Аналитика по уровню зрелости внедрения цифровых технологий (от IIoT до машинного обучения и биг дата) на ноябрь 2025 года от Strategy Partners

🔵Машинное зрение, промышленный интернет вещей, ML и биг дата демонстрируют более высокий уровень проникновения и зрелости функций.
🔵Технологии цифровых двойников и ГенИИ в промышленности пока — на стадии разработки и пилотных проектов.

Самый главный вывод — из-за дефицита квалифицированных кадров, санкций (которые сдерживают инвестиции) в российской промышленности наблюдается низкий уровень использования накопленных данных — до 50% остаются неиспользованными, что снижает эффективность цифровизации.

Прогноз
На горизонте 5 лет data-driven-подход к управлению станет отраслевым стандартом, ускорится роботизация производственных процессов, в поддерживающих функциях закрепятся ИИ-копилоты. И начнется тиражирование внутренних продуктов компаний на внешний рынок.

Что нужно сделать для ускорения цифровизации российской промышленности
🔵Субсидировать и поддерживать отечественных разработчиков;
🔵нормативно определять уровень применения технологий в компаниях;
🔵развивать правовое поле в области цифровых решений.

Подробнее — в прикрепленном файле.

Собрала для вас подборку вебинаров по ИИ в стройке и не только на ближайшее время

🔵10 ноября, 11:00, «Использование ИИ для повышения производительности труда при работе с потребителями», онлайн. Вебинар Университета Минстроя.

🔵11 ноября, 11:00, «Как подготовить IT-системы к пиковым нагрузкам», Cloud.ru, онлайн. Вебинар о подготовке инфраструктуры к распродажам.

🔵11 ноября, 11:00, «AI внутри Google: автоматизация рутины», университет Зерокодер, онлайн. Практикум по использованию AI-инструментов Google для повышения продуктивности.

🔵11, 12 и 13 ноября, 11:00, три части темы по цифровым двойникам:
— «Демистификация цифровых двойников в строительстве»
— «Интеграция цифровых двойников: построение корпоративной метавселенной»
— «Цифровой двойник как основа умного города: опыт СберСити»

Вебинары от Университета Минстроя и Вадима Степанова, директора департамента технологий информационного моделирования «СберСити», о том, как объединить цифровые двойники в единую интеллектуальную среду.

🔵13 ноября, 11:00, «Revit + ИИ — как автоматизировать расчёт теплопотерь», ПСС, онлайн. Вебинар по автоматизации расчётов в BIM-среде с помощью ИИ и Dynamo.

🔵13 ноября, 20:30, «RAG-системы: как улучшить точность LLM», платформа OTUS, онлайн. Открытый урок по современным RAG-системам для специалистов в NLP и ML.

🔵20 ноября, Yandex AI Studio Series, онлайн. Серия вебинаров от Яндекса по созданию ИИ-агентов для бизнеса.

На все мероприятия нужна предварительная регистрация.

Про браузер с ИИ-агентами Atlas от OpenAI я уже писала, а вот тест подоспел

Пробовали уже — делитесь в комментариях⬇️

Прикиньте, оказалось, что паролем от системы безопасности недавно ограбленного парижского музея Лувра оказалось слово «Louvre» 🤭

Напомню: за семь минут четыре грабителя вынесли исторические драгоценности стоимостью 88 млн евро (8,3 млрд рублей).

Также, оказалось, что система безопасности работала на устаревшем Windows Server 2003.

Не остался и в стороне «самый популярный француз» Павел Дуров, заявив, что «не удивлён» произошедшему и назвал инцидент «ещё одним печальным признаком упадка страны, некогда великой», добавив, что c радостью готов выкупить похищенные украшения и вернуть их музею Лувра, но только не французскому, а Лувру Абу-Даби, в ОАЭ.

#Лувр #безопасность #Дуров

Источник

Компания «СибТехПроект» на форуме 100+ TechnoBuild показала ключевые сценарии использования связки ИИ и данных компании за 14 лет для проектного управления

ИИ применяют для множества задач — от анализа ТЗ и прогнозирования трудозатрат до мониторинга коммуникаций в командах. Какие-то проекты не взлетели и остановлены, где-то нужно дообучить модели и снизить стоимости обработки данных, но в целом: ИИ работает при правильном подходе.

Сплошной дата-драйвен. Одобряем🟣

Главный навык будущего — умение эффективно работать в условиях постоянной ИИ-неопределенности. Директор по стратегическому маркетингу Яндекса Андрей Себрант, опираясь на опыт развития интернета, выделил три ключевых урока для эпохи ИИ

1️⃣ИИ — это не только про текст и картинки. Как и интернет, который превратился из «информационной магистрали» в «пульт управления реальностью» (такси, доставка, платежи), ИИ скоро начнет напрямую менять материальный мир. Его ждут роботы, беспилотный транспорт и ускорение научных открытий.

2️⃣Рынок труда ждут радикальные и непредсказуемые изменения. Под влиянием ИИ одни профессии исчезнут, а другие появятся. Однако предсказать, какие именно, практически невозможно, как было во времена расцвета и заката пленочной индустрии.

3️⃣ Будущее будет радикально другим, а не просто улучшенным настоящим. Это самый важный вывод. Проблема в том, что термин «искусственный интеллект» состоит из знакомых слов. Это создает иллюзию, что мы понимаем, что это такое, по аналогии с известными вещами. Нам кажется, что ИИ — это просто более умный компьютер или алгоритм.

На самом деле, за этими словами скрывается нечто совершенно новое, что не описывается нашим текущим опытом. Так же, как 30 лет назад люди не могли представить себе поисковые системы или социальные сети, используя понятия из эпохи газет и телеграфа.

Что дальше
Андрей пишет, что опасно думать, что мы можем точно предсказать будущее с ИИ. Иллюзия понимания мешает увидеть реальные, порой революционные, изменения.

Главный навык будущего — это не знание конкретных технологий, а способность эффективно работать в условиях постоянной неопределенности, когда правила быстро меняются, а долгосрочные прогнозы ненадежны.

Как делать ведомости объёмов работ (ВОР) с помощью ИИ — кейс от ИТ-компании DATATIM

1️⃣ На вход принимает модели (RVT, IFC), чертежи и спецификации (PDF, Excel), а также справочники работ (ГЭСН, ТСН).

2️⃣ ИИ не просто считывает файлы, а парсит их структуру, извлекая сущности (стены, двери, оборудование) и их параметры (объем, площадь, марка, тип). ИИ сам определяет, какой элемент модели к какой строительной работе относится.

3️⃣ На выходе получают готовую ВОР по стандарту Минстроя. Специалист только проверяет и правит, а не считает вручную неделями.

Решение может работать как SaaS-сервис или On-Premise, встраиваясь в существующие ИС заказчика.

Подробнее — в презентации.

8 ИИ-инструментов для анализа данных — по презентации Максима Курагина, аналитика данных из ГК ФСК, с форума 100+ TechnoBuild

Анализ данных больше не требует глубоких знаний SQL или Python. С помощью ИИ вы можете получать инсайты за считанные минуты — прямо через чат, дашборды или мобильные приложения. Ниже — 8 решений, которые упростят жизнь вашему аналитику

🟣DataChat — чат с вашими базами данных, задавайте вопросы на естественном языке, а сервис сам напишет запрос и покажет визуализацию.

🟣Julius — ИИ-напарник для аналитика, помогает исследовать данные, строить модели и объяснять результаты.

🟣Powerdrill — решение для продуктовой аналитики без SQL: отслеживайте метрики, сегментируйте пользователей, стройте фаннели — без кода.

🟣Vanna.AI — опенсорсный фреймворк для Text-to-SQL, генерирует SQL-запросы по описанию на русском или английском.

🟣Polymer — ИИ-генератор дашбордов. Загружаете CSV или подключите базу — и получите интерактивный дашборд с рекомендациями по визуализации.

🟣Zing Data — мобильное приложение с ИИ-чатом. Смотрите ключевые метрики и задавайте вопросы о данных прямо с телефона. Удобно для менеджеров и руководителей.

🟣Data Dialog — локальное решение для бизнеса, ориентированное на русскоязычные команды. Поддерживает работу с Excel, SQL, API.

🟣Нейроаналитик — встроенный ИИ-ассистент в Yandex DataLens. Задавайте вопросы о данных, получайте автоматические визуализации и рекомендации прямо в привычном инструменте аналитики Яндекса.

А вы пользуетесь ИИ для аналитики?

ИИ-платформа KnowledgeBuilder от Tectome автоматически анализирует разрозненные данные (PDF, CAD, сканы, рукописные пометки) и создает из них структурированную базу знаний с мгновенным поиском. В планах — поддержка RVT и IFC

Работать можно простыми промтами на естественном языке и искать ответы и релевантные решения из прошлых проектов.

Все данные объединяются в централизованную систему с двумя мощными режимами поиска:
⚫️Комбинированная фильтрация по атрибутам проекта и ключевым словам.
⚫️Семантический поиск, который понимает контекст и синонимы, подсвечивая совпадения прямо в документах.

KnowledgeBuilder помогает с помощью ИИ создать корпоративную базу знаний из всей массы проектов и документации.

Ничего необычного — просто парализованный человек управляет моделью самолета силой мысли

Для этого Алекс Конли, участник клинических испытаний чипа Neuralink от Маска, сам написал код, связывающий сигналы мозга с контроллером Arduino.

В удивительное время живем: каждый день — новая магия🟣

Nexus от CMiC — строительная ERP, где каждый из 25 микросервисов — отдельный ИИ-агент

⚫️Каждый агент обучен на свою задачу: один — для парсинга чертежей, другой — для банковской сверки, третий — для анализа рисков.

⚫️Естественный язык — это новый SQL. Вместо того чтобы строить сложные запросы к BI-системе, можно написать/наговорить: «Сводка по остаткам по проекту на конец квартала». Бэкенд трансформирует это в готовый отчёт или дашборд.

⚫️ИИ-агенты не просто дают советы — они выполняют действия внутри системы. Даже заявляется, что они умеют в предиктивную аналитику на основе неструктурированных данных.

Подробнее ознакомиться можно здесь.

Введение в ИИ-агентов — руководство от Google, книга про принципы работы современных автономных агентных систем на базе ИИ

Внутри книги авторами разобраны:
⚫️Архитектура агента, который состоит из трёх главных элементов: модель рассуждений («мозг»), инструменты для действий («руки») и уровень оркестрации («нервная система»).

⚫️Классификация агентной системы по уровням: от базовой системы рассуждений без взаимодействий с реальностью до сложных мультиагентных взаимодействий.

⚫️Цикл работы агента: получение задачи, сканирование ситуации, обдумывание, принятие мер и наблюдение за результатом.

⚫️Вопросы безопасности, идентичности агентов, политика ограничений доступа и методы масштабирования агентов в корпоративных системах.

⚫️Протоколы обмена данными (A2A, AP2).

⚫️Как агенты учатся на опыте, адаптируются, создают новые инструменты и развиваются автономно.

⚫️Примеры продвинутых систем, например, Google Co-Scientist для научных исследований и AlphaEvolve для оптимизации алгоритмов.

Компания «Айдол» вместе с Новой технологической коалицией презентовала первого российского робота-гуманоида Aidol

... и на презентации он упал — пока только учится в координацию. А так-то робот хорош:

⚫️Скорость до 6 км/ч.
⚫️Поднимает до 10 кг.
⚫️В «лице» — 19 сервоприводов для воспроизведения эмоций.
⚫️Умеет в осмысленный диалоаг с распознаванием интонаций и мимикой, а семь микрофонов для создания 3D-звука и выделения собеседника в шуме.
⚫️Ориентируется в пространстве с помощью двух стереокамер и инерциального модуля.

💯 нейросетей для ЛЮБЫХ задач.

Составили шпаргалку с бесплатными нейросетями - тексты, кодинг, аудио, видео, дизайн, слив данных и много чего ещё.

✅ Подробности в закрепе