Нашел список из более чем 300 кейсов использования ИИ в реальных компаниях. Так как он собран под кураторством Microsoft, то речь конечно больше про использование технологий Azure OpenAI Service, GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot и Microsoft Fabric

Все кейсы разбиты на категории:
1) Обогащение опыта сотрудников — автоматизация рутины, повышение производительности, персонализация обучения
2) Переосмысление взаимодействия с клиентами — чат-боты и виртуальные помощники, персонализация контента, улучшение сервиса
3) Трансформация бизнес-процессов — оптимизация цепочки поставок, автоматизация документооборота, финансы и риск-менеджмент
4) Ускорение инноваций — разработка продуктов, кейсы здравоохранения и образования

https://blogs.microsoft.com/blog/2025/03/10/https-blogs-microsoft-com-blog-2024-11-12-how-real-world-businesses-are-transforming-with-ai/

AI FORGE

В будущем основным потребителем документации будет не человек, а LLM.
Поэтому уже сейчас компании вроде Stripe делают чтение документации удобнее для агентов, в частности создавая .llm формат. Пример https://docs.stripe.com/llms.txt

#dev #ai #agi #coding

—————————
Мысли Рвачева
—————————

У Вастрика тут вышла прикольная статья про опыт вайб-кодинга

Для тех кто не в курсе, вайб-кодинг — это когда вы на чилле и позитиве (vibe, в переводе настроение) фигачите код через написание промптов для LLM в какой-нибудь AI-driven среде разработки типа Cursor. То есть вы не думаете над архитектурой вашего приложения, стеком технологий, не управляете структурой проекта, не пишите сами нужные сервисы, а просто человеческим языком пишите к ИИшке запрос «Напиши мне приложение, которое будет делать вот это вот»

В фантазиях оно именно так, что ты как будто сидишь с senior-разработчиком за пивком, говоришь ему что ты хочешь видеть как результат, а он с полуслова тебя понимает и тут же исполняет твои желания новоиспеченного фаундера стартапов

Но в реальности оказывается, что для того, чтобы закодить что-то приемлемое нужно общаться с LLM как с джуном, то есть декомпозировать задачу на максимально атомарные составляющие, к каждой из них детально описывать ожидаемый результат и всё перепроверять

То есть AI конечно может быть ускорителем процессов, например, я представляю себе как можно очень легко написать с помощью AI какие-то конфиги на YAML. Но когда мы начинаем иметь дело со сложной системой, состоящей из большого числа компонент, то когнитивная нагрузка на создание правильного промпта для задачи и контролирование результата может существенно превышать те же затраты, когда всё делается самостоятельно

В общем, для меня тут вывод, что а) никуда не денется потребность в системном мышлении, более того она сильно возрастет; б) ИИ будет отличным ассистентом для рутинных и простых задач, но отдельным навыком станет критическое осмысление где затраты времени на написание команды или набора команд к ИИ себя окупят

А ещё жду прироста онлайн-курсов про вайб-кодинг, а потом засилье джунов, которые не просто пишут неготовый к продакшну код, но и код, в котором они не разбираются почти никак

https://vas3k.blog/notes/vibe_coding/

ИИ теперь на службе людей, которые забывают номер овощей, когда подходят к весам. Справляется пока с попеременным успехом

https://vk.com/video-24430626_456239842

Записали с Леной Чебурашкиной короткое, но бодрое видео для «Школьной лиги» — это такая классная образовательная программа, которая помогает школьникам по всей стране по-настоящему влюбиться в науку и технологии

Поговорили про искусственный интеллект — не в стиле «всё пропало, машины захватят мир», а осознанно: разобрали мифы, страхи и ожидания. Может ли ИИ заменить ученого? Делает ли он открытия? А что насчет ИИ в политике и киберспорте — реальность или хайп?

Получился живой разговор про границы и возможности современных технологий

Куда будут развиваться LLM-платформы в дальнейшем

Вижу интересную тенденцию, что большинство LLM-движухи сейчас сконцентрировано вокруг моделей: каналы пестрят новостями о новых релизах Anthropic, Google и остальных. Но на мой взгляд, ключевые инновации, которые будут влиять на то как быстро LLM будут проникать в бизнес и пользовательские приложения сейчас происходят в области LLM-инфраструктуры (LLMOps)

Это как было с data science – с ростом потребности в том, чтобы DS-решения были масштабируемые, управляемые, воспроизводимые появилась целая область MLOps, в которой на текущий момент несколько доминирующих платформ и тысячи узко-специализированных решений

Похожая история будет происходить и с LLM: ключевые задачи тут будут касаться менеджмента LLM-пайплайнов (в том числе промпт-менеджмента, оркестрации в комплексные агентные системы, а также автоматизированной оценки пайплайнов) и resource-management (что-то про то как выдавать качество, валидное для решения задачи, но с минимальной стоимостью, например, через оптимизацию выбора модели/архитектуры под задачу)

У меня была нудная задача. Признаюсь, что я очень многие задачи считаю нудными по умолчанию. И я вынужден сам вдыхать в них какую-то творческую составляющую, чтобы они переставали быть такими нудными. В общем, я сам себе сначала рою яму отчаяния от того, что «боже мой какая же это скучная задача», а потом из этой ямы выкарабкиваюсь различными героическими и почти что поэтическими путями

Задача моя состояла в том, чтобы сделать тренд-репорт о том, что вообще происходит с использованием ИИ в продуктах — какие тренды, нововведения. И я не хотел сознательно просто рассказывать про то, что появляются новые модели и т.д. и т.п. Также мне не хотелось делать компиляцию из уже известных тренд-репортов и сыпать банальностями в перемешку с баззвордами. Мне хотелось прям понять какие конкретные ИИ функции внедряют разные технологические компании в свои продукты и какие большие тренды из этого вырисовываются, в общем, по классике — сначала сигналы, потом паттерны

Как вы уже поняли, сделать эту задачу как-то откровенно плохо я не хотел, но и закрадывалась «перебирать тьму различных пресс-релизов и кропотливо выбирать из них те, что достойны включения в моё исследование — такое себе удовольствие»

В итоге я сделал задачу с помощью ИИ — поэтапно собрал источники, скопировал всё что нужно в единый док и скормил его Claude (хотя конечно можно было бы сделать сразу Deep Research в Claude, но я так не хотел, потому что не контролировал бы источники)

А ещё прелесть в том, что когда решаешь задачу через ИИ, то фактически документируешь весь процесс. В итоге навайбкодил сделал вот такую симпатичную страничку с помощью Claude и Replit, примерно за 2 часа, которая рассказывает обо всём процессе в занимательной форме

Я ещё позже отрефлексирую что это вообще значит глобально, но общая суть в том, что:
а) делать задачи становится проще — новая задача становится экспериментом по взаимодействию человека и ИИ;
б) выполняя задачи с помощью ИИ вы фактически попутно документируете процесс выполнения, а значит выше вероятность, что эту задачу вы можете делегировать;
в) эти алгоритмы решения позже могут быть переложены в агентную систему и выполнены с минимальным участием человека;
г) бонусно вы можете производить из каждого такого взаимодействия с ИИ некоторое количество контента разных форм — как некие behind the scenes вашей деятельности;
д) весь этот контент может быть упакован в one-pager, который предоставляет некоторую базовую интерактивность, а не просто статичен, а стоимость производства такого контента довольно-таки мала

Ну и сам отчет почитайте

Завтра вместе с Сашей Поляковым будем рассказывать про ИИ-сервисы для разработки и автоматизации. Приходите в бота и регистрируйтесь https://news.1rj.ru/str/workshow_bot по слову Дегустация