ИИ делал за поставщиков их работу и жёг токены. Пришлось сделать его тупее
Меня зовут Никита Мохов. Я отвечаю за цифровое развитие закупок, документооборот и ещё десяток процессов в Цифровом СИБУРе — начиная с закупок и заканчивая выдачей сотрудникам ключей в нашем санатории. Сегодня — только про закупки. И про Колю.Коля — это ИИ-агент. История про него началась не с алгоритмов, а с одного простого наблюдения: наш процесс держался не на регламенте, а на закупщике, который каждый раз молча доделывал за рынок его работу.Жизнь до Коли: гигиена, которой не было
Мы доверили нейросети закупки, а она первым делом упала на архиве в 380 МБ
Меня зовут Никита Мохов. Я отвечаю за цифровое развитие закупок, документооборот и ещё десяток процессов в Цифровом СИБУРе — начиная с закупок и заканчивая выдачей сотрудникам ключей в нашем санатории. Сегодня — только про закупки. И про Колю.Коля — это ИИ-агент. История про него началась не с алгоритмов, а с одного простого наблюдения: наш процесс держался не на регламенте, а на закупщике, который каждый раз молча доделывал за рынок его работу.Жизнь до Коли: гигиена, которой не было
Десять кругов правок одного документа — нормально, так всегда делали. А потом пришла нейросеть
Меня зовут Никита Мохов, я отвечаю за цифровое развитие закупок и документооборота в Цифровом СИБУРе — и ещё за десяток процессов, вплоть до того, как сотрудники получают ключи в нашем санатории. Здесь расскажу только про закупки и про Колю.Коля — это ИИ-агент. История про него началась не с алгоритмов, а с одного простого наблюдения: наш процесс держался не на регламенте, а на закупщике, который каждый раз молча доделывал за рынок его работу.Жизнь до Коли: гигиена, которой не было
Поставщики годами писали нам «предоставим позже», а потом пришла нейросеть
Меня зовут Никита Мохов. Я отвечаю за цифровое развитие закупок, документооборот и ещё десяток процессов в Цифровом СИБУРе — начиная с закупок и заканчивая выдачей сотрудникам ключей в нашем санатории. Сегодня — только про закупки. И про Колю.Коля — это ИИ-агент. История про него началась не с алгоритмов, а с одного простого наблюдения: наш процесс держался не на регламенте, а на закупщике, который каждый раз молча доделывал за рынок его работу.Жизнь до Коли: гигиена, которой не было
Опять прислали PDF вместо Excel. Нейросеть посмотрела и выкинула их из тендера
Меня зовут Никита Мохов. Я отвечаю за цифровое развитие закупок, документооборот и ещё десяток процессов в Цифровом СИБУРе — начиная с закупок и заканчивая выдачей сотрудникам ключей в нашем санатории. Сегодня — только про закупки. И про Колю.Коля — это ИИ-агент. История про него началась не с алгоритмов, а с одного простого наблюдения: наш процесс держался не на регламенте, а на закупщике, который каждый раз молча доделывал за рынок его работу.Жизнь до Коли: гигиена, которой не было
Кредитный радар: LLM-воркфлоу, который каждое утро читает условия 12 банков и сам проверяет свои числа
TL;DR. Собрал воркфлоу на языковой модели, который раз в сутки обходит 34 страницы условий у 12 российских банков, сравнивает их со вчерашним снимком и публикует сводку изменений с ссылкой на источник в каждой строке, а при изменении цены пишет разбор с расчётом. Модель вызывается в четырёх точках и ни в одной не решает, что делать дальше. Цитаты, числа и статистика проверяются кодом. Каждый выпуск оценивается по 14 бинарным проверкам, метрики публичные. Стоит от 3 центов до 70 в день. Ниже устройство, проверки, evals и что он нашёл за первую неделю.
Power Automate + LLM API: автоматизация протоколов совещаний из Teams транскриптов (с помощью Claude)
TL;DR: Хотел полную автоматизацию "встреча → протокол в канале Teams". Получил полуавтоматику с ручным шагом в 30 секунд. Сэкономил 20-30 минут на каждую встречу за $0.33 в месяц. Разбираю что сработало, где упёрся в ограничения Microsoft, и стоила ли игра свеч. Весь проект — от идеи до работающего flow — собран в диалоге с Claude.ПроблемаЯ delivery-менеджер, веду несколько команд. После каждой встречи нужен протокол: кто был, что обсудили, кто что делает.Раньше это выглядело так:Делаю заметки во время встречи
Бывший разработчик ChatGPT представил очень быструю ИИ-модель для задач классификации
Человеческий язык удобен для разговора с пользователем, но внутри приложения за эту универсальность приходится платить временем. Когда одна LLM передаёт результат другой модели, ответ всё равно генерируется токен за токеном. Для классификации заявки, оценки риска или выбора следующего инструмента развёрнутый текст вообще не нужен.Диого Алмейда, бывший исследователь OpenAI и соавтор InstructGPT, вместе с командой TypeSafe представил Jev, первую публичную модель семейства System One.
В событии про письмо нет ни суммы, ни контрагента. Чем платят за то, чтобы эти поля появились
Конец августа 2026 года. Ко мне обратился директор по ИТ компании, которая недавно перешла на Яндекс 360. Попросил сделать автоматический разбор и маршрутизацию входящей почты. Пример был его: приходит счёт, и в 1С он создаётся сам. Почта уже переехала - я пошёл смотреть, что о полученном письме знает сама платформа.Двадцать два поля. Столько их в структуре ответа AuditLogService_Mail у почтового аудит-лога Яндекс 360 (https://yandex.ru/dev/api360/doc/ru/ref/AuditLogService/AuditLogService_Mail, сверено 10 сентября 2026 года). Я искал в этом списке сумму, контрагента и номер договора. Не нашёл ни одного.
