Сколько стоит внедрение ИИ в 2026 году
Пообщавшись с клиентами, которые приходят к нам за услугами, с коллегами, выяснил, что внедрение ИИ в бизнес 2026 году стоит от 50 000 ₽ за простого бота до 1,5 млн ₽ за хорошего ИИ-агента и от 3 млн ₽ за полноценную корпоративную систему на базе ИИ. Удивительные цены для рынка, многие клиенты охают и не понимают откуда такие суммы берутся. Поэтому хочу немного внести ясность. Цену обычно задают четыре фактора:класс системы (бот, рабочий агент или мультиагентная система);набор интеграций с CRM, 1С и телефонией;состояние данных в базе;поддержка и доработка после запуска.
Как мы подключали Claude API из России. Новая линейка моделей и счёт за токены
Сразу дисклеймер: мы делаем Polza AI — агрегатор доступа к моделям. Заинтересованность очевидная, поэтому официальный путь через Anthropic описываем так же подробно, как обходной, и честно пишем, где он выгоднее нашего.Повод для статьи возник, когда мы переносили собственные сервисы на новую линейку. За два месяца Anthropic обновила почти весь модельный ряд: в июне вышли Fable 5 и Sonnet 5, 24 июля 2026 года — Opus 5. Одновременно у Sonnet 5 сменился токенизатор, у Opus 5 появился параметр effort
ИИ-агенты в трейдинге: от рекомендаций к автономному управлению. Разбор тренда, рисков и архитектурных решений
Представьте, что вы сообщаете ИИ-агенту, на какой риск готовы пойти, какие у вас цели по накоплениям на пенсию и когда ваши дети поступят в колледж, а затем позволяете ему управлять вашим инвестиционным портфелем и спокойно спите по ночам.Эта концепция агентской торговли, при которой искусственный интеллект не просто рекомендует инвестиции, но и сам их совершает, постепенно становится реальностью. Брокерские компании, стартапы и даже частные инвесторы создают ИИ-агентов, которые помогают управлять портфелями и автоматизируют инвестиционные задачи, которые раньше выполняли люди.
Селлер платил ЗП отделу из 5 человек и уволил. Нейросеть справляется с этим за 10 долларов
Статья написана на основе интервью с Евгением Беловым, основателем агентства автоматизации NODECS.Я не программист и не инженер. Я предприниматель, который собирает нейросетевые автоматизации для бизнеса. За полтора года такой работы я заменил нейросетью несколько отделов: где-то из семи человек оставался один, где-то двое.В интернетах все чаще слышу мнение, что «ИИ скоро заменит всех», но я убедился, что это не так. С рутиной нейросеть и правда справляется блестяще, а на чём-то очень простом и человеческом ломается.
Ассистент, а не агент: как спроектировать предсказуемую LLM-систему
Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist и core-разработчик open-source AutoML-фреймворка OutBoxML.В прошлой статье я разбирал четыре инженерных принципа, которые перенёс из расчётной механики в архитектуру ML-систем. Сегодня — про то, как спроектировать LLM-систему, которая надежно работает каждый день, не сжигает бюджет на токены и работает предсказуемо. Разберём на реальном примере: ассистенте, который сверяет входящий документ технического задания свободного формата со сводом документации и ставит комментарии наличии запрашиваемых пунктов в соотвествии с документацией.
Как я собирал AI-агентную команду для реального бизнеса, а не ассистента в чате
Схема работы главного агента XelaBot компании XelaGroupНемного оффтоп)
