Amazon представила ИИ-агента Kiro, который пишет код самостоятельно
2 декабря 2025 года на конференции AWS re:Invent компания Amazon Web Services представила три новых ИИ-агента для разработчиков. Главный из них — автономный агент Kiro, созданный на базе инструмента, который AWS выпустила в июле 2025 года. Он способен выполнять задачи программистов без постоянного контроля.
Что умеет Kiro?
Агент наблюдает за работой команды разработчиков: как они пишут код, формируют технические требования и вносят правки. После этого Kiro самостоятельно берёт задачи из бэклога и выполняет их: ищет нужные файлы, обновляет фрагменты кода, проверяет соответствие требованиям и завершает работу.
Главное преимущество — Kiro может работать непрерывно несколько часов или даже дней, не теряя контекст и не забывая предыдущие инструкции.
Два дополнительных агента
Security Agent — автоматически проверяет безопасность кода, отслеживает уязвимости и предлагает исправления.
DevOps Agent — проверяет производительность новых версий программ, их совместимость с оборудованием и облачными сервисами.
Доступность и последствия
Все три инструмента доступны в предварительной версии. Kiro предоставляет 50 бесплатных кредитов, Security Agent полностью бесплатен на этапе тестирования. В России сервисы недоступны.
2 декабря 2025 года на конференции AWS re:Invent компания Amazon Web Services представила три новых ИИ-агента для разработчиков. Главный из них — автономный агент Kiro, созданный на базе инструмента, который AWS выпустила в июле 2025 года. Он способен выполнять задачи программистов без постоянного контроля.
Что умеет Kiro?
Агент наблюдает за работой команды разработчиков: как они пишут код, формируют технические требования и вносят правки. После этого Kiro самостоятельно берёт задачи из бэклога и выполняет их: ищет нужные файлы, обновляет фрагменты кода, проверяет соответствие требованиям и завершает работу.
Главное преимущество — Kiro может работать непрерывно несколько часов или даже дней, не теряя контекст и не забывая предыдущие инструкции.
Два дополнительных агента
Security Agent — автоматически проверяет безопасность кода, отслеживает уязвимости и предлагает исправления.
DevOps Agent — проверяет производительность новых версий программ, их совместимость с оборудованием и облачными сервисами.
Доступность и последствия
Все три инструмента доступны в предварительной версии. Kiro предоставляет 50 бесплатных кредитов, Security Agent полностью бесплатен на этапе тестирования. В России сервисы недоступны.
👍3🔥3👏3
Как работает ИИ в колл-центре?
GigaChat анализирует запросы, поступающие по всем каналам — звонки, текстовые сообщения и другие каналы связи. Нейросеть определяет пол и возраст участников, выявляет тему обращения и анализирует его суть. Это позволяет структурировать огромный объём информации и выявлять наиболее острые вопросы россиян
На момент 8 декабря поступило более 414 тысяч заявлений, из которых 66% от женщин и 34% от мужчин. В работе колл-центра также задействованы более 90 волонтёров из 40 регионов страны.
Что волнует россиян больше всего?
Социальная политика заняла первое место по количеству запросов. В этой теме россиян особенно интересуют пенсии и социальные гарантии, вопросы семьи и детей, помощь инвалидам и получение льгот.
Это пример того, как ИИ помогает обрабатывать обращения граждан в масштабах всей страны. Технология позволяет не только ускорить работу с большими объёмами данных, но и выделить ключевые темы, волнующие людей.
Прямая линия и пресс-конференция Президента РФ состоятся 19 декабря в 12:00 по московскому времени.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍3🤝3👌1
Где Россия на карте глобального ИИ?
Вышло масштабное исследование «Искусственный интеллект в России — 2025» от «Яков и Партнёры» и «Яндекс».
📞 Опрошены 150 технических директоров крупнейших компаний, 150 вендоров ИИ-решений и 3500 пользователей.
💬 Около 90% респондентов — вендоры и индустриальные компании — оценивают уровень ИИ в России как «выше среднего по миру» или сопоставимый с США и Китаем. Среди населения половина считает позиции выше среднемировых, среди ИТ-специалистов — 69%. Профессиональное сообщество оценивает прогресс выше.
🚩 Главная проблема: разрыв между разработкой и внедрением
Детальный анализ выявил нюанс. По разработке ИИ-решений 29% индустриальных компаний считают Россию на уровне мировых лидеров. По внедрению в бизнес-процессы — лишь 14%. Разрыв почти двукратный.
❗️ У нас сильные инженерные компетенции, технологии, разработчики. Проблема — потенциал слабо реализован в бизнес-кейсах. Компании застревают на пилотах, не доводя до промышленной эксплуатации. Главный вызов — превратить технологию в инструмент, приносящий измеримую прибыль.
Хорошая новость: разрыв сокращается. Компании переходят к системному применению. В продвинутых отраслях — ИТ, телеком, e-commerce, банкинг — ИИ уже стал частью операционной рутины.
🤝 В 7LOGIC мы помогаем компаниям не просто внедрять нейросети, а настраивать их под конкретные бизнес-задачи. Правильная интеграция ИИ-инструментов — это то, что превращает технологию в реальную пользу.
Вышло масштабное исследование «Искусственный интеллект в России — 2025» от «Яков и Партнёры» и «Яндекс».
Детальный анализ выявил нюанс. По разработке ИИ-решений 29% индустриальных компаний считают Россию на уровне мировых лидеров. По внедрению в бизнес-процессы — лишь 14%. Разрыв почти двукратный.
Хорошая новость: разрыв сокращается. Компании переходят к системному применению. В продвинутых отраслях — ИТ, телеком, e-commerce, банкинг — ИИ уже стал частью операционной рутины.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4👌3
🧑🎨 Может ли алгоритм стать музой? Новая книга о нейросетях и искусстве
Сегодня хотим поделиться книгой, которая исследует один из самых острых вопросов современности: способен ли искусственный интеллект создавать настоящее искусство?
📚«Муза и алгоритм. Создают ли нейросети настоящее искусство?» — новая книга писателя, драматурга и культуролога Льва Наумова (издательство АСТ, 2025).
Парадокс нашего времени
Человечество сотни лет мечтало о роботах — неутомимых помощниках, которые снимут с нас физический труд и рутинные функции. Мы хотели, чтобы машины работали на заводах и исследовали другие планеты, а люди смогли бы сосредоточиться на творчестве.
Но искусственный интеллект пошёл другим путём: он начал писать тексты и создавать картины, составив конкуренцию человеку именно в сфере искусства.
О чём книга?
Лев Наумов разбирает вопросы на стыке искусствоведения, нейронаук и цифровой эстетики:
✦ Где проходят границы между оригинальным и сгенерированным?
✦ Могут ли художники и писатели работать в соавторстве с нейросетями?
✦ Какова природа творчества — можно ли её описать и запрограммировать?
✦ Если ИИ обучается на образцах прошлого, ждёт ли нас «нейроклассицизм»?
✦ Как мы теперь распознаём искусство: что подлинное, а что симулированное?
Автор — исследователь творчества Тарковского, Беккета, Нолана, Линча и Параджанова. Книга сочетает научную точность с художественной интонацией, превращая сложные идеи в увлекательное чтение.
Для тех, кто работает на стыке искусства и технологий, и для всех, кто хочет понять, меняет ли ИИ саму природу творчества.
Сегодня хотим поделиться книгой, которая исследует один из самых острых вопросов современности: способен ли искусственный интеллект создавать настоящее искусство?
📚«Муза и алгоритм. Создают ли нейросети настоящее искусство?» — новая книга писателя, драматурга и культуролога Льва Наумова (издательство АСТ, 2025).
Парадокс нашего времени
Человечество сотни лет мечтало о роботах — неутомимых помощниках, которые снимут с нас физический труд и рутинные функции. Мы хотели, чтобы машины работали на заводах и исследовали другие планеты, а люди смогли бы сосредоточиться на творчестве.
Но искусственный интеллект пошёл другим путём: он начал писать тексты и создавать картины, составив конкуренцию человеку именно в сфере искусства.
О чём книга?
Лев Наумов разбирает вопросы на стыке искусствоведения, нейронаук и цифровой эстетики:
✦ Где проходят границы между оригинальным и сгенерированным?
✦ Могут ли художники и писатели работать в соавторстве с нейросетями?
✦ Какова природа творчества — можно ли её описать и запрограммировать?
✦ Если ИИ обучается на образцах прошлого, ждёт ли нас «нейроклассицизм»?
✦ Как мы теперь распознаём искусство: что подлинное, а что симулированное?
Автор — исследователь творчества Тарковского, Беккета, Нолана, Линча и Параджанова. Книга сочетает научную точность с художественной интонацией, превращая сложные идеи в увлекательное чтение.
Для тех, кто работает на стыке искусства и технологий, и для всех, кто хочет понять, меняет ли ИИ саму природу творчества.
❤5👍4🔥3
Студенты Университета Стаффордшира (Великобритания) подали жалобу на курс по программированию и кибербезопасности — они обнаружили, что лекции создавались искусственным интеллектом.
Признаки ИИ-генерации заметили по подозрительным именам файлов, поверхностному содержанию и синтетическому закадровому голосу, который менял акцент.
Два ИИ-детектора подтвердили высокую вероятность того, что материалы созданы алгоритмами. Студенты заявляют, что потратили два года впустую, при этом политика университета запрещает им самим использовать ИИ в работах, но явно не ограничивает преподавателей в использовании нейросетей.
После жалоб на финальную лекцию администрация пригласила живого преподавателя, однако материалы курса так и не были скорректированы. Главный парадокс ситуации: студентам нельзя использовать ИИ, а преподавателям — можно. Причём без предупреждения и контроля качества.
Признаки ИИ-генерации заметили по подозрительным именам файлов, поверхностному содержанию и синтетическому закадровому голосу, который менял акцент.
Два ИИ-детектора подтвердили высокую вероятность того, что материалы созданы алгоритмами. Студенты заявляют, что потратили два года впустую, при этом политика университета запрещает им самим использовать ИИ в работах, но явно не ограничивает преподавателей в использовании нейросетей.
После жалоб на финальную лекцию администрация пригласила живого преподавателя, однако материалы курса так и не были скорректированы. Главный парадокс ситуации: студентам нельзя использовать ИИ, а преподавателям — можно. Причём без предупреждения и контроля качества.
👍3🔥3👏3
«Промпт» вошёл в топ-4 слов года — это многое говорит о нашей реальности 💬
📚 «Грамота.ру» подвела итоги: словом 2025 года стало «зумер» (42% голосов). Второе место — «выгорание» (38%), третье — «ред-флаг» (37%). Голосовали 469 филологов из 23 организаций.
Но самое интересное для нас: на четвёртом месте оказался «промпт» с 36% голосов. Год назад это слово знали только узкие специалисты. Сегодня оно стало частью повседневного языка.
Что это значит?
❤️ Искусственный интеллект перестал быть темой будущего. Он уже здесь, в настоящем. Когда технический термин попадает в народный язык и становится словом года — это маркер изменения культуры.
«Промпт» вошёл в шорт-лист не случайно. Миллионы россиян ежедневно пишут запросы в ChatGPT, YandexGPT, GigaChat. Prompt engineering превратился из экзотической компетенции в массовый навык — как умение пользоваться поисковиком десять лет назад.
❗️ Кстати, топ-3 тоже показателен:
Зумер — поколение digital native
Выгорание — оборотная сторона цифровой эпохи
Ред-флаг — культура осознанности в отношениях
🚩 Всё это — про жизнь в digital-реальности. Язык фиксирует то, что уже произошло с обществом.
💬 А вы используете слово «промпт» в обычной жизни? Или предпочитаете «запрос»?
Но самое интересное для нас: на четвёртом месте оказался «промпт» с 36% голосов. Год назад это слово знали только узкие специалисты. Сегодня оно стало частью повседневного языка.
Что это значит?
«Промпт» вошёл в шорт-лист не случайно. Миллионы россиян ежедневно пишут запросы в ChatGPT, YandexGPT, GigaChat. Prompt engineering превратился из экзотической компетенции в массовый навык — как умение пользоваться поисковиком десять лет назад.
Зумер — поколение digital native
Выгорание — оборотная сторона цифровой эпохи
Ред-флаг — культура осознанности в отношениях
💬 А вы используете слово «промпт» в обычной жизни? Или предпочитаете «запрос»?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3🔥3
🖋Сегодня наша команда побывала на торжественной церемонии вручения премии имени Виктора Анатольевича Мельникова — это одно из самых значимых событий для журналистского сообщества Подмосковья. Премия, которая вот уже 15 лет отмечает лучших представителей региональных СМИ, прошла в Раменском.
🗞Виктор Анатольевич Мельников, почётный гражданин Раменского района, всю жизнь поддерживал журналистское сообщество. Сегодня его имя объединяет профессионалов, для которых качественная журналистика — не просто работа, а призвание.
🤝На церемонии собрались представители медиасообщества со всего региона, в том числе Владимир Соловьёв (председатель Союза журналистов России), Наталья Чернышова (председатель Союза журналистов Подмосковья), Юрий Ермаков (председатель Совета депутатов Раменского округа), Владимир Дёмин (заместитель председателя Совета депутатов). Для нас это была прекрасная возможность обменяться опытом с коллегами и увидеть, как развивается медиаландшафт Подмосковья.
💐Особенно приятно поздравить нашу коллегу — Галину Выставкину, заместителя директора Раменского медиацентра, ставшую лауреатом премии в номинации «Развитие СМИ». Мы гордимся многолетним сотрудничеством с командой медиацентра и рады видеть их достижения.
Для 7LOGIC работа с медиапроектами — особое направление. Мы понимаем специфику отрасли и знаем, как современные digital-технологии помогают СМИ развиваться и находить новые аудитории.
🗞Виктор Анатольевич Мельников, почётный гражданин Раменского района, всю жизнь поддерживал журналистское сообщество. Сегодня его имя объединяет профессионалов, для которых качественная журналистика — не просто работа, а призвание.
🤝На церемонии собрались представители медиасообщества со всего региона, в том числе Владимир Соловьёв (председатель Союза журналистов России), Наталья Чернышова (председатель Союза журналистов Подмосковья), Юрий Ермаков (председатель Совета депутатов Раменского округа), Владимир Дёмин (заместитель председателя Совета депутатов). Для нас это была прекрасная возможность обменяться опытом с коллегами и увидеть, как развивается медиаландшафт Подмосковья.
💐Особенно приятно поздравить нашу коллегу — Галину Выставкину, заместителя директора Раменского медиацентра, ставшую лауреатом премии в номинации «Развитие СМИ». Мы гордимся многолетним сотрудничеством с командой медиацентра и рады видеть их достижения.
Для 7LOGIC работа с медиапроектами — особое направление. Мы понимаем специфику отрасли и знаем, как современные digital-технологии помогают СМИ развиваться и находить новые аудитории.
🔥10🤝6👌5❤🔥2
ДАЙДЖЕСТ НЕДЕЛИ: ЧТО ПРОИЗОШЛО В МИРЕ ИИ 🚀
Собрали главные новости и тренды искусственного интеллекта. Выбирайте темы:
🔬 Технологии и разработки
• LLM Council от Карпатого — приложение, где ИИ-модели спорят и выбирают лучший ответ
• DeepSeek V3.2 — китайские модели достигли уровня GPT-5
• Amazon Kiro — ИИ-агент, который пишет код самостоятельно
🎓 ИИ в образовании
• Курсовая с нейросетью — ВШЭ vs МГПУ: два подхода к использованию ИИ
• Мурманский AI-native-вуз — первый университет с полной интеграцией ИИ
• Как растить детей — новые правила мышления в эпоху ИИ
🇷🇺 ИИ в России
• Исследование «ИИ — 2025» — где Россия на карте глобального ИИ
• GigaChat на прямой линии — как нейросеть обрабатывает вопросы для Президента
📰 Медиа и бизнес
• Google переписывает заголовки — тестирует ИИ-подмену заголовков СМИ
• 3 года ChatGPT — как нейросеть изменила мир
💬 Какая тема показалась самой интересной?
Собрали главные новости и тренды искусственного интеллекта. Выбирайте темы:
🔬 Технологии и разработки
• LLM Council от Карпатого — приложение, где ИИ-модели спорят и выбирают лучший ответ
• DeepSeek V3.2 — китайские модели достигли уровня GPT-5
• Amazon Kiro — ИИ-агент, который пишет код самостоятельно
🎓 ИИ в образовании
• Курсовая с нейросетью — ВШЭ vs МГПУ: два подхода к использованию ИИ
• Мурманский AI-native-вуз — первый университет с полной интеграцией ИИ
• Как растить детей — новые правила мышления в эпоху ИИ
🇷🇺 ИИ в России
• Исследование «ИИ — 2025» — где Россия на карте глобального ИИ
• GigaChat на прямой линии — как нейросеть обрабатывает вопросы для Президента
📰 Медиа и бизнес
• Google переписывает заголовки — тестирует ИИ-подмену заголовков СМИ
• 3 года ChatGPT — как нейросеть изменила мир
💬 Какая тема показалась самой интересной?
❤4🔥4👍3
Экономический эффект от ИИ к 2030
⭕️ ИИ перестаёт быть точечным инструментом и становится драйвером рентабельности. Согласно исследования «Искусственный интеллект в России — 2025» от «Яков и Партнёры» и «Яндекс», суммарный годовой эффект от ИИ-технологий — 7,9–12,8 трлн рублей к 2030 году. До 5,5% прогнозируемого ВВП или объём прибыли всей банковской отрасли.
⭕️ Прогноз вырос с 4,2–6,9 трлн (2028). Причина — стремительное развитие генеративного ИИ и проникновение в процессы. Это не экономия, а создание новой стоимости: оптимизация, новые продукты, новые бизнес-модели.
Распределение по технологиям и отраслям
Эффект неравномерен.
→ Генеративный ИИ — лидер с вкладом 2,9–5,5 трлн: автоматизация создания контента, разработка продуктов, персонализация маркетинга.
→ Компьютерное зрение — 1,3–2,2 трлн через визуальный контроль на производстве.
→ NLP и речь — 1,2–2,3 трлн за счёт клиентского сервиса.
→ RecSys — 0,9–1,6 трлн через персонализацию.
⭕️ По абсолютному эффекту лидируют следующие отрасли: металлы и горная добыча (20%), банкинг (15%), e-commerce (9%). По удельному эффекту на EBITDA — e-commerce, телеком, ИТ, медицина, строительство: до 15–21% операционной прибыли.
Распределение по технологиям и отраслям
Эффект неравномерен.
→ Генеративный ИИ — лидер с вкладом 2,9–5,5 трлн: автоматизация создания контента, разработка продуктов, персонализация маркетинга.
→ Компьютерное зрение — 1,3–2,2 трлн через визуальный контроль на производстве.
→ NLP и речь — 1,2–2,3 трлн за счёт клиентского сервиса.
→ RecSys — 0,9–1,6 трлн через персонализацию.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3👏2
Кто лидирует в ИИ-гонке? Четыре отрасли инвестируют до 17% бюджета 🚀
Российский рынок ИИ неравномерен, говорится в исследовании «Искусственный интеллект в России — 2025». Четыре отрасли вырвались вперёд: ИТ и технологии, телеком и медиа, интернет-магазины, банки и страхование. Они вкладывают в 2–3 раза больше денег и получают в разы больше отдачи.
Лидеры выделяют 13–17% IT-бюджета против 6–9% у остальных. Реальный эффект сейчас — до 8% операционной прибыли (деньги до налогов). В ближайший год ожидается рост до 13–21%. Это измеримые результаты сегодня.
Что делают по-другому лидеры?
Они перешли от экспериментов к постоянному использованию ИИ.
Где применяют:
• С клиентами: чат-боты, персональные предложения, умный маркетинг
• Внутри компании: автообработка документов, анализ данных, помощь в решениях
• Рекомендательные системы (как у Яндекс.Маркета)
• Обработка текстов и речи (расшифровка звонков, анализ обращений)
• Компьютерное зрение (распознавание лиц, контроль качества)
Остальные отрасли: сельское хозяйство — 40% внедрили технологию, медицина — 59%, машиностроение — 50%. Барьеры: нехватка данных, устаревшее оборудование, дефицит специалистов. Но потенциал роста максимален.
Российский рынок ИИ неравномерен, говорится в исследовании «Искусственный интеллект в России — 2025». Четыре отрасли вырвались вперёд: ИТ и технологии, телеком и медиа, интернет-магазины, банки и страхование. Они вкладывают в 2–3 раза больше денег и получают в разы больше отдачи.
Лидеры выделяют 13–17% IT-бюджета против 6–9% у остальных. Реальный эффект сейчас — до 8% операционной прибыли (деньги до налогов). В ближайший год ожидается рост до 13–21%. Это измеримые результаты сегодня.
Что делают по-другому лидеры?
Они перешли от экспериментов к постоянному использованию ИИ.
Где применяют:
• С клиентами: чат-боты, персональные предложения, умный маркетинг
• Внутри компании: автообработка документов, анализ данных, помощь в решениях
• Рекомендательные системы (как у Яндекс.Маркета)
• Обработка текстов и речи (расшифровка звонков, анализ обращений)
• Компьютерное зрение (распознавание лиц, контроль качества)
Остальные отрасли: сельское хозяйство — 40% внедрили технологию, медицина — 59%, машиностроение — 50%. Барьеры: нехватка данных, устаревшее оборудование, дефицит специалистов. Но потенциал роста максимален.
👍3🔥3👏2
Генеративный ИИ в 2025: не технология, а платформа 🤖
Генеративный ИИ превращается из отдельной технологии в горизонтальную платформу, интегрирующуюся в NLP, компьютерное зрение и RecSys. 71% компаний применяют генеративный ИИ хотя бы в одной функции — рост на 17 п.п. за год. Самые высокие темпы проникновения.
Ключевой сдвиг — переход от узких моделей к foundation-моделям общего назначения. Компании отказываются от десятков алгоритмов под каждую задачу и строят единую базовую модель. Это снижает стоимость и ускоряет вывод решений.
Три главных тренда
Мультимодальность. Современные модели обрабатывают текст, изображения, аудио и видео в единой архитектуре. Qwen3-Omni и аналоги понимают контекст независимо от формата, открывая путь к универсальным ИИ-ассистентам.
Рассуждающие модели (Reasoning LLM). DeepSeek-R1 использует цепочки рассуждений (chain-of-thought), тратя больше вычислений на продумывание решения. Качественный скачок в математике, программировании, логическом анализе.
On-device AI. Благодаря нейропроцессорам (NPU) модели запускаются локально без облака.
Генеративный ИИ превращается из отдельной технологии в горизонтальную платформу, интегрирующуюся в NLP, компьютерное зрение и RecSys. 71% компаний применяют генеративный ИИ хотя бы в одной функции — рост на 17 п.п. за год. Самые высокие темпы проникновения.
Ключевой сдвиг — переход от узких моделей к foundation-моделям общего назначения. Компании отказываются от десятков алгоритмов под каждую задачу и строят единую базовую модель. Это снижает стоимость и ускоряет вывод решений.
Три главных тренда
Мультимодальность. Современные модели обрабатывают текст, изображения, аудио и видео в единой архитектуре. Qwen3-Omni и аналоги понимают контекст независимо от формата, открывая путь к универсальным ИИ-ассистентам.
Рассуждающие модели (Reasoning LLM). DeepSeek-R1 использует цепочки рассуждений (chain-of-thought), тратя больше вычислений на продумывание решения. Качественный скачок в математике, программировании, логическом анализе.
On-device AI. Благодаря нейропроцессорам (NPU) модели запускаются локально без облака.
🔥3👍2👌2
ИИ-саммаризация в реальном продукте: кейс «Яндекс Книг»
🎧 «Яндекс Книги» запустили функцию «Ранее в книге» для аудиоверсий.
🎓 Alice AI генерирует текстовую выжимку последних глав за пару секунд — пользователь нажимает кнопку и получает краткое содержание, чтобы освежить память после перерыва.
📚 Функция появилась в июне 2025 для текстовых книг. Метрики показали результат: 13% подписчиков использовали её, время чтения выросло на 15%.
❕Это пример практического применения генеративных моделей для решения конкретной пользовательской проблемы: человек забыл сюжет, не хочет перематывать часы аудио — ИИ даёт саммари. Простая механика, измеримый эффект. Часть экосистемы умных инструментов: виртуальный рассказчик (озвучка текстов через ИИ), синхронизация текста и аудио с сохранением позиции.
Саммаризация контента — базовая функция LLM, но ключ в интеграции: где и как её применить, чтобы люди реально использовали.
🎧 «Яндекс Книги» запустили функцию «Ранее в книге» для аудиоверсий.
🎓 Alice AI генерирует текстовую выжимку последних глав за пару секунд — пользователь нажимает кнопку и получает краткое содержание, чтобы освежить память после перерыва.
📚 Функция появилась в июне 2025 для текстовых книг. Метрики показали результат: 13% подписчиков использовали её, время чтения выросло на 15%.
❕Это пример практического применения генеративных моделей для решения конкретной пользовательской проблемы: человек забыл сюжет, не хочет перематывать часы аудио — ИИ даёт саммари. Простая механика, измеримый эффект. Часть экосистемы умных инструментов: виртуальный рассказчик (озвучка текстов через ИИ), синхронизация текста и аудио с сохранением позиции.
Саммаризация контента — базовая функция LLM, но ключ в интеграции: где и как её применить, чтобы люди реально использовали.
👍3🔥3👌2
От ИИ-помощников к ИИ-агентам: эволюция 2025 🤝
ИИ-агенты — следующий этап после помощников и чат-ботов. Если ассистент отвечает на вопросы в рамках сессии, то агент действует автономно, имеет доступ к инструментам, планирует и сохраняет контекст. Принципиально новый класс систем для комплексных многошаговых задач.
Ключевые отличия: автономность (без постоянных инструкций), инструментальность (API, базы данных, сервисы), планирование (разбивка цели на подзадачи), память (контекст между сессиями), объяснение действий.
Применение и осведомлённость
⭕️ Сегодня: разработка кода (написание, отладка, рефакторинг), документы (анализ контрактов, отчёты, извлечение данных), аналитика (сбор из источников, dashboards), рутина бэк-офиса.
⭕️ Завтра: бронирование, покупка билетов, планирование поездок без человека.
⭕️ Проблема: только 11% населения хорошо разбираются в концепции, 58% имеют ограниченное представление. При этом 34% вендоров разрабатывают ИИ-помощников — самое популярное направление. Разрыв между возможностями и пониманием очевиден.
Платформы: Microsoft Azure AI Studio, Google Vertex AI Agent Builder, Yandex AI Studio, Meta AI Studio, OpenAI GPTs. Барьер входа снижается.
ИИ-агенты — следующий этап после помощников и чат-ботов. Если ассистент отвечает на вопросы в рамках сессии, то агент действует автономно, имеет доступ к инструментам, планирует и сохраняет контекст. Принципиально новый класс систем для комплексных многошаговых задач.
Ключевые отличия: автономность (без постоянных инструкций), инструментальность (API, базы данных, сервисы), планирование (разбивка цели на подзадачи), память (контекст между сессиями), объяснение действий.
Применение и осведомлённость
Платформы: Microsoft Azure AI Studio, Google Vertex AI Agent Builder, Yandex AI Studio, Meta AI Studio, OpenAI GPTs. Барьер входа снижается.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2👌2
Как люди реально используют ChatGPT: исследование TIME
🔘 National Bureau of Economic Research проанализировал 1,1 млн разговоров с ChatGPT с мая 2024 по июнь 2025. И выяснили, для чего 800 миллионов человек используют популярную нейросеть каждый день — результаты очень интересные.
➡️ Топ-3 категории использования:
1. Письмо — 28%
Редактирование и критика текстов (11%), личная переписка (8%), перевод (5%), генерация аргументов и саммари (4%), написание художественных текстов (1%).
2. Практические советы — 28%
Обучение и репетиторство (10%), инструкции «как сделать» (9%), здоровье и уход (6%), генерация идей (4%).
3. Поиск информации — 21%
Конкретная информация (18%), поиск товаров (2%), рецепты (1%).
Технические задачи — всего 8%
Программирование (4%), математические расчеты (3%), создание изображений (4%) в категории «Мультимедиа» (6%).
➡️ Что это значит:
77% использования — это письмо, обучение, бытовые советы и поиск информации. Программирование — только 4% от всех запросов.
🟣 Пока многие боятся, что ИИ заменит их на работе, реальная картина другая: люди используют ChatGPT как продвинутый текстовый редактор и поисковик с функцией консультанта. Не как замену профессионала, а как помощника в рутинных задачах: «отредактируй письмо», «объясни концепцию», «посоветуй, как починить». ИИ не заменяет людей — он помогает им справляться с повседневными задачами быстрее.
💬 А как вы используете нейросети?
🔗 Источник: TIME, NBER
1. Письмо — 28%
Редактирование и критика текстов (11%), личная переписка (8%), перевод (5%), генерация аргументов и саммари (4%), написание художественных текстов (1%).
2. Практические советы — 28%
Обучение и репетиторство (10%), инструкции «как сделать» (9%), здоровье и уход (6%), генерация идей (4%).
3. Поиск информации — 21%
Конкретная информация (18%), поиск товаров (2%), рецепты (1%).
Технические задачи — всего 8%
Программирование (4%), математические расчеты (3%), создание изображений (4%) в категории «Мультимедиа» (6%).
77% использования — это письмо, обучение, бытовые советы и поиск информации. Программирование — только 4% от всех запросов.
🔗 Источник: TIME, NBER
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍3👍3🔥3
✨️Сегодня наша команда провела стратегическую встречу с Союзом журналистов Подмосковья. Обсудили нашу будущую помощь региональным журналистам в освоении генеративного ИИ и его интеграции в редакционные процессы.
🗓 Сформировали первые совместные планы на начало 2026 год. В их основе — наша экспертиза в ИИ-внедрении и многолетний опыт партнёрства с медиа.
✨️Благодарим председателя Союза Наталью Александровну Чернышову за тёплый приём и открытый диалог. Уверены, что совместные проекты принесут реальную пользу всем участникам медиасообщества Подмосковья.
🗓 Сформировали первые совместные планы на начало 2026 год. В их основе — наша экспертиза в ИИ-внедрении и многолетний опыт партнёрства с медиа.
✨️Благодарим председателя Союза Наталью Александровну Чернышову за тёплый приём и открытый диалог. Уверены, что совместные проекты принесут реальную пользу всем участникам медиасообщества Подмосковья.
🔥5👍4👏4❤2
Что мешает ИИ-трансформации: главные барьеры ⚠️
ИИ в России развивается быстро, но сталкивается с препятствиями. Исследование выявило ключевые барьеры.
🚩 Со стороны вендоров главная проблема — высокая стоимость технологического лидерства (91%). Ограниченный доступ к GPU, сложности с ввозом оборудования, дефицит вычислительных мощностей тормозят разработку. Второй барьер — дефицит кадров (56%): спрос на ML-инженеров кратно превышает предложение. Рынок перегрет, компании переманивают экспертов.
🚩 Взгляд со стороны компаний
Со стороны компаний картина другая. Высокая финансовая стоимость беспокоит 75% респондентов (в 2024 было 12%). Резкий рост объясняется переходом от пилотов к масштабным внедрениям: когда ИИ нужно во все процессы, инвестиции растут кратно. Хорошая новость: цена за токен GPT-4 → GPT-4o упала в 150 раз за полтора года.
🚩 Третий тип — институциональные ограничения. В банкинге, медицине, страховании длительные согласования замедляют внедрение на месяцы. Регуляторы требуют обоснований, проверок, соответствия нормативам. Правильно с точки зрения защиты данных, но создаёт трение.
⭕️ Рекомендации: платформенная модель (использование крупных LLM), господдержка (гранты, субсидии), рискоориентированное регулирование.
ИИ в России развивается быстро, но сталкивается с препятствиями. Исследование выявило ключевые барьеры.
Со стороны компаний картина другая. Высокая финансовая стоимость беспокоит 75% респондентов (в 2024 было 12%). Резкий рост объясняется переходом от пилотов к масштабным внедрениям: когда ИИ нужно во все процессы, инвестиции растут кратно. Хорошая новость: цена за токен GPT-4 → GPT-4o упала в 150 раз за полтора года.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3🔥3👌2
Рекомендательные системы: когда ИИ приносит измеримую выручку 📈
Рекомендательные системы (RecSys — от англ. Recommendation Systems) — это технологии, которые подбирают персональные предложения для каждого пользователя. Именно они показывают вам «похожие товары» в интернет-магазинах, предлагают фильмы на стримингах или музыку в приложениях.
Самая зрелая ИИ-технология
RecSys — одно из самых проверенных временем направлений искусственного интеллекта. 54% компаний внедрили рекомендательные системы более 5 лет назад — против 30% по другим ИИ-технологиям. Средний срок использования — почти 3 года. Это не эксперимент, а работающий инструмент с отлаженной экономикой.
Где применяют и какой эффект?
Маркетинг и продажи — 77% компаний:
• Персонализированные предложения для каждого клиента
• Умная сегментация аудитории
• Динамическое ценообразование (цены меняются в зависимости от спроса)
Клиентский сервис — 69% компаний:
• Автоматизация типовых обращений
• Подбор решений проблем клиентов
• Рекомендации по продуктам и услугам
Экономика внедрения
Главное преимущество RecSys — порог входа ниже, а путь к результату короче, чем у других ИИ-технологий. Компании быстрее окупают инвестиции.
В интернет-магазинах (e-commerce) инвестиции выше среднего: 4,0% IT-бюджета против 1,7% в других отраслях. Но и эффект впечатляет — до ~1% EBITDA (операционной прибыли до вычета налогов и других расходов).
Это технология про рост выручки, а не про сокращение затрат. RecSys помогает продавать больше тем же клиентам и привлекать новых.
Тренды 2025 года
1. От сложных схем к единым моделям
Раньше: многоэтапная система (сначала отбор товаров, потом ранжирование, потом показ).
Сейчас: одна умная модель делает всё сразу — быстрее и точнее.
2. Один профиль для всех сервисов
Ваши предпочтения из интернет-магазина учитываются в музыкальном приложении той же компании. Система знает вас лучше и рекомендует точнее.
3. Объяснимость
Раньше: «Мы рекомендуем этот товар».
Сейчас: «Мы рекомендуем этот товар, потому что вы смотрели похожие и покупатели с вашими интересами его оценили».
4. Диалоговые сценарии
Система общается как консультант: уточняет, что вам нужно, предлагает альтернативы, корректирует предложения прямо в процессе общения.
Где особенно эффективно?
• Интернет-магазины (e-commerce)
• Финансы и банкинг
• Телеком
• Медиа и стриминговые сервисы
Рекомендательные системы (RecSys — от англ. Recommendation Systems) — это технологии, которые подбирают персональные предложения для каждого пользователя. Именно они показывают вам «похожие товары» в интернет-магазинах, предлагают фильмы на стримингах или музыку в приложениях.
Самая зрелая ИИ-технология
RecSys — одно из самых проверенных временем направлений искусственного интеллекта. 54% компаний внедрили рекомендательные системы более 5 лет назад — против 30% по другим ИИ-технологиям. Средний срок использования — почти 3 года. Это не эксперимент, а работающий инструмент с отлаженной экономикой.
Где применяют и какой эффект?
Маркетинг и продажи — 77% компаний:
• Персонализированные предложения для каждого клиента
• Умная сегментация аудитории
• Динамическое ценообразование (цены меняются в зависимости от спроса)
Клиентский сервис — 69% компаний:
• Автоматизация типовых обращений
• Подбор решений проблем клиентов
• Рекомендации по продуктам и услугам
Экономика внедрения
Главное преимущество RecSys — порог входа ниже, а путь к результату короче, чем у других ИИ-технологий. Компании быстрее окупают инвестиции.
В интернет-магазинах (e-commerce) инвестиции выше среднего: 4,0% IT-бюджета против 1,7% в других отраслях. Но и эффект впечатляет — до ~1% EBITDA (операционной прибыли до вычета налогов и других расходов).
Это технология про рост выручки, а не про сокращение затрат. RecSys помогает продавать больше тем же клиентам и привлекать новых.
Тренды 2025 года
1. От сложных схем к единым моделям
Раньше: многоэтапная система (сначала отбор товаров, потом ранжирование, потом показ).
Сейчас: одна умная модель делает всё сразу — быстрее и точнее.
2. Один профиль для всех сервисов
Ваши предпочтения из интернет-магазина учитываются в музыкальном приложении той же компании. Система знает вас лучше и рекомендует точнее.
3. Объяснимость
Раньше: «Мы рекомендуем этот товар».
Сейчас: «Мы рекомендуем этот товар, потому что вы смотрели похожие и покупатели с вашими интересами его оценили».
4. Диалоговые сценарии
Система общается как консультант: уточняет, что вам нужно, предлагает альтернативы, корректирует предложения прямо в процессе общения.
Где особенно эффективно?
• Интернет-магазины (e-commerce)
• Финансы и банкинг
• Телеком
• Медиа и стриминговые сервисы
✍3🔥3👍2