Нейросети: модели, инструменты, практика
Как использовать ИИ для генерации текста и презентаций, онлайн-чаты, DeepSeek, Qwen, Kimi, локальные модели, базы знаний и безопасность. С примерами из практики и без пересказа очевидного.
Защита данных при использовании ИИ: контуры и 152-ФЗ
Внешний, гибридный и внутренний контуры для работы с ИИ, требования 152-ФЗ и проверка файрволом, что данные не уходят наружу. С чек-листом для ИБ.
ChatGPT для работы в компании: альтернативы в России
Почему личный ChatGPT не приживается в компании — доступ, оплата, данные — и что выбрать вместо: российские модели, open-weight, корпоративная платформа.
Корпоративный ИИ: от нейросети к рабочей системе
Из чего состоит корпоративный ИИ, где он даёт измеримый эффект и как провести пилот, после которого понятно, стоит ли масштабировать решение.
ИИ для работы: письма, документы, встречи, анализ
Какие задачи нейросеть закрывает сегодня — письма, документы, встречи, презентации, анализ — что дать ей на вход и что проверить в ответе. С таблицей и экранами.
Нейросеть для текста: как получить рабочий черновик
Как получать от нейросети черновики писем, статей и инструкций: материал вместо темы, структура до фраз, правки отдельными проходами, проверка фактов.
ИИ для презентаций: из текста в слайды без потери мысли
Генератор презентаций раскладывает материал, но думать за автора не умеет: как сформулировать вывод, собрать структуру из заметки и проверить слайды.
Какая нейросеть для чего подходит: сравнение 2026
Что выбрать для кода, деловых текстов, длинных документов, таблиц, поиска и локальной работы: GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen и Kimi без общих слов.
Промпт, skill, harness: как настраивают ИИ-системы
Промпт задаёт инструкцию, skill сохраняет рабочий способ, harness связывает модель с данными, инструментами и правами. Разбираем слои и роль MCP.
Как задать вопрос нейросети и получить рабочий ответ
Пять деталей, которые превращают расплывчатый вопрос к нейросети в рабочий ответ: адресат, исходные факты, формат результата, ограничения и проверка.
On-premise без ограничений: как работает гибридный ИИ
Как устроен гибридный ИИ on-premise: данные остаются на серверах компании, закрытые задачи идут в локальные модели, внешние — по разрешённым маршрутам.
От записи встречи до презентации без копипаста
Запись встречи → расшифровка → решения и задачи → презентация: как связать транскрибацию, заметки и проектный контекст без копирования между окнами.
Журналы ИИ: что стоит сохранять
Какие события ИИ-платформы хранить в журнале: фоновые задачи, обращения к моделям, расход токенов — и чего в журнале быть не должно.
RAG и базы знаний на практике
Почему одной загрузки документов в базу знаний мало: что влияет на качество ответов — актуальность версий, права доступа, ссылки на источники и проверка человеком.
Экономика внедрения ИИ: где искать результат
Как выбрать первый сценарий внедрения ИИ и посчитать эффект по времени, правкам и возвратам на доработку — без красивых, но бесполезных метрик.
152-ФЗ и генеративный ИИ: что учесть
152-ФЗ и генеративный ИИ: где хранятся данные, кто получает доступ и что происходит с персональными данными перед обращением к внешней модели.
Есть тема, которую стоит разобрать? Напишите команде Aiklava.
Предложить тему