itWeek

Forrester: между руководителями и сотрудниками вырастет разрыв в ожиданиях относительно ИИ В 2027 г. главным препятствием на пути к получению реальной отдачи от искусственного интеллекта станут растущие расхождения между тем, что, по мнению руководителей, может делать ИИ, и тем, как сотрудники на практике используют его в своей работе, пишет в корпоративном блоге Анджелина Геннис, главный аналитик Forrester.

За что российские компании переплачивают в S3 За первые три квартала 2026 года мы провели переговоры с более чем ста российскими компаниями, использующими объектное хранилище S3. У большинства запрос одинаковый: тариф не менялся, объем полезных данных тот же, а счет вырос. Разберем, где именно прячутся расходы и почему первоначальный расчет расходится с реальным счетом.

Агенты ИИ в проде: три человеческих гейта, без которых масштабирование опасно Пилоты с ИИ-агентами сейчас есть почти у всех. Прод с агентами, которые реально трогают внешний мир, есть у немногих. Разница почти никогда в модели. Разница в том, где человек обязан сказать «да», прежде чем система сделает необратимое.

Почему концепция безлюдного производства — неверный подход к пониманию физического ИИ Представление о физическом искусственном интеллекте (Physical AI) уже давно вышло за рамки привычного образа роботизированной руки на конвейере. Сара Ли, старший директор IDC по исследованиям в области ИТ-стратегий для производства, объясняет в корпоративном блоге, что физический ИИ означает на самом деле, почему нехватка рабочей силы стимулирует внедрение технологий быстрее, чем сами технологические достижения, и почему представление о безлюдном производстве — это ошибочный взгляд на будущее данной сферы.

Что препятствует внедрению синтетических данных Согласно отчету Perforce Delphix «The Synthetic Data Market Gap: Findings from Our 2026 Survey», только 34% руководителей доверяют ссылочной целостности (referential integrity) синтетических данных. Маянк Ахлувалия, старший продакт-менеджер Perforce Delphix, рассказывает на портале The New Stack о том, как высокое качество данных способствует их применению в корпоративном тестировании ПО.

Context Engineering и ContextOps: недостающий фундамент для масштабирования агентного ИИ В последние два года дискуссии об использовании искусственного интеллекта в корпоративном секторе были сосредоточены преимущественно на моделях, агентах и инфраструктуре. Организации оценивали базовые модели, экспериментировали с фреймворками для создания агентов, инвестировали в облачные архитектуры, изначально спроектированные для ИИ, и стремились как можно быстрее внедрить «копилотов» и автономные системы. Однако многие из этих инициатив столкнулись с одним и тем же препятствием: эффективность агентов н…

Кодеки, циклы и деньги: как архитектура протокола определяет нагрузку и плотность VDI Когда ИТ-архитектор выбирает платформу VDI (Virtual Desktop Infrastracture), он обычно опирается на три документа — матрица совместимости, тесты производительности и коммерческое предложение. Четвертый документ — финансовая модель на три года — остаётся за скобками обсуждения. Между тем именно архитектура протокола определяет, сколько пользователей поместится на один хост, какую долю CPU и GPU съест конвейер кодеков и во что обойдётся инфраструктура в пересчёте на рабочее место. В этой статье рассмотрим влиян…

Итоги Конференции АБИСС 2026: ФСТЭК, ФСБ, Банк России и Минэнерго рассказали об изменениях регулирования в сфере ИБ На прошедшей неделе в Москве на Пятой межотраслевой конференции АБИСС представители регуляторов обсудили реализацию требований по безопасности КИИ, выполнение ИБ-требований при подключении к платформе Цифрового рубля, а также импортозамещение и переход на доверенные ПАКи.

Неумение роботов общаться друг с другом — серьезное препятствие для физического ИИ Координация работы роботов и автономных систем станет ключевым фактором для полноценного внедрения физического ИИ (Physical AI), однако пока неясно, как скажется отсутствие совместимости на его распространении, отмечают опрошенные порталом AI Business эксперты.

Цифровое предприятие начинается с полевого уровня Промышленная автоматизация долгое время строилась по принципу разделения уровней. На полевом уровне датчики преобразовывали физическую величину в унифицированный сигнал. Контроллеры обрабатывали данные и принимали решения. Системы управления занимались координацией и аналитикой. Такая архитектура была оправдана, когда вычислительные ресурсы были дорогими и централизованными, а от диагностики требовалось лишь зафиксировать отказ.