Внедренца ИИ ждёт молот руководства сверху и вилы сотрудников снизу. Почему инструкции и тулзы не работают, пока не продана сама идея перемен — и при чём тут конвейер зарабатывания денег?

#мыпомогаемЛизаАлерт

Вместе мы можем больше: «ЛизаАлерт» на связи или что меняет спутниковый интернет в поисках пропавших людей.

К вечеру становится понятно, что человек действительно пропал...

За одну неделю: Gemini получил право записывать людей к врачу, семья из Сиэтла подала иск к OpenAI за советы ChatGPT, а нейросети, как выяснилось, рекомендуют из пяти лекарств одно — то, у которого лучше SEO. Разбираю, что обязано появиться в интерфейсах сервисов про здоровье и как это проверять — по правилу, которым медицинские лаборатории живут каждое утро.

Мы делаем ЖМЯК — Свою игру в браузере: табло на телевизоре или ноутбуке, а кнопки — телефоны игроков. Ничего не нужно ставить, гости заходят по QR-коду и вводят только имя.

Главное в такой игре — кнопка. Вопрос прочитан, все тянутся к телефонам, кто-то нажал первым — он и отвечает. И вот тут быстро выясняется неприятное: в браузерной игре первым часто оказывается не самый быстрый игрок, а тот, у кого быстрее интернет.

В статье — как мы это чинили: синхронизация часов из уже существующего потока событий, метка времени нажатия, границы доверия клиенту, окно сбора нажатий и фальстарты. И немного реальных цифр: на проде уже 2,5 тысячи нажатий, и они кое-что рассказывают о людях.

Казалось бы, обучение — это процесс, непосредственно связанный с нервной деятельностью. Неслучайно вычислительная единица в составе перцептрона и самообучающихся сетей названа именно «нейроном». Двухчастную работу «Нейронные сети для начинающих» о том, в каких отношениях искусственные нейроны напоминают естественные, написал на Хабре в 2016 и 2017 годах уважаемый @Arnis71 (свыше миллиона семисот двадцати тысяч просмотров у первой части — наверное, не рекорд Хабра, но полюбуйтесь, сколько закладок). Однако обучение, усваивание — это функция, которую у человека могут выполнять не только нейроны, но и, например, астроциты. Об этих удивительных клетках мозга я ранее рассказывал на Хабре в статье «Звёзды у нас в голове. О роли астроцитов в работе нейронных сетей». Сегодня хочу затронуть ещё более удивительную тему — механизмы обучения у одноклеточных.

Очевидный факт: ИИ-агент умеет действовать самостоятельно — запускать программы, управлять файлами и часами напролет последовательно решать поставленную задачу.

Вроде бы новый дивный мир разработчика, но есть проблема: чем больше у агента свобод, тем больше это сулит проблем. Летом 2026 года агенты OpenAI покинули песочницу и пошли работать в интернет, попутно атаковав HuggingFace.

Инцидент поставил перед ИИ-инженерами задачу: нужно найти способ ограничить агентов, чтобы те ни при каких обстоятельствах не могли покинуть изолированные среды. Но агенты хитрые и очень быстро находят способы обойти даже самые жесткие правила. Однако есть одно слабое место.

Сегодня поговорим о системе Hard Stop, предложенной в одноименной научной работе. Это стоп-кран между агентом и ОС, который должен остановить процессы агента раньше, чем тот успеет навредить.

Когда в разгар отладки у консольного ИИ-агента кончается пятичасовой лимит, хочется пересесть на другого агента, у которого ещё есть лимиты. Популярный приём с выгрузкой сводки в файл HANDOFF.md часто подводит: качество пересказа силами самой модели оказывается не очень, теряются детали контекста, и задачу приходится объяснять заново следующему агенту (при этом ещё и тратятся лишние токены). В статье разберём, как забрать живую сессию из локальных логов без потери смысла и одной командой передать эстафету другому агенту или перенести работу вместе с несохранёнными файлами на другой ПК.

Если вы интересуетесь темой ИИ и данных, то наверняка встречались с таким сервисом как HuggingFace - платформы и сообщества для разработчиков в сфере ИИ, этаким GitHub для ИИ. Она предоставляет централизованный и удобный хаб для обмена, поиска и совместной работы над открытыми моделями машинного обучения, наборами данных и приложениями.

Но она, мягко говоря, не самая удобная для пользователей, сразу понять как работать с сложным интерфейсом бывает сложно. Видишь 800 тысяч моделей, и чувствуешь примерно то же, что человек, который попал впервые на московский оптовый рынок в 1990е - все есть, ничего не понять, все смотрят тебя как на добычу, а с чего начать - нигде не написано. Через двадцать минут ты либо скачал не те датасеты, либо забросил это гиблое дело.

Проблема даже не в том, что HuggingFace сложный, тут больше нюанс что он требует уже понимать и знать платформу. Эта статья - легкий туториал по тому, как пользоваться HuggingFace, и как можно работать с данными и весами на нем, не заблудившись в трех соснах.

Продолжаем изучать особенности взаимодействия PostgreSQL и 1С. Эта связка нередко становится источником неочевидных проблем с производительностью. В ходе анализа инцидентов у наших заказчиков мы регулярно сталкиваемся с тонкими нюансами работы СУБД, которые существенно влияют на стабильность системы. Сегодня акцентируем внимание на «зависших» сессиях Postgres в состоянии idle in transaction – безобидном, на первый взгляд, но способном спровоцировать серьёзную деградацию работы базы.

Что мы знаем о зависших транзакциях в 1С системах?

Презентацию обычно делают в три подхода: сначала структура, текст для слайдов, потом  картинки и верстка. Каждый этап — отдельная задача, и зачастую одна нейросеть не выполнит их все одинаково хорошо. Одна модель лучше разбирает отчёт на 100 страниц, другая быстрее пишет тексты и код, третья рисует иллюстрации, четвёртая делает из обложки короткое видео. 

Разбираем семь нейросетей, которые подойдут под каждый этап: что поручить ИИ, разберем готовые промпты, плюсы и минусы. В конце — пошаговая инструкция, как собрать из их результатов презентацию на 10 слайдов за 15 минут без навыков дизайна.

Что такое ИИ-грамотность, почему люди начинают пользоваться чат-ботами, может ли ИИ собрать опыт сотрудников и где без эксперта-человека не обойтись. Разбор 27 научных работ простым языком.

Настроить кастомную модель с инструментами и RAG в OpenWebUI — легко. Заставить её работать предсказуемо в бою — сложнее. Наш бот техподдержки на Gemma 4 сначала отвечал правдоподобно, но без данных из систем. Мы разобрались, почему это происходит, и превратили «одну модель в интерфейсе» в детерминированный конвейер с помощью пайпов.

Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия, я руководитель направления ИТ-комплаенса в РГС. Перед каждым циклом планирования мне нужно разбирать и оценивать сотни задач, чтобы определить, какие из них требуют внимания в первую очередь. На это обычно уходила целая рабочая неделя, и я решила поискать способ упростить этот процесс, чтобы освободить время для более сложной экспертной работы. В итоге мне удалось автоматизировать часть рутины с помощью ИИ, и в этой статье я как раз хочу поделится, как, не имея бюджета на разработку и навыков программирования, я сократила время разбора задач с пяти рабочих дней до двух.

Почему технократы бессильны перед человеческой природой? Потому что KPI, Rank and Yank, внутренний рынок и даже кайдзен - всё это попытки оцифровать то, что оцифровке не поддаётся. Эта статья - не очередной манифест про "правильный менеджмент", а анализ, как именно человеческая природа взламывает любые бизнес-процессы и регламенты, превращая их из инструментов создания ценности в механизмы краха компании.

История менеджмента - это не история совершенствования формул в отчётах для руководства. Это история мучительного осознания одной истины: процесс создания ценности - это динамическая сумма поведенческих актов живых людей. И чем выше ставки, тем очевиднее становится, что управление - это не технология, а искусство, требующее глубокого понимания человека, общества и контекста.

Вы точно знаете, что компьютерное зрение умеет находить людей, каски, жилеты и строительную технику на изображениях. Но обнаружить объект на тестовом кадре и надёжно распознавать события на работающей стройплощадке оказалось двумя разными задачами.

Представим обычную ситуацию: камера наблюдения установлена на строительном объекте. На экране десятки людей, техника, строительные леса, пыль и меняющееся освещение. Один рабочий находится далеко от камеры, другого частично закрывает экскаватор, а каска третьего сливается с фоном. Человек, который смотрит на запись, может заметить потенциально опасную ситуацию. Но как научить этому алгоритм, который должен анализировать видеопоток непрерывно, не пропускать важные события и не заваливать оператора ложными тревогами? На первый взгляд сложная задача, но что мы сделали с этим? Расскажу в своей статье, а еще разберём, почему нейросети ошибаются на строительных площадках, как устроен процесс повышения качества видеоаналитики и что необходимо учитывать, чтобы превратить обнаружение объектов в инструмент контроля безопасности.

Интернет сильно шумит в последние несколько дней от новости, что Claude начал банить пользователей по причине предоставления ими для верификации «токсичных паспортов», хотя в правилах площадки нет ничего подобного. 

Правила сервиса прямо не запрещают обладателям конкретного паспорта пользоваться предоставляемыми компанией услугами. Компания имеет прямой запрет на ведение деятельности и предоставление услуг на территории конкретных стран, но чтобы сегрегировать пользователей по цвету обложки паспорта… Звучит как новость с другого континента 50-х годов. 

И тем не менее прецеденты появились, и на б̶о̶л̶о̶т̶а̶х̶ Reddit начался знатный вой. Но мы в первую очередь антидетект-браузер и плотно погружены в антидетект и работу антифрода, поэтому давайте все-таки разберемся, где во всей этой истории правда, где кликбейт, а где откровенное вранье (и есть ли там откровенное вранье)?

Я — тот человек, которому вы отправляете резюме. За плечами больше десяти тысяч собеседований и около двух тысяч людей, которые после них вышли на работу. А до того, как сесть по эту сторону стола, я пятнадцать лет ходила по другую: сама продавала, сама руководила отделом, сама получала отказы и сама писала «спасибо, мы вернёмся к вам позже». Так что это не защита моей профессии и не обвинение кандидатов. Это попытка показать, как наём выглядит изнутри — потому что снаружи он действительно похож на чёрный ящик, и у вас есть все основания им возмущаться.

Сразу оговорка, чтобы не было ложных ожиданий: я подбираю не разработчиков. Моя территория — команды продаж, от линейных менеджеров до коммерческих директоров. Но когда я читаю истории про собеседования в IT — про лайвкодинг под секундомер, про «мы вам перезвоним», про тимлида, который искал сеньора, а взял того, кто красиво говорил, — я узнаю свою ежедневную работу. Механика одна и та же в любой профессии. И, кажется, будет честно, если человек, который эту механику крутит, расскажет о ней вслух.

Рабочая переписка редко хранится в одном месте. Документы приходят по почте, детали обсуждаются в чате, встречи планируются в календаре. Длинную цепочку писем удобнее читать за компьютером, а расписание в календаре можно посмотреть и с телефона.

Мы небольшой командой разрабатываем клиентское приложение CommuniGate Pro, объединяющее почту, календарь, контакты и чаты. Оно работает на Windows, Linux, macOS, Android и iOS. Пишем на Dart и Flutter, поэтому большая часть кода у нас общая для всех платформ.

Это упрощает разработку и поддержку приложения и интерфейса, но возможности десктопной и мобильной версий все же различаются. Например, локальные почтовые архивы мы сделали только для десктопа. Этой задачей я как раз и занимался. Идея простая: пользователь переносит старые письма с сервера на компьютер, освобождает место в почтовом ящике и продолжает работать с письмами прямо в приложении.

В этой статье я расскажу, как встроил локальные архивы в общий проект, как проверял их на больших объёмах и как попутно реализовал ещё одну возможность - общий буфер длительных операций.

Привет, Хабр! На связи Сергей Козлов, директор компании-разработчика CRM‑системы «Мегаплан» и базы знаний Collabis — с ИИ‑ассистентами в обоих продуктах. Вокруг только и разговоров, что об искусственном интеллекте. Одни боятся, что их заменят. Другие уверены, что в зоне риска лишь джуны. Третьи доказывают, что ИИ — это пузырь, который вот-вот лопнет.  

Когда технологии становятся умнее, действительно ли у программистов выше риск остаться без работы? Может, в 2027 году выгоднее освоить рабочую специальность? Как и в ИТ, там тоже есть технические задания, дедлайны и ответственность. Однако для автоматизации такой работы одного алгоритма мало: нужны дорогостоящие оборудование и инструменты, а ещё способность доходчиво объяснять и договариваться.

Статья стабильно держится в топ-3 по выдаче, позиции не падают, а трафика почему‑то становится меньше. Начинаете разбираться и обнаруживаете над привычной выдачей ИИ‑ответ. Причем нейросеть ссылается на три чужих сайта, а вашу статью будто не заметила. Дело в том, что ИИ‑поиск работает с запросами иначе. Он разбивает вопрос пользователя на несколько уточняющих подзапросов, ищет информацию по каждому и собирает общий ответ. Это и называют веером запросов. Поэтому статья, заточенная под один ключ, может раскрывать только часть вопросов, которые ищет нейросеть. Остальное она возьмет у конкурентов.

Разберемся, как работает веер запросов, чем отличается от привычных ключей и нужно ли ради него переделывать SEO‑статьи.