Согласно исследованию Microsoft, по всему миру в образовательном процессе ИИ используют уже 30% студентов, 36% преподавателей и 53% сотрудников на руководящих должностях.
Мы продолжаем рассказывать о стартапах, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. Сегодня говорим об Oboe — ИИ-сервисе, который за минуту генерирует персонализированный обучающий курс по заданной теме.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Мы продолжаем рассказывать о стартапах, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. Сегодня говорим об Oboe — ИИ-сервисе, который за минуту генерирует персонализированный обучающий курс по заданной теме.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
❤14🔥9👍8🤓2👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня у ИИ есть тысячи кейсов применения, и каждая компания интегрирует модели с внешними системами по-своему, что усложняет разработку и поддержку. Но уже появляются первые стандарты, которые обещают упорядочить этот процесс. Главный тренд — Model Context Protocol — открытый протокол прикладного уровня для взаимодействия языковых моделей с внешними инструментами.
Как работает MCP и кто его внедряет, что изменилось на опенсорс-платформе SourceCraft после появления поддержки MCP и как обеспечить безопасность при работе с новым стандартом — в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Как работает MCP и кто его внедряет, что изменилось на опенсорс-платформе SourceCraft после появления поддержки MCP и как обеспечить безопасность при работе с новым стандартом — в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
❤7👍5🔥5🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Понедельник — время битубитех-дайджеста.
🔹 37% критичных угроз российских компаний за год связаны с майнерами криптовалют
Это данные из отчёта компании F6 об угрозах «высокого уровня критичности» с 1 июля 2024 года по 30 июня 2025 года. Число атак шифровальщиков в 2024 году выросло более чем в полтора раза по сравнению с 2023 годом, а данные около 59% российских компаний уже оказались в даркнете. Среди основных направлений атак выделяют фишинговые рассылки, создание мошеннических ресурсов, Android-трояны и злоупотребление цепочками поставок.
В числе других популярных киберугроз также отмечают утечки персональных данных,
DDoS-атаки (выросли за I квартал 2025 года по сравнению с аналогичным периодом в 2024-м), целевой фишинг (+32% за I квартал) и программы-вымогатели (их количество увеличилось в полтора раза за год).
🔹 Число атак на цепочки поставок компаний увеличилось на 110%
за последние 8 месяцев по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Чаще всего жертвами атак становятся компании в промышленности (41%), ритейле (32%), энергетике (15%) и hi-tech (12%).
Доля инцидентов с участием третьих сторон достигла 30%. Эксперты связывают это с усложнением экосистем поставок, широким применением open-source-модулей и активным использованием ИИ-инструментов при разработке. Злоумышленники проникают через подрядчиков, облачные сервисы и другие партнёрские каналы, что даёт возможность многократного эффекта для всех участников цепочки.
В ответ на угрозы специалисты советуют вести инвентаризацию программных компонентов (SBOM), интегрировать телеметрию и данные о рисках от поставщиков в SOC/OT-системы, а также применять стратегии Zero Trust и микросегментацию внутри сети.
🔹 58% управленцев предсказывают полную автоматизацию административных процессов к 2030 году
Среди 855 опрошенных руководителей и HR-специалистов в России больше половины уверены, что через 5 лет документооборот, контроль исполнения и другие подобные задачи вместо людей будут выполнять специальные сервисы. При этом 50% считают, что цифровые инструменты дают больше контроля и помогают принимать решения быстрее и точнее, а 38% видят роль руководителя как модератора процессов. 26% предсказывают также автоматизацию маркетинга и продаж, 23% — финансов, 22% — HR.
🔹 «Искусственный интеллект исчерпал доступные для обучения данные», —
утверждает Нима Рафаэль, директор по данным и руководитель отдела разработки данных Goldman Sachs’. Он отметил, что разработчики уже переходят к использованию машинно-сгенерированных наборов данных, но предупредил об опасности «творческого плато» — когда модели учатся только на собственных результатах (не всегда корректных) и деградируют. Рафаэль считает, что резервами для развития ИИ могут стать закрытые данные компаний — история взаимодействий с клиентами, торговые потоки и прочее, — если их правильно нормировать и обработать.
Отчёт Neptune о состоянии обучения фундаментальных моделей показывает, что одна из главных проблем команд — именно подбор и управление данными как активом. При этом стоимость создания качественных тренировочных данных для LLM может существенно превышать затраты на саму модель, потому что включает человеческий труд, экспертную разметку и обеспечение разнообразия.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
🔹 37% критичных угроз российских компаний за год связаны с майнерами криптовалют
Это данные из отчёта компании F6 об угрозах «высокого уровня критичности» с 1 июля 2024 года по 30 июня 2025 года. Число атак шифровальщиков в 2024 году выросло более чем в полтора раза по сравнению с 2023 годом, а данные около 59% российских компаний уже оказались в даркнете. Среди основных направлений атак выделяют фишинговые рассылки, создание мошеннических ресурсов, Android-трояны и злоупотребление цепочками поставок.
В числе других популярных киберугроз также отмечают утечки персональных данных,
DDoS-атаки (выросли за I квартал 2025 года по сравнению с аналогичным периодом в 2024-м), целевой фишинг (+32% за I квартал) и программы-вымогатели (их количество увеличилось в полтора раза за год).
🔹 Число атак на цепочки поставок компаний увеличилось на 110%
за последние 8 месяцев по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Чаще всего жертвами атак становятся компании в промышленности (41%), ритейле (32%), энергетике (15%) и hi-tech (12%).
Доля инцидентов с участием третьих сторон достигла 30%. Эксперты связывают это с усложнением экосистем поставок, широким применением open-source-модулей и активным использованием ИИ-инструментов при разработке. Злоумышленники проникают через подрядчиков, облачные сервисы и другие партнёрские каналы, что даёт возможность многократного эффекта для всех участников цепочки.
В ответ на угрозы специалисты советуют вести инвентаризацию программных компонентов (SBOM), интегрировать телеметрию и данные о рисках от поставщиков в SOC/OT-системы, а также применять стратегии Zero Trust и микросегментацию внутри сети.
🔹 58% управленцев предсказывают полную автоматизацию административных процессов к 2030 году
Среди 855 опрошенных руководителей и HR-специалистов в России больше половины уверены, что через 5 лет документооборот, контроль исполнения и другие подобные задачи вместо людей будут выполнять специальные сервисы. При этом 50% считают, что цифровые инструменты дают больше контроля и помогают принимать решения быстрее и точнее, а 38% видят роль руководителя как модератора процессов. 26% предсказывают также автоматизацию маркетинга и продаж, 23% — финансов, 22% — HR.
🔹 «Искусственный интеллект исчерпал доступные для обучения данные», —
утверждает Нима Рафаэль, директор по данным и руководитель отдела разработки данных Goldman Sachs’. Он отметил, что разработчики уже переходят к использованию машинно-сгенерированных наборов данных, но предупредил об опасности «творческого плато» — когда модели учатся только на собственных результатах (не всегда корректных) и деградируют. Рафаэль считает, что резервами для развития ИИ могут стать закрытые данные компаний — история взаимодействий с клиентами, торговые потоки и прочее, — если их правильно нормировать и обработать.
Отчёт Neptune о состоянии обучения фундаментальных моделей показывает, что одна из главных проблем команд — именно подбор и управление данными как активом. При этом стоимость создания качественных тренировочных данных для LLM может существенно превышать затраты на саму модель, потому что включает человеческий труд, экспертную разметку и обеспечение разнообразия.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
❤9🔥5👍4
ИИ-технологии доказали свою реальную пользу для бизнеса, причём не только в бигтехе. Мы регулярно рассказываем, как они упрощают работу и автоматизируют процессы в самых разных отраслях: в банковской сфере, HR, ритейле, строительстве, фэшн-индустрии, медицине, туризме и даже сельском хозяйстве.
❤7👍7🔥6
А в какой сфере ИИ сейчас наиболее актуален для вашей компании?
Anonymous Poll
35%
Оптимизация внутренних процессов
20%
Продажи и маркетинг
18%
Аналитика и прогнозирование
21%
Разработка
6%
Другое, расскажу в комментариях
DevOps — это методология, которая объединяет разработчиков, тестировщиков и администраторов. Это позволяет наладить единый процесс создания и выпуска ПО, где коммуникация не прерывается, а обновления выходят вовремя. Сегодня DevOps стал нормой для большинства компаний.
Пару лет назад продолжением DevOps стал DevSecOps. Это подход, при котором безопасность встраивается во все этапы жизненного цикла продукта: от написания кода до эксплуатации.
Хотя многие компании начали внедрение новой методологии, результаты пока остаются неутешительными. Исследование среди 100 компаний, разрабатывающих ПО в IT, телекоме, финансах и нефтепереработке, показало:
🌟 28% из них практически не использует инструменты безопасной разработки (DevSecOps) или только планирует их внедрять
🌟 половина ограничивается быстрой проверкой кода
🌟 лишь 23% полностью автоматизировали тестирование продуктов на безопасность.
Почему стоит задуматься?
Когда компании пренебрегают вопросами безопасности, цена ошибки становится слишком высокой. Как один из результатов, в 2024 году РКН зафиксировал рекордное количество утечек персональных данных — 710 млн записей. А в этом году уже половина российских компаний столкнулась с кибератаками. Совокупный ущерб за 8 месяцев 2025 года в корпоративном секторе может составить 1,5 трлн рублей.
Что мешает компаниям внедрять DevSecOps?
На практике внедрение подхода часто упирается в барьеры. Во‑первых, в 19% IT-компаний сотрудники плохо знают основы информационной безопасности. То есть проблема начинается ещё на уровне корпоративной культуры.
Во-вторых, DevSecOps — относительно новый тренд, и рынок AppSec/DevSecOps-инженеров в России пока ограничен. Компании часто пытаются «навалить» всё на IT-отдел или полагаются на случайные инициативы.
Кроме того, часто наблюдается разрыв ответственности, когда IT-отделы и ИБ работают отдельно, а единого подхода к управлению уязвимостями нет. Наконец, существует страх замедлить релизы: многие опасаются, что дополнительные проверки и процессы безопасности будут тормозить цикл разработки и снижать показатель time-to-market.
Что делать бизнесу?
Безопасность должна стать не отдельной задачей или финальной проверкой, а неотъемлемым элементом стратегии разработки: от сбора требований до эксплуатации. При этом важно выбирать качественные, проверенные инструменты, которые помогают защищать системы, не замедляя разработку.
Например, недавно Yandex Cloud обновил сервисы кибербезопасности для бизнеса и представил новый модуль Kubernetes Security Posture Management (KSPM) в Security Deck. Он предоставляет единое пространство разработчикам и ИБ‑командам для контроля безопасности, обнаруживает и защищает Kubernetes‑кластеры. Модуль также позволяет определять политику безопасности при развёртывании ПО и защищать его во время исполнения.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Пару лет назад продолжением DevOps стал DevSecOps. Это подход, при котором безопасность встраивается во все этапы жизненного цикла продукта: от написания кода до эксплуатации.
Хотя многие компании начали внедрение новой методологии, результаты пока остаются неутешительными. Исследование среди 100 компаний, разрабатывающих ПО в IT, телекоме, финансах и нефтепереработке, показало:
Почему стоит задуматься?
Когда компании пренебрегают вопросами безопасности, цена ошибки становится слишком высокой. Как один из результатов, в 2024 году РКН зафиксировал рекордное количество утечек персональных данных — 710 млн записей. А в этом году уже половина российских компаний столкнулась с кибератаками. Совокупный ущерб за 8 месяцев 2025 года в корпоративном секторе может составить 1,5 трлн рублей.
Что мешает компаниям внедрять DevSecOps?
На практике внедрение подхода часто упирается в барьеры. Во‑первых, в 19% IT-компаний сотрудники плохо знают основы информационной безопасности. То есть проблема начинается ещё на уровне корпоративной культуры.
Во-вторых, DevSecOps — относительно новый тренд, и рынок AppSec/DevSecOps-инженеров в России пока ограничен. Компании часто пытаются «навалить» всё на IT-отдел или полагаются на случайные инициативы.
Кроме того, часто наблюдается разрыв ответственности, когда IT-отделы и ИБ работают отдельно, а единого подхода к управлению уязвимостями нет. Наконец, существует страх замедлить релизы: многие опасаются, что дополнительные проверки и процессы безопасности будут тормозить цикл разработки и снижать показатель time-to-market.
Что делать бизнесу?
Безопасность должна стать не отдельной задачей или финальной проверкой, а неотъемлемым элементом стратегии разработки: от сбора требований до эксплуатации. При этом важно выбирать качественные, проверенные инструменты, которые помогают защищать системы, не замедляя разработку.
Например, недавно Yandex Cloud обновил сервисы кибербезопасности для бизнеса и представил новый модуль Kubernetes Security Posture Management (KSPM) в Security Deck. Он предоставляет единое пространство разработчикам и ИБ‑командам для контроля безопасности, обнаруживает и защищает Kubernetes‑кластеры. Модуль также позволяет определять политику безопасности при развёртывании ПО и защищать его во время исполнения.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍9🔥5👏2
Любая компания накапливает массивы данных, которые могут стать источниками полезных инсайтов. Но от 40 до 90% корпоративных данных остаются «тёмными» — собираются, но не используются. Всё потому, что часто они хранятся разрозненно и никто не управляет ими как единым активом. Тот, кто мог бы извлечь из массива данных пользу, может даже не знать о его существовании.
Решить проблему может Data Fabric — подход, превращающий разрозненные данные компании в единый материал.
Что такое Data Fabric
Data Fabric — архитектура и набор технологий, которые объединяют разнородные источники данных и делают их доступными так, будто они хранятся в одном месте. Через неё любой авторизованный пользователь может получить доступ к нужной информации.
Data Fabric работает как инфраструктурная надстройка над существующими облаками, «озёрами данных», базами данных SQL и другими источниками, связывая их.
В чем плюсы такого подхода?
🔴 Сокращает время на аналитику. Data Fabric позволяет запрашивать данные из разных систем без предварительного копирования — через data virtualization и федерацию запросов.
🔴 Упрощает развёртывание ИИ и ML-решений. Подход обеспечивает им чистые данные и единые политики доступа.
🔴 Вписывает данные в широкий контекст через knowledge graph. Этот инструмент описывает сущности и связи между ними, вплетая данные в контекст. Разрозненные факты превращаются в единую картину.
🔴 Сокращает дублирование разработки. Часто, если данные хранятся разрозненно, отделы нередко повторяют одни и те же действия для работы с ними. Например, дублируют очистку или фильтрацию данных. С Data Fabric этого не происходит.
🔴 Повышает безопасность данных. Data Fabric позволяет внедрить сквозные политики безопасности и в автоматическом режиме осуществлять их.
Как внедрить?
Data Fabric можно собрать на Yandex Cloud.
Так, для хранения и обработки инфрмации подойдут сервисы Платформы данных, а аналитику и визуализацию данных обеспечивает Yandex DataLens, который подключается к различным источникам, создаёт модели данных и дашборды без копирования данных.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Решить проблему может Data Fabric — подход, превращающий разрозненные данные компании в единый материал.
Что такое Data Fabric
Data Fabric — архитектура и набор технологий, которые объединяют разнородные источники данных и делают их доступными так, будто они хранятся в одном месте. Через неё любой авторизованный пользователь может получить доступ к нужной информации.
Data Fabric работает как инфраструктурная надстройка над существующими облаками, «озёрами данных», базами данных SQL и другими источниками, связывая их.
В чем плюсы такого подхода?
Как внедрить?
Data Fabric можно собрать на Yandex Cloud.
Так, для хранения и обработки инфрмации подойдут сервисы Платформы данных, а аналитику и визуализацию данных обеспечивает Yandex DataLens, который подключается к различным источникам, создаёт модели данных и дашборды без копирования данных.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥7👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сегмент IaaS становится одним из самых быстро развивающихся на российском рынке: среднегодовой темп роста за 2022–2024 годы составил около 29%.
Какие возможности бизнесу даст новый дата-центр Яндекса, зачем Nvidia строит ИИ-фабрики и как Япония пытается вернуть лидерство на рынке микропроцессоров — о IaaS и обо всём, что связано с инфраструктурой, в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Какие возможности бизнесу даст новый дата-центр Яндекса, зачем Nvidia строит ИИ-фабрики и как Япония пытается вернуть лидерство на рынке микропроцессоров — о IaaS и обо всём, что связано с инфраструктурой, в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
❤12🔥7👍5👏2
Дайджест новостей из мира технологий для бизнеса.
🟨 Toyota инвестирует $1,5 млрд в технологические стартапы
В компании создали дочернюю Toyota Invention Partners и расширили свой венчурный фонд Woven Capital, чтобы вкладываться в стартапы на всех стадиях развития — от первоначальных идей до зрелых проектов. В числе первых кандидатов — Electroflow с инновационными технологиями для аккумуляторов электрокаров и Flai, разработчик ИИ-решений для оптимизации процессов в автосалонах, включая продажи, обслуживание и коммуникацию с клиентами.
Это подтверждает амбиции Toyota стать ведущей технологической компанией, наряду с Google, Apple и Amazon, развивая стартап-экосистему как стратегический актив и конкурентное преимущество. Тренд поддерживают и другие крупнейшие автоконцерны. BMW развивает собственный венчурный фонд BMW i Ventures, который инвестирует в стартапы, связанные с мобильностью, автономным вождением и электротранспортом. Ford одним из первых вложил сотни миллионов долларов в стартап Argo AI, разрабатывающий системы автопилота. Porsche активно инвестирует в стартапы, фокусируясь на цифровых сервисах, ИИ и новых форматах мобильности через подразделение Porsche Ventures.
🟨 Банки и страховщики вложили в ИИ почти 60 млрд рублей за год
При помощи ИИ финтех и страховые компании стремятся повысить эффективность операций и снизить издержки. Инвестиции охватили самые разные направления, включая автоматизацию, аналитические платформы и клиентские сервисы.
При этом компании вкладывают не только в покупку готовых систем, но и в развитие собственных проектов внутри отрасли. В число других отраслей, больше всех инвестирующих в ИИ, вошли нефтегазовая индустрия (2,9 млрд рублей) и транспорт и логистика (1,9 млрд рублей). Это значит, что банки и страховые компании переходят от экспериментальных пилотов к масштабным внедрениям ИИ-решений.
🟨 Yandex B2B Tech и К2Тех запустят совместные ИИ-решения для бизнеса
Компании заключили соглашение о совместной разработке с фокусом на финансовый сектор, ритейл и промышленность. В рамках сотрудничества К2Тех интегрирует Yandex AI Studio в свою платформу ПАК-AI с инструментами для создания ИИ-агентов, распознавания речи, синтеза и аналитики. Кроме этого, партнёрство предполагает внедрение СУБД YDB и аналитической платформы DataLens от Yandex в решения К2Тех.
🟨 Вышла новая карта российских компаний сервисной робототехники
Проект создан RoboJobs совместно с НАУРР и PRO Роботов при поддержке и участии Яндекс Роботикс, Таск Рус, ИНЕЛСО и Корпорации роботов. В исследовании собраны все игроки, причастные к развитию робототехники сегодня.
Всего на карте 2025 года 563 компании, работающих в сегменте сервисной робототехники, — на 119 больше, чем год назад. Все они распределены по 21 направлению. Из них 56,5% занимаются разработкой роботов, 20,4% — дистрибуцией и развитием роботизированных решений, а 23,1% — научными исследованиями и образованием. Быстрее всего растут компании в сегментах складской логистики (с 39 до 67 за год), уборки и дезинфекции (с 15 до 28) и сельского хозяйства (с 16 до 29).
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
В компании создали дочернюю Toyota Invention Partners и расширили свой венчурный фонд Woven Capital, чтобы вкладываться в стартапы на всех стадиях развития — от первоначальных идей до зрелых проектов. В числе первых кандидатов — Electroflow с инновационными технологиями для аккумуляторов электрокаров и Flai, разработчик ИИ-решений для оптимизации процессов в автосалонах, включая продажи, обслуживание и коммуникацию с клиентами.
Это подтверждает амбиции Toyota стать ведущей технологической компанией, наряду с Google, Apple и Amazon, развивая стартап-экосистему как стратегический актив и конкурентное преимущество. Тренд поддерживают и другие крупнейшие автоконцерны. BMW развивает собственный венчурный фонд BMW i Ventures, который инвестирует в стартапы, связанные с мобильностью, автономным вождением и электротранспортом. Ford одним из первых вложил сотни миллионов долларов в стартап Argo AI, разрабатывающий системы автопилота. Porsche активно инвестирует в стартапы, фокусируясь на цифровых сервисах, ИИ и новых форматах мобильности через подразделение Porsche Ventures.
При помощи ИИ финтех и страховые компании стремятся повысить эффективность операций и снизить издержки. Инвестиции охватили самые разные направления, включая автоматизацию, аналитические платформы и клиентские сервисы.
При этом компании вкладывают не только в покупку готовых систем, но и в развитие собственных проектов внутри отрасли. В число других отраслей, больше всех инвестирующих в ИИ, вошли нефтегазовая индустрия (2,9 млрд рублей) и транспорт и логистика (1,9 млрд рублей). Это значит, что банки и страховые компании переходят от экспериментальных пилотов к масштабным внедрениям ИИ-решений.
Компании заключили соглашение о совместной разработке с фокусом на финансовый сектор, ритейл и промышленность. В рамках сотрудничества К2Тех интегрирует Yandex AI Studio в свою платформу ПАК-AI с инструментами для создания ИИ-агентов, распознавания речи, синтеза и аналитики. Кроме этого, партнёрство предполагает внедрение СУБД YDB и аналитической платформы DataLens от Yandex в решения К2Тех.
Проект создан RoboJobs совместно с НАУРР и PRO Роботов при поддержке и участии Яндекс Роботикс, Таск Рус, ИНЕЛСО и Корпорации роботов. В исследовании собраны все игроки, причастные к развитию робототехники сегодня.
Всего на карте 2025 года 563 компании, работающих в сегменте сервисной робототехники, — на 119 больше, чем год назад. Все они распределены по 21 направлению. Из них 56,5% занимаются разработкой роботов, 20,4% — дистрибуцией и развитием роботизированных решений, а 23,1% — научными исследованиями и образованием. Быстрее всего растут компании в сегментах складской логистики (с 39 до 67 за год), уборки и дезинфекции (с 15 до 28) и сельского хозяйства (с 16 до 29).
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍9🔥6👏2🥰1
На Italian Tech Week Джефф Безос рассказал, что, по его мнению, сегодняшний бум инвестиций в ИИ напоминает рыночный пузырь. Из-за ажиотажа инвесторам сложно отличить хорошую идею от плохой. Следовательно, только части из них удастся увеличить прибыль или сократить издержки, а остальные просто потеряют деньги. «Но это не значит, что происходящее нереально. ИИ реален, и он изменит каждую отрасль», — утверждает Безос.
Это ещё одно напоминание для бизнеса: не стоит гнаться за хайпом и внедрять ИИ, потому что «все так делают». Применять инструменты лучше там, где можно получить максимальный эффект. Например, платформа Yandex AI Studio позволяет создавать ИИ-приложения и агентов под конкретные задачи бизнеса — вроде голосовых помощников в колл-центр или ботов для автоматической проверки контрагентов.
🌚 — если тоже считаете ИИ финансовым пузырем
😎— если используете ИИ эффективно, пока остальные просто хайпуют
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Это ещё одно напоминание для бизнеса: не стоит гнаться за хайпом и внедрять ИИ, потому что «все так делают». Применять инструменты лучше там, где можно получить максимальный эффект. Например, платформа Yandex AI Studio позволяет создавать ИИ-приложения и агентов под конкретные задачи бизнеса — вроде голосовых помощников в колл-центр или ботов для автоматической проверки контрагентов.
🌚 — если тоже считаете ИИ финансовым пузырем
😎— если используете ИИ эффективно, пока остальные просто хайпуют
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
😎17🌚12❤8👍2👏1
23 октября в 12:00 пройдёт первая конференция Яндекса, посвящённая физическому ИИ — технологиям, которые соединяют искусственный интеллект с реальным миром.
🟣 Расскажем о новых технологичных решениях, делающих наши автономные системы надёжными, безопасными и готовыми к масштабированию.
🟪 Представим наш актуальный автономный флот и поделимся планами по его применению.
🟣 Покажем, как ИИ выходит за пределы экранов и взаимодействует с физическим миром.
Подключайтесь к прямой трансляции нашего канала или смотрите конференцию по ссылке. Она будет активна с 10:00 23 октября.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Подключайтесь к прямой трансляции нашего канала или смотрите конференцию по ссылке. Она будет активна с 10:00 23 октября.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤22👍17🔥12👾5👏1
С января по сентябрь этого года в мире было зафиксировано почти 1700 успешных кибератак на различные организации, при этом 20% из них были массовыми. Такое количество угроз превращает кибербезопасность из технической задачи в критически важную бизнес-функцию.
Мы продолжаем рассказывать о стартапах, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. Сегодня говорим о SECURITM — платформе для управления информационной безопасностью бизнеса.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Мы продолжаем рассказывать о стартапах, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. Сегодня говорим о SECURITM — платформе для управления информационной безопасностью бизнеса.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
🔥17❤16👍13👏11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда бизнес задумывается о внедрении автономного транспорта, например для доставки товаров клиентам или перевозки грузов внутри складского комплекса, возникает закономерный вопрос: как долго система будет изучать территорию?
Рассказываем.
Симуляции помогают обучить алгоритмы за считанные дни
ИИ-модель автономного вождения Яндекса обучаются не только в реальном мире, но и в виртуальном — с помощью собственного симулятора. Это позволяет модели за короткое время «прокатать» сотни тысяч сценариев: от внезапно выезжающего погрузчика на территории склада до сложных погодных условий в городе.
Как работает симулятор
Чтобы автономные авто и роботы-доставщики могли безопасно ездить по городу, они должны учиться решать четыре основные задачи.
🔘 Локализация — понимать, где именно находится машина.
🔘 Восприятие — распознавать объекты вокруг: здания или полки склада, другую технику, людей.
🔘 Предсказание — оценивать, куда поедут другие машины и куда пойдут пешеходы.
🔘 Планирование — прокладывать собственный маршрут так, чтобы он был безопасным и удобным.
В симуляциях используют два подхода.
🔴 Open Loop — берутся реальные данные с камер, лидаров и радаров и «прокручивается» через систему. Машина их анализирует, но её действия не влияют на дальнейший ход событий. Это похоже на просмотр записи: удобно для проверки локализации, распознавания и предсказаний.
🔴 Closed Loop — здесь появляется обратная связь. Симулятор строит виртуальную сцену, где вокруг движутся машины, пешеходы, меняется среда. Автопилот принимает решения, и эти решения меняют ход симуляции. Это позволяет проверить, как работает планирование движения.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Рассказываем.
Симуляции помогают обучить алгоритмы за считанные дни
ИИ-модель автономного вождения Яндекса обучаются не только в реальном мире, но и в виртуальном — с помощью собственного симулятора. Это позволяет модели за короткое время «прокатать» сотни тысяч сценариев: от внезапно выезжающего погрузчика на территории склада до сложных погодных условий в городе.
Как работает симулятор
Чтобы автономные авто и роботы-доставщики могли безопасно ездить по городу, они должны учиться решать четыре основные задачи.
В симуляциях используют два подхода.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍6🔥5
Стартап TinyFish создал ИИ-агентов, которые имитируют поведение пользователей в сети, и привлёк $47 млн инвестициями. Японская компания NNT научила агентов работать в команде. А Yandex Cloud запустила линейку ИИ-ассистентов, которые могут создать репозиторий, оценить критичность инцидента и даже самостоятельно настроить облачную инфраструктуру.
Об ИИ-агентах и мультиагентности — в новом выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Об ИИ-агентах и мультиагентности — в новом выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
❤9🔥7👍6🎃2