На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Свежие комментарии

  • Лидия Санникова
    В Петербурге пред...
  • Лидия Санникова
    Бред... Боевые ордена не могут потерять "престиж"... Моего отчима наградили этим орденом. Командовал развед взводом. ...В Петербурге пред...
  • Александр Глущенко
    ну и... попутного ветра в натруженную, горбатую спину шпротникам .Делегация Литвы в...

Как Сбер сегодня применяет GigaChat

Целью является формирование в стране сообщество предпринимателей, которые уверенно работают с искусственным интеллектом и видят в нем ресурс, а не барьер

За 16 недель участия в треке акселератора Sber500 с GigaChat стартапы на стадии масштабирования внедрили в свои продукты количество фич, сопоставимое с годом разработки и развития стартапа в среднестатистическом темпе без внедрения искусственного интеллекта 20 июня 2025 года.

«Один из приоритетов Сбера сегодня – не просто создавать технологии, а делиться ими с теми, кто готов менять будущее. В 2024 году Сбер запустил отдельный трек акселератора Sber500 с GigaChat, первый в стране акселератор, сфокусированный на внедрении отечественной большой языковой модели в стартапы — чтобы дать им возможность строить новые продукты, усиливать существующие решения и ускорять рост», – рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. Всего было подано 1200 заявок. Это сопоставимо с отбором в аналогичные программы от Google (1000 заявок) и Microsoft (300 заявок). В итоге в акселератор прошли 130 команд из разных отраслей – от кибербезопасности до медицины – всех стадий: идея, MVP, первые продажи и масштабирование. «Результаты первого набора показали, что GigaChat усиливает бизнес на каждой из стадий во многих отраслях – за 16 недель мы увидели значимые эффекты от внедрения GigaChat в продукты стартапов. Наиболее впечатляющий результат показали участники на стадии масштабирования – шестикратный рост выручки. Стартапы этой стадии за время программы внедрили в свои продукты количество фич, сопоставимое с годом разработки и развития стартапа в среднестатистическом темпе без внедрения искусственного интеллекта», – добавил Александр Ведяхин.
Стартапы ранних стадий, благодаря внедрению отечественной большой языковой модели кратно сократили сроки разработки решений и добились роста пользовательской базы. Прирост оказался в 4–7 раз выше международных бенчмарков. У команд с первыми продажами за счет совершенствования продукта и процессов с помощью LLM на 140 процентов выросло число новых клиентов. «Трек Sber500 с GigaChat стал частью большой задачи – сформировать в стране сообщество предпринимателей, которые уверенно работают с искусственным интеллектом и видят в нем ресурс, а не барьер. И результаты акселератора показывают: такие команды у нас есть, и их станет еще больше – именно им предстоит формировать будущий технологический ландшафт страны», – отметил Александр Ведяхин.

 

Ссылка на первоисточник
наверх