ROI от внедрения ИИ: как считать и чего ожидать реально
Меня зовут Мария Филатова, я эксперт в области ИИ для бизнеса, предприниматель, сооснователь платформы внедрения AI-процессов в бизнес и автор медиа «вАЙТИ». В статье рассказала о том, чем внедрение ИИ отличается в теории и на практике, а также что стоит считать реальной выгодой от этого. На примерах показала, как оценивать ROI и чего ожидать реально.
Создание ИИ-агента для бизнеса: 5 ключевых этапов
79% крупных компаний внедряют ИИ-агентов. Из них 66% фиксируют измеримый рост продуктивности. По данным McKinsey, 88% организаций используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции.
API нейросетей для бизнеса в SpeShu.AI. Оплата в рублях и официальная бухгалтерия
Чтобы интегрировать ИИ в процессы, российскому бизнесу нужен провайдер API, который сможет заключить официальный договор и принять оплату рублями. Как такого найти и подключить и что это даёт бизнесу?
Рынок SaaS в России замедляется, но остается устойчивым
Команда аналитического проекта SaaS Rating представила ежегодный рейтинг крупнейших SaaS-компаний России по итогам 2025 года. Исследование подготовлено под руководством Аскара Рахимбердиева, сооснователя и генерального директора ERP-сервиса МойСклад.В презентации исследования приняли участие представители крупнейших компаний рынка: Сергей Педченко (Яндекс 360), Евгений Дьяченко (Mindbox), Дмитрий Махлин (HRlink), Максим Нальский (iiko, Pyrus), Дмитрий Черобаев (MPSTATS) и Максим Яремко (Smartway Travel Group).
Тендеры без ошибок: как ИИ обошёл экспертов в проверке документации
Кто победит в соревновании по обработке документов — опытный специалист или нейросеть? На рутинных повторяющихся задачах ИИ уверенно обходит человека: он работает быстрее и не устаёт, тогда как внимание человека дискретно — мы ошибаемся из‑за усталости или монотонности работы.Оптимальное решение — разделить роли: нейросеть быстро и точно сортирует данные, а человек ставит задачи, контролирует процесс и оценивает результат. Как же на практике превратить ИИ-помощника и живого эксперта в эффективную команду?
Как поддерживать корпоративную карту в рабочем состоянии, чтобы AI не начинал ошибаться
В прошлой статье я рассказывал, как мы в «Первой Форме» пришли к навигации по корпоративным данным и почему одной языковой модели недостаточно, чтобы получать полезные ответы внутри компании. Тогда речь шла о самой идее картографирования данных — о слое, который связывает разрозненные системы, знает смысл терминов и помогает находить путь от вопроса к проверяемому ответу.Но довольно быстро выяснилось, что построить карту один раз недостаточно.
Ваша личная ИИ-корпорация: Paperclip сам нанимает ИИ-агентов, распределяет задачи, соблюдает дедлайны и бюджет
Компания одного человека в 2026 году больше не означает, что вы делаете всё сами. Теперь это значит, что вы руководите целым штатом ИИ-агентов и сосредоточены на стратегии. Вышедший на пике этого тренда фреймворк Paperclip делает эту модель массовой. Он забирает у соло-основателей хаос из десятков разрозненных скриптов и внедряет для нейросетей то, к чему привыкли люди: жесткую организационную структуру, трекер задач, систему бюджетирования и корпоративное управление.
Почему AI-проекты ломаются на данных: как качественные датасеты повышают NPS, CTR и конверсию
В гонке за внедрение AI компании всё чаще упираются не в характеристики модели, а в данные. Именно качество датасетов сегодня определяет, насколько быстро, точно и экономично работают интеллектуальные решения. Ошибка на этом этапе напрямую бьёт по бизнес-метрикам — от времени ответа в поддержке до конверсии в интернет-магазине.О том, как бизнесу выстроить работу с данными и где искать реальную экономию, мы поговорили с Ильнуром Файзиевым, руководителем юнита Data LLM в Doubletapp
AI в Финаме — обзор ФинамAI
Цикл статей про внедрение ИИ в «Финаме». 👉 Часть 1: AI в Финаме - обзор ФинамAIЧасть 2: AI в Финаме - внедрение в людейЧасть 3: AI в Финаме - внедрение в разработкуВступлениеМеня зовут Дмитрий Журавлев и я хотел бы поделиться нашим практическим опытом внедрения ИИ-решений в компании «Финам».
ИИ в «Финаме»: от первого прототипа на Flutter до корпоративной платформы на 1000+ сотрудников
Цикл статей про внедрение ИИ в «Финаме». 👉 Часть 1: AI в Финаме - обзор ФинамAIЧасть 2: AI в Финаме - внедрение в людейЧасть 3: AI в Финаме - внедрение в разработкуВступлениеМеня зовут Дмитрий Журавлев и я хотел бы поделиться нашим практическим опытом внедрения ИИ-решений в компании «Финам».
