AllSee — делаем ИИ

✔️Новый отчет McKinsey: Состояние рынка ИИ на мировой арене Бизнес во всем мире продолжает стремительно интегрировать искусственный интеллект и новый отчет McKinsey "The State of AI" показывает, что компании массово перестраивают свои процессы, чтобы извлекать максимум выгоды из ИИ. Мы проанализировали отчет и выделили главные инсайты, разделенные на логические блоки. Приятного чтения! Ключевые цифры: 🔼78% компаний уже используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции 🔼71% организаций применяют генеративный ИИ на регулярной основе 🔼21% компаний, внедряющих генеративный ИИ, полностью перестроили свои рабочие процессы 🔼27% организаций проверяют все ИИ-генерируемые материалы перед использованием, но столько же – почти не проверяют Факторы успеха: 📌 Главный фактор успеха – контроль со стороны топ-менеджмента: в 28% компаний за стратегию ИИ отвечает CEO 📌 Крупные компании впереди: организации с большим доходом быстрее внедряют ИИ 📌 Рынок труда перестраивается: 50% работодателей планируют нанять больше дата-сайентистов, но часть работников в сфере сервиса и логистики могут потерять работу из-за автоматизации Ключевые технологии для внедрения: 👨Генеративный ИИ – создание текстов, изображений, кода и видео, автоматизация производства контента 🟩Модели принятия решений – автономные агенты, которые могут анализировать данные и принимать управленческие решения ❗️Explainable AI – технологии, делающие работу ИИ прозрачной и объяснимой 🔒AI в кибербезопасности – предсказание атак, автоматизированный анализ угроз ⚡️Автоматизация бизнес-процессов – интеграция ИИ в ERP, CRM и другие системы управления Лучшие практики для успешного внедрения ИИ: 👌Четкое видение и стратегия – компании с ясной стратегией ИИ в 2 раза чаще достигают финансового эффекта 👌Вовлечение топ-менеджеров – 28% успешных ИИ-проектов находятся под контролем CEO 👌Редизайн процессов – 21% компаний полностью перестроили бизнес-процессы для работы с ИИ 👌Мониторинг рисков – 57% организаций централизуют управление рисками, включая кибербезопасность и защиту данных Востребованные ИИ-специалисты: ❗️50% компаний заявляют, что им срочно нужны дата-сайентисты ❗️Machine Learning-инженеры и data-инженеры – самые сложные позиции для поиска и найма ❗️HR и бизнес-лидеры готовы вкладываться в обучение: 48% компаний планируют массовое переобучение сотрудников в течение 3 лет Главные эффекты от внедрения ИИ: ✅Рост выручки – 35% компаний фиксируют увеличение доходов от ИИ в стратегическом управлении, маркетинге и цепочках поставок ✅Снижение затрат – 61% компаний отметили снижение операционных расходов за счет автоматизации бизнес-процессов ✅Рост эффективности – в среднем, ИИ помогает сократить трудозатраты на 20-30%, перераспределяя ресурсы на более ценные задачи ✅Быстрое внедрение инноваций – компании с высоким уровнем ИИ-автоматизации выводят новые продукты на рынок на 30% быстрее конкурентов Расскажите в комментариях: какие шаги вы уже сделали или планируете в 2025 году для развития ИИ в компании/проекте/на рабочем месте👇

🧠 Какие бывают архитектуры моделей искусственного интеллекта? Ранее мы уже рассказывали как термин искусственный интеллект меняет свое значение в зависимости от контекста: ⚡3 разных определения ИИ ⚡ИИ в массовой культуре ⚡ИИ в прикладном контексте ⚡популярные ИИ технологии Сегодня рассмотрим 3 наиболее известные архитектуры ИИ с примерами. 1️⃣ Многослойный перцептрон Это базовая архитектура нейронной сети, состоящая из входного, скрытого и выходного слоев. ❗️Используется для задач простой классификации и регрессии. Примеры использования: ➕Теоретическое обучение и объяснение принципов работы нейронных сетей. ➕Решение простых задач, таких как распознавание рукописных цифр. ➕Прогнозирования временных рядов без сложных взаимосвязей. 2️⃣ Генеративный трансформер (GPT) Это мощная архитектура на основе трансформеров, которая использует механизм внимания (attention) для обработки последовательностей данных. ❗️GPT обучается на больших объемах данных и способен генерировать осмысленные тексты, отвечать на вопросы и решать сложные задачи. Примеры использования: ➕Создание чат-ботов для поддержки клиентов. ➕Генерация контента для маркетинга. ➕Мультиагентные системы для автоматизации сложных процессов. 3️⃣ Градиентный бустинг Это ансамблевая модель машинного обучения, которая строит последовательность слабых моделей (обычно деревьев решений), каждая из которых исправляет ошибки предыдущей. ❗️Градиентный бустинг известен своей высокой точностью и эффективностью. Примеры использования: ➕Прогнозирование спроса в ритейле и логистике. ➕Кредитный скоринг в банковской сфере. ➕Диагностика заболеваний в медицине, например, анализ медицинских изображений. Не знаете нужен ли ИИ именно вашей компании? Мы разработали анкету всего на 5 минут, которая ответит: 👉 какой уровень автоматизации в ваших бизнес-процессах 👉 куда внедрять ИИ в первую очередь 👉 с какого ИИ-решения стоит начать 🤖 Забирайте по ссылке в закрепленном сообщении

🔒Контроль качества в AllSee Что позволяет нам создавать надежные решения, которые удовлетворяют потребности заказчика? Читайте в карточках, которые мы подготовили, чтобы приоткрыть завесу тайны наших процессов контроля качества 👉 💙 Мы гарантируем профессионализм, прозрачность и высокое качество на каждом этапе сотрудничества! 🤖 Если вам необходимо обратиться к профессионалам за разработкой качественного ИИ-решения — напишите нам @manager_allsee или оставьте заявку на сайте ⚡️ AllSee — делаем ИИ

⚡️ Эти нейронки спасут ваш отчет! Собрали самые ходовые инструменты для генерации отчетов в режиме автопилота на базе подхода DeepResearch. Deep Research — это продвинутые технологии анализа данных, которые используют большие языковые модели для поиска закономерностей в больших объемах текстовой информации. Они работают так: 🔘 Сбор данных – алгоритмы собирают информацию из разных источников в интернете (тексты, изображения, базы данных). 🔘 Анализ – ИИ изучает данные, выявляет связи и тренды, которых человек может не заметить. 🔘 Выводы и прогнозы – система предлагает гипотезы, рекомендации или предсказывает будущие события на основе найденных закономерностей. 👉 Perplexity Deep Research ➕ Скорость и эффективность: обрабатывает запросы за 2–4 минуты, анализируя сотни источников и предоставляя аргументированные ответы. ➕ Доступность: предлагает бесплатный доступ с лимитом до пяти запросов в день; для пользователей Pro — до 500 запросов в сутки. ➖ Ограниченная глубина анализа: в тесте Humanity’s Last Exam набрал 21,1%, уступая OpenAI Deep Research с 26,6% 👉 OpenAI Deep Research ➕ Глубокий анализ и автономность: самостоятельно планирует и корректирует процесс поиска, комбинируя различные инструменты для достижения цели. ➕ Высокое качество: OpenAI Deep Research набрал 26,6% в в тесте Humanity’s Last Exam опередив все аналоги. ➖ Стоимость и скорость: требует подписки ChatGPT Pro за $200 в месяц; обработка запросов занимает от 5 до 30 минут. 👉 Gemini Deep Research (Google) ➕ Интеграция с Google: объединяет Deep Research с сервисами G‑Suite, что удобно для пользователей экосистемы Google. ➖ Низкие результаты в тестах: в Humanity’s Last Exam показал результат 6,2%, уступая конкурентам. 👉 Grok Deep Research (xAI) ➕ Мощность и функциональность: обучен на суперкомпьютере Colossus с 200,000 чипами, что делает его самым мощным среди аналогов. ➖ Результаты в тестах: отсутствуют данные по результатам в тестах, чтобы сравнить с другим нейронками Хотите узнать больше? 💙 В нашей презентации — реальные кейсы внедрения готовых решений и разработки собственных моделей ИИ для российских компаний 🤖 А ещё мы предлагаем бесплатную консультацию — заходите на AllSee.team и оставляйте заявку или пишите @manager_allsee ⚡️ AllSee — делаем ИИ