Внутренняя документация, которую никто не читает. Как сделать, чтобы читали (на примере ONLYOFFICE Workspace)
Автор: Иван Богданов, Технический писатель Когда я пришел в компанию, главной моей задачей была документация. Точнее, та каша, в которую она к тому времени превратилась. Часть статей писали люди, ушедшие за несколько лет до меня, и спросить, что там имелось в виду, было уже не у кого. Форматирование местами выглядело так, что глаз цеплялся за оформление вместо смысла, и читать это было физически тяжело. Хуже всего дело обстояло с систематизацией, статьи лежали как попало, и новичок успевал отчаяться, пока добирался до нужной.
Теневой ИИ ест бюджет и данные: гайд по выбору корпоративной ИИ-платформы в 2026
В 2026 году перед корпоративным сектором встал новый вызов — управление «теневым искусственным интеллектом» (Shadow AI). После волны успешных точечных пилотов в разных отделах от маркетинга до юристов крупные компании обнаружили себя с десятком разрозненных ИИ-инициатив. В результате руководство теряет контроль над расходами на API-запросы, служба безопасности фиксирует риски утечки данных в публичные сервисы, а ИТ-директора ломают голову, как объединить эти игрушки в единый рабочий контур.
Совет требует ИИ, а данные не готовы. Как ESM даёт фундамент, который не провалит пилот
В прошлой статье мы обсудили, почему ИИ-инициативы в компаниях, даже с большими деньгами и ресурсами, просто проваливаются. Коротко говоря, если у ИИ нет качественных данных, проект скорее всего обречён — по данным Gartner, 60% ИИ-проектов не доходят до продакшена из-за неготовности данных и процессов. В этот раз поищем решение: как собрать все заявки в одном месте и научить модель делать то, что вам нужно — уничтожать рутину.
Контекстная инженерия для слабой локальной модели: как мы делаем среднюю модель надёжной
Принято думать, что качество ИИ-агента упирается в размер модели. Но когда модель работает локально, в закрытом контуре и на ограниченном железе, брать «побольше» особо некуда. И оказывается, что главный рычаг не модель, а контекст: что вы ей показываете, в каком порядке и как фильтруете. Причём «контекст» здесь — это сборка под то, кто спрашивает, откуда и о чём, плюс честный порог релевантности и продуманный порядок секций. На сильной облачной модели небрежный контекст прощается запасом по reasoning; на средней локальной — нет. Об этом и статья.Почему на локальной модели контекст важнее самой модели
Как я за месяц перевела команду с SQL-промптов на мультиагентную систему и сэкономила команде 200 часов
Дарья Воронкина
Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета
Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья.
Я построила диагностику «стоит ли это автоматизировать» — и она трижды говорила глупости. Разбор ошибок
Инфографика-диалог из четырёх реплик между заказчиком и аналитиком, мемная
AI-агент для финансовых процессов: как мы научили ИИ считать числа из базы данных без галлюцинаций
ИИ-агент в «Первой Форме» работает со всеми типами бизнес-процессов: документы, регламенты, задачи, заявки, договоры. Текстовые вопросы он закрывал хорошо с самого начала. А вот финансовые — с галлюцинациями. Мы переделали подход — и теперь агент отвечает точно, с совпадением с SQL до рубля. Ниже — как именно это устроено.Почему RAG не умеет считать
Внедрение ИИ‑агента в бизнес‑процесс за один день: от развертывания до прототипа
Меня зовут Андрей Коптелов, я долгие годы работаю с бизнес‑процессами и корпоративной архитектурой, теперь волею судеб мне приходится погружаться в тему искусственного интеллекта. По мере возможностей пытаюсь делиться своим скромным опытом в этой теме.Представьте: вам поручили «внедрить искусственный интеллект (ИИ)», но без бюджета, и с требованием сохранить данные внутри периметра организации. Результат нужен вчера. Ваши подчиненные не умеют программировать, и используют большие языковые модели только в режиме чата.Результат
Agent Loop: почему одного вызова инструментов уже недостаточно для корпоративного AI-агента
В последние два года разговор об AI-агентах почти везде начинается одинаково. Берётся большая языковая модель, к ней подключаются инструменты — поиск, CRM, почта, база знаний, API — и дальше предполагается, что модель сможет сама выбрать нужный инструмент, вызвать его и на этом решить задачу.
