Бизнес входит в эру ИИ-агентов. В BCG уже фиксируют случаи, где агенты снижают издержки на отдельные бизнес-функции на 90–95%. Но агентский рынок хаотичный и бессистемный, поэтому управление ими может стать для компаний непосильной задачей. Gartner прогнозирует, что уже к 2027 году 40% корпоративных проектов по внедрению агентского ИИ будут закрыты из-за сложностей внедрения и неочевидной коммерческой выгоды.

Решение есть — подход «инфраструктура как платформа» (Infrastructure-as-a-Platform, IaaP). Он поможет подготовить корпоративную инфраструктуру к агентской эре и интегрировать их с максимумом понимания и минимумом издержек. Рассказываем, как это работает.

🐼 Что такое «зоопарк агентов»

Рынок агентского ИИ только зарождается, но уже очень фрагментирован. Одни вендоры предлагают агентов для HR-функций, другие — для службы поддержки, третьи — для юридического отдела или управления цепочками поставок. У них нет никаких единых стандартов и нормативов — каждое решение уникально и требует индивидуального подхода.

Каждый агент может принести пользу. Но управление ими может стать для компании головной болью — и вот почему.

🔸Для контроля за работой каждого агента придётся подбирать уникальные метрики и модели трассировки.
🔸Каждый агент требует доступа к данным, иногда с избыточными правами — это создаёт риски безопасности.
🔸Агенты могут ошибаться, и кто-то должен нести ответственность за их работу. Но если агентов много, ответственность размывается.
🔸Агенты могут дублировать функции друг друга, выполнять одни и те же действия.
🔸Рано или поздно агентам придётся начать взаимодействовать между собой. Эти процессы требуют особого контроля.

Ситуацию, когда издержки от этих проблем превосходят пользу от использования агентов, и называют «зоопарком». Защитить себя от такого сценария можно, системно подготовив инфраструктуру компании.

🛠 Как должна работать инфраструктура как сервис

Корпоративная инфраструктура для внедрения агентов должна быть прежде всего гибкой и способной быстро адаптироваться к изменениям, но при этом целостной и единообразной. Вот как это достигается в IaaS-подходе.

Всё как код
В классической IT-модели инфраструктура настраивается вручную: администраторы конфигурируют серверы, сети, доступы. В модели IaaP всё описывается в виде кода, например через Terraform или Ansible. Если нужно запустить нового агента, достаточно изменить файл: система сама развернёт сервер, настроит сеть и подключит сервисы. В виде кода хранятся и конфигурации доступа к данным для каждого агента.

Доступ к инфраструктуре через API
Инфраструктура должна стать динамической платформой, все обращения к которой происходят через API, в том числе со стороны агентов. Практическая опора такого подхода — ПО для оркестровки приложений Kubernetes. Все операции и коммуникации между компонентами в нём — это вызовы REST API через API-сервер.

Автоматическое управление ресурсами
Все изменения в инфраструктуру переносятся в автоматизированные конвейеры, такие как CI/CD и GitOps, где они сперва проходят через заданные шаги контроля (ревью, тесты, политики).

Единый слой наблюдаемости
Для контроля за агентами компания создаёт единый центр мониторинга: собирает логи, метрики, трассировки. Это даёт полную картину — какой агент сколько ресурсов потребляет, где замедления, какие данные используются. Кроме того, компания ведёт единый реестр агентов и единый пайплайн проверки каждого агента, например на утечки персональных данных и соответствие GDPR.

Платформенный подход к управлению командой
На уровне всей компании за интеграцию агентов должна отвечать отдельная команда, стремящаяся к тому, чтобы создать единую агентскую платформу. При этом ответственность за деятельность агентов по бизнес-функциям разделена между IT-отделом и конкретной командой. К примеру, за качество работы агента, который помогает юристам обрабатывать входящую документацию, отвечают глава IT и руководитель юротдела.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Несмотря на то, что гибрид и удалёнка стали нормой, 31% сотрудников крупных компаний всё ещё сталкиваются с трудностями в совместной работе из-за неэффективных цифровых инструментов.

Сколько часов можно сэкономить на встречах с помощью ИИ, возможен ли мгновенный перевод языков прямо на планёрке, как компании используют VR для совместной работы и что изменилось в Яндекс Документах — в новом выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Как всегда по понедельникам, собрали всё интересное из мира технологий для бизнеса.

Объём рынка киберстрахования в России почти достиг 1 млрд рублей
С 2022 по 2024 год объём этого рынка в России удвоился, показывая устойчивый рост — до этого он рос на 10–15% в 2023–2024-м и на 30% ранее. Этому способствовали локализация страховых договоров по киберрискам для дочерних фирм иностранных компаний и увеличение числа атак по всем секторам экономики. В 2024 году МВД зарегистрировало почти 765 тысяч кибератак, но лишь 25% из них раскрываются. 

Китайская инвестиционная компания Tencent привлекла $1,27 млрд
Это произошло благодаря первому за последние четыре года выпуску офшорных облигаций в юанях. Выручка Tencent во втором квартале выросла на 15% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года — в основном благодаря игровому подразделению и инвестициям в ИИ.

Tencent — один из крупнейших китайских технологигантов. Ключевые проекты компании включают мессенджер и суперприложение WeChat, игровые студии и платформы, а также Tencent Cloud и ИИ. Успешная эмиссия облигаций поддерживает конкурентоспособность Tencent на фоне глобальных IT-гигантов.

За год число запросов к ChatGPT выросло в 5 раз
OpenAI опубликовала данные на основе анализа логов 1,5 млн пользователей ChatGPT с мая 2024 по июнь 2025-го. Выяснилось, что 28,3% обращаются к нейросети за практическими советами, 24% и 4,2% — за помощью в написании текстов и кода соответственно. На рабочие задачи приходится 27%: в основном они сводятся к сбору информации и принятию решений. 

Nvidia запустила ИИ-автопилота
Проект Robotaxi направлен на создание нового поколения автопилотов по модели end-to-end — когда все задачи решаются одним нейросетевым модулем. Он обучается на симуляциях «мировых моделей» — это виртуальные симуляторы реальности внутри ИИ, которые получают данные от сенсоров, учатся строить компактное описание среды и предсказывать, как поведут себя окружающие объекты. Уже сейчас на базе платформы DRIVE AGX Thor с Nvidia работают такие автопроизводители, как BYD, GAC, Li Auto, Xiaomi, Volvo, IM Motors и Zeekr.

Яндекс и «Перекрёсток» запускают проект масштабной роботизации 
100 роботов будут собирать заказы в распределительном центре для супермаркетов в Санкт-Петербурге и области. Они также возьмут на себя до 90% операций с охлаждёнными и скоропортящимися товарами. После внедрения системы заказы будут собирать в 2,5 раза быстрее: до 300 коробов в час против 130 при ручной сборке. Это позволит обслуживать на 30 магазинов больше — без расширения площадей. Проект станет одной из крупнейших автоматизаций в российском ритейле и может послужить примером для других сетей, учитывая прогноз Х5 о частичной автоматизации до 30% операций к 2028 году.

Huawei анонсировала «самую мощную в мире» компьютерную систему для ИИ 
Компания заверяет, что вычислительная мощность новой Atlas 950 SuperCluster будет в 6,7 раза выше, чем у системы Nvidia NVL144, запуск которой также запланирован на 2026 год. Кроме того, Huawei планирует выпуск Ascend 970 в 2028 году и намерена ежегодно удваивать вычислительную мощность. Это позволит компании возглавить гонку за супермощные ИИ-системы, в которой участвует и xAI Илона Маска.

Kaspersky: хакеры атакуют отели для кражи данных с банковских карт гостей
Хакерская группа RevengeHotels проводит фишинговые атаки на гостиницы, рассылая письма с ложными запросами о бронировании или предложениями работы. Письма содержат ссылки на вредоносные сайты, через которые в систему отелей внедряется троян VenomRAT. С его помощью злоумышленники получают удалённый доступ к внутренней сети отеля, чтобы похищать данные банковских карт гостей и другую конфиденциальную информацию.

RevengeHotels использует большую языковую модель (LLM) при разработке вредоносного ПО, что указывает на активное применение ИИ в кибератаках. В России число таких фишинговых атак выросло на 53% с начала года.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech