aimodel

AI-агенты готовятся перейти от громких обещаний к реальной работе, и для многих компаний этот переход станет болезненным. В 2026 году автономные цифровые сотрудники начнут принимать решения, запускать процессы и менять принципы работы целых организаций.
Потенциал огромен — от драматического роста эффективности до совершенно новых способов ведения бизнеса. Но риски не менее реальны. От неоправданного доверия и слабой базы данных до серьезных проблем безопасности и культурных конфликтов — многие компании входят в эпоху AI-агентов катастрофически неподготовленными. В ближайший год одни раскроют невероятные возможности, а другие потратят деньги впустую, подорвут доверие или создадут проблемы, которых не предвидели.
Ошибка № 1: Путаница между агентами и чат-ботами
На первый взгляд агенты могут показаться просто продвинутыми версиями чат-ботов вроде ChatGPT. И те, и другие основаны на одной технологии больших языковых моделей и созданы для взаимодействия с нами на естественном человеческом языке.
Главное различие заключается в том, что агенты способны не просто отвечать на вопросы и генерировать контент, а предпринимать действия. Объединяя способности к рассуждению чат-ботов на базе больших языковых моделей с возможностью подключаться к сторонним сервисам и взаимодействовать с ними, они планируют и выполняют сложные многоступенчатые задачи при минимальном участии человека.
Если чат-бот поможет вам купить новый ноутбук, найдя в интернете лучшие предложения, то агент также решит, какой именно подходит вашим потребностям, оформит заказ и подготовит необходимые чеки и счета для бухгалтерии. В сфере обслуживания клиентов чат-бот даст ответы на базовые вопросы, но агент пойдет дальше — реализует решения, например, оформит возврат или замену товара.
Ошибка № 2: Чрезмерное доверие
Технология агентов очень нова, и хотя у нее огромный потенциал, она все еще часто ошибается и иногда создает больше проблем, чем решает. Это особенно верно, когда ее оставляют работать самостоятельно, согласно недавним исследованиям Стэнфорда и Университета Карнеги — Меллон.
Ученые выяснили, что смешанные команды из людей и агентов превосходят полностью автономный AI в 68,7% случаев. Другие исследования показали: хотя агенты работают намного быстрее и дешевле людей, это часто компенсируется более низкой точностью.
В реальных условиях — от обслуживания клиентов до финансовых помощников — агенты все еще страдают от галлюцинаций, свойственных языковым моделям, которые их питают. Поэтому крайне важно, чтобы защитные механизмы включали надежный человеческий контроль всех результатов работы агентов.
Ошибка № 3: Неподготовленные данные
По данным аналитиков Gartner, 60% корпоративных AI-проектов, запущенных в 2026 году, будут заброшены из-за данных, которые не готовы для AI. Чтобы агенты могли полезно отвечать на вопросы и создавать рабочие процессы на основе реальности вашего бизнеса, данные должны быть чистыми, последовательными и доступными.
Это означает, что информация, полезная для решения бизнес-задач, не должна быть заперта в изолированных системах. Она должна быть хорошо структурирована и проиндексирована так, чтобы машины могли ее понимать и в ней ориентироваться.
Даже компании, которые не готовы начать разрабатывать и внедрять собственных агентов в 2026 году, должны убедиться, что их продукты и услуги могут быть найдены теми, кто это делает. Поскольку агенты все чаще выполняют поиск в интернете и даже принимают решения о покупках, каждый бизнес должен быть доступен для обнаружения роботами, а не только людьми. Это означает пересмотр стратегии работы с данными для эпохи агентного AI.
Ошибка № 4: Недооценка рисков безопасности
Любая новая технология создает новые возможности для злоумышленников. Неудивительно, что технология, которая получает доступ к личным аккаунтам, учетным данным и информации для действий от нашего имени, несет с собой больше рисков, чем большинство других.
Чат-боты могут утекать информацию, но агенты с системным доступом теоретически способны редактировать записи, инициировать транзакции и изменять целые рабочие процессы. В частности, они оказались уязвимы к атакам инъекции промптов, когда злоумышленники обманывают их, заставляя выполнить неавторизованные команды, скрывая инструкции в на первый взгляд безобидном контенте.
Поскольку агенты способны получать доступ к системам как «виртуальные сотрудники», необходим правильный контроль доступа, учетные данные, аудит и автоматическое обнаружение аномалий. Главное — помнить, что это быстро меняющаяся область, и весь спектр угроз еще далеко не до конца понят. Ожидайте неожиданного и внедряйте принципы нулевого доверия на каждом уровне.
Ошибка № 5: Игнорирование человеческого фактора
Возможно, самой разрушительной ошибкой стало бы развертывание агентов без тщательного рассмотрения влияния на самый ценный актив любой организации — людей.
Больше чем любая предыдущая волна цифровых изменений, внедрение агентного AI представляет собой драматическое перераспределение рабочих нагрузок и ответственности между человеческими и технологическими ресурсами. И все же многие компании недооценивают, насколько разрушительным будет этот сдвиг для людей.
Часто возникают реальные и обоснованные беспокойства по поводу потенциального нарушения рабочих мест и риска быть замененными «виртуальными работниками». По данным недавних опросов, свыше 70% работников в США считают, что AI приведет к массовой потере рабочих мест. Потенциал негативного влияния на корпоративную культуру и подрыва доверия сотрудников невозможно переоценить.
Чтобы снизить этот риск, компании должны понимать: переход к агентному AI должен быть ориентирован на человека не меньше, а возможно, и больше, чем на технологии. Это означает общение и выслушивание проблем, а не принуждение к изменениям без оценки и понимания их влияния на людей.
Правильный подход
Успешное внедрение инфраструктуры агентного AI требует тонкого баланса, тщательного рассмотрения не только возможностей и недостатков технологий, но и их влияния на безопасность, корпоративную культуру и человеческие ресурсы.
Не стоит заблуждаться — это лишь самые ранние дни с точки зрения влияния AI-агентов на бизнес и общество. Пока неясно, действительно ли они представляют собой шаг к священному Граалю искусственного общего интеллекта, но их потенциал для позитивных изменений очевидно огромен. Только те компании, которые тщательно продумают стратегию внедрения автономного AI, получат конкурентные преимущества без катастрофических рисков.
Мнение AI
С точки зрения исторических паттернов внедрения технологий, ситуация с AI-агентами напоминает эпоху массового появления персональных компьютеров в 1980-х. Тогда компании также недооценивали масштаб трансформации, фокусируясь на замене пишущих машинок вместо переосмысления всех рабочих процессов. Однако есть принципиальная разница: ПК требовали обучения людей, а AI-агенты сами обучаются на корпоративных данных, создавая беспрецедентную ситуацию накопления знаний внутри машин.
Макроэкономический анализ показывает интересный парадокс: страны с более медленным внедрением AI-агентов могут получить конкурентное преимущество, поскольку избегут начальных ошибок и воспользуются отработанными решениями. История технологических революций демонстрирует, что первопроходцы не всегда становятся лидерами рынка. Возможно, главный вопрос не в том, как избежать ошибок, а в том, кто сможет учиться на чужих промахах быстрее?
#AI #AImodel #2025WithBinance #Write2Earn
$BTC

$AT Pozorování na růst více chainů formované záměrem, ne pozorností ~ @APRO Oracle
Některé protokoly se hlásí nahlas. Jiné se odhalují pomalu. APRO patří do druhé kategorie. Nepřišel s naléhavostí nebo spektáklem. Objevil se tiše na pozadí, vykonávající práci, která se stává viditelnou až když na ní něco jiného závisí. To byla první známka. V prostoru, kde je pozornost často mylně považována za pokrok, se tento protokol cítil neobvykle pohodlně, když byl přehlížen.
Čas má způsob, jak objasnit záměr. Při sledování APRO po delší dobu se stalo jasným, že nic ohledně jeho struktury se nezdálo být navrženo pro rychlou reakci. Nebyl žádný spěch na zabalování narativů. Žádné neustálé přeorientovávání, aby odpovídalo náladě trhu. Místo toho byla konzistence. Ten druh, který naznačuje systém, na který se dá spolehnout, spíše než kolem něj obchodovat. Tento rozdíl nyní znamená více než kdy předtím.

$AT Pohánění správy, užitku a koordinace napříč 40 blockchainy ~ @APRO Oracle
Nativní užitek ekosystému APRO je založen na bezproblémové interakci mezi daty, správou a operacemi napříč řetězci. Pozorováním, jak se účastníci zapojují do sítě, je jasné, že token AT je víc než jen jednoduché médium směny. Funguje jako spojovací prvek napříč více vrstvami ekosystému, propojující AI agenty, reálná aktiva a decentralizované aplikace. Stavitelé se na tento token spoléhají nejen pro transakce, ale i pro sladění svých příspěvků s vyvíjející se architekturou sítě. Každá akce stakingu, každé hlasování ve správě a každá verifikace oracle je jemným posílením soudržnosti systému. Tato integrace zajišťuje, že užitek je hmatatelný a operativní spíše než abstraktní, a token AT slouží jako základní kámen v udržování vnitřního rytmu sítě.

Jak APRO’s $AT Token posiluje správu a užitek napříč řetězci ~ @APRO Oracle
Pamatuji si, jak jsem jednoho večera tiše seděl a sledoval, jak se ekosystémy s více řetězci začínají chovat jako živé organismy. Každý řetězec měl svůj vlastní rytmus, svůj vlastní život, a přesto zde byla určitá fragmentace, která mě nechávala přemýšlet, jak se kusy někdy spojí. V tom okamžiku jsem poprvé začal vidět význam tokenu AT nejen jako jednotky výměny, ale jako vlákna, které by mohlo protkávat různé řetězce do soudržného, fungujícího ekosystému. AT se stal více než jen tokenem; je to nástroj pro sladění, puls, který spojuje správu, užitek a důvěru napříč rostoucí sítí APRO.

Pozorování $AT Token Utility, Blockchain Integrace a Dopad Stavitele ~ @APRO Oracle
Často přemýšlím o tom, jak se ekosystém blockchainu vyvinul způsoby, které jsem nikdy nepředpokládal, když jsem poprvé začal sledovat projekty AI a DeFi. Byla doba, kdy se přenos dat mezi řetězci zdál nepohodlný a ověřování informací z více zdrojů se zdálo jako úkol vyhrazený pouze pro nejtrpělivější stavitele. Když jsem sledoval, jak tyto systémy zrají, začal jsem si vážit orchestrace potřebné k tomu, aby byla decentralizovaná data jak dostupná, tak spolehlivá. Právě v této oblasti mě upoutal APRO Oracle, nikoli pro hype, ale pro jeho stabilní a uvážený přístup k umožnění aplikací poháněných AI a RWA napříč více řetězci.

Albert Einstein tvrdil, že není možné vyřešit problém na stejné úrovni myšlení, na které byl vytvořen. Zdá se, že lidstvo dospělo právě k takovému okamžiku ve vývoji umělé inteligence (AI) — kdy se náš vlastní rozum stává hlavní překážkou na cestě k vytvoření umělého rozumu.

Armáda Spojených států oznámila vytvoření samostatné specializace pro důstojníky v oblasti umělé inteligence (AI) a strojového učení. Nový směr s kódem 49B se otevře v lednu.
Cílem iniciativy je vytvořit sbor expertů, kteří urychlí transformaci ozbrojených sil na strukturu „orientovanou na data“.