Следующая бухгалтерия будет учитывать не деньги. Она будет учитывать действия искусственного интеллекта
На протяжении всей истории бизнеса компании учились учитывать то, что становилось для них критически важным.
Где ИИ реально сокращает ИТ-бюджет? Ищем практические кейсы для CIO CAMP 2026
За последние два года ИИ в корпоративной среде заметно изменил статус. Если раньше многие компании относились к нему как к эксперименту или отдельному пилоту, то сейчас все чаще речь идет о рабочих инструментах: помощниках для разработки, генерации тестов, автоматизации контроля качества, анализе кода, цифровых сотрудниках и поддержке внутренних процессов.Но вместе с этим стал заметнее и другой вопрос. Не «что может ИИ вообще», а гораздо более прикладной: где он действительно помогает экономить деньги, время и ресурсы команды?Именно этому мы хотим посвятить деловой день
AI Governance и контроль корпоративных AI-агентов: безопасные подходы для бизнеса в 2026 году
Введение: почему это критично сегодня
Альпина GPT: 9 000 пользователей, −1 977 часов и главный барьер корпоративного ИИ
Архитектура агрегатора из 42 моделей, разбор воронки первого касания и измеренная экономия часов на маркетинге книгоиздания.Павел Путинцев, продакт-менеджер Альпина GPT (Alpina Digital), ex-куратор курса “ИИ в действии: как эффективно решать бизнес-задачи с помощью нейросетей. Физфак МГУ + KAUST (магистратура по компьютерным наукам). Канал в Telegram: «Дело в промпте» .
Контекст: сбрасывать нельзя компактизировать
Когда я только начинал пользоваться локальными агентами, я писал им как очень вежливому коллеге: «Please carefully analyze the project, find the best possible solution». Сейчас я всё чаще пишу инструкции телеграфом:Fix empty password validation in AuthScreen Done == AuthScreen tests pass Don't change public API Don't know? -> Read relevant files / google it Stuck? -> ask meГрамматика страдает, агент – нет. Ему не нужны артикли, предлоги и красивые обороты, если смысл однозначен. Это один из примеров контекстной гигиены в ежедневной работе. Меня зовут Андрей Жаров, я iOS-разработчик из компании Doubletapp
Zero Trust для AI-агентов: как безопасно давать LLM доступ к инструментам, данным и действиям
AI-агенты уже вышли за пределы чат-ботов. Они читают документы, вызывают API, анализируют логи, создают тикеты, готовят правки в коде и выполняют многошаговые задачи без ручного подтверждения каждого шага. Это делает их полезными, но меняет модель риска: агент с инструментами становится явным риском внутри инфраструктуры.
Альтман против Паркинсона
Знал ли Сэм Альтман про закон Паркинсона, когда навел шороху своим заявлением, что ИИ отберет у всех работу? — Рискну предположить, что нет. Иначе бы он не был столь категоричен: если работу можно сделать эффективнее, то это непременно будет сделано, а значит лишних сотрудников сократят.Как бы не так! На протяжении веков человеческие организации выработали необыкновенную живучесть и приспособляемость. Наивно полагать, что целью организации является зарабатывание прибыли или какое-то общественное благо.
Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета
Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья.
