Since 2003 we help build systematic, automated businesses
Статьи и материалы об автоматизации бизнеса
Our team attended Startup Village 2026 to find clients, partners, and international opportunities. We managed to find real customers, discuss collaboration with the Moscow Export Center, and present the project 'TAB: AI Technology'.
This article discusses the third day of the webinar "AI.Prom 2026," which took place on May 21, 2026. The material describes four key solutions: AI Lawyer (contract review in 5 minutes with risks and references to the Civil Code), AI Consultant (answers to questions about regulations 24/7), an HR platform for automating onboarding and continuous learning (with call analysis and track formation), and VR simulators with digital twins (increasing learning speed by 4 times). A special emphasis is placed on data security — only a local environment, without using cloud-based ChatGPT.
This article discusses two AI-based products — 'AI-Technologist' and 'AI-Estimator', presented at the webinar 'AI.Prom 2026'. 'AI-Technologist' automates production preparation: it analyzes drawings in 1–5 minutes, calculates labor intensity, generates technical maps and cost estimates, integrates with 1C, and works locally without the internet. 'AI-Estimator' processes projects, turning specifications into ready estimates and commercial proposals in just minutes.
Андрей Мелков на первом дне вебинара «ИИ.Пром 2026» рассказал, как ИИ решает главные боли продаж в промышленности: обрабатывает заявки за 2 минуты вместо 1–2 дней, анализирует звонки и даёт рост конверсии на 20–40%.
This article reveals the problem of 'illusion of control' using the example of a metallurgical plant, where years of manual counting of parts led to enormous losses. The author identifies three levels of damage from inaccurate inventory accounting: direct financial losses (shortages, spoilage), internal operational costs (hours spent on manual checks), and strategic risks (distortion of management decisions).
This article debunks the 5 most common myths about artificial intelligence: why AI does not possess consciousness and does not think like a human, why it cannot be completely objective, whether we should fear mass unemployment, whether AI technologies are something new, complex, and inaccessible, and whether humanity is threatened by a 'machine uprising'.
How the 'Metalworking-2026' exhibition went, why digitalization of workshops became the main demand, and why you should visit it. Insights from the Technology and Business team.
ИИ изменит около 1–2% рабочих мест в России — это примерно 1,5 миллиона позиций. Кадровый дефицит в экономике перекрывает эффект от автоматизации. Под ударом в первую очередь рутинные офисные профессии: операторы кол-центров, младшие бухгалтеры, помощники юристов. При этом крупный бизнес сокращает штат, а средний — наращивает, используя ИИ как дополнение к квалифицированному труду. Государство запустило нацпроект «Кадры», и спрос на переобучение за год вырос на треть. Главный вывод: проблема не в технологиях, а в макроэкономике, а ключевой инструмент адаптации — постоянное обучение.
Делимся историей создания «Фабрики технологических стартапов». Отправной точкой стал вопрос: «А что, если объединить учёных, бизнес и образование?»
Начав в Крыму с непонимания окружающих, проект прошёл путь от обычных лекций до создания реальных прототипов. Ключевой поворот произошёл при поддержке Минэкономразвития, когда обучение заменили работой с заказчиками.
К 2019 году проект вырос в полноценную стартап-студию, нацеленную на технологический суверенитет России. Автор подчёркивает: главное в стартапе — не гениальная идея, а умение решить реальную боль клиента. В планах — тиражирование модели «Фабрики» в другие регионы.
Статья рассказывает о переходе промышленности от экспериментальных пилотов по ИИ к реальному внедрению технологий в цехах. Этот сдвиг авторы называют «моментом ChatGPT» — он произошёл не в 2022 году, а сейчас, когда бизнес требует конкретной отдачи.
Если вы делаете “ИИ-протокол по аудиозаписи”, вы очень быстро понимаете неприятное: точность чаще ломает не модель, точность ломает помещение. Мы делали систему автоматического формирования протокола судебных заседаний. Вводные были жёсткие:
Подробнее в кейсе Судебный протокол
Мы почему-то называем ошибки ИИ “галлюцинациями”, будто это магия.
А по факту это инженерная проблема: система делает предсказание, но не умеет свериться с реальностью.
Раньше вопросно-ответные системы на базе RAG были "только для чтения".
Один раз загрузили документы — и дальше ассистент лишь вытаскивает фрагменты и отвечает.
А теперь появляется более интересная идея: ассистент может становиться умнее после запуска — не через переобучение модели, а через аккуратное пополнение базы знаний тем, что он сам сгенерировал в ходе работы.
MLLM (Multimodal Large Language Model) — это “большая языковая модель”, которая умеет работать с разными модальностями:
✅ текст
✅ изображения (фото/скриншоты/документы)
✅ иногда аудио/видео (в зависимости от реализации)
Мультиагентная схема «поиск фрагмента → наблюдения → вывод» и обучение на действиях
Длинное видео (лекция, звонок, запись заседания, серия) — это не просто «много текста». Это поток событий, где нужная информация распределена по времени, часто спрятана в деталях кадра и завязана на порядок: кто что сказал до/после, что показали в этот момент, какая мелочь в кадре меняет смысл.
Это сильно расходится с прогнозом Сэма Альтмана: «Мы считаем, что в 2025 году можем увидеть, как первые ИИ-агенты “войдут в состав рабочей силы” и существенно изменят производительность компаний», — написал он в январе в своём личном блоге.
RAG = “Генерация с усиленным извлечением” (Retrieval-Augmented Generation). Это не просто чат-бот. Это гибрид двух подходов:
Создание эффективных отчетов и дашбордов в 1С для принятия управленческих решений. Изучаем инструменты аналитики, настройку отчетов и визуализацию данных для различных бизнес-задач.
Обзор технологий RPA для автоматизации рутинных задач. Анализируем возможности роботизации, области применения, преимущества и ограничения технологии для различных типов бизнеса.
Пошаговое руководство по настройке Bitrix24 после внедрения. Рассматриваем основные настройки, настройку воронок продаж, автоматизацию процессов и интеграции с другими системами.
Эффективные методы управления складскими запасами с помощью 1С. Изучаем инструменты учета, аналитики и оптимизации складских процессов для повышения эффективности работы склада.
Практическое применение чат-ботов в бизнесе. Рассматриваем различные сценарии использования, технологии создания ботов и способы измерения их эффективности для вашего бизнеса.
Технические решения для интеграции 1С с веб-сайтом. Разбираем различные методы интеграции, их преимущества и недостатки, а также практические примеры реализации обмена данными.
Комплексный подход к цифровой трансформации бизнеса. Рассматриваем ключевые направления, этапы внедрения, необходимые ресурсы и способы преодоления типичных препятствий на пути к цифровизации.
Обзор лучших CRM-систем для малого бизнеса. Сравниваем функциональность, стоимость и простоту использования различных решений, помогаем выбрать оптимальный вариант для вашей компании.
Пошаговое руководство по автоматизации производственных процессов. Анализируем ключевые этапы, необходимые инструменты и ожидаемые результаты от внедрения автоматизации на производстве.
Руководство по выбору подходящей конфигурации 1С в зависимости от типа бизнеса и задач. Рассматриваем основные критерии выбора, сравниваем популярные конфигурации и даем практические рекомендации для разных типов компаний.
A comparison of Bitrix24 with other popular CRM systems and recommendations for selection. We analyze the advantages and disadvantages, functionality, and cost of various customer management solutions.
Practical recommendations for integrating artificial intelligence into business processes. We discuss areas of application, implementation stages, common mistakes, and ways to measure success.