1352 кейса внедрения ИИ в России: почему в продакшене побеждает не модель, а обвязка
В каталоге кейсов внедрения искусственного интеллекта набралось 1352 проекта в российских компаниях и госорганах: от антифрода Сбера до распознавания сорняков с дронов у «Русагро». Каталог ведём мы в АНО «Цифровые платформы», кейсы в него добавляют сами компании и наша команда. Когда смотришь на внедрения 2025-2026 годов не по одному, а разом, видны закономерности: что повторяется из проекта в проект, где ломается и где приносит деньги. О них эта статья.
Как мы мигрировали с MongoDB на Cassandra за квартал: опыт использования АI-агентов
Что делать, если критически важное хранилище с миллиардами записей требует слишком много дорогого железа, а на миграцию силами инженеров уйдет целый год? Меня зовут Александр Моргунов, я инженер Авито, в этой статье я расскажу как мы провели эту миграцию всего за один квартал силами одного архитектора, не написав руками ни одной строчки продакшн-кода, лишь с помощью ИИ-агентов.
Бесплатного интеллекта не бывает: кто оплачивает данные для LLM
Привет, Хабр! По первому образованию я юрист. Успел поработать в прокуратуре и арбитражном суде, потом ушёл в ИТ и последние 13 лет занимаюсь инфраструктурой, разработкой и DevOps. Сейчас строю MLOps-платформы.Этот опыт мешает мне спокойно читать споры об авторском праве и генеративном ИИ. Юрист видит пробелы учета прав в копировании чужих книг. Инженер — цепочку операций: crawler, raw storage, очистку, дедупликацию, training mix, веса, API. Между «скачали страницу» и «модель ответила пользователю» слишком много разных операций, чтобы обсуждать их одним словом «обучение».Отправной точкой для этого разбора стала
Агент пишет код. Что тогда остаётся инженеру данных?
Здравый смыслВ работе инженера данных хватает повторяющихся задач: забрать данные из API, проверить структуру, преобразовать поля, записать результат в хранилище. Вокруг этого — настройки, тесты, сообщения об ошибках и документация.Такую работу удобно поручать Агенту. Например:
Экономика плохих данных, ИБ‑угрозы от ИИ и zero‑vendor: открываем регистрацию на Data & AI Talks 7.0
Вы тоже сталкивались с тем, что ИТ‑конференции про искусственный интеллект и данные часто уходят в крайности? Когда вместо реальных кейсов приходится слушать либо теоретический хайп в духе «ИИ заменит всех к пятнице», либо замаскированную под доклад презентацию очередного вендорского продукта?
650 млн точек, 3 поломки и PI System: технический разбор предиктивной аналитики на НПЗ (часть 2)
Часть 2 из 2. В первой части серии мы предсказали отказ насоса за 60 дней и выяснили, что годами чинили не то. Увидели, что материал встретил вашу живую реакцию, поэтому возвращаемся по горячим следам со второй частью. В этом материале, как и обещали, погружаемся в технику. Расскажем, что было под капотом, как решалась судьба насоса и с какими сложностями мы столкнулись.
Что российские BI‑вендоры называют AI‑агентом? Мы проверили 11 решений и собрали целый зоопарк
Чем отличается настоящий аналитический агент от генератора SQL, почему семантический слой важнее размера языковой модели и почему локальная LLM ещё не означает технологическую независимость?В 2026 году AI‑ассистент или AI‑агент появился едва ли не у каждого российского BI‑вендора. Проблема в том, что одинаковая наклейка «AI» скрывает совершенно разные механизмы: где‑то это чат к данным, где‑то генератор SQL, где‑то помощник разработчика дашбордов, а где‑то — мультиагентная система с оркестратором, отдельными ролями и проверкой результата.
AI‑дайджест #4: закон об ИИ, кризис доверия и мнение коллег из Лаборатории искусственного интеллекта
Привет! На связи Ольга Попова, ИИ-Евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка. В этом выпуске к своим размышлениям добавила комментарии коллег, которые работают с этими темами каждый день. Мне кажется, их взгляд изнутри полезнее любой теории. Поехали!
