Искусственный интеллект

При разработке AI-продукта мы столкнулись с неожиданной задачей. Выбрать LLM оказалось проще, чем выбрать интерфейс для работы с ней. Готовые AI-чаты хорошо подходят для диалога с одной моделью, но начинают ограничивать продукт, если в нем появляются несколько агентов, сложные сценарии и промежуточные этапы работы. Разбираем, почему мы остановились на assistant-ui вместо Open WebUI и какие выводы сделали в процессе.

Как превратить данные с камер видеонаблюдения в инструмент управления? В статье показываем, как устроено решение для подсчета людей на базе AI, чем отличаются модели PET и CLIP-EBC и как результаты анализа интегрируются в бизнес-процессы.

Малые языковые модели позволяют снизить стоимость внедрения AI и упростить инфраструктуру. При этом они требуют более аккуратной настройки и контроля, чем крупные модели. В статье разбираем, как использовать малые LLM в продакшене, какие ограничения учитывать и какие инженерные подходы помогают получать стабильный и предсказуемый результат.

В предыдущих статьях мы уже рассказывали про AI-фичи для работы с документами, знаниями и корпоративными коммуникациями, а также про AI для обработки фото, видео и аудио. В этой части собрали AI-инструменты для задач, где бизнесу важно не только анализировать данные, но и принимать решения: прогнозировать спрос, оценивать риски, находить аномалии, рекомендовать действия и оптимизировать процессы.

Во многих бизнес-процессах сотрудники ежедневно работают с фото, видео, документами и аудио — от осмотров и контроля качества до обработки заявок и производственного мониторинга. AI помогает автоматизировать проверку медиаматериалов, сократить объём ручной работы и быстрее принимать решения. В прошлой статье мы рассказывали про AI для документов и корпоративных коммуникаций, а здесь собрали 7 AI фич для задач, связанных с обработкой медиаматериалов.

В больших компаниях проблема обычно не в нехватке данных. Их наоборот слишком много. Сложность в том, что нужное знание разбросано между регламентами, письмами, тикетами, базой знаний и чатами с коллегами.

Мы выделили AI фичи, которые помогают быстрее находить ответы, извлекать суть из длинной переписки, превращать письма в заявки, распознавать документы и готовить ответы клиентам. По отдельности это экономит время и снижает нагрузку. Вместе это заметно разгружает поддержку, бэк офис, HR, продажи и внутренние сервисы.

Сотрудники генерируют десятки идей каждый день, но без системы их обработки ценность теряется. Мы разработали ИИ-платформу, которая автоматизирует весь цикл работы с инициативами: от первичной проверки и структурирования до анализа, обогащения внешними данными и подготовки к защите. В статье разбираем, как превратить поток предложений в управляемый источник бизнес-результата.