Образовательный центр "Обновление"

Главная опасность: ИИ не врет намеренно. Он уверенно галлюцинирует, а вы несете ответственность. Ситуация: python # Автопроверка стандартов через API Росстандарта import requests def check_gost(gost: str): response = requests.get(f"https://fgis.gost.ru/fundmetrology/registry/4?number={gost}") return "действует" in response.text P.S. Скачайте чек-лист «5 смертных грехов ИИ в тендерах»: → [https://tendergpt...

Загружаем в нейросеть: ИИ анализирует: Ваш цифровой двойник участвует в виртуальной закупке, где: Пример отчета: *«Не участвуйте в лоте №XXXX: Шанс победы 12% (конкурент «Вега» снизит цену до убытка), Риск штрафа 740 тыс. ₽ (вы не успеете поставить оборудование из-за таможни), Альтернатива: Лот №YYYY (ваше преимущество + AI-шаблон КП внутри).»* Ситуация: Компания готовилась к тендеру на 9 млн ₽ (монтаж ЦОД). Что показал цифровой двойник: P.S. Проверьте ИИ-симулятор на курсе: 1...

Владимир Сляднев. 7 лет в тендерах. Сэкономил 23 млн ₽ на переговорах. Дам инструменты, а не теорию. 💥 Почему вы теряете деньги без ИИ: 68% ваших писем субподрядчики игнорируют (слишком шаблонные), +30% к цене за срочность — потому что торгуете вручную в 3:00 ночи, Штрафы за срывы сроков, когда субподрядчик «забыл» уточнить детали. Решение: ChatGPT + мои шаблоны = -15 часов/неделю и -12% к затратам на субподряды. 🔧 3 шага автоматизации (рабочие скрипты внутри) 1. Парсим письма субподрядчиков →...

Человек физически не способен: → Обработать 7 млн сделок за 90 секунд (как IMV-модель «Авито»), → Учесть скрытые параметры: курсы валют, санкционные риски, логистику в ЯНАО, → Обновлять данные ежедневно (оценщики делают это раз в квартал). Итог: Ручной расчет НМЦК — «геморрой с претензиями и работой в убыток». Пример из «Авито»: ИИ просчитывает: Люди игнорируют: → Тональность отзывов о поставщике в соцсетях (нейросети типа Kimola), → Новости о закрытии границ (для стройматериалов ИИ добавил +23% после блокировки поставок из Китая)...

Фишка: Никаких нейросетей. Только Python 3.10+ и 57 строк кода. Откройте терминал и выполните: bash Copy Download pip install xmltodict requests python-dotenv PyMuPDF Создайте файл tender_bot.py: python Copy Download import xmltodict import requests def parse_tender(tender_url: str): response = requests.get(tender_url) tender_data = xmltodict.parse(response.content)['tender'] return { 'payment_days': int(tender_data['paymentTerms']['paymentDeadline']), ...