Just AI 💬

Одна конференция, 500-700 участников и 30% писем, которые не доходили до банков и госструктур 📩 Собрали кейс о том, как автоматизировали персональные рассылки для участников нашей конференции Conversations — без LLM и сторонних сервисов, зато с доставляемостью, в которую сначала не верили сами. Рассказываем, как сократили ручную работу с рассылками с 8 часов до 30 минут в день 🔥 ➡️ Что не так с рассылками банкам и госструктурам ➡️ Как устроен воркфлоу рассыльщика на Just AI Agent Platform ➡️ Почему в этом кейсе намеренно отказались от LLM ➡️ В каких задачах можно применить такое решение В статье на Хабре — подробный разбор архитектуры, пример запуска с участником и нюанс, из-за которого решение чуть не легло на больших объемах рассылки. Читать 🖱

Claude ставит невидимые метки: нейрослоп все? 😱 Anthropic подписала европейский Article 50(2) EU AI Act и Code of Practice по прозрачности AI-контента. Теперь все новые модели Claude будут маркировать тексты, файлы и картинки невидимыми метками. Все генерации теперь отслеживаемы. К этому Кодексу присоединилось уже около 190 организаций, включая Google, OpenAI, Microsoft и Mistral, так что маркировка текстов в ближайшие месяцы станет неизбежным индустриальным стандартом Как это работает: ➡️ Текст — водяной знак встраивается прямо в слова при генерации. Он незаметен, не влияет на смысл и сохраняется при копировании и некоторых правках. ➡️ Файлы (SVG, PNG, JPG) — в них встраиваются метаданные по стандарту C2PA, который позволяет сохранять информацию о происхождении цифрового контента и фиксировать изменения. 📌 Маркировка действует на уровне модели. Неважно, откуда вы получаете текст: через API, Claude Code, Cowork, AWS или Google Cloud. Новые модели получат ее с релиза, уже существующим дали переходный период до 2 декабря 2026. Что дает метка? Сама метка человеку не видна, а ее детектор Anthropic пока не выпустили. И даже с ним метка покажет только факт использования Claude — не то, как и в каких целях его использовали. Все потому, что метка ставится на уровне генерации токенов. Например, в случае редактуры оригинального текста модель перепишет текст и целиком проштампует его ватермаркой. Детектор, скорее всего, сочтет его за сгенерированный. ▶️ Так что пока это не детектор нейрослопа, а слой прозрачности со своими исключениями. Сам механизм метки Anthropic не раскрывает. Вот, что думает Антон Саушкин, руководитель направления GenAI-решений в Just AI: Разница между текстовой меткой и C2PA в том, где живет сигнал. Текстовый вотермарк вшит в сам выбор слов на уровне генерации токенов. Это часть контента, и он едет вместе с текстом при копипасте. C2PA у файлов — это подписанные метаданные, прикрепленные к файлу как к контейнеру, а не к самому изображению. Пересохранил, сконвертировал формат, сделал скриншот — метаданные отвалились, потому что они снаружи контента, а не внутри него. Код Anthropic из требования не выводила: метка распространяется на весь генерируемый текст, включая Claude Code. Дело не в исключении, а в надежности детекции. В коде мало позиций, где токен можно поменять и не сломать компиляцию или тесты — синтаксис и типы жестко режут вариативность. Даже безобидный рефакторинг вроде переименования переменных, по исследованиям, обрушивает детектируемость ниже 50%. Так что насколько надежно в этом направлении работает метка, пока неизвестно: Anthropic сама ее эффективность не тестировала.

Новый выпуск подкаста Conversations with… Как AI-трансформация выглядит изнутри — и снаружи? ⚡️ В спецвыпуске подкаста Conversations with… решили рассмотреть AI -трансформацию с двух сторон: изнутри продуктовых команд и снаружи — глазами бизнеса и инвесторов. 👍 Среди гостей — эксперты Just AI, Норникеля, Сбера, ФРИИ, 2ГИС, hh.ru, Авито Tech и специалисты из двух американских бигтехов. Светлана Захарова, директор по развитию бизнеса Just AI, объяснила, почему AI-инициативы буксуют на старте: Все проекты внутри компании, которые запускаются, очень разрознены. Есть команда, которая хочет внедрить у себя GenAI. Она бежит за ресурсами, техническими или операционными. А другой департамент вообще не в курсе или ресурсов не имеет. Особенно это заметно в крупных компаниях уровня энтерпрайз: правая рука не знает, что делает левая нога. В итоге у одних нет задачи, у вторых нет ресурсов, у третьих нет мотивации. А потом это все приходит к обычным сотрудникам, и им говорят: «Давайте внедрять ИИ». А у них совсем другие задачи и KPI. О чем еще говорили эксперты? ✏️ ➡️ Как устроен процесс внедрения genAI в промышленности ➡️ Как меняется профессия продакт-менеджера в эпоху chat-first ➡️ Можно ли алгоритмизировать инвесторскую интуицию ➡️ Почему поток AI-резюме не убивает роль рекрутера И много чего еще! Полный разбор уже доступен к просмотру: 📱 YouTube 📱 VK Видео 📺 Rutube

Данных для обучения не хватает — бизнес просит упростить работу с обезличенной информацией 💻 Крупный российский бигтех обратился в Минцифры с просьбой разрешить обрабатывать обезличенные персональные данные без согласия граждан для разработки, обучения и использования AI. Обращение направила Ассоциация больших данных (АБД). 📇  Для чего это нужно? АБД просит закон отдельно учитывать PETs — технологии, практически исключающие риск деанонимизации. Но в законе такой категории нет: любое обезличивание, простое или продвинутое, попадает под одно общее понятие. В итоге компании, вложившиеся в PETs, юридически не отличаются от тех, кто использует базовые методы. Обработка в любом случае требует согласия человека. Что конкретно предлагает АБД: ➡️ Считать риск раскрытия личности нулевым или минимальным при использовании PETs ➡️ Разрешить обработку только для разработки и обучения AI на территорией РФ и российскими компаниями ➡️ Ввести понятие «доверенного посредника» — аккредитованной организации, которая будет хранить обезличенные данные и давать к ним доступ 📎 Если эти меры примут, у бизнеса появится законный путь к данным, которых сейчас не хватает. Ситуацию комментирует Светлана Захарова, директор по развитию бизнеса Just AI: По большей части компании до этого времени использовали те датасеты, которые были им доступны из своих внутренних источников, дочерних компаний, партнерских проектов. Но уже сейчас очевидно, что этих данных становится недостаточно, поэтому корпорации и пытаются найти новые источники. Если собственные ресурсы исчерпаны, то нужно идти на рынок в те структуры, у которых эти данные есть и их можно купить или использовать. Сейчас существует много законодательных ограничений, и просто купить датасеты «с рынка» без поддержки и разрешения со стороны государства рискованно. Поможет ли компаниям этот шаг, если Минцифры согласится? Однозначно. При этом это может дать существенный прирост в качестве создаваемых LLM-моделей, особенно в разрезе закона о суверенных ИИ-моделях.

Time адаптировал рекламу под AI-агентов 💻 Журнал Time запустил на своем сайте рекламный формат, ориентированный не на живых читателей, а на AI-агентов и LLM. ➡️ На портале появились текстовые версии материалов в формате Markdown. Такие страницы проще индексировать AI-краулерам и использовать моделям при формировании ответов. ➡️ Издатель вшивает в эти страницы рекламные блоки в формате FAQ. Блоки содержат информацию о бренде и помечаются как спонсорский контент. Расчет на то, что LLM будут индексировать их вместе с редакционными материалами и использовать при генерации ответов. 📎 По данным Cloudflare, боты уже формируют больше половины всего веб-трафика. А у Time трафик от AI-краулеров в большинство дней превышает трафик от живых читателей. Теперь журнал пытается этот поток монетизировать. Этот кейс прокомментировал Антон Саушкин, руководитель GenAI-направления Just AI: Полная картина — это три шага. Первый — открыть доступ в robots.txt. По умолчанию боты вроде GPTBot, ClaudeBot или PerplexityBot либо заблокированы, либо просто не упомянуты, а это часто читается как запрет. Второй — сделать сайт, читаемым без JS-рендера. Если текст появляется на странице только после того, как браузер выполнит JavaScript, краулер его не увидит: он не рендерит страницу, как человек, а смотрит на исходный HTML. Третий — оформить ответы как FAQ. Answer-движку проще забрать готовый вопрос-ответ целиком, чем вытаскивать смысл из середины абзаца. В России этим тоже скоро придется заниматься, и не только под отечественные модели. При этом остается открытым вопрос, как подобный подход будут оценивать поисковые системы и AI-платформы. Если краулеру показывается одна версия страницы, а пользователю — другая, это может быть расценено как клоакинг. Эффективность таких страниц может снизиться.