Аналитик и ИИ: три инструмента, которые превращают хаос в требования
Мы работаем на крупном проекте, где присутствует десятки интеграций, сотни бизнес-сценариев, документация в Confluence, а теперь ещё и описания бизнес-сценариев с помощью ИИ прямо в репозиториях. Это здорово выручает для погружения в проект, но всё равно не покрывает всю картину при работе над конкретной доработкой. Поэтому в команде аналитиков мы начали заводить собственных ИИ-агентов: собираем в папку нужные репозитории из Git, БФТ от заказчика, заметки со встреч, и вместе с агентом проектируем и анализируем.
GenAI Pretest: как в Авито научили ИИ предсказывать «бизнесовое» качество ТВ-рекламы ещё до съёмок
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Корнеев, я занимаюсь аналитикой медиа-маркетинга в Авито.Представьте: ролика ещё нет. Есть только его прототип, который сделан с помощью ИИ, а вы уже знаете, насколько он будет хорош для бизнеса, и знаете это за десятки рублей, без съёмочного бюджета, без двух месяцев тестов и нервных созвонов с агентством. Звучит как фантазия. Но в 2026 году у нас это работает и уже двигает деньги: выбор ролика по модели поднимает нашу валидированную метрику качества на +17.7%, и это подтверждено на живых кампаниях.
Две ИИ-фабрики Армении: что построили и на кого они работают
Часть 2.1 Дополнение к части 2 · Хабр · Холодный анализ Дисклеймер: это инженерный разбор, а не инвестиционная рекомендация.
Исследовательница Google и экс‑сотрудница Microsoft: Windows NT «затмевает Linux»
Исследовательница из Google Лори Кирк, ранее четыре года проработавшая инженером по обратному проектированию в Microsoft, вновь подняла один из старейших споров в сфере вычислительной техники — выбирать ли Windows или Linux. По её мнению, Linux в этом противостоянии проигрывает.
Рынок вычислений в России, Казахстане и Беларуси
Часть 2 из 2 · Хабр · Холодный анализ · Часть 1: «Карточный домик из GPU: архитектура neocloud-пузыря»У них всего с избытком: денег, площадок, обещанных гигаватт. У нас всего не хватает: мощностей, чипов, компетенций. Пузырь — не наш, но его цены и его дефициты мы импортируем.В первой части
ИИ в сетевой кибербезопасности: кто победит — атака или защита
В гонке кибервооружений на базе ИИ тактическое преимущество пока удерживает ИИ-защищающийся. При этом интеграция ИИ в системы защиты уже стала условием выживания. К таким выводам пришли специалисты экспертно-аналитического центра (ЭАЦ) ГК InfoWatch в исследовании «Искусственный интеллект в сетевой кибербезопасности». Отчет подготовлен по результатам изучения мировых тенденций влияния ИИ на безопасность сетевой инфраструктуры.
AI забыл про энергетику? Парадокс исследования рынка ИИ в РФ
Увидел цифры из исследования AIANA — новая аналитика российского рынка AI. Объём оценивается в 316,1 млрд рублей (по итогам 2025 года). Главный заказчик, что логично, — бизнес: 71,9% выручки приходится на B2B. 98,4 млрд рублей приходится на AI-оборудование и физическую инфраструктуру. Это 31,1% рынка — крупнейший сегмент по выручке. Для меня это главное: цифровое подтверждение, что AI-рынок держится не только на моделях, приложениях и промптах, а на «железе». Но дальше начинаются интересности.
Новый стек, новые задачи, новые навыки: 42 бесплатных урока сентября
Новые инструменты появляются быстрее, чем успевают сформироваться привычные рабочие процессы: искусственный интеллект меняет подходы к разработке и аналитике, инфраструктура становится сложнее, а от специалистов ждут всё более глубокого понимания технологий.При этом часто возникает практический вопрос: что изучать дальше, чтобы решать более сложные задачи в работе? Как выбрать тему, которая поможет развиваться в текущей роли и подготовиться к следующему карьерному шагу?
Аналитик против рутины: как я с помощью макросов и ИИ сэкономила месяцы на проекте для промышленной энергетики
Всем привет, меня зовут Алина, я работаю системным аналитиком. Я не программист. Но в какой‑то момент на нашем проекте передо мной встала задача, которую вручную невозможно было решить в разумные сроки. Пришлось взять в руки VBA‑скрипты, нейросеть, немного упрямства и находчивости. Но обо всём по порядку...Сначала был вызов
Как научить криптосканер не врать самому себе: ML‑часть AltScanner
Большинство рассказов о машинном обучении в трейдинге начинаются с модели. Берут свечи, добавляют индикаторы, запускают обучение и получают красивую кривую. Проблема обычно появляется раньше. В выборку могла попасть незакрытая свеча, пропуск мог превратиться в нарисованную цену, а соседние сделки могли использовать один и тот же участок будущего рынка.В AltScanner мы пошли с другого конца. Сначала система научилась фиксировать состояние рынка так, чтобы его можно было воспроизвести. Затем появился механизм отложенной разметки. И только после этого мы добавили простую интерпретируемую модель.
