Тренды, разобранные по делу
Разработка ПО, импортозамещение, прикладной ИИ, безопасность КИИ и интеграция – без хайпа, с практикой системного интегратора.
Зрелый агентный ИИ: как выстроить управление парком ИИ-агентов (AgentOps)
AgentOps – дисциплина управления парком ИИ-агентов: реестр, политики доступа, наблюдаемость и контроль затрат для бизнеса и госсектора.
ЧитатьАгентный ИИ в корпоративном контуре: от пилота к промышленной эксплуатации
ИИ-агенты выполняют задачи, а не подсказывают. Разбираем, что отделяет удачный пилот от системы, которая работает в продакшене под нагрузкой и требованиями безопасности.
ЧитатьАудит ИИ-систем: как доказать соответствие № 117 и объяснимость моделей
Как пройти аудит ИИ-систем по приказу ФСТЭК № 117: контроль галлюцинаций, объяснимость моделей и пакет доказательств для регулятора и заказчика.
ЧитатьИИ-агент в продажах: как автоматизировать воронку без потери контроля
Как внедрить ИИ-агента в продажи без потери контроля: квалификация лидов, передача менеджеру, аудит решений и требования к данным в B2B и госсекторе.
ЧитатьGigaChat Enterprise и корпоративные ИИ-агенты: платформенный подход
Как строить корпоративных ИИ-агентов на GigaChat Enterprise: контур данных, оркестрация, требования ФСТЭК и реальная экономика внедрения для B2B и госсектора.
ЧитатьБезопасное применение ИИ в ГИС: требования № 117 к контролю запросов и ответов
Как приказ ФСТЭК № 117 регулирует применение ИИ в ГИС: контроль запросов и ответов модели, защита от инъекций и утечек, практика внедрения.
ЧитатьАвтономные ИИ-агенты в 2026: что бизнес может делегировать без человека
Где автономные ИИ-агенты реально заменяют человека в 2026 году, а где нужен контроль: сценарии для B2B и госсектора, риски, требования к внедрению.
ЧитатьТренды 2026: автономные агенты, требования ФСТЭК и зрелые данные
Что меняется для бизнеса и госсектора в 2026 году: переход от чат-ботов к автономным агентам, ужесточение ФСТЭК и работа со зрелыми данными.
ЧитатьИтоги 2025: год регуляторного перелома и промышленного ИИ
Чем запомнился 2025-й для корпоративного ИИ и импортозамещения: новое регулирование, сдвиг от пилотов к промышленной эксплуатации, требования к данным.
ЧитатьИИ в производстве и логистике: предиктивная аналитика на отечественном стеке
Как предиктивная аналитика на отечественном стеке снижает простои оборудования и оптимизирует логистику в производстве и госсекторе РФ.
ЧитатьДообучение отечественной LLM на корпоративных данных: fine-tuning vs RAG
Когда выбирать fine-tuning, а когда RAG для отечественной LLM на корпоративных данных: критерии, стоимость, риски и требования к защите данных.
ЧитатьПромышленный ИИ: как организовать дежурство и SLA для ИИ-сервисов
Как перевести ИИ-сервисы из пилота в промышленную эксплуатацию: дежурство, SLA, метрики качества генерации и регламенты реагирования для бизнеса и госсектора.
Читать