Разборы по ИИ-агентам, языковым моделям и внедрению
Материалы для тех, кто выбирает и внедряет ИИ в компании: устройство решений, требования закона, порядок пилота и оценка результата.
Что такое ИИ-агент для бизнеса
ИИ-агент планирует шаги, обращается к системам компании и доводит задачу до результата. Устройство, восемь отличий от чат-бота и задачи внутри компании.
6 ИИ-агентов для бизнеса в России, которые работают без разработчика
Шесть ИИ-агентов российского рынка на октябрь 2026 года: GigaCowork, ГигаАгент, Алиса AI Про, Jay Copilot, Авандок.ИИ и Айва. Модели, установка и цены.
Бенчмарки ИИ-агентов: что проверяют GAIA, ToolQA, BFCL, HotpotQA и GPQA
Пять открытых бенчмарков для ИИ-агентов: что проверяет каждый, как читать долю решённых задач, зачем сравнивать на одной модели и как повторить замер.
ИИ-агент в логистике: документы по перевозкам, тарифы и статусы
Шесть сценариев для логистики: документы по рейсу, договор с перевозчиком, тариф, статус груза, претензия по недостаче. Источники и метрики пилота.
К каким системам подключается ИИ-агент: CRM, трекеры, вики, почта и базы данных
Шесть классов систем для корпоративного ИИ-агента: что он читает в каждой и какие операции выполняет с подтверждения сотрудника. Порядок подключения.
ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise и Copilot закрыты для России: чем их заменить
Почему корпоративные тарифы OpenAI, Anthropic и Microsoft недоступны в России и какие решения закрывают те же задачи. Таблица по сценариям и критерии перехода.
ИИ-агент в ритейле: поставщики, ассортимент и претензии
Шесть сценариев для розничной сети: договоры поставки, история поставщика, претензии по партии, описания товаров, регламенты магазина, обращения покупателей.
6 ИИ-ассистентов для базы знаний: лимиты, источники и ссылка на документ
Ответы по внутренним документам: Айва, GigaCowork, ГигаАгент, Алиса AI, Just AI и Naumen. Форматы файлов, лимиты базы знаний, права и ссылка на документ.
ИИ-агент в финансовом отделе: отчётность, договоры, комплаенс
Шесть задач финансового отдела с проверяемым результатом: сверка первичных документов, условия договоров, пояснения к отчётности, проверка контрагента.
5 языковых моделей для корпоративных задач в контуре РФ
Модели для российских компаний: GigaChat, YandexGPT и Cotype, открытые DeepSeek и Qwen. Какая модель под какую задачу и как выбрать по замеру.
Онбординг сотрудников в ИИ-инструменты: программа на две недели
Программа адаптации к ИИ-инструментам по дням: правила обработки данных, первые запросы, сценарии подразделения, библиотека запросов и замеры на выходе.
6 ИИ-агентов, которые ставятся внутри компании: данные не уходят наружу
Решения с обработкой данных в инфраструктуре компании: конфигурации поставки, права доступа, журналы обращений и запись в реестре отечественного ПО.
Согласование заявок с ИИ-агентом: реестры, сроки и ответы по документам
Как ИИ-агент отбирает заявки по этапу и просрочке, поднимает задачу с перепиской и вложениями, сверяет данные со справочником и готовит согласование.
Внутренний стандарт работы с ИИ: что описать, когда инструментов стало больше одного
Семь разделов документа о работе с ИИ-инструментами: разрешённые системы, классы данных, доступы, проверка ответов, журналы, ответственные.
Разбор воронки продаж ИИ-агентом: риски сделок, досье и отчёт к планёрке
Как ИИ-агент раскладывает сделки на риски, собирает досье по клиенту из переписки и вложений и готовит отчёт по воронке в Excel к планёрке.
ИИ-агент на производстве: регламенты, инструкции и охрана труда
Шесть сценариев для производства: регламенты со смены, техдокументация, наряды и разборы инцидентов. Что нужно для запуска и как считать эффект.
Как выбрать первый сценарий для ИИ-агента
Матрица «частота задачи — цена ошибки», восемь сценариев по отделам и четыре признака, по которым сценарий откладывается. Отбор за один рабочий день.
Как выбрать языковую модель для компании
Шесть критериев выбора языковой модели, российские и открытые варианты с размещением в России и схема распределения задач между моделями.
Первая линия поддержки на языковых моделях: как устроена и что даёт
Префильтр, языковая модель и постфильтр: архитектура первой линии на LLM. Какие обращения закрываются без оператора, что измерять и как запускать.
Права доступа: как ИИ-агент отвечает в границах роли сотрудника
Ответ ИИ-агента строится в границах прав сотрудника в исходных системах. Три модели разграничения, проверка на пилоте и вопросы службы безопасности.
Какие данные нужны ИИ-агенту и как их подготовить
Четыре типа источников, подготовка архива за две недели и пять проблем при подключении документов. Чек-лист готовности данных к пилоту.
ИИ-агент в строительстве: поиск по проектной документации и сметам
Шесть сценариев для строительной компании: поиск по проекту, сверка сметы, контроль изменений, исполнительная документация. Подготовка архива к запуску.
15 вопросов вендору ИИ-агента перед подписанием договора
Вопросы для встречи с подрядчиком по ИИ: данные и контур, качество ответов, интеграции, деньги, сопровождение. К каждому вопросу приведён рабочий ответ.
Семь причин, по которым пилоты ИИ-агентов останавливаются после демонстрации
Демонстрация проходит успешно, затем проект останавливается. Семь причин остановки пилота ИИ-агента, ранние признаки и решения для каждой.
Сколько стоит языковая модель для компании
Счёт за языковые модели складывается из токенов, инфраструктуры и сопровождения. Расчёт на объёме запросов компании и пять причин роста счёта.
Как посчитать окупаемость ИИ-агента
Формула эффекта, четыре метрики для замера и пример на компании из 500 человек. Расходы помимо лицензии и частые ошибки в расчёте.
Как измерить качество ответов ИИ-агента
Методика замера: проверочный набор из 50 вопросов, четыре признака оценки ответа и чтение результата. Порядок работы с ошибками после замера.
Галлюцинации языковых моделей: почему возникают и как их контролировать
Модель выдаёт выдуманный факт уверенным тоном. Четыре причины галлюцинаций и пять технических мер контроля для корпоративных систем.
Протокол MCP: как ИИ-агент получает доступ к рабочим системам
MCP — открытый протокол подключения ИИ-агента к данным и инструментам. Архитектура, три типа возможностей сервера, безопасность и первое подключение.
152-ФЗ и языковые модели: что требует закон и как это выполняется технически
Где персональные данные попадают в языковую модель, что требует 152-ФЗ и какие четыре технические меры закрывают требования. Чек-лист перед запуском.
Словарь терминов: LLM, RAG, MCP, ИИ-агент, guardrails
Двадцать три термина из договоров и презентаций по внедрению ИИ с короткими определениями и примерами. Справочник для встречи с подрядчиком.