Skip to content
Центр ресурсів

Те, що ми знаємо,
записано просто.

Фреймворки, гайди та технічні розбори з практики створення продакшн-систем ШІ. Без закритого контенту, без збору email-адрес. Лише суть справи.

ГоловнеRES_07

Агентна розробка ПЗ стає нормою

Три незалежні дослідження, MIT Technology Review Insights (2026), Stanford HAI AI Index (2026) і McKinsey State of AI (2025), вказують в одному напрямку: інженерія ПЗ перебудовується навколо агентів, яких контролюють архітектори-люди.

98% керівників інженерних напрямів очікують прискорення переходу від пілоту до продакшну (у середньому 37%)
SWE-bench Verified: результати агентів зросли з 60% до ~100% за рік
Менш ніж 10% галузевих застосувань ШІ доходять до продакшну; вирішальним фактором стає зміна операційної моделі
7 хв
АрхітектураRES_01
8 хв

Чому ваша рекомендаційна система працює гірше, ніж могла б

Проблема майже ніколи не в алгоритмі.

Проблема майже ніколи не в алгоритмі. Вона в пайплайні ознак, який його живить: розрізнені дані ідентифікації користувача, прогалини холодного старту та відсутній контекст сесії в реальному часі.

Розрізнені дані ідентифікації користувача вбивають персоналізацію ще до запуску моделі
Прогалини холодного старту і як закрити їх контекстом сесії
Читати статтю
ФреймворкRES_02
6 хв

Discovery-спринт із 6 артефактів: що ви отримуєте після передачі проєкту

Якщо Discovery-спринт завершується презентацією, це просто вистава.

Наш завершується шістьма портативними артефактами, які належать клієнту: архітектурний блюпринт, аудит даних, реєстр ризиків, модель витрат, план оцінювання і дорожня карта розробки.

6 портативних артефактів, які ви отримуєте при передачі проєкту
Архітектурний блюпринт, аудит даних, реєстр ризиків, модель витрат
Читати статтю
Технічний розбірRES_03
10 хв

MLOps не дорівнює DevOps. Перестаньте так вважати.

CI/CD-пайплайни для звичайного софту не переносяться на ML напряму.

Дрейф даних, деградація моделі, розбіжність ознак і тригери перенавчання потребують зовсім іншої операційної моделі.

Чому звичайний CI/CD не працює для ML-систем
Пояснюємо дрейф даних, деградацію моделі й розбіжність ознак
Читати статтю
ГалузьRES_04
7 хв

Точність клінічного ШІ не повинна бути головною метрикою

Модель із точністю 97%, яка пропускає 60% критичних випадків, становить ризик.

Пояснюємо, чому в продакшні має значення лише чутливість/специфічність, відкалібрована під клінічні пороги ризику.

Чому сама лише точність вводить в оману в клінічному контексті
Чутливість/специфічність, відкалібрована під пороги ризику
Читати статтю
ГайдRES_05
5 хв

Питання про готовність до ШІ, на які CTO має відповісти перед підписанням контракту

Чотири фактори, які визначають, чи запуститься ваш ШІ-проєкт, чи застрягне.

Право власності на дані, інфраструктура розмітки, архітектура інтеграції та спроможність команди: ці чотири фактори визначають, чи ваш ШІ-проєкт запуститься, чи застрягне.

Перевірка права власності на дані й інфраструктури розмітки
Сигнали готовності архітектури інтеграції
Читати статтю
ГалузьRES_06
9 хв

Фрагментація ідентифікації непомітно вбиває персоналізацію

У кожного користувача є від 4 до 8 цифрових ідентичностей у вашому стеку.

Поки ви не об'єднаєте їх, ваша система персоналізації працює з неповною картиною, і це напряму позначається на якості моделі.

Як фрагментація ідентифікації непомітно знижує якість моделі
Патерни об'єднання ідентичності, що вмикають персоналізацію на повну
Читати статтю
Інструменти для самостійної роботи
Тест на готовність до AI

Оцініть готовність проєкту за критеріями, які визначають успіх у ШІ.

Бенчмарк реалізації

Remilink, традиційні агентства та власна команда: порівняння за термінами, вартістю та ризиками.

Є конкретне запитання?

Ми залюбки обговоримо технічну задачу ще до початку співпраці. Ми просто так працюємо.

Почати розмову