Embedika | ИТ-решения для бизнеса

Вездесущий ИИ: анализ трендов из мира нейросетей и способы их практического применения

Сегодня хотим поделиться с вами каналом «Вездесущий ИИ | Лучшие нейросети». Авторы наглядно и последовательно разбирают сложные темы: от архитектуры агентных систем до практических промптов для Deep Research, которые экономят часы рутинной работы.

В канале публикуются рабочие алгоритмы действий, полезные как профессионалам, так и тем, кто лишь знакомится с ИИ.

Делимся с вами подборкой интересных обзоров от коллег:

➡️ Скилл для чтения YouTube: готовое решение, которое по одной ссылке автоматически делает саммари видео.
➡️ Qwen3.5-9B Uncensored: анализ новой локальной модели без единого отказа — 0 из 465 тестовых запретов.
➡️ SkillHub — 87 000 готовых скиллов: обзор бесплатной библиотеки навыков для любых агентов и примеры использования;
➡️ Что такое Harness и зачем он нужен: краткий обзор популярных харнесс-решений: OpenClaw, Hermes, Odysseus.
➡️ Алгоритм идеального промпта: как написать идеальный промпт за пять шагов;
➡️ Локальная генерация изображений: разбор моделей, библиотек и программ для запуска text-to-image и image-to-image.

Все рекомендации автор канала проверяет на практике – множество упомянутых инструментов, например, использовались при работе команды над сервисом, генерирующим короткие видео.

«Вездесущий ИИ» сочетает техническую глубину с практической ценностью. Если хотите быть в курсе работающих нейросетевых инструментов, переходите в @ii_papka

Итоги Conversations 2026: генеративный AI переходит в фазу практического применения

На прошлой неделе в Санкт-Петербурге прошла конференция Conversations 2026, посвященная генеративному искусственному интеллекту в бизнесе и технологиях. В этом году мероприятие собрало более 700 участников и представителей 300 компаний, а программа была разделена на четыре трека: «Бизнес», «AI-Native», «Продукты» и «Технологии».

Собрали для вас самое важное из того, что обсуждали на мероприятии!

▫️ AI-агенты как новый стандарт автоматизации
На конференции зафиксировали переход от точечных ИИ-функций к полноценным AI-агентам. Теперь обсуждают не просто автоматизацию отдельных операций, а создание систем, способных выполнять комплексные бизнес-роли. Эксперты отметили, что рынок движется к внедрению мультиагентных систем (MAS), способных взаимодействовать друг с другом.

▫️ Фокус на практических кейсах и экономической эффективности
В отличие от прошлых лет, основной упор сместился с экспериментов на масштабирование и измеримые результаты. Спикеры делились опытом внедрения GenAI в крупных компаниях, обсуждали расчет ROI, окупаемости и построение AI-культуры внутри организаций.

▫️ Безопасность и инфраструктура как точки роста
С ростом числа корпоративных AI-агентов остро встают вопросы безопасности. Специалисты «Лаборатории Касперского» и других вендоров поднимали тему защиты кодовых ассистентов и корпоративных данных. В технологическом треке также обсуждались инфраструктурные вызовы: недостаток вычислительных мощностей для обучения больших языковых моделей (LLM) и развитие более легковесных моделей (DSLM) для решения прикладных задач.

▫️ Развитие AI-продуктов и пользовательского опыта
Кроме того, в отдельном треке участники разбирали, как меняется UX при внедрении Agentic-интерфейсов, какие метрики важны для AI-продуктов в B2B и B2C, а также какие новые роли появляются в продуктовых командах. Отмечается переход от концепций к реальным продажам и необходимости доказывать ценность каждого AI-фичи для конечного пользователя.

🔹 Своим взглядом на итоги конференции поделилась Елена Литвинова, продуктовый маркетолог Embedika:

«Как продуктовый маркетолог я бы выделила главный сдвиг: рынок GenAI окончательно вышел из фазы демонстрации возможностей и перешел к вопросу оценки практической ценности. На Conversations 2026 это было заметно почти в каждом докладе — агенты, ROI, evals, качество данных, стоимость токенов, перестройка процессов.

Для маркетинга это важный сигнал. Продавать AI-продукты только через технологичность уже недостаточно. Клиенту важно объяснять не столько внутреннее устройство решения, сколько то, какой end-to-end процесс меняется, где остается человек, как контролируется результат и за счет чего возникает экономический эффект. Особенно в enterprise, где внедрение ИИ упирается не только в модель, но и в данные, интеграции, безопасность, обучение сотрудников и внутреннее сопротивление.

Также меняется логика конкуренции. Код и базовые AI-функции быстро становятся воспроизводимыми, поэтому ценность смещаются в сторону доменной экспертизы, методологии, качества данных и способности встроить продукт в реальный рабочий контур клиента. Выиграют не те, кто быстрее сделает демо, а те, кто докажет результат в продакшене и поможет бизнесу перестроиться под новую AI-native реальность».

От PoC до продукта: чем различаются пути классического ML и GenAI

При внедрении ИИ в корпоративные процессы путь от идеи до работающего продукта проходит через три стандартных этапа: Proof of Concept (PoC), MVP и полноценный продукт. Однако способы проверки гипотез на каждом из этих этапов сильно различаются в зависимости от того, используете ли вы классический ML или генеративный ИИ.

В классическом ML всё строится вокруг метрик: на PoC проверяют, достижимы ли целевые значения precision, recall и F1. На MVP смотрят на стабильность этих метрик на разных данных. В продукте главная задача — удержать качество и отслеживать дрифт данных.
В GenAI подход иной. На ранних этапах оценивают не столько точность, сколько допустимость рисков. Это делает проверку гипотез менее надежной для корпоративных систем, где цена ошибки высока.

Разобрали, как устроены эти этапы для каждого подхода в карточках ➡️

Дайджест событий в области искусственного интеллекта

Июнь отметился запуском образовательных AI-программ, проникновением агентов в госуслуги и девелопмент, а в мире — шагами к супераппу от OpenAI и идентификации агентов. Собрали ключевые события месяца и свежую аналитику.

В России:
🎓 «Сколково», «Максимум» и «Профилум» запускают программу AI mini-MBA — обучение практическому применению ИИ в бизнесе.
🏗 «ДОМ.РФ Технологии» и «Яков и Партнеры» представили сервис для разработки и внедрения ИИ-стратегий у застройщиков.
🤖 «Газпром-Медиа Холдинг» до конца 2026 года запустит пилотные проекты по использованию ИИ-агентов в юридических, налоговых, финансовых и кадровых функциях.
📚 «Антиплагиат» и Консорциум больших данных собрали «Библиотеку ИИ-регламентов в образовании».
🛡 Innostage выпустила систему AIDR (Artificial Intelligence Detection & Response) для защиты корпоративных LLM и ИИ-сервисов от атак и утечек.
🏛 Минцифры разрабатывает прототип ИИ-ассистента, интегрированного с порталом «Госуслуги».

В мире:
🆔 В Эстонии создадут уникальный цифровой код для идентификации и контроля ИИ-агентов.
💰 DeepSeek стал самым дорогим китайским ИИ-стартапом.
🏢 Аргентина планирует разрешить создание компаний, полностью управляемых ИИ-агентами.
💻 Xiaomi представила MiMo Code — ИИ-агента для работы с кодом.
📱 OpenAI анонсировала трансформацию ChatGPT в суперапп.

Аналитика:
📈 M1Cloud прогнозирует рост спроса на AIOps-компетенции в России в ближайшие 2-3 года на фоне усложнения облачных сред и ИИ-нагрузок.
👥 Минтруд оценил, что внедрение ИИ может увеличить потребность в ИТ-специалистах в стране на 250 тыс. человек.
💰 «Сбер»: финансовый эффект от применения ИИ в 2020–2025 годах достиг 1,75 трлн руб., среднегодовой рост составил 49%.

#дайджест

Границы возможного: какие задачи пока нельзя полностью делегировать ИИ

ИИ уже хорошо справляется с рутиной: быстро анализирует документы, находит несоответствия, сопоставляет данные и помогает ускорять согласования. Но есть классы задач, где автоматизация не может работать автономно. Чем выше цена ошибки, тем важнее не скорость, а человеческий контроль. 

Особенно это заметно в ситуациях с конфликтующими данными, неполной информацией и высоким уровнем риска. Когда источники противоречат друг другу, ИИ может корректно собрать факты, но не всегда способен понять, какой из них важнее в конкретном контексте. Внутренние регламенты могут расходиться между собой, данные из разных систем не совпадать, а формально верный ответ оказаться неверным по смыслу. В таких случаях решение должен принимать специалист, который видит не только текст, но и реальные последствия.

Ситуации с высоким уровнем риска — это отдельная зона, где ИИ может быть только помощником. Если ошибка способна привести к финансовым потерям, нарушению безопасности, срыву сроков или юридическим последствиям, полагаться только на алгоритм нельзя. ИИ может подсветить проблему, ускорить проверку и предложить варианты, но финальная ответственность всегда остается за человеком.

Есть и задачи, где проблема не в данных, а в самой природе решения. Стратегические консультации, нестандартные кейсы, переговорные ситуации, управленческие развилки — это области, где требуется оценка контекста, приоритета и риска. ИИ может помочь структурировать информацию, но не может полноценно взять на себя ответственность за выбор.

Ключевые зоны, где человеческий контроль обязателен:
➡️ Случаи, где данные из разных источников противоречат друг другу;
➡️ Процессы с высокой ценой ошибки — финансовой, юридической или операционной;
➡️ Нестандартные кейсы, где важен контекст, а не только формальная логика;
➡️ Ситуации, где решение влияет на безопасность, репутацию или устойчивость процесса.  

Правильная модель работы с ИИ — это не полная передача задач, а выстраивание связки «алгоритм плюс эксперт». ИИ берет на себя поиск, сверку и первичную обработку информации, а человек остается тем, кто проверяет границы допустимого, сопоставляет конфликтующие данные и принимает итоговое решение.

Как улучшать GenAI-системы, не повышая стоимость эксплуатации

Существует заблуждение, что для повышения качества GenAI-системы требуется постоянно переходить на модели большего размера и арендовать всё более мощные GPU. Однако профессиональный подход к GenAI заключается в архитектурной оптимизации. Существует как минимум пять проверенных механик, которые позволяют одновременно повысить точность, снизить задержку и удержать стоимость эксплуатации в разумных пределах.

В карточках мы разобрали, на чем именно стоит сфокусироваться, чтобы улучшить работу модели без роста затрат ➡️

От экспериментов к окупаемости: как изменились требования к корпоративным ИИ-системам

Корпоративный ИИ уже вышел из экспериментальной фазы. Теперь компании хотят видеть не просто инструмент, а понятный бизнес-результат и интеграцию в реальные процессы.
В колонке для ComNews CEO Embedika, Лев Голицын, разобрал, почему в 2026-году рынок стал более прагматичным и какие решения сегодня действительно востребованы у бизнеса.

В статье даем ответы на пять принципиальных вопросов:
▫️ Почему бизнес больше не ограничивается пилотами и ждет от ИИ конкретного результата в короткие сроки;
▫️ Как меняется подход к разработке: от кастомных решений с длинным циклом — к платформенным продуктам и готовым компонентам;
▫️ Какие технологии формируют современный корпоративный ИИ-стек: мультиагентные системы, RAG-архитектура и AI TRiSM;
▫️ Почему качество данных, подготовка инфраструктуры и понимание бизнес-контекста не менее важны, чем сама модель;
▫️ Как меняется роль интегратора: теперь это не просто исполнитель, а партнер, который помогает оценить целесообразность внедрения ИИ.

🔗 Полная версия статьи — на ComNews.

#сми_о_нас

Что происходит, если внедрить ИИ, но не менять процессы

ИИ часто внедряют как инструмент, который должен снизить нагрузку на команду. Но на практике эффект может быть обратным: если процессы не меняются, нагрузка не исчезает, а дополняется новыми задачами.

Что происходит в компаниях:
➡️ сотрудники продолжают выполнять прежнюю работу;
➡️ параллельно они осваивают новые цифровые инструменты;
➡️ им нужно проверять результаты работы ИИ;
➡️ к этому добавляется адаптация к изменившейся рабочей среде.

В результате ИИ встраивается в существующую модель как дополнительный слой, а не как инструмент, который упрощает процесс. Компания получает не пересмотренную систему работы, а новые обязанности поверх старой структуры.

Сегодня вопрос уже не только в автоматизации отдельных операций. Компании переходят к модели, где ИИ берет на себя часть операционной нагрузки, а человек сосредотачивается на принятии решений, координации процессов, контроле качества, и запуске новых направлений.

Если организационная модель не меняется, сотрудники вынуждены одновременно работать по старым правилам и осваивать новые. Поэтому вместо снижения нагрузки компания может получить ее рост.

ИИ позволяет выполнять задачи, которые раньше требовали много времени и ресурсов. Например:
➖ работать с большими объемами информации;
➖ анализировать нормативную базу;
➖ готовить сложные документы;
➖ обрабатывать клиентские запросы;
➖ сопровождать внутренние процессы.

При этом роль человека не исчезает. Она смещается в сторону проверки, управления контекстом и принятия решений.

Эффект от ИИ зависит не только от технологии, но и от того, как компания перестраивает процессы. Если ИИ добавляется поверх существующей системы без пересмотра ролей и логики работы, он может увеличить нагрузку на сотрудников. Чтобы этого избежать, важно менять не только инструменты, но и саму организационную модель.

ITSystem: о разработке, SaaS-продуктах и прикладном IT

Продолжаем делиться каналами, в которых можно следить за практической стороной разработки и тем, как технологические идеи превращаются в реальные продукты.
Один из них — ITSystem (@itsystemsolution). Это канал команды, которая развивает собственную IT-экосистему, занимается обучением разработчиков и параллельно работает над своими SaaS-продуктами.

Автор канала делится не только новостями проектов, но и своим взглядом на современную разработку: от инженерных подходов и best practices до запуска новых продуктовых идей. В канале можно увидеть как размышления о построении production-систем, так и заметки о создании собственных сервисов, экспериментах с игровыми и SaaS-форматами, а также материалы о востребованных технологических направлениях.

В канале регулярно появляются материалы о:
◾️ разработке современных production-систем и best practices для Backend- и Frontend-направлений;
◾️ запуске и развитии собственных SaaS-продуктов, продуктовых гипотезах и MVP;
◾️ практическом опыте создания IT-проектов — от идеи до реализации;
◾️ современных инструментах и подходах, включая RAG, агентов и AI-направление;
◾️ развитии разработчиков, обучающих инициативах и прикладных материалах для IT-специалистов.

Если вам интересны прикладная разработка, внутренние процессы IT-команд и путь от технической идеи до собственного продукта, стоит заглянуть в канал @itsystemsolution

Экономика ИИ-решений: почему GenAI требует другого подхода к оценке затрат

Экономика ИИ-решений зависит не только от качества модели, но и от того, как устроена система в целом.

В классическом ML основная часть затрат обычно приходится на подготовку данных и обучение модели. В GenAI-системах существенную роль начинают играть стоимость инференса, объем контекста, архитектура решения и дополнительные компоненты, участвующие в обработке каждого запроса.

Из-за этого привычных подходов к оценке эффективности часто оказывается недостаточно.

В карточках разобрали, чем отличается экономика ML и GenAI и как функционально-стоимостной анализ (ФСА) помогает находить основные точки затрат и возможности для оптимизации ➡️