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
Уровни зрелости подхода к работе с корпоративной документацией: от базового до AI-driven
Массивы корпоративной документации — это стратегический актив, потенциал которого большинство компаний недооценивает. Неэффективная работа с документами напрямую ведет к повторяющимся ошибкам, срыву сроков, неконтролируемым рискам и колоссальным затратам ресурсов. Сегодня ИИ технологии позволяют менять парадигму: документация становится ключевым элементом цифровой трансформации и фундаментом для внедрения интеллектуальных систем.
Вот почему для многих компаний становится актуальным вопрос, как оценить их уровень зрелости в управлении корпоративной документацией.
Мы выделяем три стадии:
🛡 Базовый уровень — защита интересов организации
Главная цель на этом этапе — порядок и безопасность, выполнение внешних требований регуляторов и защита интересов юрлица. Документация создается для закрепления порядка и распределения зон ответственности, а также для аудитов, проверок и потенциальных судебных разбирательств. Ее практическая польза для сотрудников и эффективности процессов вторична. Критерий успеха — формальное наличие полного комплекта актуальных документов, независимо от их объема и удобства.
📊 Уровень операционной эффективности — помощь сотруднику при выполнении своих рабочих задач
Фокус смещается на повышение эффективности бизнес-процессов. Документы используются для снижения трудоемкости, увеличения скорости работы, минимизации ошибок и управления рисками. Критерий успеха — измеримое улучшение операционных показателей: скорость, качество, стоимость, количество инцидентов.
🧠 Уровень данных — фундамент для AI
Документация перестает быть текстом для человека и превращается в структурированный набор данных, граф знаний. Это качественный датасет для обучения и работы AI-ассистентов, которые способны анализировать информацию, давать эффективные рекомендации и автоматизировать принятие локальных решений. Критерий успеха — возможность эффективно использовать массив документов для обучения и работы интеллектуальных систем.
А на какой из стадий находится ваша компания и с какими вызовами в работе с документацией вы сталкиваетесь? Поделитесь с нами в комментариях 👇
Массивы корпоративной документации — это стратегический актив, потенциал которого большинство компаний недооценивает. Неэффективная работа с документами напрямую ведет к повторяющимся ошибкам, срыву сроков, неконтролируемым рискам и колоссальным затратам ресурсов. Сегодня ИИ технологии позволяют менять парадигму: документация становится ключевым элементом цифровой трансформации и фундаментом для внедрения интеллектуальных систем.
Вот почему для многих компаний становится актуальным вопрос, как оценить их уровень зрелости в управлении корпоративной документацией.
Мы выделяем три стадии:
🛡 Базовый уровень — защита интересов организации
Главная цель на этом этапе — порядок и безопасность, выполнение внешних требований регуляторов и защита интересов юрлица. Документация создается для закрепления порядка и распределения зон ответственности, а также для аудитов, проверок и потенциальных судебных разбирательств. Ее практическая польза для сотрудников и эффективности процессов вторична. Критерий успеха — формальное наличие полного комплекта актуальных документов, независимо от их объема и удобства.
📊 Уровень операционной эффективности — помощь сотруднику при выполнении своих рабочих задач
Фокус смещается на повышение эффективности бизнес-процессов. Документы используются для снижения трудоемкости, увеличения скорости работы, минимизации ошибок и управления рисками. Критерий успеха — измеримое улучшение операционных показателей: скорость, качество, стоимость, количество инцидентов.
🧠 Уровень данных — фундамент для AI
Документация перестает быть текстом для человека и превращается в структурированный набор данных, граф знаний. Это качественный датасет для обучения и работы AI-ассистентов, которые способны анализировать информацию, давать эффективные рекомендации и автоматизировать принятие локальных решений. Критерий успеха — возможность эффективно использовать массив документов для обучения и работы интеллектуальных систем.
А на какой из стадий находится ваша компания и с какими вызовами в работе с документацией вы сталкиваетесь? Поделитесь с нами в комментариях 👇
🔥6💯3❤2👍1
Как превратить документы в инструмент управления бизнес-процессами
Регламенты, инструкции и положения в крупных компаниях часто устаревают и не соответствуют реальным бизнес-процессам. Этот разрыв между формальными предписаниями и практикой — прямая причина финансовых потерь и стратегических рисков.
Проблема в фундаментальной связи: бизнес-процессы закреплены в документах, и расхождения в массиве документации неизбежно приводят к издержкам.
👉 Цифровизация, реализуемая по принципу «сверху вниз», оптимизирует управленческие процедуры, но часто не доходит до основных производственных ресурсов, создавая двойную нагрузку для линейного персонала без роста общей эффективности.
👉 Компании годами тратят ресурсы на разработку и поддержку документов, которые не используются для принятия решений, не предотвращают ошибки и не помогают извлекать уроки из прошлых неудач.
👉 Один процесс дробится между разными департаментами, что приводит к длительным согласованиям, тормозит преобразования и увеличивает транзакционные издержки.
Решение — не в тотальном переписывании инструкций, а в изменении роли документации. С помощью технологий ИИ и NLP документация превращается в структурированные данные. Это открывает три ключевые возможности:
✅ Документы становятся машиночитаемыми. Нейросеть анализирует тысячи страниц, выявляя противоречия и актуализируя информацию во всех системах.
✅ Появляется новый «потребитель» данных — цифровой сотрудник. Теперь документацию можно использовать для обучения ИИ-ассистентов, которые консультируют сотрудников, помогают в автоматизации и поддерживают базу знаний в актуальном состоянии.
✅ Фокус смещается на бизнес-результат. Такой подход позволяет решать конкретные задачи: от оптимизации бюджета на обучение до управления производственными рисками и снижения нагрузки на техподдержку ИТ-систем.
Важно, чтобы документы приносили пользу для бизнеса. Современные технологии позволяют превратить документы в эффективный инструмент управления процессами, который обеспечивает скорость, снижает затраты и минимизирует риски.
А вы уже используете ИИ для работы с документацией? Расскажите в комментариях! 👇
Регламенты, инструкции и положения в крупных компаниях часто устаревают и не соответствуют реальным бизнес-процессам. Этот разрыв между формальными предписаниями и практикой — прямая причина финансовых потерь и стратегических рисков.
Проблема в фундаментальной связи: бизнес-процессы закреплены в документах, и расхождения в массиве документации неизбежно приводят к издержкам.
👉 Цифровизация, реализуемая по принципу «сверху вниз», оптимизирует управленческие процедуры, но часто не доходит до основных производственных ресурсов, создавая двойную нагрузку для линейного персонала без роста общей эффективности.
👉 Компании годами тратят ресурсы на разработку и поддержку документов, которые не используются для принятия решений, не предотвращают ошибки и не помогают извлекать уроки из прошлых неудач.
👉 Один процесс дробится между разными департаментами, что приводит к длительным согласованиям, тормозит преобразования и увеличивает транзакционные издержки.
Решение — не в тотальном переписывании инструкций, а в изменении роли документации. С помощью технологий ИИ и NLP документация превращается в структурированные данные. Это открывает три ключевые возможности:
✅ Документы становятся машиночитаемыми. Нейросеть анализирует тысячи страниц, выявляя противоречия и актуализируя информацию во всех системах.
✅ Появляется новый «потребитель» данных — цифровой сотрудник. Теперь документацию можно использовать для обучения ИИ-ассистентов, которые консультируют сотрудников, помогают в автоматизации и поддерживают базу знаний в актуальном состоянии.
✅ Фокус смещается на бизнес-результат. Такой подход позволяет решать конкретные задачи: от оптимизации бюджета на обучение до управления производственными рисками и снижения нагрузки на техподдержку ИТ-систем.
Важно, чтобы документы приносили пользу для бизнеса. Современные технологии позволяют превратить документы в эффективный инструмент управления процессами, который обеспечивает скорость, снижает затраты и минимизирует риски.
А вы уже используете ИИ для работы с документацией? Расскажите в комментариях! 👇
👍7🔥4❤2👏1
Делимся анонсом от Платформы сорегулирования!
С октября платформа пополнится функцией ИИ-анализа законопроектов. Теперь система не просто пересказывает текст, а формирует полноценную дорожную карту адаптации бизнес-процессов. Это наглядный пример того, как технологии выводят анализ нормативно-правовых документов на новый уровень.
Коллеги уже протестировали функционал ИИ-помощника и поделились результатами у себя в канале 👉
С октября платформа пополнится функцией ИИ-анализа законопроектов. Теперь система не просто пересказывает текст, а формирует полноценную дорожную карту адаптации бизнес-процессов. Это наглядный пример того, как технологии выводят анализ нормативно-правовых документов на новый уровень.
Коллеги уже протестировали функционал ИИ-помощника и поделились результатами у себя в канале 👉
👍5🔥5❤2
Forwarded from Регуляторный детокс
ИИ-анализ законопроектов уже в октябре!
Мы протестировали новый функционал Платформы сорегулирования, который скоро станет доступен всем пользователям. 🧠
Искусственный интеллект Платформы только что подготовил полноценную справку по одному из самых обсуждаемых законопроектов — изменениям в Налоговый кодекс (№ 1026190-8), который может вступить в силу уже с 1 января 2026 года.
Что умеет ИИ-помощник:
✅ Анализирует текст законопроекта и выделяет ключевые изменения
✅ Оценивает риски для бизнеса по каждому блоку
✅ Формирует дорожную карту адаптации
✅ Даёт рекомендации по верификации и мониторингу
✅ Следит за сроками и индикаторами
Сразу скажу, что мы не редактировали получившиеся выводы и рекомендации.
Важно:
• ИИ не заменяет эксперта или юриста, а снимает с него первую часть обзорной аналитики, предоставляя возможность копать в глубину, а также дает идеи и направления для развития замечаний;
• ИИ не просто пересказывает текст, а структурирует его, оценивает последствия и предлагает конкретные шаги для бизнеса — от пересмотра договоров до стресс-тестирования финансовых моделей;
Функционал появится во второй декаде октября.
Пример справки — лишь первый шаг. В будущем ИИ сможет помогать с анализом правок, сравнением версий и даже прогнозированием правоприменительной практики.
Буду благодарен за обратную связь и предложения.
#ПлатформаСорегулирования #ИИ #Налоги #НДС #МСП
Мы протестировали новый функционал Платформы сорегулирования, который скоро станет доступен всем пользователям. 🧠
Искусственный интеллект Платформы только что подготовил полноценную справку по одному из самых обсуждаемых законопроектов — изменениям в Налоговый кодекс (№ 1026190-8), который может вступить в силу уже с 1 января 2026 года.
Что умеет ИИ-помощник:
✅ Анализирует текст законопроекта и выделяет ключевые изменения
✅ Оценивает риски для бизнеса по каждому блоку
✅ Формирует дорожную карту адаптации
✅ Даёт рекомендации по верификации и мониторингу
✅ Следит за сроками и индикаторами
Сразу скажу, что мы не редактировали получившиеся выводы и рекомендации.
Важно:
• ИИ не заменяет эксперта или юриста, а снимает с него первую часть обзорной аналитики, предоставляя возможность копать в глубину, а также дает идеи и направления для развития замечаний;
• ИИ не просто пересказывает текст, а структурирует его, оценивает последствия и предлагает конкретные шаги для бизнеса — от пересмотра договоров до стресс-тестирования финансовых моделей;
Функционал появится во второй декаде октября.
Пример справки — лишь первый шаг. В будущем ИИ сможет помогать с анализом правок, сравнением версий и даже прогнозированием правоприменительной практики.
Буду благодарен за обратную связь и предложения.
#ПлатформаСорегулирования #ИИ #Налоги #НДС #МСП
🔥7👍3❤1💯1
Forwarded from Регуляторный детокс
ИИ_Справка_Изменения_НК_№ 1026190-8.pdf
8.8 MB
а вот сама Справка для скачивания
🔥6👍4
AI-ассистенты, которые окупаются: где запускать и как считать выгоду
AI-ассистент (или AI-чат-бот) — это «умный сотрудник», который берёт на себя повторяющиеся задачи. Он выгоден там, где много однотипной работы и нужно отвечать быстро.
1️⃣ Поддержка клиентов — отвечает на типовые вопросы и восстанавливает доступ, снижая нагрузку на операторов на 50–70% и отвечая клиентам 24/7.
2️⃣ Продажи — обрабатывает заявки, задавая уточняющие вопросы и записывая на звонок, что дает рост конверсии на 15–30%.
3️⃣ Документы и договоры —находит ключевые пункты в договорах и заполняет шаблоны, сокращая время на рутину в 2 раза и минимизируя риски.
4️⃣ Операционные задачи — принимает заявки, сверяет накладные и формирует отчеты, ускоряя процессы на 30–50%.
5️⃣ Внутренние запросы и HR — отвечает сотрудникам и ищет информацию в базе знаний, разгружая HR и ускоряя онбординг.
Быстрый тест «окупится / не окупится»:
➖ Задача повторяется сотни раз в месяц?
➖ Время сотрудника стоит заметных денег?
➖ Процесс можно описать правилами/шаблонами?
➖ Результат видно по цифрам уже через неделю?
👉 Если «да» хотя бы на 3 из 4 — проект, скорее всего, окупится.
Считаем выгоду «на пальцах»:
Экономия/мес = обращения × минуты × доля, которую возьмёт ассистент × ставка часа.
Пример: 3000 обращений × 10 мин × 50% = 300 часов/мес.
При ставке 1000 ₽/час → экономия 300 000 ₽/мес.
За вычетом расходов (AI ~25к/мес + внедрение 2,5 млн) чистая прибыль ~275 000 ₽/мес. Окупаемость — около 10 месяцев. И это без учета снижения ошибок и роста скорости.
Как запускать без «боли»:
🔹 Выберите 1–2 простых сценария и зафиксируйте «как есть» без ИИ.
🔹 Запустите пилот с ИИ-ассистентом на ограниченной аудитории. Подведите итоги пилота
🔹 Расширяем охват, подключаем новых пользователей и источники данных следим за качеством, максимизируем эффекты.
Отказаться от внедрения рекомендуется, если у вас: мало запросов, хаос в процессах, уникальные кейсы или нет доступа к данным.
Больше кейсов и примеров — в телеграм-канале: @apesenko
Вопросы и разбор вашей ситуации — @pesenko
AI-ассистент (или AI-чат-бот) — это «умный сотрудник», который берёт на себя повторяющиеся задачи. Он выгоден там, где много однотипной работы и нужно отвечать быстро.
1️⃣ Поддержка клиентов — отвечает на типовые вопросы и восстанавливает доступ, снижая нагрузку на операторов на 50–70% и отвечая клиентам 24/7.
2️⃣ Продажи — обрабатывает заявки, задавая уточняющие вопросы и записывая на звонок, что дает рост конверсии на 15–30%.
3️⃣ Документы и договоры —находит ключевые пункты в договорах и заполняет шаблоны, сокращая время на рутину в 2 раза и минимизируя риски.
4️⃣ Операционные задачи — принимает заявки, сверяет накладные и формирует отчеты, ускоряя процессы на 30–50%.
5️⃣ Внутренние запросы и HR — отвечает сотрудникам и ищет информацию в базе знаний, разгружая HR и ускоряя онбординг.
Быстрый тест «окупится / не окупится»:
➖ Задача повторяется сотни раз в месяц?
➖ Время сотрудника стоит заметных денег?
➖ Процесс можно описать правилами/шаблонами?
➖ Результат видно по цифрам уже через неделю?
👉 Если «да» хотя бы на 3 из 4 — проект, скорее всего, окупится.
Считаем выгоду «на пальцах»:
Экономия/мес = обращения × минуты × доля, которую возьмёт ассистент × ставка часа.
Пример: 3000 обращений × 10 мин × 50% = 300 часов/мес.
При ставке 1000 ₽/час → экономия 300 000 ₽/мес.
За вычетом расходов (AI ~25к/мес + внедрение 2,5 млн) чистая прибыль ~275 000 ₽/мес. Окупаемость — около 10 месяцев. И это без учета снижения ошибок и роста скорости.
Как запускать без «боли»:
🔹 Выберите 1–2 простых сценария и зафиксируйте «как есть» без ИИ.
🔹 Запустите пилот с ИИ-ассистентом на ограниченной аудитории. Подведите итоги пилота
🔹 Расширяем охват, подключаем новых пользователей и источники данных следим за качеством, максимизируем эффекты.
Отказаться от внедрения рекомендуется, если у вас: мало запросов, хаос в процессах, уникальные кейсы или нет доступа к данным.
Больше кейсов и примеров — в телеграм-канале: @apesenko
Вопросы и разбор вашей ситуации — @pesenko
❤4👍4🔥3💯2
Внедрение процессного подхода к управлению документами приносит измеримую выгоду: с платформой Standart трудозатраты на разработку и анализ документации сокращаются на 35%, а время на согласование и выработку единой позиции — на 40%. Это становится возможным за счет выстраивания полного цикла работы с документами в единой среде.
#цифрадня
#цифрадня
🔥6👍4👏2❤1