Как превратить хаос чертежей в цифровую экосистему: запись вебинара от Embedika
В предыдущих постах рассказывали, как умные системы помогают компаниям структурировать цифровые активы.
Для более детального погружения мы делимся записью вебинара, где наши эксперты подробно объяснили, как решение Cursor превращает разрозненные массивы данных в стройную и понятную цифровую экосистему.
На вебинаре разобрали самые важные аспекты:
➖ Как визуализировать жизненный цикл инженерных данных и наглядно представить деятельность проектировщика;
➖ Как грамотно передать результаты моделирования и проектирования для запуска этапа строительства;
➖ Как передавать результаты проектирования следующим участникам процесса для запуска строительства и закрытия работ подрядчиков;
➖ Как ИИ может помочь управлять инженерными данными: обрабатывать, анализировать достоверность и актуализировать информацию;
➖ Разбор практического кейса по работе с информационной моделью актива: от проблематики проекта до применяемого решения.
Это готовое руководство к действию для тех, кто хочет погрузиться в тему управления инженерными данными и увидеть реальное применение технологий ИИ.
🔗 Смотрите полную запись вебинара по ссылке.
В предыдущих постах рассказывали, как умные системы помогают компаниям структурировать цифровые активы.
Для более детального погружения мы делимся записью вебинара, где наши эксперты подробно объяснили, как решение Cursor превращает разрозненные массивы данных в стройную и понятную цифровую экосистему.
На вебинаре разобрали самые важные аспекты:
➖ Как визуализировать жизненный цикл инженерных данных и наглядно представить деятельность проектировщика;
➖ Как грамотно передать результаты моделирования и проектирования для запуска этапа строительства;
➖ Как передавать результаты проектирования следующим участникам процесса для запуска строительства и закрытия работ подрядчиков;
➖ Как ИИ может помочь управлять инженерными данными: обрабатывать, анализировать достоверность и актуализировать информацию;
➖ Разбор практического кейса по работе с информационной моделью актива: от проблематики проекта до применяемого решения.
Это готовое руководство к действию для тех, кто хочет погрузиться в тему управления инженерными данными и увидеть реальное применение технологий ИИ.
🔗 Смотрите полную запись вебинара по ссылке.
🎉6👍2🔥2❤1💯1
Дайджест событий в области искусственного интеллекта
Август прошел под знаком интеграции: ИИ продолжает внедряться в самые неожиданные и рутинные сферы — от школ и ресторанов до космических станций. Делимся главными новостями месяца.
В России:
🏫 В Московской области запустят трех ИИ-помощников для образования: для подготовки к урокам, проверки рукописных текстов и ответов на вопросы учеников.
🤖 Стартап «Вилка Рест» создал цифрового официанта на основе ИИ для персонализированного подбора блюд.
🏗 Пермский край готов стать экспериментальной площадкой для тестирования ИИ в строительстве.
🔌 «Беркут» запустил корпоративную интеграционную платформу Bercut ESB с поддержкой ИИ для объединения разрозненных ИТ-систем.
🗣 Сбер разработал метод предобучения моделей HuBERT-CTC для повышения точности распознавания русской речи.
🛡 Ученые МГУ им. М.В. Ломоносова разработали подходы для повышения надежности систем машинного обучения в борьбе с банковским мошенничеством.
📮 В Подмосковье ИИ начали анализировать документы для автоматического присвоения почтовых адресов.
В мире:
🎥 YouTube использует ML-инструменты для автоматического редактирования видео пользователей.
🇺🇸 Google выпустила Gemini for Government — ИИ-платформу для госструктур США.
🍽 Google внедрила в поиск функцию бронирования столиков в ресторанах через ИИ-агента.
🚀 Китай внедрил чат-бота Wukong AI на своей космической станции «Тяньгун» для поддержки экипажа.
👓 Стартап Halo разрабатывает умные очки с ИИ, которые выводят подсказки для общения прямо на линзу.
🔍 Microsoft тестирует в Windows 11 ИИ-поиск по файлам и изображениям через приложение Copilot.
📝 Google добавили в Docs функцию создания аудиоверсии документов с помощью Gemini.
🧠 Anthropic увеличил контекстное окно Claude Sonnet 4 до 1 млн токенов (около 750 тыс. слов).
Аналитика:
📈 По данным Smart Ranking, рынок ИИ в России в 2025 году вырастет на 25–30%, до 1,9 трлн руб.
📊 Банк «Точка»: интерес российского бизнеса к ИИ-инструментам вырос более чем на 3000% за пять лет.
⚙️ По данным TAdviser и Rubytech, применение компьютерного зрения и прогнозной аналитики позволяет сократить затраты на ручной контроль в промышленности до 40%.
#ИИ_дайджест
Август прошел под знаком интеграции: ИИ продолжает внедряться в самые неожиданные и рутинные сферы — от школ и ресторанов до космических станций. Делимся главными новостями месяца.
В России:
🏫 В Московской области запустят трех ИИ-помощников для образования: для подготовки к урокам, проверки рукописных текстов и ответов на вопросы учеников.
🤖 Стартап «Вилка Рест» создал цифрового официанта на основе ИИ для персонализированного подбора блюд.
🏗 Пермский край готов стать экспериментальной площадкой для тестирования ИИ в строительстве.
🔌 «Беркут» запустил корпоративную интеграционную платформу Bercut ESB с поддержкой ИИ для объединения разрозненных ИТ-систем.
🗣 Сбер разработал метод предобучения моделей HuBERT-CTC для повышения точности распознавания русской речи.
🛡 Ученые МГУ им. М.В. Ломоносова разработали подходы для повышения надежности систем машинного обучения в борьбе с банковским мошенничеством.
📮 В Подмосковье ИИ начали анализировать документы для автоматического присвоения почтовых адресов.
В мире:
🎥 YouTube использует ML-инструменты для автоматического редактирования видео пользователей.
🇺🇸 Google выпустила Gemini for Government — ИИ-платформу для госструктур США.
🍽 Google внедрила в поиск функцию бронирования столиков в ресторанах через ИИ-агента.
🚀 Китай внедрил чат-бота Wukong AI на своей космической станции «Тяньгун» для поддержки экипажа.
👓 Стартап Halo разрабатывает умные очки с ИИ, которые выводят подсказки для общения прямо на линзу.
🔍 Microsoft тестирует в Windows 11 ИИ-поиск по файлам и изображениям через приложение Copilot.
📝 Google добавили в Docs функцию создания аудиоверсии документов с помощью Gemini.
🧠 Anthropic увеличил контекстное окно Claude Sonnet 4 до 1 млн токенов (около 750 тыс. слов).
Аналитика:
📈 По данным Smart Ranking, рынок ИИ в России в 2025 году вырастет на 25–30%, до 1,9 трлн руб.
📊 Банк «Точка»: интерес российского бизнеса к ИИ-инструментам вырос более чем на 3000% за пять лет.
⚙️ По данным TAdviser и Rubytech, применение компьютерного зрения и прогнозной аналитики позволяет сократить затраты на ручной контроль в промышленности до 40%.
#ИИ_дайджест
🔥7💯3👍2❤1
Цифровой и ИИ-гибридный труд: почему будущее за симбиозом человека и машины, а не тотальной автоматизацией
Сегодня прогнозы о полной автоматизации и замене человеческого труда уступают место более комплексному подходу. Современная реальность цифрового предприятия — это гибридная модель, где искусственный интеллект выступает не заменой, а ключевым элементом усиления компетенций сотрудника. Разбираем, почему симбиоз человеческого интеллекта и машинной эффективности становится основным вектором развития корпоративных процессов.
Тенденция на гибридный труд — это про принципиально новую организацию работы, где рутину забирают на себя алгоритмы, а человек концентрируется на том, что пока не автоматизируется: на креативе, стратегии, сложных переговорах и принятии решений.
Вот как это работает на практике 👇
➡️ ИИ-ассистенты берут на себя рутину. Вместо часов поиска документов в 5 разных системах — единый интеллектуальный поиск (например, Cursor by Embedika), который понимает запрос по смыслу и находит нужные документы даже по нечётким формулировкам. Вместо многочасовой вычитки договоров — AI-решение (как наш Contract), которое за минуту находит риски и предлагает правки. ИИ не заменяет юристов и методологов, а делает их работу эффективнее.
➡️ Человек остаётся в центре процесса. ИИ не принимает решений за людей. Он структурирует информацию, находит связи, предупреждает о рисках и даёт рекомендации. Но итоговое решение — всегда за человеком. Цифровой труд не только повышает их скорость и качество, но и снижает влияние усталости и человеческого фактора.
➡️ Гибридная модель — это про эффективность и рост. Как показывают исследования (например, от IBM и Forbes), компании, которые внедряют AI-инструменты для поддержки сотрудников, а не их замены, видят рост продуктивности на 30-50%. Высвобожденное время сотрудники тратят на инновации и задачи, которые действительно двигают бизнес вперед.
Будущее рабочих процессов — в коллаборации. Умные инструменты усиливают наши сильные стороны и берут на себя слабые.
Коллеги, как ваша компания использует AI-ассистентов для повседневных задач? Делитесь в комментариях! 👇
Сегодня прогнозы о полной автоматизации и замене человеческого труда уступают место более комплексному подходу. Современная реальность цифрового предприятия — это гибридная модель, где искусственный интеллект выступает не заменой, а ключевым элементом усиления компетенций сотрудника. Разбираем, почему симбиоз человеческого интеллекта и машинной эффективности становится основным вектором развития корпоративных процессов.
Тенденция на гибридный труд — это про принципиально новую организацию работы, где рутину забирают на себя алгоритмы, а человек концентрируется на том, что пока не автоматизируется: на креативе, стратегии, сложных переговорах и принятии решений.
Вот как это работает на практике 👇
➡️ ИИ-ассистенты берут на себя рутину. Вместо часов поиска документов в 5 разных системах — единый интеллектуальный поиск (например, Cursor by Embedika), который понимает запрос по смыслу и находит нужные документы даже по нечётким формулировкам. Вместо многочасовой вычитки договоров — AI-решение (как наш Contract), которое за минуту находит риски и предлагает правки. ИИ не заменяет юристов и методологов, а делает их работу эффективнее.
➡️ Человек остаётся в центре процесса. ИИ не принимает решений за людей. Он структурирует информацию, находит связи, предупреждает о рисках и даёт рекомендации. Но итоговое решение — всегда за человеком. Цифровой труд не только повышает их скорость и качество, но и снижает влияние усталости и человеческого фактора.
➡️ Гибридная модель — это про эффективность и рост. Как показывают исследования (например, от IBM и Forbes), компании, которые внедряют AI-инструменты для поддержки сотрудников, а не их замены, видят рост продуктивности на 30-50%. Высвобожденное время сотрудники тратят на инновации и задачи, которые действительно двигают бизнес вперед.
Будущее рабочих процессов — в коллаборации. Умные инструменты усиливают наши сильные стороны и берут на себя слабые.
Коллеги, как ваша компания использует AI-ассистентов для повседневных задач? Делитесь в комментариях! 👇
👍7🔥4👏3
Как дать командам централизованный инструмент для документооборота
В крупных компаниях зачастую отсутствует прозрачный и единый процесс работы с внутренними нормативными документами. Разработка, согласование, подписание, выпуск и доведение документов проходят через множество каналов — почту, мессенджеры, бумажные носители — что приводит к путанице и задержкам.
Из-за отсутствия централизованного инструмента:
📍 Разрозненные версии у разных согласующих ведут к ошибкам и постоянным переделкам документов, а разрозненность понятий к путаницам и противоречиям;
📍 Обратная связь теряется — невозможно в одном интерфейсе увидеть все замечания и ответы на них. Неясно, какие правки приняты, а какие отклонены, а также сложно отслеживать историю согласования и понять, на каком этапе находятся изменения;
📍 Документы «зависают» на согласовании без прозрачности процесса, уведомлений о смене статусов и контроля сроков;
📍 База документов содержит дубли и противоречия, которые не анализируются, что мешает сделать её структурированной, актуальной и понятной для сотрудников;
📍 Нет единого интерфейса для поиска, анализа связей и оценки влияния изменений на процессы;
📍 Руководители лишены инструментов для анализа состояния базы документов и оценки нагрузки сотрудников, которые занимаются их разработкой.
В результате страдает и качество внутренних регламентов, и скорость бизнес-процессов в компаниях в целом, а коммуникация между командами усложняется и приводит к конфликтным ситуациям.
В Embedika мы создали Standart — бизнес-платформу для создания корпоративных ИТ-систем для интеллектуальной разработки, анализа, согласования документации. Такие системы сокращают время на подготовку единой непротиворечивой позиции при согласовании документов, а также помогают нормализовать базу документов, делая ее актуальной и доступной, а процессы понятными и прозрачными.
➖ Standart собирает все этапы работы с документами в одном месте: планирование, создание, правки, согласование, выпуск и доставку контента. Больше не нужно собирать правки по почте, чатам и сводить их из разных версий документов.
➖ Система предлагает подходящие шаблоны и предлагает эталонные формулировки, предупреждает, если вы забыли важный раздел.
➖ Прозрачное согласование: видно, кто и когда должен согласовать документ, какие есть материалы и история вопроса, система уведомит о событиях и смене статусов.
➖ Совместная работа в реальном времени: все комментарии и правки видны сразу, а система напоминает о задачах.
➖ Автопроверка на дубли и противоречия: Standart автоматически ищет несоответствия и показывает связи между документами.
➖ Аналитика для руководителей: видно, сколько документов в работе, загрузка сотрудников и статус согласований — чтобы работа шла без сбоев.
Standart — это помощник, который учитывает специфику разных подразделений и помогает разрабатывать документы быстро, удобно и без путаницы.
👉 Хотите узнать, как система может помочь именно вашей компании? Запросите демо решения на нашем сайте.
В крупных компаниях зачастую отсутствует прозрачный и единый процесс работы с внутренними нормативными документами. Разработка, согласование, подписание, выпуск и доведение документов проходят через множество каналов — почту, мессенджеры, бумажные носители — что приводит к путанице и задержкам.
Из-за отсутствия централизованного инструмента:
📍 Разрозненные версии у разных согласующих ведут к ошибкам и постоянным переделкам документов, а разрозненность понятий к путаницам и противоречиям;
📍 Обратная связь теряется — невозможно в одном интерфейсе увидеть все замечания и ответы на них. Неясно, какие правки приняты, а какие отклонены, а также сложно отслеживать историю согласования и понять, на каком этапе находятся изменения;
📍 Документы «зависают» на согласовании без прозрачности процесса, уведомлений о смене статусов и контроля сроков;
📍 База документов содержит дубли и противоречия, которые не анализируются, что мешает сделать её структурированной, актуальной и понятной для сотрудников;
📍 Нет единого интерфейса для поиска, анализа связей и оценки влияния изменений на процессы;
📍 Руководители лишены инструментов для анализа состояния базы документов и оценки нагрузки сотрудников, которые занимаются их разработкой.
В результате страдает и качество внутренних регламентов, и скорость бизнес-процессов в компаниях в целом, а коммуникация между командами усложняется и приводит к конфликтным ситуациям.
В Embedika мы создали Standart — бизнес-платформу для создания корпоративных ИТ-систем для интеллектуальной разработки, анализа, согласования документации. Такие системы сокращают время на подготовку единой непротиворечивой позиции при согласовании документов, а также помогают нормализовать базу документов, делая ее актуальной и доступной, а процессы понятными и прозрачными.
➖ Standart собирает все этапы работы с документами в одном месте: планирование, создание, правки, согласование, выпуск и доставку контента. Больше не нужно собирать правки по почте, чатам и сводить их из разных версий документов.
➖ Система предлагает подходящие шаблоны и предлагает эталонные формулировки, предупреждает, если вы забыли важный раздел.
➖ Прозрачное согласование: видно, кто и когда должен согласовать документ, какие есть материалы и история вопроса, система уведомит о событиях и смене статусов.
➖ Совместная работа в реальном времени: все комментарии и правки видны сразу, а система напоминает о задачах.
➖ Автопроверка на дубли и противоречия: Standart автоматически ищет несоответствия и показывает связи между документами.
➖ Аналитика для руководителей: видно, сколько документов в работе, загрузка сотрудников и статус согласований — чтобы работа шла без сбоев.
Standart — это помощник, который учитывает специфику разных подразделений и помогает разрабатывать документы быстро, удобно и без путаницы.
👉 Хотите узнать, как система может помочь именно вашей компании? Запросите демо решения на нашем сайте.
👍7🔥6❤2
🔍 Коллеги, давайте познакомимся ближе!
Наша миссия — помогать крупным компаниям управлять корпоративной информацией: извлекать пользу из внутренних документов, контролировать риски, эффективно управлять бизнес-процессами.
Мы не привязаны к конкретной отрасли. Наши ИИ-решения актуальны для всех, кто думает о масштабе и устойчивом организационном развитии.
Теперь мы хотим лучше узнать вас, чтобы наши статьи, кейсы и новости про ИИ попадали точно в цель. Это поможет сделать контент еще интереснее и полезнее!
Пройдите опрос ниже и расскажите, в какой сфере работаете вы 👇
Наша миссия — помогать крупным компаниям управлять корпоративной информацией: извлекать пользу из внутренних документов, контролировать риски, эффективно управлять бизнес-процессами.
Мы не привязаны к конкретной отрасли. Наши ИИ-решения актуальны для всех, кто думает о масштабе и устойчивом организационном развитии.
Теперь мы хотим лучше узнать вас, чтобы наши статьи, кейсы и новости про ИИ попадали точно в цель. Это поможет сделать контент еще интереснее и полезнее!
Пройдите опрос ниже и расскажите, в какой сфере работаете вы 👇
❤5👍3💯2
Ваш бизнес — это система
Знакомо? Вроде бы работа кипит, все заняты, героически закрывают «горящие» задачи, гордятся сверхурочными, а клиенты в восторге от скорости реакции, но почему-то к концу квартала прибыль не растёт, лучшие сотрудники выгорают, а вы сами уже месяц не можете выбраться из операционки.
Если вы постоянно «тушите пожары», значит ваша бизнес-модель неправильно построена. Режим вечного аврала — это не признак больших объемов, а симптом системного кризиса. Вы застряли в роли самого дорогого пожарного, а не архитектора растущего бизнеса.
Чем вам на самом деле обходятся «пожары»?
✔️ Скрытые убытки: срочность всегда дороже. Скидки «чтобы сохранить клиента», сверхурочные, исправления ошибок, сделанных на скорости.
✔️ Цена возможности: вы не видите новые рынки, не запускаете прибыльные продукты, не строите стратегию.
✔️ Выгорание команды: люди устают от хаоса. Уходят те, кто нужен вам больше всего. Остаются те, кто любит суету.
Выход прост: перестаньте тушить пожары. Начните строить систему.
На канале БизнесХаб эксперты регулярно разбирают подобные бизнес-проблемы и дают готовые чек-листы и алгоритмы: как внедрить систему встреч, как прописать бизнес-процессы, как выстроить приоритизацию.
Знакомо? Вроде бы работа кипит, все заняты, героически закрывают «горящие» задачи, гордятся сверхурочными, а клиенты в восторге от скорости реакции, но почему-то к концу квартала прибыль не растёт, лучшие сотрудники выгорают, а вы сами уже месяц не можете выбраться из операционки.
Если вы постоянно «тушите пожары», значит ваша бизнес-модель неправильно построена. Режим вечного аврала — это не признак больших объемов, а симптом системного кризиса. Вы застряли в роли самого дорогого пожарного, а не архитектора растущего бизнеса.
Чем вам на самом деле обходятся «пожары»?
✔️ Скрытые убытки: срочность всегда дороже. Скидки «чтобы сохранить клиента», сверхурочные, исправления ошибок, сделанных на скорости.
✔️ Цена возможности: вы не видите новые рынки, не запускаете прибыльные продукты, не строите стратегию.
✔️ Выгорание команды: люди устают от хаоса. Уходят те, кто нужен вам больше всего. Остаются те, кто любит суету.
Выход прост: перестаньте тушить пожары. Начните строить систему.
На канале БизнесХаб эксперты регулярно разбирают подобные бизнес-проблемы и дают готовые чек-листы и алгоритмы: как внедрить систему встреч, как прописать бизнес-процессы, как выстроить приоритизацию.
👍6🔥5👏5❤1
Аналитический обзор SmartRanking: Embedika в десятке лидеров роста на рынке ИИ России
Исследовательское агентство SmartRanking опубликовало ежегодное исследование российского рынка искусственного интеллекта. Ключевой тренд — консолидация и зрелость: рынок демонстрирует устойчивый рост на 25%, смещая фокус с экспериментальных проектов на полноценные промышленные внедрения.
Основные драйверы роста рынка ИИ — государственная поддержка, импортозамещение и спрос со стороны бизнеса на процессы автоматизации.
В рамках исследования был составлен рейтинг самых быстрорастущих ИИ-компаний: Embedika вошла в ТОП-10, заняв 8-ю позицию с ростом выручки 116%.
Сегодня ИИ уже не просто тренд, а неотъемлемая часть современного бизнеса. Мы рады быть частью этого прогресса, наравне с другими технологичными компаниями. Включение нас в ТОП-10 показывает, что наши платформы для работы с документацией востребованы среди бизнеса и способствуют его развитию.
🔗 Полный текст исследования — по ссылке.
Исследовательское агентство SmartRanking опубликовало ежегодное исследование российского рынка искусственного интеллекта. Ключевой тренд — консолидация и зрелость: рынок демонстрирует устойчивый рост на 25%, смещая фокус с экспериментальных проектов на полноценные промышленные внедрения.
Основные драйверы роста рынка ИИ — государственная поддержка, импортозамещение и спрос со стороны бизнеса на процессы автоматизации.
В рамках исследования был составлен рейтинг самых быстрорастущих ИИ-компаний: Embedika вошла в ТОП-10, заняв 8-ю позицию с ростом выручки 116%.
Сегодня ИИ уже не просто тренд, а неотъемлемая часть современного бизнеса. Мы рады быть частью этого прогресса, наравне с другими технологичными компаниями. Включение нас в ТОП-10 показывает, что наши платформы для работы с документацией востребованы среди бизнеса и способствуют его развитию.
🔗 Полный текст исследования — по ссылке.
👍5🔥5🎉4👏1
Embedika_—_14_вопросов_вендору_перед_внедрением_ИИ.pdf
3.2 MB
Первый диалог с вендором ИИ-систем: 14 вопросов, которые нужно задать перед внедрением
Внедрение корпоративного ИИ — это решение, при принятии которого правильный старт определяет 80% успеха. Чаще всего неудачи происходят из-за недопонимания между компанией-заказчиком и вендором еще на самом начальном этапе. Чтобы ваш первый разговор был продуктивным и помог сразу выделить реперные точки в проекте, мы подготовили для вас детальный чек-лист.
Что внутри документа?
👉 14 ключевых вопросов к вендору, которые раскрывают суть предложения и скрытые риски;
👉 Подробные пояснения к каждому пункту: почему это важно и на что обратить внимание в ответе.
Скачивайте чек-лист и выстраивайте свое сотрудничество с вендором грамотно с первых шагов!
#полезные_материалы
Внедрение корпоративного ИИ — это решение, при принятии которого правильный старт определяет 80% успеха. Чаще всего неудачи происходят из-за недопонимания между компанией-заказчиком и вендором еще на самом начальном этапе. Чтобы ваш первый разговор был продуктивным и помог сразу выделить реперные точки в проекте, мы подготовили для вас детальный чек-лист.
Что внутри документа?
👉 14 ключевых вопросов к вендору, которые раскрывают суть предложения и скрытые риски;
👉 Подробные пояснения к каждому пункту: почему это важно и на что обратить внимание в ответе.
Скачивайте чек-лист и выстраивайте свое сотрудничество с вендором грамотно с первых шагов!
#полезные_материалы
🔥10❤2👏1💯1
ИИ для юристов: меньше рутины — больше стратегии
Делимся нашей новой колонкой в Hi-Tech Mail ru — о том, почему стоит доверять работу с документацией ИИ, как технологии помогают избавиться от бумажной волокиты и сосредоточиться на приоритетных задачах. Разбираем тему вместе с Дмитрием Козловым, директором по продажам в Embedika.
В статье мы рассказываем не только о трендах, но и разбираем конкретный кейс — как в ТПХ «Русклимат» оптимизировали проверку договоров с помощью ИИ, сэкономив до 50% времени правового департамента.
О чем еще говорим в колонке:
👉 Какие именно задачи может автоматизировать ИИ в юридической практике уже сегодня: от подготовки и проверки договоров на соответствие внутренним регламентам и требованиям законодательства до сопровождения судебных процессов, консультирования по типовым правовым вопросам и управления документооборотом.
👉 Почему ИИ — это не путь к сокращению юристов, а метод перераспределения ресурсов команды для концентрации на сложных судебных спорах, переговорах и стратегическом планировании.
👉 Какие риски внедрения уже решены, а какие все еще актуальны. Главный страх — «незнание» ИИ российского законодательства, уходит в прошлое. Основным барьером сегодня остается бюджет на внедрение и важность выбора специализированного решения, которое обеспечивает регулярное обновление базы знаний и учитывает специфику бизнес-процессов конкретной компании.
🔗 Читайте статью полностью по ссылке
Материал будет полезен не только юристам, но и всем, кто хочет оптимизировать бизнес-процессы с помощью технологий.
#сми_о_нас
Делимся нашей новой колонкой в Hi-Tech Mail ru — о том, почему стоит доверять работу с документацией ИИ, как технологии помогают избавиться от бумажной волокиты и сосредоточиться на приоритетных задачах. Разбираем тему вместе с Дмитрием Козловым, директором по продажам в Embedika.
В статье мы рассказываем не только о трендах, но и разбираем конкретный кейс — как в ТПХ «Русклимат» оптимизировали проверку договоров с помощью ИИ, сэкономив до 50% времени правового департамента.
О чем еще говорим в колонке:
👉 Какие именно задачи может автоматизировать ИИ в юридической практике уже сегодня: от подготовки и проверки договоров на соответствие внутренним регламентам и требованиям законодательства до сопровождения судебных процессов, консультирования по типовым правовым вопросам и управления документооборотом.
👉 Почему ИИ — это не путь к сокращению юристов, а метод перераспределения ресурсов команды для концентрации на сложных судебных спорах, переговорах и стратегическом планировании.
👉 Какие риски внедрения уже решены, а какие все еще актуальны. Главный страх — «незнание» ИИ российского законодательства, уходит в прошлое. Основным барьером сегодня остается бюджет на внедрение и важность выбора специализированного решения, которое обеспечивает регулярное обновление базы знаний и учитывает специфику бизнес-процессов конкретной компании.
🔗 Читайте статью полностью по ссылке
Материал будет полезен не только юристам, но и всем, кто хочет оптимизировать бизнес-процессы с помощью технологий.
#сми_о_нас
💯5👍4🔥2👏2❤1
Как происходит внедрение корпоративного ИИ в крупных компаниях? Рассказываем на примере реального кейса Embedika
Для крупных компаний с распределенной структурой и большим объемом внутренней документации поддержание актуального и согласованного информационного поля — критическая задача. Несвоевременный доступ к актуальным документам, дублирования и противоречия между документами напрямую влияют на скорость принятия решений и операционные издержки.
Сегодня на примере нашего реализованного проекта для лидера российской добывающей отрасли мы расскажем, как ИИ-решения начинают интегрироваться в корпоративный ландшафт крупных компаний.
Главная задача этого проекта — заложить основу для цифровой трансформации системы управления нормативно-методической документацией для десятков тысяч сотрудников. Первые результаты показывают значительное ускорение поиска информации (с 10,5 минут до 1,2 минуты) и повышение её доступности.
📍 В карточках кратко про детали реализации и этапы проекта.
Для крупных компаний с распределенной структурой и большим объемом внутренней документации поддержание актуального и согласованного информационного поля — критическая задача. Несвоевременный доступ к актуальным документам, дублирования и противоречия между документами напрямую влияют на скорость принятия решений и операционные издержки.
Сегодня на примере нашего реализованного проекта для лидера российской добывающей отрасли мы расскажем, как ИИ-решения начинают интегрироваться в корпоративный ландшафт крупных компаний.
Главная задача этого проекта — заложить основу для цифровой трансформации системы управления нормативно-методической документацией для десятков тысяч сотрудников. Первые результаты показывают значительное ускорение поиска информации (с 10,5 минут до 1,2 минуты) и повышение её доступности.
📍 В карточках кратко про детали реализации и этапы проекта.
🔥5💯3❤1👍1👏1
Как оптимизировать работу с нормативно-методической документацией: обзор функционала Cursor
Работа с внутренними регламентами, приказами и методическими указаниями часто требует значительных временных затрат на поиск актуальных версий документации, отслеживание взаимосвязей и контроль изменений. В крупных компаниях — это не редкая проблема, а ежедневная рутина. Объем нормативно-методической документации измеряется терабайтами, а ее актуальность и доступность важны для работы всей компании и принятия взвешенных решений.
Одно из наших ключевых решений, платформа Cursor, помогает бизнесу структурировать корпоративные знания и обеспечивает эффективный поиск и анализ документов.
Рассказываем о ключевых возможностях Cursor, которые помогут превратить систему НМД в управляемую и осмысленную среду знаний всей компании:
✅ Умный поиск по документам: функция семантического поиска позволяет находить документы в нормативной базе по смыслу и неточным формулировкам, предлагает дополнительные термины и варианты поиска для более точного результата, ускоряя время обработки НМД.
✅ Платформа автоматически выявляет связи между документами, формирует взаимные ссылки, показывает документы, которые схожи по тексту или имеют такую же смысловую нагрузку, что позволяет находить дублирующиеся НМД.
✅ Гибкая система фильтрации позволяет ограничивать поиск по типу документа, дате, статусу и другим атрибутам, что ускоряет доступ к нужным материалам.
✅ Возможность отслеживать версионность НМД позволяет видеть актуальные и предыдущие версии документации, сравнивать их и всегда быть в курсе изменений без обращения к тексту документа, а также получать уведомления об их изменениях напрямую заинтересованным сотрудникам.
✅Инструмент сбора и анализа обратной связи: при планировании работ по разработке и актуализации документации методологи могут опираться на аналитический срез, чтобы знать, какие документы брать в работу в первую очередь.
✅Платформа позволяет создавать пакеты документов для ознакомления — например, пакет «Новому сотруднику» с необходимыми НМД для новых членов команды.
✅ Визуальный конструктор как инструмент администрирования позволяет методологам и администраторам настраивать модели данных, формы, правила индексации и поиска без глубокого погружения в код для ускорения адаптации системы под конкретные бизнес-процессы.
Платформа эффективно работает в крупных корпорациях, холдингах, государственных ведомствах и научно-образовательных учреждениях, где критически важна скорость и точность работы с внутренней документацией.
Такой подход помогает:
👉 Линейным сотрудникам — быстро находить информацию для повседневных задач;
👉 Новым сотрудникам — быстрее погружаться в рабочие процессы и ориентироваться во внутренних регламентах;
👉 Экспертам и методологам — анализировать большие массивы данных и поддерживать актуальность базы знаний;
👉 Аналитикам — гибко настраивать систему под меняющиеся требования.
📌 Хотите увидеть, как это работает?
Напишите «+» в комментариях — проведем демонстрацию решения, покажем реализованные кейсы и расскажем, с чего начать внедрение в вашей компании.
Работа с внутренними регламентами, приказами и методическими указаниями часто требует значительных временных затрат на поиск актуальных версий документации, отслеживание взаимосвязей и контроль изменений. В крупных компаниях — это не редкая проблема, а ежедневная рутина. Объем нормативно-методической документации измеряется терабайтами, а ее актуальность и доступность важны для работы всей компании и принятия взвешенных решений.
Одно из наших ключевых решений, платформа Cursor, помогает бизнесу структурировать корпоративные знания и обеспечивает эффективный поиск и анализ документов.
Рассказываем о ключевых возможностях Cursor, которые помогут превратить систему НМД в управляемую и осмысленную среду знаний всей компании:
✅ Умный поиск по документам: функция семантического поиска позволяет находить документы в нормативной базе по смыслу и неточным формулировкам, предлагает дополнительные термины и варианты поиска для более точного результата, ускоряя время обработки НМД.
✅ Платформа автоматически выявляет связи между документами, формирует взаимные ссылки, показывает документы, которые схожи по тексту или имеют такую же смысловую нагрузку, что позволяет находить дублирующиеся НМД.
✅ Гибкая система фильтрации позволяет ограничивать поиск по типу документа, дате, статусу и другим атрибутам, что ускоряет доступ к нужным материалам.
✅ Возможность отслеживать версионность НМД позволяет видеть актуальные и предыдущие версии документации, сравнивать их и всегда быть в курсе изменений без обращения к тексту документа, а также получать уведомления об их изменениях напрямую заинтересованным сотрудникам.
✅Инструмент сбора и анализа обратной связи: при планировании работ по разработке и актуализации документации методологи могут опираться на аналитический срез, чтобы знать, какие документы брать в работу в первую очередь.
✅Платформа позволяет создавать пакеты документов для ознакомления — например, пакет «Новому сотруднику» с необходимыми НМД для новых членов команды.
✅ Визуальный конструктор как инструмент администрирования позволяет методологам и администраторам настраивать модели данных, формы, правила индексации и поиска без глубокого погружения в код для ускорения адаптации системы под конкретные бизнес-процессы.
Платформа эффективно работает в крупных корпорациях, холдингах, государственных ведомствах и научно-образовательных учреждениях, где критически важна скорость и точность работы с внутренней документацией.
Такой подход помогает:
👉 Линейным сотрудникам — быстро находить информацию для повседневных задач;
👉 Новым сотрудникам — быстрее погружаться в рабочие процессы и ориентироваться во внутренних регламентах;
👉 Экспертам и методологам — анализировать большие массивы данных и поддерживать актуальность базы знаний;
👉 Аналитикам — гибко настраивать систему под меняющиеся требования.
📌 Хотите увидеть, как это работает?
Напишите «+» в комментариях — проведем демонстрацию решения, покажем реализованные кейсы и расскажем, с чего начать внедрение в вашей компании.
👍4❤1🤔1💯1
Как устроена бизнес-платформа для работы с корпоративными данными
При первом касании может показаться, что Cursor — только поисковая строка и выдача результатов. На самом деле, за современным корпоративным поиском стоит сложная архитектура, которая обеспечивает скорость, точность и масштабируемость.
Микросервисная архитектура: почему это ключевое преимущество?
В основе Cursor и других наших решений лежит принцип модульности. Это - набор независимых сервисов, которые взаимодействуют друг с другом. Такой подход позволяет масштабировать систему под задачи любого объема — от отдельного департамента до крупного холдинга, внедрять и обновлять функционал без остановки всей системы, а также интегрироваться с существующей ИТ-инфраструктурой компании.
Подробнее о том, из каких модулей состоит Cursor:
1️⃣ Агрегатор данных собирает и унифицирует информацию из разнородных источников, включая неструктурированные данные (docx, pdf). Извлекает текст, выделяет ключевые сущности, сегментирует документы.
2️⃣ Движок индексации позволяет настраивать правила индексации по типам сущностей и атрибутам, обеспечивая точность и актуальность поисковой выдачи, а также дает администраторам инструмент контроля качества базы знаний.
3️⃣ Нормализация текста приводит слова к базовой форме (лемматизация), исправляет опечатки и учитывает морфологию языка — это основа для точного поиска.
4️⃣ Модуль семантики и пересечений находит семантически близкие документы, выявляет содержательные пересечения и строит граф связей между документами.
5️⃣ Поисковый модуль обеспечивает полнотекстовый, контекстный и атрибутивный поиск с поддержкой кросс-языковых запросов и фасетной фильтрации.
6️⃣ Модуль AI-ассистент позволяет получать готовые ответы на вопросы сотрудников в диалоговом режиме, без необходимости вручную искать и анализировать документы
7️⃣ Консоль администрирования позволяет методологам и администраторам гибко настраивать модель данных (типы объектов, атрибуты, связи), права доступа, конструктор карточек, форм и реестров.
8️⃣ Модуль аналитики отслеживает динамику пополнения базы, активность пользователей и предоставляет готовые отчеты для руководителей.
Данные в Cursor проходят строгую цепочку обработки: индексация → нормализация → агрегация → семантический анализ. Такой подход позволяет системе находить не просто слова, а смысловые связи между документами, а вместе с тем делает Cursor гибким инструментом для работы с корпоративными знаниями.
Подробнее о технической реализации готовы рассказать на демонстрации решения. Для её проведения напишите «+» в комментариях 👉
При первом касании может показаться, что Cursor — только поисковая строка и выдача результатов. На самом деле, за современным корпоративным поиском стоит сложная архитектура, которая обеспечивает скорость, точность и масштабируемость.
Микросервисная архитектура: почему это ключевое преимущество?
В основе Cursor и других наших решений лежит принцип модульности. Это - набор независимых сервисов, которые взаимодействуют друг с другом. Такой подход позволяет масштабировать систему под задачи любого объема — от отдельного департамента до крупного холдинга, внедрять и обновлять функционал без остановки всей системы, а также интегрироваться с существующей ИТ-инфраструктурой компании.
Подробнее о том, из каких модулей состоит Cursor:
1️⃣ Агрегатор данных собирает и унифицирует информацию из разнородных источников, включая неструктурированные данные (docx, pdf). Извлекает текст, выделяет ключевые сущности, сегментирует документы.
2️⃣ Движок индексации позволяет настраивать правила индексации по типам сущностей и атрибутам, обеспечивая точность и актуальность поисковой выдачи, а также дает администраторам инструмент контроля качества базы знаний.
3️⃣ Нормализация текста приводит слова к базовой форме (лемматизация), исправляет опечатки и учитывает морфологию языка — это основа для точного поиска.
4️⃣ Модуль семантики и пересечений находит семантически близкие документы, выявляет содержательные пересечения и строит граф связей между документами.
5️⃣ Поисковый модуль обеспечивает полнотекстовый, контекстный и атрибутивный поиск с поддержкой кросс-языковых запросов и фасетной фильтрации.
6️⃣ Модуль AI-ассистент позволяет получать готовые ответы на вопросы сотрудников в диалоговом режиме, без необходимости вручную искать и анализировать документы
7️⃣ Консоль администрирования позволяет методологам и администраторам гибко настраивать модель данных (типы объектов, атрибуты, связи), права доступа, конструктор карточек, форм и реестров.
8️⃣ Модуль аналитики отслеживает динамику пополнения базы, активность пользователей и предоставляет готовые отчеты для руководителей.
Данные в Cursor проходят строгую цепочку обработки: индексация → нормализация → агрегация → семантический анализ. Такой подход позволяет системе находить не просто слова, а смысловые связи между документами, а вместе с тем делает Cursor гибким инструментом для работы с корпоративными знаниями.
Подробнее о технической реализации готовы рассказать на демонстрации решения. Для её проведения напишите «+» в комментариях 👉
👍4❤2🔥2💯1
Разумный подход: как спланировать бюджет на внедрение ML-проекта
В IT World вышла свежая статья — о том, как заложить реалистичный бюджет на ML-проект и избежать скрытых затрат.
Из чего складывается стоимость ML-проектов, почему изначальные оценки бюджета часто оказываются заниженными, как контролировать бюджет на каждом из этапов проекта - своим опытом поделилась Айканыш Орозбаева, директор по развитию бизнеса в Embedika.
Делимся ключевыми мыслями из колонки:
👉 Итоговая стоимость ML-проекта складывается не только из разработки модели. Значительная часть уходит на работу “за кадром”: очистку и разметку данных, интеграцию решения в ИТ-ландшафт компании, регулярное переобучение моделей. Также, ресурсы уходят на разработку бизнес-логики, которая связывает ML-модель с реальными задачами компании.
👉 Этап подготовки данных (очистка, разметка, формирование обучающих выборок) и непосредственно обучение моделей - самый трудоемкий и затратный из-за необходимости мощных вычислительных ресурсов и времени.
👉 Затраты на поддержку иногда сопоставимы с этапом разработки, особенно из-за необходимости контроля качества, адаптации моделей к изменяющейся среде и соблюдения регуляторных требований.
👉 Способы оптимизировать проект без ущерба качества есть на каждом этапе: запуск MVP для проверки гипотез, использование предобученных моделей вместо разработки с нуля, автоматизация разметки данных, грамотное комбинирование облачных сервисов и edge-вычислений.
🔗 Полную версию статьи читайте на сайте IT World.
В IT World вышла свежая статья — о том, как заложить реалистичный бюджет на ML-проект и избежать скрытых затрат.
Из чего складывается стоимость ML-проектов, почему изначальные оценки бюджета часто оказываются заниженными, как контролировать бюджет на каждом из этапов проекта - своим опытом поделилась Айканыш Орозбаева, директор по развитию бизнеса в Embedika.
Делимся ключевыми мыслями из колонки:
👉 Итоговая стоимость ML-проекта складывается не только из разработки модели. Значительная часть уходит на работу “за кадром”: очистку и разметку данных, интеграцию решения в ИТ-ландшафт компании, регулярное переобучение моделей. Также, ресурсы уходят на разработку бизнес-логики, которая связывает ML-модель с реальными задачами компании.
👉 Этап подготовки данных (очистка, разметка, формирование обучающих выборок) и непосредственно обучение моделей - самый трудоемкий и затратный из-за необходимости мощных вычислительных ресурсов и времени.
👉 Затраты на поддержку иногда сопоставимы с этапом разработки, особенно из-за необходимости контроля качества, адаптации моделей к изменяющейся среде и соблюдения регуляторных требований.
👉 Способы оптимизировать проект без ущерба качества есть на каждом этапе: запуск MVP для проверки гипотез, использование предобученных моделей вместо разработки с нуля, автоматизация разметки данных, грамотное комбинирование облачных сервисов и edge-вычислений.
🔗 Полную версию статьи читайте на сайте IT World.
👍5❤2🔥2🤔2
Дайджест событий в области искусственного интеллекта
Сентябрь подтвердил тренд: ИИ становится коллегой, помощником и стратегическим активом — от научных лабораторий и офисов до школ и клиник. Делимся главными новостями месяца, которые вы могли пропустить.
В России:
🧠 Минобрнауки России и Университет Иннополис разрабатывают ИИ-ассистента для генерации научных гипотез, а также — LLM для анализа научно-технической информации совместно с НИУ ВШЭ.
🤖 Санкт-Петербургский госуниверситет промышленных технологий и дизайна представил прототип диалогового робота для персонализированных экскурсий с распознаванием речи и синтезом голоса.
🏥 Медицинский университет им. Сеченова запустил пилот ИИ-ассистента DocAI для поиска и анализа медицинских данных.
📊 ИТ-холдинг Т1 создал ИИ-агентов данных для автоматической работы с корпоративными хранилищами и BI-инструментами.
🎓 Во Владивостоке изучают возможность введения в школах уроков по работе с ИИ.
В мире:
🎬 YouTube представил набор ИИ-инструментов для авторов, включая чат-бота Ask Studio для аналитики канала и генерации идей.
💼 Microsoft добавила в приложения Office чат-бота Microsoft 365 Copilot Chat, ИИ-агентов и другие инструменты на основе ИИ.
📈 Anthropic научила чат-бот Claude создавать и редактировать таблицы и презентации.
🗣️ Alibaba выпустила модель распознавания речи Qwen3 ASR с поддержкой русского языка.
🔍 OpenAI разрабатывает платформу для найма на базе ИИ (OpenAI Jobs Platform) и открыла бесплатный доступ к функции Projects в ChatGPT.
Аналитика:
📊 По данным «Русской школы управления», 11% компаний уже внедрили ИИ в ключевые управленческие процессы, а 29% используют его для аналитики и HR.
🚀 DCLogic подтверждает: ИТ- и бизнес-руководство России видит главными драйверами цифровой трансформации именно ИИ (27,8%) и информационную безопасность (25,3%).
📈 «Сбер» выяснил, что крупный бизнес в будущем планирует активнее внедрять предиктивную аналитику (19%), облака (18%), сервисы принятия решений на основе данных (14%) и ГенИИ (13%).
#дайджест
Сентябрь подтвердил тренд: ИИ становится коллегой, помощником и стратегическим активом — от научных лабораторий и офисов до школ и клиник. Делимся главными новостями месяца, которые вы могли пропустить.
В России:
🧠 Минобрнауки России и Университет Иннополис разрабатывают ИИ-ассистента для генерации научных гипотез, а также — LLM для анализа научно-технической информации совместно с НИУ ВШЭ.
🤖 Санкт-Петербургский госуниверситет промышленных технологий и дизайна представил прототип диалогового робота для персонализированных экскурсий с распознаванием речи и синтезом голоса.
🏥 Медицинский университет им. Сеченова запустил пилот ИИ-ассистента DocAI для поиска и анализа медицинских данных.
📊 ИТ-холдинг Т1 создал ИИ-агентов данных для автоматической работы с корпоративными хранилищами и BI-инструментами.
🎓 Во Владивостоке изучают возможность введения в школах уроков по работе с ИИ.
В мире:
🎬 YouTube представил набор ИИ-инструментов для авторов, включая чат-бота Ask Studio для аналитики канала и генерации идей.
💼 Microsoft добавила в приложения Office чат-бота Microsoft 365 Copilot Chat, ИИ-агентов и другие инструменты на основе ИИ.
📈 Anthropic научила чат-бот Claude создавать и редактировать таблицы и презентации.
🗣️ Alibaba выпустила модель распознавания речи Qwen3 ASR с поддержкой русского языка.
🔍 OpenAI разрабатывает платформу для найма на базе ИИ (OpenAI Jobs Platform) и открыла бесплатный доступ к функции Projects в ChatGPT.
Аналитика:
📊 По данным «Русской школы управления», 11% компаний уже внедрили ИИ в ключевые управленческие процессы, а 29% используют его для аналитики и HR.
🚀 DCLogic подтверждает: ИТ- и бизнес-руководство России видит главными драйверами цифровой трансформации именно ИИ (27,8%) и информационную безопасность (25,3%).
📈 «Сбер» выяснил, что крупный бизнес в будущем планирует активнее внедрять предиктивную аналитику (19%), облака (18%), сервисы принятия решений на основе данных (14%) и ГенИИ (13%).
#дайджест
👍3🔥2👏2❤1