AIT | Kontent Zavod - автоматизация с помощью Нейросетей от Андрея Федорчука

Личные границы в эпоху AI — это контроль над тем, какой дан личный вы отдаете алгоритмам и что они могут о вас предсказать. Это не про паранойю, а про то, чтобы вы решали, где вы человек, а где просто набор личных данных. Ты листаешь ленту, шутишь в чате, загружаешь новое селфи. Кажется, что это просто вечный поток мелочей, а не личный данный, за который кто-то будет бороться. На самом деле где-то рядом уже живет твой цифровой двойник. Он знает, когда ты сорвешь дедлайн, сколько раз в год меняешь работу и с кем расстанешься следующим. В тексте ниже разберем, как работает эта кухня, как использовать AI и Make.com в свою пользу и как превратиться из сырья для моделей в оператора своих данных. Что делаем: перестаем считать, что ник, VPN и новый Telegram-аккаунт спасают от слежки. Понимаем, что AI собирает мозаику из стиля текста, времени активности и геолокаций. Зачем: когда ты понимаешь, как тебя deanonymize через эффекты мозаики, проще осознанно решать, какие личные данные вообще

Нейросети в сельском хозяйстве — это связка дронов, датчиков и автоматизации, которая помогает точнее поливать, вносить удобрения и прогнозировать урожай. Фермер получает меньше лишних затрат на воду, химию и простои техники. Юг России, июль. На соседнем поле трактор до темноты таскает опрыскиватель по кругу, расходуя лишние тонны рабочей жидкости. На другом — дрон идет по маршруту, камера и нейросеть видят сорняки прямо в ряду и включают форсунку только там. Разница по деньгам и по урожайности уже сейчас измеряется десятками процентов. Дальше покажу, как к этому подойти по шагам: от простого умного полива до прогноза урожая и дронов-наемников, без покупки софта за миллионы. Сначала выписываем три самые болезненные статьи: вода, химия, поломки техники. Без этого легко уйти в игрушки с ИИ и ничего не отбить. Цель — выбрать один узкий участок, где эффект заметен: полив, опрыскивание или простои. Типичная ошибка — хвататься сразу за все: дроны, датчики, нейросети, ERP. В итоге нет н

AI-документооборот — это связка IDP, векторного поиска и больших языковых моделей, которая берет на себя рутину по поиску, резюме и маршрутизации документов. В итоге команда тратит меньше часов на разбор файлов и почти не возвращается к ручному вводу. В типичном российском отделе продаж каждый день прилетает пачка договоров, счетов и приложений. Менеджеры скачивают файлы, открывают тяжёлые PDF, ищут глазами сроки и суммы, пересылают юристам и бухгалтерам, а через пару часов уже сложно понять, где чей документ. Сегодня связка IDP + LLM + Make.com позволяет разбирать такие потоки почти полностью автоматически. Разберем, как настроить умный поиск, резюме и маршрутизацию документов так, чтобы сократить время обработки на десятки процентов, не ломая текущие процессы и не заваливая IT. Что делаем: выбираем IDP-сервис или стек, который умеет не только распознавать текст, но и извлекать сущности — имена, даты, суммы, реквизиты — из сканов, фото и PDF. Зачем: классический OCR дает просто

Зелёный AI (Green AI) — это подход к созданию и использованию моделей, где точность балансируют с энергопотреблением и деньгами. Стартап получает не только экологичную витрину, но и заметно более дешёвый и устойчивый продукт. Вы запускаете чат-поддержку на мощной модели, первые пользователи довольны, а потом падает счёт от провайдера и график нагрузки на серверы. Оказывается, львиная доля энергии и денег улетает не в обучение, а в бесконечный инференс. Индустрия уже смещается от Red AI к Green AI: владельцы продуктов начинают считать не только точность, но и стоимость каждого запроса. Ниже разберём, как стартапы комбинируют маршрутизацию запросов, кэширование и маленькие модели так, чтобы и пользователю было хорошо, и электричество не жечь впустую. Что делаем: раскладываем продукт на типы запросов и считаем, где чаще всего вызывается LLM. Зачем: инференс суммарно тратит больше энергии, чем обучение, поэтому именно частые запросы убивают бюджет и экологию. Типичная ошибка: оптимиз

AI инфраструктуры — это связка железа, облаков и оркестрации, которая даёт бизнесу предсказуемую цену за каждый запрос к моделям. В 2025–2026 году свой кластер окупается только при стабильной высокой загрузке и готовности решать вопросы электрики и охлаждения. Типичный звонок: «У нас счёт за GPT и клауды раздулся, давайте купим пару H100 и выкатим свой кластер». На другом конце провода тишина, когда слышат цифры по цене железа и энергопотреблению. Дальше начинается реальный расчёт: сколько стоит войти в игру с собственным AI-кластером, когда выгодно оставаться в облаках, и можно ли прожить вообще без своих GPU, упершись в Make.com, RAG и дешевый инференс. Эти три развилки и разберём по шагам. Соберите статистику: сколько часов в месяц реально жгут GPU под ваши задачи, какие модели и где крутятся. Зачем: понять, попадаете ли вы в зону, где свой кластер окупится за 9–14 месяцев при круглосуточной загрузке. Типичная ошибка: считать «на глаз» и не учитывать простои, когда GPU висят без

Генерация 3D-объектов нейросетями — это способ получать готовые GLB/glTF-модели из текста, фото или видео за минуты. Бизнес получает коммерчески пригодные 3D-ассеты и может автоматизировать их создание через API и Make.com. У классического 3D есть одна беда: скорость. В интернет‑магазине с тысячами SKU или в метавселенной с сотнями аватаров ручное моделирование превращается в бесконечную очередь задач и фрилансеров. В 2025–2026 годах нейросеть 3D перестала быть игрушкой для демо и стала нормальным рабочим инструментом. Ниже разберём, какие модели сейчас тащат рынок, как связать их с CMS/CRM через Make.com и где это уже даёт экономию для российских проектов. Для начала нужно решить, какие 3D-задачи вы закрываете: витрина товаров, аватары, игровые ассеты, сцены недвижимости или туризма. От этого зависит выбор нейросети для 3D-моделей и пайплайн. Не пытайтесь сразу охватить всё. Цель — сократить количество ручных задач, где 3D сегодня является узким горлышком, и перевести их в поток

Умное видеонаблюдение — это камеры с AI, которые понимают объекты и контекст и сразу запускают нужные действия: от уведомлений в Telegram до управления светом и шлагбаумами через Make.com. Меньше ложных тревог, больше пользы для безопасности и бизнеса. Представьте ТЦ в Подольске: оператор сидит перед стеной из 40 экранов и щёлкает мышкой по привычке. Большинство тревог — листья на дереве и тени от фар, важные события легко утопить в этом шуме. AI-камеры и автоматизация на Make.com позволяют сделать иначе: система сама поймёт, что именно человек перекрыл выезд, а не кошка пробежала; найдёт в архиве момент «когда курьер оставил коробку у двери»; включит прожектор и напишет в чат смены без участия человека. Ниже разберём по шагам, как из простой камеры сделать умного оператора и где это уже окупается в РФ. Что делаем: выбираем софт/сервис, который умеет детектировать объекты, а не просто движение: Frigate, Blue Iris или облачные Sighthound, Clarifai. Зачем: чтобы камера различала «чело

Нейросети для аналитики потребительского поведения в ритейле — это набор AI-инструментов, которые по кликам, просмотрам и отзывам понимают, чего хочет клиент, и помогают магазину зарабатывать больше за счет гиперперсонализации и автоматизации действий. У среднестатистичного российского ритейлера сегодня тысячи заказов, десятки тысяч просмотров карточек и хаос в Excel. Маркетинг спорит с закупками, почему люди снова слились на этапе выбора цвета и размера, а не корзины. К 2026 году картинка меняется: вместо «женщины 25–35 из Москвы» ритейл работает с профилями конкретных людей, а Agentic AI сам подстраивает цены, выкладку и офферы. Разберем по шагам, как к этому подойти через Make.com, что реально можно автоматизировать уже сейчас и какие ошибки съедают ваши 10–15% выручки. Что делаем: подключаем к Make.com интернет-магазин, CRM, почту поддержки, формы отзывов, мессенджеры и базу заказов. Зачем: чтобы нейросети видели не обрывки истории, а полный путь клиента - от первого просмотра до

Нейросети в играх — это набор сервисов и моделей, которые берут на себя NPC, контент и рутину разработки. Они помогают быстрее создать игру в нейросети под стиль игрока, экономя время студии и повышая вовлечение. Вы заходите в онлайн‑игру, ругаетесь на бота‑торговца, а завтра он вспоминает разговор и подкидывает квест «загладить вину». Это уже не сценарист прописал заранее, а нейросеть просчитала реакцию и сгенерировала событие на лету. Дальше разберём, как умные NPC реально работают на LLM, чем помогает Make.com в ежедневном геймдеве и как создание игр в нейросети меняет задачи геймдизайнера в РФ — от индии до небольших студий в Питере и Москве. Как внедрить нейросети в онлайн‑игру: пошаговый разбор Начните с задач: умные NPC, генерация лора, автотесты, живой мир или маркетинг. Не тащите ИИ везде сразу, выберите 1–2 узких места, где есть рутина. Так вы быстрее увидите эффект и поймёте, как масштабировать решение. Типичная ошибка — пытаться «переписать всю игру на ИИ» и застрять на б

Фриланс с помощью нейросетей — это работа, где вы собираете из AI-инструментов и сервисов рабочие системы под задачи бизнеса. Платят не за часы и тексты, а за автоматизированные процессы и прогнозируемый результат. Представьте, что заказчик на российской бирже фриланса больше не ищет «копирайтера на 10 статей». Он ищет человека, который построит контент-конвейер: из голосовой заметки — в ленту Telegram, VK, Дзена и рассылку. И всё это закрывается одним сценарием на Make.com и парой нейросетей. К 2026 году фрилансер всё меньше похож на «руки», которые что-то пишут или верстают. Он становится архитектором: собирает AI-агентов, автоматизирует воронки, отвечает за результат целиком. Ниже — какие навыки станут золотыми, как на них зарабатывать в РФ и какие готовые системы уже сейчас можно продавать вместо часов. 6 шагов, чтобы вписаться во фриланс-рынок 2026 Что делаем: меняем оффер с «написать текст/настроить рекламу» на «собрать систему, которая регулярно приносит лидов или контент». За