UI для ИИ: как превратить сложный алгоритм в понятного помощника

Делимся нашей новой колонкой в ИТ-журнале TProger — о том, почему внедрение корпоративных ИИ-систем может оказаться невостребованным из-за неграмотно спроектированного интерфейса и на что нужно ориентироваться, чтобы избежать подобного исхода. Разбираем принципы проектирования вместе с Евгенией Чистяковой, ведущим дизайнером интерфейсов в Embedika.

Ключевой фактор в том, что человек взаимодействует не с моделью напрямую, а интерфейсом. И именно от его качества зависит, станет ли ИИ помощником или источником фрустрации.

Ключевые выдержки из материала:

👉 ИИ — помощник, а не сотрудник. Задача интерфейса не создавать иллюзию всезнающего ИИ, а наглядно показывать источники ответов и давать инструменты для проверки, чтобы пользователь сохранял здоровый скепсис.
👉 Пользователь контролирует результат. Эффективный UI всегда оставляет за человеком последнее слово через редактируемый вывод, явное согласие на действия и понятную индикацию уверенности модели.
👉 Делайте невидимое — видимым. Логику работы сложной системы нужно объяснять без технических терминов: показывать статус операций, понятно описывать ошибки и пределы возможностей ИИ.
👉 Научите пользователей эффективному взаимодействию. Лучшее обучение то, которое встроено в интерфейс: примеры промптов, контекстные подсказки и продуманное упрощение сложных функций.

Качественный интерфейс снимает страхи пользователя, дает чувство контроля и превращает любую ИИ-систему в удобный инструмент для бизнеса.

🔗 Читайте полную статью на TProger

Как коллеги из Data, Stories and Languages используют Data Science для противодействия мошенничеству

Мы много говорим про корпоративный поиск и анализ текстов, но мир ИИ-решений для бизнеса гораздо шире. Сегодня хотим показать вам реальные кейсы из практики наших коллег — data science-инженеров из компании Careem (сервис для заказа такси).

Они ведут канал @datastorieslanguages, где рассказывают, как строят и внедряют модели машинного обучения. Вот несколько кейсов из их опыта:

1. Выявление дублирующих аккаунтов водителей с помощью распознавания лиц
Задача заключалась в обнаружении случаев, когда один водитель создавал несколько аккаунтов. Для этого была применена система на основе сравнения эмбеддингов лиц.
Использовались библиотека face_recognition для извлечения признаков и Faiss-GPU для эффективного поиска сходств в массиве из 2-3 миллионов фотографий. Индексирование и поиск заняли около часа.
Основной инженерной сложностью стало требование к нулевому уровню ложных срабатываний, что привело к необходимости дополнительной постобработки результатов бизнес-правилами. В результате было идентифицировано и заблокировано около 2000 аккаунтов.

2. Внедрение ML-модели для минимизации риска неплатежей
Для снижения потерь от использования невалидных или мошеннических банковских карт была разработана и внедрена машинная модель, пришедшая на смену системе жестких правил.
Модель, запущенная в продакшн и работающая в реальном времени, оценивает риск для каждого клиента и автоматически применяет механизм временного холда средств. Разработка и внедрение заняли девять месяцев, а итоговая точность модели превзошла эффективность предыдущих правил.

Если вам также интересно наблюдать за новыми подходами внедрения ML-моделей в бизнес и получать больше технических инсайтов в области прикладного data science — рекомендуем подписаться на канал коллег @datastorieslanguages

Трансформация изнутри: как ИИ перераспределяет роли в команде

Искусственный интеллект кардинально меняет даже самые консервативные специальности. Где раньше ценились только ручной труд и экспертный анализ, сегодня на первый план выходят стратегическое мышление и управление процессами. Рассказываем, как это происходит на примере двух ключевых направлений — юридической функции и работы методологов.

Раньше ценность корпоративного юриста заключалась в кропотливом изучении каждого документа. Сегодня его роль смещается в сторону стратегического консультирования, а рутину берет на себя ИИ.

Яркий пример — наш проект с компанией «Русклимат», одним из лидеров рынка климатической техники. Ежегодный прирост в 8 тысяч новых клиентов создавал огромную нагрузку на правовой департамент. Вместо расширения штата мы внедрили наше решение на базе платформы Contract, которое:
✔️ автоматически анализирует все входящие договоры на соответствие корпоративным стандартам;
✔️ выявляет риски и спорные формулировки с помощью ИИ-алгоритмов;
✔️ формирует протоколы разногласий и рекомендации по доработке.

В результате цикл согласования документов сократился на 50%, ежемесячно высвобождается 165 рабочих часов, которые юристы теперь тратят на сложные переговоры и сопровождение сделок. Компания избежала расширения штата и получила масштабируемую систему, способную справляться с растущим объемом клиентов.

Аналогичные изменения происходят и в работе методологов, которые отвечают за создание и актуализацию регламентов и инструкций. В больших компаниях любая неточность в документации ведет к простоям и операционным потерям.

Здесь ИИ выступает интеллектуальным помощником:
✔️ за минуты анализирует тысячи документов на противоречия и устаревшие формулировки;
✔️ моделирует, как изменение одного регламента повлияет на смежные процессы;
✔️ предлагает корректировки заранее, предотвращая сбои.

То, на что раньше уходили недели, теперь делается за часы. Методолог становится не просто редактором документов, а архитектором процессов. ИИ не заменяет специалистов, а усиливает их, освобождая время для задач, где нужны экспертиза и стратегическое видение.

Внедрение ИИ — это баланс между инновациями и контролем рисков внедрения таких систем в бизнес. Практические решения этого уравнения совсем недавно с коллегами обудил на заседании Комитета по ИТ Ассоциации менеджеров основатель Embedika, Лев Голицын. Он поделился опытом прикладного внедрения и кейсами, где ключевым фактором успеха стал грамотный менеджмент.

Делимся с вами подробностями встречи 👇

Подборка полезных и интересных материалов

ИИ требует больше знаний и энергии, но и даёт всё больше возможностей. Как всегда, собрали для вас самые важные, свежие и практические материалы о мире искусственного интеллекта за последний месяц.

Статьи:
📎 Заметка ТАСС о том, как искусственный интеллект трансформирует высшее образование, создавая персонализированные учебные траектории.
📎 Обзор на mos.ru о том, как ИИ-алгоритмы уже сегодня работают в городских сервисах Москвы.
📎 Статья от экспертов «Яков и Партнёры» с результатами масштабного опроса о текущем развитии ИИ в России и прогнозом до 2030 года.
📎 Колонка автора проекта AI Factory Сергея Ершова в Инк. о практических принципах внедрения ИИ в бизнес с измеримым результатом.
📎 Материал «Известий» о том, как выход на российский рынок китайских ИИ-моделей создает новую конкурентную среду и какие это открывает возможности.

Заметки:
✍️ Детальный технический отчет команды «Яндекса» на «Хабре» о создании семейства генеративных моделей Alice AI: от базовой LLM и поисковой модели до мультимодальных решений.
✍️ Конспект News & Trends by Sber по мотивам выступления сооснователя Just AI Кирилла Петрова о феномене AI-Native-компаний и их роли в изменении бизнес-ландшафта.
✍️ Заметка ICT.Moscow о том, что более половины российских новинок для ИИ-разработки в 2025 году доступны как Open Source.

Книги:
📚 Владимир Вьюгин, «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» — фундаментальный труд для глубокого понимания теории.
📚 Петер Флах, «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных» — современный и комплексный учебник, балансирующий между теорией и практикой.

Подкасты:
🎤 Эпизод «Найми ИИ!» — рассказ об эволюции искусственного интеллекта простыми словами.
🎤 Выпуск подкаста «Повелитель AI» о продвинутых техниках промптинга: Zero-Shot, One-Shot и Few-Shot.
🎤 Дискуссия «AI4Dev — AI for development 2025» с профессором математики о будущем ИИ после тренда на вайб-кодинг в 2025 году.