Найти специалиста по ИИ через SpeShu.AI: в России появился сервис AI-Профи для бизнеса
В первом квартале 2026 года российские работодатели разместили больше 16,5 тыс. вакансий, где требовались навыки работы с ИИ или готовность осваивать нейросети. Это в 2,7 раза больше, чем годом ранее.
Как ПСБ внедряет ИИ: от чат-ботов и RAG до мультиагентных систем
Внутри банка мы обучаем сотрудников промпт-инжинирингу и работе с нейросетями. Студенты в одной группе стали спрашивать: «А зачем мы всё это изучаем? В ПСБ же ничего нет…» Это был знак свыше. Да, мы из тех компаний, которые к LLM относятся крайне осторожно и не стремятся попробовать всё в первых рядах. Но в некоторых направлениях мы как раз пионеры. В частности, в работе с малым и средним бизнесом. Пришло время рассказать об этом побольше.
Внедрение ИИ в бизнес: где он реально окупается и как автоматизировать бизнес-процессы
Привет, это Илья, Технический директор 2PEOPLE IT. В работе часто сталкиваюсь с задачами автоматизации, внедрения ИИ и разработки цифровых продуктов.За последний год каждый второй клиент так или иначе поднимает тему внедрения ИИ в бизнес. Формулировки разные: "нужно что-то на нейросетях", "давайте автоматизируем всё", "хотим ИИ, как у всех".Но на практике далеко не во всех задачах искусственный интеллект действительно нужен. И уж тем более не всегда он окупается
Системный аналитик в эпоху ChatGPT: эволюция или революция
Привет, Хабр! Меня зовут Руслан Каллагов, я системный аналитик в Лаборатории Globus — партнёре Нетологии по стажировкам на курсах ИТ-профессий. Уже 4,5 года я работаю в проектировании программного обеспечения и верю в силу синергии человеческой экспертизы и ИИ. В этой статье расскажу, как именно меняется рабочий процесс, инструментарий и зона ответственности системного аналитика под влиянием технологий вроде ChatGPT.
Почему корпоративные знания не работают — и как это исправит ИИ
В каждой крупной компании со временем накапливается огромное количество ценной информации — инструкций, регламентов, технологических карт, аналитических отчетов. Однако в большинстве случаев эти данные висят «мертвым» грузом в архивах и папках. Все необходимое где-то есть, но найти вовремя невозможно. Чтобы знания действительно начали работать на бизнес, нужен инструмент, который сможет оперативно доставить их тем, кому они нужны. И именно такую задачу решает ИИ чат-бот на основе технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Когда знаний много, но они не работают
Вся стройка держалась на инженерах, а потом пришла нейросеть
В ТЕХНОНИКОЛЬ мы активно используем нейросети: на производстве машинное зрение ищет дефекты на конвейерах, алгоритмы помогают с ценообразованием, для сотрудников разрабатываем внутренние ИИ-инструменты. Но сегодня расскажу, как мы внедрили LLM с RAG в контакт-центр, освободили головы инженеров от рутины и кратно увеличили пропускную способность поддержки.Меня зовут Андрей Цымбалюк, я руководитель этого проекта и занимаюсь digital-маркетингом в технической дирекции. Под капотом — история о том, как мы прошли путь от экспериментов с ChatGPT до системы, которая консультирует клиентов по 10 000+ строительных материалов.
