Разбираем, как внедряют ИИ: цифры, ограничения и решения.

Новости и разборы

Дизайн-система или отдельные макеты: что выгоднее на 5–20 экранах

Дизайн-система добавляет 30–60 тыс. к работе по экранам: это 2,5–7,5 экрана. Показываем, на каком объёме она окупается и когда отдельные макеты дешевле.

Как читать смету на UI UX дизайн: семь строк и условия

Смета на UI UX дизайн состоит из семи строк, и пять из них меняют цену. Показываем, что входит в базовые 60 тыс., сколько стоит экран сверх пяти и где заканчивается расчёт.

Дипфейки в рекламе: как использовать образ актёра законно

Дипфейк — синтетическое изображение или видео, где узнаётся конкретный человек; в рекламе он законен при письменном согласии. Разбираем статью 152.1 ГК РФ и маркировку в России, ЕС и США.

Обновление контент-конвейера: дашборд качества и регламент

Дашборд качества и регламент выпуска закрывают разрыв после пилота: команда видит часы, правки и стоимость генерации в одном месте и раскатывает каналы по фиксированному маршруту.

Контент-конвейер агентства: втрое больше публикаций без найма

Сорок материалов в месяц силами трёх человек — и потолок. Конвейер с генерацией, редактурой и факт-чеком поднял месячный объём втрое и срезал время на один пост на 60 %.

Адаптация распознавания речи под предметную область

Шесть шагов адаптации распознавания речи под вашу предметную область: аудит записей, словарь терминов, дообучение, разделение речи по говорящим, запуск в поток и замер доли ошибок по каждому каналу.

Агент в CRM: обновление само заполняет карточку после звонка

После обновления агент в CRM обновляет карточку сделки сам: по итогу звонка создаёт заметку, заполняет поля и ставит задачу. Ниже — какие методы API он вызывает, как включить запись на работающей интеграции и что это дало на пилоте.

Защита от промпт-инъекций: шесть шагов для LLM-агента

Промпт-инъекция срабатывает, когда недоверенный текст доходит до точки, где у агента есть права. Шесть шагов изоляции входа, белого списка инструментов, фильтра вывода, канареечного токена, минимальных прав и подтверждения закрывают эту точку, у каждого шага своя проверка.

RAG или дообучение для доменных знаний: замеры по шести критериям

RAG и дообучение для доменных знаний различаются по шести критериям: свежесть, длина контекста, цена обновления, точность на терминах, расходы и приватность. Разбираем числа, условия и границы каждого подхода.

ИИ на производстве: старт с одного процесса

ИИ на производстве начинают с одного процесса, где объём ровный, правила записаны, а ошибка стоит дёшево. Разбираем выбор первого участка, настройку данных и границы пилота.

Генерация текстов и редактура: как собрать замкнутый контур

Генерацию текстов с редактурой собирают как замкнутый контур из четырёх звеньев. Разбираем бриф, черновик под голос бренда, факт-чек и возврат правок в промпты, а также метрики и границы подхода.

Сколько стоит контент-конвейер: из чего складывается цена

Цена контент-конвейера складывается из пяти статей: токены, часы редактора, постобработка, факт-чек и публикация. Разбираем, где расход падает с объёмом, а где держится.

Классификация вместо генерации: System One-примитивы в AI-агентах

До 90% вызовов LLM в агентах уходит на генерацию там, где нужно бинарное решение. Jev сокращает до 80% счёта за токены.

Эра детерминированного RAG: корпоративная ИИ-инфраструктура без ценового хаоса и галлюцинаций

Почему прямая отправка корпоративных данных в контекст LLM упирается в рост затрат и потерю точности. Разбираем контур из векторного слоя, семантического кэша и трассировки.

Эпоха автономных агентов: почему чат-боты больше не окупаются в 2026 году

Разбираем экономический тупик классических текстовых чатов, скрытую инфляцию токенов и переход к асинхронным агентным микро-конвейерам.

ИИ-агенты в поддержке: где заканчивается автономность

Разбираем, какие задачи агент закрывает сам, где нужен человек и почему время ответа падает не настолько, насколько обещают.

Компьютерное зрение на линии: почему нужна ручная перепроверка

Модель находит дефекты быстрее человека, но 4% спорных решений съедают экономию. Разбираем, где проходит граница автоматизации.

Conversational BI: Архитектура двухслойного LLM-агента с семантическим слоем

Разбираем, как обойти барьеры Text-to-SQL (галлюцинации, уязвимости и высокую стоимость) с помощью двухслойной архитектуры Intent LLM и Smart LLM с семантическим слоем.

Мониторинг отзывов: почему фильтр по тональности не работает

Классификатор тональности отмечает половину негатива, который на самом деле нейтрален. Разбираем, на чём строится рабочая система мониторинга.

Поговорите о задаче

Разберём вашу задачу и покажем, что уже работает у клиентов из вашей отрасли.

Оставить заявку