Святослав Михеев

Это классический пример гибридной системы, где критически важная для скорости часть работает локально (on-device), а сложная обработка — в облаке (in the cloud). Теперь разберем каждый этап подробно. Это самая важная часть для понимания конфиденциальности. Техническая аналогия: Представьте, что вы на шумной вечеринке. Вы не слышите отдельные разговоры, но ваш мозг мгновенно реагирует, если кто-то произнесет ваше имя. Колонка делает то же самое. Что хранится на устройстве? Только модель для распознавания "Алисы" (и, возможно, несколько других базовых команд, о чем ниже)...

Если вы в IT, вы наверняка ловили себя на этой тревожной мысли. Она тихо подкрадывается, когда видишь, как нейросеть за пару секунд генерирует код, на который ушёл бы целый день. Она шепчет: «А что, если скоро я стану не нужен?». Знакомо? Давайте выдохнем и посмотрим на ситуацию без паники и розовых очков. Вместо того чтобы гадать, заменит ли ИИ программистов, давайте разберём три реальных сценария, которые уже начинают воплощаться в жизнь. Это не фантастика, а наше ближайшее будущее. Представьте, что вы больше не пишете код в привычном понимании...

Год назад мы восхищались ChatGPT. Сегодня мы живем в мире AI-Native — где ИИ не просто помощник, а полноценный участник команды. Если вы до сих пор используете только чат-боты, вы теряете сотни часов производительности. Я провел стресс-тест десятков инструментов и готов показать тот самый стек, который превращает разработчика в команду из одного человека. 1. Cursor 2.0: Не просто редактор, а AI-партнер 2. GitHub Copilot Workspace: Коллега, который не спит 3. Claude 4: ИИ-архитектор предприятия 4...

Представьте себе обычное утро 2025 года. Вы просыпаетесь, а ваш умный дом уже подготовил для вас идеальную чашку кофе, проверил пробки на маршруте до работы и вежливо напомнил о дне рождения коллеги. Кажется, это предел совершенства? На самом деле, это лишь первые робкие шаги на пути к настоящей революции — эпохе AI-агентов. Еще вчера мы восхищались, когда чат-бот в поддержке банка точно определял наш запрос и выдавал заученную реплику. Сегодня эти системы кажутся нам такими же примитивными, как первые сотовые телефоны размером с кирпич...

Вы знаете, что общего у стройки небоскреба и разработки чат-бота? Оба процесса начинаются с чертежа. Только в IT этот чертеж называется Техническим Заданием (ТЗ). И если его нет — ваш проект рискует превратиться из многоэтажки в ветхий сарай. Почему 9 из 10 ботов разочаровывают заказчиков? Не потому что разработчики плохие. А потому что на старте все «примерно поняли» и побежали делать. Результат: переделки, срывы сроков, лишние траты и бот, который не решает ваши задачи. Сегодня разберем по косточкам,...

Одни видят в нем магическую формулу общения с искусственным интеллектом, другие — временную профессию, которая исчезнет, как только ИИ станет умнее. Prompt Engineering (проще говоря, искусство формулировать запросы для нейросетей) сегодня у всех на устах. Но что скрывается за модным термином? Давайте разберемся без хайпа и громких заявлений. Представьте: вы даете нейросети задание «написать текст о котиках». Результат будет средним. А если попросить: «Напиши эмоциональный пост для соцсетей о том, как рыжий кот помог ребенку побороть страх темноты...

Представьте: полночь, ваш сайт и соцсети работают, а на вопросы клиентов отвечает бот. Не робот-собеседник из научной фантастики, а практичный помощник, который консультирует, принимает заказы и напоминает о брони. Мечта? Для многих это уже реальность благодаря low-code платформам. Но так ли они универсальны, как обещают создатели? Давайте разберемся, когда конструктора ботов действительно достаточно, а когда бизнесу пора задуматься о полноценной кастомной разработке. Low-code платформы — это своего рода «Лего» для цифровых продуктов...

Еще недавно это казалось фантастикой. Сценарий из фильма, где герой одной фразой заставляет компьютер творить чудеса. Сегодня это реальность, в которой живут миллионы разработчиков по всему миру. Нейросеть, которая еще вчера училась генерировать правдоподобные изображения котиков, сегодня уверенно пишет код. Не просто отдельные строки, а целые модули, функции и даже приложения. Но что на самом деле стоит за этим прорывом? Это начало конца профессии или, наоборот, ее новая, блестящая глава? Давайте...

Еще один бот, который ничего не решает», — думал мой новый клиент, когда ко мне обратился. Его скепсис был оправдан: до этого он уже пробовал «автоматизировать» бизнес, но получил лишь красивую, но бесполезную игрушку. Сегодня я детально разберу этот кейс и покажу, как мы превратили бота в полноценного сотрудника. 🔻 Боль: что пошло не так в первый раз Клиент — собственник сети студий красоты. Проблема знакома многим: 💡 Решение: почему на этот раз все получилось Мы пошли по пути полноценного проектирования, а не просто «напишите код»...

Знакомо? Вы вкладываетесь в AI-бота, ждете умного помощника, а он в ответ на вопрос «как оформить возврат?» выдает цитату из «Войны и мира» или рекомендует клиенту написать заявление чернилами из лепестков роз. Вините нейросеть? А зря. В 95% случаев виноват не ИИ, а те, кто его «нанимал на работу». Почему нейросеть генерирует ерунду? Представьте, что вы принимаете на работу стажера. Вместо четкого брифа вы говорите ему: «Делай что-то полезное». Результат предсказуем: он будет делать «что-то», но вряд ли полезное...

Знакомьтесь, Андрей. Владелец небольшого цветочного магазина. Ко Дню всех влюбленных он решил: нужен бот! Чтобы принимать заказы, отвечать на вопросы и напоминать о доставке. «Иван, — говорит мне, — всё просто! Нужен умный бот». Через три месяца и 500 000 рублей у Андрея был бот, который: ✅ Интегрировался с 1С ✅ Отправлял фото букетов ✅ Вел базу клиентов ✅ Рассылал 5 видов напоминаний Но был один нюанс. Он сломался в самый пик, 13 февраля, и не обработал 90% заказов. Клиенты были в ярости, Андрей — в панике...