• Начало работы с Cassandra: установка и настройка

    Начало работы с Cassandra: Руководство по установке и настройке
    Apache Cassandra — это распределенная система баз данных NoSQL для управления большими объемами данных с высокой доступностью. Это руководство охватывает ее установку на Linux, Windows и macOS.
    Введение
    Apache Cassandra — это распределенная, открытая система баз данных NoSQL, разработанная для управления огромными объемами данных на нескольких серверах, чтобы обеспечить высокую доступность и производительность. Она известна своей горизонтальной масштабируемостью в приложениях, где важны надежность, скорость и время безотказной работы. Это руководство проведет вас через процесс установки и настройки Cassandra на Linux, Windows и macOS. Оно покажет вам, как настроить вашу систему, подключиться к оболочке Cassandra и подготовиться к управлению данными в большом масштабе.
    Изначально разработанная Facebook и позже принятая Фондом программного обеспечения Apache, Cassandra известна своей способностью обрабатывать огромные объемы данных на нескольких серверах без единой точки отказа. Она использует уникальную модель хранения данных под названием «модель хранения данных«. Это означает «равноправное взаимодействие«, то есть в системе нет центрального сервера. Каждый узел имеет равное значение. Этот подход позволяет Cassandra обеспечивать отличную устойчивость к сбоям и идеально подходит для приложений, требующих постоянной работы и быстрого доступа к данным, таких как электронная коммерция, аналитика в реальном времени и Интернет вещей.
    Архитектура и ключевые особенности
    Архитектура Cassandra с распределенным пирингом устраняет единственные точки отказа и обеспечивает беспроблемное горизонтальное масштабирование, что делает её идеальной для критически важных приложений, требующих постоянного времени работы. Используя настраиваемую модель согласованности, Cassandra предоставляет гибкость для балансировки задержек и точности данных по запросам, удовлетворяя широкий спектр потребностей приложений от быстрых поисков до безопасной обработки заказов. Её столбчатая модель данных поддерживает высокоскоростную запись, что особенно полезно для обработки данных с высокой скоростью в IoT, агрегации логов и базах данных временных рядов. Добавление узлов в кластер Cassandra простое, так как система автоматически управляет распределением данных, обеспечивая эффективное масштабирование и балансировку данных по сети.
    Примеры использования и интеграция в экосистемы больших данных
    Известная своими возможностями для обеспечения реального времени рекомендаций, аналитических платформ и децентрализованных систем хранения, Cassandra широко используется в таких отраслях как социальные сети, финансы и телекоммуникации, где быстрый доступ к данным и надежность имеют первостепенное значение. Кроме того, Cassandra плавно интегрируется с инструментами больших данных, такими как Apache Spark и Apache Kafka, делая её отличным выбором для реальных времени конвейеров данных, требующих высокопроизводительной обработки и хранения.
    Независимо от того, работаете ли вы с данными временных рядов, управляете большим набор
    Привилегии администратора: Вам потребуется разрешение для установки программного обеспечения на вашу систему, особенно на системах Windows и Linux.
    Пошаговое руководство по установке
    Установка Cassandra на Linux
    Начнем с установки Cassandra на дистрибутивы Linux, такие как Ubuntu/Debian и Red Hat/Rocky.
    Установка на Ubuntu/Debian
    Установите Java: Cassandra требует Java, поэтому начните с установки OpenJDK. Откройте терминал и выполните:
    «`bash
    Проверьте установку, проверив версию Java:
    Добавьте репозиторий Cassandra: Для использования последней стабильной версии добавьте репозиторий Cassandra:
    Добавьте GPG ключ: Ключ репозитория Cassandra требуется для безопасной установки:
    Обновите список пакетов и установите Cassandra: Теперь обновите список пакетов и установите Cassandra:
    Запустите и включите Cassandra: Cassandra должна запуститься автоматически. Чтобы запустить её вручную, используйте:
    Включите Cassandra для автоматического запуска при загрузке системы с помощью:
    Для установки Cassandra на Windows мы будем использовать подсистему Windows для Linux (WSL).
    Настройка WSL и установка Ubuntu с последующей перезагрузкой компьютера при необходимости:
    Включение WSL2: Убедитесь, что вы используете Windows 10 версии 2004 или выше или Windows 11. Откройте PowerShell от имени администратора и включите WSL
    wsl —install
    Установка Ubuntu через Microsoft Store: Скачайте и установите Ubuntu из Microsoft Store. После установки откройте Ubuntu для завершения настройки.
    Установка Cassandra в Ubuntu (через WSL): После запуска Ubuntu в WSL установите Java:
    Добавление репозитория и ключа Cassandra:
    Установка Cassandra:
    Запуск Cassandra:
    Проверка установки: Чтобы проверить, что Cassandra работает, подключитесь к оболочке Cassandra (cqlsh) и выполните команду:
    Вы должны увидеть приглашение оболочки Cassandra (cqlsh>), что указывает на успешное подключение.
    Установка Cassandra на macOS
    Самый простой способ установить Cassandra на macOSиспользовать Homebrew. Убедитесь
    Запустить Cassandra:
    Остановить Cassandra:
    Перезапустить Cassandra:
    Заключение
    В этом руководстве вы узнали, как установить и настроить Apache Cassandra на Linux, Windows и macOS. Вы также узнали, как запускать и останавливать службу Cassandra, подключаться к ней через cqlsh и тестировать её функциональность. Распределенная архитектура peer-to-peer делает Cassandra надежным и масштабируемым решением для управления огромными объемами данных.
    Её совместимость с различными операционными системами делает её доступной для широкого круга пользователей. Как только Cassandra будет запущена, вы будете готовы исследовать её богатый набор функций для управления широко распределенными данными.
    Шитту Олумидеинженер-разработчик и технический писатель, страстно увлеченный использованием передовых технологий для создания убедительных повествований. Он обладает острым взглядом на детали и талантом упрощения сложных концепций. Вы также можете найти Шитту в Twitter.

    Источник: kdnuggets.com

  • 10 GitHub Репозиториев для Овладения Веб-Разработкой в 2025

    10 GitHub Репозиториев для Овладения Веб-Разработкой в 2025 году
    Изучайте навыки веб-разработки через курсы, упражнения, вопросы для интервью, чек-листы и идеи проектов.
    Изображение от Автора | ChatGPT
    Веб-разработка остается одной из самых популярных и востребованных профессий, и она будет продолжать процветать даже в пост-АИ мире. Веб-разработка представляет собой сочетание творчества и технической экспертизы, объединяя элементы интерфейса пользователя, HTML, CSS, JavaScript, базы данных, API и серверные технологии для создания плавных и функциональных веб-приложений.
    В этой статье мы рассмотрим 10 GitHub репозиториев, которые являются необходимыми для изучения и овладения веб-разработкой. Эти репозитории полезны как для новичков, которые хотят изучить основы, так и для профессионалов, которые хотят улучшить свои навыки и открыть для себя новые техники. Они включают курсы, кодинговые упражнения, подготовку к интервью и идеи проектов, предоставляя все необходимое для того, чтобы стать экспертом в веб-разработке.

    1. 30-seconds-of-code

    Этот репозиторий представляет собой коллекцию коротких, многократно используемых фрагментов кода на JavaScript, которые можно изучить за 30 секунд или меньше. Он идеален для оттачивания ваших навыков в JavaScript и открытия для себя кодовых трюков, о которых вы даже не подозревали.
    По
    Перевод на русский язык:
    Почему это великолепно: Даже опытные разработчики часто недооценивают важность секции . Этот репозиторий гарантирует, что вы не пропустите критически важные элементы, такие как мета-теги, теги ссылок и многое другое.
    Ссылка: joshbuchea/HEAD
    Этот репозиторий наполнен ресурсами для подготовки к интервью на должность фронтенд-разработчика. Включает советы по программированию, распространенные вопросы и лучшие практики для успешного прохождения вашего следующего собеседования.
    Почему это великолепно: Он регулярно обновляется новыми вопросами и решениями от сообщества. Это делает его бесценным ресурсом для инженеров, которые хотят получить свою мечту в области фронтенд-разработки.
    Этот репозиторий содержит список вопросов, связанных с бэкендом, чтобы помочь вам подготовиться к техническим интервью или проверить свои знания.
    Почему это великолепно: Это отличный способ практиковаться и углублять свое понимание серверных концепций, баз данных, API и многого другого.
    Полный чек-лист, который гарантирует, что ваши фронтенд-проекты соответствуют современным стандартам. Он охватывает все, от оптимизации производительности
    Почему это здорово: Изучение основ информатики улучшает ваши навыки решения проблем, делая вас лучшим веб-разработчиком в целом.
    Ссылка: Developer-Y/cs-video-courses

    9. App-Ideas

    Коллекция идей для проектов, которые помогут разработчикам практиковаться и улучшать свои навыки. Идеи категоризированы по уровню сложности, что облегчает поиск проектов, соответствующих вашему уровню мастерства.
    Почему это здорово: Практический опыт является ключевым для становления великого разработчика, и этот репозиторий предоставляет бесконечное вдохновение для проектов, которые вы можете создать.
    Ссылка: florinpop17/app-ideas
    Этот репозиторий содержит отобранные ресурсы и шаблоны для создания масштабируемых, надежных и высокопроизводительных систем.
    Почему это здорово: Веб-разработчики, стремящиеся работать над крупномасштабными системами, получат пользу от инсайтов, предоставляемых здесь, особенно при работе с сложными архитектурами.
    Финальные мысли
    Веб-разработка — это не то, что можно изучить пассивно — она требует преданности, сосредоточенности и постоянных усилий. Чтобы действительно преуспеть в этой карьере, нужно активно работать над своими навыками программирования, понимать проектирование систем, владеть инструментами для создания интерактивных и удобных пользовательских интерфейсов и учиться плавно интегрировать
    Абид Али Аван (@1abidaliawan) — сертифицированный профессионал в области данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о технологиях машинного обучения и данных. У Абида есть степень магистра по управлению технологиями и степень бакалавра по телекоммуникационному инженерию. Его видение заключается в создании продукта ИИ с использованием графа нейронной сети для студентов, страдающих от психических заболеваний.

    Источник: kdnuggets.com

  • Go против Python для современных потоков данных: нужна помощь в выборе?

    Переведи на русский язык: Go vs. Python для современных потоков данных: нужна помощь в выборе?
    Нужны ли вам как производительность, так и гибкость в ваших потоках данных? Мы сравниваем Go и Python, чтобы помочь вам принять обоснованное решение.
    Изображение от автора | Ideogram
    Вы разрабатываете новую систему обработки данных или начинаете аналитический проект, и, вероятно, рассматриваете возможность использования Python или Go. Пять лет назад это даже не обсуждалось. Вы бы использовали Python, и точка. Однако Go становится все более популярным в области данных, особенно в инфраструктуре данных и реальном времени.
    Правда в том, что оба языка нашли свои сильные стороны в современных стеках данных. Python по-прежнему отлично подходит для машинного обучения и аналитики, в то время как Go становится предпочтительным выбором для высокопроизводительной инфраструктуры данных.
    Но когда нужно выбрать один из них? Вот где начинается интересное. И я надеюсь, что эта статья поможет вам принять решение.
    Python: Швейцарский армейский нож для данных
    Python стал стандартным выбором для работы с данными благодаря своему зрелому экосистеме и дружелюбному подходу к разработчикам.
    Готовые библиотеки для (почти) любой задачи с данными
    Язык предлагает популярные библиотеки для почти каждой задачи с данными, которую вы будете выполнять — от очистки данных, манипуляции, визуализации и создания моделей машинного обучения.
    Мы описываем обязательные библиотеки для науки о данных в статье 10 Python-библиотек, которые должен знать каждый специалист по данным.
    Вы можете загружать данные, выполнять преобразования, визуализировать результаты и строить модели без переключения контекста. Этот интегрированный рабочий процесс снижает трение при исследовании данных или прототипировании решений. Этот исследовательский подход является необходимым при работе с новыми наборами данных или разработке моделей машинного обучения, где необходимо экспериментировать с различными подходами.
    Читабельный синтаксис языка также имеет большее значение в работе с данными, чем можно было бы ожидать. Особенно это важно при реализации сложной бизнес-логики или статистических процедур. Эта читаемость становится ценной при сотрудничестве с экспертами в области, которым необходимо понимать и проверять ваши преобразования данных.
    Реальные проекты по работе с данными часто включают интеграцию нескольких источников данных, обработку различных форматов и работу с непостоянственным качеством данных. Гибкая система типов Python и обширная экосистема библиотек делают его простым в использовании для работы с JSON API, файлами CSV, базами данных и веб-скрейпингом все в одном коде.
    Python лучше всего подходит для:
    — Исследовательского анализа данных и прототипирования
    — Разработки моделей машинного обучения
    — Сложной ETL с бизнес-логикой
    — Статистического анализа и исследований
    — Визуализации данных и отчетности
    Go: Создано для масштабируемости и скорости
    Go подходит к обработке данных по-другому, акцентируя внимание на производительности и надежности с самого начала. Язык был разработан для одновременных расп
    Модель развертывания Go решает множество операционных проблем, с которыми сталкиваются команды по работе с данными. Компиляция программы на Go дает вам один бинарный файл без внешних зависимостей. Это устраняет распространенные проблемы развертывания, такие как конфликты версий, отсутствие зависимостей или несоответствия окружения. Операционная простота становится особенно ценной при управлении несколькими сервисами данных в производственных средах.
    Статическая система типов языка обеспечивает безопасность на этапе компиляции, что может предотвратить сбои во время выполнения. Конвейеры данных часто сталкиваются с крайними случаями и неожиданными форматами данных, которые могут вызвать сбои в производстве. Система типов Go и явное обработка ошибок побуждают разработчиков учитывать эти сценарии на этапе разработки.
    Go преуспевает в:
    — Высокопроизводительном поглощении данных
    — Обработке потоков данных в реальном времени
    — Архитектурах микросервисов
    — Надежности системы и времени безотказной работы
    — Операционной простоте
    Go против Python: какой из них лучше подходит для современного стека данных?
    Понимание того, как эти языки вписываются в современные архитектуры данных, требует рассмотрения общей картины. Сегодняшние команды по работе с данными обычно создают распределенные системы с несколькими специализированными компонентами вместо монолитных приложений.
    У вас могут быть отдельные сервисы для поглощения данных, конвейеров преобразования, задач обучения машинного обучения, API инференса и систем мониторинга. Каждый
    — Инженеры по данным, с другой стороны, сосредотачиваются на создании надежных и масштабируемых систем, которые обрабатывают данные последовательно во времени. Эти системы должны устойчиво справляться с отказами, масштабироваться горизонтально при росте объемов данных и интегрироваться с различными хранилищами данных и внешними сервисами. Go разработан для производительности и операционной простоты, что делает его отличным выбором для задач, связанных с инфраструктурой.
    Облачные архитектуры также повлияли на модели принятия языков программирования. Современные платформы данных часто создаются с использованием микросервисов, развернутых на Kubernetes, где размер контейнера, время запуска и использование ресурсов напрямую влияют на затраты и масштабируемость. Легкая модель развертывания Go и эффективное использование ресурсов хорошо сочетаются с этими архитектурными паттернами.
    Go или Python? Как сделать правильный выбор
    Выбор между Go и Python должен основываться на ваших конкретных требованиях и контексте команды, а не на общих предпочтениях. Учитывайте основные сценарии использования, экспертизу команды и требования системы при принятии решения.
    Когда Python — лучший выбор?
    Python идеален для команд с фоном в области данных, особенно когда используются его богатые статистические, аналитические и машинные обучающие экосистемы.
    Python также хорошо подходит для сложных задач ETL с интригующей бизнес-логикой, так как его читаемый синтакс помогает реализации и обслуживанию. Когда скорость разработки превосходит производительность времени выполнения, его обшир
    Многие успешные команды по работе с данными используют оба языка стратегически, а не придерживаются одного единственного выбора. Этот подход позволяет использовать сильные стороны каждого языка для конкретных компонентов, сохраняя при этом четкие интерфейсы между различными частями вашей системы.
    — Один из распространенных паттернов включает использование Python для разработки моделей и экспериментов.
    — Когда модели готовы к производству, команды часто реализуют высокопроизводительные API для вывода результатов с помощью Go, чтобы эффективно обрабатывать нагрузку обслуживания.
    Это разделение позволяет специалистам по данным работать в своем предпочтительном окружении, одновременно обеспечивая, что производственные системы могут справляться с необходимой пропускной способностью.
    Аналогично, вы можете использовать Python для сложных ETL-задач, которые включают интрикатную бизнес-логику. В то же время Go может обрабатывать высоковольюминговый ввод данных и обработку потоков в реальном времени, где важны производительность и параллелизм.
    Ключ к успешным гибридным подходам — поддержание чистых API-границ между компонентами. Каждая служба должна иметь четко определенные интерфейсы, которые скрывают детали реализации, позволяя командам выбирать наиболее подходящий язык для каждого компонента без создания сложности интеграции. Этот архитектурный подход требует тщательного планирования, но позволяет командам оптимизировать каждую часть своей системы соответственно.
    Подведение итогов
    Python и Go решают разные проблемы в мире данных. Python отлично подходит для исследования, экспериментов и сложных преобразований, которые должны быть читаемыми и поддерживаем
    Неправильный выбор — это когда выбирают язык программирования потому, что он в тренде или кто-то в Твиттере (я бы никогда не назвал его X) сказал, что он лучше. Выбирайте на основе ваших реальных требований, навыков вашей команды и того, что вы пытаетесь создать. Оба языка заслужили свое место в современных данных для хороших причин.
    Бала Прия С — разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на стыке математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее области интересов и экспертизы включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит читать, писать, кодировать и кофе! В настоящее время она работает над изучением и распространением своих знаний в сообществе разработчиков, создавая руководства, пошаговые инструкции, статьи с мнениями и многое другое. Бала также создает увлекательные обзоры ресурсов и учебные пособия по кодированию.
    Go vs. Python для современных потоков данных: нужна помощь в выборе? 🤔
    Go подходит к обработке данных по-другому, акцентируя внимание на производительности и надежности с самого начала. Язык был разработан для одновременных распределенных вычислений. 🌐
    У вас могут быть отдельные сервисы для поглощения данных, конвейеров преобразования, задач обучения машинного обучения, API инференса и систем мониторинга. Каждый из этих компонентов может быть реализован на разном языке программирования в зависимости от его специфики. 🧩
    Python также хорошо подходит для сложных задач ETL с интригующей бизнес-логикой, так как его читаемый синтакс помогает реализации и обслуживанию. Когда скорость разработки превосходит производительность времени выполнения, его обширные библиотеки и инструменты делают его незаменимым. 🛠️
    Python и Go решают разные проблемы в мире данных. Python отлично подходит для исследования, экспериментов и сложных преобразований, которые должны быть читаемыми и поддерживаемыми. 📊

    Источник: kdnuggets.com

  • Забудьте о Streamlit: Создайте интерактивную панель данных в Excel за минуты

    Забудьте о Streamlit: Создайте интерактивную панель данных для науки о данных в Excel за минуты
    В этом учебном пособии мы покажем, как создать интерактивную панель данных для науки о данных в Excel за минуты без использования Streamlit.
    Изображение от Редактора | Midjourney
    Хотя инструменты на основе Python, такие как Streamlit, популярны для создания панели данных, Excel остается одним из самых доступных и мощных платформ для создания интерактивных визуализаций данных. Используя встроенные функции Excel, вы можете создать интерактивную панель, которая может конкурировать с популярными веб-приложениями для науки о данных.
    В этом учебном пособии мы покажем, как создать интерактивную панель данных для науки о данных в Excel за минуты без использования Streamlit. Мы продемонстрируем это на примере простого набора данных по продажам электронной коммерции.
    Шаг 1: Подготовка вашего набора данных
    Мы разделим этот шаг на подкомпоненты и будем решать каждую из них по очереди.
    Настройка данных
    Чтобы настроить рабочую книгу Excel, которую мы будем использовать, выполните следующие шаги:
    — Откройте новую рабочую книгу Excel.
    — Импортируйте свои данные в Excel.
    — Перейдите на вкладку «Данные» >> выберите «Получить данные» >> выберите тип вашего файла.
    — Выполните любую очистку или обслуживание набора данных, которое может потребоваться.
    Преобразование в таблицу Excel
    Теперь давайте преобразуем наши данные в таблицу Excel.
    Анализ категории продукта:
    — Вставьте другую таблицу данных.
    — В списке полей таблицы данных:
    — Строки: Категория.
    — Значения: Сумма продаж.
    — Сортировка: По убыванию по сумме продаж.
    Таблица данных KPIs:
    — Значения:
    — Сумма продаж.
    — Сумма проданных единиц.
    — Сумма затрат.
    — Количество продаж (для расчета среднего значения).
    — Не добавляйте строки или столбцы (это даст нам итоги).
    Шаг 3: Создание динамических графиков
    График тренда доходов:
    — Выберите таблицу данных ежемесячного дохода.
    — Перейдите на вкладку Анализ таблицы данных >> выберите Диаграмма данных >> выберите Линейный график.
    — Форматирование графика:
    — Заголовок графика: Тренд ежемесячного дохода.
    — Добавление меток данных: Раскройте элементы диаграммы >> нажмите Метки данных.
    Столбчатая диаграмма региональной производительности
    — Выберите таблицу данных по регионам.
    — Перейдите на вкладку Анализ таблицы данных >> выберите Диаграмма данных >> выберите Группированные столбцы.
    — Форматирование:
    — Заголовок: Продажи по регионам.
    — Разные цвета для каждого региона.
    — Метки данных над столбцами.
    Круговая диаграмма категории продукта
    — Вы
    =GETPIVOTDATA(«Сумма объема продаж»,’KPIs from Pivot Table Data’!$A$3)
    Средняя стоимость заказа:
    — Выберите ячейку и вставьте следующий формулой.
    =GETPIVOTDATA(«Сумма объема продаж»,’KPIs from Pivot Table Data’!$A$3)/GETPIVOTDATA(«Количество объемов продаж»,’KPIs from Pivot Table Data’!$A$3)
    Общее количество проданных единиц:
    =GETPIVOTDATA(«Сумма проданных единиц»,’KPIs from Pivot Table Data’!$A$3)
    Процентная маржа прибыли:
    =(GETPIVOTDATA(«Сумма объема продаж»,’KPIs from Pivot Table Data’!$A$3)-GETPIVOTDATA(«Сумма затрат»,’KPIs from Pivot Table Data’!$A$3))/GETPIVOTDATA(«Сумма объема продаж»,’KPIs from Pivot Table Data’!$A$3)
    Общее количество заказов:
    =GETPIVOTDATA(«Количество объемов продаж»,’KPIs from Pivot Table Data’!$A$3)
    Форматирование KPI карточек:
    — Применить границы и выравнивание.
    — Форматировать числа:
    — Доход: формат валюты.
    — Процент: процентный формат с 2 десятичными знаками.
    — Жирный шрифт для меток
    — Проблемы с производительностью: Дашборд медленно обновляется:
    — Уменьшите количество сводных таблиц.
    — Упростите сложные формулы.
    — Используйте ручной расчет (Формулы > Параметры вычислений > Вручную).
    Заключение
    Следуя этим шагам, вы сможете создать интерактивный дашборд для науки о данных в Excel всего за несколько минут. Эти шаги помогут вам создавать сложные дашборды, которые предоставляют реальную бизнес-ценность без написания ни одной строки кода на Python. Лучшее в этом то, что ваши заинтересованные стороны смогут взаимодействовать с дашбордом и изменять его самостоятельно, делая его по-настоящему коллаборативным инструментом для бизнес-аналитики.
    Шамима Султана работает менеджером проекта в ExcelDemy, где она занимается исследованиями Microsoft Excel и пишет статьи, связанные с ее работой. Шамима имеет степень бакалавра компьютерных наук и инженерии и проявляет большой интерес к исследованиям и разработкам. Шамима любит учиться новому и стремится предоставлять обогащенный качественный контент по Excel, всегда стремясь собирать знания из различных источников и разрабатывать инновационные решения.

    Источник: kdnuggets.com

  • 6 новых функций для проектов ChatGPT, о которых стоит знать

    Искусственный интеллект
    6 новых функций проекта ChatGPT, которые стоит знать
    Опубликовано
    13 секунд назад
    13 июня 2025 года
    Автор
    Алекс МакФарланд
    Прослушать эту статью
    Поддерживается
    Проект ChatGPT только что получил самое значительное обновление с момента запуска, и последствия для производительности существенны. OpenAI обновила функцию Проекта, добавив несколько важных инструментов, которые должны улучшить вашу производительность при использовании чат-бота. Для тех, кто использует Проекты для организации исследований, управления репозиториями кода или координации сложной творческой работы, эти шесть новых функций кардинально меняют то, что возможно внутри платформы.
    6 новых функций проекта ChatGPT
    1. Голосовой режим в проектах
    ChatGPT Advanced Voice Mode теперь доступен в Проектах. Вы можете обсуждать свои файлы и прошлые чаты с ИИ голосом. Это не просто удобная функция — она меняет мобильные рабочие процессы. Представьте себе просмотр квартальных отчетов во время прогулки, мозговой штурм функций продукта в дороге или диктовку документации кода без помощи рук.
    Реализация превосходит базовую транскрипцию. Голосовой режим сохраняет полный контекст проекта, что означает, что вы можете естественно ссылаться на конкретные документы, предыдущие разговоры или пользовательские инструкции. Эта функция полезна для мозгового штурма, просмотра документов или задавания вопросов на ходу. ИИ отвечает так, как будто он участвовал во
    Рассмотрим маркетинговый проект, охватывающий несколько кампаний. Ранее вам нужно было напоминать ChatGPT о решениях по голосу бренда, отклоненных концепциях или стратегических поворотах в каждом новом чате. Теперь ИИ автоматически сохраняет этот институциональный опыт.
    3. Полная мобильная функциональность
    Теперь вы можете загружать файлы и переключаться между моделями непосредственно из мобильного приложения ChatGPT. Это устраняет зависимость от настольных компьютеров, которая ранее затрудняла полевую работу. Архитекторы могут фотографировать условия на месте и сразу же интегрировать их в проектные работы. Журналисты могут загружать интервью на месте. Исследователи могут фиксировать и анализировать данные, не возвращаясь к своим столам.
    Возможность переключения моделей на мобильных устройствах особенно примечательна. Пользователи могут переключаться между GPT-4o для сложных рассуждений и более быстрыми моделями для быстрых запросов, оптимизируя либо глубину, либо скорость в зависимости от текущих потребностей — все это с их телефонов. Эта гибкость соответствует лучшим большим языковым моделям, доступным в 2025 году, где разные модели преуспевают в разных задачах.
    4. Хирургические настройки обмена
    Теперь проекты позволяют генерировать уникальную ссылку для обмена отдельным разговором, не раскрывая остальные файлы или инструкции вашего проекта. Этот гранулярный контроль решает постоянную проблему в совместной
    Вы можете загрузить до 20 документов на каждый Проект, но истинное продвижение заключается в том, как ChatGPT обрабатывает эти файлы. Система теперь лучше понимает отношения между документами, автоматически перекрестно ссылается информацию и поддерживает осведомленность о иерархии файлов.
    Когда вы загружаете файл в Проект, этот файл будет применяться только к контексту этого Проекта. Эта изоляция предотвращает утечку данных между проектами, одновременно обеспечивая глубокую интеграцию внутри них. Финансовые аналитики могут загружать годы отчетов, зная, что ChatGPT синтезирует инсайты без загрязнения другой работы клиентов. Эта возможность соперничает с специализированными инструментами ИИ для аналитиков данных, но в привычном интерфейсе ChatGPT.
    6. Персональные инструкции на уровне Проекта
    Инструкции, установленные в вашем Проекте, не будут взаимодействовать с любыми разговорами вне вашего Проекта и будут превалировать над персональными инструкциями, установленными в вашей учетной записи ChatGPT. Эта иерархическая система позволяет беспрецедентную специализацию.
    Технический писатель может настроить один проект для документации API с конкретными требованиями к форматированию, тогда как другой проект будет сосредоточен на руководствах пользователей с совершенно другими потребностями в голосе и структуре. Каждый проект становится специализированным помощником ИИ, настроенным для определенных задач.
    Контроль конфиденциальности учитывает корпоративные требования
    OpenAI не будет использовать информацию в Проек
    Эти обновления позиционируют ChatGPT Projects не просто как инструмент для организации, а как постоянные рабочие пространства с ИИ, которые учатся и развиваются вместе со своими пользователями. Комбинация голосовой интеграции, контекстной памяти и точных настроек указывает на то, что OpenAI рассматривает Projects как фундаментальную часть будущего ChatGPT, а не как дополнительную функцию.
    Projects будут запущены для ChatGPT Enterprise/Edu в начале следующего года, что свидетельствует о том, что институциональное принятие остается приоритетом. По мере того как организации все больше интегрируют ИИ в основные рабочие процессы, функции, такие как Projects, становятся необходимой инфраструктурой, а не просто полезными дополнениями. Это соответствует более широким тенденциям 2025 года, показывающим переход ИИ от экспериментальных инструментов к операционным необходимостям.
    Траектория ясна: ChatGPT Projects, вероятно, обретут функции для совместной работы в реальном времени, более глубокие интеграции с третьими сторонами и, возможно, шаблоны проектов для распространенных случаев использования. Текущие обновления закладывают основу для этих расширений, одновременно удовлетворяя текущим потребностям пользователей.
    Для профессионалов, уже вложившихся в ChatGPT Projects, эти функции позволяют полностью новым подходам к работе с помощью ИИ. Вопрос не в том, стоит ли принимать эти функции, а в том, насколько быстро организации смогут перестроить свои процессы для их полного использования.
    По мере распространения инструментов ИИ, ChatGPT Projects демонстрирует, что победные платформы не будут
    Ограничение памяти ChatGPT вызывает разочарование — мозг показывает лучший способ
    Как заставить ChatGPT говорить нормально
    Поддержите свой успех: как подготовиться к неожиданному через устойчивость ИИ
    План игры Google в области ИИ опережает Apple и OpenAI
    Борьба ИИ с чтением аналоговых часов может иметь более глубокое значение
    Google Cloud Next 2025: удвоение ставок на ИИ с помощью кремния, программного обеспечения и открытой экосистемы агентов

    Источник: https://www.unite.ai/6-new-chatgpt-projects-features-you-need-to-know/

  • Преодоление плато продаж с помощью агентного ИИ

    ЛИДЕРЫ МЫСЛЕЙ
    Преодоление плато в продажах с помощью агентного ИИ
    Опубликовано 12 секунд назад, 13 июня 2025 года
    Автор: Марк Ниемек, CRO, Salesloft
    Прослушать эту статью
    Поддержка GSpeech
    Преодоление пределов практики
    В области развития навыков — будь то музыка, спорт или продажи — практикующие часто сталкиваются с плато производительности: моментом, когда прогресс замирает несмотря на продолжающиеся усилия. Это явление, известное как эффект потолка, представляет собой серьезное препятствие для устойчивого улучшения.
    Революционное исследование, проведенное доктором Синъити Фуруей в лабораториях Sony Computer Science Laboratories, изучало это явление среди профессиональных пианистов.
    Исследователи разработали робототехнический экзоскелетный перчатку, способную самостоятельно двигать пальцами пианиста с высокой точностью. Перчатка направляла участников через сложные, быстрые движения, превышающие их естественный моторный контроль.
    Удивительно, но уже после 30 минут тренировки с помощью перчатки пианисты продемонстрировали измеримые улучшения в ловкости и скорости пальцев. Эти достижения сохранялись даже после снятия перчатки и распространялись на обе руки — явление, известное как интермануальная передача.
    «Я страдал от этой дилеммы между чрезмерной практикой и предотвращением травм, поэтому я подумал, что должен найти способ улучшить свои навыки без практи
    Однако, как бы обыденными ни казались каждый из нас, мы все в какой-то степени уникальны и можем совершать невероятные вещи, возможно, даже те, что до сих пор считаются невозможными.
    — Роджер Баннистер
    Человеческое тело не вдруг эволюционировало. Но наше представление о возможном изменилось. Эти прорывы изменили веру.
    Пианисты не просто двигались быстрее пальцами. Они ушли, зная, что могут это сделать. Бегуны не просто тренировались усерднее. Они тренировались по-другому, потому что верили в возможность новых результатов.
    Продажи ничем не отличаются. Чтобы продавцы смогли прорваться через барьер, им нужно поверить, что улучшение возможно. Не в теории, а на практике. И самый быстрый способ построить такую веру — это испытать лучшую систему или увидеть, как кто-то подобный им преуспевает в ней.
    Вот что может сделать правильная система. Она не просто говорит людям, как улучшиться. Она помогает им поверить, что они могут это сделать, а затем даёт доказательства. Для лидеров цель состоит в том, чтобы создать условия, при которых такая вера и производительность могут масштабироваться.
    Параллель с продажами: Даже лучшие сталкиваются с потолком
    Даже опытные продавцы достигают точки, где они перестают прогрессировать. Деятельность ещё есть. Усилия тоже. Но результаты стабилизируются. Это плато происходит, когда окружающая среда больше не помогает продавцу адаптироваться в реальном времени или учиться на ходу.
    За последние
    (Ранние 2000-е) CRM-системы централизовали данные о конвейере, но предлагали ограниченное коучинг или поддержку в процессе
    (2011) «The Challenger Sale» акцентировал внимание на обучении и переосмыслении мышления покупателя, но требовал высокой квалификации сотрудников
    (2015–2020) Платформы для взаимодействия с клиентами масштабировали вовлеченность покупателей, но кодифицировали повторяемость в рабочих процессах, а не развитие навыков
    (2017–2021) Инструменты интеллектуального анализа разговоров позволили улучшить коучинг, но часто инсайты приходили после момента действия
    Каждая волна давала продавцам лучшую структуру. Они подняли потолок, стандартизировав язык, процесс и видимость. Но большинство из них требовало от продавцов вручную интерпретировать, что делать дальше. Они предлагали руководство до или после момента, редко во время него.
    Именно здесь наступает плато. Не потому, что люди перестают улучшаться, а потому, что система перестает помогать им улучшаться в движении.
    Следующий шаг вперед — это система, которая укрепляет прогресс по мере его достижения, где продавцы могут испытать лучшие способы работы, пока они уже находятся в процессе.
    Именно это делают возможным агентские системы. Они переводят проверенные поведения в своевременное руководство, адаптируются к контексту покупателя и помогают продавцам принимать более сильные решения в тот самый момент,
    Менеджеры по продажам не испытывают недостатка в данных. Им не хватает времени на то, чтобы превратить эти данные во что-то полезное, а также ясности в том, что действительно продвинет сделку вперед. Именно здесь агентный ИИ делает фундаментальный сдвиг.
    Вместо того чтобы просто рекомендовать следующие шаги, агенты выполняют работу, которую бы выполнил топовый продавец: исследуют аккаунт, выявляют высокоприоритетных покупателей, приоритизируют на основе сигналов реального времени и составляют коммуникации, которые отражают этот контекст. Это не просто руководство, наложенное поверх рабочего процесса. Это лучшая практика выполнения, встроенная внутрь него.
    Результат — это уже сильная точка отправления. Продавцы могут вступать со своей экспертизой и суждением, чтобы уточнить стратегию, скорректировать тон или адаптировать последовательность — вместо того, чтобы тратить драгоценное время на то, чтобы просто достичь «достаточно хорошего» уровня. Этот сдвиг углубляет понимание менеджера тем, что такое «хорошо», и дает ему пространство для того, чтобы сделать это еще лучше.
    💡 Исследования показывают, что обратная связь, предоставленная во время выполнения задачи, особенно когда она сочетается с примерами или частичными решениями, приводит к более сильному приобретению навыков, чем обратная связь, данная после выполнения (Shute, V. J., 2008). Когда продавцы взаимодействуют непосредственно с качественными входа
    Агентная ИИ помогает сделать эти паттерны видимыми. Она обнаруживает, какие подходы работают в разных ситуациях, а затем отражает этот инсайт обратно для всей команды. Разговорные треки корректируются в зависимости от этапа или покупателя. Каденции эволюционируют по мере появления новых данных. И обучение становится более конкретным, так как оно основано на реальном поведении.
    💡 Исследование показало, что люди наиболее эффективно улучшаются, когда их практика структурирована, они получают своевременную обратную связь и задача имеет значение. (Ericsson, K. A., Krampe, R. T., & Tesch-Römer, C. 1993). Агентная ИИ создает условия для такого рода обучения внутри самой работы.
    С этой структурой на месте улучшение перестает быть изолированным только для топ-перформеров. Окружение начинает поддерживать рост для всех.
    3. Обучение происходит в момент, а не только при анализе
    Традиционное коучинг часто смотрит назад. Звонок анализируется после его завершения. Ошибка отмечается после того, как она произошла. Обучение реальное, но момент уже прошел.
    Агентная ИИ помогает сместить эту временную шкалу вперед. Она оценивает звонки по мере их проведения. Выделяет сигналы покупателя до того, как они будут упущены. Помогает продавцам корректировать ситуацию, пока она еще развивается, а не после того, как окно возможности закрылось.
    💡 Исследования показывают, что смешивание разных типов зада
    Продавцы тратят часы каждую неделю на ведение учета деятельности, написание сопроводительных писем, поиск записей прошлых звонков и обновление систем. Эти задачи важны. Но они также отвлекают внимание от того рода работы, которую могут выполнять только люди.
    Агентские системы помогают, беря на себя эти обязанности. Они фиксируют, что произошло на встрече, резюмируют это, ведут учет и извлекают актуальную информацию для следующего взаимодействия. Продавцу не нужно искать контекст или вручную собирать информацию о том, что будет дальше.
    Это освобождает внимание. И это внимание можно направить на более внимательное слушание, задавание более продуманных вопросов и замечание того, что важно в данный момент.
    Прогресс в продажах не приходит от большего количества часов. Он приходит от лучшей энергии. Поддержка агентских систем помогает сделать этот сдвиг.
    5. Улучшения проявляются в результатах (и в людях)
    Когда команды по продажам получают правильные платформы для ускорения, влияние неоспоримо. Продавцы становятся более продуктивными. Размеры сделок увеличиваются. Новые сотрудники быстро находят свой ритм. Это показатели результатов, но они отражают что-то более глубокое: среду, где рост не только возможен, но и неизбежен.
    Когда у продавцов есть системы, которые действительно поддерживают их, они не просто работают усерднее, они становятся лучше в своей работе. Эффекты накапливаются. Привычки укрепляются. Уверенность становится более стабильной. Коман
    В средах без такой структуры рост остается непостоянным. Прогресс зависит от проб и ошибок, tribal знаний или изолированного коучинга. Продавцы могут преуспеть, но они делают это неравномерно и часто без понимания того, что привело к результату.
    Повторяемость меняет динамику. Она устраняет неопределенность, встраивая успешные паттерны в повседневные рабочие процессы. Продавцы получают своевременные рекомендации, получают ясность относительно следующих шагов и развивают привычки, которые соответствуют доказанным результатам.
    Agentic AI поддерживает это, создавая согласованность между тем, что видят продавцы, чем они занимаются, и чему способствует система. Она интегрирует обучение в момент действия, превращая производительность из побочного продукта индивидуальной интуиции в функцию рабочей среды.
    С повторяемостью на месте команда становится более устойчивой. Время адаптации уменьшается. Выполнение улучшается. И рост больше не зависит от нескольких высокопроизводительных сотрудников. Для руководства по продажам это приводит к меньшему количеству переменных, большей предсказуемости и более четкому пути к масштабированию.
    Agentic AI является «помощником», который помогает продавцам преодолевать свои ограничения.
    Система так же сильна, как ее способность поддерживать людей внутри нее. Agentic AI усиливает эту поддержку, выполняя действия, формируя поведение и выявляя инсайты, которые помогают продавцам оставаться сосредоточенными на самом важ
    Они отслеживают, что работает, что облегчает укрепление успеха в команде.
    Эти возможности создают более стабильную рабочую среду. Продавцы становятся менее реактивными. Менеджеры получают больше информации. И продавцы проводят больше времени в значимых разговорах с покупателями.
    Этот переход не требует переизобретения процесса продаж. Он требует обязательств по созданию систем, которые поддерживают обучение, выполнение и улучшение — все это в одном движении.
    Когда такое обязательство присутствует, воздействие накапливается. Плоскость становится ориентиром, а не потолком.
    СВЯЗАННЫЕ ТЕМЫ:
    АГЕНТИЧНОСТЬ
    🔍 **ЛИДЕРЫ ПРОДАЖ: ПРЕОДОЛЕНИЕ ПЛАТО**
    🚀 **ВВЕДЕНИЕ**
    Преодоление плато в продажах — это не просто вопрос мотивации, а системный подход к улучшению производительности. Агентные системы ИИ предоставляют инструменты для реального времени, которые помогают продавцам не только следовать лучшим практикам, но и адаптироваться к изменяющимся условиям.
    📊 **ПОЧЕМУ ПЛАТО В ПРОДАЖАХ?**
    Плато в продажах возникает, когда текущие системы и процессы перестают поддерживать рост. Это происходит из-за недостатка своевременной обратной связи, структурированного обучения и автоматизации рутинных задач.
    💡 **СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К УЛУЧШЕНИЮ**
    Агентные системы ИИ предлагают решение, которое включает в себя:
    — 🕒 **Обратная связь в реальном времени**: Анализ звонков и сигналов покупателя по мере их проведения.
    — 📈 **Структурированное обучение**: Обучение в момент действия, а не только при анализе.
    — ⚙️ **Автоматизация рутинных задач**: Освобождение времени для более важной работы.
    🔍 **КЛЮЧЕВЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА**
    1. **Обучение в момент действия**: Обратная связь и корректировки по мере развития ситуации.
    2. **Автоматизация задач**: Освобождение времени для более важной работы.
    3. **Повторяемость и стабильность**: Внедрение успешных паттернов в повседневные рабочие процессы.
    📈 **РЕЗУЛЬТАТЫ**
    — 🌟 Улучшение производительности продавцов.
    — 💰 Увеличение размеров сделок.
    — 🚀 Более быстрая адаптация новых сотрудников.
    — 🧠 Создание более стабильной и предсказуемой рабочей среды.
    📌 **ЗАКЛЮЧЕНИЕ**
    Agentic AI не просто помогает продавцам преодолевать свои ограничения, но и создает условия для постоянного роста и улучшения. Это требует обязательств по созданию систем, которые поддерживают обучение, выполнение и улучшение — все это в одном движении.
    — Агентность
    — Искусственный интеллект в продажах
    — Структурированное обучение

  • 🤖 Код, сгенерированный ИИ, пришел, чтобы остаться. Станем ли мы менее безопасными в результате?

    Перевод на русский язык:
    ЛИДЕРЫ МЫСЛЕЙ
    Искусственный интеллект в кодировании остается с нами. Становимся ли мы менее безопасными из-за этого?
    Обновлено 13 июня 2025 года
    Автор:
    Арджун Хариндранат
    Прослушать эту статью
    Поддерживается GSpeech
    Кодирование в 2025 году не означает долгих часов, проведенных над фрагментами кода или отладкой. Это совсем другое дело. Код, сгенерированный ИИ, станет основной частью кода в будущих продуктах и превратился в незаменимый инструмент для современного разработчика. Известное как «кодирование по настроению», использование кода, сгенерированного такими инструментами, как Github Copilot, Amazon CodeWhisperer и Chat GPT, станет нормой, а не исключением, что позволит сократить время сборки и повысить эффективность. Но не несет ли удобство ИИ-кода более темную угрозу? Увеличивает ли генеративный ИИ уязвимости в архитектуре безопасности или есть способы для разработчиков «кодировать по настроению» безопасно?
    «Инциденты безопасности, связанные с уязвимостями в коде, сгенерированном ИИ, являются одной из наименее обсуждаемых тем сегодня,» — сказал Санкет Саурав, основатель DeepSource. «Все еще много кода, генерируемого платформами, такими как Copilot или Chat GPT, не проходит человеческую проверку, и утечки безопасности могут быть катастрофическими для компаний, которые пострадали
    Одна из таких угроз для библиотек известна как «галлюцинации», когда генерируемый ИИ код проявляет уязвимость через использование вымышленных библиотек. Другая более новая линия атак на генерируемый ИИ код называется «слопскваттинг», где злоумышленники могут напрямую целенаправленно атаковать библиотеки для проникновения в базу данных.
    Решение этих угроз может потребовать большего внимания, чем это может быть подразумевается термином «кодирование по настроению». Говоря из своего офиса в Университете Квебека в Утауае, профессор Рафаэль Хурри следит за развитием безопасности генерируемого ИИ кода и уверен, что новые техники улучшат его безопасность.
    В статье 2023 года профессор Хурри исследовал результаты запроса ChatGPT на создание кода без дополнительного контекста или информации, практика, которая привела к небезопасному коду. Это были ранние дни Chat GPT и Хурри теперь оптимистичен относительно будущего. «С тех пор было много исследований, которые находятся в стадии рассмотрения, и будущее смотрит на стратегию использования LLM, которая может привести к лучшим результатам», — сказал Хурри, добавив, что «безопасность улучшается, но мы еще не находимся в таком месте, где можно дать прямой запрос и получить безопасный код».
    Хурри продолжил описывать многообещающее исследование, в котором они генерировали код, а затем отправляли этот код в инструмент для анализа на наличие уязвимостей
    Это сказано, метод FLAG не лишен своих проблем, особенно потому, что он может привести к как ложным положительным, так и ложным отрицательным результатам. Помимо этого, существуют также ограничения в длине кода, который могут создавать LLMs, и акт объединения фрагментов вместе может добавить еще один уровень риска.
    Сохранение человека в цикле
    Некоторые участники «vibe coding» рекомендуют разбивать код на фрагменты и обеспечивать, чтобы люди оставались на переднем плане при самых важных редактированиях кода. «Когда пишешь код, думай в терминах коммитов,» — сказал Кевин Хоу, руководитель продуктового инжиниринга в Windsurf, хваля мудрость небольших кусочков.
    «Разделите большой проект на более мелкие части, которые обычно являются коммитами или пулл-реквестами. Пусть агент создает меньший масштаб, одну изолированную функцию за раз. Это может обеспечить то, что код будет хорошо протестирован и понятен,» — добавил он.
    На момент написания, Windsurf обработал более 5 миллиардов строк кода, сгенерированного ИИ (через его предыдущее название Codeium). Хоу сказал, что самый актуальный вопрос, который они решают, заключается в том, осознает ли разработчик процесс.
    «ИИ способен делать множество изменений одновременно во многих файлах, так как мы можем убедиться, что разработчик действительно понимает и проверяет, что происходит, а не просто слепо принимает все?» — спросил Хоу, добавив, что они сильно инвестировали в UX Windsurf «с множеством интуитивно понятных способов
    Ключ заключается в том, чтобы удерживать разработчиков заинтересованными, информированными и находящимися под контролем. С правильными ограничениями и с «доверием, но проверкой» подходом, кодирование с помощью ИИ может быть как революционным, так и ответственным.
    СМЕЖНЫЕ ТЕМЫ:
    ГЕНЕРАТОРЫ КОДА НА ОСНОВЕ ИИ
    КОД
    ГЕНЕРАТОРЫ КОДА
    КОДИРОВАНИЕ ВИБРАЦИЙ
    НЕ ПРОПУСТИТЕ
    Преодоление плато продаж с помощью агентного ИИ
    Арджун Хариндранат — это фрилансер-журналист, базирующийся в Медельине, Колумбия, который освещает темы конфликтов, миграции и технологий для глобальной аудитории. Его предыдущие публикации включают Al Jazeera, TechCrunch, The Next Web и New York Times.
    ВАМ МОЖЕТ ПОНРАВИТЬСЯ
    Кодирование вибраций: как ИИ меняет разработку программного обеспечения навсегда
    10 лучших генераторов кода на основе ИИ для кодирования вибраций (июнь 2025)
    Создание инфраструктуры для эффективного кодирования вибраций в корпоративной среде
    Могут ли разработчики принять «кодирование вибраций» без того, чтобы корпорации приняли технический долг ИИ?
    Исследов

  • Хакоб Астабацян, сооснователь и генеральный директор Synthflow – Серия интервью

    ИНТЕРВЬЮ
    Хакоб Астабацян, сооснователь и генеральный директор Synthflow – серия интервью
    Обновлено 13 июня 2025 года
    Антуан Тардиф
    Прослушать эту статью · 3:28 мин
    Поддержано GSpeech
    Хакоб Астабацян, сооснователь и генеральный директор Synthflow, возглавляет разработку передовых технологий голосового ИИ, которые помогают компаниям автоматизировать звонки клиентам с человеко-подобной реакцией. Базируясь в Берлине, Хакоб основал Synthflow в 2023 году с целью сделать передовой конверсионный ИИ доступным для компаний всех размеров.
    Под его руководством Synthflow быстро развивается в Германии и США, позволяя клиентам из недвижимости, здравоохранения, финансов и других отраслей развертывать пользовательские голосовые агенты без кода всего за несколько недель. Эти ИИ-агенты обрабатывают входящие и исходящие звонки, интегрируются с 200+ приложениями и CRM-системами, а также работают с низкими затратами и исключительной точностью. С быстрым ростом доходов и растущей глобальной командой Synthflow становится ведущей платформой для автоматизации голоса – и Хакоб находится на переднем крае этого расширения.
    Что вдохновило вас начать Synthflow, и как ваш опыт стратега и серийного предпринимателя повлиял на миссию компании?
    Когда мы начинали Synthflow, технологии голосового ИИ все еще находи
    Ваша миссия — «демократизировать доступ к голосовому ИИ». Что это означает на практике для небольших и средних предприятий?
    Демократизация голосового ИИ означает устранение технических и финансовых барьеров, которые исторически ограничивали доступ к этой технологии. Независимо от того, являетесь ли вы быстро растущим стартапом, средним бизнесом или командой предприятия, стремящейся модернизировать взаимодействие с клиентами, наша цель — сделать голосовое автоматизация, похожую на человеческую, доступной для развертывания в течение нескольких дней.
    Поэтому мы создали Synthflow как платформу без кода. Вместо того чтобы полагаться на инженерные ресурсы или длительные интеграции, команды из отделов продаж, поддержки и операций могут проектировать и запускать голосовых агентов через простой браузерный интерфейс. Это сдвиг от ИИ как проекта исследований и разработок в офисе к инструменту для бизнеса на передовой линии.
    Можете рассказать, что требуется для создания и развертывания голосового агента с нуля с помощью ваших инструментов?
    Это удивительно интуитивно понятно. Наш интерфейс без кода, основанный на браузере, позволяет пользователям перетаскивать элементы для проектирования полного диалога звонка от приветствий до последующих действий. Вы можете определить тон, поведение в случае сбоев и интеграции с вашими существующими системами, такими как CRM или календари.
    Мы занимаемся всем на заднем плане — транскрипцией, синтезом речи, ЛЛМ и настройкой зв
    На стороне инфраструктуры мы разработали надежность с первого дня — используя резервирование, маршрутизацию отказов и распределенные облачные системы для поддержания работоспособности даже при высоких объемах. Сегодня мы обрабатываем более 40 миллионов звонков в месяц, и наши клиенты получают выгоду от этого проверенного масштаба.
    Как AI Synthflow избегает галлюцинаций и остается в рамках безопасных для бренда «ограничений» во время разговоров?
    В отличие от универсальных чат-ботов, которые пытаются обрабатывать все подряд, наши голосовые агенты разработаны для достижения конкретных целей. Этот фокус значительно снижает вероятность галлюцинаций. Если агент предназначен для планирования звонков, он просто не будет отвечать на не связанные с этим запросы, такие как «расскажи шутку» или «какая погода». Он придерживается задачи, для которой был создан, что делает разговор целенаправленным и сосредоточенным.
    Кроме того, наша платформа включает встроенную базу знаний, которая позволяет точно определить, что агент должен знать — и что не должен. Это упрощает поддержание разговоров безопасными для бренда, точными и актуальными, а также дает вам полный контроль над тем, как AI обрабатывает информацию.
    Что заставляет пользователей доверять голосовому агенту AI, и где обычно возникают проблемы в опыте клиента?
    Доверие зависит от скорости, релевантности и тона. Если AI отвечает быстро, понимает намерения и звучит естественно, люди с большей
    Как вы обеспечиваете безопасность обработки конфиденциальных данных голосовыми агентами Synthflow при соблюдении требований HIPAA, SOC2 и GDPR?
    Безопасность и соответствие нормативным требованиям являются основой нашей архитектуры. Мы сертифицированы по стандартам SOC 2 и GDPR и работаем с мерами защиты, соответствующими требованиям HIPAA для клиентов в области здравоохранения. Это включает шифрование данных как в состоянии покоя, так и при передаче, контроль доступа на основе ролей, аудитные журналы и согласованные рамки, интегрированные в потоки вызовов.
    Какую роль продолжают играть люди, когда Synthflow внедрен — и где сотрудничество человека и ИИ наиболее критично?
    Люди всегда будут играть ключевую роль. Synthflow не здесь, чтобы заменить людей; мы здесь, чтобы сделать их лучше в своей работе. Наши голосовые агенты ИИ берут на себя повторяющиеся, рутинные вызовы, так что человеческие команды могут сосредоточиться на том, что они делают лучше всего: обработке сложных, эмоциональных и высокоэффективных разговоров.
    Мы считаем, что будущее коммуникации с клиентами похоже на эстафету. ИИ бежит первый этап разговора — улавливает намерения, собирает детали, выполняет рутинные действия. Когда дела становятся более сложными, он передает эстафету человеку со всем контекстом, чтобы тот мог продолжить без проблем. Такое сотрудничество человека и ИИ создает лучшие впечатления для обеих сторон разговора.
    Вы базируетесь в Берлине.
    Куда, по вашему мнению, движется будущее голосовых агентов ИИ — и какой один крупный тренд в корпоративном ИИ сейчас недооценивается?
    Будущее развивается быстрее, чем кто-либо мог предсказать. В течение нескольких лет я считаю, что более половины всех B2B-голосовых взаимодействий будут управляться с помощью ИИ, и мы уже видим примеры разговоров между ИИ, которые управляют целыми рабочими процессами.
    Один недооцененный тренд — это рост инструментов для создания ИИ без кода или с минимальным количеством кода. Все говорят о моделях, но истинный прорыв произойдет, когда компании смогут развертывать и улучшать решения на основе ИИ без написания кода. И мы рады быть частью этого движения.
    Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить сайт Synthflow.
    СМЕЖНЫЕ ТЕМЫ:
    НЕ ПРОПУСТИТЕ
    Денас Грибаускас, главный директор по управлению и стратегии в Oxylabs – Серия интервью
    Антуан — видный лидер и соучредитель Unite.AI, его страсть к формированию и продвижению будущего ИИ и робототехники не знает границ. Последовательный предприниматель, он верит, что ИИ будет таким же разрушительным для общества, как электричество, и часто восторгается потенциалом новых технологий и AGI.
    Как футурист, он посвя