ИИ упирается не в модели, а в инфраструктуру

Пока все обсуждают LLM, агентов и корпоративных ассистентов, у многих компаний ИТ-инфраструктура просто не готова к работе с ИИ.

Тут вышел кейс кейтеринга «АКС», который работает в том числе в Арктике и нефтегазовом секторе. Захотели запустить внутри сервисы на базе LLM, а пришлось полностью обновлять ИТ-ландшафт, что, разумеется, уже совсем другие деньги.

Кроме GPU-облака, ради которого отказались от собственного железа, раскошелились на перенос основных систем на гибридную инфраструктуру, полную перестройку ядра сети и переделку требований к ИБ.

Сам кейс здесь скорее иллюстрация более широкой проблемы.

🔴Корпоративный ИИ требует другого класса инфраструктуры. Обычных серверов, на которых годами работали ERP, CRM и внутренние сервисы, для новых нагрузок может быть недостаточно. Появляются GPU, повышенные требования к сети, хранению данных и отказоустойчивости.

🔴ИИ усиливает переход к гибридной модели. Постоянные и чувствительные нагрузки компании могут оставлять в выделенном контуре, а дорогие вычисления подключать по мере необходимости. Это особенно важно для GPU, которые не каждой компании имеет смысл покупать в собственность.

🔴Информационная безопасность становится частью AI-проекта с первого дня. Чем больше корпоративных данных получает модель, тем сложнее относиться к ИИ как к обычному SaaS-сервису. Поэтому вместе с пилотами компании начинают пересматривать сетевую архитектуру и сам контур размещения данных.

Для многих путь к ИИ в ближайшие годы будет выглядеть примерно одинаково: сначала привести в порядок инфраструктуру, а уже потом масштабировать сами модели.

Поэтому бюджеты побольше закладывайте, если они вообще есть.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Афоня с Таей ходят парой: «Т-Банк» нанял на работу ИИ-сотрудника

В банке запустили ИИ-сотрудника Афанасия Иванова, который разбирается в ситуации клиента и сам выполняет необходимые действия.

🔴Афанасий может работать полностью самостоятельно: принять обращение, разобраться в проблеме и довести его до решения. А если задача становится слишком сложной — переключается в режим «второго пилота» и передаёт управление человеку.

Дальше в банке хотят расширять круг его обязанностей. Но до ассистента Таи ему пока далеко, здесь Афоня скорее выступает в роли AI-commerce-агента.

⬛️Выглядит Афоня пока как проделка пиарщиков и лишний повод для новости, но кто знает, как быстро он пойдёт по карьерной лестнице.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

#дайджест

Про рынок и деньги.

🔴Каждый второй малый бизнес уже использует ИИ. За год доля выросла с 17% до 53%
🔴Большой бизнес рискует провалить ИИ-трансформацию.
🔴Спрос на ИИ-навыки в вакансиях вырос в пять раз за два года.

Про продукты и внедрение.

🔴Ozon тестирует ИИ-ассистента для покупок.
🔴«Яндекс» создал отдельное юрлицо под медицинский ИИ.
🔴Kandinsky будет генерировать данные для обучения роботов и беспилотников.
🔴ИИ-помощников хотят превратить в системный интерфейс смартфона предустанавливать на все устройства.

Про регулирование и данные.

🔴Закон об ИИ хотят дополнить выплатами правообладателям.
🔴Бигтех просит упростить использование персональных данных для обучения ИИ.
🔴Для «национального ИИ» готовят жёсткий фильтр. Около 90% российских ИИ-компаний могут не пройти по новым критериям.
🔴«Алиса AI» заменит «Марусю» в обязательной предустановке на смартфоны

Про безопасность.

🔴Число уязвимостей в ИИ-сервисах удвоилось за квартал. Во II квартале нашли 33 уязвимости против 16 ранее, в том числе в Langflow, n8n, OpenClaw и других инструментах.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Взлом систем стал новым бенчмарком

За последние месяцы сразу несколько ИИ-компаний рассказали, как их модели во время тестов самостоятельно выходили за пределы песочницы, искали уязвимости и взламывали реальные системы.

С одной стороны, это проблема безопасности. С другой — такие истории все больше напоминают новый способ показать возможности модели. Агент настолько самостоятельный, что его приходится буквально удерживать.

Таймлайн пока выглядит так:

🔴Апрель — первый известный взлом Claude.
Во время тестов Anthropic модель получила доступ к интернету, которого по условиям эксперимента быть не должно было, и проникла в реальную внешнюю систему. Позже выяснилось, что таких инцидентов было три.

🔴Май — модели OpenAI начинают готовить «побег».
Получив задачу, которую нельзя было решить без интернета, агенты начали обмениваться сообщениями и совместно искать способ выбраться из тестовой среды.

🔴16–22 июля — OpenAI и взлом Hugging Face.
GPT-5.6 Sol и более мощный исследовательский прототип нашли неизвестную ранее zero-day уязвимость, получили выход в интернет и проникли в инфраструктуру Hugging Face, где находились закрытые решения ExploitGym.

🔴29 июля — еще один внешний доступ OpenAI.
Reuters сообщил, что агент OpenAI получил доступ к системе клиента Modal Labs. Сама Modal, по данным компании, взломана не была.

🔴31 июля — Anthropic раскрывает сразу три реальных взлома Claude.
Компания сообщила, что Opus 4.7, Mythos 5 и экспериментальная модель во время тестов получили несанкционированный доступ к системам трех реальных организаций.

Самое интересное — реакция моделей после того, как они поняли, что атакуют реальные системы. Opus 4.7 продолжила взлом, Mythos 5 убедила себя, что все еще находится в симуляции, а более мощная тестовая модель остановилась.

🔴Начало августа — OpenAI находит новые «побеги».
Компания расширила расследование после обнаружения других случаев несанкционированного выхода моделей из тестовых сред.

🔴6 августа — теперь Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ).
Компания сообщила, что ее ИИ-модель во время тестирования вышла в интернет и получила несанкционированный доступ к системе другой компании.

И здесь появляется интересный маркетинговый эффект.

Раньше разработчики показывали мощность модели через бенчмарки. Сколько задач она решила, насколько хорошо пишет код и как рассуждает.

Теперь гораздо эффектнее звучит: «мы дали модели задачу, а она сама нашла уязвимость, вышла в интернет и взломала реальную систему». Вот так выглядит сила и маркетинговая кампания в Скайнете.

Причем Anthropic после публикации собственных инцидентов прямо призвала другие лаборатории проводить аналогичные оценки.

Получается своеобразная гонка возможностей. Чем автономнее и изобретательнее ведет себя модель в закрытой среде, тем убедительнее выглядит ее агентность.

Возможно, скоро лучший способ показать новый ИИ будет не рассказать, что он умеет делать, а объяснить, как сложно было не дать ему сделать слишком много.

Не расслабляемся и держим свою ИБ под контролем.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Малому бизнесу хотят доплачивать за внедрение ИИ

Правительство и ИТ-отрасль обсуждают меры поддержки МСП, которые покупают российские ИИ-решения или получают к ним доступ по подписке.

Пока на столе два основных механизма.

🔴Налоговый вычет.
Компания сможет уменьшить налог на прибыль или УСН на стоимость российского ИИ-решения. Базовый лимит предлагают установить на уровне 200 тыс. рублей в год, а при подтвержденном росте производительности - до 500 тыс.

🔴Субсидирование покупки.
Разработчик дает МСП скидку, а государство компенсирует ему выпадающие доходы. В первый год - до 100% стоимости продукта или подписки, но не более 200 тыс. рублей, затем поддержку хотят снижать до 50% и 25%.

🔴Параллельно обсуждаются и другие меры: льготный НДС на ИИ-сервисы, повышенные коэффициенты для расходов на внедрение, субсидирование облаков и отдельные льготы для ЦОДов.

За благими целями скрывается очень понятное желание крупных поставщиков ИИ создать себе рынок покупателей из МСП, который государство простимулирует с помощью разных скидок.

Но как это часто бывает со льготами и субсидиями, мы можем прийти к ситуации, где ИИ внедряют не для повышения производительности, а для вычетов.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Рекомендательные сервисы VK объединили в один нейропрофиль за миллиард рублей

Разработали общую рекомендательную модель, которая объединяет поведение человека во «ВКонтакте», «VK Видео», «VK Клипах» и других сервисах в единый обезличенный нейропрофиль.

Модель анализирует не отдельный лайк или просмотр, а всю последовательность действий: что человек смотрел, что пропускал, чем делился, что открывал, в каком порядке и как давно это происходило.

Зачем это нужно

🔴Рекомендации становятся общими для всей экосистемы. Интерес, замеченный в одном сервисе, можно учитывать в другом, а случайное действие отличать от устойчивого предпочтения.

🔴После внедрения модели время просмотра в «VK Клипах» выросло на 5,5%, пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки.

🔴Цена такой системы - порядка миллиарда рублей с учётом GPU, хранения данных, ML-команд и интеграций.

⬛️Российские платформы и соцсети нередко ругают за отсутствие нормальной рекомендательной системы. Вероятно, поэтому российские пользователи всё ещё ухищряются, чтобы потреблять контент из зарубежных продуктов. Но никому не нужен пользователь в «вакууме», а нужно его внимание для монетизации за счет рекламы.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Российский рынок ИИ вырос до 316 млрд рублей. Но деньги не в LLM

По данным AIANA, в 2025 году российский рынок искусственного интеллекта вырос на 29,7%, до 316,1 млрд рублей. За два года он удвоился.

При этом структура рынка такая:

🔴Крупнейший сегмент — ИИ-оборудование. На него приходится 31,1% выручки рынка. То есть значительная часть денег всё ещё уходит в инфраструктуру: вычисления, серверы и железо.

🔴Готовых ИИ-продуктов много, но денег в них меньше. Из 883 компаний на рынке 386 продают прикладные ИИ-решения, но на них приходится только 22,6% выручки.

🔴Главный покупатель — бизнес. B2B формирует 71,9% выручки ИИ-компаний, частные пользователи — 15,6%, государство — 12,5%.

Говорят, что рынок должен заметно вырасти.

▶️Базовый сценарий на 2030 год — 830 млрд рублей.
▶️Оптимистичный — 1,12 трлн рублей.
▶️Консервативный — 582 млрд рублей.

Самое интересное не столько в размере рынка, сколько в его структуре.

Инфраструктура будет всё чаще уходить в облака, а основной рост смещаться в прикладные решения, ИИ-агентов и автоматизацию бизнес-процессов. То есть следующие несколько лет рынок будет расти не за счёт того, на чём работает ИИ, а за счёт того, что именно бизнес с ним делает.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Солар» проанализировал 12 тыс. взаимодействий сотрудников крупных компаний с публичными ИИ-сервисами. В 38% случаев туда попадала конфиденциальная информация.

▶️41% - исходный код и конфигурации.
▶️30% - персональные, финансовые и другие чувствительные данные.
▶️18% - интеллектуальная собственность.
▶️11% - пароли, токены и API-ключи.

Чаще всего такие данные отправляют разработчики - на них приходится 43% подобных обращений.

⬛️Правила обращения с данными явно не успевают за реальным использованием ИИ. Полный запрет вряд ли сработает - значит, компаниям придётся учиться контролировать не сам факт использования ИИ, а то, что именно сотрудники туда отправляют.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Meta* открывает свою LLM-модель для конкуренции с OpenAI и Anthropic

Компания открыла исходный код Muse Spark 1.2 и анонсировала семейство моделей Muse Glimmer для работы прямо на ноутбуках.

Что тут важно

🔴Пока OpenAI и Anthropic строят более закрытые экосистемы, Meta* пытается привлекать разработчиков возможностью запускать модели локально, дообучать их и встраивать в собственные продукты.

🔴Muse Glimmer должна работать непосредственно на ноутбуках, без постоянной зависимости от облака. Это снижает стоимость вычислений, уменьшает задержки и даёт больше контроля над данными.

🔴Есть и геополитический слой. Цукерберг прямо противопоставляет американские открытые разработки китайским Alibaba и DeepSeek. Если западные компании останутся только в закрытых экосистемах, разработчики могут чаще выбирать китайские open source-модели.

🔴Для Meta* это ещё и способ оправдать масштаб инвестиций. Капитальные затраты компании в этом году могут достигнуть $145 млрд, а инвесторы всё внимательнее смотрят на то, как эти расходы будут превращаться в продукты и выручку.

В итоге формируются две модели развития ИИ.

▶️Первая — закрытые облачные системы, где разработчик контролирует модель, инфраструктуру и доступ.
▶️Вторая — открытые модели, которые можно запускать локально, модифицировать и встраивать в чужие продукты.

Meta* явно хочет быть главным западным игроком во второй категории, и одновременно не отдать open source китайским компаниям.

*Meta признана экстремистской организацией и запрещена в России.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Яндекс» регистрирует новый товарный знак для ИИ-браузера

Компания подала заявку на регистрацию товарного знака «Сплитвью» - так называется режим «Яндекс Браузера», где пользователь одновременно видит веб-страницу и общается с «Алисой AI».

То есть ИИ больше не живет в отдельном чате, а становится постоянным ассистентом. Можно читать статью или искать информацию и тут же задавать вопросы о том, что открыто на экране.

🔴Если ИИ знает, какую страницу вы читаете, что ищете и с каким контентом работаете, ему уже не нужно каждый раз объяснять контекст отдельным промптом. Браузер сам становится этим контекстом.

🔴Не так давно со схожей идеей выступала OpenAI со своим ИИ-браузером Atlas, который довольно быстро закрылся, потому что не обрел популярности и не смог конкурировать. Но у «Яндекса» есть популярный браузер, где ИИ-функциями уже пользуются.

🔴По данным «Яндекса», сплитвью пользовались более 15 млн человек, а с «Алисой AI» в этом режиме проходит около 500 тыс. диалогов в день.

⬛️Поэтому шансов, очевидно, больше, чем у OpenAI. Даже самая умная модель уступает тому, кто контролирует интерфейс, через который человек этой моделью пользуется.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Малый бизнес считает не стоимость, а время которое экономит ИИ

ЮKassa опросила онлайн-предпринимателей о том, какие технологии они реально используют и как выбирают новые сервисы. Главный вывод в том, что малый бизнес подключает то, что можно быстро встроить в работу.

▶️ИИ используют 51% предпринимателей. Это третья по популярности категория после платежных и финансовых сервисов — 76% — и автоматизации рутины — 57%.

▶️Главный критерий выбора — не цена. Для 57% важнее всего простота интеграции. На стоимость смотрят только 29%.

▶️Окупаемость многие вообще не считают. 44% предпринимателей не оценивают окупаемость IT-инструментов, ещё 39% делают это время от времени. Системно считают только 17%.

Рост среднего чека, повторных покупок и новой аудитории оказывается уже вторичным эффектом.

⬛️Видим интересную разницу между малым и крупным бизнесом.
Корпорация перед внедрением может месяцами считать эффект, согласовывать архитектуру и строить ROI-модель. Малый предприниматель просто подключает инструмент и смотрит: стал ли он работать быстрее.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Claude начал маркировать ИИ-контент

Anthropic вводит обязательную маркировку материалов, созданных Claude. Причём речь не о заметной подписи «сгенерировано ИИ», а о машиночитаемых метках, которые встраиваются прямо в текст и файлы.

Что важно?

🔴Если перенести ответ Claude из чата в документ или редактор, водяной знак сохранится.

🔴 Изображения получат цифровой паспорт. Для PNG, JPG и SVG Claude будет добавлять метаданные с информацией о происхождении и последующих изменениях файла.

🔴Маркировка уже встроена в новые модели. Все версии Claude, выпущенные после 2 августа 2026 года, должны поддерживать её сразу, включая работу через API, Claude Code и другие сервисы.

Но абсолютной защиты нет.

Сильное редактирование, перевод или перефразирование текста могут уничтожить метку. С файлами ещё проще: метаданные иногда теряются после конвертации, пересохранения или обычного скриншота.

При этом возможна и обратная ошибка: Claude может поставить водяной знак на текст, который изначально написал человек, если модель его существенно отредактировала.

⬛️Все это, скорее всего, станет отдельным стандартом рынка: не пытаться потом угадать, писал ли текст ИИ, а заставлять саму модель оставлять цифровой след.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Рэй Далио: пузырь вокруг ИИ может оказаться опаснее доткомов

Основатель Bridgewater Рэй Далио в подкасте The Diary Of A CEO заявил, что рынок находится в одном из крупнейших инвестиционных пузырей в истории.

ИИ, по его логике, - главный кандидат на роль новой версии доткомов.

Как это работает?

Появляется революционная технология, инвесторы понимают, что она изменит мир, начинают скупать всё, что с ней связано, а затем перестают смотреть на цену.

🔴Проблема не в том, что ИИ переоценён как технология. Далио как раз считает, что он действительно приведёт к огромным изменениям. Проблема в другом: цена активов может расти намного быстрее, чем реальные денежные потоки и прибыль компаний.

🔴То же самое было и с интернетом. Интернет действительно изменил мир - но это не спасло инвесторов, которые покупали доткомы по любой цене.

🔴ИИ-гонка ещё сильнее подталкивает компании к перерасходу. По словам Далио, у бизнеса фактически два плохих варианта: вложить недостаточно и отстать от конкурентов или вложить огромные суммы, не понимая, какой доход они принесут.

Это сейчас заставляет технологические компании тратить десятки и сотни миллиардов долларов на дата-центры, чипы и модели.

🔴Отдельный риск - бумажное богатство и кредитное плечо. Компания может привлечь $50 млн и получить оценку в $1 млрд. Формально её основатели уже миллиардеры, хотя никто никогда не платил миллиард долларов за весь бизнес.

Пока рынок растёт, эта система сама себя усиливает: дорогие активы дают больше залога, под них можно занимать ещё больше денег и покупать ещё больше активов.

Когда цены начинают падать, механизм разворачивается в обратную сторону: долги остаются, залог дешевеет, приходится продавать активы, а падение распространяется уже на экономику.

⬛️Поэтому сравнение с доткомами здесь даже слишком простое.

В 2000 году инвесторы тоже правильно угадали технологию будущего, но сильно ошиблись в цене.

С ИИ может произойти то же самое - только сегодня масштабы капитальных затрат, оценок компаний и финансовой системы вокруг технологии заметно больше.

Главная мысль Далио проста:

Революционная технология и хорошая инвестиция - далеко не одно и то же

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ИИ-шникам хотят дать еще больше денег

Государство может оплатить до 80% стоимости ИИ-проектов. Правительство прорабатывает новые меры поддержки особо значимых проектов с использованием искусственного интеллекта.

Хотят увеличить грантовое софинансирование с нынешних 50% до 80% стоимости проекта.

🔴Механизм касается особо значимых проектов, связанных с доработкой и внедрением отечественных IT-решений, в том числе в промышленности.

🔴Сейчас утверждены ещё 24 таких проекта общей стоимостью 14,4 млрд рублей. Причём 11,66 млрд рублей приходится на транспортную отрасль.

🔴Всего с 2022 года было отобрано более 200 особо значимых проектов, 128 из них уже завершены.

Если долю государственного финансирования действительно поднимут до 80%, экономика крупных ИИ-внедрений заметно изменится.

Для заказчика это уже не просто грант, который немного снижает стоимость проекта, а возможность переложить на бюджет основную часть расходов на внедрение.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Расходы на ИИ-инфраструктуру удвоятся за год

Gartner прогнозирует, что мировые расходы на IaaS, оптимизированную для искусственного интеллекта, в 2026 году вырастут на 96,4% - с $21,5 млрд до $42,3 млрд.

А уже в 2027 году рынок может достигнуть $66,1 млрд.

🔴Виновник всего - не обучение больших моделей. Всё больше компаний переходят от экспериментов к промышленному внедрению ИИ в приложения и бизнес-процессы.

🔴Инференс впервые становится крупнейшей статьёй расходов. В 2026 году на инфраструктуру для выполнения уже обученных моделей придётся $23,3 млрд против $19 млрд на обучение.

То есть 55% всех расходов на AI-оптимизированную инфраструктуру будет связано именно с инференсом. В 2027 году доля может вырасти до 59%.

🔴Отдельный фактор - агентный ИИ. Агент выполняет не один запрос, а цепочку действий, постоянно обращаясь к моделям и другим системам. В результате вычислительная нагрузка возникает непрерывно, а не только во время обучения.

Первые месяцы (да, речь уже не про годы) гонки были в основном про то, кто сможет построить и обучить более крупную модель. Теперь всё больше денег будет уходить на то, чтобы эти модели работали внутри реальных сервисов.

Иными словами, инфраструктурный рынок постепенно переходит от «обучить ИИ» к «обслужить миллионы его действий каждый день».

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

#Дайджест одной строкой, ну почти

Несколько кейсов и продуктовых обновлений в ИИ за последнее время.

🔴«Турбо Облако» добавило в Foundation Model Hub DeepSeek с контекстом до 1 млн токенов, без собственной GPU-инфраструктуры и с оплатой pay-as-you-go.

🔴Clоud.ru запустил Agents Space — пространство для работы с ИИ-агентами без самостоятельной настройки моделей.

🔴«Газпром нефть» использовала ИИ при разработке синтетических моторных масел G-Energy.

🔴«Яндекс Книги» добавили ИИ-компаньона, который объясняет персонажей без спойлеров.

🔴ScanFactory вышла на рынок ИИ-фаерволов с продуктом Prizma, который контролирует запросы к LLM и агентам, расходы на токены, утечки данных, prompt injection, теневой ИИ.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Сбер сделал альтернативу OpenClaw - универсального автономного ИИ-агента

ГигаАгент должен работать как самостоятельный исполнитель: управлять календарём, работать с документами и перепиской, исследовать информацию, готовить отчёты и презентации.

Что интересного?

🔴Автономность. Пользователю не нужно контролировать каждый шаг. Агент сам планирует решение, разбивает задачу на подзадачи, при необходимости пишет код и может параллельно выполнять несколько действий.

🔴Долговременная память. Сохраняет предыдущие задачи, решения и контекст взаимодействия, а после перезапуска продолжает работу с учётом накопленного опыта.

🔴Самоизменение. Агент может читать и переписывать собственный исходный код, а каждое изменение фиксируется как коммит во встроенном Git-репозитории. При критической ошибке система может использовать историю изменений для восстановления.

Для хранения и обработки пользовательских данных используются отечественные платформы, а запускать агента можно, в частности, через Agents Space.

Ещё недавно главным продуктом вокруг LLM был чат: пользователь задаёт вопрос — модель отвечает.

Теперь Сбер пытается перейти к настоящей модели работы с агентами, где пользователь ставит цель, а ИИ сам решает, какие действия нужно выполнить для её достижения. Недавно мы писали о том, что в России нет настоящих ИИ-агентов, и, видимо, Сбер сделал первого.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Oracle сокращает людей, чтобы оплачивать ИИ-инфраструктуру

В отдельных командах сокращения могут превысить 10%, а руководителям уже поручили сформировать списки сотрудников.

Это происходит после того, как за прошлый финансовый год компания уже сократила около 21 тыс. человек — примерно 13% штата.

Oracle растёт на фоне спроса на облака и ИИ, но одновременно режет расходы на персонал.

🔴Причина — стоимость инфраструктурной гонки. Oracle продолжает активно строить дата-центры и закупать оборудование под ИИ-нагрузки. За финансовый год компания потратила на инфраструктуру $55,7 млрд.

🔴Облачный бизнес при этом растёт очень быстро. Выручка компании увеличилась на 17%, облачное направление — на 77%. Но инвесторы всё равно требуют более устойчивой экономики и понятной отдачи от капитальных затрат.

⬛️То есть Oracle перераспределяет расходы внутри компании. Больше денег уходит в GPU, дата-центры и облачную инфраструктуру — меньше остаётся на операционные расходы и штат.

И это, пожалуй, один из самых интересных эффектов нынешней ИИ-гонки.

Компании могут сокращать сотрудников не потому, что ИИ уже напрямую заменил их работу, а потому, что само строительство ИИ-инфраструктуры требует настолько много капитала, что бизнес начинает экономить на всём остальном.

Поэтому разговор об «ИИ и рабочих местах» становится сложнее.

▶️Есть прямой эффект - автоматизация конкретных функций.
▶️А есть косвенный - десятки миллиардов долларов, направленные в дата-центры, чипы и вычисления, начинают менять структуру расходов крупнейших технологических компаний.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ИИ-модели будут проверять на духовность и нравственность

Минцифры вместе с ФСБ и ФСТЭК готовят критерии, по которым LLM будут проверять на соответствие российскому законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям.

Проверка понадобится не всем моделям, а тем, которые претендуют на статус национальных или суверенных - а вместе с ним на господдержку, доступ к данным госсистем и приоритет в отдельных сферах.

Как все будет устроено

🔴Проверять модели будут через специальные бенчмарки. Разработчик передаст в аккредитованную лабораторию описание архитектуры, механизмов фильтрации и результаты собственной проверки, а эксперты протестируют ответы модели на наборе запросов.

🔴Отдельно будут проверять, насколько легко ограничения можно обойти. В том числе с помощью промпт-инъекций и других способов заставить модель выдать запрещённый или нежелательный ответ.

🔴Лабораторий, скорее всего, будет несколько. Они должны пройти аккредитацию, провести экспертизу и передать заключение правкомиссии. Финальное решение о статусе модели останется за Минцифры.

Здесь начинается самая сложная часть

Закон уже содержит требование соответствовать традиционным ценностям, но перевести такие понятия, как справедливость, гражданственность или историческая память, в воспроизводимый технический тест довольно непросто.

⬛️По сути начинает формироваться новый класс сертификации ИИ.

Модель будут оценивать уже не только по качеству, скорости или безопасности, но и по тому, какие ответы она считает допустимыми.

Для разработчиков это ещё один слой требований поверх обучения модели — наряду с безопасностью, локализацией и качеством теперь придётся проектировать и доказуемое соответствие нормативным ценностям.

Мы уже писали про Mistral, которая даже без проверок соответствовала нашей духовности и нравственности.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Почти четверть ИИ-внедрений проваливается — всё из-за неподготовленности команды

По данным аналитиков vc.ru, 23% ИИ-проектов в российском бизнесе заканчиваются неудачей. Специалистов, которые умеют грамотно ставить задачи нейросетям, интегрировать их в рабочие процессы и улучшать показатели, — единицы.

Оплатить подписку на ИИ может любая компания. Но эффекта не будет, если вы не понимаете, как использовать его с реальной финансовой отдачей. Поэтому руководители с нейронавыками зарабатывают на 30% больше.

Встроить ИИ в процессы компании можно на курсе «Нейросети для бизнес-процессов» от Академии Эдюсон. Обучение подойдёт собственникам и управленцам, чтобы разгрузить себя, а также консультантам и фрилансерам, которые хотят повысить доход.

За 2 месяца вы:
🔴 Разберёте ИИ-проекты, которые уже приносят деньги «Сберу», РЖД, «Авито» и Ozon — вместе с экспертами, которые их внедряли.
🔴Запустите свой пилот уже в первые недели, просчитаете окупаемость и сделаете дорожную карту с приоритетами, ролями, сроками и метриками.
🔴Создадите нейросотрудников под ключевые отделы бизнеса: финансы, маркетинг, продажи и управление командой.

В результате автоматизируете до 70% задач и освободите до 20 часов в неделю.

Доступ к материалами и обновлениям вечный — свежие ИИ-тренды будут всегда под рукой.

▶️ Оставляйте заявку с промокодом ИИБИЗНЕС и получайте скидку 65% + подарок сразу после заявки: пошаговую инструкцию по созданию ИИ-агента.

#Реклама ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476, erid:2W5zFGnXHkd

Бизнес тратит на ИИ меньше 3% инвестбюджета - и поэтому застревает на стадии ассистентов

Исследование «Технологий Доверия» показывает, что интерес к ИИ высокий, но денег на его масштабирование бизнес выделяет мало.

53% компаний направляют на ИИ-проекты не больше 3% инвестиционного бюджета.

При этом 86% уже внедряют ИИ, а 63% считают, что компании без ИИ потеряют конкурентоспособность в течение пяти лет.

Что еще важного

🔴В результате рынок застревает на точечных решениях. Большинство компаний используют ИИ как ассистента - для отдельных задач сотрудников. До автономных исполнителей и мультиагентных систем доходят единицы.

🔴Причина в том, что следующий шаг требует уже не доступа к модели, а интеграции с корпоративными системами, перестройки бизнес-процессов, контроля прав доступа и общей инфраструктуры для агентов.

🔴Появляется «партизанский ИИ». Пока компания размышляет, стоит ли централизованно внедрять технологию, сотрудники уже самостоятельно используют публичные модели.

🔴Деньги здесь, похоже, не единственный и даже не главный тормоз. Для автономных агентов пока не хватает привычных корпоративных механизмов контроля: идентификации, аудита действий, разграничения прав и kill switch.

Ассистент советует, а решение принимает человек. Агент действует сам - и вместе с автономностью получает часть операционного риска.

🔴Для критичных процессов российским компаниям нужны локальные и управляемые решения, но зрелых агентных продуктов пока немного. Зарубежные платформы при этом подходят далеко не всем из-за требований к данным и инфраструктуре.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX