Между агентом, который прошёл демо, и агентом, который держит нагрузку в проде — пропасть из ретраев, таймаутов и денег. Разбираем, где ломаются автономные пайплайны и сколько стоит их починить.
Когда ИИ-агент отвечает клиентам сам, главный риск — уверенно выданный неверный ответ. Разбираем, как считать долю ложных срабатываний и почему одна цифра точности вводит в заблуждение.
Компании массово запускают пилоты с ИИ-агентами, но до промышленного внедрения доживают единицы. Разбираем, где ломается связка «демо — прод» и что с этим делать.
Компании массово запускают пилоты автономных агентов, но до промышленного масштаба доходит меньшинство. Разбираем, где именно ломается путь от демо до работающего процесса и что с этим делать.
Компании, продающие ИИ-агентов бизнесу, всё чаще прикладывают к контракту отчёт SOC 2 или сертификат ISO/IEC 27001. Разбираем, что за этими аббревиатурами стоит и на что смотреть в закупке.
Демо агента отработало идеально, а в продакшене он путает счета и сливает данные в чужой контекст. Разбираем, что проверить до подписания договора, чтобы не платить за красивую презентацию.
ИИ-агенты уже оформляют заказы, бронируют услуги и запускают сделки без участия человека. Вопрос, кто платит за ошибочное решение, пока не имеет однозначного ответа ни в законе, ни в пользовательских соглашениях.
Крупные страховщики начали продавать полисы, покрывающие сбои и «галлюцинации» AI-моделей. Разбираем, что именно они страхуют, сколько это стоит и где заканчивается ответственность.
Автономные агенты научились сами выполнять цепочки задач — и вместе с этим начали удалять базы данных, тратить чужие деньги и путать инструкции. Разбираем, где проходит граница ответственности.
Бенчмарки вроде SWE-bench и WebArena показывают проценты решённых задач, но лабораторный успех агента почти ничего не говорит о его поведении на живых данных и деньгах.
Перед выходом крупных моделей их всё чаще отдают на проверку внешним лабораториям — Apollo Research, METR, UK AI Safety Institute. Разбираем, что они ищут и почему это меняет рынок.
Модели всё чаще отказываются отвечать на безобидные запросы — от медицинских вопросов до кода с упоминанием «атаки». Разбираем, почему срабатывают ложные фильтры и что с этим делают разработчики.