Финансовые помощники на базе больших языковых моделей обещают собрать бюджет за вас и подсказать, где вы переплачиваете. Разбираем, что они реально делают, а где по-прежнему нужен человек.
OpenAI, Google и специализированные сервисы вроде Mindtrip встроили в планировщики поездок автономных агентов. Разбираем, что они умеют делать сами, где обязательно нужен человек и сколько это стоит.
Notion, Obsidian и Mem встраивают ИИ прямо в личные заметки: он ищет по смыслу, связывает записи и отвечает на вопросы. Разбираем, что уже работает, а что пока обещание.
OpenAI, Google и стартапы вроде Superhuman встроили в почту агентов, которые сами читают письма, сортируют их и пишут черновики. Разбираем, как это устроено и стоит ли пускать модель в переписку.
Планировщики на базе нейросетей обещают сами разложить встречи, найти окно для звонка и переставить дела. Разбираем, что из этого работает, а где агент по-прежнему буксует.
Компании массово внедряют AI-агентов, но три четверти пилотов не доходят до продакшена. Разбираем, какие метрики считать и почему экономия часов сотрудников — не то же самое, что экономия денег.
Юридические AI-инструменты научились не просто искать шаблон, а собирать договор под сделку, проверять риски и спорить с правками контрагента. Разбираем, что они реально умеют и где ломаются.
Персональные агенты обещают помнить за вас всё и делать рутину самостоятельно. Разбираем, что сегодня умеют ChatGPT, Claude, Gemini и локальные связки — и где обещания расходятся с реальностью.
OpenAI, Anthropic и Microsoft за год превратили чат-ботов в агентов, которые сами пишут SQL, строят графики и защищают выводы. Разбираем, где они реально заменяют аналитика, а где ломаются.
Класс инструментов, где вместо ручного просмотра ленты работает агент: сам собирает посты конкурентов, разбирает тон комментариев и присылает сводку. Разбираем, что это даёт и где границы.
Anthropic, OpenAI и Google выпустили инструменты, которые запускают не чат-бота, а агента: он сам ходит по интерфейсам и выполняет цепочку задач. Разбираемся, что это меняет для рынка аутсорсинга бизнес-процессов.
ИИ-агенты научились читать тендерную документацию, собирать заявки и следить за сроками. Разбираем, что реально работает, где проходит граница ответственности человека и сколько это стоит.