и ключевые специалисты, чтобы прокачать управление, экономику, стратегию и внедрять изменения в компаниях. Поэтому разговор про ИИ там — не про тренды, а про практику: что реально экономит время и помогает принимать решения. ИИ масштабирует вас там, где вы каждый день тратите ресурсы на “обвязку” работы — протоколы встреч, черновики документов, подготовку к переговорам, сверку условий, поиск нужных пунктов в регламентах, сбор сводок и аналитики. В карточках мы собрали примеры как ИИ используют в нашей команде. Листайте карусель 📎

📈 Как масштабировать себя с помощью ИИ Как руководителю успевать больше, не увеличивая рабочий день? На Президентской программе CEO CodeInside поделился практическими советами использования ИИ в управлении. Президентская программа направлена на подготовку управленческих кадров: туда приходят руководители и ключевые специалисты, чтобы прокачать управление, экономику, стратегию и внедрять изменения в компаниях. Поэтому разговор про ИИ там — не про тренды, а про практику: что реально экономит время и помогает принимать решения. ИИ масштабирует вас там, где вы ежедневно тратите ресурс на «обвязку» процессов: 🔘составление протоколов встреч (саммари); 🔘подготовку черновиков и регламентов; 🔘сверку условий контрактов; 🔘сбор аналитики и поиск данных. В карточках собрали примеры, как нейросети уже работают в нашей команде. Листайте карусель! 📎

❓ ИИ в логистике: как ИИ-ассистент снижает издержки на перемещениях товарно-материальных ценностей (ТМЦ) Внутренняя логистика редко кажется зоной экономии — пока не начинаешь считать потери от ошибок при ручных операциях. Неверно указанные габариты, неучтённый объём, перевес — и дальше по цепочке: неподходящий транспорт, простои, лишние рейсы и расхождения в учёте товарно-материальных ценностей между подразделениями. В статье рассказали о нашем кейсе и показали, как ИИ в логистике помогает решить эту проблему. ИИ-ассистент автоматически рассчитывает объём и вес груза, помогает с подбором транспорта, а затем доводит процесс до корректно оформленных документов по перемещению ТМЦ — с интеграцией в WMS/TMS и учётные системы. Переходите по ссылке и читайте подробнее 💛

❓ИИ в пищевой промышленности — необходимость? Мы регулярно встречаемся с представителями разных отрасли, для того чтобы понимать рынок через реальные задачи и ограничения, с которыми сталкиваются специалисты в работе каждый день. На таких встречах мы в первую очередь слушаем. Нас интересует, на что уходит больше всего времени, какие рутинные задачи хотелось бы автоматизировать. В пищевой промышленности эти вопросы часто связаны с документами и требованиями: регламенты, стандарты, инструкции, проверки. Мы понимаем эти задачи и показываем, какие современные инструменты помогают их решать на практике. Например, наше решение Docora подключается к базе знаний компании, работает на корпоративной базе знаний и становится цифровым экспертом для отделов: помогает быстро находить нужные требования, опираться на актуальные версии регламентов, разгружать ключевых специалистов и ускорять работу команд. Мы говорим не про ИИ в широком смысле. Мы работаем с прикладными задачами и готовы обсуждать решения, которые опираются на ваши документы и процессы. Если вы работаете в пищевой промышленности и хотите посмотреть, как наше решение повысит вашу эффективность — напишите нам на getai@codeinside.ru

🥸 Создайте своего эксперта на платформе Docora AI! Мы запускаем бета-версию Docora AI! Теперь вы можете протестировать платформу и сразу оценить результат на примере своих задач. Логика простая: вы загружаете документы — и получаете эксперта, который отвечает по вашей базе знаний. Он помогает быстрее находить требования, разбираться в правилах и сокращает рутинный поиск информации Если пока не хотите загружать свои материалы, в бета-версии уже есть готовые сценарии: — эксперт по налоговому праву — эксперт по трудовым отношениям 🖥 Оставляйте заявку на сайте, чтобы получить доступ к бета-версии.

🔴 Давно не рассказывали о обновлениях в Smart Traffic System — исправляемся. Наше решение Smart Traffic System — кроссплатформенное ПО для нейросетевой видеоаналитики. Система решает задачи оптимизации трафика и снижения аварийности, что делает ее важным инструментом цифровой трансформации городской инфраструктуры. Что мы доработали за последнее время: ✅ перешли на распределённую архитектуру Теперь вычислительные модули (GPU/NPU) можно объединять в единую сеть детекторов — чтобы масштабироваться под большее число видеопотоков и подключать модули разной сложности под разные задачи. ✅ доработали новый тип инцидента: оставленные на дороге вещи Детекция оставленных предметов на проезжей части — важный сценарий для безопасности и оперативной реакции. ✅ теперь решение поддерживает больше форматов и кодеков Поддержка видеофайлов: mp4, avi, mkv, mov, webm, flv. Кодеки: h264, MPEG, h265, vp8 — и для файлов, и для RTSP, как на GPU, так и на Rockchip. ✅ переработали отображение работы детектора: теперь трансляция загружается мгновенно. Подробнее о Smart Traffic System и возможностях решения — читайте на нашем сайте.

🔄 Docora AI: от эксперта — к мультиэкспертной платформе Все чаще мы слышим от компаний, которые хотят внедрить цифрового эксперта, следующее:

Давайте для начала попробуем подключить к своим процессам одного помощника?

И это логично: перед тем, как тратить весь бюджет на внедрение, проще протестировать решение, собрать первые сценарии и измерить пользу. Однако, при подключении цифрового эксперта к нескольким отделам, появляется сложность — у команд и отделов разные процессы, документы и уровни доступа, поэтому один «общий» эксперт смешивает контексты и начинает отвечать менее точно. Мы хорошо понимаем эту боль. Именно поэтому Docora AI развивается в сторону мультиэкспертной платформы: в рамках одной компании можно будет настроить несколько цифровых экспертов под разные роли и процессы. Каждый эксперт будет работать в своём контуре знаний, чтобы ответы оставались точными, контексты не пересекались, а информация предоставлялась в соответствии с уровнем доступа. В ближайших релизах мы фокусируемся на том, что делает масштабирование управляемым: разделяем рабочие контексты и настраиваем доступ к знаниям по ролям. Благодаря этому, уже на этапе тестирования, команда видит как Docora AI становится корпоративной системой, а не локальным инструментом одного отдела. Думаете с какого эксперта начать тестирование в вашей компании? Давайте обсудим: 🌐 docora.ru ✉️ getai@codeinside.ru

🍀 Docora для сферы переработки и утилизации отходов Сотрудникам в отрасли переработки и утилизации, как и в любой другой, важно не тратить время на рутину и эффективнее справляться с рабочими задачами. Значительная часть информации, с которой они ежедневно работают, находится в больших базах знаний и документах: технологические регламенты, инструкции, паспорта и руководства по оборудованию, требования по охране труда, экологическая документация. Основной запрос — быстро находить нужные сведения и опираться на актуальные версии документов в операционных задачах. Именно поэтому мы приехали на Recycling Solutions: встретились с представителями отрасли, обсудили их задачи и требования к работе с документацией. В каких сценариях Docora AI может помочь: 🔘работа с регламентами и процедурами: ответы строго по документам с указанием пунктов и ссылками на источник. 🔘эксплуатация оборудования: быстрый доступ к нужным разделам паспортов, инструкций и технологических карт для смены и ремонта. 🔘промышленная безопасность и экология: помогает понять, какие требования действуют в вашей ситуации, и что нужно сделать по процедуре — со ссылкой на исходный документ. 🔘техподдержка и типовые вопросы: снижение потока повторяющихся обращений за счёт ответов по базе знаний. 🔘онбординг: точка входа для новых сотрудников — поиск инструкций, регламентов и FAQ по ролям. Пишите нам на getai@codeinside — обсудим ваш кейс и предложим сценарий внедрения.

Если ты сейчас в поиске новых задач — возможно, ЭТО МЭТЧ! 🔥 В команду CodeInside мы ищем: 🟡маркетолога 🟡системного администратора 🟡технического руководителя проектов 🟡инженера TestOps Кликай по вакансии и узнавай подробнее 👆

⚙️ Корпоративные ИИ-эксперты — инструмент работы с знаниями. Компании всё чаще используют ИИ для решения прикладных задач, прежде всего там, где много документов, регламентов и накопленных знаний. В новой статье разобрали: • что такое корпоративный ИИ-ассистент и ИИ-эксперт; • какие задачи они закрывают помимо поиска по документам; • какие задачи бизнес реально автоматизирует уже сейчас; • какие выводы показывают исследования рынка и практика внедрений. 🔗 Переходите и читайте подробнее.

❓Что меняется, когда ИИ становится частью повседневной работы Когда компании задумываются о внедрении ИИ, чаще всего хотят повысить эффективность: ускорить работу, автоматизировать рутину, сэкономить время сотрудников. Пока ИИ используют как эксперимент или вспомогательный инструмент, он почти не влияет на процессы. Но ситуация меняется, когда ИИ становится частью повседневной работы — отвечает на вопросы сотрудников, помогает ориентироваться в регламентах и документах. В этот момент ИИ начинает влиять на решения людей. Его ответы всё чаще воспринимаются как отражение знаний и правил компании. И здесь возникает ключевой вопрос: кто отвечает за результат, если решение принято на основе ответа ИИ? Именно этот вопрос и запускает сдвиг в подходе к внедрению ИИ. Компании начинают обсуждать более практичные вещи: на каких данных работает система, можно ли проверить источник ответа, как ограничить контекст и кто отвечает за итоговое решение. Этот сдвиг особенно заметен в проектах, которые выходят за рамки PoC и переходят в эксплуатацию. В нашем исследовании мы как раз разобрали, как рынок проходит этот этап и почему при выборе между on-prem и cloud LLM решающими становятся архитектура, работа с данными и контроль, а не сама модель. 👉 Подробнее в статье

👀 Почему спор «on-prem или cloud LLM» — не про технологии Вокруг корпоративного ИИ до сих пор много разговоров про модели. Но этот спор всё чаще заканчивается ещё до сравнения характеристик. Причина простая: для бизнеса важен не количество параметров модели, а предсказуемость результата в конкретном процессе. Комментарий CEO CodeInside хорошо описывает текущий сдвиг на рынке.

«Бизнесу не нужна “самая умная” модель в вакууме. Ему нужна модель, которая дешево и предсказуемо закрывает конкретный участок работы» — Максим Семёнкин

Компании всё реже оценивают ИИ по возможностям модели и всё чаще — по архитектурным критериям: 🔵допустимому контуру обработки данных и требованиям комплаенса 🔵управляемости контекста и проверяемости источников 🔵риск-профилю сценариев и цене ошибки 🔵совокупной стоимости владения при масштабировании, а не на этапе пилота В этой логике выбор между on-prem и облачными LLM перестаёт быть технологическим. Это уже архитектурное и управленческое решение, зависящее от требований к безопасности, ответственности и устойчивости системы в эксплуатации. В статье мы подробно разобрали, как на этот выбор смотрит рынок — через мнения интеграторов, разработчиков и компаний, которые уже прошли этап экспериментов и пилотов. 🔗 Прочитать полный материал.

❄️ После Нового года всегда приходит ощущение, что декабрь был каким-то сумасшедшим. Работа, дедлайны, отчёты, а параллельно подарки и корпоративы. Всё вперемешку. И сейчас особенно понятно, как важно было, что часть рутины в тот момент взяла на себя Docora. Иногда ценность автоматизации становится особенно заметной не в цифрах и отчётах, а в ощущении, что декабрь прошёл спокойно. Попробуйте Docora AI, чтобы освободиться от рутины. Пишите нам на почту: getai@codeinside.ru

В Новый год особенно хочется вспомнить, какими мы были — смелыми, любопытными и по-настоящему счастливыми ✨ Говорят, с возрастом мы становимся серьёзнее. Но мы уверены, что внутри каждого всё ещё живёт тот самый ребёнок. Мы оживили несколько детских фотографий нашей команды с помощью ИИ — просто чтобы на мгновение вернуться в эти тёплые моменты. И напомнить: технологии не обязательно должны пугать. Иногда они нужны, чтобы окунуться в те самые чувства, эмоции и воспоминания. Пусть детское любопытство и вдохновение остаются с нами даже во взрослой жизни 🤍 🎄 С Наступающим Новым годом!

Небольшое видео с нашего новогоднего корпоратива ✨ За этот год мы сделали многое — вместе. Спасибо каждому из вас за вклад, вовлечённость и общую работу. Впереди — ещё больше свершений ❤️

🔥 От утёнка к лебедю: локальные LLM глазами экспертов и в реальных кейсах Локальные LLM — это временная альтернатива облаку или самостоятельный инструмент для бизнеса? С этим вопросом мы всё чаще сталкиваемся, когда компании переходят от экспериментов с ИИ к реальным внедрениям. Мы в CodeInside провели собственное исследование рынка локальных языковых моделей и поговорили с интеграторами и разработчиками, которые уже внедряют ИИ в реальные бизнес-процессы — от инженерии и сервиса до логистики. В исследовании приняли участие представители: ТИМ ФОРС, Innostage, Софтлайн Решения (ГК Softline), PIX Robotics, Базис, Девелоника,WMT Group, ГК «Цифра», Рексофт, Just AI, Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1), РТК ИТ Плюс (ИТ-экосистема «Лукоморье»), группа Rubytech. В статье мы делимся тем, что увидели на практике: — как меняется отношение бизнеса к локальным LLM и почему их всё чаще выбирают осознанно; — в каких прикладных сценариях локальные модели выигрывают у облачных; — как рынок переходит от PoC к внедрению и первой эксплуатации; — какие задачи уже сегодня работают в продакшене — на примере кейсов Docora AI. 🔗 Читайте полное исследование на сайте CodeInside

🔄 В Docora появились новые возможности — рассказываем, что изменилось👇 🟡 Ответы стали более структурированными и точными Мы улучшили формат выдачи ответов: Docora теперь лучше понимает контекст и аккуратнее формирует ответы, опираясь на метаданные. 🟡 Безопасный вход в систему Доработан модуль авторизации пользователей. Каждый пользователь заходит под своей учётной записью, а персональные данные надёжно защищены. 🟡 Управление пользователями Теперь можно создавать новых пользователей прямо в системе и гибко управлять доступом. 🟡 Обновлённая административная панель Мы переработали интерфейс: - улучшили навигацию - обновили дизайн - добавили быстрый переход в админ-панель прямо с главной страницы Docora продолжает развиваться, чтобы быть удобным рабочим инструментом 🔗 Подробнее о Docora читайте на сайте

🔼 Как ИИ ускоряет работу девелоперов В девелопменте основные задержки возникают не на стройке, а в документах: поиск нужной версии, проверка исполнительных комплектов, подготовка данных для согласований. Эти процессы незаметно съедают часы работы команд и напрямую влияют на сроки проектов. В новой статье разбираем, как ИИ можно использовать в девелоперской компании уже сегодня: где он даёт практический эффект, как помогает работать с проектной и исполнительной документацией и с чего правильно начинать внедрение, чтобы результат был измеримым. Всё — на примере Docora AI. 🖥 Читайте полный материал на сайте.

⚙️ Промышленные компании всё чаще рассматривают ИИ как инструмент для работы с инженерными знаниями В статье по итогам онлайн-встречи с НИИК разбираем опыт пилота: как ИИ помогает инженерам быстрее находить ответы в техдокументации, какие требования к данным и безопасности критичны, и с чего начинать, чтобы получить практический эффект. 🔗 Читайте статью на сайте

🗣Искусственный интеллект в промышленности: встреча с лидерами промышленного сектора Пензы Сегодня ИИ — это не только будущее, но и мощный инструмент для развития и оптимизации процессов в промышленности. Для обсуждения актуальных проблем и трендов мы собрались с представителями ведущих предприятий региона. В неформальной обстановке за чашкой кофе мы провели продуктивную беседу о текущем уровне внедрения ИИ в промышленности и о том, как эти технологии могут трансформировать производственные процессы. Благодарим компании за активное участие и надеемся на дальнейшее сотрудничество 🌟