Блог

Большинство внедрений ИИ буксуют, потому что команды пытаются охватить всё сразу. Успех приходит к тем, кто начинает с малого: один процесс, один ответственный, один измеримый результат. Вот пошаговый подход, который мы используем с клиентами.

GigaChat, YandexGPT, ChatGPT, Claude, вопрос «какая нейросеть лучше» задают постоянно, и он неправильный. Вот как каждая из них реально ложится на бизнес в российском рынке и почему хорошее внедрение не привязано ни к одному вендору.

GigaChat, это большая языковая модель Сбера, и для компаний, работающих в России, она решает задачи, с которыми OpenAI и Anthropic тихо не справляются. Здесь честный разбор: что она умеет хорошо, где не дотягивает и как реально запустить её в работу.

YandexGPT. Это семейство больших языковых моделей от Яндекса, доступное через Yandex Cloud. Это сбалансированное руководство: что модель действительно делает хорошо, где уступает, и когда она правильный выбор для бизнеса, работающего в России.

Единственно лучшей ИИ-модели не существует, есть только та, что подходит под ваши требования к данным, ваш язык, бюджет и задачу. Это фреймворк для принятия решения, а не рейтинг с победителем.

«ИИ-агент» и «автоматизация» могут выглядеть одинаково на слайде. Это не так. Вот фреймворк, который мы используем с клиентами, чтобы выбирать правильный инструмент для каждого процесса, и почему большинство команд в итоге используют оба.

Если вы слышите про «ИИ-агентов» в 2026 году и не уверены, что здесь реально нового, а что, очередная переупаковка хайпа вокруг ChatGPT, этот материал для вас. Написано для руководителей бизнеса, не для разработчиков.

Большинство компаний, задающих вопрос «стоит ли нам использовать ИИ-агентов?», получают ответ от вендора с очевидным интересом. Этот материал, беспристрастный чек-лист готовности: 10 вопросов «да / нет» с честной интерпретацией.

Большинство компаний тратят первого агента на что-то слишком амбициозное. Вот пять проработанных первых агентов, которые чаще всего приносят результат, в том порядке, в котором они обычно окупаются, с описанием ожиданий от каждого.

Бесплатный период закончился, счётчик кредитов начал тикать. Вот практическая математика: сколько агенты реально стоят в продакшне, с реальными паттернами использования и как не получить неожиданный счёт.

Большинство компаний, запустивших ИИ-агентов в 2026 году, получают что-то, что работает на демо и умирает в продакшне. Паттерны провалов предсказуемы, и их можно избежать, если знать о них заранее.

Один из лучших способов понять Workspace Agents, посмотреть, как мигрирует Custom GPT. Вот как это выглядит на практике, с неожиданными сложностями, которые нас удивили.

«Давайте понаблюдаем ещё квартал» звучит разумно. На реальных объёмах шесть месяцев ожидания обходятся дороже, чем год лицензий на агентов. Вот математика.

«Агент сработал 847 раз в этом месяце». Это не ROI. Вот как понять, приносит ли ваш агент реальную ценность, с метриками, которые выдержат критику финансового директора.

Команды мучаются с вопросом «какие 10 инструментов подключить первыми». Честный ответ: четыре инструмента открывают большую часть ценности, а всё остальное, убывающая отдача.

Публичные ИИ-агенты, самый соблазнительный и самый рискованный первый выбор. Внутренние агенты, скучный выбор с наибольшим ROI. Почему скучный вариант побеждает.