Aiesa.ru - ИИ инфраструктура для Бизнеса

И вот к чему мы в итоге пришли: ➖ Мы научились дёшево и эффективно использовать вычислительные ресурсы для ИИ. ➖ Мы глубоко разобрались в технологиях обработки голоса и речи. ➖ Мы набрали тысячи реальных пользователей и поняли, что именно им нужно. И пока мы делали простого телеграм-бота, сами того не осознавая, создали фундамент для совершенно другого продукта. Продукта, на котором мы решили сосредоточить все силы компании. ⚠️Сегодня мы официально объявляем смену курса.⚠️ Aiesa.ru — интеллектуальные голосовые технологии для бизнеса. А что именно за продукт мы предлагаем — расскажем в следующем посте. Поверьте, будет интересно. 😏 Aiesa.ru

Куда мы пропали и почему первый пост в новом году появился аж через полтора месяца? Спойлер: нет, мы не ушли в запой до февраля и не улетели «перезагружаться» на Бали. Всё прозаичнее и интереснее одновременно — мы строили будущее компании. Но обо всём по порядку. Год назад мы запустили Aiesa.ru с одной целью — залезть в новую революционную нишу — искусственный интеллект и разобраться, как он реально может решать задачи бизнеса и как на этом заработать.🤑 Мы взяли понятную нам бизнес-модель — сервисную разработку. Это когда клиенты приходят со своими задачами, а мы придумываем, что бы им такого напрограммировать. Классика ИТ-рынка. За год напряжённой работы мы сделали десятки решений как для клиентов, так и для себя: от ИИ-менеджера в чате поддержки до аналитики хоккейных матчей. Но цель проекта Aiesa.ru была всё же в другом — достаточно глубоко изучить рынок, чтобы запустить на нём свой продукт. 😤 Задача звучала просто, но была дьявольски сложной: Как на динамично развивающемся рынке, где каждый месяц всё меняется, создать продукт, который будет актуален не полгода, а ближайшие десять лет? И ответ, как это часто бывает, пришёл оттуда, откуда не ждали... Параллельно с клиентскими проектами наша команда создавала небольшие продукты для внутренних потребностей. Мы сделали генератор коммерческих предложений, случайно собрали аналог NotebookLM от Google и ещё кучу инструментов, которыми пользовались сами. Но один из них абсолютно неожиданно для нас — выстрелил. Телеграм-бот для расшифровки речи. Тот самый t.me/media_to_textbot. Мы делали его для себя, чтобы расшифровывать записи встреч с клиентами. Выложили в открытый доступ, думали, попользуются пару десятков наших друзей и знакомых. А сейчас в нём больше 3 000 пользователей, которые сделали уже 15 000 транскрибаций. Это полтора года общего хронометража аудио и видео, которые наш бот превратил в текст. Полтора. Года. Непрерывного. Звука. 🤯 И именно этот проект обратил наше внимание на огромную нишу — обработка речи. 😎Немного закулисья для тех, кому интересно, как это устроено. Для расшифровки речи используются специализированные ИИ-модели. Они тяжёлые и прожорливые — требуют серьёзных вычислительных мощностей. Когда мы запускали бота, перед нами стоял выбор: Путь А: пойти к условному Яндексу и покупать у них минуты расшифровки. Просто, быстро, но дорого — ты платишь за каждую секунду обработки и полностью зависишь от чужого сервиса. Путь Б: развернуть свои собственные модели на своих серверах. Сложнее, больнее, но ты платишь фиксированную стоимость за железо и не зависишь ни от кого. Мы, конечно, выбрали путь Б. Потому что мы в Aiesa.ru лёгких путей не ищем. Мы взяли Open-Source модели — это модели, которые другие компании обучили и выложили в открытый доступ. Их можно бесплатно скачать и запустить на своём сервере. Звучит как сказка, но есть нюанс: для их работы обычно нужны сервера с мощными видеокартами, которые стоят как подержанный автомобиль. В месяц. А наш сервер для таких задач не очень-то был предназначен. Для нас это был испытательный полигон, а не рабочая лошадка, поэтому задачи обработки тяжёлых моделей он тянул с натяжкой. 😤😤😤И тут мы начали изобретать. Мы написали собственный оркестратор — систему, которая разрезает большие задачи на маленькие куски и поочерёдно загружает их в память сервера. Представьте, что вам нужно перевезти шкаф, а у вас только легковушка. Большинство скажет: «Нужен грузовик». А мы сказали: «А если шкаф разобрать?» Если серьёзно — оркестратор умно распределяет нагрузку: пока одна часть модели удаляет тишину, другая расшифровывает аудио в текст. Это позволило нам добиться качества на уровне дорогих облачных решений при кратно меньших затратах на инфраструктуру. Именно поэтому наш бот распознаёт речь на высоком уровне, стоит дешево и работает быстро — мы не экономили на качестве модели, мы научились эффективно с ней работать.

Anthropic выложили исследование о том, насколько ИИ ускоряет работу Главная цифра: ИИ ускоряет задачи на 80% Что это значит для экономики? Если текущие модели ИИ будут внедрены по всему рынку США, то производительность труда будет расти на 1,8% в год, хоть процент кажется не впечатляющим, в абсолютных цифрах— это удвоит темпы роста! 👏Но, как всегда, есть нюанс.. С которым сталкиваемся лично мы и про который ребята из Anthropic честно пишут мелким шрифтом внизу статьи) Их оценки не учитывают время на проверку и доработку результатов ИИ. В реальных исследованиях экономия времени была меньше: от 14% до 56%. Это звучит менее впечатляюще, но на самом деле, это все еще ОЧЕНЬ МНОГО. Представьте, что ваш менеджер начинает работать на вас не 8 часов, а 12 (при том без повышения зарплаты 😏) Как мы в Aiesa.ru внедряем ИИ эффективно? Мы не верим в то, что ИИ заменит человека, но мы верим, что ИИ заберет часть его работы, самую скучную и монотонную, а ваш сотрудник будет заниматься вместо этого проверкой работы ИИ. 💼Вот вам интересный кейс с которым мы столкнулись и сейчас решаем: Компания занимается импортом. Каждый день — десятки поставок, сотни позиций товаров. Проблема: Один и тот же товар поставщики называют по-разному: ➖“Болт М8х60 оцинк.” ➖“Винт крепежный 8*60 мм цинк” ➖“Bolt 8x60 galvanized” А в таможенной декларации нужно указать точный код ТН ВЭД — 10-значный номер из классификатора на 20 000+ позиций. Раньше декларант тратил 2-3 часа на каждую декларацию. Искал по справочникам, сверял с предыдущими поставками, перепроверял описания. Что мы сделали: Внедрили ИИ, который: ➖Берёт описание товара от поставщика (на любом языке, в любом формате) ➖Сопоставляет с базой кодов ТН ВЭД ➖Предлагает корректный код + объяснение, почему именно этот Декларант просто проверяет предложенный код вместо того, чтобы искать его с нуля. Объем труда одного сотрудника растет без масштабирования отдела. И пока конкуренты пытаются справиться с текучкой и масштабируются расширением штата, наш клиент внедряет ИИ и выкручивают свою юнит экономику, зарабатывая больше конкурентов. Входите в эру ИИ вместе с Aiesa.ru Aiesa.ru

Как ИИ влияет на маркетинг или "чо такое это ваше AEO"? Сегодня мы расскажем, с чего начинался интернет и как ИИ изменит его больше всего. 😎Мы поговорим про AEO. Интернет, к которому мы привыкли, держится на одной простой вещи — поиске. Без него трудно представить интернет, именно поэтому Яндекс и Google сегодня такие богатые: эти компании во многом стали синонимом интернета. Как выглядит цикл поиска информации в интернете? 1️⃣Человек вводит запрос в Google или Яндекс. 2️⃣Видит 10 синих ссылок, открывает пару сайтов из топа. 3️⃣Принимает решение: читать, покупать, кликать по рекламе. Маркетологи десятилетиями строили стратегии вокруг механизма — вырваться в топ, занять 1–3 место и снимать все сливки. Этот процесс называется SEO — search engine optimization. Но привычный поиск постепенно теряет власть. Люди всё чаще спрашивают ИИ напрямую, а Google и Яндекс интегрируют ИИ-подсказки. Это меняет правила игры: скоро мы будем получать информацию почти исключительно через ИИ. И проекты вроде Perplexity только подтверждают этот тренд. Вместо SEO на смену приходит AEO — Answer / AI Engine Optimization. Разница принципиальная: ➖SEO: вы делаете так, чтобы Google показал ваш сайт в топе. Пользователь кликает — вы получаете трафик. ➖AEO: вы делаете так, чтобы ИИ нашёл ваш контент, доверял ему и цитировал его в ответах. Пользователь видит не ссылку на сайт, а готовый ответ, составленный на основе вашего материала. Задача AEO не «вывести сайт в топ‑3». Цель — чтобы: Модель находила ваш сайт в интернете, cчитала его достоверным и экспертным и регулярно использовала ваши материалы в своих ответах. Почему важно попадать в ИИ? Все очень просто — Про ваш товар или усулугу в "новом интернете" никто не узнает, если о ней сначала не узнает ИИ, ну а если узнает ИИ, то узнают и ваши потенциальные клиенты😘 Как работает AEO на практике: LLM-модели анализируют не ключевые слова, а качество контента: ➖Смысловую структуру — текст разбит на логичные блоки или это поток сознания? ➖Глубину объяснений — вы пишете «лучшее маркетинговое агентство» или объясняете, почему именно вы лучшие? ➖Экспертность — есть ли автор, дата публикации, ссылки на источники? ➖стественность языка — люди спрашивают ИИ как живого человека: «как сделать», «почему важно», «что лучше». Модель выбирает надёжные и понятные сайты, а не те, что накрутили ссылки или напихали ключевых слов. Что конкретно делать: 1️⃣Структурируйте контент. Подзаголовки, списки, нумерации и блоки с конкретными вопросами помогают моделям оценивать качество. 2️⃣Добавляйте контекст и объясняйте «почему». Вместо «инструмент помогает» пишите «инструмент помогает, потому что автоматизирует процесс X и снижает ошибки на Y%». 3️⃣Используйте FAQ и Q&A. Формат «вопрос — короткий ответ» нравится моделям. Ведь именно так человек общается с моделью. 4️⃣ Упоминайте бренды, сервисы, конкретные названия, чтобы ИИ «узнавал» контент и связывал его с другими источниками. 5️⃣Обновляйте и говорите живым языком. Для ИИ важны свежесть данных и разговорная интонация. Добавляйте даты обновления и используйте живые формулировки. 6️⃣Добавляйте визуал: таблицы, схемы, TL;DR. Чем понятнее структура — тем выше шанс, что ИИ возьмёт ваш материал. ⚠️Типичные ошибки: ❌ Пытаться продвигаться по старым лекалам — ключи, "вода" ради объёма, манипулятивные теги. Модели это не читают. ❌ Переусложнённые тексты без ясного вывода. Если человек не поймёт — модель тем более. ❌ Анонимные тексты без автора и источников. LLM всё чаще фильтруют по принципу E-E-A-T: опыт, экспертность, авторитет, доверие ❌ Эмоциональные эссе и интервью без тезисов. Модели не понимают, о чём вообще материал. Когда ждать результат: AI-выдача индексируется быстрее классической — первые попадания возможны через 2–8 недель. Этот тренд стал для вас открытием? Мы можем рассказать вам еще много всего, подписывайтесь и пересылайте наш контент коллегам, ну а лучше всего - приходите к нам на бесплатную консультацию Aiesa.ru

Четверть населения России старше 12 лет хотя бы раз в месяц использует LLM. Вышло интересное исследование от Mediascope о ИИ на рынке РФ и вот чем пользуются россияне: ➖ Алиса — 14,3% ➖ DeepSeek — 9,4% ➖ GigaChat — 4% ➖ ChatGPT — 3,5% ➖ Perplexity AI и Character AI по 1% Очевидным бустом к захвату российского рынка Алисой является глубокая интеграция в сервисы яндекса Да, эта LLM-модель совсем не подходит для задач бизнеса, как и GigaChat. Но напомним, что большинство пользователей не используют ИИ для рабочих задач. Самые частые кейсы - это замена «гугления» и бытовые советы, с которыми такие системы справляются великолепно. Для рабочих задач все еще основным инструментом являются западные модели, такие как: Gemini, ChatGPT, Claude. А также решения от китайских компаний: Qwen, Deepseek. ⚡️У каждого из решений есть свои сильные стороны, например: Claude - пишет хорошие тексты. Gemini - лучший в программировании, а также в задачах распознавания изображений. ChatGPT - прекрасно работает с исследованиями и точным сбором информацией, он допускает наименьшее количество галлюцинаций. Китайские решения все еще являются догоняющими, но у них есть другой козырь - OpenSource Большинство моделей от китайских вендоров можно установить внутри закрытого контура компании, а также модифицировать. Поэтому в среде крупного бизнеса китайские модели наиболее распространены. Школьники уже используют ИИ, а вашему бизнесу не пора? Приходите на аналитику бизнес процессов в Aiesa.ru Aiesa.ru

[Вложение без текста]

Кто мы такие и зачем нужны вашему бизнесу? Aiesa.ru — интеллектуальные голосовые технологии для бизнеса. Мы предоставляем API к ИИ моделям для всех задач, связанных с обработкой голоса: ➖ Расшифровка речи — превращаем речь в текст. Точно, быстро, по-русски. Таймкоды, диаризация, автопунктуация. 68 языков, все популярные аудио- и видеоформаты, ссылки с YouTube, Telegram, облачных дисков. ➖ Потоковая расшифровка речи — расшифровка в реальном времени. Минимальная задержка, максимальная скорость. ➖ Большая языковая модель — GPT-oss 120B и 20B на наших серверах. Встроена в расшифровку: 5 AI-запросов на каждый файл, входит в стоимость. Доступна и как отдельный сервис. ➖ Генерация голоса — генерируем натуральный голос из текста, умеем клонировать реальные голоса, создавать фоновый шум и работаем с интонациями и эмоциональным окрасом в речи. 🎁Попробуйте наше API уже сегодня бесплатно - Aiesa.ru 🤝Хотите стать партнером Aiesa? - специальное предложение доступно по ссылку - partners.aiesa.ru Aiesa.ru