#VentureBeat

Многие компании испытывают трудности с внедрением ИИ-агентов. Оказывается, чаще всего это просто чат-боты.

Внедрение ИИ-агентов в бизнес сопряжено с реальными затратами, угрозами безопасности и культурными вызовами, как отметил Red Hat.

250-летие Америки стало испытанием для ИИ-технологий, объединивших коллективный интеллект для решения сложных задач.

На Computex 2026 Perplexity AI представила первую гибридную систему для ИИ-инференса, которая автономно распределяет рабочие нагрузки между локальными и облачными ресурсами.

Исследование VentureBeat показало, что компании неправильно подходят к управлению ИИ. Главная проблема — не в моделях, а в их реальном применении.

Figma Make теперь интегрирована с GitHub, превращая прототипы в рабочий код. Это упрощает работу дизайнеров и разработчиков.

Merck и Mastercard добиваются значительных успехов благодаря внедрению AI-агентов, но подчёркивают важность надёжной инфраструктуры.

ИИ-агенты создают новые типы сбоев в корпоративных системах, которые пока остаются незамеченными из-за отсутствия подходящих инструментов отслеживания. Это проблема для компаний.

Dun & Bradstreet, после 180 лет создания крупнейшей базы данных о 642 миллионах компаний, адаптировала её под использование современными ИИ-агентами. Изначально она предназначалась для людей.

Появился проект AI IQ, оценивающий ведущие модели ИИ по шкале человеческого IQ. Результаты вызвали споры в технологическом сообществе.

Эпоха RAG-систем для агентного ИИ завершается, уступая место новым слоям знаний на стадии компиляции.

Отслеживание поведения больших языковых моделей (LLM) — это вызов для инженеров. Генеративный ИИ непредсказуем, что требует новых подходов к контролю.