Корпоративный AI on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

MCP в корпоративной среде: три ловушки, о которых никто не предупреждает

Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 +0000

Компания подключила ChatGPT и Claude к корпоративным системам через MCP — и уже через неделю столкнулась с троттлингом API, несанкционированными правками в CRM и полным отсутствием журнала действий. Разработчик поделился уроками на Reddit, и каждый из них актуален для любой команды, которая сейчас делает то же самое.

Что такое MCP и зачем его используют

MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт, позволяющий AI-ассистентам взаимодействовать с внешними инструментами и сервисами от имени пользователя. Протокол был запущен компанией Anthropic в ноябре 2024 года. В марте 2025 года OpenAI также объявила о поддержке MCP.

Безопасное использование AI в корпоративной среде

Sun, 22 Mar 2026 18:00:00 +0300

Сотрудники уже используют AI — с разрешения компании или без. По данным корпоративных CIO-опросов 2025 года, генеративный AI проник в 85% компаний из списка Fortune 500 через платформы Microsoft. При этом 72% предприятий теперь выделяют отдельный бюджет на AI-продуктивность. Проблема не в том, использовать ли AI, а в том, как это делать безопасно.

Корпоративные данные утекают не потому, что ChatGPT “взламывают”. Они утекают потому, что сотрудник вставил в чат фрагмент клиентского договора, чтобы быстро его переформулировать. Или потому, что Microsoft Copilot получил доступ к документам, которые никто не думал защищать. В этой статье — как выстроить политику, выбрать инструменты и не потерять данные в погоне за продуктивностью.

RAG — Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополненным извлечением)

Sat, 07 Mar 2026 09:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это метод, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала находит релевантную информацию во внешней базе знаний и использует её как контекст. Это позволяет давать точные, актуальные и проверяемые ответы без переобучения модели.

Зачем нужен RAG

Большие языковые модели (LLM) обучены на огромных массивах текста, но у них есть два фундаментальных ограничения: знания «заморожены» на дату обучения и они не имеют доступа к закрытым корпоративным данным. RAG решает обе проблемы — модель получает свежую и специфичную информацию прямо в момент запроса.

RAG — генерация с дополненным извлечением (Retrieval-Augmented Generation)

Mon, 09 Feb 2026 09:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором языковая модель перед генерацией ответа сначала ищет релевантную информацию во внешней базе знаний. Это позволяет давать точные, актуальные ответы без необходимости переобучать модель.

Зачем нужен RAG

Большие языковые модели (LLM) обучены на огромных массивах текста, но у них есть два фундаментальных ограничения: знания «заморожены» на момент обучения, и модель может уверенно выдавать ложную информацию — так называемые галлюцинации.

RAG решает обе проблемы. Вместо того чтобы полагаться только на «память» модели, система сначала находит нужные документы и подставляет их в контекст запроса. Модель отвечает, опираясь на конкретные источники, а не на догадки.

AI в бизнесе 2026: что показывает отчёт Deloitte

Thu, 30 Jan 2025 00:00:00 +0000

Пока одни компании всё ещё обсуждают, «стоит ли внедрять AI», другие уже получают измеримую отдачу и перестраивают бизнес-процессы на новых основаниях. Ежегодный отчёт Deloitte «State of AI in the Enterprise» — один из самых авторитетных срезов реального состояния дел: тысячи руководителей из десятков стран рассказывают, что работает, что нет и куда движется корпоративный AI. Разбираем ключевые выводы выпуска 2026 года.

Общая картина: AI перешёл из эксперимента в операционный режим

Главный сдвиг, который фиксирует отчёт Deloitte, — массовый переход от пилотных проектов к промышленной эксплуатации. Если в 2023–2024 годах большинство компаний тестировали генеративный AI в изолированных «песочницах», то к 2026-му граница между «пилотом» и «продуктом» фактически стёрлась для лидеров отрасли.