Пилотный проект: как избежать ошибок при внедрении ИИ

Пилотный проект — это тест-драйв ИИ-решения в реальных условиях, но с ограниченным масштабом. Он помогает проверить, подходит ли технология бизнесу, до того, как вкладывать миллионы в полное внедрение.

Как провести «пилот» правильно?

1️⃣ Определите границы проекта:
Выберите конкретный процесс, где ИИ даст максимальный эффект при минимальных затратах. Например, наши клиенты из производственной компании внедряли ИИ для проверки договоров с поставщиками на предмет выявления рисков и соответствия внутренним чек-листам. На стадии планирования пилота было выявлено, что бизнес использует всего 10 типов договоров и около 50 видов рисков, а на проверку 1 договора специалист тратит в среднем 45 минут. Поскольку каждый риск требовал отдельной модели с фиксированной стоимостью разработки, для пилота выбрали один тип договоров с 15 ключевыми рисками— этого хватило, чтобы оценить эффективность без лишних расходов.

2️⃣ Выберите ключевые метрики:
Важно заранее договориться, по каким критериям будет оцениваться успех. Это может быть точность работы алгоритма, сокращение времени на выполнение задачи или ожидаемая окупаемость. В том же примере с автоматизацией проверки договоров главными метриками стали скорость проверки и экономия времени юристов.

3️⃣ Вовлекайте всех, кто влияет на решение:
Без поддержки функциональных заказчиков (тех, кто будет использовать ИИ) и владельцев бюджета даже удачный пилот может не перерасти в полноценный проект. Важно, чтобы они участвовали в обсуждении результатов и видели ценность решения.

4️⃣ Собирайте обратную связь, анализируйте и корректируйте план:
Пилотный проект — это не только демонстрация возможностей, но и поиск слабых мест. После тестирования ИИ-систем компании может потребоваться доработать алгоритмы и только потом масштабировать проект.

📍 Зачем это нужно?
«Пилот» снижает риски, помогает точнее оценить бюджет и сроки, а главное — даёт возможность понять, стоит ли вообще внедрять ИИ в текущих условиях. Без него можно потратить годы и крупные бюджеты на разработку, которая не решит проблем бизнеса.

Embedika — на карте российского рынка ПО 2025 от TAdviser

Аналитическое агентство TAdviser опубликовало ежегодную карту российского рынка программного обеспечения — это один из ключевых отраслевых рейтингов, который помогает бизнесу ориентироваться среди технологических решений. В этом году в него вошли более 500 компаний, и Embedika была вновь включена в раздел «Системы управления процессами и документами».

Это подтверждает, что наши решения на базе ИИ для интеллектуального поиска и анализа документов востребованы бизнесом и соответствуют высоким стандартам рынка.

Спасибо нашим клиентам и партнёрам за доверие! Будем и дальше развивать технологии, которые делают работу компаний эффективнее.

🔗 Подробнее о карте рынка: TAdviser

ИИ и право: как технологии меняют юридическую сферу

Канал «ИИ & Право» (@ai_and_law_rus) исследует, как искусственный интеллект трансформирует юридическую практику: от анализа документов до изменения законодательства. Здесь разбирают реальные кейсы, правовые коллизии и тренды цифровизации юридической профессии.

Делимся подборкой интересных материалов от коллег:

MIT создал базу знаний по управлению рисками ИИ
Исследователи MIT систематизировали более 800 рекомендаций по снижению рисков искусственного интеллекта. База охватывает 4 ключевых направления: управление, кибербезопасность, операционные процессы и прозрачность алгоритмов.

Европарламент предлагает защитить авторов от ИИ
Новое 175-страничное исследование ЕС анализирует конфликт генеративного ИИ и авторского права. Основное предложение — ввести гарантированное вознаграждение для создателей контента, чьи работы используются для обучения нейросетей.

Калифорния вводит правила против дискриминации в ИИ-рекрутинге
Штат утвердил новые требования к алгоритмам подбора персонала: системы не должны допускать расовой, гендерной или иной предвзятости. Работодателям теперь необходимо хранить данные рекрутинговых решений 4 года, сохраняя прозрачность ИИ-процессов.

ИИ в юриспруденции: революция или ограничение возможностей?
Исследование Принстонского университета ставит под сомнение способность ИИ радикально изменить юридическую профессию. Хотя алгоритмы эффективны в обработке документов, они пока не могут заменить сложный юридический анализ и аргументацию.

Подписаться на канал: @ai_and_law_rus. Для юристов, разработчиков и всех, кто следит за цифровизацией права.

Цифровая усталость сотрудников — тихий убийца продуктивности

82% сотрудников в 2025 году находятся в зоне риска профессионального выгорания — это рекордный показатель за всю историю исследований. Главными причинами называют перегрузку (52%) и неэффективные процессы (38%).

Какие это может иметь последствия для компаний:
— $322 млрд ежегодных потерь терпят компании из-за снижения производительности у выгоревших сотрудников;
— На 30% падает удовлетворенность клиентов, когда сотрудники выгорают;
— Выгоревшие сотрудники в 2,6 раза чаще ищут новую работу.

Выгорание — не просто «усталость». Это системная проблема, которую усугубляют:
— Хаотичные данные — поиск информации отнимает до 30% рабочего времени;
— Неструктурированные процессы — сотрудники тратят силы на рутину вместо важных задач.

Как снизить нагрузку?
Один из ключевых факторов — автоматизация рутинных операций. Например, внедрение интеллектуального поиска (как в нашем решении Cursor) помогает:
🔹 Ускорить доступ к информации — все документы, нормативы и базы знаний в одном месте, что помогает ускорить доступ к необходимой для решения бизнес-задач до 50%;
🔹 Повысить точность поиска до 95% даже в неструктурированных данных и на других языках;
🔹 Сократить время на рутинные запросы и высвободить до трети рабочего дня, которая тратится на поиск информации, чтобы сотрудники фокусировались на смысловой работе.
🔹 Организовать систему в удобном формате единой поисковой строки, объединяющей данные из облачных, локальных и сетевых хранилищ, библиотек и приложений компании.

ИТ-выпускники: востребованность, доходы и будущее индустрии

Недавно консалтинговая компания «Яков и Партнеры» провела исследование о востребованности молодых IT-специалистов. Оказалось, что даже в кризис технологические компании продолжают нанимать выпускников, но требования к ним стали жестче.

Мы уже обсуждали тренды на рынке труда в нашем прошлом посте с комментарием от руководителя по найму и адаптации в Embedika, Юлии Мельниковой. А теперь разбираем свежие данные!

Ключевые выводы:
— В 2024 г. на ИТ-направления поступило более 90 тыс. человек — в 2 раза больше, чем в 2016 г. (45 тыс.). При этом 72% студентов учатся бесплатно (бюджет, квоты, целевой прием). Государство активно инвестирует в кадры для цифровой экономики.
— Темпы роста мест замедляются: если в 2017–2022 гг. добавляли по 5–7 тыс. мест ежегодно, то в 2024 г. — всего +1 тыс. Это сигнал: качество подготовки может стать важнее количества.
— Выпускники быстро трудоустраиваются, а их доходы растут быстрее инфляции: +16,3% в год. Уже через год после вуза они обгоняют среднерыночные зарплаты.

Что это значит для бизнеса?
Как мы уже отмечали ранее, работодателям важно не просто искать готовых специалистов, но и участвовать в их подготовке (стажировки, коллаборации с вузами). Рынок требует гибкости: даже начинающие ИТ-кадры уже конкурентоспособны, а их запросы к работодателям растут.

Подборка полезных и интересных материалов

ИИ-разработка, обучение моделей и неочевидное применение технологии искусственного интеллекта — в новой подборке собрали свежие материалы, которые стоит прочитать, прослушать и сохранить в закладки.

Статьи:
📎 Материал «Известий» о том, почему разработчики ИИ массово используют Open Source и кому нужно применять открытые модели.
📎 Заметка «Ведомостей» о том, почему владение ИИ-инструментами становится обязательным требованием при трудоустройстве.
📎 Исследование ICT.Moscow с экспертами отрасли о том, кто и как обучает ИИ-модели в России.
📎 Материал от команды «Сбер Бизнес Софт» в «Ведомостях» с кейсами, в которых ИИ решает нетривиальные задачи.
📎 Интервью «Коммерсанта» с CEO Smart Engines о различиях больших языковых моделей и узкоспециализированного ИИ.

Заметки в блогах:
✍️ Заметка на Хабре про RAG-подход — объяснение архитектурного метода для генеративных моделей.
✍️ Заметка «Сколтеха» о докладах его ученых на конференции AI4X в Сингапуре.
✍️ Пост в телеграм-канале AIRI с подборкой статей ученых института на конференции ICML 2025.
✍️ Разбор от МТС о том, как нейросети меняют поиск в интернете.

Книги:
📚 Библия Reinforcement Learning авторства Ричарда Саттона.

Подкасты:
🎤 Выпуск «ИИнсайт» про ИИ в промышленности.
🎤 Эпизод подкаста «PRO Данные», в котором рассказывается об истории хранения, передачи и анализа данных.

Автоматизация правового департамента: как «Русклимат» внедрил систему проверки договоров без расширения штата

В CNews и TAdviser вышел кейс о внедрении нашего ИИ-решения Contract в «Русклимате» — одном из крупнейших поставщиков климатического оборудования. Система автоматизировала юридическую экспертизу документов, ускорила процесс согласования и снизила нагрузку на правовой департамент.

Главное из материала:
➖ Экономия времени: после внедрения проверка договоров в компании сократилась с 75 до 39 минут — почти в 2 раза;
➖ Точность и безопасность: алгоритмы ИИ-модели от Embedika выявляют 32 типа рисков, а все данные остаются под контролем компании;
➖ Гибкость для бизнеса: решение адаптировано под специфику «Русклимата» — от типовых договоров до редактируемых рекомендаций.
➖ Не просто автоматизация: Contract снизил число ошибок, ускорил согласование между подразделениями и уменьшил количество разночтений по договорам.
➖ Планы по дальнейшему развитию технологии: в будущем планируется расширить библиотеку рисков и добавить модуль дообучения моделей под новые типы договоров.

«Финансовый департамент реже сталкивается с ошибками и спорами по договорам, а отделы продаж ускорили оформление сделок благодаря более быстрому согласованию документов из разных городов», — отметили наши специалисты по результатам внедрения.

🔗 Читайте полный разбор на CNews и TAdviser

Сокращение времени проверки — это только один из показателей, которые может улучшить ИИ. А как вы считаете, какие метрики важнее всего при внедрении подобных технологий для юрдепартамента? Поделитесь вариантами в комментариях 👇

Чек-лист: как выбрать ИИ-решение для корпоративного поиска

Выбрать конкретное ИИ-решение для корпоративного поиска не то же самое, что купить подписку на LLM. Любая ошибка здесь — это потраченные бюджеты, месяцы интеграции и сотрудники, которые не могут эффективно использовать новое внедрение.

Почему предварительная оценка параметров важна?
➖ Слабый NLP — система не поймёт нечетко сформулированный сотрудником запрос;
➖ Отсутствие обновлений, недостаточное количество источников и некачественная настройка — корпоративный поиск останется невостребованным за счет выдачи неактуальных и устаревших данных;
➖ Нет контроля доступа — финансовая отчетность внезапно станет доступна отделам, которые не имеют к ней никакого отношения;
➖ Неверная оценка данных и нагрузки — решение может не справиться с большим объемом документов, не поддержит специфичные форматы файлов или «ляжет» в момент, когда несколько сотрудников одновременно запустят поиск.

Чтобы подобного не происходило, мы решили поделиться своим опытом внедрения и собрали для вас чек-лист с самыми важными пунктами.

🔗 Сохраняйте файл и проверяйте по нему любое решение!

Заглянуть в будущее бизнеса? Это вопрос данных и искусственного интеллекта

Правильно интерпретировать данные — это +100 к эффективности и росту выручки.

Канал «Экономика данных» (@TheDataEconomy) — о том, как понимать данные и использовать их для построения конкурентного преимущества.

Наши коллеги из канала «Экономика данных» поделились свежим дайджестом и выделили 6 ключевых трендов, определивших прогресс ИИ в первом квартале 2025 года:

👉 Развитие ИИ не замедляется
Несмотря на достигнутый уровень, крупнейшие лаборатории продолжают демонстрировать значительный прогресс в области интеллекта, экономической эффективности и скорости генерации.

👉 Эра рассуждающих моделей
Модели, которые «думают» (используют chain-of-thought), прежде чем ответить, стали мейнстримом. Этот подход дал качественный прирост интеллекта.

👉 Прорыв китайского ИИ
Лаборатории из Китая представили модели, которые на равных конкурируют с лучшими западными аналогами, особенно в сегменте open-source.

👉 Архитектура Mixture-of-Experts (MoE)
Смесь экспертных архитектур стала стандартом для эффективного вывода. Модели активируют лишь небольшое подмножество параметров для каждого запроса, что радикально повышает скорость и снижает стоимость эксплуатации.

👉 От чат-ботов к автономным агентам
Фокус сместился на системы, способные выполнять многошаговые задачи автономно, комбинируя вызовы языковых моделей с внешними инструментами и API.

👉 Мультимодальный ИИ
Ключевой тренд — модели, которые изначально рождены для работы с текстом, изображением и аудио. Специализированные же модели продолжают бить рекорды в своих нишах.

Если вы руководитель, аналитик или разработчик, имеющий дело с корпоративными данными и цифровой трансформацией, @TheDataEconomy поможет вам ориентироваться в трендах и находить рабочие решения.