Вернуться к блогу
Hola, Amigos! Еще недавно искусственный интеллект казался чем-то из будущего. Сегодня мы встречаемся с ним в самых обычных ситуациях: просим нейросеть написать текст, перевести сообщение, подобрать музыку, обработать фотографию или найти ответ на вопрос.
При этом вокруг AI по-прежнему много терминов, в которых легко запутаться: искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение, GPT, большие языковые модели, AI-агенты.
Что всё это означает на самом деле? И что происходит, когда искусственный интеллект появляется не в отдельном сервисе, а внутри привычного приложения?
Например, поиск начинает понимать запрос, сформулированный своими словами. Приложение может распознать документ по фотографии. Сервис – подобрать рекомендации с учетом интересов пользователя. А корпоративная система – помочь найти нужную информацию среди тысяч документов.
И это только часть возможностей.
В этой статье разберемся, что такое ИИ и AI простыми словами, какие задачи они решают в мобильных и веб-приложениях, где действительно помогают пользователю, а где лучше использовать обычные технологии.
А еще посмотрим, можно ли добавить AI в уже существующий продукт, сколько это примерно может стоить и что искусственный интеллект меняет в самой разработке.
Если раньше с этими словами можно было почти не сталкиваться, то сегодня они встречаются всё чаще. Давайте разберемся с ними без лишней теории.
ИИ и AI – это одно и то же.
ИИ – искусственный интеллект, AI – Artificial Intelligence. Просто русский и английский варианты одного термина.
А вот нейросеть, языковая модель, GPT, RAG и AI-агент – уже разные вещи.
Запоминать все названия необязательно. Но понимать разницу полезно.
Термин | Что это простыми словами |
ИИ / AI | Общее название технологий, которые помогают компьютерам решать задачи, где обычно требуется человеческое участие: понимать информацию, находить закономерности, распознавать объекты, делать прогнозы |
Нейросеть | Технология, которая учится находить закономерности в большом количестве данных и использовать их для решения задач |
Языковая модель (LLM) | Нейросеть, которая умеет работать с человеческим языком: понимать вопросы, анализировать тексты и формулировать ответы |
GPT | Семейство языковых моделей, на основе которых создаются разные AI-сервисы |
RAG | Способ дать AI доступ к конкретным документам или базе знаний, чтобы использовать эту информацию при ответе |
AI-агент | AI, который может не только ответить на вопрос, но и выполнить несколько действий – например, найти данные в CRM, проверить их и подготовить результат |
Если хочется подробнее разобраться именно в языковых моделях, у нас есть отдельная статья «Что такое LLM: как работают большие языковые модели».
А здесь достаточно запомнить главное:
AI – это не одна конкретная программа и не один чат-бот. Это набор технологий, которые можно использовать для самых разных задач.
Когда говорят про AI в приложении, часто представляют отдельное окно с чат-ботом.
Иногда именно такой интерфейс действительно нужен.
Но во многих случаях искусственный интеллект работает внутри привычного сценария, а пользователь вообще не думает о том, какая технология стоит за ним.
Как было | Что может изменить AI |
Пользователь ищет товар по точному названию | Можно описать товар своими словами, а система поймет смысл запроса |
Нужно найти ответ в длинной инструкции | Пользователь задает вопрос и получает нужную информацию |
Сотрудник вручную переносит данные из документов | Система распознает документ и помогает заполнить поля |
Всем пользователям показывают одинаковые рекомендации | Система учитывает интересы и историю действий |
Нужно долго печатать заявку на смартфоне | Пользователь может продиктовать ее голосом |
Сотрудник вручную просматривает большой архив | AI помогает найти нужную информацию |
Пользователю необязательно знать, какая модель работает внутри.
Если привычная задача стала проще, быстрее или удобнее – технология приносит пользу.
Возможностей у AI много. Но в мобильных и веб-приложениях особенно интересны сценарии, где он помогает работать с информацией, которую сложно обработать обычными правилами.
Обычный поиск хорошо работает, когда пользователь знает точное название того, что ему нужно.
Но в жизни мы редко формулируем запросы идеально.
Например:
«Нужна легкая куртка для зимней поездки, но без спортивного вида».
AI-поиск может учитывать смысл такого запроса, а не только искать точное совпадение слов.
Это полезно для:
Причем искать можно не только товары.
По такому же принципу пользователь может искать инструкцию, договор, статью или нужную запись в корпоративной базе.
Схема показывает, где искусственный интеллект может быть полезен в приложении: умный поиск, документы, голос, рекомендации, фото и видео.
Представьте папку, в которой лежат тысячи документов: договоры, инструкции, счета, акты, техническая документация.
Найти в них конкретную информацию вручную бывает непросто.
AI может помочь:
Например:
«Какие условия расторжения указаны в этом договоре?»
Вместо того чтобы самостоятельно просматривать десятки страниц, пользователь получает ответ и может перейти к исходному фрагменту документа.
При этом в юридических, финансовых, медицинских и других критичных сценариях важно сохранять контроль человека. AI может ошибаться, поэтому его ответ не всегда должен становиться окончательным решением.
Схема показывает путь от фотографии или договора до распознавания, извлечения данных и ответа со ссылкой на исходный материал.
Один пользователь открывает интернет-магазин ради спортивной одежды, другой – ради товаров для дома.
Показывать им одну и ту же подборку не всегда логично.
Система может учитывать:
На основе этих данных можно формировать более подходящие рекомендации.
Продукт | Что можно персонализировать |
Интернет-магазин | товары и подборки |
Онлайн-кинотеатр | фильмы и сериалы |
EdTech | учебные материалы |
Медиа | статьи и видео |
Финансовый сервис | предложения и подсказки |
В хорошем сценарии пользователь вообще не думает про искусственный интеллект.
Он просто видит: «Похоже, мне это действительно интересно».
Есть приложения, в которых печатать на смартфоне просто неудобно.
Например, ими пользуются сотрудники на складе, производстве, в логистике или при выездном обслуживании.
Вместо нескольких полей можно использовать голосовой ввод.
Сотрудник говорит:
«Создай заявку: оборудование не работает, адрес такой-то, приеду завтра после трех».
Система распознает речь, выделяет нужную информацию и передает ее дальше в приложение.
Здесь AI не заменяет весь процесс. Он убирает часть действий, которые человеку приходится выполнять вручную.
Пример сценария, где пользователь голосом создает заявку, а AI распознает адрес, проблему и время визита.
AI умеет работать не только с текстом.
Технологии компьютерного зрения помогают приложениям анализировать фотографии и видео:
У Amiga есть реальный пример такого сценария.
В мобильном приложении пользователь фотографирует детали конструктора, а система распознает элементы и помогает подобрать варианты сборки.
Это хороший пример того, как AI становится частью самого продукта.
Пользователь приходит не для того, чтобы «поговорить с нейросетью».
Он хочет собрать что-то из деталей – а технология помогает ему это сделать.
Это один из важных вопросов перед внедрением искусственного интеллекта.
AI не стоит использовать только потому, что такая возможность появилась.
Если приложению нужно:
обычной программной логики вполне достаточно.
И зачастую это будет быстрее, предсказуемее и дешевле.
Задача | Что выбрать |
Посчитать стоимость | Обычный алгоритм |
Проверить промокод | Обычная бизнес-логика |
Найти товар по артикулу | Обычный поиск |
Понять запрос пользователя | AI / языковая модель |
Найти информацию по смыслу | AI-поиск |
Найти ответ в большой базе документов | AI + поиск по базе |
Распознать объект на фотографии | AI для изображений |
Сделать прогноз | Машинное обучение |
Выполнить несколько действий через разные системы | AI-агент |
Поэтому при проектировании продукта полезно начинать не с вопроса:
«Какую нейросеть будем подключать?»
А с вопроса:
«Какую задачу мы хотим решить?»
Если задачу проще решить обычным кодом – это вполне может быть лучшим решением.
У искусственного интеллекта много разных технологий и подходов. Для понимания AI в приложениях достаточно разобраться в нескольких основных.
LLM – большие языковые модели, которые умеют работать с человеческим языком: понимать запросы, анализировать тексты и формулировать ответы.
Они подходят, например, для:
Представим, что у компании есть 20 000 внутренних документов.
Пользователь спрашивает:
«Какие условия возврата оборудования?»
Обычная языковая модель не знает содержание именно этой базы.
RAG позволяет связать AI с нужными документами:
вопрос → поиск информации → найденные данные → ответ.
То есть система сначала находит подходящую информацию, а затем передает ее языковой модели для формирования ответа.
Такой подход используют, например, для:
Подробнее о больших языковых моделях можно прочитать в статье «Что такое LLM».
Схема показывает, как пользовательский вопрос проходит через корпоративную базу знаний, поиск фрагментов, языковую модель и превращается в ответ.
Технологии для работы с изображениями и видео.
С их помощью приложение может распознать документ, найти объект на фотографии или обнаружить определенный признак изображения.
Технологии для работы с голосом.
Они позволяют:
ML помогает находить закономерности в данных и использовать их для прогнозов, рекомендаций и классификации.
Например:
AI-агент – это система, которая может не только ответить пользователю, но и выполнить последовательность действий.
Например:
То есть AI-агент становится частью рабочего процесса и взаимодействует с другими системами.
Да. И это один из распространенных сценариев. Не обязательно создавать новый продукт с нуля.
Например, уже существующий сервис можно дополнить:
Что уже есть | Что можно добавить |
Интернет-магазин | AI-поиск и рекомендации |
Корпоративный портал | Поиск по документам |
CRM | AI-подсказки менеджеру |
База знаний | AI-консультант |
Форма заявки | Умное заполнение |
Контентный сервис | Персональные рекомендации |
Мобильное приложение | Голосовые функции или распознавание изображений |
Но сначала нужно посмотреть, как устроен существующий продукт.
Где находятся данные? Есть ли API? Какие интеграции уже работают? Как устроены авторизация и права доступа?
Иногда AI можно добавить отдельным модулем. Иногда для этого потребуется доработать существующую архитектуру. И чем раньше это становится понятно, тем точнее можно оценить проект.
Искусственный интеллект влияет не только на возможности готового приложения. Он меняет и работу самой команды разработки.
Современные AI-инструменты помогают:
Но из этого не следует, что приложение теперь можно полностью сделать с помощью нейросети.
Быстро собрать прототип и создать надежный коммерческий продукт – разные задачи.
Архитектура, сложная бизнес-логика, интеграции, безопасность, производительность, тестирование и ответственность за результат по-прежнему требуют профессиональной команды.
AI может ускорить отдельные этапы, но не отменяет необходимость понимать, что именно мы создаем и для кого.
Здесь тоже полезно отделять возможности технологии от ожиданий.
AI может сократить | Что по-прежнему требует команды |
Ручной поиск информации | Понимание бизнеса и пользователей |
Рутинную обработку документов | Проектирование продукта |
Написание части типового кода | Архитектура системы |
Повторяющиеся операции | Сложная бизнес-логика |
Подготовку черновой документации | Контроль качества |
Часть тестовых сценариев | Ответственность за результат |
Создание быстрых прототипов | Работа с заказчиком и пользователями |
Получается довольно простой принцип:
AI берет на себя часть рутины, а команда занимается задачами, где нужны опыт, контекст, инженерное мышление и ответственность.
Практический вопрос, который возникает, когда идея AI-функции уже становится конкретной:
Здесь всё зависит от того, что именно должно получиться.
AI-чат и AI-агент, который работает с CRM, документами и несколькими внешними системами, – совершенно разные по сложности проекты.
AI-функция | Что влияет на стоимость |
AI-чат | модель, интерфейс, сценарии, интеграции |
Умный поиск | объем данных и способ поиска |
Работа с документами | распознавание, хранение, обработка |
Рекомендации | количество и качество данных |
Голос | распознавание, обработка, синтез |
AI-агент | количество действий, систем и API |
Есть и вторая часть – стоимость работы AI после запуска.
На нее могут влиять:
Поэтому при планировании AI-функции важно учитывать не только стоимость разработки, но и дальнейшую эксплуатацию.
Если речь идет о полноценном мобильном приложении, к этому добавляются дизайн, backend, аналитика, тестирование и поддержка.
Подробнее о том, из чего складывается стоимость разработки мобильного приложения →
Схема показывает основные части AI-функции: модель, данные, интеграции, интерфейс, безопасность и мониторинг.
Перед тем как включать AI в техническое задание, стоит ответить на пять простых вопросов.
Не: «Хотим AI».
А: «Хотим сократить обработку заявки с 15 минут до 5».
Вот это уже конкретная задача.
И где они находятся.
Без данных многие AI-сценарии просто не смогут работать так, как задумано.
Языковая модель? Поиск? Машинное обучение? Распознавание изображений?
Или обычный алгоритм?
Для развлекательного сервиса и для финансового или медицинского приложения цена ошибки совершенно разная.
Поэтому заранее нужно определить, где решение может принимать AI, а где необходима дополнительная проверка.
Нужны конкретные показатели:
Потому что «мы добавили AI» – это не результат.
Результат – когда стало быстрее, удобнее, точнее или экономичнее.
Есть простой способ разобраться.
Попробуйте сформулировать задачу без слова AI.
Если получается:
«Хотим сократить время обработки заявки в три раза».
Отлично. Есть задача, которую можно исследовать и решить.
Если получается:
«Хотим AI, потому что сейчас все используют AI».
Возможно, сначала стоит лучше разобраться с задачей.
Искусственный интеллект действительно может быть полезен, когда продукту нужно:
А если задачу проще решить обычным кодом – это тоже хороший результат.
ИИ, или искусственный интеллект, — это набор технологий, которые помогают системе анализировать данные, находить закономерности, понимать запросы пользователя и выполнять задачи, которые раньше требовали ручной работы человека.
ИИ – более широкое понятие. Нейросеть – один из инструментов искусственного интеллекта. Например, нейросети могут распознавать изображения, генерировать текст, анализировать документы или помогать в поиске информации.
Нет. Если задачу можно решить обычным алгоритмом, фильтрами, правилами или понятной логикой, внедрять AI необязательно. Перед решением стоит проверить, какую проблему решаем, какие данные есть, как будем измерять результат и что произойдет, если AI ошибется.
ИИ используют в мобильных и веб-приложениях для умного поиска, персональных рекомендаций, обработки документов, распознавания фото и видео, голосового ввода, чат-ботов, автоматизации поддержки и анализа данных.
AI может помогать искать информацию, обрабатывать документы, классифицировать заявки, распознавать изображения, подсказывать пользователю следующий шаг, формировать рекомендации, ускорять поддержку клиентов и автоматизировать повторяющиеся операции.
Все зависит от задачи. Для рекомендаций нужны данные о поведении пользователей, для поиска – база документов или товаров, для распознавания — изображения или тексты. Главное, чтобы данные были качественными, доступными и законно используемыми.
Да. Искусственный интеллект может неправильно понять запрос, использовать неполные данные или дать неточный ответ. Поэтому в юридических, финансовых, медицинских и других критичных сценариях важно сохранять контроль человека.
Да, искусственный интеллект можно добавить в готовое мобильное или веб-приложение. Но перед внедрением нужно проверить архитектуру продукта, качество данных, интеграции, права доступа, безопасность и сценарии, в которых AI действительно принесет пользу.
Стоимость зависит от задачи, объема данных, выбранной технологии, сложности интеграций, требований к безопасности и точности результата. Иногда достаточно подключить готовый AI-сервис, а в более сложных проектах нужна отдельная архитектура, настройка модели и тестирование.
Нет, ИИ не заменяет команду разработки полностью. Он может ускорять отдельные процессы: подготовку черновиков, анализ данных, генерацию идей, проверку гипотез или работу с кодом. Но архитектура, ответственность за качество, безопасность и бизнес-логику остаются за командой.
ИИ – это не что-то отдельное и сложное, что существует только в специальных AI-сервисах. Он уже может быть частью привычного приложения и незаметно помогать в самых разных задачах.
Для пользователя это может быть поиск, который понимает обычную речь, голосовой ввод, рекомендации, распознавание фотографии или быстрый ответ по большой базе документов.
Для бизнеса – меньше ручной работы, более удобный сервис, быстрее обработка информации и новые возможности для продукта.
Но AI не нужен просто ради AI. Иногда он действительно делает продукт лучше, а иногда обычное решение оказывается удобнее и надежнее.
Поэтому самое интересное начинается не с вопроса «А давайте добавим нейросеть?», а с простого: «Что мы можем сделать для человека лучше, чем сейчас?»
Вот здесь у искусственного интеллекта действительно появляется смысл.
