🚀ИИ для модернизации ИТ: быстрее, дешевле, лучше
Дальше будет текст, чуть глубже в тематику, чем обычно. Если нужно – спрашивайте, постараюсь раскрыть. А так, заранее 🙏!
Представьте, в основе почти каждой крупной компании лежит огромный якорь, который замедляет ее развитие — это устаревшие IT-системы, созданные десятилетия назад, но до сих пор управляющие критически важными процессами. Согласно McKinsey, 70% ПО компаний Fortune 500 было разработано 20+ лет назад.
🤖Эксперты McKinsey считают, что genAI может изменить сформировавшуюся практику:
➡️модернизация, которая раньше стоила $100 млн, теперь обходится в половину этой суммы.
➡️сроки сокращаются на 40-50%, а затраты — на 40%.
⚡️Подход с автономными агентами(оркестрованный подход) — это развертывание и синергия множества специализированных агентов genAI, каждый из которых имеет свою собственную роль и опыт, сотрудничающих в выполнении сложных задач. При этом роль людей по-прежнему имеет решающее значение для руководства и управления агентами ИИ.
🔍Насколько успешен данных подход?
🔘Банковский сектор: Миграция мейнфреймов с использованием оркестрового подхода gen AI сократила время модернизации 20 000 строк кода на 40%.
🔘Страховые компании: Эффективность модернизации кода и тестирования для устаревших приложений и услуг выросла на 50%.
↪️Gen AI — это не просто инструмент, а возможность переосмыслить подход к модернизации IT. Компании, которые научатся эффективно использовать AI-агентов, смогут не только снять балласт старого ПО, но и ускорить инновации.
#AI#IT#GenAI#Инновации#McKinsey
#jupyter_notebook#artificial_intelligence#book#large_language_models#llm#llms#oreilly#oreilly_books
You can learn how to use Large Language Models (LLMs) effectively through the book *Hands-On Large Language Models* by Jay Alammar and Maarten Grootendorst. This book uses nearly 300 custom illustrations to explain key concepts and practical tools for working with LLMs, including tokenization, transformers, prompt engineering, fine-tuning, and advanced text generation. It also provides runnable code examples in Google Colab, making it easy to practice and apply what you learn. This resource helps you understand and build your own LLM applications confidently, saving you time and effort in mastering complex AI technology. It’s highly recommended for anyone wanting hands-on experience with LLMs.
https://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
❗️⚠️❗️⚠️❗️⚠️⚠️⚠️Собрали для вас ссылки на полезности из нашего канала
За последние полгода мы протестировали десятки инструментов и поделились реальными кейсами. Выбрали самое практичное — то, что стоит держать под рукой.⬇️
📍Автоматизация и агенты. Создаем умных помощников для рутинных задач
Парсер новостей для ТГ — как собрать автоматическую подборку новостей, которая сама фильтрует и публикует контент
Автомониторинг ВКонтакте с n8n — бот для отслеживания групп, анализа постов и сохранения данных в таблицы
Мониторинг по хештегам — автоматический сбор статистики постов с нужными хештегами без ручной работы
Сбор новостей об ИИ — создание ассистента на n8n для автоматического поиска и анализа трендов
📍Работа с документами и текстом. Анализируем, структурируем, создаем контент
Подготовка убойных выступлений — пошаговый процесс создания аргументированных докладов с помощью ИИ
Улучшение отчетов через ИИ — как заставить ChatGPT и Claude работать в паре для идеального результата
Работа с документами от Яндекса — обзор Нейроэксперта для быстрого поиска информации в загруженных файлах
📍Создание контента и медиа. Генерируем изображения, видео, аудио
Создание промо-ролика с 7 ИИ-инструментами — полный цикл от сценария до готового видео с использованием разных нейросетей
Превращение фото в арт — как ChatGPT может переделать одно фото в десятки художественных стилей
Клонирование голоса за пару минут — тестируем Hailuo AI для создания озвучки текста своим голосом
Создание вирусного видео — обзор Vozo.ai для редактирования видео, смены озвучки и добавления субтитров
📍Программирование без кода. Создаем приложения и ботов с помощью ИИ
Telegram-бот на Replit — вайбкодинг проект для конвертации видео в кружочки без знания программирования
Создание приложений на Replit — как собрать рабочий сервис или бота, просто описав идею нейросети
Claude Code для разработчиков — новый инструмент, который создает проекты и исправляет код прямо в терминале
Реальный опыт вайбкодинга — честный разбор 3-дневного эксперимента создания планировщика с Cursor
📍Интеграция с рабочими инструментами. Подключаем ИИ к привычным сервисам
ChatGPT в Google Таблицах — как подключить нейронку для анализа данных без платных расширений
Автоматизация с Telegram-ботом — кейс подключения бота к Google Таблицам для сбора данных
Google Drive и n8n — пошаговая настройка модуля для работы с файлами и автоматизации
📍Поиск и анализ информации. Эффективно находим и обрабатываем данные
Глубокий поиск в Perplexity — как получить анализ из 55 источников за один запрос вместо поверхностных ответов
Конспекты видео с GigaChat — новая функция для создания структурированных саммари из роликов ВК и Rutube
Организация знаний с Glasp — расширение для сохранения важной информации и создания персональной базы знаний
Все инструменты протестированы нашей командой. Берите и внедряйте! А какой кейс помог вам больше всего? Делитесь в комментариях!
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Инструменты#Подборка
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
🤖 Boston Dynamics показала работа Atlas, работающего на ИИ-мозге класса “Large Behavior Model”.
Робот выполняет полноценные складские задачи - например, укладывает коробки. Один модуль управляет всем: ходьбой, приседанием, подъёмом, балансом. Навыки не программировали вручную- Atlas научился им по демонстрациям человека.
Это шаг от «заранее прописанных движений» к автономному поведению: единая модель, способная учиться и выполнять сложные моторные задачи.
@ai_machinelearning_big_data
#ai#robots#BostonDynamics
#python#agents#ai#anthropic#llm#openai#python
You can use this Cookbook to quickly add ready-made AI code snippets to your projects, saving you time and effort in building AI systems. It offers practical tutorials and resources to help you learn AI development, start freelancing, or get expert help on your AI projects. Joining the free community can support your learning, and the GenAI Launchpad helps you build AI applications faster. This means you can develop real-world AI solutions more easily and grow your skills or business with guidance from an experienced AI engineer.
https://github.com/daveebbelaar/ai-cookbook
AI and Copyright: New Lawsuit Against Anthropic
A new lawsuit against AI startup Anthropic by a group of authors accuses the company of "large-scale theft" for allegedly using pirated copies of copyrighted books to train its Claude chatbot. This marks the first legal challenge targeting Anthropic, echoing similar lawsuits filed against OpenAI for its use of copyrighted material in training ChatGPT.
The lawsuit claims that Anthropic relied on a dataset called The Pile, which is known to include numerous unauthorized books. In response, Anthropic, like OpenAI, argues that such practices are covered under the “fair use” doctrine, which permits the limited use of copyrighted materials for transformative purposes under U.S. law.
This case underscores a critical, ongoing debate around AI and copyright. While previous cases have often been dismissed, courts have yet to make a definitive ruling on whether the use of copyrighted content scraped from the internet for AI training constitutes fair use or infringement. The outcome of this lawsuit could have significant implications for the future of AI development and content ownership rights.
#AI#Copyright#FairUse