Как оценить стоимость ручного поиска документов в компании на 200 человек
В корпоративных системах обычно хорошо считают то, что приходит отдельным счётом: лицензии, серверы, внедрение, поддержку, подрядчиков. Эти расходы видно в бюджете, у них есть владелец, договор и понятная строка в финансовой модели.Но есть другой тип расходов — менее заметный. Он не приходит отдельным счётом, но каждый день съедает рабочее время сотрудников. Речь о ручном поиске документов, старых версий файлов, договоров, регламентов, презентаций, отчётов и решений, которые уже когда-то были созданы внутри компании.
Всё, что перестало быть AI
Откройте бэклог любого крупного магазина и найдите там задачу «поправить сортировку в блоке „с этим товаром покупают“». Обычная задача, полдня работы, идёт в общей очереди. Двадцать лет назад ровно эта штука была темой статей в IEEE, а до того темой диссертаций. Сейчас это один из блоков задач. Владельца у него нет, есть компонент в джире.Ещё в том же бэклоге почти наверняка лежит «включить AI‑поиск», с приоритетом выше. Хотя поиск с исправлением опечаток и синонимами у вас работает с 2015 года и называется просто «поиск».Вот про этот зазор я и хочу написать.Эффект и его название
DuckDuckGo: поиск без слежки как бизнес-модель
DuckDuckGo — один из немногих поисковиков, который сделал приватность не маркетинговым лозунгом, а основой бизнеса. Сервис не хранит историю запросов, не создает профили пользователей и не раскрывает их данные. Несмотря на это, компания остается прибыльной и независимой.
YaGo: как я хотел бесплатный self-hosted Tavily API, а в итоге воскресил YaCy
Всё началось не с мечты про «поисковик нового поколения». Мне понадобился быстрый self-hosted Tavily-compatible API для собственных рабочих и личных AI-решений: без оплаты за каждый запрос, без внешнего сервиса в обязательной цепочке и с индексом, содержимое которого контролирую я сам.Тут я вспомнил про YaCy. Когда-то я уже поднимал его ноду. Идея мне нравилась, а реализация - заметно меньше: Java, тяжёлая машина и примерно шесть секунд ожидания ответа на моей тогдашней установке. Для человека, который один раз нажал Enter, это ещё можно пережить. Для агента, делающего несколько поисков, уточнений и extract
ЕС обязал Google открыть доступ к данным Android и Google Search для конкурирующих ИИ-сервисов
Европейская комиссия обязала Google предоставить конкурирующим сервисам искусственного интеллекта более широкий доступ к данным операционной системы Android и поисковой системе Google Search.
YouTube начал тестировать ИИ-поиск Ask YouTube
YouTube запустил тестирование ИИ‑поиска Ask YouTube — функции, которая позволяет задавать вопросы обычным языком и получать ответы на основе видео с платформы. Об этом сообщил руководитель сервиса Нил Мохан.
Два движка, два разных веба: почему ChatGPT-search и Яндекс-нейропоиск цитируют из 174 доменов только 7 общих
Я гоняю один и тот же пул из 60 промптов через шесть ИИ-движков раз в месяц — это часть мониторинга, который я веду для одной ниши. В какой-то момент решил не просто читать ответы, а посчитать, откуда движки берут источники. Ожидал разную выдачу по одной теме — обычное дело для поисковиков. Получил другое: два практически несвязанных множества доменов. Из 174 уникальных источников за последний срез общих оказалось 7.Расскажу, как я это посчитал, почему дело не в шуме прогона, а в архитектуре, и почему первый вывод оказался не там, где я его искал.Что за данные и почему их вообще можно сравнивать
