GlowByte Journal
Відкрити в Telegram
Официальный канал группы компаний GlowByte. Делимся интересными статьями и анонсами мероприятий, новостями компании. Следите также за обновлениями GlowByte HR Bar: https://t.me/GlowByteHRBar. Для связи: marketing@glowbyteconsulting.com.
Показати більше1 227
Підписники
-124 години
-27 днів
-130 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26вер '26
вересень '26
+6
в 1 каналах
серпень '26
+6
в 2 каналах
Get PRO
липень '26
+6
в 1 каналах
Get PRO
червень '26
+9
в 1 каналах
Get PRO
травень '26
+8
в 1 каналах
Get PRO
квітень '26
+9
в 0 каналах
Get PRO
березень '26
+3
в 1 каналах
Get PRO
лютий '26
+8
в 1 каналах
Get PRO
січень '26
+38
в 1 каналах
Get PRO
грудень '25
+13
в 1 каналах
Get PRO
листопад '25
+15
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '25
+18
в 2 каналах
Get PRO
вересень '25
+14
в 1 каналах
Get PRO
серпень '25
+22
в 1 каналах
Get PRO
липень '25
+27
в 1 каналах
Get PRO
червень '25
+19
в 2 каналах
Get PRO
травень '25
+11
в 1 каналах
Get PRO
квітень '25
+21
в 1 каналах
Get PRO
березень '25
+26
в 1 каналах
Get PRO
лютий '25
+27
в 1 каналах
Get PRO
січень '25
+19
в 1 каналах
Get PRO
грудень '24
+17
в 2 каналах
Get PRO
листопад '24
+29
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '24
+29
в 2 каналах
Get PRO
вересень '24
+25
в 1 каналах
Get PRO
серпень '24
+17
в 1 каналах
Get PRO
липень '24
+40
в 1 каналах
Get PRO
червень '24
+34
в 1 каналах
Get PRO
травень '24
+22
в 1 каналах
Get PRO
квітень '24
+15
в 1 каналах
Get PRO
березень '24
+25
в 1 каналах
Get PRO
лютий '24
+34
в 2 каналах
Get PRO
січень '24
+15
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+35
в 1 каналах
Get PRO
листопад '23
+52
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+64
в 0 каналах
Get PRO
вересень '23
+11
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+10
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+13
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+26
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+17
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+22
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+29
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+11
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+11
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+7
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+14
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+921
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 27 вересня | 0 | |||
| 26 вересня | 0 | |||
| 25 вересня | 0 | |||
| 24 вересня | 0 | |||
| 23 вересня | 0 | |||
| 22 вересня | +1 | |||
| 21 вересня | 0 | |||
| 20 вересня | 0 | |||
| 19 вересня | +1 | |||
| 18 вересня | 0 | |||
| 17 вересня | +1 | |||
| 16 вересня | 0 | |||
| 15 вересня | 0 | |||
| 14 вересня | 0 | |||
| 13 вересня | 0 | |||
| 12 вересня | 0 | |||
| 11 вересня | 0 | |||
| 10 вересня | 0 | |||
| 09 вересня | +1 | |||
| 08 вересня | +1 | |||
| 07 вересня | 0 | |||
| 06 вересня | 0 | |||
| 05 вересня | 0 | |||
| 04 вересня | 0 | |||
| 03 вересня | 0 | |||
| 02 вересня | +1 | |||
| 01 вересня | 0 |
Дописи каналу
🛠 🕐 Фабрика ИИ-агентов Kolmogorov AI: вебинар Data Sapience, GlowByte и Selectel
10 сентября мы вместе с Data Sapience и Selectel рассказали, как вывести ИИ-агентов из пилотного проекта в промышленную эксплуатацию: в облаке или в контуре заказчика.
В нашем совместном решении – фабрике ИИ-агентов:
🔘софт от Data Sapience,
🔴инфраструктура от Selectel,
🟡внедрение под ключ от GlowByte.
🗂 О чем говорили на вебинаре:
▫️ Рынок. ИИ перестает быть инструментом, который отвечает на запросы, и становится сотрудником. Он получает цель, сам делит ее на этапы и работает с почтой, CRM и API других систем.
▫️ Инфраструктура. Облако Selectel с данными в России и оплатой по факту использования или серверы с GPU на площадке заказчика. Подключиться к модели можно за пять минут, а ИИ-роутер открывает доступ к 312 моделям по одному ключу.
▫️ Платформа. Корпоративный портал с единым чатом для облачных и локальных моделей, модуль Guardrails, который не выпускает чувствительные данные за периметр, и конструктор агентов Kolmogorov Continuity-LLM.
▫️ Кейс. В агрохолдинге «Таврос» платформой пользуются более 140 сотрудников, количество запросов к моделям и агентам уже превысило 114 тысяч. Ассистент техподдержки в 10 раз сократил число обращений. Агент, который переводит вопросы на естественном языке в запросы к базам данных, снял с аналитиков больше 80% нагрузки по разовым отчетам.
Максим Митрофанов, руководитель по развитию направления генеративного ИИ (GenAI), GlowByte: «В фабрике мы отвечаем за то, чтобы агент встроился в процесс заказчика, а не работал только на демонстрации. Проект начинается задолго до разработки: выбираем задачу, проверяем, хватает ли данных, описываем целевой процесс и договариваемся, какой эффект будем измерять. Затем собираем агентов на платформе, встраиваем их в корпоративные системы, тестируем на небольшой группе пользователей и только после этого обучаем остальных. Часть сценариев закрывают готовые агенты из нашего портфеля, их подключение занимает несколько недель».
Михаил Зайцев, директор продукта Kolmogorov AI, Data Sapience: «Data Sapience дает фабрике программную основу — платформу для разработки и операционализации корпоративных ИИ-агентов. Бизнес-пользователь работает с готовыми ассистентами в корпоративном портале, продвинутый пользователь собирает новых агентов в конструкторе из готовых блоков, разработчик добавляет собственные элементы и интеграции. Контроль при этом централизован: модели и данные не выходят за корпоративный периметр, доступ разграничен по ролям, каждый запрос виден в журнале. Так агенты, созданные разными командами, работают по единым правилам».
Полина Румянцева, менеджер департамента системной интеграции, Selectel: «Наша часть фабрики — вычислительные мощности и доступ к моделям. Заказчик выбирает, где будут работать агенты: в облаке Selectel, где данные остаются в России, а оплата идет по факту использования, или на серверах с графическими процессорами, которые мы доставим на его площадку. Модели тоже берем на себя: заказчику не нужно разворачивать их самостоятельно, чтобы начать собирать агентов. А мощности наращиваются вместе с нагрузкой, когда агентов становится больше».▶️ Смотреть вебинар ВКонтакте 🖥 Читать новость 🧡
| 2 |  📹 🗣Как крупный международный производитель переехал с Qlik и Tableau на AW BI: разбор в прямом эфире
📥📤 Сменить BI-систему так, чтобы бизнес ни дня не остался без отчётов. Такую задачу команда GlowByte решала в крупной международной производственной компании: переносила аналитику с Qlik и Tableau на AW BI.
7 октября в 15:00 (МСК) расскажем:
• с чего начали и как выстроили миграцию;
• что оказалось самым сложным при переносе аналитики;
• что пришлось доработать в процессе;
• как договорились между командами;
• что сработало с первого раза, а что пересматривали.
📈 Покажем реальные дашборды из проекта.
В эфире можно будет задать вопросы спикерам 💬 и разобрать свою задачу по миграции.
🎤Спикеры:
• Алексей Сучков, архитектор BI-решений, GlowByte.
• Булат Хайруллин, руководитель направления развития продукта, AW BI
Участие бесплатное, среди зрителей разыграем подарки от AW BI и GlowByte.
🔗 Зарегистрироваться | 1 141 |
| 3 |  🚀 Встречаемся на «Коннектед Ритейл Форум» — 2026
7–8 октября в Центре событий РБК соберутся лидеры рынка, чтобы обсудить смену парадигмы в ритейле: потребитель больше не выбирает между онлайном и офлайном. Он выбирает тех, кто понимает его здесь и сейчас.
📝 В фокусе программы:
🟡 переход к платформенному управлению;
🟡 дифференциация через идентичность, а не скидки;
🟡 бесшовность клиентского пути и новая роль офлайн-магазина;
🟡 применение агентного ИИ в ритейле.
На форуме выступят более 200 спикеров, а посетят его около 2000 представителей бизнеса.
Компанию GlowByte на ключевом событии осени представит Мария Толмачева, директор по развитию практики бизнес-консалтинга и клиентской аналитики:
🎤Мы видим, как меняется сама логика потребления: покупатель больше не выбирает между офлайном и онлайном — он выбирает того, кто точнее понимает его сценарий и предлагает решение здесь и сейчас. В этих условиях дифференциация перестает быть вопросом цены и скидок — она строится на идентичности бренда, качестве клиентского пути и способности бесшовно соединять разные точки контакта с покупателем. Такие площадки, как «Коннектед Ритейл Форум», важны для отрасли именно потому, что дают возможность разбирать эти изменения предметно, на конкретных моделях и кейсах, а не в общих трендах. Это помогает всему рынку быстрее находить работающие подходы и осознаннее выстраивать бизнес-стратегии.
📍 Центр событий РБК
🗓 7–8 октября 2026
Не пропустите главные инсайты индустрии!
📎 Подробная деловая программа форума и регистрация | 352 |
| 4 |  📣 GlowByte приняла участие в форуме «Добровольное медицинское страхование»
16 сентября 2026 года в Москве (AZIMUT Hotel Olympic Moscow) прошел ежегодный форум Клуба страховых конференций, посвященный ДМС, доказательной и превентивной медицине, цифровизации и национальным телемедицинским сервисам.
Руководитель развития медицинских проектов в практике страхования GlowByte Алексей Глушаков рассказал об эволюции ИТ в ДМС — от Excel и макросов до фабрики ИИ-агентов.
📌 Три волны автоматизации ДМС
В своем выступлении спикер выделил три этапа эволюции ИТ в медицинском страховании:
1️⃣ Персональная — Excel и макросы.
2️⃣ Промышленная — АИС, ЭДО, RPA.
3️⃣ Интеллектуальная — ML, компьютерное зрение, речевая аналитика, IoT, смарт-контракты и ИИ-агенты на базе LLM.
✏️ Все хорошо, но есть нюансы ⤵️
У интеллектуальной волны есть обратная сторона. При внедрении нескольких ИИ-агентов возникает «зоопарк систем и зоопарк технологий»: каждая система страховщика — АИС, ЭДО, CRM, колл-центр, витрины данных — требует отдельной интеграции с каждой ИИ-технологией. Это умножает число точек отказа и контуров информационной безопасности.
❕Решение
Выход — в гибридной ИИ-платформе, которая объединяет данные, модели, агентов и доступы в едином API, ведет реестр промптов и версий агентов, фиксирует журнал аудита действий и поддерживает развертывание в закрытом контуре без доступа в интернет — для защиты персональных данных и врачебной тайны.
➡️ Что предлагает GlowByte
Специалисты GlowByte на базе платформы низкокодовой разработки Kolmogorov AI реализуют для страховых компаний фабрику ИИ-агентов, автоматизирующих процессы ДМС:
✅ MedExpert Assistant — пять этапов медицинской экспертизы;
✅ Медицинский помощник — ИИ-ассистент для клиента и врача;
✅ Smart AI Operator — ИИ-помощник для оператора страховой компании;
✅ Smart AI Navigator — каскад ИИ-агентов для застрахованных клиентов.
«Каждая из технологий хороша в определенный момент и под определенные задачи бизнеса. 20 лет назад конкурентное преимущество имел тот, кто освоил макросы. Сегодня преимущество будет иметь тот, кто умеет запускать и эксплуатировать не одного агента, а десятки — управляемо и с предсказуемым эффектом», — подчеркнул Алексей Глушаков.
🔗 Читать новость полностью | 354 |
| 5 |  📊 GlowByte Soft помогла Ucell перейти с Apache Superset на FineBI
Сотрудничество началось в июне 2024 г. На сегодня проект прошел три поставки лицензий FineBI и перерос в формат долгосрочной партнерской поддержки. 🤝
🗓 Как развивались события:
▶️ Июнь 2024 — COSCOM (торговая марка Ucell, Узбекистан) обратилась в GlowByte Soft с задачей найти замену Apache Superset. Главный критерий — функциональная преемственность. 🎯
▶️ Выбор — после аудита рынка и технического демо остановились на FineBI: он закрыл ключевые задачи по сложной аналитике (LOD-выражения, табличные вычисления), работе с геоданными и производительности за счет интеграции с OracleSQL, PostgreSQL и Hive.📈
▶️ Июнь 2025 — первая поставка лицензий и план развертывания с учетом ИТ-ландшафта заказчика. ⚙️
▶️ Ноябрь 2025 г. — вторая поставка лицензий FineBI.
▶️ Март 2026 — критический инцидент: аномальный рост объема vsd-файлов привел к дефициту дискового пространства. Специалисты GlowByte локализовали причину (сбой в механизме очистки версий) и оперативно восстановили работоспособность BI-сервера. 🛠
▶️ Сентябрь 2026 — третья поставка: объем лицензий FineBI существенно увеличен, сотрудничество перешло в формат долгосрочной партнерской поддержки. 📈🤝
Анатолий Михайлин, руководитель управления данными, ООО «COSCOM»: «Нам нужно было не просто заменить привычный стек, а найти решение, которое обеспечит бесшовную работу с данными без потери качества аналитики. Мы сравнили FineBI с другими лидерами рынка, и решение оказалось самым сбалансированным: богатый набор визуализаций, гибкое управление доступами и привычная логика работы с данными. Экспертиза GlowByte на каждом этапе выбора и миграции стала для нас надежной опорой – и сегодня это уже не разовый проект, а партнерство, которое продолжает расти вместе с нашими задачами».
Роман Прохоров, старший менеджер по продажам решений BI, GlowByte: «Выбор BI-инструмента – это только половина дела. Важно, чтобы платформа «взлетела» в инфраструктуре заказчика. С июня 2024 по июнь 2025 г. мы плотно вели взаимодействие, чтобы не просто подобрать замену Apache Superset, а выстроить надежный фундамент для аналитики. Мы высоко ценим доверие, которое оказала нам компания COSCOM, и рады, что смогли доказать надежность решения даже в нестандартных ситуациях – сотрудничество выросло от разовой поставки лицензий до долгосрочного партнерства».
🔗 Читать о проекте | 1 284 |
| 6 |  🎥🗣 Смотрите, как это было: презентация ИИ-платформы Dora в рамках вебинара Fine Talks
В блоге GlowByte на Rutube доступна запись выступления Руслана Шарифуллина, архитектора BI-решений в GlowByte “ИИ-агенты для аналитики в FineBI: демо платформы Dora”.
Если коротко: теперь рутину берут на себя ИИ-агенты. Они работают поверх ваших BI-активов (моделей данных, метрик и прав доступа) и умеют:
⏺ находить причины отклонений показателей,
⏺ собирать отчеты без участия человека,
⏺ рассылать дайджесты по расписанию,
⏺ предупреждать о рисках до того, как они станут проблемой.
📎 В видео — полный разбор архитектуры, демо четырех ролей агентов и дорожная карта платформы.
🔗 Смотреть на Rutube | 477 |
| 7 |  ⚙️ ВТБ Пенсионный фонд совместно с GlowByte внедрил платформу автоматизации целевого маркетинга CM Ocean
🏆 На российском рынке НПФ проект стал одним из первых внедрений собственного изолированного инструмента для персонализации и автоматизации коммуникаций.
🔛 Что развернули:
🟠CM Ocean Audience — автоматическая сегментация клиентской базы вместо ручных выборок;
🟠CM Ocean Batch Flow — запуск и управление маркетинговыми кампаниями;
🟠CM Ocean Communication — единая логика отправки предложений по SMS, email и через колл-центр;
🟠CM Ocean Policy — прозрачное управление политикой контактов с ограничениями по частоте и содержанию коммуникаций.
📊 Эффект для фонда: клиенты получают только релевантные предложения вместо избыточного потока сообщений, а команда маркетинга сокращает ручной труд и работает в более управляемом и прозрачном процессе.
📈 В планах — масштабирование платформы на сайт и личный кабинет, развитие работы с клиентами в реальном времени и применение ИИ и ML-моделей для дальнейшей персонализации.
🎤 Наталья Опарина, начальник управления отношений с клиентами, НПФ ВТБ: «Пенсионный продукт живет с клиентом десятилетиями. За это время у человека меняются доход, семья, планы — а вместе с ними и то, что ему важно услышать от фонда. Внедрение такого решения — не просто техническое обновление, это шаг к тому, чтобы быть с клиентом в нужный ему момент с важной для него информацией».
🎤 Александр Бычков, руководитель направления Marketing Management, GlowByte: «Мы построили процесс так, чтобы команда фонда с самого начала работала в системе самостоятельно — без постоянной зависимости от разработчиков. Для этого мы создали технологический фундамент для целевого маркетинга: бизнес-пользователи сами формируют сегменты, настраивают и запускают кампании, а проверка новой гипотезы теперь занимает часы, а не недели».
🔗 Читать полностью | 605 |
| 8 |  📹 GlowByte и Modus 22 сентября: разбираем, как убрать ручную сборку отчетов в Modus BI
🤔 Дашборд готов, а отчет для руководства все равно собирается руками: скриншоты в PowerPoint, выгрузка в Excel, раскладывание цифр по вкладкам. И так каждую неделю. Знакомая картина почти для любой BI-команды.
🔔 22 сентября мы вместе с Modus разбираем, как решить проблему средствами самой платформы Modus BI.
Что покажем на вебинаре:
🟡 выгрузку дашборда в PPTX по шаблону: слайды со стилями, визуализации можно править прямо в презентации;
🟡 экспорт в Excel, где каждый лист уже соответствует разделу отчёта;
🟡 тултипы с HTML-разметкой и форматированием чисел;
🟡 регламентные отчеты с автоматической рассылкой по расписанию.
🗓 22 сентября|12:00 мск|онлайн
Участие бесплатное.
🔗 Зарегистрироваться | 521 |
| 9 |  🤖 ИИ-агенты под контролем: безопасность, риски и новые стандарты
Во второй части интервью 💬 с Александром Ефимовым, директором практики ИИ и машинного обучения GlowByte, говорим о том, как внедрять ИИ без потерь и управлять рисками.
⚠️ Критические риски для бизнеса:
🟡Shadow AI («теневой» ИИ).
🟡Галлюцинации и операционные сбои.
🟡Атаки на модели.
🛡 5 обязательных мер безопасности:
1️⃣ Безопасный контур данных — развертывание моделей внутри инфраструктуры или в доверенном облаке.
2️⃣ Полное логирование и мониторинг — запросы, ответы, действия агентов. Контроль не только технических, но и содержательных метрик (галлюцинации, попытки доступа к конфиденциальным данным).
3️⃣ Guardrails-контроли — легковесные фильтры, проверяющие вход и выход LLM на запрещенный контент и отклонения от правил.
4️⃣ LLMOps-платформа — стандартизация разработки, тестирования и эксплуатации сотен агентов.
5️⃣ Принцип минимальных привилегий — доступ агентов только к тем данным и функциям, которые необходимы для задачи.
📝 Ключевой принцип➡️ не запрещать, а контролировать и обучать.
📈 Массовые сценарии 2026 года
➡️ ИИ-агенты для автоматизации рутины — автономные цепочки задач: от анализа входящего документа до ответа и обновления CRM.
➡️ Генеративный ИИ в клиентском сервисе и маркетинге — персонализация, консультации, рекомендации.
➡️ Корпоративные ИИ-порталы — централизованные маркетплейсы моделей и агентов для сотрудников.
📌 Базовый стандарт и конкурентные преимущества
❕ Стандарт: навыки работы с ИИ (промптинг), гибридная инфраструктура (on-premise + облако), интеллектуальный поиск по документам (RAG).
❕ Преимущество: создание безопасных ИИ-приложений в промышленном масштабе, качество и специфичность данных, редизайн AI-native процессов (не автоматизация старых шагов, а перестройка цепочек создания ценности с нуля).
🚀 3 условия для ускорения рынка:
1️⃣ Кадры и обучение — массовая подготовка MLOps-инженеров и обучение предметных специалистов (юристов, маркетологов, финансистов) работе с ИИ-инструментами.
2️⃣ Технология и инфраструктура — развитие платформ для массового создания и эксплуатации ИИ-агентов. Простого наличия GPU уже недостаточно.
3️⃣ Методология и кейсы — четкие стандарты надежных и этичных ИИ-приложений, лучшие отраслевые методики.
🔗 Читать полностью | 431 |
| 10 |  🎤 Александр Ефимов: бизнес перестал «щупать» ИИ и начал на нем зарабатывать
В интервью на РБК 💬 директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения в GlowByte Александр Ефимов разбирает тренды 2026 года, практические кейсы внедрения генеративного ИИ, подходы к эксплуатации моделей и снижению стоимости владения.
📊 Рынок
Объем рынка больших данных и ИИ в 2025 году — 520 млрд руб. Рост ИТ-консалтинга в области ИИ в 2026 году сохранится на уровне 25–35% — ниже взрывных темпов прошлого года, потому что рынок переходит от пилотов к прагматичной интеграции.
🚀 Драйверы
🟠Измеримый экономический эффект — компании масштабируют только то, что дает рост выручки или снижение издержек.
🟠Образовательная поддержка — обучение сотрудников ускоряет тиражирование решений.
🟠Доступность генеративного ИИ — отечественные модели и open-source решения в российских облаках.
⛔️ Барьеры
🟠Дефицит кадров — ML/LLM-инженеров, инженеров данных, MLOps-специалистов.
🟠Низкая ИИ-грамотность и консерватизм — иллюзия простоты внедрения и скепсис к передаче решений алгоритмам.
🟠Окупаемость — переход от пилота к промышленной эксплуатации требует перестройки ИТ-ландшафта и интеграций.
⚙️ Технологические тренды 2026
➡️ Движение от LLM к SLM: компактные модели быстрее, дешевле и безопаснее.
➡️ Мультиагентные системы и «фабрики агентов»: экосистемы цифровых сотрудников вместо одного ассистента.
🛠 Эксплуатация моделей
Ключевые практики MLOps/LLMOps: централизованная платформа, управление версиями, мониторинг качества (технического, бизнес-метрик и качества данных), а для LLM — контроль затрат на токены и Guardrails-фильтры.
💰 Снижение стоимости владения
🟠 Дистилляция и квантование моделей → снижение потребления GPU на 40–70% без потери качества.
🟠 Гибридная инфраструктура: критичные данные — в локальном контуре, некритичные задачи — через API облачных моделей.
📖 Это только первая часть беседы. Во второй — разберем риски ИИ, безопасность, прогнозы и новые стандарты рынка.
🔗 Читать первую часть интервью | 1 266 |
| 11 |  📹🔊 Сегодня в 16:00 вебинар Fine Talks: куда движется корпоративная аналитика
➡️ Fine Talks — это серия встреч дискуссионного клуба, где мы с приглашенными экспертами обсуждаем технические особенности и последние обновления решений FanRuan, делимся опытом и лайфхаками, разбираем конкретные кейсы и даём персональные рекомендации.
❕ Разберемся без лозунгов: что действительно меняется в работе BI-команд, где ИИ уже дает результат, а где упирается в состояние данных.
Что будет:
🟣 Дискуссия с практиками из СИБУР и t2: три версии показателя «выручка» в разных отчётах, матрица доступа, доверие бизнеса к цифрам и кто отвечает за результат, если его посчитала машина.
🟣 Разбор Dora, платформы дата-агентов FanRuan: четыре роли агентов, архитектура, права, демо и роадмап.
🟣 Андрей Демидов (Viz Standart): чему учиться аналитику, чтобы работать с ИИ. Критическое мышление и промпт-инжиниринг, умение проверять выводы моделей.
➡️ Встречаемся тут: https://pruffme.com/landing/u5126007/event_fine_talks | 524 |
| 12 |  💎 Приглашаем на фабрику ИИ-агентов
Рынок переполнен ИИ-агентами, они отлично смотрятся в презентациях, но в боевой инфраструктуре "падают" из-за нагрузки, нестабильности и сложности управления. Внедрить ИИ-агентов в бизнес – сложная задача, которая требует комплексного подхода.
⚡️ GlowByte, Selectel и Data Sapience объединили экспертизу и создали готовое решение, закрывающее этот запрос, — фабрику ИИ-агентов:
🟣Софт от Data Sapience,
🟣Инфраструктура от Selectel,
🟣Внедрение под ключ от GlowByte.
Уже упаковано, протестировано на нагрузках, работает в облаке и на мощностях заказчика (on-premise).
➡️ 10 сентября в прямом эфире покажем фабрику в деле.
Программа вебинара:
⚫️Что происходит с рынком искусственного интеллекта сейчас.
⚫️Training vs Inference: где живет экономика ML-продукта.
⚫️Фабрика агентов Kolmogorov.ai на инфраструктуре Selectel.
⚫️Живая демка и ответы на вопросы.
Приходите, если устали от концепций и хотите увидеть работающую фабрику агентов.
📌 10 сентября | 12:00 | Онлайн
➡️ Зарегистрироваться | 581 |
| 13 | 🤡 ИИ есть у 88% компаний. Окупаемость — у 1%. Разница не в модели
🤡 За последние два года многие крупные компании уже провели первые пилоты с генеративным ИИ. Год назад, по BCG, дальше стадии проверки замысла продвинулись 22%, ощутимую ценность получили около 4%. Сегодня, по McKinsey, ИИ применяют 88% компаний, вышли за пилоты около трети, а полностью зрелыми себя считают около 1%. Нижняя ступень растёт, верхняя — стоит на месте.
🤡Хочется списать это на «ИИ не окупается». Но по данным Omdia/Snowflake большинство компаний, дошедших до отдачи, фиксируют средний ROI около 49%. Значит, дело не в технологии — доступ к сильным моделям сегодня у всех одинаковый. Дело в том, что происходит с процессами дальше.
🕸 Ловушка микропродуктивности
Типичный сценарий: подключили копайлот, ускорили сотрудникам отдельные задачи, отчитались о сэкономленных часах. HBR называет это «ловушкой микропродуктивности» — операции идут быстрее, а способ создания ценности не переосмыслен, поэтому в P&L (отчёт о прибылях и убытках) эффект не виден.
Цена ошибки уже посчитана: по Bain, компании закладывают в бизнес-кейс экономию 11–20%, а получают лишь 0–10%. Большинство отстающих в ответ просто увеличивает бюджет на ИИ — вместо того чтобы перепроектировать процесс.
Куда на самом деле уходит эффект ⬇️
1️⃣ Технология — только 10% усилий
Модель можно купить по подписке или через API — это уже не разделитель. BCG прямо оценивает вес этого слоя в общем эффекте в 10%.
2️⃣ Данные и надзор — ещё 20%
Инфраструктура, интеграция, управление рисками ИИ. По Accenture, лишь около 2% компаний полностью встроили это в повседневную работу, хотя за регулирование выступают почти все.
3️⃣ Люди и процессы — оставшиеся 70%
Большинство застревает именно здесь, вкладываясь только в первые 30%. У тех, кто прошёл весь путь, эффект измерим: McKinsey называет снижение операционных затрат на 20–40% и рост EBITDA-маржи на 12–14 п.п.; Bain приводит Amazon, где обработка регуляторного обновления по НДС сократилась с 26 до 2 минут.
🇷🇺 Что это значит для российских компаний
Разрыв идёт не по доступу к передовым моделям — он у всех одинаковый. Поэтому санкции и чужие облака не отнимают главное: собственные данные, экспертизу и процессы. Показателен пример ГК «Таврос» — корпоративный LLM-портал на платформе Kolmogorov, развёрнутый в собственном контуре заказчика, с разграничением доступа и поиском по своей базе знаний.
🔔 Главное
Отличает не наличие ИИ – это уже не редкость, – а то, куда компания вкладывает 70% усилий: в переосмысление процессов и людей вокруг агентов, а не только в саму технологию.
🔗 Подробнее – в статье по ссылке
#иинапальцах | 652 |
| 14 |  🎤 Юлий Гольдберг: Lakehouse — уже не экспериментальное направление
В интервью на РБК 💬 руководитель направления GlowByte Юлий Гольдберг рассказал о том, как меняется рынок СУБД в России, почему Lakehouse перестал быть экспериментом и какие барьеры остаются у отечественных вендоров.
⚙️ Рынок СУБД: от срочного импортозамещения к зрелости.
Заказчики всё реже ищут просто «российскую альтернативу» — они выбирают платформу под архитектуру данных, аналитику и ИИ-сценарии. При этом многие крупные компании не торопятся отказываться от Oracle и MS SQL: лицензии постоянные, системы «вылизаны», а миграция — дорогой и долгий проект.
⌛ Главный тренд — переход к Lakehouse.
Вместо монолитных СУБД (Oracle, Teradata) — разделение хранения (S3+Parquet/Iceberg) и систем обработки (Spark, Trino, Impala). Подход доказал состоятельность: GlowByte совместно с Data Sapience за три года реализовали более 15 проектов, крупнейшие — на несколько петабайт данных.
🖥 Архитектура усложняется, но становится гибче.
СУБД в новой парадигме — это набор взаимодополняющих компонентов. Можно собрать ровно то, что нужно, и не платить за лишнее. Но нагрузка на архитекторов и DevOps‑инженеров растет в разы.
⚠️ Главный барьер — размер рынка.
Российский рынок СУБД небольшой по сравнению с мировым, экспорт технологий затруднен. Инвестиции в продукты несопоставимы с зарубежными. Почти все российские СУБД, кроме ClickHouse и Tarantool, базируются на open source, а риски смены лицензий (как в случае с Greenplum) сохраняются.
🧠 ИИ меняет требования к СУБД.
LLM и AI-агенты работают с неструктурированными данными — текстами, картинками. Традиционные СУБД заточены под структурированную информацию, а Lakehouse с S3-хранилищем и набором движков обработки закрывает этот пробел.
📊 Критерии выбора СУБД на 2027 год: стоимость владения, горизонтальное масштабирование для крупных компаний, managed‑сервисы для небольших игроков.
💡 Главный тезис: российский рынок СУБД сегодня — это рынок клонов Postgres. Но в конкретных нишах появляются вызовы — например, Lakehouse в аналитических задачах на больших объемах данных.
🔗 Читать интервью полностью | 1 892 |
| 15 |  📹 Fine Talks: куда движется корпоративная аналитика
Собираемся, чтобы разобраться без лозунгов: что реально меняется в работе BI-команд с приходом ИИ, где он уже дает результат, а где упирается в состояние данных. Одни предполагают, что чат-бот заменит аналитика, другие уверены, что их команд это все же не коснется.
🖥 В программе:
🔥 дискуссия с практиками из СИБУР и t2: три версии показателя «выручка» в разных отчётах, матрица доступа, доверие бизнеса к цифрам и кто отвечает за результат, если его посчитала машина.
🤖 разбор Dora — новой платформы дата-агентов FanRuan: четыре роли агентов, архитектура, права, демо и роадмап.
🛠 новые компетенции аналитика: критическое мышление, промпт-инжиниринг, умение проверять выводы моделей.
📹 Онлайн-встреча
🗓 3 сентября в 16:00
Ссылку на трансляцию пришлем на почту после регистрации.
➡️ Регистрация | 1 270 |
| 16 |  🧬 Директор по ИИ GlowByte станет модератором ИТ-форума инноваций в ритейле
3 сентября в Центре событий РБК платформа Retail TECH Net проведет Форум ИТ и инноваций в ритейле.
🎤 Эксперт GlowByte Александр Ефимов, директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения, примет участие в Форуме в качестве модератора дискуссий.
🕒 15:00 — 16:30 | зал «Стратегии»
Александр Ефимов – модератор сессии «Практики ИИ-трансформации розничной торговли».
✅ Эксперты обсудят активный переход ритейлеров на ИИ, реальные бизнес-эффекты и экономическую отдачу внедрений в условиях неопределенности, кадровый вызов, способы преодоления сопротивления персонала, практики применения ИИ-агентов в коммерции.
🕒 16:30 — 18:00 | зал «Стратегии»
Александр Ефимов – сомодератор сессии «Кейсы ИИ-трансформации розничной торговли».
✅ Представители отрасли разберут конкретные примеры, лучшие практики и сложности реализации ИИ-проектов.
🔗 Читать новость
➡️ Посмотреть программу Форума | 1 961 |
| 17 |  Пилот дата-агента – это не про технологии. Это про менеджмент 🕐
📝 В блоге GlowByte на Хабре вышла новая статья команды BI GlowByte. Вместе с FanRaun продолжаем разбирать вопросы о дата-агентах.
В первой части говорили об отличии агента от ИИ-помощника, во второй собрали чек-лист готовности данных. 🆕 В новом выпуске – о самом сложном: как превратить блестящую демку в работающий бизнес-процесс и не разочароваться через квартал.
Команда BI GlowByte взяла управленческий каркас вендора и развернула его в готовые артефакты, которых в оригинале не было:
✔️ Шаблон брифа (чтобы перевести «хочу быстрее видеть картину» в конкретную задачу);
✔️ Процедуру приемки по 50 реальным вопросам (чтобы проверять точность до релиза);
✔️ Матрицу точек проверки (где агенту доверяем, а где только готовим проект);
✔️ 5 метрик для решения через 2 месяца (оставлять сценарий или закрывать).
✏️ Главный тезис: инструмент купить несложно. Сложно наладить путь от бизнес-задачи до работающего сценария. И без владельца из бизнеса это не работает.
⚠️ Что важно: пилот проверяет не технологию (она работает). Пилот проверяет, умеет ли компания ставить задачи так, чтобы результат можно было измерить, и удерживать процесс после ухода команды внедрения.
🔗 Читать статью | 645 |
| 18 |  🚀 GlowByte усовершенствовала контур обработки данных СберСтрахования
В рамках проекта было внедрено отечественное решение Data Ocean SDI, позволяющее расширить охват отслеживания изменений данных и поддержать развитие КХД 2.0.
🛠 Что сделано:
🔴 Настроена CDC-загрузка для всех ключевых источников КХД 2.0;
🔴 Одна из систем мигрировала на PostgreSQL – время простоя сокращено до интервала применения CDC-изменений, что значительно ниже времени миграции основного объема данных;
🔴 Доставка диаграмм на стенды КХД 2.0 организована в рамках DevOps-процессов с использованием Airflow и API.
↗️ Результаты в цифрах:
🔴 CDC обеспечен для 2175 таблиц из 13 баз-источников и 20 очередей RabbitMQ;
🔴 От транзакции в системе-источнике до появления данных в ODS проходит около 20–30 минут;
🔴 Заложена основа гибридной архитектуры — «быстрое» плечо (real-time и near real-time конвейеры) и «медленное» плечо (пакетная обработка) для широкого спектра аналитических и продуктовых сценариев.
Марк Лебедев, руководитель команды разработки, GlowByte:
«Сотрудничество GlowByte со СберСтрахованием стало отличным примером успешной интеграции отечественных решений в критически важные бизнес-процессы. Наша экспертиза в области данных и аналитики, а также ориентированность Data Ocean SDI на низкокодовую (low-code) разработку сложных сценариев позволила в кратчайшие сроки максимально эффективно реализовать поставленные СберСтрахованием задачи. Этот проект стал важной вехой в развитии отечественных решений для захвата и обработки данных в реальном времени и реализации стриминговых сценариев».
🔗 Читать о проекте | 589 |
| 19 |  GlowByte провела хакатон по ИИ-разработке на базе корпоративного портала 🤖
📝 В новой статье на Хабре рассказываем, как сотрудники GlowByte разных специализаций соревновались в интеллектуальном марафоне и решали сложный кейс для вымышленной розничной сети «МегаБайт» 🏬, охватывающей сотни магазинов и миллионные объемы заказов.
⏳ 4 недели, 28 команд 🤝.
Участникам предстояло пройти полный цикл разработки с GenAI: от моделей данных и пайплайнов оркестрации до дашбордов и документации ⚙️.
🏆 Лучшие инженерные решения уже включены во внутренние стандарты. Особо ценные наработки:
🟡 Шаблоны для демо-стендов.
🟡 Регламенты контроля качества данных.
🟡 Практики документирования.
🔗 Читать статью | 623 |
| 20 |  🚀 GlowByte помогла Burger King Russia перевести часть аналитического хранилища на сборку Greenplum от Data Sapience
Сеть ресторанов быстрого питания Burger King Russia совместно с GlowByte завершила перенос части аналитического хранилища с enterprise-дистрибутива Greenplum российского вендора на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience.
Это не просто замена дистрибутива, а полноценное переосмысление производственной эксплуатации кластера.
🕐 С чем пришли:
Enterprise-дистрибутив Greenplum российского вендора создавал множество проблем:
• Сбои и нестабильность в обслуживании;
• Отсутствие нужных дашбордов, оповещений и метрик – команда тратила силы на их самостоятельную разработку;
• Регламентный бэкап останавливал систему, что становилось критично с ростом данных;
• Обновлений ждали до полугода.
⚙️ Что сделали:
🔛 Развернули полный набор enterprise-расширений.
🔛 Внедрили комплекс автоматизированных сервисов: «умный» вакуум, ротацию журналов, автоматический сбор статистики, менеджеры сессий и секций.
🔛 Настроили высокую доступность (HAProxy, Keepalived, PgBouncer) – пользователи не замечают переключения мастера.
🔛 Организовали мониторинг на открытом стеке (Prometheus, Grafana, Alertmanager).
🔛 Наладили физический бэкап более 30 ТБ без остановки системы – всего за 3 часа.
Результат⤵️
🟠 Лицензионная стоимость и совокупная стоимость владения снижены в разы.
🟠 Команда видит полную картину состояния системы и может сосредоточиться на задачах бизнеса, а не на тушении пожаров.
🟠 Функциональность кластера не просто сохранена, но и расширена.
🟠 В планах – подготовка к задачам ИИ, автоматизация оптимизации запросов и доработка мониторинга под задачи команды Burger King Russia.
Алексей Белоус, руководитель платформы данных, Burger King Russia: «Благодаря переходу на альтернативную сборку Greenplum от Data Sapience команда видит состояние системы и может сосредоточиться на задачах бизнеса, а не на устранении неполадок и имплементации собственных сопроводительных сервисов. Это качественно другой уровень работы с платформой данных».
Марк Лебедев, руководитель команды развития и сопровождения Greenplum, GlowByte: «Мы работаем с СУБД Greenplum с 2012 года, когда был реализован первый масштабный ХД проект в Т-Банке. Тогда Greenplum был прекрасным решением для организаций, бережливо подходящих к расходам. После решения Broadcom о закрытии репозитория возник риск, что клиенты потеряют доступ к дешевой альтернативе. Совместно с нашим партнером Data Sapience мы выпустили сборку Greenplum, которая распространяется условно бесплатно, а клиенты оплачивают фактически только услуги по поддержке ПО. Проект в Burger King Russia — наглядный пример того, как грамотная стратегия оптимизации TCO позволяет получить больше за меньшие деньги. При этом мы не просто заменили дистрибутив, а выстроили производственную эксплуатацию кластера с нуля — с высокой доступностью, автоматизацией обслуживания и корпоративным мониторингом».
🔗 Читать полностью | 648 |
