Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «QazCode»
QazCode
671
346
61
32
2.4K
QazCode — IT-компания Beeline Казахстан ⚡️ Приближаем будущее через цифровые продукты и услуги.
Телеграм-канал о наших новостях, внешних митапах, выступлениях сотрудников, конференции beetech и много другом для всего dev-комьюнити Казахстана 😎
Телеграм-канал о наших новостях, внешних митапах, выступлениях сотрудников, конференции beetech и много другом для всего dev-комьюнити Казахстана 😎
Подписчики
Всего
2 313
Сегодня
0
Просмотров на пост
Всего
403
ER
Общий
17.39%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 1 из 671 поста
Смотреть все посты
Пост от 06.10.2026 07:02
149
0
4
Aventa получила награду Corporate AI — Transformation of the Year
3 октября в Астане объявили победителей AI & Digital Bridge Awards 2026 — премии, которая проходит в рамках международного технологического форума AI & Digital Bridge. В категории Corporate AI — Transformation of the Year победила Aventa — корпоративная AI-платформа QazCode.
Для нас здесь интересна не только сама награда, но и фокус категории — трансформация. Корпоративный AI постепенно перестаёт быть отдельным экспериментом с нейросетью и становится частью процессов, которыми сотрудники пользуются каждый день.
Именно под такие сценарии мы развиваем Aventa. Платформа позволяет подключать AI-агентов к корпоративным данным и использовать их для конкретных внутренних задач: поиска информации, работы с документами, ответов на повторяющиеся вопросы и автоматизации отдельных операций.
Одной из площадок для практического применения платформы стал Beeline Казахстан. AI-агенты использовались в HR, закупках и юридических процессах. В отдельных сценариях онбординг новых сотрудников ускорился на 70%, количество обращений по закупочным процессам сократилось на 50%, а число юридических рисков при проверке договоров — на 60%.
Для корпоративного AI такие метрики важны потому, что позволяют отделить эксперимент от рабочего инструмента. Сам факт использования большой языковой модели ещё не говорит о трансформации процесса. Изменение становится заметным тогда, когда технология встроена в существующую работу и её эффект можно измерить.
3 октября в Астане объявили победителей AI & Digital Bridge Awards 2026 — премии, которая проходит в рамках международного технологического форума AI & Digital Bridge. В категории Corporate AI — Transformation of the Year победила Aventa — корпоративная AI-платформа QazCode.
Для нас здесь интересна не только сама награда, но и фокус категории — трансформация. Корпоративный AI постепенно перестаёт быть отдельным экспериментом с нейросетью и становится частью процессов, которыми сотрудники пользуются каждый день.
Именно под такие сценарии мы развиваем Aventa. Платформа позволяет подключать AI-агентов к корпоративным данным и использовать их для конкретных внутренних задач: поиска информации, работы с документами, ответов на повторяющиеся вопросы и автоматизации отдельных операций.
Одной из площадок для практического применения платформы стал Beeline Казахстан. AI-агенты использовались в HR, закупках и юридических процессах. В отдельных сценариях онбординг новых сотрудников ускорился на 70%, количество обращений по закупочным процессам сократилось на 50%, а число юридических рисков при проверке договоров — на 60%.
Для корпоративного AI такие метрики важны потому, что позволяют отделить эксперимент от рабочего инструмента. Сам факт использования большой языковой модели ещё не говорит о трансформации процесса. Изменение становится заметным тогда, когда технология встроена в существующую работу и её эффект можно измерить.
😁
2
❤
1