Теневой ИИ ест бюджет и данные: гайд по выбору корпоративной ИИ-платформы в 2026
В 2026 году перед корпоративным сектором встал новый вызов — управление «теневым искусственным интеллектом» (Shadow AI). После волны успешных точечных пилотов в разных отделах от маркетинга до юристов крупные компании обнаружили себя с десятком разрозненных ИИ-инициатив. В результате руководство теряет контроль над расходами на API-запросы, служба безопасности фиксирует риски утечки данных в публичные сервисы, а ИТ-директора ломают голову, как объединить эти игрушки в единый рабочий контур.
ИИ добрался до раритетов: цены на память DDR2 взлетели на 60% за три месяца
Модуль оперативной памяти Innodisk DDR2 SODIMM. Источник.
Почему мощных видеокарт недостаточно для ИИ
Привет! Меня зовут Дмитрий Шиченко, я руководитель отдела разработки встроенных систем в Selectel
Окупаемость ИИ: сколько малый бизнес теряет на рутине
Сколько вы теряете на рутине прямо сейчасКоротко: окупаемость ИИ упирается в одну цифру – сколько вы уже теряете на ручной рутине. Цена подписки тут вторична. По отраслевым данным владелец малого бизнеса отдаёт рутине около полутора часов каждый день и до трети рабочего времени уходит на административные задачи – это деньги, которые утекают тихо и незаметно.
DDoS: от алерта до выбора модели: диагностика DDoS и Always-On vs On-Demand
Когда на графиках мониторинга появляется аномальный всплеск трафика, ваш первый порыв — сразу врубить фильтры и блокировать всё подозрительное, но на практике именно подобное чаще всего приводит к ошибкам.На самом деле DDoS-защита начинается не с выбора сервиса и не с настройки правил — она начинается с диагностики. В этой статье мы разберём полный цикл: от момента появления алерта до выбора между Always-On и On-Demand моделями защиты.Часть 1. Диагностика и реагированиеА точно ли это DDoS?
Контекстная инженерия для слабой локальной модели: как мы делаем среднюю модель надёжной
Принято думать, что качество ИИ-агента упирается в размер модели. Но когда модель работает локально, в закрытом контуре и на ограниченном железе, брать «побольше» особо некуда. И оказывается, что главный рычаг не модель, а контекст: что вы ей показываете, в каком порядке и как фильтруете. Причём «контекст» здесь — это сборка под то, кто спрашивает, откуда и о чём, плюс честный порог релевантности и продуманный порядок секций. На сильной облачной модели небрежный контекст прощается запасом по reasoning; на средней локальной — нет. Об этом и статья.Почему на локальной модели контекст важнее самой модели
Роковая ошибка Германа Грефа: он не боится ИИ
Глава Сбербанка Герман Греф считает, что сейчас настало время агентной экономики, и нельзя чрезмерно концентрироваться на рисках, связанных с ИИ, упуская из виду, что эти риски, если их не устранить, приведут к созданию общества типа того, который описан в романе Джорджа Оруэлла «1984» или, как сказал Илон Маск, – к реализации в реальности сюжета фильма «Терминатор».Глава Сбербанка Герман Греф известен как сторонник развития искусственного интеллекта и широкого внедрения ИИ в экономику и финансы. Об этом он в очередной раз говорил 19 июня в ходе состоявшегося в СберУниверситете первого форума «Больше чем менеджмент».
