Как мы автоматизировали обработку входящих клиентских обращений
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Тимохин, я лидер команды ML CRM «Кластер CRM и клиентский опыт» в ВТБ. В этой статье расскажу, как мы разрабатывали сервис анализа и категоризации клиентских обращений для центра клиентской поддержки корпоративно-инвестиционного бизнеса (ЦКП КИБ). В реальных бизнес-процессах автоматизировать клиентскую поддержку довольно непросто. Клиентские обращения редко представляют собой один цельный текст с понятным запросом: это звонки, чаты и письма одновременно, оборванные фразы, переключение между несколькими темами внутри одного диалога и неполные данные из разных источников.
GlowByte провела хакатон по ИИ‑разработке на базе корпоративного портала
Источник изображения: Magnific.com
Книга: «Современная бизнес-аналитика. Увеличьте ценность данных с помощью Python и R»
Привет, Хаброжители!
От Excel до нейросетей: как ИИ меняет планирование производства и когда ждать автономии
Excel-таблицы, интуиция опытного диспетчера и авральные совещания по пятницам. Знакомая картина для любого производственного предприятия? Вопрос о переходе к автономному планированию сегодня звучит уже не как «когда-нибудь», а как «сколько можно ждать».Давайте разберёмся, где мы находимся на этом пути — от ручного управления к заводу, который планирует сам.Человек или машина: разрушаем мифыВ массовом сознании «автономное планирование» — это чёрный ящик: на входе заказ клиента, на выходе — идеальный график работы станков без участия человека. В реальности всё прозаичнее и сложнее.
Жители Валдории живут 147 лет, а страна граничит с Германией и Японией одновременно. Исследование MiroFish. Часть 2
Вторая статья из трёх об исследовании MiroFish, открытого стека мультиагентной симуляции общества. В первой части изложены методология исследования и находка Silent Failure. В этой части: досье вымышленной страны с восемью классами заложенного абсурда, четыре байт-идентичных прогона с разными результатами и пре-регистрированный эксперимент, который локализовал причину.
«Вам может это понравиться»: на Урбан ML разобрались, почему рекомендательные системы перестали предлагать похожее
Открывая онлайн-кинотеатр, сервис для прослушивания аудиокниг или музыки, пользователи редко задумывается о том, почему перед ним оказались именно эти фильмы, книги или треки. Между тем рекомендательные системы в последнее время переживают крупную трансформацию. Если раньше задача сервисов сводилась к поиску похожих пользователей или товаров, то сегодня они уже умеют предугадывать намерения человека, и развитие LLM ускорило этот процесс.
Гипотеза о Языке Мышления как альтернатива Искусственному Интеллекту
Длинный манифест, написанный обаятельным научпоп‑языком. Второе издание. Текст переработан и сокращен, и при этом удачно дополнен, в том числе картинками.50 лет назад была выдвинута гипотеза о Языке Мышления. Наверняка вы про нее не слышали — а зря. Классная штука, которая может перевернуть (и уже переворачивает) представление о возможных методах обработки информации, воплощенных в технологиях.
Внутри ИИ‑Напарника: как работает оркестр агентов в ритейле
Источник изображения: Magnific.comВсем привет! Это Алексей из GlowByte. В прошлой статье я говорил
Инженерия вокруг агента: 10 идей AI Engineer
10 идей конференции AI Engineer о том, как меняется разработка, когда код пишут агенты.В начале 2026 года небольшая команда OpenAI рассказала о необычном эксперименте.Три инженера за пять месяцев создали внутренний продукт объёмом около миллиона строк кода и провели через репозиторий примерно 1500 pull request’ов. Продуктом пользовались сотни сотрудников. При этом люди не написали вручную ни одной строки: прикладной код, тесты, CI‑конфигурацию, документацию, observability и внутренние инструменты генерировал Codex.
Почему LLM нельзя просто подключить к базе данных и получить GenBI?
Привет, Хабр!Как перепроверить отчёт, который прислали специалисты? Как перестать постоянно обращаться к аналитикам с ad hoc-запросами и часами ждать очередную таблицу? Может быть, стоит просто спросить нейросеть о показателях своей компании?У этой концепции есть название — GenBI. Сама идея не нова: сегодня производители встраивают копилотов практически во все аналитические сервисы и обещают доступ к корпоративным данным через запросы на естественном языке.Но на практике всё оказывается сложнее.
