Мы дали ИИ доступ к учётной системе: что из этого вышло?
Большинство разговоров про ИИ в бизнесе пока заканчиваются примерно одинаково: написать письмо, пересказать документ, сделать картинку или проанализировать Excel.Но нам было интереснее проверить другой сценарий: что произойдет, если дать ИИ доступ не к выгрузке, а непосредственно к учетной системе компании? Чтобы он сам посмотрел продажи. Проверил остатки. Нашел должников. Создал заказ поставщику. Заполнил карточки товаров. А при необходимости разобрался, кто вчера поменял цены и насколько. Для этого мы подключили МойСклад к ИИ-ассистентам через MCP и начали давать им обычные задачи предпринимателя.
Захватывающая история внедрения ИИ в умирающей не-IT-компании
Вся история выдумана. Любые совпадения с именами, должностями и компаниями случайны.Как компания забрала рынок
Блеск и нищета ML‑автоматизации
Рынок ML‑автоматизации в России переживает второе рождение. Первое было классическим ML: деревья решений, CatBoost, XGBoost, скоринговые модели. В эту эпоху «ML для бизнеса» означало аккуратный пайплайн на табличных данных с дата‑сайентистом, неделями настраивающим гиперпараметры. Второе рождение произошло благодаря LLM в агентном режиме, и эти роды получаются не легче первых.
«ИИ нельзя, у нас данные закрытые» — можно. Разбираю, как собрать ассистента в закрытом контуре
Почти в каждом проекте, где я помогал внедрять ИИ‑ассистента, был один и тот же момент. Бизнес горит идеей: разгрузить поддержку, автоматизировать вычитку и проверку документов, перестать сводить отчеты руками. А потом в разговор заходит безопасность — идея потухает на требовании «нашим данным нельзя наружу».Дальше обычно есть два стула. Либо проект хоронят целиком (значит, ИИ нам не подходит), либо линейные сотрудники втихую используют Чат ГПТ, и через полгода случайно выясняется, что куски договоров и персональные данные клиентов утекли на чужие серверы.
От ИИ в 1С до киберустойчивости: программа Петербургского цифрового хаба
Петербургский цифровой хаб - 2026
Вскрытие ноу‑код сметы за 500$ или как купить «АИ — ассистента» который сожрёт весь бюджет заказчика
«...Давайте я сделаю, на моих токенах потестите...»Привет, Хабр! Я разработчик из Минска (работаю официально, в статусе НПД). Занимаюсь автоматизацией на связке Self‑Hosted n8n + Redis. Внедряю автономных ИИ‑агентов для мессенджеров и связываю их с amoCRM. Дисклеймер: в статье упоминается Meta: организация признана террористической и запрещена в РФ)Поделюсь, как говорится, «мясом» из своей практики. В статье я максимально постараюсь отразить и технический абсурд, плавно переходящий в явное кидалово от инфомошенников. Во‑первых —
Внутри ИИ‑Напарника: как работает оркестр агентов в ритейле
Источник изображения: Magnific.comВсем привет! Это Алексей из GlowByte. В прошлой статье я говорил
Искусственный интеллект внутри 1С: что уже можно внедрять
Когда мы говорим об искусственном интеллекте, очень легко уйти в разговор о будущем. Об универсальных помощниках, цифровых сотрудниках и системах, которые однажды смогут делать практически все.Но мне хотелось бы поговорить не о будущем, а о настоящем. О том, какие задачи искусственный интеллект уже сегодня решает непосредственно внутри экосистемы 1С.Для меня главный вопрос звучит не так: «Может ли искусственный интеллект работать с 1С?»Он уже работает.
Четыре истории внедрения ИИ в бизнесе: агент для заявок, RAG по документам и проверка сметы нейросетями
«Внедрить ИИ» — формулировка, за которой на практике скрываются совершенно разные по масштабу работы. Одной компании нужен агент, который годами живёт на сервере и разбирает входящие заявки. Другой — разовый прогон одного документа через связку нейросетей перед подписанием акта. Третьей автоматизация вообще ни к чему: важнее, чтобы команда сама умела ставить задачи агенту и проверять результат, без подрядчика на каждое изменение.
