Работающие решения
В центре каждой встречи — реальные проекты: как они устроены, где уже помогают и с какими задачами пока не справляются.
Вступить в чат ↗Первый «ИИ/Внутри» прошёл в Иркутске и собрал более 100 человек, которые уже используют ИИ в своих проектах и компаниях. В чате сообщества продолжаем разговор и готовим следующие встречи.
100+участников
4 докладапроекты из практики
1 сообществообщение между встречами
Первый митап прошёл
Как ИИ уже работает
в компаниях
В Галерее Виктора Бронштейна встретились предприниматели, разработчики, менеджеры и специалисты из разных областей. У каждого был собственный опыт применения ИИ.
Вывод оказался простым: ИИ полезен, когда становится частью рабочего процесса, его результаты можно проверить, а последнее слово в важных решениях остаётся за человеком.
ПредпринимателиРазработчики и техлидыИнженерыМаркетологиДизайнеры
О чём наши встречи
Наши принципы
«ИИ/Внутри» объединяет людей, которые уже используют ИИ в работе. На встречах разбираем реальные проекты, честно говорим об ошибках и ограничениях и делимся опытом, который пригодится другим.
Без прикрас
Говорим не только об удачах: о данных, проверках, цене ошибок, ручном контроле и решениях, которые пришлось переделать.
Встречи по отраслям
Следующие митапы посвятим отдельным отраслям: медиа, медицине, недвижимости, производству и другим областям, где ИИ уже используют в работе.
Разговор продолжается
После митапа общаемся в чате: разбираем свои проекты и задачи, делимся опытом и выбираем темы новых встреч.
Что было на митапе
Четыре доклада
из практики
На сцене разобрали четыре работающих проекта: туристический сервис, помощника для техподдержки, систему контроля задолженности и опыт одного разработчика, который ведёт сразу восемь продуктов.
Четыре доклада
и живой разговор
Приветствие и открытие митапа
Зачем появился «ИИ/Внутри», как проходит встреча и почему здесь нет рекламных докладов.
Антон Паймышев
Предприниматель, основатель «Адикта», финтех-платформы Everypay.io и туристической платформы «Туры одного дня»
ИИ в работе с контентом
ИИ вместо редакции: как система сама изучает город, проверяет факты и составляет маршруты на один день
На примере «Туров одного дня» Антон показал, как превратить ИИ из генератора текстов в рабочую систему. Она начинает с названия города, собирает и проверяет сведения, готовит страницы достопримечательностей и строит маршруты.
О чём говорили
Как ИИ исследует город с нуля
Ищет достопримечательности на картах, в базах знаний, поисковиках и местных источниках — даже если в интернете почти нет сведений о городе.
Почему даже хороший запрос к ИИ не заменяет систему
Связка ИИ-агентов, правил и проверок превращает разовые ответы модели в понятный процесс с предсказуемым результатом.
Как научить ИИ проверять свои ответы
Система сохраняет источники, сопоставляет факты и ищет противоречия, дубли и ошибки в координатах, фотографиях и данных.
Как не получать уверенные, но неверные ответы
Когда система должна остановиться, а не додумывать, и как она решает, каким данным можно доверять.
Как из фактов получается маршрут
Как сведения о найденном памятнике или музее превращаются в карточку достопримечательности, текст и готовый маршрут на один день.
Главная идеяНадёжный результат даёт не один большой промпт, а система, в которой у модели есть инструменты, правила и проверки.
Смена спикеров
5 минут
Андрей Донской
Менеджер продукта
Николай Иванчик
Разработчик
ИИ во внутренних процессах
ИИ-помощник для первой линии FirstVDS: почему мы доверили ему искать решения, но не отвечать клиентам
Сначала команда хотела поручить ИИ ответы клиентам. Разговоры с операторами показали, что главная трудность в другом: быстро собрать сведения по обращению и найти верное решение.
Андрей и Николай рассказали, как идея автоответчика превратилась в помощника для оператора: он ищет информацию и предлагает следующий шаг, но не отвечает клиенту сам.
О чём говорили
Почему от идеи автоответчика отказались
Операторы не доверяли готовым ответам, модель могла ошибаться, а граница ответственности между ИИ и человеком оставалась неясной.
Что команда узнала у операторов поддержки
Главной проблемой оказалось не написать ответ, а собрать сведения по обращению и найти решение в нескольких внутренних источниках.
Почему сначала пришлось навести порядок в знаниях
Команда переработала регламенты, разделила их на сценарии, привела термины к единому виду и удалила повторы. Только после этого документы стали пригодны для поиска с помощью ИИ.
Как помощник разбирается в обращении клиента
Читает переписку, ищет сведения в базе знаний и документах, учитывает данные клиента и его услуги, а затем предлагает оператору следующий шаг.
Почему ИИ показывает источники
Рядом с каждой рекомендацией есть ссылки на статьи и пункты регламентов. Оператор видит, на чём основан совет, и может заметить ошибку.
Что ИИ делает сам, а что оставляет человеку
ИИ анализирует обращение и даёт рекомендации, но не пишет готовый ответ, не меняет обращение и не общается с клиентом. Кнопка «Отправить» остаётся у человека.
Как устроена система
Собственная система обработки обращений, локальная языковая модель, RAG-поиск, векторная база и работа с данными в защищённой среде компании.
Как оценивают пользу
Сколько времени занимает первичный разбор, насколько подходят найденные источники, как часто операторы используют рекомендации и в чём система ошибается.
Главная идеяЧем сильнее ИИ влияет на рабочий процесс, тем яснее должны быть его полномочия. Здесь он ищет информацию и предлагает решение, а ответственность за ответ клиенту остаётся у оператора.
Смена спикеров
5 минут
Александр Олейник
Совладелец и генеральный директор ООО «Брассика», завода по производству вагон-домов
ИИ в управлении финансами
От счёта до претензии: как директор завода с помощью ИИ создал систему для контроля задолженности
Система регулярно проверяет счета, оценивает задолженность каждого контрагента и предлагает следующее действие — от напоминания до проекта претензии.
Александр рассказал, как вместе с ИИ прошёл путь от описания задачи до собственного приложения и какую роль в этом сыграли Claude Code, Claude Cowork и MCP.
О чём говорили
Почему ИИ подходит для контроля задолженности
Счета нужно проверять регулярно, действия часто повторяются, документов много, а запоздалая реакция может стоить компании денег.
Как директор превратил идею в приложение
Путь от описания процесса обычными словами до требований, интерфейса, программного кода и работающей системы — и граница, где пришлось разбираться самостоятельно.
Как агент понимает, кто и сколько должен
Он сопоставляет счета, сроки оплаты, данные контрагентов, договоры и историю предыдущих действий.
Как ИИ предлагает следующий шаг
Напоминание, письмо, претензия, запрос документов или проект иска — с учётом срока, суммы и истории работы с должником.
Что можно поручить ИИ
Какие действия система выполняет сама, какие документы нужно согласовывать и за какие письма, претензии и обращения в суд отвечает человек.
Как устроена система
Claude Cowork выполняет регулярные задачи, Claude Code помогает создавать и менять приложение, а MCP даёт агенту доступ к данным и рабочим инструментам компании.
Как не превратить вайбкодинг в опасный эксперимент
Проверка расчётов, тестирование сценариев, права доступа, защита коммерческой информации и контроль действий агента.
Как оценить пользу
Скорость обнаружения просрочки, время до первого действия, объём ручной работы, динамика задолженности и деньги, которые удалось вернуть быстрее.
Главная идеяПольза ИИ-агента не в том, что он умеет написать письмо. Он должен вовремя заметить просрочку, собрать данные и предложить действие. Юридически значимое решение всё равно принимает человек.
Смена спикеров
5 минут
Денис Лаптев
Разработчик и автор восьми работающих систем
ИИ в разработке продуктов
Один разработчик, восемь систем: как ИИ-агенты помогают вести несколько продуктов и почему теперь сложнее выбрать, чем разработать
Денис рассказал, как с помощью ИИ-агентов в одиночку запустил восемь разных систем — от новостного агрегатора и сервиса для юристов до Telegram-аналитики и высоконагруженных решений для трейдинга.
В докладе были и удачные запуски, и два провала, и разговор о границах разработки с ИИ и цене поддержки проектов, для которых раньше понадобилась бы целая команда.
О чём говорили
Восемь проектов и цена ошибки
Среди работающих систем — новостной агрегатор с более чем 300 источниками, сервис для юристов, Telegram-аналитика и решения для трейдинга. У каждого проекта свои риски, а два запуска закончились неудачей.
Как один разработчик ведёт несколько продуктов
ИИ-агенты помогают изучать предметную область, продумывать устройство системы, писать и проверять код, а затем запускать продукт.
Где заканчивается вайбкодинг
Почему код, написанный ИИ, ещё не является готовой системой и зачем по-прежнему нужны продуманное устройство, тесты, производительность, безопасность и проверка результатов работы ИИ-агентов.
Как поддерживать восемь систем одновременно
Проверки, правила, появившиеся после реальных сбоев, журнал решений, мониторинг и неизбежные затраты на постоянную поддержку.
Когда проект становится бизнесом
Работающая система, продукт с пользователями, продукт с выручкой и устойчивый бизнес — четыре разных состояния, которые легко перепутать.
Почему теперь важнее всего выбирать
Когда реализовать можно почти любую идею, нужно решить, что развивать, что отложить, а что вовремя закрыть.
Главная идеяИИ-агенты позволяют одному человеку делать работу, для которой раньше понадобилась бы команда. Но выбирать приоритеты, проверять спрос и отвечать за результат всё равно приходится человеку.
Итоги встречи, благодарности и закрытый анонс следующего шага «ИИ/Внутри»
Первая встреча
Когда и где
Первый «ИИ/Внутри» прошёл в Галерее Виктора Бронштейна на улице Октябрьской Революции, 3. Встреча началась 20 августа 2026 года в 14:00 и продолжалась три часа.
Начало — в 14:00. Основная программа завершилась в 17:00.
Иркутск, ул. Октябрьской Революции, 3
Даши Намдаков · «Отец Байкал»Искусство стало частью встречи
Об экспозиции ↗Митап среди работ Даши Намдакова
Доклады прошли прямо в зале постоянной экспозиции. До и после программы участники могли осмотреть все выставки галереи — посещение входило в билет на митап.
Фотографии · 20 августа 2026
Как прошёл первый «ИИ/Внутри»
Полный зал, четыре доклада и три часа разговора о том, как ИИ уже используют в работе и бизнесе.
Формат «ИИ/Внутри»
От задачи
до выводов
Каждый спикер разбирает реальный проект: с чего всё началось, как устроено решение, где оно ошибалось и что пришлось переделать.
Задача
Какую проблему решала команда и почему привычных инструментов оказалось недостаточно.
Решение
Какие модели, данные и инструменты выбрала команда и как связала их в одну систему.
Проверка на практике
Где система ошибалась, чего стоили разработка и запуск и что пришлось оставить под ручным контролем.
Выводы
Что сработало, от чего отказались и что теперь сделали бы иначе.
Отзывы и публикации
О митапе
говорят
Здесь собраны посты участников и публикации СМИ. Новые отзывы и материалы будем добавлять сюда же.
Сообщество «ИИ/Внутри»
Продолжаем
разговор в чате
Разбираем свои задачи, делимся опытом работы с ИИ и выбираем темы для следующих встреч.
Сканируйте, чтобы вступить в чатОрганизаторы
Кто организовал
митап
Первый «ИИ/Внутри» организовал Антон Паймышев вместе с командами агентств «Адикт» и «Адикт Маркетинг».
Спикер AI2BusinessYandex Cloud · 2026Основатель и организатор
Антон Паймышев
Предприниматель, основатель «Адикта», финтех-платформы Everypay.io и туристической платформы «Туры одного дня». В 2026 году выступил на конференции AI2Business от Yandex Cloud.
На AI2Business рассказал, как создавать и связывать между собой голосовых ИИ-агентов для продажи премиальной недвижимости.
Дизайн-агентство
Бренды и цифровые продукты
«Адикт» создаёт бренды и цифровые продукты. Команда агентства разрабатывает сайты и сервисы, корпоративные базы знаний, системы на основе ИИ и голосовые интерфейсы.
adict.ru ↗
Интернет-маркетинг
Продвижение бизнеса в интернете
«Адикт Маркетинг» занимается аналитикой и стратегией, SEO, рекламой, геосервисами и комплексным продвижением малого и среднего бизнеса.
adictmarketing.ru ↗Следующие встречиУзнайте