Latest posts
andre_dataist
22 Sept, 12:48edited
Модели решений могут изменить архитектуру ИИ-агентовСейчас большие языковые модели используют почти для всего.Нужно написать текст, выбрать инструмент для агента или принять решение — вызываем LLM. Хотя во многих таких задачах сложного рассуждения вообще не требуется.По сути, мы зовем профессора математики решить, на какую кнопку нажать.И, похоже, для таких задач начинает формироваться отдельный класс ИИ-моделей — модели решений.Они не генерируют текст, а получают описание текущей ситуации и возвращают конкретное решение с вероятностью.Один из примеров — Jev от TypeSafe AI. Компания называет такие модели System One Models — по аналогии с «Системой 1»: быстрым автоматическим мышлением без длинной цепочки рассуждений.Но мне здесь интереснее не сама Jev, а новый подход к принятию решений агентами.Раньше мы выбирали между обычным условием, например «if amount > 10000», иДатаист / ТехнологииJev может изменить архитектуру ИИ-агентов — и вот почемуПоявился новый класс моделей. Jev от TypeSafe AI не пишет текст, а за доли секунды возвращает готовое решение: выбрать, оценить, дать вероятность. Разбираю, как такой слой снимает с GPT и Claude сотни мелких решений внутри ИИ-агентов, где он уже работает…andre_dataist
21 Sept, 18:49
Что изменилось в ИИ для бизнеса за год: технологии уже готовы, а бизнес — еще нетЯ изучил 20 исследований IBM, PwC, KPMG, Microsoft, BCG и Stanford за 2025–2026 годы — и свел более 1300 страниц в большой разбор со своими выводами.Главное: в 2025 компании пытались понять, как людям использовать ИИ. В 2026 — как перестроить вокруг ИИ саму компанию.1. Агенты вышли из прототипов в работу. Интеграция агентов в бизнес-процессы выросла с 13% до 30%. К 2027 компании ожидают в среднем 1661 агента. Уже сейчас 25% операционных решений принимаются ИИ без человека, а к 2030 CEO ожидают 48%.2. Отдача от ИИ расслоилась. В 2025 только 25% инициатив дали ожидаемый ROI. Теперь разброс — от +250% до −20%. У компаний, где ИИ применим шире всего, производительность выросла на 33,5%, а у самой продуктивной пятой части — на 163%.3. Организация оказалась важнее инструментов. При слабой стратегииДатаист / ТехнологииЧто изменилось в ИИ для бизнеса за год: технологии уже готовы, а бизнес — ещё нетГод назад ИИ мерили расходами. Сейчас его мерят отдачей — и отдача расслоилась: технологии уже готовы, а бизнес ещё нет. Сводный разбор двадцати отчётов IBM IBV, PwC, KPMG, Microsoft, BCG и Stanford HAI за 2025–2026 годы: восемь направлений, 68 раскрытий…andre_dataist
17 Sept, 18:55edited
10 млрд ИИ-агентов, одноразовый софт и атаки на ваш счет: каким Gartner видит ближайшее будущее ИИGartner опубликовал прогнозы на 2027 год и далее. Главная мысль в том, что ИИ становится инфраструктурой бизнеса — со своей экономикой, безопасностью, энергетикой и ответственностью.1. Более 10 млрд автономных ИИ-агентов к 2030 году. Они будут сами искать услуги и отправлять заявки от имени людей. Государственным системам понадобятся новые механизмы идентификации, доверия и контроля.А эксперименты с сотнями агентов уже показывают, что при масштабировании они могут начать конкурировать за ресурсы.2. Физический ИИ станет обычной частью работы. К 2030 году 80% сотрудников международных компаний будут работать с роботами, дронами, автономным транспортом и другими физическими ИИ-системами.3. Появятся атаки на ИИ-счета. К 2030 году 80% организаций с публичными ИИ-сервисами столкнутся сGartnerGartner Unveils Top Strategic Predictions for 2027 and BeyondGartner has unveiled its top strategic predictions for 2027 and beyond, spanning three categories: robots everywhere, cost to value and unknown unknowns. #GartnerSYM #GartnerITandre_dataist
11 Sept, 16:54edited
Расскажу чуть подробнее о платформе, через которую я проводил экзамен по разработке продуктов с ИИ в кипрском университете.Студенты регистрируются через GitHub и там же отправляют свои проекты.После этого автоматически подключается проверяющий агент: по моим критериям он оценивает спецификацию, архитектуру продукта и наличие тестов.Дальше проект тестируют несколько симулированных пользователей с разными ролями и сценариями, и каждый оставляет свою обратную связь.После этого начинается игровая часть.Каждый студент может инвестировать виртуальные деньги в стартапы других участников.У каждого проекта есть карточка с кодом, презентацией и демо-видео после защиты.Есть и отдельная симуляция рынка.По каждому стартапу система собирает реальные новости и аналитику, а затем моделирует его развитие на рынке в течение года.Можно увидеть, как один стартап набирает пользователей, аandre_dataist
11 Sept, 15:14edited
Как быть зачетным преподом в эпоху ИИНачался новый учебный год, и я снова в роли препода веду курс по автоматизации бизнес-процессов с ИИ-агентами в ИТМО и AI Talent Hub.Сегодня появляется новая базовая грамотность — умение работать с ИИ. Нужно понимать ограничения моделей, работать с контекстом и источниками и уметь проверять ответы.И преподавателям тоже приходится перестраиваться.1. Подготовка материаловДля меня подготовка к занятиям всегда была способом самому чему-то научиться.Хороший преподаватель должен оставаться немного исследователем и следить за новым в своей области. Нашел новое исследование или подход — разобрался и рассказал студентам. С ИИ это происходит намного быстрее.Презентации можно быстрее собирать в HTML с интерактивными элементами и понятными диаграммами. Но здесь важно добавлять себя. Если просто генерировать все подряд, получается раздражающийTelegramРасскажу чуть подробнее о платформе, через которую я проводил экзамен по разработке продуктов с ИИ в кипрском университете. Студенты регистрируются через GitHub и там же отправляют свои проекты. После этого автоматически подключается проверяющий агент:…andre_dataist
5 Sept, 16:42edited
GPT-6 Astra достигла AGI? Разбираемся без хайпаOpenAI представила GPT-6 Astra и заявила о начале эры AGI. По определению OpenAI, общий ИИ должен превосходить людей в большинстве экономически значимых задач.Но если убрать маркетинг, приблизилась ли Astra к человеческому пониманию мира?Главный аргумент — бенчмарк ARC-AGI-3. Это тест, где модель попадает в незнакомые игровые миры и должна сама понять, как они устроены. Astra набрала 62,7% против 7,78% у GPT-5.6 Sol и 30,16% у Claude Opus 5. Более того, 96% решенных уровней в среде OpenAI она проходила за меньшее число действий, чем человек.Но OpenAI показывала в этом тесте 99,9%. Разница возникла потому, что использовалась собственная обертка с памятью и обработкой контекста.Поэтому прохождение теста еще не доказывает AGI.При этом скачок в интеллекте серьезный. Astra получила 97,6% в сложнейшей математике FrontierMath, 96% вНовости«Добро пожаловать в эру AGI»: OpenAI представила GPT-6 AstraOpenAI представила GPT-6 Astra — новую передовую модель, которую компания считает возможным началом эры искусственного общего интеллекта (AGI). Сооснователь и президент OpenAI Грег Брокман заявил, что Astra позволяет делегировать ИИ сложную работу сразу в…andre_dataist
4 Sept, 16:30edited
Если ИИ делает роботов сильнее, может ли он сделать сильнее человека?Выше отправил новость о том, как прошли вторые «Олимпийские игры роботов» в Китае. Впечатляет, как за год роботы стали заметно быстрее и функциональнее.Конечно, сравнивать человека и робота не совсем корректно, но когда на тебя бежит груда железа со скоростью лучшего спринтера мира, выглядит пугающе.Очевидно, что дальше роботы будут становиться только лучше. Отсюда возникает вопрос: если ИИ помогает машине становиться быстрее и сильнее, то как он может помочь в этом нам?Для меня спорт довольно личная тема. Мой соревновательный путь начался в конце 90-х с шахмат. Я выиграл детский турнир, после которого меня «прессанули» за шахматным клубом.Дед решил, что шахматисту неплохо бы уметь за себя постоять, и отдал меня в единоборства. Следующие 12 лет были и кудо, и смешанные единоборства.К 18 годам я перешел вДатаист / ТехнологииНовая эпоха спорта: как ИИ меняет пределы человеческих возможностейЧасы перестраивают тренировку, камеры восстанавливают скелет без маркеров, алгоритмы ищут свободное пространство и помогают судьям. Полная карта применения ИИ в спорте: восемь категорий дисциплин, весь жизненный цикл от просмотра до трансляции, двенадцать…andre_dataist
4 Sept, 16:30
forwarded from @neuronium_ai
Роботы уже быстрее Усэйна Болта. Но готовы ли они к реальному миру?В Пекине завершились World Humanoid Robot Games 2026 — пожалуй, самый наглядный публичный тест того, насколько далеко сегодня зашли гуманоидные роботы.За пять дней на одной площадке собрали 2 056 роботов из 16 стран для соревнований в 51 дисциплине.Роботов заставляли бегать, прыгать, драться, играть в футбол и даже работать в магазине и на производстве.Главный хайлайт — один из роботов пробежал стометровку за 8,64 секунды.Год назад лучший результат робота был 21,50 секунды. То есть всего за год результат улучшился примерно в 2,5 раза.Да, на секундомере робот уже быстрее мирового рекорда Усэйна Болта — 9,58. Но сравнивать их напрямую неправильно: другое тело и никаких биологических ограничений.Но вот вставить USB-кабель в разъём — всё ещё серьёзная инженерная задача.На соревнованиях роботы должны былиНовостиРоботы уже быстрее Болта. Но готовы ли они к реальному миру?Вторые World Humanoid Robot Games прошли 22–26 августа 2026 года в Пекине: 666 команд, 2 056 роботов, 51 дисциплина и 1 301 состязание. Стометровка ускорилась с 21,50 до 8,64 секунды — быстрее рекорда Усэйна Болта на секундомере. Но в прикладных заданиях…andre_dataist
25 Aug, 19:56
forwarded from @dataist_academy
Как разобрать бизнес-процесс и превратить его в ИИ-агентаВозвращаюсь со второй лекцией курса «Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов».Мне пришлось два года проучиться в магистратуре Высшей школы экономики, получить диплом Международного института бизнес-анализа и перевести для официальной русской версии около 500 страниц BABOK (Business Analysis Body of Knowledge), чтобы собрать эту лекцию.Конечно, вы можете самостоятельно прочитать весь BABOK. Там намного больше методов, инструментов и техник бизнес-анализа.Но я постарался сделать максимально краткую и практическую выжимку именно для автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов.Чтобы разработать полноценную стратегию ИИ-трансформации, нужно определить, какие процессы автоматизировать, в какой последовательности и каких агентов для них создавать.Для этого сначала нужно разобрать каждый процесс таким,Andre AITМодуль 2 — Переход к процессному подходуВы научитесь описывать процесс честной моделью AS-IS, находить узкие места и точки автоматизации, выбирать между простым правилом, ИИ-агентом и человеком и собирать целевой процесс TO-BE с метриками.andre_dataist
22 Aug, 16:49edited
Промт-инжиниринг выходит в физический мирОпять про роботов. Несколько дней назад Generalist AI представила GEN-1.5 — новую модель для управления роботами.Обычно, если мы хотим научить робота новому действию, нужно собрать кучу данных, обучить модель и проверить ее на реальном железе.GEN-1.5 обучали больше восьми месяцев, пока исследователи не попробовали вообще не обновлять веса.И оказалось, что модель способна понять новую задачу из контекста.Теперь роботу можно показать 3–12 секунд физического действия, после чего GEN-1.5 попытается выполнить его сама. Generalist AI называет это физическим промтингом.Примерно как с языковой моделью, только здесь в промт передается не текст, а сенсорные данные и само действие.Демонстрация помещается в 30-секундный контекст. Модель смотрит на пример и текущее состояние среды и пытается понять, что нужно сделать.На десяти коротких задачахandre_dataist
17 Aug, 19:48
ИИ-агенты выходят в физический мир: кажется, мы начинаем по-другому обучать роботовНедавно Humanoid — один из клиентов моей компании — стал первым в Европе единорогом в сфере гуманоидной робототехники.Многие знают меня по внедрению ИИ в бизнес, но я также занимаюсь робототехникой.Когда я консультировал Humanoid, у меня уже был опыт ускорения разработки и обучения беспилотников в симуляции.Поэтому возник вопрос: а что, если совместить эти подходы и ускорить создание новых навыков для роботов?На заводе роботу не нужно абстрактное «умение быть человеком»: часто нужно взять объект и положить его в нужное место. Причем две ноги не всегда преимущество — практичнее колесная платформа, а главная ценность в работе руками.Другой объект, положение или рабочая зона — и уже нужны новые данные для обучения. Одна из ключевых проблем робототехники — Sim2Real-переход: то, что работает вДатаист / ТехнологииКак ИИ-агенты начинают самостоятельно обучать роботовРоботы начинают учиться сами. Не просто выполнять заранее обученные действия, а пробовать решения в реальном мире, ошибаться, анализировать результат, менять собственное поведение и сохранять удачные действия как новые навыки. Причём следующий шаг ещё интереснее:…andre_dataist
7 Aug, 15:03
andre_dataist
7 Aug, 14:32
forwarded from @dataist_academy
Как превратить бизнес в AI-First компанию с ИИ-агентамиПервый вопрос предпринимателей: с чего начать ИИ-трансформацию бизнеса и внедрение ИИ-агентов?Мой ответ всегда один: не с агентов, а с диагностики бизнеса.Сначала нужно понять, где компания находится сейчас: насколько зрела ее система управления, люди, инфраструктура и данные и готова ли она к внедрению ИИ.К этому выводу я пришел не только благодаря успешным проектам. В моем опыте была и неудачная попытка ИИ-трансформации.В роли Chief AI Officer я предложил начать с диагностики ИИ-зрелости, на что фаундер назвал это «корпоративным булшитом».Он хотел сразу перейти к созданию агентов, но быстро выяснилось, что внедрять агентов практически некуда.В компании был слабый менеджмент. Даже руководители не понимали общих целей бизнеса, а цели подразделений не были связаны между собой.Никто не понимал, какой департамент чемAndre AITАвтоматизация - Модуль 1 - Стратегия внедрения ИИ в бизнес-процессыВы поймёте, как ИИ-агенты меняют операционную модель компании, сможете оценить уровень ИИ-зрелости бизнеса и определить, в какие процессы внедрение ИИ принесёт наибольший эффект.andre_dataist
7 Aug, 13:58edited
Как превратить бизнес в AI-First компанию с помощью ИИ-агентовЯ запускаю бесплатный курс по автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ-агентов.В нем я собрал свой практический опыт ИИ-трансформации компаний: от диагностики бизнеса и разработки стратегии до создания агентов, их внедрения в реальные процессы, управления изменениями и расчета экономического эффекта.Цель курса — научить вас видеть бизнес как поток данных и превращать его в интеллектуальные системы, в которых люди и ИИ-агенты работают вместе.Курс подойдет будущим ИИ-консультантам, ИИ-инженерам по автоматизации и ИИ-основателям.Вы научитесь автоматизировать процессы и масштабировать бизнес без роста штата, а также:• проводить диагностику ИИ-зрелости бизнеса; • разрабатывать стратегию ИИ-трансформации; • находить процессы с наибольшим потенциалом для автоматизации; • описывать текущие процессы AS-IS; • редизайнитьAndre AI TechnologiesКурс по автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ-агентовКурс для будущих ИИ-консультантов, ИИ-инженеров по автоматизации и ИИ-основателей: находить процессы для автоматизации, собирать ИИ-агентов и получать измеримый экономический эффект.andre_dataist
23 Jul, 19:53
Восстание машин: как защитить свой бизнес, когда ИИ становится хакеромНедавно ИИ-агент на базе GPT-5.6 Sol и более мощной предрелизной модели OpenAI сбежал из изолированной среды и проник в инфраструктуру Hugging Face.Так он хотел получить решения к ExploitGym — тренажеру для ИИ-хакеров, где модели учат находить уязвимости и взламывать системы.Это один из первых публичных случаев, когда ИИ преодолел песочницу и добрался до внешней системы.Но модели не «взбунтовались». Исследователи проверяли хакерские возможности и дали инструменты без блокировки опасных действий.Однако никто не поручал агенту выходить в интернет, атаковать Hugging Face и красть ответы. Этот путь он выбрал сам ради цели — решить тест.Песочница не имела открытого интернета, но могла устанавливать библиотеки через внутренний реестр. Агент нашел неизвестную уязвимость в прокси, повысил привилегии и добрался доOpenAIOpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluationOpenAI and Hugging Face share early findings from a security incident during AI model evaluation, highlighting advanced cyber capabilities and lessons for defenders.andre_dataist
18 Jul, 08:56
Инвестиции не нужны: как ИИ меняет венчур. Часть 2В первой части я рассказал, почему инвестиции перестают быть обязательным входным билетом в технологическое предпринимательство.На мой взгляд, на смену классическому венчуру может прийти гибридная модель.Вчера венчур был устроен просто: инвестор переводит деньги, а основатель отдает долю. Но бизнесу нужен не только капитал. Ему нужны время и фокус основателя, доверие клиентов и доступ к рынку.У инженера, способного самостоятельно создать продукт, обычно три вопроса: что строить, на что жить во время разработки и как затем выйти к клиентам.Первый вопрос решает система, которая помогает определить реальную потребность рынка. О ней расскажу в конце.Второй можно закрыть так, как сделал я: сначала заработать капитал, а затем финансировать свои продукты.Либо через краудфандинг. Будущие пользователи заранее финансируют разработку,andre_dataist
18 Jul, 08:56edited
Инвестиции не нужны: как ИИ меняет венчур. Часть 1В 2019 году я выиграл акселератор Сбера с дейтинг-сервисом на базе ИИ с несколькими тысячами пользователей.Мне предложили 2 млн рублей за 10% компании, а в дальнейшем Сбер мог увеличить долю до 50% по той же цене акций и получить контроль.Я отказался. Этих денег хватило бы на месяц работы, а в топ-менеджменте Сбера я мог спокойно заработать эту сумму за квартал.Получается, что ради месяца расходов я должен был навсегда отдать часть компании и потерять свободу.Согласно опросу, 87% наших пользователей ушли бы из сервиса, если бы мы «продались» Сберу.Кроме того, условия акселератора лишали меня возможности независимо развивать стартап в течение трех лет.Тогда в дейтинге многие пользователи успели найти своего человека, поэтому вскоре я его похоронил.В то время инвестиции казались обязательными, но сегодня все изменилось.Ещеandre_dataist
1 Jul, 17:26
Loop Engineering: новый хайп или конец ручного промтинга?Сначала все учились писать хорошие промты, и ненадолго даже появилась целая профессия промт-инженера. Казалось, что главный навык будущего — это умение просить модель исполнять нужную роль, описывать формат ответа, добавлять примеры и ограничения, чтобы получать ожидаемый результат.Потом стало понятно, что одного промта мало. Модель не может качественно решать задачу, если она не понимает контекст: какие есть документы и как устроен проект. Так появилась инженерия контекста: умение предоставить модели такую информацию, чтобы она могла выдавать более осмысленные ответы.Следующий уровень — обвязка вокруг модели в виде инструментов, песочницы, логов, памяти и прав на совершение действий. Потому что модель без среды просто отвечает текстом, а агент в правильно организованной среде уже может действовать.Но сейчас инженеры
andre_dataist
23 Jun, 20:29edited
10 причин провала ИИ-трансформации — и почему ИИ-компанию бывает проще запустить с нуляНаписал новую статью, но не потому, что разочаровался в ИИ-трансформациях.Скорее наоборот – слишком долго этим занимался.Первый опыт был еще в Accenture, а потом в Сбере около десяти лет назад.Тогда мы строили хранилища данных, чтобы использовать их для обучения моделей и продвинутой аналитики для принятия решений. Потом были и другие крупные трансформации.И за это время я стал чаще замечать одну вещь.Большую компанию можно трансформировать, но цена этой трансформации порой оказывается сильно выше, чем кажется в начале.Проблема не только в данных, легаси, безопасности или качестве моделей. Это все важные, но технически решаемые задачи.Главная сложность в том, что ИИ вскрывает само устройство компании, а ИИ-трансформация становится проверкой зрелости организации.И если для внедренияДатаист / Мысли10 причин провала ИИ-трансформации — и почему ИИ-компанию бывает проще запустить с нуляПосле десятка лет работы с ИИ-трансформациями у меня появился неприличный вопрос для компаний: что проще — изменить большую компанию или построить новую с нуля?andre_dataist
13 Jun, 11:28
Закрытие Fable 5 — новый прецедент для ИИ-индустрииСША фактически впервые публично применили к ИИ-модели логику экспортного контроля не только как к чипам и дата-центрам, но как к интеллектуальному продукту.Anthropic получила директиву приостановить доступ к Fable 5 и Mythos 5 для иностранных граждан, включая иностранных сотрудников самой Anthropic. В результате спустя три дня после релиза компания была вынуждена отключить модели для всех клиентов.Anthropic называла Fable 5 безопасной версией Mythos 5, а Mythos 5 оставалась недоступной для широкой аудитории: ее планировали открыть для исследований.Anthropic утверждает, что перед запуском провела тысячи часов тестирования вместе с правительством США. По словам компании, система безопасности Fable оказалась эффективнее, чем у ранее развернутых моделей.На самом деле это важное событие. Доступ к передовому интеллекту теперь можетAnthropicStatement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5The US government has issued an export control directive to suspend all access to Fable 5 and Mythos 5 by any foreign national, whether inside or outside the United States.
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
