ИИ.
“Половина денег уходит на оплату LLM”: как мы автоматизировали чаты поддержки и продаж с помощью ИИ
Текст написан по мотивам интервью с Дмитрием Бусовым, CEO проекта LeaderChat.
DeepSeek, коммерческая тайна и увольнение за ИИ: чему первое громкое дело учит бизнес
В июле многие СМИ написали, что сотрудницу московской компании уволили за использование DeepSeek. Получается, теперь открыть ИИ на рабочем компьютере = лишиться работы? На самом деле это не «увольнение за ИИ». Если разобраться: причиной увольнения была не работа с нейросетью сама по себе. Суд рассматривал ситуацию, в которой внутренняя информация компании несколькими способами покидала контролируемый контур, а DeepSeek оказался лишь одним из каналов передачи данных, и далеко не главным.На связи Стефан Соловьёв, я юрист AG-LEGAL
В США недобросовестные сотрудники полиции превратили общенациональную сеть камер Flock в инструмент слежки
Осенью прошлого года в американском штате Джорджия арестовали начальника полиции Майкла Стеффмана за недобросовестное использование системы считывания автомобильных номеров, преследование и домогательства в отношении своей бывшей девушки Марси Бейкли. Речь идёт о разветвлённой сети придорожных камер Flock с искусственным интеллектом, которую американские правоохранители применяют для считывания номеров и пополнения базы данных, чтобы расследовать преступления, пишет Washington Post.
ИИ в IT: как пользоваться ChatGPT и не слить конфиденциальные данные
ИИ помогает инженеру. Но готов ли инженер безопасно его использовать?Искусственный интеллект реально изменил то, как работают айтишники. Сетевые инженеры, безопасники, админы, DevOps, SOC-аналитики почти все сейчас так или иначе используют ChatGPT, Claude, Gemini в работе. У меня ИИ уже давно не «игрушка для баловства», а рабочий инструмент на каждый день: разобрать конфиг, найти ошибку, объяснить, почему что-то не работает так, как должно, накидать скрипт. Это экономит кучу времени, и сидеть руками разбирать то, что ИИ решает за секунды сейчас просто нет смысла.
Штрафуют ли AI-тексты? Прогнал свой корпус через 5 нейросетей и сверил с данными Ahrefs на 331k страниц
Тезис «за AI-текст понижают» (хорошо хоть не унижают) звучит как здравый смысл, и я сам долго в него верил. Но верить, честно говоря, разонравилось, поэтому решил проверить руками на каком-нибудь реальном замере. В итоге я прогнал корпус страниц через пять нейросетей, посмотрел, что предсказывает попадание в их ответы, и сверил вывод с недавним разбором Ahrefs на 331 тысячу страниц (даже Лев Толстой слегка перевернулся). На самом деле, если отбросить шутки, получилось даже интереснее, чем ожидал: наказание следует не за сгенерированный текст как таковой, а за отсутствие реального содержания. Так сказать, за водичку.
AI против Agile: что изменилось за последние два года
Почему Scrum не исчез, но многие привычные процессы уже никогда не будут прежними.
Как оценить стоимость ручного поиска документов в компании на 200 человек
В корпоративных системах обычно хорошо считают то, что приходит отдельным счётом: лицензии, серверы, внедрение, поддержку, подрядчиков. Эти расходы видно в бюджете, у них есть владелец, договор и понятная строка в финансовой модели.Но есть другой тип расходов — менее заметный. Он не приходит отдельным счётом, но каждый день съедает рабочее время сотрудников. Речь о ручном поиске документов, старых версий файлов, договоров, регламентов, презентаций, отчётов и решений, которые уже когда-то были созданы внутри компании.
Квадриллион параметров (1Q) для LLM. Когда нам ждать такую модель?
Согласно закону заголовков Беттериджа («Если заголовок заканчивается вопросительным знаком, на него можно ответить „нет“»), ответом на вопрос в заголовке будет „никогда“. И я попытаюсь вас в этом убедить.
