CodeInside

Сколько решений из ВКС действительно доходят до результата?

На встрече с большим энтузиазмом можно договориться о чём угодно: кто что делает и к какому сроку. Но если договорённости остаются только в записи разговора, дальше начинается ручная работа — проверить, зафиксировать, передать, найти.

В Docora AI появился новое направление, которое связывает все эти этапы — Docora Meet.
AI-агент подключается к онлайн-встрече, записывает и расшифровывает разговор, а после — формирует конспект с решениями, поручениями, ответственными, сроками и открытыми вопросами. Затем, при необходимости, отправляет на согласование ответственному сотруднику — и только после подтверждения информация становится доступной внутри корпоративного контура.

Дальше с ней можно работать как с частью корпоративной памяти: задавать вопросы по прошлым встречам, находить нужные фрагменты разговора и передавать поручения в рабочие системы.

То есть содержание встречи не просто остается архивом после завершения звонка, оно продолжает работать в последующих процессах компании.

В новом материале рассказываем, как все устроено и что меняется в работе с результатами встреч:
👀 время чтения: ~6 минут
🖥 статья.

Для нас в CodeInside СЕКОН — особенная история. У его истоков стоял наш CEO Максим Семенкин, и все эти годы мы с интересом наблюдаем, как конференция растёт, меняется и собирает вокруг себя всё больше людей из ИТ-сообщества. Листайте карусель ☺️

И вот совсем скоро — 11 и 12 сентября — состоится четырнадцатый СЕКОН'2026!

Лейтмотив этого года — «Оптимизация и оптимизм». Поговорим о том, как меняется ИТ-индустрия под влиянием ИИ, как оптимизировать процессы и ресурсы, куда движется разработка, какие возможности и вызовы появляются перед компаниями и специалистами — и почему даже в период больших перемен есть место оптимизму.

А ещё СЕКОН — это тот самый день, когда можно наконец встретиться с соулмейтами, познакомиться с новыми людьми и поговорить о том, о чём в рабочем чате обычно не успеваешь.

Мы, конечно, будем там и будем безумно рады увидеть вас! 💌

Регистрируйтесь на СЕКОН'2026 и до встречи в Пензе!
https://2026.secon.ru/

Можно ли доверить AI ответы покупателям?

Если речь идет о технических характеристиках товаров, цена ошибки довольно высока. Неверный ответ может привести к неправильному выбору продукции, возвратам, дополнительной нагрузке на службу поддержки и репутационным рискам.

Поэтому рабочий AI-ассистент должен не только быстро отвечать на вопросы, но и понимать, когда данных недостаточно. В таких случаях правильнее передать обращение специалисту, чем пытаться придумать ответ.

На примере покажем как производителю автозапчастей (и не только) автоматизировать ответы покупателям на маркетплейсах с помощью AI-ассистента. Решение отвечает по данным корпоративного каталога, передает сложные обращения сотрудникам и даже помогает выявлять ошибки в мастер-данных.

👉 Читайте кейс на нашем сайте.

И, кстати, теперь мы есть в MAX. Подписывайтесь, чтобы первыми узнавать о новых кейсах, практических материалах по AI и обновлениях Docora AI.

✏️ AI без чистого листа: готовые навыки и сценарии в Docora AI

Помимо готовых AI-агентов и конструктора для их создания, в Docora AI есть еще два мощных инструмента — навыки (skills) и сценарии. Они могут работать как самостоятельные AI-инструменты или дополнять AI-агентов, расширяя их возможности и помогая автоматизировать отдельные задачи.

Навык (skill) — это готовая компетенция ИИ. Во многих AI-платформах такие компоненты называют skills. Именно они определяют, что умеет делать ассистент: переводить текст, анализировать договоры, искать информацию в документах, готовить презентации, создавать коммерческие предложения и многое другое.

Сценарий — это логика выполнения задачи. Он определяет, как именно ИИ будет действовать: какие навыки использовать, когда обратиться к базе знаний, какие данные запросить у пользователя и в каком порядке выполнить шаги.

Именно навыки и сценарии задают ИИ нужную специализацию: определяют его компетенции, логику работы и помогают решать конкретные бизнес-задачи.

И хорошая новость в том, что в Docora AI не нужно создавать всё с нуля. Платформа уже включает библиотеку готовых навыков и сценариев, которые можно использовать сразу после установки.

Среди готовых навыков:
• переводчик текста
• анализ рисков договоров
• подготовка презентаций и коммерческих предложений
• инженер-помощник по технической документации
• помощник по работе с документами и другие готовые «скиллы».

Но самое важное не сами шаблоны, а возможность быстро адаптировать их под свои процессы: использовать сразу после установки, изменить под требования компании или же создать собственный.

Причем для создания нового навыка не требуется программирование. Можно загрузить готовый архив, собрать навык вручную, либо просто описать задачу обычным языком — ИИ сам предложит структуру навыка.

Со сценариями всё так же просто. Их можно собрать самостоятельно в визуальном конструкторе из готовых компонентов или поручить эту задачу ИИ. Достаточно описать бизнес-процесс первой репликой — помощник предложит структуру сценария, которую останется только скорректировать при необходимости.

Docora AI — это не конструктор с пустым холстом, а платформа с готовой библиотекой AI-инструментов.

Можно начать работу уже в первый день, используя предустановленные навыки и сценарии, а затем постепенно адаптировать их под особенности компании или создавать собственные решения без программирования.

Не изобретайте велосипед: используйте готовое, адаптируйте под себя и развивайте вместе с Docora AI.

Чтобы протестировать эти возможности, напишите нам getai@codeinside.ru или переходите на app.docora.ru

За последний год мы постепенно внедряли ИИ в процесс разработки. Сначала использовали его для подготовки документации, генерации кода и тестов.

ИИ помог нам по-новому посмотреть на сам процесс разработки. Мы сократили количество передач контекста между участниками команды, изменили распределение ответственности и пересмотрели подход к работе с документацией. Именно это в конечном итоге позволило сократить цикл разработки отдельных фич с одного месяца до одной недели.

В статье рассказываем какие изменения мы внесли в процесс, как изменилась работа аналитиков и разработчиков и какие задачи уже сегодня помогают решать ИИ-инструменты.

Будем рады, если наш опыт окажется полезен и вашей команде.

👀 Время чтения: ~8 минут
🖥 Статья

🚀 Один запрос — разные способы решения: новый релиз Docora AI

Теперь агентский чат, корпоративные знания, навыки, сценарии автоматизации, выбор языковых моделей и голосовой интерфейс работают как единая система.

Что это дает?
Вместо того чтобы думать, какой инструмент использовать, достаточно просто поставить задачу. Docora AI сама определит, что нужно сделать: найти информацию в корпоративной базе знаний, запустить навык или выполнить многошаговый сценарий. Если для выполнения задачи понадобится файл или дополнительные данные — платформа запросит их и продолжит работу.

В новом релизе:
• автоматическая маршрутизация запросов между RAG, навыками и сценариями,
• гибкий выбор LLM и SLM,
• обновленный визуальный конструктор сценариев,
• голосовой интерфейс,
• улучшенная работа с файлами.

🖥 Подробнее обо всех изменениях — на сайте.
Хотите протестировать Docora AI?
Переходите на app.docora.ru или напишите нам: getai@codeinside.ru

📌 CodeInside на главной промышленной площадке страны

ИИ, цифровые платформы, промышленная автоматизация, импортонезависимые решения — сегодня эти темы особенно определяют вектор развития российской промышленности. И чтобы создавать востребованные продукты, важно видеть рынок не по отчетам, а изнутри.

Команда CodeInside в составе делегации Пензенского регионального отделения «Деловой России» приняла участие в Международной промышленной выставке ИННОПРОМ в Екатеринбурге.

Для нас это возможность напрямую обсудить с промышленными предприятиями их реальные задачи, увидеть, какие технологии становятся отраслевым стандартом, и найти новые точки для сотрудничества. Такие встречи помогают понимать какие решения будут востребованы завтра.

Мы уже реализуем проекты для промышленных предприятий — от разработки корпоративных информационных систем до внедрения ИИ-платформ для автоматизации бизнес-процессов с помощью агентов:
➡️ Кейсы Docora AI
➡️ Кейсы по заказной разработке в отрасли

Уже доступен официальный фотоотчет мероприятия. Его можно посмотреть тут.

Когда RAG бессилен и нужен Text-to-SQL?

Важно понимать ограничение RAG-подхода, который сейчас так активно используют в бизнесе: он хорошо работает с поиском по текстам и документам, но не умеет работать с данными в таблицах внутри СУБД и выполнять точные агрегирующие запросы.

Из-за этого AI-ассистент может не ответить на, казалось бы, простые вопросы вроде

«Какая выручка по регионам за прошлый месяц?»

или

«Где просели продажи за неделю?»,

даже если эти данные есть в системе. В таких случаях приходиться действовать по старинке и ставить задачу аналитику или делать выгрузку.

AI-ассистент с Text-to-SQL устраняет этот барьер: технология переводит вопрос пользователя в запрос на языке SQL, отправляет его витрине данных и возвращает ответ, понятный человеку.

Это особенно полезно, когда компания хочет, чтобы с данными могли работать не только аналитики, а любой, кому нужна цифра прямо сейчас.

Собрали короткую заметку о том, как это работает и где такой подход уже используется.

Не один AI-ассистент, а целая экосистема

Когда слышат про Docora AI, многие представляют обычного AI-ассистента с чатом. На самом деле чат — это лишь верхушка платформы.

На платформе Docora AI находится набор инструментов, из которых можно собрать практически любое корпоративное AI-решение — от помощника для сотрудников до отраслевого AI-агента, который работает с документами, базами данных и бизнес-процессами.

Что входит в платформу?
➡️ Готовые AI-агенты — их можно использовать сразу или адаптировать под свои задачи.
➡️ Графический конструктор сценариев — позволяет собрать логику работы агента без программирования: поиск информации, работа с БД, вызов API, обработка документов, запуск бизнес-процессов и многое другое.
➡️ Промпт-конструктор и навыки — переиспользуемые инструкции и шаблоны, которые помогают стандартизировать работу агентов и ускоряют разработку новых решений.
➡️ Поиск по корпоративным данным — Docora AI подключается к внутренним базам знаний, файловым хранилищам, CRM, API и другим системам, чтобы отвечать только на основе проверенной информации.
➡️ Поддержка различных LLM — GPT, GigaChat, Qwen, Gemini, DeepSeek, YandexGPT и других моделей. Выбор остается за заказчиком.
➡️ Гибкие варианты развертывания — облако или полностью локальная установка внутри инфраструктуры организации.
➡️ Интеграции — веб-интерфейс, API, Telegram, MAX, корпоративные порталы и другие каналы взаимодействия.

Именно поэтому на базе одной платформы мы создаем совершенно разные решения:
• корпоративные AI-помощники
• отраслевые AI-агенты
• интеллектуальный поиск по знаниям компании
• автоматизацию бизнес-процессов
• управленческую аналитику
• подготовку документов
• специализированные AI-системы для государства и бизнеса различных отраслей.

По сути, Docora AI — это конструктор корпоративных AI-решений, который позволяет не разрабатывать каждого нового ассистента с нуля, а собирать его из готовых компонентов, адаптируя под конкретные задачи бизнеса или государства.

Мы постепенно будем рассказывать о каждом компоненте Docora AI подробнее и показывать реальные кейсы их применения.

Хотите посмотреть, как Docora AI может работать именно с вашими данными и процессами?
Напишите нам getai@codeinside.ru — покажем на реальном примере.

💭 Генеративный ИИ на объектах КИИ — реально?

Да — если архитектура решения изначально учитывает требования безопасности.

В архитектуре Docora AI большая языковая модель выступает интеллектуальным ядром платформы. Docora AI изначально создавалась как модельно-независимое решение: под капотом может использоваться та LLM, которая лучше всего соответствует требованиям конкретного заказчика, его ИТ-ландшафту, политике информационной безопасности и условиям эксплуатации.

Для российских enterprise-заказчиков одним из ключевых вариантов такого ядра является GigaChat. Особенно в проектах, где требуется российская языковая модель, ориентированная на работу с русскоязычным контекстом и внедрение в защищенные ИТ-контуры.

В связке с нашей платформой GigaChat отвечает за интеллектуальную обработку запроса, понимание контекста и генерацию ответа, а сама Docora AI обеспечивает прикладной корпоративный слой: подключение внутренних источников данных, настройку сценариев работы агентов, разграничение прав доступа, контроль действий, интеграцию с корпоративными системами и возможность развертывания в контуре заказчика.

Такой подход особенно значим для организаций с повышенными требованиями к безопасности, в том числе для компаний, работающих с КИИ (критичной информационной инфраструктурой).

💬 Если ваша компания рассматривает внедрение AI-агентов в защищенном контуре, с радостью обсудим возможные сценарии применения — getai@codeinside.ru