GlowByte Journal

💎 GlowByte проведет в Москве пятую юбилейную конференцию Fine Day

23 октября в Москве состоится ежегодная офлайн-конференция Fine Day. В этом году она пройдет в пятый раз. 🎉

Тема юбилейного сезона — «Из Self-Service в AI-Native: новая архитектура корпоративной аналитики».

Будем говорить о том, как подготовить данные и команды к работе ИИ-агентов. Опытом поделятся эксперты из «Дикси», АвтоВАЗа, СИБУРа, Мосбиржи, ПИК и ОТП Банка.

🔖В программе:

🟣 Главная дискуссия: «AI-Ready: что нужно данным и командам, чтобы ИИ заработал».
🟣 Международный опыт: Лэнс Ли (FanRuan) расскажет о трендах ИИ.
🟣 Практика: Дмитрий Куроедов и Андрей Пашков (GlowByte) покажут, как переносить отчеты из Qlik и Power BI в FineBI автоматически с помощью ИИ-агентов.
🟣 Кейсы: Выступления экспертов Мосбиржи, ОТП Банка и основателя проекта «ДатаЙога».

Также вас ждут две демо-зоны, где можно вживую увидеть возможности FineBI 7.0 и ИИ-агентов Dora (и даже разобрать на них свои бизнес-задачи).

🗓 23 октября
📍 Москва

🎟 Участие: Бесплатное, количество мест ограничено (нужна рабочая почта для регистрации).

👉 Регистрация

До встречи на главной конференции GlowByte про данные и ИИ, ждем вас! 👋

🛡 Газпромбанк совместно с GlowByte перевел CVM-контур на CM Ocean от Data Sapience

Через CVM-контур проходят все кросс-продажи и персонализированные коммуникации в рознице банка. CM Ocean уже работает в промышленной эксплуатации:

🎯 до 10 млн предложений и коммуникаций в сутки;
📈 около 60% кампаний уже перенесено на новую платформу.

До проекта контур работал на SAS MA и SAS RTDM и подходил к пределу масштабирования: клиентская база превысила 10 ТБ, а число кампаний — 1000 в день.

Как шел проект⬇️

▫️Запуск MVP-контура массовых кампаний примерно за пять месяцев и поэтапный перенос кампаний без остановки бизнеса;
▫️Разработка новой логики триггеров: один триггер может запускать несколько сценариев, а система сама выбирает для канала самую релевантную коммуникацию.

Эффект для банка: скорость запуска кампаний и реакции на события сохранена на целевом уровне, а маркетинговый контур развивается независимо от западного вендора.

🚀 В планах — перенос оставшихся кампаний, real-time маркетинг на входящих каналах на основе NBO-модели и, в перспективе, расширение практики на сегмент МСБ.

Никита Климкин, начальник департамента управления клиентской базой, Газпромбанк: «Для нас это был проект не столько про импортозамещение, сколько про переход к более зрелой модели клиентского маркетинга. Мы не просто сохранили работоспособность контура после ухода SAS — мы перестроили его под реальный масштаб бизнеса и заложили основу для дальнейшего развития. Теперь у команды есть прозрачная и управляемая платформа, которую можно развивать собственными силами».

Петр Бабич, руководитель проектов, GlowByte: «Такие проекты проверяют зрелость и бизнеса, и вендора, и интегратора. Здесь недостаточно просто перенести логику: нужно пересмотреть архитектуру, встроиться в банковский контур с его требованиями безопасности, синхронизировать развитие продукта с проектным планом и при этом ни разу не остановить бизнес. Мы прошли этот путь вместе с командами Газпромбанка и Data Sapience — и результат, который мы видим сегодня, стоил этих усилий».

🔗 Читать о проекте

📹 Пропустили вебинар GlowByte и Modus? Запись уже на Rutube

Если 22 сентября в 12:00 вы были на планерке, в пробке или как раз собирали отчет для руководства вручную 🧑‍💻, ничего страшного. Мы записали вебинар целиком.

☕️ Наливайте кофе и смотрите, как Modus BI избавляет от скриншотов в PowerPoint и раскладывания цифр по вкладкам.

Что показали на вебинаре:

🟡 выгрузку дашборда в PPTX по шаблону, со стилями и визуализациями, которые правятся прямо в презентации;
🟡 экспорт в Excel, где каждый лист уже соответствует разделу отчета;
🟡 тултипы с HTML-разметкой и форматированием чисел;
🟡 регламентные отчеты, которые сами уходят адресатам по расписанию.

💡 Запись можно поставить на паузу, пересмотреть нужный момент и переслать коллегам, которые до сих пор собирают отчеты руками.

➡️ Смотреть запись

📣 GlowByte приняла участие в FanRuan Smart Data Conference — 2026

10–12 сентября в Ухане (InterContinental Wuhan) прошла 8-я международная конференция FanRuan, партнера GlowByte. Тема этого года — «Данные и ИИ. Что дальше» (Data & AI Next).

На мероприятии собрались более 2100 участников из Китая, Японии, ОАЭ, Южной Кореи, Монголии, России, Казахстана, Узбекистана и Азербайджана.

🤝 Вместе с GlowByte в Китай приехали ее клиенты: «МЕТРО», Банк Уралсиб, «Дикси», ПИК, Т2, «Сбербанк страхование жизни», «АльфаСтрахование», «Европлан», АО «Гранд Трейд», «Альфа-Лизинг», «Лента», Systeme Electric, ОТП Банк.

🎤 С международной сцены выступили:

⏺🗣 Антон Антоничев, ИТ-директор «МЕТРО». Он поделился, почему для масштабирования ИИ нужны не только технологии, но и новые управленческие структуры внутри компании.

⏺🗣 Кирилл Зельвянский, руководитель BI и DWH, АО «Гранд Трейд». Компания ушла от разрозненных Excel-таблиц к единой модели данных на FineBI и FineReport. Активных пользователей аналитики стало в 3,1 раза больше, время подготовки отчетности сократилось вдвое, доля ручных операций в Excel — на 40%, цикл принятия решений — на 45%.

⏺🗣 Семён Юников, руководитель BI, Банк Уралсиб. Команда из пяти человек масштабировала self-service BI на весь банк: 12 тыс. датасетов, 1600 дашбордов, 2600 пользователей в месяц. Часть рутины взял на себя ИИ-ассистент BI Guru.

⏺🗣 Ева Харалампова, BI-разработчик, ОТП Банк. За два года аудитория FineBI выросла со 150 до более чем 1000 пользователей в месяц. ИИ-агенты снизили число сбойных задач обновления данных на 98%, а поиск проблемы теперь занимает 5 минут вместо двух часов.

Александр Брежнев, руководитель отдела продаж практики Business Intelligence, GlowByte: «Как и в прошлом году, конференция нашего партнера — компании FanRuan — стала важным событием для всех, кто соприкасается с темой больших данных, бизнес-аналитики, искусственного интеллекта. Интерес к площадке растет — это видно и по количеству посетителей форума, и по расширению географии участников. Для нас как партнера это лучшее подтверждение того, что путь от разрозненных таблиц до зрелой аналитической культуры реально пройти — и не в теории, а на практике. Спикеры говорили о том, как искусственный интеллект и ИИ-приложения меняют логику принятия решений, а зрелое управление данными и продвинутая аналитика превращаются в основу цифровой трансформации. Прозвучали важные доклады, в том числе кейсы наших клиентов, которые своими цифрами доказали, как self-service-аналитика (самообслуживаемая бизнес-аналитика) и ИИ-агенты помогают в повседневной работе с данными».

🔗 Читать новость полностью

📹 🗣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

🚀 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

📣 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

📊 GlowByte 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

🎥🗣 Смотрите, как это было: презентация ИИ-платформы Dora в рамках вебинара Fine Talks

Уже в блоге GlowByte на Rutube — 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

⚙️ 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

📹 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

🤖 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

🎤 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

📹🔊 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

💎 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

🤡 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

🎤 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

📹 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

🧬 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 – модератор сессии «Кейсы ИИ-трансформации розничной торговли». 

✅ Представители отрасли разберут конкретные примеры, лучшие практики и сложности реализации ИИ-проектов.

🔗 Читать новость

➡️ Посмотреть программу Форума

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