Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
AgentKit и агентный UX как новый слой enterprise software
Агентные интерфейсы меняют то, как корпоративный софт выглядит и работает. Разбираю, что это значит для архитектурных решений и UX-стратегии компаний.
Как оценивать отдачу от инвестиций в ИИ: вопросы до принятия решения
ROI ИИ-проектов измеряется иначе, чем ROI традиционной автоматизации. Разбираю, как задавать правильные вопросы до того, как потрачены деньги.
Длинный контекст в LLM: что меняется для архитекторов и руководителей
Модели с окном контекста в сотни тысяч токенов кажутся решением многих проблем. Разбираю, что это меняет на практике и где ловушки.
Coding agent и новая точка сборки разработки
GitHub Copilot превращается в агента, который может самостоятельно выполнять задачи по разработке. Что это меняет для компаний, которые заказывают или ведут разработку.
Контекстное окно и управление знаниями в компании
Как изменение возможностей языковых моделей влияет на то, как компании могут организовать доступ к корпоративным знаниям.
Агентные системы: из демо в платформу
Новые инструменты для построения ИИ-агентов меняют разговор о внедрении: теперь вопрос не в том, возможно ли это, а в том, как управлять этим в производстве.
RAG в продакшене: что архитектору нужно решить на самом деле
Retrieval-augmented generation стал стандартным паттерном для корпоративного ИИ. Разбираю, какие архитектурные решения действительно важны - и где ловушки.
AI Act: где у бизнеса начинается красная зона
Первые правила европейского регулирования ИИ вступили в силу в феврале 2025 года. Разбираю, что это означает для компаний, которые используют или планируют использовать ИИ.
DeepSeek-R1: рассуждение как новое измерение конкуренции
Что означает выход DeepSeek-R1 для компаний, которые думают об использовании ИИ: цена, открытость и практические следствия.
Sora как шаг к world models: управляемая генерация видео меняет разговор
Что означает Sora за пределами красивых демо: почему это шаг к моделям мира и какие практические вопросы он открывает.
Контроль затрат на LLM в продакшне: токенные бюджеты и дизайн запросов
Практические способы снизить счёт за API для функций на базе LLM без ухудшения качества - с фокусом на том, что реально работает в живых деплоях.
Как оценивать ИИ-поставщика при закупке: рабочий фильтр
Набор вопросов и критериев для руководителя, который выбирает ИИ-решение или подрядчика - не полагаясь на демо и маркетинговые материалы.