Enterprise AI on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

Как компании внедряют AI в 2026 году: тенденции и провалы

Tue, 31 Mar 2026 12:00:00 +0300

В 2025 году мировые компании вложили в AI-проекты $684 миллиарда. К концу года $547 миллиардов из них — больше 80% — не принесли ожидаемой отдачи. Одновременно с этим 25% руководителей крупных компаний сообщают о трансформационном эффекте AI — показатель вдвое выше, чем годом ранее.

Это и есть портрет AI-внедрения в 2026-м: огромные ставки, полярные результаты и нарастающий разрыв между теми, кто научился извлекать ценность, и теми, кто продолжает жечь бюджеты на пилоты. Разбираем, что происходит и почему.

Anthropic за 52 дня выпустила 74 обновления и превратила Claude в платформу

Tue, 24 Mar 2026 12:00:00 +0300

9 апреля Anthropic вывела Claude Cowork из превью в общий доступ на всех платных планах, одновременно запустив Managed Agents — облачную платформу для развёртывания AI-агентов. За последние 52 дня компания выпустила 74 обновления продуктов, фактически превратив Claude из чат-бота в полноценную рабочую платформу.

Что произошло

Тройной анонс 9 апреля включает три направления: Claude Cowork стал GA-продуктом (General Availability — общедоступный релиз), появились Managed Agents для разработчиков и корпоративные инструменты управления.

AI-агенты для автоматизации бизнеса: реальные кейсы

Sat, 28 Feb 2026 09:00:00 +0300

В 2025 году каждая вторая компания «экспериментировала с AI». В 2026-м задали другой вопрос: работает ли это в реальных условиях и сколько денег принесло? По данным McKinsey, 62% компаний уже тестируют AI-агентов, и всё больше пилотов переходят в полноценное производство. Эта статья — не про теорию. Разберём конкретные кейсы, цифры и архитектурные решения, которые реально используются прямо сейчас.

Что такое AI-агент и чем он отличается от обычного чат-бота

Прежде чем разбирать кейсы, важно зафиксировать терминологию. Чат-бот отвечает на вопрос. AI-агент ставит цель, планирует шаги, вызывает инструменты и итеративно движется к результату — без жёсткого сценария.

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

Fri, 20 Feb 2026 18:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — техника, при которой языковая модель сначала находит релевантные документы во внешней базе знаний и только потом генерирует ответ, опираясь на найденную информацию. Это позволяет модели давать точные, актуальные и проверяемые ответы — даже по данным, которых не было в её обучающей выборке.

Зачем нужен RAG

Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных массивах текста, но у них есть два системных ограничения:

Знания устаревают — модель ничего не знает о событиях после даты обучения.
Галлюцинации — модель может уверенно генерировать правдоподобный, но полностью выдуманный ответ.

RAG решает обе проблемы: вместо того чтобы полагаться только на «память» модели, система подключает к ней внешний источник актуальных данных — корпоративную wiki, базу документов, API или векторную базу данных.

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.