ИИ-агенты

В условиях дефицита персонала и роста стоимости рабочей силы многим организациям на развитых рынках сложно поддерживать свою деятельность только за счет найма людей. Выход — в масштабной роботизации.

По мнению экспертов, следующий виток развития искусственного интеллекта будет определяться не более «умными» инструментами, а системами, которые реализуют полноценные рабочие процессы.

Алина Грибанова, руководитель направления департамента управления данными, и Никита Негго, исполнительный директор департамента управления данными Сбербанка, – о создании решения DataAPI, автоматизирующего путь от SQL-запроса до промышленного API.

ИИ – это инструмент, а не внешний мозг. Его используют, чтобы быстрее получать ответы, однако, если слепо довериться ему, вы не достигнете положительного результата.

Юбилейный форум «Данные + ИИ», организованный издательством «Открытые системы», был посвящен обсуждению проблем перехода от экспериментов в ИИ к работающим решениям.

Первым продуктом компании стал центральный процессор Arm AGI, разработанный специально для ЦОДов, которые обслуживают системы ИИ.

Александр Соложонкин, руководитель группы проектов «Тайле», — о внедрении ИИ-агента, который способен автоматически подбирать оборудование под запросы клиентов.

ИИ всем нам сегодня в помощь, однако стоит помнить, что ликвидация рутины не означает конец человеческого труда, технологии не заменят независимого мышления, а сон разума породит чудовище в виде когнитивной капитуляции. ИИ – это не замена мозга, а лишь тренажер развития ИИ-грамотности.

Разработчики могут делегировать часть задач ИИ-агентам, но об их самостоятельности речи пока не идет.

Duo Agentic Identity, новые возможности AI Defense, защита агентных сред OpenShell и OpenClaw позволят управлять безопасностью ИИ‑агентов в корпоративной среде.

Серверный процессор AGI CPU предназначен для инфраструктуры агентного ИИ.

Марк Дубинский, исполнительный директор Департамента интегрированного риск-менеджмента Сбербанка, – о разработке полностью автономного ИИ-агента на базе GigaСhat для контроля качества данных.

У Astral не было задачи создания ИИ-инструментов; у нее была на менее эффектная, но гораздо более важная задача: сделать экосистему Python более быстрой, строгой и предсказуемой.

Одно из наиболее серьезных препятствий на пути использования ИИ в госуправлении — фрагментация.

К 2028 году эффективность финансовых функций за счет машинного обучения, генеративного ИИ и ИИ-агентов искусственного интеллекта вырастет на 30%.

Yandex AI Studio предоставляет доступ более чем к 30 генеративным моделям — как открытым, так и разработанным в самом «Яндексе».

Распространение автономных систем подрывает фундаментальные представления, основанные на том, что поведение программ детерминировано, границы между компонентами устойчивы, а люди контролируют ситуацию.

Многие организации даже не в курсе, сколько всего у них насчитывается агентов, где они работают и к чему могут прикасаться.

Microsoft внедряет в ОС систему ИИ-агентов, обещая что они будут работать локально в изолированной жестко контролируемой среде.

Скорость происходящих технологических и культурных изменений растет, а их последствия уже становятся для компаний необратимыми. Одновременно формируется мощный пласт геополитических и экономических рисков, а также опасений относительно перспектив «пузыря ИИ», последствия которого могут превзойти коллапс «пузыря доткомов». Тем не менее слоган «Трансформируйся или умри», известный уже с десяток лет, не теряет своей актуальности. Компании вынуждены делать ставки на технологии в условиях неопределенности и с целью выживания предпринимать порой довольно рискованные шаги.