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 Osservazioni sulla crescita multi chain plasmata dall'intenzione, non dall'attenzione ~ @APRO Oracle
Alcuni protocolli si annunciano rumorosamente. Altri si rivelano lentamente. APRO appartiene alla seconda categoria. Non è arrivato con urgenza o spettacolo. È apparso silenziosamente sullo sfondo, facendo un lavoro che diventa visibile solo quando qualcos'altro dipende da esso. Questo è stato il primo segnale. In uno spazio dove l'attenzione è spesso scambiata per progresso, questo protocollo si è sentito insolitamente a suo agio a non essere notato.
Il tempo ha un modo di chiarire l'intento. Osservando APRO per un periodo prolungato, è diventato chiaro che nulla della sua struttura sembrava progettato per una reazione rapida. Non c'era fretta di confezionare narrazioni. Nessun riposizionamento costante per adattarsi all'umore del mercato. Invece, c'era coerenza. Quel tipo che suggerisce un sistema costruito per essere affidabile piuttosto che scambiato. Quella differenza conta di più ora di quanto non abbia mai fatto prima.

$AT Alimentare la Governance, l'Utilità e il Coordinamento Attraverso 40 Blockchain ~ @APRO Oracle
L'utilità nativa dell'ecosistema APRO si basa sull'interazione fluida tra dati, governance e operazioni cross-chain. Osservando come i partecipanti interagiscono con la rete, diventa chiaro che il token AT è più di un semplice mezzo di scambio. Funziona come un agente vincolante attraverso più livelli dell'ecosistema, collegando agenti AI, beni del mondo reale e applicazioni decentralizzate. I costruttori si affidano a questo token non solo per effettuare transazioni, ma per allineare i loro contributi con l'architettura in evoluzione della rete. Ogni azione di staking, ogni voto di governance e ogni verifica dell'oracolo è un sottile rinforzo della coerenza del sistema. Questa integrazione assicura che l'utilità sia tangibile e operativa piuttosto che astratta, e il token AT funge da pietra angolare nel mantenere il ritmo interno della rete.

Come il Token APRO’s $AT Potenzia Governance e Utilità Attraverso le Catene ~ @APRO Oracle
Ricordo di essere seduto tranquillamente una sera, osservando come gli ecosistemi multi-chain stavano iniziando a sembrare organismi viventi. Ogni catena aveva il proprio ritmo, la propria vita, eppure c'era una certa frammentazione che mi lasciava chiedendomi come i pezzi si sarebbero mai riuniti. È stato in quel momento che ho iniziato a vedere il significato del token AT non solo come un'unità di scambio, ma come un filo che potrebbe intrecciare catene disparate in un ecosistema coerente e funzionante. AT è diventato più di un token; è uno strumento di allineamento, un impulso che lega governance, utilità e fiducia attraverso la rete APRO in espansione.

Osservando $AT Utilità del Token, Integrazione Blockchain e Impatto dei Costruttori ~ @APRO Oracle
Spesso mi ritrovo a riflettere su come l'ecosistema blockchain sia evoluto in modi che non avrei mai anticipato quando ho iniziato a seguire i progetti AI e DeFi. C'era un tempo in cui spostare dati tra le catene sembrava ingombrante e verificare informazioni da più fonti sembrava un compito riservato solo ai costruttori più pazienti. Osservando questi sistemi maturare, ho imparato ad apprezzare l'orchestrazione necessaria per rendere i dati decentralizzati sia accessibili che affidabili. È in questo panorama che APRO Oracle ha catturato la mia attenzione, non per l'hype, ma per il suo approccio costante e deliberato nell'abilitare applicazioni guidate da AI e RWA su più catene.

Albert Einstein sosteneva che non è possibile risolvere un problema dallo stesso livello di pensiero in cui è stato creato. Sembra che l'umanità sia arrivata proprio a questo momento nello sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) — quando la nostra stessa mente diventa il principale ostacolo alla creazione di una mente artificiale.

L'esercito degli Stati Uniti ha annunciato la creazione di una specializzazione separata per gli ufficiali nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico. La nuova direzione con il codice 49B aprirà a gennaio.
L'obiettivo dell'iniziativa è formare un corpo di esperti che accelererà la trasformazione delle forze armate in una struttura «orientata ai dati».