Кейсы

Синтетические плавки в ДСП-3: как сгенерировать данные и не обмануть себя

Обложка: Синтетические плавки в ДСП-3: как сгенерировать данные и не обмануть себя

Привет, Хабр! Эта история началась с того, что меня позвали пообщаться на тему работы в металлургическую компанию. Спросили коротко: «Готов?». Я оценил свои силы, масштаб задачи и ответил прямо — готов зайти сразу на позицию Head of AI, чтобы выстроить процесс от и до. И тут начался классический корпоративный футбол. Несмотря на предметный разговор, мне начали делать голову из-за отсутствия профильной вышки по программированию. Для суровой индустрии диплом оказался важнее реального опыта и понимания процессов. Поняв, что стандартным путем эту бюрократию не пробить, я решил пойти напролом: за пару недель собрать работающее MVP, показать товар лицом и жестко выделиться на фоне остальных кандидатов с «правильными» дипломами. Спойлер: красивого хэппи-энда не будет. Моё MVP до высшего руководства так и не донесли, а меня в итоге просто развернули на пороге. Но не пропадать же добру?

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Путь к локальному LLM — модель которую я наконец-то реально использую каждый день
КейсыHabr AI

Путь к локальному LLM — модель которую я наконец-то реально использую каждый день

Путь к локальному LLM: как требвоания по ИБ и “дух авантюризма” привели меня к 125B-модели под столом - и почему агенты больше не просят облако ИИ-агенты у меня не демо для презентаций, а производственная сила: пишут код, расследуют инциденты по трассировкам, формируют постанвоки и прототипы, развивают платформы и закрывают кучу процессов бекофиса. Внутри компании у нас уже давно идет процесс ИИзации процессов и повышения личной эффективности за счет ИИ-агентов. Но чем больше они работают, тем настойчивее вопрос - сначала от ИБ Заказчиков, потом и мой собственный для контроля использовании ИИ во внутренних командах: а куда именно уходят постановки задач, куски кода и данные?

Обложка: Как мы убрали человека из код-ревью (но пока не везде)
КейсыHabr AI

Как мы убрали человека из код-ревью (но пока не везде)

Привет, Хабр! Меня зовут Анна Саботович, я веду внедрение AI-ревьюера в продуктовой группе Garage Eight, и самый частый вопрос, который мне задают: «Ну и когда он заменит человека?» Отвечу сразу: на части кода уже заменил. В октябре наши iOS-команды сняли третий обязательный апрув на merge request (MR). Теперь в продуктовых репозиториях их не больше двух, при этом в репозитории ревьюера за тот же октябрь влили 35 MR, и апрув кого-то, кроме автора, есть только у шести. Во внутреннем сервисе аналитики разработки влили 69 MR, и ни в одном нет апрува другого человека: автор мержит сам. Хочу рассказать, как мы учились доверять AI и что планируем делать дальше.

Обложка: Научили ИИ перестраивать расписание авиарейсов в непредсказуемых ситуациях: реальный кейс
КейсыHabr AI

Научили ИИ перестраивать расписание авиарейсов в непредсказуемых ситуациях: реальный кейс

Разработали AI-инструменты для известной российской авиакомпании, которые помогают сотрудникам принимать решения, когда что-то идет не по плану. Рассказываем, как отработала система, когда мы прогнали её на реальном сбое.