Технологии
Как ESKOM AI разрабатывает программное обеспечение — наш процесс шаг за шагом
Мы обещаем клиентам две вещи: программное обеспечение, поставляемое быстрее и дешевле, чем в классической модели, и качество, которое контролируется автоматическими тестами на каждом шаге. Ниже – весь процесс, от первого разговора до внедрения и последующей поддержки. Без маркетингового тумана. Что мы делаем, что вы видите на каждом этапе и как выглядят расчёты.
Аутсорсинг доработок приложений против собственной команды + AI — расчёт на 2026 год
Каждая компания, использующая собственные приложения, регулярно сталкивается с одним и тем же вопросом: нам нужны изменения в программном обеспечении, так кто их должен выполнить? В 2026 году есть три ответа: расширение собственной команды, классический software house или партнёр, работающий по процессу на основе AI.
Прежде чем коснуться legacy-кода: карта системы как первый шаг модернизации
Модернизацию старого приложения начинают с восстановления знаний, а не с кода. AI анализирует код, базу данных и логи, формируя карту системы: модули, потоки данных, интеграции, мёртвый код.
ИИ-агенты в разработке ПО: от одиночного Copilot к команде специализированных агентов
Отдельный ИИ-ассистент в IDE — это только начало. Вторая волна – команды специализированных ИИ-агентов, которые самостоятельно планируют, пишут код, тестируют и разворачивают приложения. Практические шаблоны оркестрации, роли агентов в пайплайне и измеримое влияние на продуктивность инженерной команды.
Как AI меняет разработку программного обеспечения в 2026 году: от Copilot до команд агентов
Отдельный Copilot — это автодополнение. Команда AI-агентов – новое поколение разработки ПО: планирование, кодирование, тесты, code review, деплой в едином pipeline. Что конкретно меняется для команд разработчиков в 2026 году.
Цифровые двойники на предприятии: моделирование процессов и симуляция сценариев
Цифровой двойник — это виртуальная копия физической системы, процесса или продукта, обновляемая данными в реальном времени. Предприятия используют его для тестирования изменений в безопасной среде до их внедрения на производстве, экономя миллионы на дорогостоящих экспериментах.
Инжиниринг промптов для корпоративных приложений: шаблоны, guardrails и оценка
Качество ИИ-систем на основе языковых моделей в огромной степени зависит от качества промптов. В производственных средах на смену промптам «на скорую руку» приходит системный подход: шаблоны с контролем версий, механизмы guardrails и формальные процессы оценки.
Микросервисы против монолита для ИИ-систем: что и когда выбирать и как мигрировать
Решение об архитектуре ИИ-системы имеет трудно обратимые последствия: оно годами влияет на стоимость поддержки, возможности масштабирования и скорость внедрения изменений. Мы представляем практические критерии выбора и стратегии безопасной миграции.
RAG на предприятии: как строить AI-системы на собственных документах и данных
Retrieval-Augmented Generation позволяет организациям создавать AI-системы, отвечающие на вопросы на основе собственных корпоративных знаний, без риска галлюцинаций и утечки данных во внешние модели. Узнайте, как внедрить RAG безопасно и масштабируемо.
Паттерны оркестрации агентов ИИ: от pipeline до нейросети агентов
Выбор правильного паттерна оркестрации агентов ИИ определяет эффективность, стоимость и устойчивость всей системы автоматизации. Узнайте о практических подходах: от последовательных pipeline до иерархических сетей специалистов.
Самообучающиеся ИИ-агенты: как корпоративные системы становятся лучше с каждым днём
Внедрённая ИИ-система — это не конец проекта, а только его начало. Корпоративные системы нового поколения учатся на каждом взаимодействии, совершенствуют свои ответы и автоматически адаптируются к изменениям в организации. Узнайте, как механизмы самообучения работают в производственной практике.
ИИ в производстве: контроль качества и предиктивное техническое обслуживание
Незапланированные простои и производственные дефекты обходятся европейской промышленности в десятки миллиардов евро в год. Мультиагентный ИИ меняет подход к техническому обслуживанию и контролю качества — с реактивного на предиктивный. Узнайте об архитектуре систем ИИ для Индустрии 4.0.
Документация IT-инфраструктуры: зачем она нужна вашей компании (и как её создать)
Когда ключевой инженер уходит из компании, он забирает с собой знание о том, как на самом деле работает IT-инфраструктура. Отсутствие документации — один из крупнейших скрытых рисков организации. Узнайте, как автоматизированные системы создают и поддерживают актуальную документацию инфраструктуры без затрат ценного времени инженеров.
Code review с AI: как повысить качество кода и ускорить разработку
Баги, уязвимости безопасности и архитектурные проблемы, обнаруженные в продакшене, обходятся в разы дороже тех, что выловлены до деплоя. AI code review анализирует каждое изменение перед мержем, без усталости, без пропусков.
Веб-краулинг и competitive intelligence: как автоматически отслеживать рынок
Ручное отслеживание конкурентов, цен, предложений и рыночных трендов невозможно в масштабе. Профессиональные инструменты веб-краулинга и competitive intelligence автоматизируют мониторинг рынка и обеспечивают информационное преимущество в режиме реального времени.
Транскрипция совещаний с AI: как не терять знания с совещаний и видеоконференций
Каждое деловое совещание — это кладезь знаний, решений и задач, но только тогда, когда они правильно зафиксированы. Искусственный интеллект автоматически транскрибирует записи, извлекает задачи и создаёт протоколы, готовые к рассылке через минуты после окончания разговора.
Стратегия миграции в облако: когда, как и точно ли стоит
Миграция в облако — не цель сама по себе. Это инструмент для достижения бизнес-целей. Как провести добросовестный анализ TCO, выбрать модель внедрения и избежать типичных ловушек cloud migration.
Автоматическое тестирование программного обеспечения с ИИ: от модульных тестов до E2E
Тысячи автоматических тестов как необходимое условие для промышленного программного обеспечения. Как ИИ меняет каждый уровень пирамиды тестирования: от генерации тестовых случаев до интеллектуального обнаружения регрессий.
Управление идентификацией и SSO в организации
Один логин для всех систем, централизованное управление доступом, социальный вход и MFA. Как внедрить управление идентификацией, которое упрощает жизнь пользователям и повышает безопасность.
Аналитика и BI с поддержкой AI: как принимать решения на основе данных
От разрозненных таблиц Excel до интеллектуальных дашбордов с предиктивной аналитикой. Как построить аналитическую систему, которая не только отчитывается о прошлом, но и предсказывает будущее.
Модернизация legacy-систем: от монолита к микросервисам
Как безопасно модернизировать устаревшие IT-системы без нарушения работы бизнеса. Стратегии миграции, микросервисная архитектура и роль AI в процессе модернизации.
8-уровневый роутинг LLM: как мы снизили затраты на AI на 70%
Не каждый запрос требует самой дорогой модели. Узнайте, как 8-уровневая система роутинга ESKOM AI автоматически выбирает оптимальный LLM (от бесплатных локальных моделей до самых продвинутых моделей AI), радикально снижая затраты без потери качества.