Архив рубрики ‘llm’

Что делать, когда AI-агент «упал»: архитектура отказоустойчивости

Понедельник, 9 утра. Начало рабочей недели. API OpenAI лёг. Или лимиты закончились. Или интернет в офисе пропал. Что делает AI-агент? Ничего. А процесс, который он обслуживал, встаёт. Заявки копятся, договоры не согласовываются, клиенты ждут. И хуже всего — люди не знают, что агент не работает. Думают, что всё идёт по плану. Реальные сценарии сбоев За […]

Кто виноват, если AI-агент ошибся: распределение ответственности

Агент согласовал договор. В договоре была ошибка в реквизитах. Компания перевела деньги не туда. Кто виноват? Разработчик? Сотрудник, который запустил процесс? Руководитель, утвердивший внедрение? Это не философский вопрос. Это юридический и организационный. И если на него нет ответа до запуска — первый же инцидент парализует всю систему. Почему это важно В прошлой статье я показал, […]

«Ура, вас уволили!»: Я заставил 17 нейросетей сокращать людей и нашел нарушения Трудового кодекса в 65% случаев

Сегодня из каждого утюга звучит мантра: «Делегируйте рутину нейросетям!

Как ИИ меняет отношения к документам в работе

Помните момент, когда вы впервые попробовали ChatGPT или GitHub Copilot? У меня это было похоже на взрыв: привычные процессы рухнули, а на их месте начала формироваться новая реальность. У меня был похожий опыт. Ещё в 2022‑м (как только был выход из бета‑тестирования и запуск по подписке), поставив эксперимент с GitHub Copilot среди сотрудников, я увидел, как меняется скорость разработки и как […]

Data Structure Protocol (DSP): как дать LLM-агентам «долговременную память» о большом репозитории

Есть паттерн, который видит каждый, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на «ориентацию». Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание. DSP (Data Structure Protocol) […]

ИИ-трансформация 2026: от хайпа к инфраструктуре. 5 структурных сдвигов, которые меняют стек технологий

Еще недавно ИИ был набором экспериментальных фич. В 2026 году мы видим, как он превращается в «невидимую инфраструктуру». По прогнозам Goldman Sachs, расходы на ИИ превысили $500 млрд, но главная новость не в деньгах, а в архитектуре: ИИ консолидируется в суперприложения и агентные системы, которые берут на себя управление рабочими процессами. Разбираем пять трендов, которые […]

Сравнение LLM по навыку анализа бизнес-процессов

Всё чаще аналитики бизнес-процессов используют LLM для поиска неэффективностей. Звучит логично: большие языковые модели умеют искать паттерны, а Process Mining как раз об этом. Но на практике результаты пляшут так, что становится понятно: не все LLM одинаково полезны для операционной аналитики. Решил разработать методологию тестирования LLM на предмет релевантности использования для задач анализа процессов.Было подготовлено […]

Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM)

Раньше мы отдавали по 40-50 тыс. рублей в месяц за enterprise-сервисы мониторинга. Но платить столько ради пары десятков упоминаний продукта в день – это забивать гвозди микроскопом. Задача: прилетел негатив – мы моментально об этом узнали. Я спроектировал логику, а разработчик собрал инструмент. Архитектура простая, но на 100% закрывает боли. 1. Сбор данныхСвой парсер на […]

ИИ-сингулярность пришла, просто это ещё не все заметили

Я не шучу, Илон Маск прав — мы действительно уже существуем в эпоху ИИ-сингулярности. Что такое сингулярность? По сути — это то, что компьютеры принимают какие-то решения, но мы не можем проверить, почему они это делают, и можем только довериться решению. Фантастическая литература приучила нас к тому, что это будет выглядеть как что-то вроде ответов […]

Когда ИИ не понимает бизнес-контексты

Фотография Сары Пфлуг из Burst.

123.7