DeepSeek Harness вместо OpenClaw? Почему бы и… да
Как я перешёл с openclaw на DeepSeek Harness, вернул своему VDS load average 0,03 и перестал докупать память.Вслед за многими читателями этого сайта я в какой-то момент дошёл до стадии, когда тоже установил себе ИИ-ассистента на VDS. Поначалу всё ограничивалось поиском новостей, но время шло, и спектр работ, которые он выполняет, рос.Не буду писать о своих задачах, для статьи они не особо важны. Скажу лишь, что в основном они здесь именно ассистентные: найти, предупредить, прочитать и т.п.Но эйфория от того, что я, начитавшись интернетов и насмотревшись видео, поставил себе openclaw
Отель, ферма и полигон ТКО автоматизируются одинаково?
«Мы под эти параметры не подходим — в связи с особенностью своих предприятий».Так главбух холдинга объясняет, почему типовые правила в 1С не ложатся на их учёт. Та же уверенность у гостиницы, у фермы, у мусорного оператора из того же холдинга: свой бизнес не похож на соседний, готовое решение не подойдёт. Когда мы разложили работу всех этих предприятий на автоматизацию, уникальности в ней оказалось процентов десять. Остальное — пять повторяющихся паттернов, одинаковых что для коровника, что для полигона ТКО.Это выводы с аудита того самого холдинга
Почему мы месяц копаемся в данных, прежде чем подключить ИИ
В корпоративных ИИ-проектах мы всегда сначала приводим в порядок данные и только потом подключаем модель. Детерминированные правила у нас идут раньше ML. Порядок наработанный, одинаковый от проекта к проекту, и держимся мы за него даже тогда, когда заказчик хочет сразу «умную модель» и не понимает, зачем мы месяц возимся со справочниками.Меня зовут Алексей, моя команда делает прикладной ИИ для бизнеса. За этим порядком работ — опыт нескольких десятков проектов. Почти на каждом мы натыкались на одни и те же грабли в одном и том же месте: на входе, в данных.
Ловушка модных фич: почему «хочу чат-бота» — плохое начало ИИ-проекта
Это продолжение разговора про то, что судьба автоматизации решается до первой строчки кода
ИИ замещает ИТ специалистов. Могут ли компании рассчитывать на квалифицированный персонал в будущем?
Кафедра компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли на днях опубликовала худшие показатели неуспеваемости за последние годы. В весеннем семестре 2026 года 35,3% студентов курса CS10 получили неудовлетворительные оценки, тогда как в предыдущие годы этот показатель не превышал 10%.Профессор Дэн Гарсия считает, что главная причина — резкий рост академической нечестности, связанной с использованием ИИ. Студенты поручают языковым моделям выполнение домашних заданий, не осваивают материал, а затем проваливают экзамены.
ИИ вместо отдела продаж? На что он действительно способен?
Важный пост, который, на мой взгляд, возвращает разговор об ИИ из мира воздушных замков в реальность, опубликовал Дэвид Гётте — CEO и управляющий директор компании, занимающейся автоматизацией продаж с помощью искусственного интеллекта.Очевидно, его откровенно раздражают бесконечные посты в духе: «Я заменил весь свой отдел продаж Claude». По его словам, практически каждая такая история — либо откровенная ложь, либо полуправда, упакованная в эффектный кейс о цифровой трансформации.
«А с человеком можно поговорить?» Кто проверит и оценит результат работы ИИ, когда всех уже сократили?
Интересная статья Марлен Де Конинг на нидерландском интернет-ресурсе поднимает, на мой взгляд, один из новых ключевых вопросов современного бизнеса: как организовать контроль качества результатов и бизнес-процессов в условиях стремительного расширения использования ИИ.Сегодня многие компании рассматривают сотрудников прежде всего как центр затрат. По мнению автора, это может стать одной из самых дорогостоящих ошибок руководителей.
