Чем только компании не занимаются под видом цифровой трансформации. Разбираем, что это такое и из каких элементов состоит этот процесс.
Первым делом следует определить термин "трансформация". Так вот, четкого определения нет! В генетике, лингвистике, электронике, бизнесе и праве термин определяет разные процессы, но есть одна общая составляющая, которую и возьмем за основу.
Текст немного сумбурный, но хочется поделиться своей историей издательства ПРОСТОРОБОТ (ныне СИМПЛРОБОТ) с теми, кто решит пойти по моим стопам. А именно попытается завоевать, казалось бы, пустующую нишу на рынке настольных игр. Как оказалось, не совсем пустую и с очень специфичной аудиторией.
Что делать, когда у тебя есть €20,000 гранта на маркетинг, новый сложный SaaS-продукт (конструктор Mini Apps), и ноль данных о том, как привлекать клиентов? Мы решили использовать этот бюджет не на погоню за ROI, а на полноценный R&D в Telegram Ads. В этой статье — подробный лог нашего эксперимента. Мы разберем, почему воронка через сайт с треском провалилась (€69 за регистрацию), как мы научились отличать «хороших» подписчиков от «плохих» на глаз, и почему самый дорогой на входе бот может оказаться самым перспективным.
Российский рынок интернет-рекламы в мясорубке.
В 2014 умерло SEO, в 2022 из России ушли Meta* с Google и унесли с собой примерно половину всех рекламных бюджетов. Сейчас подписчик в Telegram стоит 200-400 ₽ (раньше стоил до 50 ₽), лиды в Яндекс.Директе стали космически дорогими, а у блогеров кризис после запрета на рекламу в Instagram*.
Андрей Одокиенко — дизайнер с шестилетним опытом, работавший в Pinkman, Cloud.ru и Райффайзенбанке. В найме он дорос до дизайн-менеджера, получал 350 000₽ «на руки» и вёл проекты уровня банка и облачного сервиса.
7 месяцев назад Андрей ушёл из найма. Теперь он зарабатывает на собственных продуктах, развивает авторский телеграм-канал и ищет идею для нового стартапа или полноценного бизнеса. При этом его доход уже приближается к зарплате в найме, а свободы и драйва — больше.
В этой статье — прямая история от Андрея: как он готовился к выходу, на чём зарабатывает сейчас и какие ошибки и инсайты получил.
Короткий гуглинг по теме показывает, что все рекомендации по внедрению ИИ в бизнесе сводятся к общим фразам. «Выделите одно приоритетное направление», «найдите рутинные операции», «проанализируйте доступные данные». Спасибо, кэп. А делать-то что?
Каждый руководитель в сфере технологий знает это ощущение. Заходишь в зал для совещаний, где собраны недовольные руководители отделов, и у всех — истории о системах, которые не взаимодействуют друг с другом, о данных, застрявших в изолированных хранилищах, и о процессах, требующих ручного вмешательства на каждом этапе. Обещания цифровой трансформации кажутся всё более недостижимыми, когда организация функционирует скорее как набор изолированных островков, чем как связанное целое.
Эта проблема уже не просто вопрос технологий. Это ключевая бизнес-задача, которая обходится организациям в миллионы потерянной производительности, упущенных возможностей и конкурентных потерь. Исследования McKinsey показывают, что 90 процентов компаний сейчас реализуют проекты цифровой трансформации, но большинство сталкиваются с фундаментальной проблемой — обеспечить эффективное взаимодействие своих систем.
Жестокая ирония заключается в том, что отдельные приложения стали мощнее и сложнее, а само предприятие в целом стало более фрагментированным. Каждая новая система обещает решение конкретной задачи, но в итоге все они вместе создают сеть сложности, которая может задушить операционную эффективность.
Однако выход есть. Платформы оркестрации перестают быть просто удобными инструментами для управления процессами и становятся основным приложением, от которого зависит, будет ли предприятие процветать или выживать.
Почему ChatGPT врет вам в лицо (и как OpenAI наконец объяснила, откуда берутся галлюцинации ИИ)
Статья по горячим следам сенсационного исследования OpenAI от 4 сентября 2025
Ваша модель только что выдала вам три разных неверных даты рождения одного человека. В десятом туре подсчета букв в слове "DEEPSEEK" она называет цифры от 2 до 7, хотя правильный ответ - 1. Знакомо?
Раньше мы думали: «Ну, технологии, что поделать, дообучат - и все наладится». Оказалось - нет. Галлюцинации - это не баг, а математическая неизбежность, заложенная в сам процесс обучения.
4 сентября OpenAI опубликовала революционное исследование "Why Language Models Hallucinate", которое переворачивает представление о главной головной боли современного ИИ. Впервые математически доказано: модели врут не из-за плохих данных или недоработок архитектуры. Они врут, потому что мы сами их этому учим.
В своей статье я разбираю это исследование без воды и объясняю простыми словами:
✅ Почему формула «ошибки генерации ≥ 2 × ошибки классификации» объясняет все галлюцинации
✅ Что такое singleton rate и почему 20% редких фактов = минимум 20% вранья
✅ Как система оценки превратила ИИ в вечных студентов на экзамене, где лучше соврать, чем признаться в незнании
✅ 4 конкретных способа от OpenAI, как сделать модели честными уже сегодня
Самое шокирующее: проблема решается не улучшением технологий, а изменением того, как мы спрашиваем и оцениваем ответы.
Компании, которые первыми внедрят принципы честности в свои ИИ-системы, получат главное конкурентное преимущество эпохи ИИ - доверие пользователей.
Готовы перестать быть жертвой красивой лжи и начать строить по-настоящему надежные ИИ-системы?
В конце 2016 года мы заказали тайские фрукты для детей в России и были шокированы качеством. Решили поделиться находкой с казахстанцами — за одну ночь в Instagram набралось тысяча подписчиков.
Сейчас импортируем около 600 килограммов фруктов в месяц самолётом и продаем почти на 10 миллионов рублей в год.
10 новых российских продуктов для удаления спама в тг-чате с помощью ИИ, автоматизации поиска кандидатов и разбора откликов, сбора отзывов с Яндекс.Карт, 2ГИС, Google, VK, и др. в одном виджете и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Зарабатывать на машинах можно по-разному. Кто-то покупает автомобили за свои деньги и перепродает с наценкой — классическая перекупка. Вкладываешь 3 миллиона, продаешь за 3,5 — полмиллиона прибыли за пару месяцев.
Другие гоняют машины по России: покупают дешевле в одном городе, продают дороже в другом. Есть постоянная разница в ценах между регионами — этим и пользуются перекупщики.
Третьи работают консультантами — помогают людям выбрать и проверить машину за фиксированную плату в 20-50 тысяч рублей. Или устраиваются агентами в автосалоны и компании, получая процент с каждой сделки без собственных вложений и рисков.
Я выбрал четвертый путь — логистику под заказ.
Мы собрали подборку из топ-10 проектов по рейтингу на сайте Product Radar за август 2025 года. Это проекты, за которые проголосовало большинство пользователей сайта.
Собственники и топ‑менеджеры МСБ часто сталкиваются с парадоксом: обороты растут, а прибыль тает. Причина не в рынке и не в ценах, а в хаосе внутри компании.
Отчёты собираются вручную, ключевые показатели никто не считает, решения принимаются на интуиции, без опоры на цифры.
В статье рассказываем, как таким компаниям наладить управляемость бизнеса и повысить маржинальность.
Когда сегодня говорят про искусственный интеллект, почти всегда имеют в виду GPT-модели. Кажется, что весь рынок инноваций свёлся к чатам с нейросетями. Но это искажение. Пока внимание сосредоточено на OpenAI, рядом существует компания, которая делает не менее масштабную революцию, но в другой плоскости.
Niantic — та самая студия, подарившая миру Pokémon Go. Для многих это всего лишь игра с покемонами в дополненной реальности. Но на самом деле Niantic годами выстраивает совершенно другой бизнес: она превращает миллионы игроков в добровольных картографов, которые собирают уникальные данные о мире. И эти данные становятся основой для геопространственных ИИ-моделей — того самого «пространственного интеллекта», который завтра будет управлять роботами, строить 3D-карты городов и задавать новые стандарты AR.
Сегодня я хотел бы поговорить об онтологии и сделать это так. Мы возьмём учебный пример - онтологию для пиццерии (Pizza Shop) - и на основе этого примера разберём основные термины, ключевые элементы онтологии и обсудим, чем этот подход отличается от привычных способов моделирования.
Это не руководство по онтологии и не инструкция к визуальному редактору Protege, в котором сделан пример - это набор первых впечатлений человека, который решил разобраться в этой теме.
Как вам новости от «Синего Озона»,что теперь просмотр в выдаче слайдов вашего товара приравнивается к клику?
Кто‑то пробовал ОЗЗ (оплата за заказы)?Прикольно, да)? Выхлопа ровно ноль?
Как вам «маневры» Синего офиса в этом году с комиссией по товарным группам?
И то, что «Синий» сделал с хранением КГТ?
Ну да ладно. Кто такое Озон и что оному нужно мы разобрали в первой части статьи (выделить ссылку). Если не читали, обязательно прочтите. Причинно — следственные связи действий «Синего» станут вам более понятными.
Меня зовут Евгений Ковалев и мы живем с «Синим» уже 4 года. Проживание идет так себе) Тревожный персонаж, не постоянный, пьет, курит, играет, вечно синий))) Но об этом было в первой части статьи. (тут снова можно продублировать ссылку)
А если серьезно‑за это время мы научились выживать при СРС в 150 рублей, попробовали «ВСЕ инструменты +1», потратили на трафареты и ВВТ около 70 млн рублей и в этой части статьи мы будем делать из вас экспертов в рекламном кабинете Озон селлер. Рассмотрим самое важное, волнующее — как выйти в ТОП.
5. Ключевые метрики на Ozon
6. Подготовка и запуск карточки
6.1 SEO
6.2 Склейки и болванки
6.3 Фотоворонка
6.4 Поставка
6.5 Чек лист перед запуском трафика (рекламы)
6.6 Запуск рекламы
6.7 Самовыкупы
6.8 Запуск рекламы
6.9 Трафареты, ВВТ, ОЗЗ, Спецразмещение, Медийка, Рассылки. Что выбрать и как мерить?
6.10 Внешний трафик на карточки «Озона»
Предыдущие пункты см. в прошлой части статьи.
Эффективность — понятие относительное.
Какие метрики выбрать? На что ориентироваться?
Результаты обучения в виде сухого показателя обученности или оптимистичного NPS в лучшем случае вызывают скепсис у бизнес-партнёров.
В данной статье разберём пример, как замерять эффективность обучения опираясь на такие группы метрик, как «Производительность», «Качество» и «Стоимость обучения»
Тратите бюджет на контент, но лидов нет? Я через это проходил. Делюсь опытом, как я меряю результаты размещения статей на UGC, чтобы достигать поставленных целей.
Привет Хабр! Меня зовут Алексей, и я занимаюсь беспроводными технологиями. Сегодня будет история одного провала. Расскажу об архивном проекте который начался ещё в 2021 году с простой идеи: дать пациентам больниц доступ к развлекательному контенту в обмен на регистрацию в онлайн-кинотеатре. Закончилась она созданием полноценной развлекательной mesh-системы для междугородних автобусов которая позволяла бы онлайн кинотеатрам очень дешево привлекать новых подписчиков, но так и не взлетела. Но возродилась из пепла и нашла неожиданное применение в личных автомобилях. Расскажу, как мы прошли путь от концепции до рабочего прототипа, с какими проблемами столкнулись и что получилось в итоге.
В наши дни в мире разработки программного обеспечения, где взаимодействие между различными сервисами и системами является одним из самых важных моментов, глубокое понимание жизненного цикла API (Application Programming Interface) играет ведущую роль в успешном создании, поддержке и продвижении цифровых продуктов.
Жизненный цикл API охватывает весь путь от идеи и проектирования до вывода API из эксплуатации. С одной стороны, как правило, для многих специалистов достаточным для повседневной работы является знание не более шести-семи основных этапов жизненного цикла. С другой стороны, на практике жизненный цикл API может включать до десяти и более этапов, каждый из которых критически важен, ведь эффективное управление жизненным циклом API напрямую влияет на стабильность, производительность и безопасность всей системы.
В данной публикации я хотел бы рассказать про самые важные стадии жизненного цикла API, а также по каждому этапу добавить интересные статистические данные, проведя анализ основных международных отчётов, таких как Postman State of Api , NordicAPIs и многих других.
