AI

Компании соревнуются в выборе ИИ-моделей, запускают пилотные проекты и рапортуют об успехах. Один вопрос при этом остается за кадром: готова ли инфраструктура к тому, для чего ее не проектировали? Но его, как правило, задают уже после того, как что-то пошло не так...

У офисов Tencent — живые очереди. Не за смартфоном, а за бесплатным ИИ-агентом на ноутбук. Пока западные компании соревновались в мощности моделей, Китай сделал ставку на OpenClaw — фреймворк для создания ИИ-агентов, который становится умнее за счет самих пользователей. Разбираем, как устроен этот феномен — и почему у западных конкурентов пока нет достойного ответа.

Одна из причин — запуск не практичных проектов, а громких инициатив с сильным рекламным эффектом.

Человеческое управление нередко выглядит хаотичным. Но станет ли лучше, если передать его алгоритмам? Изменит ли это саму природу внутренних процессов, которые формируют решения и определяют культуру взаимодействия в организациях? Разбираемся вместе с экспертами.

Дарио Амодей призывает мировое сообщество обратить внимание на ускоряющееся развитие искуственного интеллекта и серьезно оценить связанные с ним угрозы. По его прогнозу, уже в ближайшие 1–2 года человечество столкнется с системами «почти невообразимой мощности».

В начале 2026 года сектор ПО столкнулся с одним из самых масштабных падений за последние годы. Инвесторы, еще недавно рассматривавшие софтверные компании как «тихую гавань» в условиях волатильности, внезапно пересмотрели свои оценки. Что происходит?

Все больше соискателей используют ИИ, чтобы упростить себе путь в компанию. Однако нейросети оставляют узнаваемые паттерны и артефакты, по которым их легко вычислить. Каĸ это сделать, разбираемся вместе с экспертами «Лаборатории Касперсĸого».

Пока одни компании выбирают предсказуемые и «послушные» системы, другие ставят на автономность и быстрый рост. Какие риски и возможности скрываются за каждой из двух философий создания и развития ИИ-агентов?

Отчеты называют их революцией, а новостные заголовки — заменой сотрудникам. В каких случаях ИИ-агенты действительно снижают затраты и ускоряют процессы, а в каких пока остаются лишь дорогим экспериментом?

Согласно новому исследованию Европейского вещательного союза и BBC 45% ответов содержат как минимум одну существенную ошибку, а 81% имеют более мелкие погрешности.