AIRu

КЕЙС S7: как AI принес +2% к выручке и +43% к продажам У S7 накопилось почти десять лет опыта работы с AI. И особенно интересен здесь момент, когда технология начинает влиять уже не на количество красивых пилотов, а на вполне конкретные показатели бизнеса. В кейсе Generation AI Юрий Романов, директор коммерческих продуктов S7 TechLab, рассказывает, как компания развивает AI-системы в закрытом контуре и оценивает их экономический эффект. Подход у S7 довольно жесткий: для задач с пассажирскими и коммерческими данными сторонние облака не используются. Решения с открытым кодом разворачивают на собственных серверах и адаптируют под внутренние сервисы. Это дороже готовых облачных продуктов, а срок окупаемости инфраструктурных вложений может составлять 2–3 года. Но цифры показывают, ради чего компания идет на эти расходы. 🔹 +2% к выручке за 2025 год принесло динамическое ценообразование. GenAI помогает быстрее проверять эластичность спроса и подбирать тарифы для разных сегментов пассажиров. 🔹 +10% к конверсии получили на аудитории, которая приходит на сайт без конкретной даты или направления. Система может предложить соседние даты, альтернативный маршрут или другой сценарий поездки. Сегмент, который раньше был убыточным, вышел на окупаемость. 🔹 +43% к продажам услуги выбора места получили после переработки интерфейса, настройки рекомендаций и динамического расчета цены. Здесь система учитывает параметры полета, включая длительность, тип самолета и загрузку салона. Есть и менее очевидный результат. Стоимость проверки одной GenAI-гипотезы, по оценке S7, снизилась более чем в 10 раз. Это позволяет быстрее отбрасывать слабые идеи и доводить до промышленной эксплуатации те, у которых есть измеримый эффект. Отдельно интересен опыт с AI-агентами. Один из агентов, управлявший серверными ресурсами, начал успешно снижать расходы, но одновременно ухудшал скорость работы сервиса. Причина оказалась вполне управленческой: экономия ресурсов была заложена в KPI, а скорость ответа получила недостаточный вес. Хорошая иллюстрация того, что агент способен очень эффективно оптимизировать ровно тот показатель, который ему задали. Даже если для бизнеса важны еще три. В S7 в итоге пересмотрели и ожидания от автоматизации. Вместо первоначального расчета на сокращение штата на 20–30% компания стала оценивать качество совместной работы специалистов и AI, а также стоимость предотвращенных рисков и потерь. ⚙️Технологический стек On-premise инфраструктура, собственные серверные мощности, решения с открытым кодом, GenAI и языковые модели, AI-агенты, рекомендательные алгоритмы, динамическое ценообразование. Конкретные модели, фреймворки и языки разработки в кейсе не раскрываются. 📌Вывод AIRu: В кейсе S7 особенно полезна дисциплина вокруг внедрения: метрики фиксируются до старта пилота, архитектура выбирается с учетом рисков, а эффект считают через выручку, конверсию, качество процессов и предотвращенный ущерб. Такой подход дает руководителю гораздо больше для принятия решений, чем само количество запущенных AI-инструментов. AIRu в VK AIRu в MAX AIRu в Tg

⚡️ С 1 сентября в России действует закон об ИИ. Что теперь нужно знать бизнесу Наступило 1 сентября, а вместе с ним вступил в силу ФЗ № 243-ФЗ, который впервые системно закрепляет правила разработки, внедрения и применения больших фундаментальных моделей ИИ в России. Мы в AIRu разобрали документ и собрали положения, которые стоит держать в поле зрения руководителям, ИТ-командам и тем, кто уже внедряет AI в бизнес-процессы. 🔹 В регулировании появляется риск-ориентированный подход. Логика закона достаточно прагматична: требования к применению больших AI-моделей должны учитывать вероятность и потенциальный масштаб ущерба. Среди рисков прямо названы жизнь и здоровье людей, имущество, деловая репутация, технологическая независимость государства и другие охраняемые законом ценности. Для компаний это означает, что чем чувствительнее процесс, в который встроен AI, тем внимательнее придется относиться к контролю его работы и возможным последствиям решений. 🔹 Россия вводит понятия суверенных и национальных AI-моделей. Для таких моделей устанавливается отдельный правовой статус. Их разработчиками могут быть российские юридические лица, а закон предусматривает специальные требования, связанные в том числе с локализацией данных. Правительство также получает право определить сферы, где можно будет использовать только суверенные или национальные большие фундаментальные модели. Здесь есть важная оговорка: соответствующие положения вступят в силу с 1 марта 2027 года. Для уже действующих информационных систем предусмотрен переходный период до 1 сентября 2032 года при соблюдении установленных законом условий. 🔹 Государство будет поддерживать российских разработчиков. Для разработчиков суверенных и национальных моделей предусмотрены меры финансовой, имущественной, гарантийной и информационной поддержки. Конкретные механизмы еще предстоит определить Правительству. 🔹 Маркировка AI-контента тоже предусмотрена, но не с 1 сентября. Закон устанавливает механизм информационного предупреждения для материалов в аудио- и визуальной форме, созданных с использованием больших фундаментальных моделей. Однако эти нормы вступают в силу с 1 марта 2027 года. Поэтому утверждение, что с сегодняшнего дня весь созданный нейросетями контент уже требуется маркировать по новому закону, было бы некорректным. Отдельный блок закона касается и прав на результаты интеллектуальной деятельности, полученные с помощью AI. Провайдеры моделей должны будут информировать пользователей о принадлежности соответствующих прав. Эти положения также начнут действовать с марта 2027 года. 📌Что мы думаем в AIRu Самое интересное начнется дальше – когда общие положения закона превратятся в конкретные требования. Для компаний выбор AI-модели постепенно становится вопросом не только технологий, но и регуляторики. Где работает модель, что происходит с данными, можно ли будет использовать ее в конкретной отрасли – все это придется учитывать наравне с ценой и качеством. Поэтому сейчас мы бы внимательно следили за подзаконными актами. Именно там станет понятно, насколько новые правила повлияют на уже работающие AI-проекты и планы компаний на ближайшие годы. AIRu в VK AIRu в MAX AIRu в Tg

Собрали для вас самые важные новости прошедшей недели. 1️⃣ Игрушки с ИИ получат отдельный ГОСТ 🧸 С 1 сентября в России начнет действовать стандарт для детских игрушек с технологиями искусственного интеллекта. Новые требования затронут безопасность устройств, которые способны взаимодействовать с детьми. 2️⃣ Вместо GPU – живые нейроны: появился необычный дата-центр 🧠 Создан вычислительный комплекс на основе миллионов живых нейронов, который планируют использовать для обучения ИИ. Разработчики утверждают, что такое обучение может обходиться вдвое дешевле GPU. 3️⃣ «Яндекс» открыл медицинского ИИ-ассистента всем врачам 🩺 Врачи получили доступ к AI-сервису, который помогает работать с медицинской информацией и клиническими данными. Это один из примеров перехода специализированных ИИ-инструментов из пилотных проектов в более широкое профессиональное использование. 4️⃣ Билл Гейтс назвал скрытый риск ИИ ⚠️ По мнению Гейтса, одна из серьезных угроз связана с тем, что искусственный интеллект может оказаться полезным инструментом не только в хороших руках. По мере роста возможностей моделей вопрос контроля их применения становится все острее. 5️⃣ ИИ приходит в российские школы 🎓 В школьной программе появится курс по искусственному интеллекту, а учителя информатики уже оценивают предстоящие изменения. AI-грамотность постепенно становится базовым навыком, который начинают формировать еще до выхода на рынок труда. 6️⃣ Ozon и Wildberries подключат к защите россиян от опасного ИИ 🛡 Подготовлен проект постановления, предусматривающий участие крупнейших российских платформ в мероприятиях по защите от рисков, связанных с ИИ. На реализацию предусмотрено около 3 млрд рублей. 7️⃣ Nvidia может купить Hugging Face за $13 млрд 💰 По данным The Information, Nvidia рассматривает приобретение одной из ключевых платформ экосистемы открытых AI-моделей. Если сделка состоится, производитель чипов заметно усилит позиции уже не только в инфраструктуре, но и в программной части рынка ИИ.