Найти в Дзене
ИИ в бизнесе: почему экономия на зарплате не всегда равна прибыли Внедрение ИИ в корпоративную среду стало рутинной задачей для многих ИТ-директоров и руководителей проектов. Однако первые волны оптимизма уже столкнулись с суровой реальностью. Мы видим всё больше случаев, когда замена специалиста на нейросеть обходится дороже, чем содержание штатной единицы. Компании тратят миллионы на корпоративных ассистентов, которые пылятся в виртуальных папках сотрудников, а модели устаревают быстрее, чем успевает окупиться лицензия. 25 июня на бесплатном вебинаре «ИИ в бизнесе: экономика внедрения vs реальная выгода» мы разберём эту тему и расскажем, как считать эффективность внедрения ИИ в ваших конкретных условиях. О чем поговорим Разберем четыре уровня ИИ-зрелости, чтобы вы за три минуты диагностировали текущее состояние компании. Поговорим о парадоксе качества: когда метрики процесса растут, а экономика проекта — нет, и как вовремя это проверить. Посчитаем скрытые затраты: токены, подписки, дообучение, поддержка — что и как закладывать в бюджет до старта. Дадим конкретные метрики результата, чтобы вы точно понимали, окупились вложения или нет. На реальном кейсе IBS покажем путь от провала до работающего решения. Обсудим риск «зоопарка решений», почему западные практики часто не работают в России, и как избежать привязки к конкретной модели, которая устареет через полгода. Как итог — чёткий ответ для вашего бизнеса: внедрять, тестировать или пока не трогать. Вебинар ориентирован на руководителей групп, директоров и менеджеров проектов, которые принимают решения о технологических инвестициях и несут ответственность за их результат. Когда: 25 июня 2026 года, с 17:00 до 18:00 (МСК) Спикер: Денис Воденеев, заместитель директора Центра Перспективных Разработок IBS. Как участвовать: Для участия достаточно заполнить форму по ссылке. Участие бесплатное, однако запись эфира получат только зарегистрировавшиеся пользователи. Приходите, чтобы рассчитать экономику ИИ-проекта для вашей компании, а не полагаться на интуицию.
1 неделю назад
Саммари вебинара «Техсобес на Java: как системный подход и работа с ИИ превращают стресс в оффер»
Владимир Низов, технический директор с 10-летним стажем и эксперт Учебного центра IBS, рассказал, почему кандидаты проваливают технические интервью и как этого избежать. Отдельно разобрал работу с ИИ. Главное: заучивать тысячи страниц не нужно. Достаточно освоить индексный подход и единый паттерн системного дизайна. А ИИ воспринимать как инструмент с чёткими ограничениями. Для Java-интервью нужно около 1500–1600 страниц материала. Запомнить всё в деталях невозможно. Если учить темы подряд, предыдущее забывается, а уверенность падает...
2 недели назад
Бесплатные вебинары в июне
Составили расписание бесплатных онлайн-вебинаров июня. Эксперты-практики разберут актуальные темы: эффективная работа с языковыми моделями, переход на Go и Rust, архитектура высоконагруженных систем, ИИ-инструменты для архитекторов и бизнес-аналитиков, Quarkus для Java-разработчиков. 8 июня, 17:00 – Go за час: почему вы перестанете писать на Java/Python 11 июня, 15:00 – ИИ для бизнес-аналитика: автоматизация для усиления экспертизы 15 июня, 16:00 – Проектирование высоконагруженной системы на примере...
3 недели назад
Искусственный архитектор: как нейросети справляются с проектированием ПО
В этой статье расскажем про большие языковые модели в приложении к работе архитектора ПО. Вместе мы посмотрим, насколько хорошо GPT понимает ИТ-архитектуру и сможет ли уже сегодня заменить архитектора. Пора разобраться, насколько глубоко ИИ может встроиться в рабочие процессы архитектора ПО — и стоит ли ему там оставаться. Большие языковые модели делятся на коммерческие (OpenAI, Anthropic, Google и другие) и открытые (DeepSeek, Qwen, LLaMA, Mistral и другие) модели. Плюсы коммерческих моделей очевидны:...
2 месяца назад
Бабушка с долгом в полмиллиона, однопоточное ядро и другие грабли: как не повторить чужие архитектурные ошибки
Любая система рано или поздно проверяется на прочность: нагрузкой, ростом бизнеса или человеческим фактором. Именно в эти моменты всплывают решения, которые казались безобидными на старте. Ниже — реальные кейсы из практики, где небольшие архитектурные допущения со временем превращались в ощутимые проблемы. Разберем, какие сигналы можно было заметить сразу и что стоит учитывать, чтобы не повторить эти сценарии в своих проектах. Проект — автоматизация работы коллекторского агентства. Классический корпоративный Oracle-стек: монолит на Oracle ADF, WebLogic, Oracle Database...
2 месяца назад
Если нравится — подпишитесь
Так вы не пропустите новые публикации этого канала