Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
Агентный ИИ: первые вопросы для руководителя
Что такое ИИ-агенты, чем они отличаются от обычных LLM-инструментов и какие вопросы нужно задать перед внедрением.
Галлюцинации LLM: почему они возникают и что это стоит бизнесу
Понятное объяснение того, почему языковые модели уверенно говорят неправду - и как решить, приемлем ли этот риск в вашем конкретном случае.
Концентрация на одном ИТ-вендоре: скрытая единая точка отказа
Почему зависимость от одного поставщика инфраструктуры или ПО - это операционный риск, а не просто переговорная позиция.
AI Act вступил в силу: что уже надо делать поставщику и внедренцу
Практический разбор первых обязательств по европейскому регламенту об ИИ для тех, кто строит или внедряет ИИ-системы.
CrowdStrike: как один контент-апдейт рвёт глобальную операционную ткань
Разбор инцидента июля 2024 года и что он говорит об операционной устойчивости бизнеса.
RAG в продакшене: почему большой контекст не решает задачу
Разбор того, почему техника RAG часто разочаровывает в production и где настоящее узкое место.
Контракты данных между командами: простой инструмент против целого класса поломок
Что такое контракты данных, почему они решают проблему, которую не решают технические инструменты, и как начать внедрение без большого проекта.
Теневые ИИ-инструменты: управление рисками без тотального запрета
Как компаниям управлять рисками от несанкционированного использования ИИ-инструментов сотрудниками - без того, чтобы запрет стал единственным ответом.
Kubernetes: что обнаруживают основатели после миграции
Честный разбор операционных и финансовых реалий Kubernetes для компаний среднего размера - то, чего не говорят в презентациях про контейнеры.
GPT-4o и нормализация real-time мультимодального UX
Что анонс GPT-4o означает для компаний, которые проектируют пользовательские интерфейсы с ИИ: голос, видео и текст в одном потоке становятся стандартным ожиданием.
RAG или дообучение: решение, которое реально нужно принять менеджеру
Практическая рамка для выбора между RAG и fine-tuning при внедрении ИИ в бизнес-процессы - без лишней технической детализации.
Аналитика в реальном времени: когда батч на самом деле достаточно
Почему большинство компаний переплачивает за стриминговую аналитику там, где батчевая обработка справилась бы дешевле и надёжнее.