Embedika | ИТ-решения для бизнеса

От функциональных требований до реализации: основные этапы проекта Любой проект начинается с идеи или потребности заказчика, которая формулируется в виде функциональных требований. Однако между получением исходного списка пожеланий и формированием четкого плана работ лежит большой путь анализа, оценки, декомпозиции и приоритезации. Разбираем по этапам, как это происходит в Embedika 👉

Цифровая среда без перегрузки сотрудников: обзор ИИ-инструментов И еще одна важная новость — в Т-Бизнес Секретах уже вышел новый материал от директора по развитию бизнеса в Embedika, Айканыш Орозбаевой! Рассказываем о системных причинах, по которым количество инструментов растет, а скорость работы падает, и о подходах к автоматизации, которые действительно освобождают время. Главные проблемы, которые разбираем: ▫️ До 90% корпоративного контента остается неструктурированным — поиск превращается в отдельный рабочий процесс; ▫️ Сложные регламентные цепочки с ручным контролем растягивают сроки согласования; ▫️ Эксперты тратят время на подготовительные операции вместо профильной работы. Подходы к автоматизации за счет внедрения ИИ-решений: ✔️ ИИ не заменяет специалистов, а берет на себя поиск, подготовку данных и формальный контроль. Эксперт подключается на этапе анализа и принятия решений. ✔️ Эффект дает не установка отдельного сервиса, а встраивание технологий в сквозные процессы. Это убирает лишние переключения между системами и сокращает долю ручного труда. ✔️ Автоматизация должна опираться на конкретные метрики до старта — от скорости обработки документов до экономии часов работы. 🔗 Полный текст статьи и карта ИИ-решений для автоматизации — на сайте Т-Бизнес Секреты #сми_о_нас

Embedika в числе крупнейших поставщиков заказной разработки ПО Аналитическое агентство TAdviser представило ежегодный обзор российского рынка заказной разработки. В нем участвовали 87 компаний, а их суммарная выручка превысила 220 млрд рублей. По итогам исследования Embedika вошла в число крупнейших поставщиков услуг в этом сегменте. Ключевой результат: наш рост выручки в сегменте заказной разработки с 2023 по 2024 год составил 115,9%. В своем обзоре аналитики TAdviser фиксируют смену фазы рынка: от «срочного импортозамещения» мы переходим к «зрелой разработке». Темпы роста стабилизировались на уровне 20-25% в год, а структура спроса изменилась: 👉 Интеграция и кастомизация — один из ключевых трендов. На интеграционные решения и сложные корпоративные проекты приходится до 70% рынка. 👉 ИИ и аналитика данных — второй сегмент по темпам роста. Рынок по-прежнему осторожен, но интерес к внедрению ИИ в бизнес-процессы только усиливается. Попадание в рейтинг — это еще одно подтверждение правильного вектора развития. Наши платформы закрывают те потребности бизнеса и государства, которые сегодня в фазе наибольшего роста — сложная кастомизация и работа с данными. 🔗 Полный текст обзора доступен по ссылке.

RnD ML @ Sber-AI Хотим порекомендовать канал от коллег — t.me/rndml_team. Это блог команды RnD ML, который ведёт Саша Капитанов 📎 Вместо типичного потока ИИ-новостей они пишут про свою внутреннюю кухню: фундаментальные исследования, опенсорс-релизы, сборку датасетов и бенчмаркинг, обучение моделей в самых разных областях GenAI. А что особенно ценно — честно разбирают свои технические факапы. Если вы работаете с Computer Vision, Speech, NLP или мультимодальными моделями в GenAI, там точно есть за что зацепиться. Ребята работают с технологиями и делятся опытом с сообществом. 🔗 Основные R&D направления 🔮 Omnimodality: работа с омнимодальными архитектурами в домене изображений, длинных видео и смешения модальностей (вижен + спич) 🤖 Исследования в области VLA-моделей, навигации роботов и обучения агентов («компьютер оператор») в сложных средах. 🎙 Audio & Speech: нативный войс мод, а также музыкальные и речевые технологии, включая редактирование аудио. 🚀 LLM Architectures & Pre-training: поиск и тестирование альтернатив классическому трансформеру. Гибридные архитектуры, линеаризация Attention , внедрение векторов памяти и современные подходы к организации претрейна. 📩 Data & Evaluation: разработка пайплайнов для сбора, фильтрации и анализа датасетов. Построение процессов бенчмаркинга GenAI моделей (включая расширение мультимодальных тестов MERA) и валидации метрик. 🧏 РЖЯ: исследования в области жестового языка от распознавания дактиля до полноценных моделей реалтайм-переводчика. 🛠 3D/CAD: ресерч и генерация в нестандартных и специфических модальностях, выходящих за рамки текста и растра — векторная графика (CAD, SVG), 3D-представления объектов. Подписывайтесь: @rndml_team 👾

Планирование, оценка и ретроспективы: ключевые процессы проектной команды Процессы внутри проектной команды напрямую влияют на предсказуемость результатов и качество работы. Планирование задач, регулярная синхронизация участников, реалистичная оценка и анализ прошедших этапов — все это инструменты, которые помогают команде стабильно и предсказуемо двигаться к цели. О том, какие практики существуют в проектных командах, как часто они действительно нужны и почему некоторые из них со временем могут исчезать, рассказывает Мария Зылева, руководитель направления проектного офиса Embedika. Делимся опытом в карточках 👉 #мнения

Подборка полезных и интересных материалов ИИ-разработка, обучение моделей и неочевидное применение технологий — в новой подборке свежие материалы о технологиях, которые стоит изучить, прослушать и сохранить в закладки. Статьи: 📎 «Коммерсантъ» со ссылкой на аналитиков Nodul рассказал, почему открытые языковые модели в 40 раз дешевле проприетарных при незначительном отставании в качестве. 📎 Интервью ТАСС с гендиректором EdTech-компании «Лань»: почему единые правила использования ИИ в образовании могут стать ключом к его массовому внедрению. 📎 Колонка Forbes про синтетические данные: почему сегодня компании считают информацию, созданную нейросетями, стратегическим активом. Заметки в блогах: ✍️ Результаты опроса ProductSense и X5 Group: менеджеры цифровых продуктов в 2025 году больше всего времени посвятили развитию ИИ-навыков. ✍️ Заметка в канале MWS AI о том, почему использование ИИ вне контура компании-разработчика может быть небезопасно и на что обратить внимание. Книги: 📚 «Обучение с подкреплением», Саттон Ричард С., Барто Эндрю Г. — книга объясняет принципы обучения ИИ от базовых алгоритмов до современных методов, включая связь с психологией поведения. 📚 «Строим LLM с нуля», Себастьян Рашка — практическое руководство языковым моделям, которое помогает понять их устройство и самостоятельно создать рабочую версию. Подкасты: 🎤 Подкаст MWS AI: разговор с командой MWS AI о том, как искусственный интеллект меняет работу компаний и людей. 🎤 Подкаст Data Heroes: как Data Science помогает создавать новые сервисы для покупателей и продавцов, бороться с фродом, а также как оценить реальную эффективность ИИ для бизнеса.

Проектная команда Embedika: роли и зоны ответственности Залог успеха любого проекта — это его команда. И то, насколько четко выстроено взаимодействие в ней, часто становится решающим фактором. Как формируется проектная команда, какие специалисты в нее входят и за что отвечают рассказываем в сегодняшнем посте 👇 Когда формируется команда? Проектная команда в Embedika собирается не в момент появления идеи, а когда проект уже прошел стадию защиты бюджета и утверждения. К этому моменту есть понимание, что заказчик готов выделить финансирование, и мы можем начинать подбирать людей под конкретные задачи. Базовый набор ролей для старта проекта в Embedika выглядит так: 🔹 Руководитель проекта (РП) — определяет стратегию реализации и сдачи результата заказчику, координирует внутренние и внешними процессы, коммуникации, минимизирует риски. Отвечает за проект целиком. РП в Embedika часто вырастают из ведущих аналитиков, т.к. они уже обладают компетенциями, важными для управления: понимание «болей» заказчика, умение управлять требованиями и отсекать лишнее, комплексное видение системы и ее взаимосвязей, что позволяет контролировать границы проекта. Кроме того, БА находится в постоянной коммуникации с заказчиком и хорошо знает внутреннюю кухню команды, что в будущем помогает успешно выстраивать управление. 🔹 Тимлид — руководитель команды разработки проекта. Сочетает технические и управленческие навыки. Как правило, это опытный backend-разработчик, который также выступает в роли архитектора, определяет инструменты и технологии, берет на себя сложные задачи, помогает команде с их решением. Тимлид выстраивает работу разработчиков и вместе с РП участвует в коммуникациях с заказчиком, разделяя ответственность за успешную реализацию проекта. 🔹 Аналитик — работает с требованиями, погружается в предметную область, взаимодействует с заказчиком по широкому перечню вопросов: уточняет исходные требования, согласовывает концепцию по их реализации (как именно будет выглядеть функционал), обсуждает нюансы по ходу разработки, презентует готовые функции и ведет сбор обратной связи и новых требований к продукту. 🔹 Разработчики (backend и frontend) — реализуют функциональность. В зависимости от объема и сроков реализации проекта количество специалистов может варьироваться. Они могут подключаться постепенно: на старте — минимальное количество, а по мере роста числа задач из аналитики и наращивания темпов разработки команда усиливается. 🔹 Тестировщик — отвечает за качество продукта: ищет ошибки, проверяет соответствие требованиям, помогает сделать функционал удобным и стабильным. Подключается к проекту, когда появляются первые наработки для тестирования. 🔹 DevOps и дизайнер — привлекаются точечно под конкретные задачи, например, для настройки инфраструктуры или проработки интерфейсов. Внутри проектной команды мы выделяем лидирующие позиции и специалистов, которые занимаются узкопрофильными задачами. Постоянные внутренние коммуникации РП направлены на взаимодействие с лидами: тимлидом, ведущим фронтенд-разработчиком, ведущим бизнес-аналитиком и ведущим тестировщиком. Именно с ними РП обсуждает ключевые вопросы, планы и процессы. Это те участники команды, на мнение которых он опирается в наибольшей степени, привлекая их к принятию решений и формированию позиции для трансляции заказчику. За каждым лидом закреплена своя группа специалистов. В задачи лидов входит, в том числе, организация работы внутри направления, а также трансляция команде общих целей, задач и планов по итогам обсуждений с РП. Такая структура позволяет РП удерживать фокус на проекте в целом, не погружаясь в операционное управление каждым участником команды.

Ведение бэклога: оценка, приоритеты и работа с техническим долгом Предварительный анализ и список требований — только первый шаг. Без регулярного ведения и оптимизации бэклог быстро теряет актуальность: контекст задач стирается, новые идеи наслаиваются друг на друга, а технический долг накапливается. О том, как поддерживать бэклог в рабочем состоянии, оценивать задачи, разделять продуктовые доработки и технический долг, рассказала Эльвира Иллензеер, ведущий бизнес-аналитик Embedika. Подробнее — в карточках 👉 #мнения

С чего начинается управление проектом: рассказываем про работу с бэклогом С правильной систематизации задач начинается выстраивание предсказуемого процесса разработки. Пока требования не собраны в едином структурированном списке, планирование сроков, приоритетов и ресурсов опирается на неполные данные. Бэклог — это упорядоченный список всех идей и задач проекта: новые функции, исправления, технические доработки, продуктовые гипотезы. В нем хранится вся будущая работа, от крупных инициатив до мелких правок. 📍Откуда берутся задачи? Задачи не появляются в бэклоге сами собой. Они поступают из разных источников: заметки, excel-таблицы, комментарии в документах, переписка в чатах, обсуждения на встречах и т.д. Если не систематизировать этот поток, требования теряются, а важные идеи оседают в личных сообщениях и забываются. Так, первый шаг для формирования этого перечня — собрать все идеи и предложения в одном месте. Для этого полезно периодически проводить брейнштормы со стейкхолдерами, чтобы выявить новые потребности и сразу фиксировать их. 📍Какие бывают типы бэклогов? Универсального бэклога не существует — его структура зависит от задач команды и уровня планирования. На практике используют несколько условных типов: 🔹Первый уровень — бэклог продукта или проекта, куда попадают все идеи от стейкхолдеров. Это стратегический список всего, что может быть сделано когда-либо. 🔹Второй уровень — бэклог команды, где собраны приоритетные задачи, уже прошедшие анализ и готовые к реализации. Он показывает текущую загрузку. 🔹Третий уровень — бэклог спринта, включающий задачи, взятые в работу прямо сейчас. На них команда фокусируется в ближайший период. Задачи проходят этот путь последовательно. От идеи через анализ в командный бэклог и только потом — в спринт. 📍Предварительный анализ задач Бэклог без описания задач быстро теряет смысл. Если фиксировать только название, через несколько месяцев команда уже не вспомнит, что именно имелось в виду и почему эта задача важна. Минимальный набор информации включает: 🔹 краткое описание задачи; 🔹 бизнес-ценность (зачем это нужно пользователям или бизнесу); 🔹 контекст появления (на какой встрече или в каком обсуждении возникло требование); 🔹 визуальные материалы (скриншоты, ссылки, примеры). Грамотно организованный бэклог делает работу команды более предсказуемой, снижает хаос в задачах и упрощает взаимодействие между разработчиками, аналитиками, заказчиками и другими стейкхолдерами.

Проектный менеджмент в разработке корпоративных ИТ-систем С сегодняшнего дня мы начинаем цикл публикаций, посвященных проектному управлению. Тема выбрана неслучайно, ведь качество конечного продукта, будь то интеллектуальная поисковая система или корпоративное решение на базе ИИ, напрямую зависит от выстроенных процессов и координации команды. Управление проектом мы традиционно делим на два контура: ➖ внешний — организация процессов и коммуникаций с заказчиком, подрядчиками и смежными командами; ➖ внутренний — выстраивание работы команды, распределение задач и обеспечение эффективных коммуникаций. Как правило, успех любого проекта определяется балансом двух этих направлений. Важно разделять проектное управление и проектную деятельность. Проектное управление подразумевает методологии и набор инструментов, с помощью которых выстраиваются процессы и коммуникации. В свою очередь, проектная деятельность — это непосредственно реализация продукта, она всегда уникальна и сопряжена с высокой степенью неопределенности. Управление проектом — это работа в ограниченных и постоянно меняющихся условиях. Сроки, бюджет, кадровые ресурсы и технические требования динамичны, и каждое их изменение влияет на ход работы. Задача проектного менеджмента — удерживать равновесие между ними, предвидеть риски и оперативно реагировать на них. К числу таких рисков можно отнести: 🔹расширение или изменение требований на этапе разработки; 🔹 изменение приоритетов и целей проекта со стороны заказчика после запуска проекта; 🔹 технологические ограничения: сложности с архитектурой, требованиями ИБ, необходимость пересмотра технологического решения или реализации дополнительных интеграций; 🔹человеческий фактор: увольнение или болезнь ключевых сотрудников, нехватка квалификации; 🔹 внешние зависимости: затягивание согласований со стороны заказчика или смежных команд, влияющее на сроки. В рамках темы мы рассмотрим ключевые аспекты проектного управления в разработке ИТ-систем, разберем основные этапы, поговорим про методы планирования и контроля. Эксперты Embedika поделятся собственным опытом и принятыми в командах практиками.

🚀 Embedika — на карте российского рынка платформенного ПО Аналитическое агентство Apple Hills Digital совместно с Yandex Cloud представили исследование рынков инфраструктурного и платформенного ПО в РФ. В рамках исследования опубликована карта B2B-рынка, и наши решения отмечены в категории «Генеративный ИИ». Аналитики оценили динамику и структуру российского Software-рынка, делимся ключевыми выводами: 👉 Рынок растет высокими темпами: в 2025 году его объем достиг 808 млрд руб., к 2030-му ожидается рост до 1 710 млрд руб. 👉 Основные драйверы — импортозамещение и спрос на ИИ-решения. 👉 Доля облачных сервисов увеличивается, но по зрелости Россия отстает от развитых рынков. При этом внутри сегментов именно ML/AI назван самым быстрорастущим подсегментом PaaS-рынка. В исследовании подробно разбираются тренды в области корпоративных ИИ-решений: компьютерное зрение, речевые технологии и генеративный ИИ. Аналитики прогнозируют, что именно GenAI будет занимать существенную долю рынка за счет роста спроса на автоматизацию процессов и отраслевые решения на базе ИИ. Присутствие Embedika на карте в данном сегменте — подтверждение нашей экспертизы в области внедрения ИИ в бизнес-процессы. Мы разрабатываем системы, которые решают задачи поиска и анализа корпоративных данных, что напрямую перекликается с выводами исследования о востребованности таких инструментов. 🔗 Полный текст исследования доступен по ссылке и в прикрепленном документе.

Карта ИИ-решений: как эффективно автоматизировать бизнес-операции В прошлом посте мы разбирали барьеры в работе с информацией: разрозненные данные, долгие согласования и нецелевое использование времени экспертов. Сегодня переходим к практике — рассказываем, какие ИИ-инструменты помогают их устранить, и делимся картой сервисов для автоматизации. Упорядочить работу с данными помогают современные инструменты на базе ИИ. Они автоматизируют рутинные операции, позволяя сотрудникам сосредоточиться на задачах, требующих глубокой экспертизы. Собрали все инструменты в карточках — сохраняйте и пользуйтесь 👉

Три главных барьера в работе с информацией в компаниях Когда количество цифровых инструментов в компании растет, а скорость выполнения задач не увеличивается. Офисные специалисты могут тратить значительную часть рабочего времени на операции, которые потенциально поддаются автоматизации. В таком случае стоит проанализировать не мотивацию сотрудников, а архитектуру рабочих процессов. Выделим три ключевые области, где разрыв архитектуре рабочих процессов проявляется наиболее остро. 1️⃣ Отсутствие системности в корпоративных данных До 90% корпоративного контента остается неструктурированным и хранится разрозненно. Поиск информации превращается в отдельный процесс: сотрудник открывает одну систему, затем другую, обращается к почте и мессенджерам, чтобы восстановить контекст. Время тратится не на решение задачи, а на сбор данных из разных источников. 2️⃣ Сложные регламентные цепочки Согласование документов часто растягивается во времени из-за необходимости ручного участия на каждом этапе. Любая правка документа способна запустить новый цикл передачи информации, а задержка на одном шаге останавливает весь процесс. В результате документы могут терять актуальность быстрее, чем проходят все стадии согласования. 3️⃣ Нецелевое распределение нагрузки на экспертов Прежде чем приступить к профильной работе, специалисты выполняют серию подготовительных действий: вычитка текстов, сравнение версий, сбор данных для отчетов. Эти операции не требуют высокой квалификации, но отнимают время, которое эксперты могли бы направить на задачи, требующие профессионального опыта и принятия решений. Эти проблемы — результат несистемной архитектуры рабочих процессов. Пока данные не структурированы, документы движутся медленно, а специалисты заняты подготовкой, ключевые ресурсы компании используются нерационально. Далее на нашем канале мы покажем практические кейсы, как ИИ-инструменты помогают выстроить связанные процессы и устранить эти разрывы.

Почему мощный ИИ может оказаться невостребованным без правильного интерфейса Компании внедряют нейросети для анализа данных и автоматизации, но сотрудники продолжают работать по-старому. Часто дело не в качестве алгоритмов, а в сложности взаимодействия с ними. На прошлой неделе мы уже рассказывали про вышедший на Techinsider материал от ведущего дизайнера интерфейсов Embedika, Евгении Чистяковой. Сегодня же детально разберем главные тезисы из материала. ✔️ О доверии и прозрачности: ИИ часто формулирует ответы уверенно, даже если ошибается. Пользователь воспринимает результат как истину. Задача интерфейса — визуализировать сомнения системы: указывать на фрагменты с низкой уверенностью модели, давать ссылки на источники и показывать, на каких данных основан вывод. ✔️ Важность контроля со стороны человека: Чат-боты приучили нас к формату «вопрос — готовый ответ». В корпоративных же сценариях такой подход не работает. Ответ нейросети не должен восприниматься как финальный. Интерфейс обязан давать инструменты для правки: позволять редактировать результат напрямую и требовать явного согласия пользователя на применение изменений (кнопки «Применить», «Вставить», а не автоматическая замена). ✔️ Система должна быть прозрачной: Самое тревожное для пользователя — отсутствие сигнала о том, что система работает. Если сложный запрос обрабатывается минуту, а интерфейс молчит, у сотрудника возникает ощущение сбоя. Дизайн должен снимать эту тревогу: показывать статусы («Анализирую базы данных», «Формирую ответ»), предупреждать об ограничениях на этапе ввода и объяснять ошибки человеческим языком. ✔️ Обучение должно быть встроено в процесс: Интерфейс сам должен учить пользователя работать с нейросетью: предлагать примеры запросов, подсказывать формулировки и уточняющие вопросы прямо в процессе, снижая когнитивную нагрузку. Полный разбор — в статье на Techinsider.

LLM, Deep Learning и интервью: канал с разбором инструментов и подходов Разыскиваете свежие тренды в аналитике, big data и AI? Подписывайтесь на Data Place — здесь собраны лучшие материалы для дата-аналитиков, инженеров, архитекторов и всех, кто работает с данными. О чём пишут на канале: — Глубокое обучение при помощи Spark и Hadoop: знакомство #Deeplearning4j — Что нужно знать дата-саентисту? (на англ. языке) — 26 принципов построения промптов для LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 — Как стать дата-инженером? Подборка статей и список вопросов и ответов для прохождения интервью Присоединяйтесь к Data Place и прокачивайте навыки работы с данными!

Спрос государства на ИИ: от концепций к системным задачам Цифровая трансформация госуправления перешла от теоретического концепта к решению прикладных задач. Сегодня запрос госзаказчика на технологии искусственного интеллекта формируется вокруг конкретных системных проблем, требующих прагматичных решений. В условиях давления по срокам внедрения, жестких требований к безопасности и необходимости обеспечения технологического суверенитета, государство ищет инструменты, которые дают измеримый результат. Анализируя текущую повестку и тренды в работе с госсектором, можно выделить ключевые направления, где интерес к ИИ сегодня наиболее высок и предметен: ➡️ Генеративный ИИ для работы с документами. Огромный массив текстов (обращений граждан, отчетов, нормативных актов) требует автоматизации. Здесь востребованы инструменты для автоматического составления проектов ответов, реферирования длинных документов и генерации вариантов текстов нормативных актов. ➡️ Малые языковые модели для работы с чувствительными данными. Запрос на обработку конфиденциальной информации без отправки во внешние контуры стимулирует интерес к малым языковым моделям. Они развертываются на внутренних серверах ведомств и решают задачи классификации входящих заявлений или извлечения значимых сущностей из документов. ➡️ Мультимодальность. Государству требуется анализ не только текста, но и визуальной информации. Например, проверка соответствия фотографий объекта строительства проектной документации или анализ потокового видео с городских камер для планирования развития территорий. ➡️ ИИ для кибербезопасности. Защита информационных систем остается приоритетом. Здесь востребованы системы, способные в реальном времени обнаруживать аномалии в поведении пользователей или идентифицировать признаки кибератак. Объединяющим фактором для всех этих направлений является смещение фокуса с технологической новизны на управляемость и безопасность. Таким образом, интерес государства к ИИ сегодня глубоко прагматичен и сосредоточен на внедрении технологий, способных решать конкретные задачи при безусловном соблюдении требований безопасности и технологической независимости.

Дайджест событий в области искусственного интеллекта Промышленность, библиотеки, перевозки и создание интерфейсов — в феврале ИИ-технологии проникают в те сферы, где еще недавно не были распространены. Собрали главные новости месяца, чтобы вы оставались в курсе событий. В России: 🧠 Ученые AIRI и МФТИ создали среду CAMAR для координации, обучения и тестирования алгоритмов множества ИИ-агентов. 🤖 «Т-Технологии» представили ИИ-инструмент для анализа разговоров сотрудников с клиентами в офлайн-точках для контроля качества сервиса. 🚛 «Яндекс» в этом году планирует запустить 70 автономных грузовиков, 200 беспилотных такси и 5 тыс. роверов. 🎓 «Сибур» и Центральный университет создадут кафедру ИИ и образовательную программу для подготовки кадров под производственные и бизнес-задачи. В мире: 🤝 Samsung расширил мультиагентную экосистему Galaxy AI, добавив в нее ИИ-модель Perplexity. Пользователи смогут выбирать предпочтительного ассистента. 🆕 Google выпустила Gemini 3.1 Pro: модель заточена под сложные задачи рассуждения и анализа больших объемов данных. 🎨 Figma и Anthropic представили функцию Code to Canvas — она превращает код, написанный нейросетью, в готовые интерфейсы внутри редактора. 🎧 Google Docs теперь умеет собирать аудиосаммари текстов. Функция позволяет слушать краткое содержание документа, а не читать его целиком. Аналитика: 💰 В Yadro подсчитали, что в 2025 году российские компании потратили около 60 млрд руб. на закупку серверов, оптимизированных под ИИ-нагрузки. 📊 Глава ИИ-направления в Microsoft, Мустафа Сулейман, считает, что в ближайшие 12-18 месяцев нейросети смогут автоматизировать большинство рутинных задач офисных сотрудников. 📈 Опрос UserGate показал, что 97% российских компаний уже используют ИИ, либо тестируют пилоты. Чаще всего технологии применяют для генерации отчетов и аналитики (42%). #дайджест

Разбор UI-ошибок: как дизайн выстраивает диалог и доверие с пользователем Компании инвестируют в ИИ для анализа данных и автоматизации, но сотрудники продолжают работать по-старому. Причина часто кроется не в алгоритмах, а в сложном или непонятном интерфейсе. О том, как правильный дизайн превращает сложные технологии в понятный рабочий инструмент, рассказала Евгения Чистякова, ведущий дизайнер интерфейсов в Embedika, в публикации для TechInsider. В новом материале разобрали четыре ключевые проблемы, из-за которых ИИ-системы простаивают, и способы их решения. Делимся главным 👇 🔹 Интерфейс не должен скрывать сомнения модели: пользователю важно видеть источники данных и фрагменты с низкой уверенностью, чтобы понимать, где ответ может быть ошибочным. 🔹 Вместо выдачи ответа как готового продукта интерфейс должен оставлять контроль за человеком — через возможность редактирования и кнопки явного согласия вроде «Применить» или «Заменить». 🔹 Прозрачность работы системы критична: статусы обработки запроса, понятные формулировки ошибок и обоснование результатов со ссылками на источники снижают тревожность и повышают доверие к ИИ. 🔹 Обучение должно быть встроено в процесс: примеры запросов, автодополнение и уточняющие вопросы в интерфейсе помогают пользователю осваивать инструмент без чтения инструкций. 🔹 Интерфейс становится ключевым звеном между сложным алгоритмом и пользователем — именно контроль, прозрачность и встроенное обучение превращают ИИ в рабочий инструмент. 🔗 Полный разбор с примерами — в статье на TechInsider

🔥Как внедрять ИИ, который приносит деньги? "Накидать" идеи с ChatGPT. Сгенерировать презентацию, не отвлекая дизайнера. Это здорово. Но это только начало.

Настоящая ценность искусственного интеллекта — в системном внедрении, которое приносит измеримый экономический эффект.

Для этого мы создали практическую программу «Искусственный интеллект: внедрение и управление». Что внутри?

⭐️ 11 модулей. От основ до практики: стратегия внедрения, проверка решений, безопасность, управление проектами, ИИ-агенты, масштабирование и финансирование. ⭐️ Готовые инструменты: шаблоны, чек-листы и методики, чтобы применять знания сразу после обучения. ⭐️Удостоверение о повышении квалификации государственного образца.

Чему вы научитесь после прохождения курса?

• Выбирать ИИ-решение и проверять его качество (метрики, A/B-тесты). • Строить дорожную карту, считать ROI и оценивать риски. • Закрывать вопросы данных, инфраструктуры, безопасности и регуляторики. • Собирать команду и управлять ИИ-проектом как продуктом.

Кому будет полезен курс?

• Руководителям и тимлидам, уставшим от точечных экспериментов, без результата. • Специалистам, которым поручили «разобраться с ИИ». • Всем, кто хочет использовать ИИ в качестве реального инструмента.

Как устроено обучение? ⚙️Формат: Онлайн, 1,5 месяца, два глубоких практических занятия в неделю. Итоговое тестирование 📆Старт: 10 марта 2026. Регистрация на курс