AIRu - канал для тех, кто принимает решения об AI.
Собираем самую большую базу кейсов по внедрению на русском языке. Анализируем новости, выявляем тренды и считаем эффективность. Отслеживаем вендоров и регуляторику.
Ваш путь от стратегии до внедрения.
AIRu - канал для тех, кто принимает решения об AI.
Собираем самую большую базу кейсов по внедрению на русском языке. Анализируем новости, выявляем тренды и считаем эффективность. Отслеживаем вендоров и регуляторику.
Ваш путь от стратегии до внедрения.
Ответы на отзывы Wildberries без копипаста: разработчик показал, как превратить ИИ в полноценный автопилот
Разбор КЕЙСА 🤪
Большинство инструментов для работы с отзывами сегодня лишь меняют одну ручную операцию на другую. Менеджер все так же копирует текст, пишет запрос нейросети, ждет ответ и переносит его обратно в кабинет маркетплейса.
Разработчик Александр Гончаров в своей статье на портале VC.ru предлагает другой подход: полностью автоматизировать процесс через официальный API Wildberries, чтобы участие человека вообще не требовалось.
Что делает система? 👇
🟢 Самостоятельно отслеживает новые отзывы в личном кабинете.
🟢 Анализирует контекст товара: категорию, характеристики, особенности бренда и сценарии обработки негатива.
🟢 Генерирует уникальный ответ для каждого отзыва. Для положительных отзывов могут использоваться SEO-ключи, а для негативных – корректная работа с возражениями и предложение вариантов решения.
🟢 Публикует ответ автоматически через официальный API, без копирования текста и дополнительных действий менеджера.
Автор отдельно делает акцент на безопасности: решение работает исключительно через официальный API Wildberries, а для подключения используется токен с минимальным набором прав. Доступ к финансам, логистике и другим чувствительным данным не требуется.
⚙️ Технологический стек
Python, OpenRouter AI, языковые модели, официальный API Wildberries, облачная инфраструктура Amvera.
Интересно и то, как решена проблема шаблонных ответов. Вместо одного универсального промпта система каждый раз собирает контекст конкретного товара, поэтому даже одинаковые отзывы получают разные по структуре и содержанию ответы.
Для продавцов с большим количеством карточек это уже не просто ускорение работы, а снижение нагрузки на команду и более стабильный клиентский сервис.
📌 Вывод AIRu: Автоматизация приносит максимальный эффект тогда, когда ИИ встроен прямо в бизнес-процесс, а не становится еще одним интерфейсом для сотрудников. Именно такие интеграции постепенно превращают генеративный ИИ в рабочий инструмент с понятной экономикой.
Для любителей покрутить бота руками, это можно сделать здесь - [@wb_ozon_reply_ai_bot]
AIRu в VK
AIRu в MAX
AIRu в Tg
Канал «AIRu» подключен к сервису MaxGate. Контент автоматически синхронизируется между Telegram и мессенджером MAX.
«AIRu» - канал из категории «Нейросети», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 378 подписчиков суммарно в Telegram и MAX. За последние 30 дней в истории MaxGate учтено 62 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
Ответы на отзывы Wildberries без копипаста: разработчик показал, как превратить ИИ в полноценный автопилот
Разбор КЕЙСА 🤪
Большинство инструментов для работы с отзывами сегодня лишь меняют одну ручную операцию на другую. Менеджер все так же копирует текст, пишет запрос нейросети, ждет ответ и переносит его обратно в кабинет маркетплейса.
Разработчик Александр Гончаров в своей статье на портале VC.ru предлагает другой подход: полностью автоматизировать процесс через официальный API Wildberries, чтобы участие человека вообще не требовалось.
Что делает система? 👇
🟢 Самостоятельно отслеживает новые отзывы в личном кабинете.
🟢 Анализирует контекст товара: категорию, характеристики, особенности бренда и сценарии обработки негатива.
🟢 Генерирует уникальный ответ для каждого отзыва. Для положительных отзывов могут использоваться SEO-ключи, а для негативных – корректная работа с возражениями и предложение вариантов решения.
🟢 Публикует ответ автоматически через официальный API, без копирования текста и дополнительных действий менеджера.
Автор отдельно делает акцент на безопасности: решение работает исключительно через официальный API Wildberries, а для подключения используется токен с минимальным набором прав. Доступ к финансам, логистике и другим чувствительным данным не требуется.
⚙️ Технологический стек
Python, OpenRouter AI, языковые модели, официальный API Wildberries, облачная инфраструктура Amvera.
Интересно и то, как решена проблема шаблонных ответов. Вместо одного универсального промпта система каждый раз собирает контекст конкретного товара, поэтому даже одинаковые отзывы получают разные по структуре и содержанию ответы.
Для продавцов с большим количеством карточек это уже не просто ускорение работы, а снижение нагрузки на команду и более стабильный клиентский сервис.
📌 Вывод AIRu: Автоматизация приносит максимальный эффект тогда, когда ИИ встроен прямо в бизнес-процесс, а не становится еще одним интерфейсом для сотрудников. Именно такие интеграции постепенно превращают генеративный ИИ в рабочий инструмент с понятной экономикой.
Для любителей покрутить бота руками, это можно сделать здесь - [@wb_ozon_reply_ai_bot]
AIRu в VK
AIRu в MAX
AIRu в Tg
🚨Новое исследование AXENIX: почему AI может спровоцировать дефицит ИТ-архитекторов
Пока компании считают экономию от внедрения AI в разработку, незаметно формируется совсем другая проблема. Автоматизация действительно ускоряет написание кода, но одновременно сокращает количество задач для начинающих разработчиков. А значит, через несколько лет индустрия может столкнуться с банальной нехваткой тех, кто способен проектировать сложные системы и проверять работу самого AI.
Именно к такому выводу приходят Андрей Толстов и Максим Ким в исследовании «Скрытая цена ИИ-революции. Производственный процесс создания программного обеспечения в эпоху искусственного интеллекта», опубликованном компанией AXENIX.
Авторы обращают внимание на несколько тревожных тенденций:
🔹 ИИ ускоряет генерацию кода в 2–3 раза, но проверка такого кода занимает значительно больше времени. В результате узкое место смещается с разработки на этап верификации.
🔹 Компании все реже нанимают junior-разработчиков. На первый взгляд это выглядит рационально: опытный специалист с AI-инструментами закрывает больше задач. Но именно на простых задачах раньше формировались будущие middle, senior и архитекторы.
🔹 Технический долг продолжает расти. Исследование приводит данные о росте дублирования кода и снижении объема рефакторинга, что неизбежно усложняет поддержку продуктов в будущем.
При этом авторы не предлагают отказаться от AI. Наоборот, они считают, что менять нужно не инструменты, а процессы работы. Среди возможных решений – перестройка карьерных треков, усиление роли системных аналитиков, развитие архитектурных компетенций и внедрение более строгих практик проверки AI-кода.
📌 Вывод AIRu: AI действительно повышает производительность, но экономия на людях сегодня может обойтись значительно дороже через несколько лет. Руководителям уже сейчас стоит думать не только о внедрении AI, но и о том, кто будет управлять этими системами завтра.
Само исследование - в первом комментарии 👇
AIRu в VK
AIRu в MAX
AIRu в Tg
Фото: 1
🚨Новое исследование AXENIX: почему AI может спровоцировать дефицит ИТ-архитекторов
Пока компании считают экономию от внедрения AI в разработку, незаметно формируется совсем другая проблема. Автоматизация действительно ускоряет написание кода, но одновременно сокращает количество задач для начинающих разработчиков. А значит, через несколько лет индустрия может столкнуться с банальной нехваткой тех, кто способен проектировать сложные системы и проверять работу самого AI.
Именно к такому выводу приходят Андрей Толстов и Максим Ким в исследовании «Скрытая цена ИИ-революции. Производственный процесс создания программного обеспечения в эпоху искусственного интеллекта», опубликованном компанией AXENIX.
Авторы обращают внимание на несколько тревожных тенденций:
🔹 ИИ ускоряет генерацию кода в 2–3 раза, но проверка такого кода занимает значительно больше времени. В результате узкое место смещается с разработки на этап верификации.
🔹 Компании все реже нанимают junior-разработчиков. На первый взгляд это выглядит рационально: опытный специалист с AI-инструментами закрывает больше задач. Но именно на простых задачах раньше формировались будущие middle, senior и архитекторы.
🔹 Технический долг продолжает расти. Исследование приводит данные о росте дублирования кода и снижении объема рефакторинга, что неизбежно усложняет поддержку продуктов в будущем.
При этом авторы не предлагают отказаться от AI. Наоборот, они считают, что менять нужно не инструменты, а процессы работы. Среди возможных решений – перестройка карьерных треков, усиление роли системных аналитиков, развитие архитектурных компетенций и внедрение более строгих практик проверки AI-кода.
📌 Вывод AIRu: AI действительно повышает производительность, но экономия на людях сегодня может обойтись значительно дороже через несколько лет. Руководителям уже сейчас стоит думать не только о внедрении AI, но и о том, кто будет управлять этими системами завтра.
Само исследование - в первом комментарии 👇
AIRu в VK
AIRu в MAX