Claude Enterprise: корпоративный ИИ-помощник от Anthropic
Anthropic представила Claude Enterprise - корпоративный план для своего ИИ.
Ключевые особенности:
• Расширенное окно контекста до 500 тыс токенов
• Нативная интеграция с GitHub для работы с кодом
• Корпоративная безопасность: SSO, ролевой доступ, инструменты администрирования
• Защита данных клиентов - Claude не обучается на их контенте ( вот это интересно, - не хочешь попасть в базу обучения, - плати)
• Интеграция с корпоративными знаниями для более точных ответов.
Применение: маркетинг, управление продуктами, инженерия, мозговой штурм, оптимизация процессов, создание контента, разработка кода.
Ну теперь соискатели будут отказывать работодателям, если у тех не будет одной из модных корпоративных подписок на ИИ.
Это как раньше с мобильной связью было, - сначала для избраннах, потом появились корпоративные телефоны, тарифы, разбиение на личное и рабочее использование в конце месяца. бррр.
#Anthropic #Claude #EnterpriseAI
-------
@tsingular
Anthropic представила Claude Enterprise - корпоративный план для своего ИИ.
Ключевые особенности:
• Расширенное окно контекста до 500 тыс токенов
• Нативная интеграция с GitHub для работы с кодом
• Корпоративная безопасность: SSO, ролевой доступ, инструменты администрирования
• Защита данных клиентов - Claude не обучается на их контенте ( вот это интересно, - не хочешь попасть в базу обучения, - плати)
• Интеграция с корпоративными знаниями для более точных ответов.
Применение: маркетинг, управление продуктами, инженерия, мозговой штурм, оптимизация процессов, создание контента, разработка кода.
Ну теперь соискатели будут отказывать работодателям, если у тех не будет одной из модных корпоративных подписок на ИИ.
Это как раньше с мобильной связью было, - сначала для избраннах, потом появились корпоративные телефоны, тарифы, разбиение на личное и рабочее использование в конце месяца. бррр.
#Anthropic #Claude #EnterpriseAI
-------
@tsingular
🔥4
🎙 Разбор анонсов AWS New York Summit - хайп или вайб?
Почему 90% ИИ-прототипов никогда не доходят до продакшена?
AWS только что анонсировала сервисы, которые могут изменить эту статистику!
В прямом эфире c Владимиром Проворовым (@itismyjob) обсудим главные анонсы AWS Summit в Нью-Йорке:
🔸 AWS Kiro IDE — конец эпохи "кодинга по вайбам".
🔸 Amazon Bedrock AgentCore — готовая инфраструктура для запуска ИИ-агентов в продакшене
🔸 S3 Vectors — снижение стоимости векторных хранилищ на 90%
🔸 Как обучают модели с триллионами параметров на 100 000 нодах
🔸 Почему видео — это новая нефть для ИИ
Обсудим:
- Почему инфраструктурные отговорки больше не работают
- Как перейти от прототипа к системе за дни, а не месяцы
- Реальные кейсы: от бразильских банков до хедж-фондов
- С чего начать и сколько это стоит на самом деле
Особенно интересно будет тем, кто:
- Собаку съел на ИИ-демках и готов к масштабированию, но не понимает с какой стороны подойти
- Арендует базы под вектор в облаке, а оно всё дороже и дороже
- Хочет понять, куда движется рынок enterprise AI
📅 Вторник, 5 августа в 20:30 по Москве (10:30 по Сиэтлу)
Стрим будет тут
#подкаст #AWS #ИИ #enterpriseAI
———
@tsingular
Почему 90% ИИ-прототипов никогда не доходят до продакшена?
AWS только что анонсировала сервисы, которые могут изменить эту статистику!
В прямом эфире c Владимиром Проворовым (@itismyjob) обсудим главные анонсы AWS Summit в Нью-Йорке:
🔸 AWS Kiro IDE — конец эпохи "кодинга по вайбам".
🔸 Amazon Bedrock AgentCore — готовая инфраструктура для запуска ИИ-агентов в продакшене
🔸 S3 Vectors — снижение стоимости векторных хранилищ на 90%
🔸 Как обучают модели с триллионами параметров на 100 000 нодах
🔸 Почему видео — это новая нефть для ИИ
Обсудим:
- Почему инфраструктурные отговорки больше не работают
- Как перейти от прототипа к системе за дни, а не месяцы
- Реальные кейсы: от бразильских банков до хедж-фондов
- С чего начать и сколько это стоит на самом деле
Особенно интересно будет тем, кто:
- Собаку съел на ИИ-демках и готов к масштабированию, но не понимает с какой стороны подойти
- Арендует базы под вектор в облаке, а оно всё дороже и дороже
- Хочет понять, куда движется рынок enterprise AI
📅 Вторник, 5 августа в 20:30 по Москве (10:30 по Сиэтлу)
Стрим будет тут
#подкаст #AWS #ИИ #enterpriseAI
———
@tsingular
❤6🔥5✍3
🤖 Агентный AI требует новой архитектуры безопасности — 98% компаний не готовы (исследование Infosys)
Контекст: 95% компаний уже получили убытки от обычного AI ($800k в среднем), но только 2% выстроили защиту.
А теперь приходят автономные агенты — и 86% руководителей понимают, что старые подходы не работают.
Почему агентный AI меняет правила:
Обычный AI выдает рекомендацию → человек действует
Агент получает задачу → сам планирует → сам исполняет цепочку действий
Масштаб потенциального ущерба растет экспоненциально!
Проблема текущей архитектуры:
Product-led модель (каждая команда деплоит что хочет) + сотни автономных агентов = неконтролируемый хаос.
Представьте, что каждый отдел может например выпустить своего бота с правами подписи контрактов.
Infosys предлагает гибридную модель:
Платформа-песочница
- Агенты работают только в безопасной среде
- Предустановленные guardrails (как в умном доме — AI не откроет газ)
- Доступ только к проверенным данным и системам
Команды должны включать специалистов по ResponsibileAI
- Работают с product-командами на создание use cases
- Безопасность встраивается в процесс, а не навешивается сверху
- DevOps-подход для AI (ML-Ops?)
Автоматизация RAI
- AI-агенты мониторят других AI-агентов
- Система AI3S: Scan (поиск рисков) → Shield (защита) → Steer (управление)
- Централизованные политики, децентрализованное исполнение
Практическое применение:
- Стартапам: начинайте с платформенного подхода сразу, не ждите первого инцидента
- Enterprise: миграция от reactive RAI (тушим пожары) к proactive (предотвращаем)
- RAI-командам: автоматизируйте мониторинг, иначе утонете в объеме агентов
Те 2% компаний-лидеров уже сейчас тратят на 16% меньше на RAI (21% vs 25% бюджета), получают более качественный результат.
Когда агенты станут мейнстримом, разрыв станет еще больше.
#AgenticAI #ResponsibleAI #AIGovernance #EnterpriseAI
———
@tsingular
Контекст: 95% компаний уже получили убытки от обычного AI ($800k в среднем), но только 2% выстроили защиту.
А теперь приходят автономные агенты — и 86% руководителей понимают, что старые подходы не работают.
Почему агентный AI меняет правила:
Обычный AI выдает рекомендацию → человек действует
Агент получает задачу → сам планирует → сам исполняет цепочку действий
Масштаб потенциального ущерба растет экспоненциально!
Проблема текущей архитектуры:
Product-led модель (каждая команда деплоит что хочет) + сотни автономных агентов = неконтролируемый хаос.
Представьте, что каждый отдел может например выпустить своего бота с правами подписи контрактов.
Infosys предлагает гибридную модель:
Платформа-песочница
- Агенты работают только в безопасной среде
- Предустановленные guardrails (как в умном доме — AI не откроет газ)
- Доступ только к проверенным данным и системам
Команды должны включать специалистов по ResponsibileAI
- Работают с product-командами на создание use cases
- Безопасность встраивается в процесс, а не навешивается сверху
- DevOps-подход для AI (ML-Ops?)
Автоматизация RAI
- AI-агенты мониторят других AI-агентов
- Система AI3S: Scan (поиск рисков) → Shield (защита) → Steer (управление)
- Централизованные политики, децентрализованное исполнение
Практическое применение:
- Стартапам: начинайте с платформенного подхода сразу, не ждите первого инцидента
- Enterprise: миграция от reactive RAI (тушим пожары) к proactive (предотвращаем)
- RAI-командам: автоматизируйте мониторинг, иначе утонете в объеме агентов
Те 2% компаний-лидеров уже сейчас тратят на 16% меньше на RAI (21% vs 25% бюджета), получают более качественный результат.
Когда агенты станут мейнстримом, разрыв станет еще больше.
#AgenticAI #ResponsibleAI #AIGovernance #EnterpriseAI
———
@tsingular
✍4👍4⚡3❤1❤🔥1
🏰 DisneyGPT — корпоративный AI-ассистент Disney
Если вы сотрудник Дисней, - чатГПТ теперь есть у вас дома. :)
Disney внедряет собственные AI-инструменты после миллиардной сделки с OpenAI.
Что умеет DisneyGPT:
- IT-тикеты и запросы в поддержку
- Поиск по корпоративному справочнику сотрудников
- Анализ финансов проектов
- Работа с Excel и PowerPoint (добавили в декабре)
Интерфейс в фирменном стиле: "готовы к волшебному приключению?" Fiction Horizon + коллекция цитат Уолта Диснея по темам — воображение, настойчивость, лидерство.
Что дальше: В разработке агентный AI под кодовым именем Jarvis (да, как у Железного Человека). Будет выполнять задачи от имени сотрудников DNYUZ, но пока "не полностью готов".
Доступ ограничен — бета только для штатных сотрудников.
Почасовики, профсоюзы, Pixar, круизные команды и ряд международных парков пока без доступа.
Любопытно: Трое из восьми опрошенных сотрудников признались, что неодобренные инструменты вроде Claude от Anthropic эффективнее корпоративных DNYUZ.
/это они ещё Gemini 3 Flash не пробовали :)/
Некоторые используют личные аккаунты для работы. (общая тенденция)
Параллельно Disney отправил Google cease-and-desist за несанкционированное использование контента для обучения AI Slate.
Не угадали они, конечно с провайдером :)
Но вот что интересно на заметку, - они хостят у себя ИИ площадку для внештатных сотрудников и контрагентов.
Вот это сервис.
#Disney #DisneyGPT #EnterpriseAI #Jarvis
———
@tsingular
Если вы сотрудник Дисней, - чатГПТ теперь есть у вас дома. :)
Disney внедряет собственные AI-инструменты после миллиардной сделки с OpenAI.
Что умеет DisneyGPT:
- IT-тикеты и запросы в поддержку
- Поиск по корпоративному справочнику сотрудников
- Анализ финансов проектов
- Работа с Excel и PowerPoint (добавили в декабре)
Интерфейс в фирменном стиле: "готовы к волшебному приключению?" Fiction Horizon + коллекция цитат Уолта Диснея по темам — воображение, настойчивость, лидерство.
Что дальше: В разработке агентный AI под кодовым именем Jarvis (да, как у Железного Человека). Будет выполнять задачи от имени сотрудников DNYUZ, но пока "не полностью готов".
Доступ ограничен — бета только для штатных сотрудников.
Почасовики, профсоюзы, Pixar, круизные команды и ряд международных парков пока без доступа.
Любопытно: Трое из восьми опрошенных сотрудников признались, что неодобренные инструменты вроде Claude от Anthropic эффективнее корпоративных DNYUZ.
/это они ещё Gemini 3 Flash не пробовали :)/
Некоторые используют личные аккаунты для работы. (общая тенденция)
Параллельно Disney отправил Google cease-and-desist за несанкционированное использование контента для обучения AI Slate.
Не угадали они, конечно с провайдером :)
Но вот что интересно на заметку, - они хостят у себя ИИ площадку для внештатных сотрудников и контрагентов.
Вот это сервис.
#Disney #DisneyGPT #EnterpriseAI #Jarvis
———
@tsingular
❤4✍4🆒2⚡1
Accenture связывает повышение с использованием ИИ инструментов
Консалтинговый гигант Accenture перешел от уговоров к цифровому принуждению: теперь повышение по службе напрямую зависит от частоты использования ИИ-инструментов.
Компания начала отслеживать еженедельные логины топ-менеджмента в платформу AI Refinery. Хочешь в лидеры? Покажи регулярный «adoption».
Не хочешь юзать ИИ? Джули Свит, CEO компании, уже пообещала выставлять на мороз тех, кто не справляется с переобучением.
🔹 KPI на токены: Это не просто рекомендация, а жесткое условие для senior-позиций. Accenture вливает $1 млрд ежегодно в обучение своих 780 тысяч сотрудников, и менеджмент хочет видеть возврат инвестиций в виде реальных логов.
🔹 Бунт «старой гвардии»: Проблема типичная, - молодые джуны с азартом крутят промпты, а опытные директора саботируют «эту вашу нейронку», предпочитая проверенные методы. Теперь за саботаж будут блокировать рост по карьерной лестнице.
🔹 Reinventors: Самих сотрудников теперь официально называют «реинвенторами» (reinventors). Термин пахнет корпоративным булшитом, но за ним стоит реальное слияние отделов стратегии, консалтинга и операций в единую службу Reinvention Services.
Зачем это бизнесу:
Accenture продает клиентам «ИИ-трансформацию», и конечно странно делать это силами людей, которые сами боятся открыть ChatGPT.
Это попытка заставить огромную машину в 800 тысяч человек двигаться в одном ритме.
Либо ты автоматизируешь свою работу, либо твоя работа (вместе с тобой) уходит в архив.
В общем, эпоха «AI-native» карьеры наступила. Вчера ты был ценен опытом, сегодня — умением этот опыт быстро скармливать LLM и получать результат.
Электронные гайки медленно начинают закручиваться.
#Accenture #EnterpriseAI #Career #Management #FutureOfWork
———
@tsingular
Консалтинговый гигант Accenture перешел от уговоров к цифровому принуждению: теперь повышение по службе напрямую зависит от частоты использования ИИ-инструментов.
Компания начала отслеживать еженедельные логины топ-менеджмента в платформу AI Refinery. Хочешь в лидеры? Покажи регулярный «adoption».
Не хочешь юзать ИИ? Джули Свит, CEO компании, уже пообещала выставлять на мороз тех, кто не справляется с переобучением.
🔹 KPI на токены: Это не просто рекомендация, а жесткое условие для senior-позиций. Accenture вливает $1 млрд ежегодно в обучение своих 780 тысяч сотрудников, и менеджмент хочет видеть возврат инвестиций в виде реальных логов.
🔹 Бунт «старой гвардии»: Проблема типичная, - молодые джуны с азартом крутят промпты, а опытные директора саботируют «эту вашу нейронку», предпочитая проверенные методы. Теперь за саботаж будут блокировать рост по карьерной лестнице.
🔹 Reinventors: Самих сотрудников теперь официально называют «реинвенторами» (reinventors). Термин пахнет корпоративным булшитом, но за ним стоит реальное слияние отделов стратегии, консалтинга и операций в единую службу Reinvention Services.
Зачем это бизнесу:
Accenture продает клиентам «ИИ-трансформацию», и конечно странно делать это силами людей, которые сами боятся открыть ChatGPT.
Это попытка заставить огромную машину в 800 тысяч человек двигаться в одном ритме.
Либо ты автоматизируешь свою работу, либо твоя работа (вместе с тобой) уходит в архив.
В общем, эпоха «AI-native» карьеры наступила. Вчера ты был ценен опытом, сегодня — умением этот опыт быстро скармливать LLM и получать результат.
Электронные гайки медленно начинают закручиваться.
#Accenture #EnterpriseAI #Career #Management #FutureOfWork
———
@tsingular
🔥9🤯8🤣4🎃2
Google превратил RAG в мультиагентного исследователя, который не сдаётся после первого поиска
Обычный RAG работает в одно касание: запрос пришёл, система выхватила ближайший документ, отдала ответ, и если часть информации лежала в соседней базе — ну, не повезло.
Google Research и Google Cloud показали архитектуру Agentic RAG, где над запросом трудятся несколько агентов, а главное — система не останавливается, пока контекст не признан достаточным.
Это, пожалуй, первый реально работающий переход от «найти похожее» к «убедиться, что найдено всё».
📋 Новинка уже в публичном превью Gemini Enterprise Agent. Root Agent парсит запрос, Planner разбивает на подобласти, Query Rewriter превращает в простые подзапросы, RAG Agent прочёсывает источники — на этом стандартная схема заканчивается.
Ключевое звено, Sufficient Context Agent, проверяет полноту контекста и при пробелах выдаёт конкретный ответ.
Например: «по аллергии данных нет, иди ищи rashes и adverse events».
На медицинском кейсе система находит лекарства и диету, обнаруживает пропуски по аллергии, уходит на второй круг и лишь затем формирует ответ — без галлюцинаций и поспешных «я не знаю».
💡 На FramesQA (824 мультишаговых вопроса, 2676 PDF) кросс-корпусная точность 90.1%, до 34% прироста над классическим RAG, и качество не падает с тремя отвлекающими датасетами: Planner отсеивает мусор сам.
💼 Для энтерпрайза это выход за пределы «один запрос, один источник»: данные раскиданы по хранилищу, а система впервые получает разрешение копать до полной уверенности, а не до первой цитаты.
📎 Google Research
#rag #googleai #enterpriseai #agenticrag
------
@tsingular
Обычный RAG работает в одно касание: запрос пришёл, система выхватила ближайший документ, отдала ответ, и если часть информации лежала в соседней базе — ну, не повезло.
Google Research и Google Cloud показали архитектуру Agentic RAG, где над запросом трудятся несколько агентов, а главное — система не останавливается, пока контекст не признан достаточным.
Это, пожалуй, первый реально работающий переход от «найти похожее» к «убедиться, что найдено всё».
📋 Новинка уже в публичном превью Gemini Enterprise Agent. Root Agent парсит запрос, Planner разбивает на подобласти, Query Rewriter превращает в простые подзапросы, RAG Agent прочёсывает источники — на этом стандартная схема заканчивается.
Ключевое звено, Sufficient Context Agent, проверяет полноту контекста и при пробелах выдаёт конкретный ответ.
Например: «по аллергии данных нет, иди ищи rashes и adverse events».
На медицинском кейсе система находит лекарства и диету, обнаруживает пропуски по аллергии, уходит на второй круг и лишь затем формирует ответ — без галлюцинаций и поспешных «я не знаю».
💡 На FramesQA (824 мультишаговых вопроса, 2676 PDF) кросс-корпусная точность 90.1%, до 34% прироста над классическим RAG, и качество не падает с тремя отвлекающими датасетами: Planner отсеивает мусор сам.
💼 Для энтерпрайза это выход за пределы «один запрос, один источник»: данные раскиданы по хранилищу, а система впервые получает разрешение копать до полной уверенности, а не до первой цитаты.
📎 Google Research
#rag #googleai #enterpriseai #agenticrag
------
@tsingular
✍9🔥6🆒2⚡1❤1🏆1
Z.ai запускает Sovereign Partner Program (ZSP)
Следующий этап внедрения AI — локальная инфраструктура, локальная экспертиза и сильные экосистемные партнёрства. Z.ai открывает программу для партнёров, готовых привести модель GLM в свою страну и строить локальные AI-возможности.
Что даёт программа партнёрам:
• Ранний доступ к будущим релизам GLM
• Поддержку FDE и совместную инженерию
• Совместный go-to-market и работу с enterprise-клиентами
• Развитие локального токен-бизнеса
• Совместные запуски и активацию на рынке
Цель простая: дать партнёрам развернуть GLM на собственной инфраструктуре, обслуживать клиентов локально и выстраивать долгосрочные AI-компетенции в своих странах.
Набор первой когорты партнёров уже открыт.
Заявка →
https://forms.gle/7NRCUKyBjpb7BCBw8
Сайт → z.ai
#ZSP #GLM #SovereignAI #EnterpriseAI #AIInfrastructure
---
@tsingular
Следующий этап внедрения AI — локальная инфраструктура, локальная экспертиза и сильные экосистемные партнёрства. Z.ai открывает программу для партнёров, готовых привести модель GLM в свою страну и строить локальные AI-возможности.
Что даёт программа партнёрам:
• Ранний доступ к будущим релизам GLM
• Поддержку FDE и совместную инженерию
• Совместный go-to-market и работу с enterprise-клиентами
• Развитие локального токен-бизнеса
• Совместные запуски и активацию на рынке
Цель простая: дать партнёрам развернуть GLM на собственной инфраструктуре, обслуживать клиентов локально и выстраивать долгосрочные AI-компетенции в своих странах.
Набор первой когорты партнёров уже открыт.
Заявка →
https://forms.gle/7NRCUKyBjpb7BCBw8
Сайт → z.ai
#ZSP #GLM #SovereignAI #EnterpriseAI #AIInfrastructure
---
@tsingular
🏆8🔥4❤1⚡1