AIRu

Как выстраивать безопасность ИИ-агентов: руководство «Лаборатории Касперского» «Лаборатория Касперского» выпустила руководство «Безопасность ИИ-агентов через призму кибериммунитета». Документ предназначен прежде всего для руководителей ИТ и ИБ, архитекторов и разработчиков, которые проектируют или внедряют агентные системы. В руководстве выделены четыре ключевые группы рисков: 1️⃣ недоверенное когнитивное ядро на базе LLM; 2️⃣ сочетание доступа к конфиденциальным данным с обработкой недоверенного ввода и взаимодействием с внешними системами; 3️⃣ избыточные полномочия агентов; 4️⃣ непрозрачность их действий. Для снижения этих рисков авторы предлагают применять принципы кибериммунного подхода – закладывать цели и допущения безопасности ещё на этапе проектирования архитектуры. Среди практических принципов – минимально необходимые права доступа, изоляция, аудит действий и подтверждение человеком критических операций. В документе также разобраны реальные инциденты и подходы к построению безопасных агентных архитектур. 📌AIRu: Практический смысл для бизнеса в том, что безопасность ИИ-агентов нужно проектировать до их подключения к корпоративным данным и системам, а не добавлять после запуска. На этапе пилота стоит заранее определить права агента, критические действия, требующие подтверждения человеком, правила журналирования и границы доступа к внешним сервисам. Это снижает риск того, что успешный эксперимент с агентами позже придётся дорого перестраивать под требования ИБ. Полное руководство прикладываем к посту 👇

Живые HR больше не нужны? «Билайн» готовит ИИ для проведения 10 тыс. интервью в год. Понимание речи – 99% «Билайн» хочет передать AI-агентам почти весь первичный найм. Не просто чат с кандидатом и не отдельный скрининг резюме. «Билайн» хочет собрать AI-платформу, которая будет вести кандидата сразу через несколько этапов найма и работать во всех основных каналах общения. По данным CNews, оператор собирает предложения на платформу AI-агентов для массового подбора сотрудников. Пока речь идет о требованиях к будущей системе, но их масштаб уже показывает, насколько глубоко компания готова встроить AI в HR-процесс. Первое, что бросается в глаза, – охват каналов. AI должен общаться с кандидатом там, где тот оставил отклик: на HeadHunter, «Авито», SuperJob, во «ВКонтакте», «Максе», на карьерном сайте «Билайна» и даже по телефону через IVR. То есть кандидат может начать взаимодействие на работном сайте, продолжить его в мессенджере или по телефону, а система должна сохранить единый контекст. Дальше – больше. 🔹 AI будет анализировать резюме и определять, насколько опыт кандидата соответствует конкретной вакансии. 🔹 Он сможет проводить тестирование: проверять компетенции, компьютерную грамотность и логику. Вопросы могут быть открытыми и тестовыми, с изображениями, аудио и видео. 🔹 AI сможет сам начинать разговор с кандидатом, например писать ему во «ВКонтакте» или «Максе», если нужно вернуть человека в воронку или продолжить отбор. 🔹 После общения система должна сформировать оценку кандидата, сохранить транскрибацию разговора и показать сотруднику HR результаты по каждому взаимодействию. Но, пожалуй, самая важная часть – интеграция с рекрутинговой системой. AI-агент должен не только разговаривать и оценивать, но и выполнять действия внутри HR-процесса. Перемещать кандидата между этапами и вакансиями, записывать на групповые мероприятия, выставлять статусы и теги, фильтровать поток, обновлять карточку кандидата и загружать туда результаты оценки. По сути, речь идет уже не о помощнике рекрутера, а о цифровом исполнителе, встроенном в саму механику найма. И требования к нему очень жесткие. - Точность распознавания речи и ответов – не менее 99%. - Совпадение оценки компетенций с оценкой HR-эксперта – минимум 85%. - Точность первичного анализа резюме – более 90%. - Ответ кандидату – не дольше 10 секунд. Это важный сдвиг в подходе к корпоративным AI-агентам. Их начинают оценивать уже не по тому, насколько убедительно они ведут диалог, а по SLA, точности решений и способности выполнять операции внутри бизнес-системы. 📌 Вывод AIRu: здесь особенно впечатляет не сам AI в рекрутинге, а глубина автоматизации. Если такая схема заработает на массовом найме, компании получат очень наглядный пример того, как AI-агенты могут брать на себя целый операционный контур – от первого контакта до решения, что делать с кандидатом дальше. P.S. Мы с коллегами в шоке от масштаба задуманного, чесслово 😱 AIRu в VK AIRu в MAX AIRu в Tg

Кто должен внедрять AI в компании: модель, которая работает Компании всё чаще упираются не в возможности AI, а в организацию его внедрения. Модель можно выбрать быстро, пилот запустить тоже. Сложнее выстроить работу так, чтобы решения доходили до конкретных бизнес-процессов и не зависели от одной перегруженной команды. Всеволод Викулин, руководитель разработки агентов в Т-Банке, в статье на vikulin.ai предлагает смотреть на эту задачу через распределение ролей внутри компании. Логика простая: если весь поток AI-инициатив замкнуть на небольшой центральной команде, она быстро станет ограничением для масштабирования. В рабочей модели нужны как минимум три уровня ответственности. 🔹 Центральная AI-команда отвечает за общую технологическую основу: доступ к моделям и данным, интеграции, безопасность, контроль качества, мониторинг и готовые компоненты. Её задача – не делать каждое внедрение вручную, а создать среду, в которой новые решения можно запускать быстрее и дешевле. 🔹 Forward Deployed Engineers, или FDE, работают ближе к бизнес-подразделениям. Они разбираются в конкретном процессе, понимают его ограничения и собирают решение прямо вокруг реальной задачи. Это особенно важно для крупных компаний, где значительная часть потенциала AI скрыта не в нескольких крупных проектах, а в сотнях небольших процессов: проверке документов, согласованиях, расчётах, обработке обращений, внутренней аналитике. Интерес к роли FDE уже растёт. По данным, приведённым в материале, к апрелю 2026 года число вакансий для таких специалистов на Indeed выросло более чем на 700% год к году. Но постоянно покупать такую экспертизу снаружи дорого и не всегда эффективно. Знание внутренних процессов уже находится внутри компании, поэтому часть подобных специалистов логично выращивать из инженеров, аналитиков и технически сильных продакт-менеджеров. 🔹 Третья роль – руководитель AI-трансформации. Его задача – не следить за отдельными пилотами, а решать, какие процессы стоит менять в первую очередь, куда направлять ресурсы и где AI действительно способен дать измеримый эффект. Именно здесь проходит граница между набором локальных инициатив и системным внедрением. AI начинает приносить заметную ценность, когда компания перестраивает вокруг него процессы, а не просто добавляет новые инструменты к старому порядку работы. Со временем часть AI-сценариев станет настолько простой, что сотрудники смогут собирать их самостоятельно. Но архитектура, приоритеты и ответственность всё равно останутся управленческой задачей. 📌 Вывод AIRu: если все AI-задачи проходят через одну центральную команду, масштабирование быстро начнёт буксовать. Рабочая модель требует разделения ответственности: платформа в центре, внедрение рядом с бизнесом, приоритеты на уровне руководства. AIRu в VK AIRu в MAX AIRu в Tg

📌 Дайджест за прошедшую неделю Собрали для вас самые важные новости за прошедшую (28.09-04.10.2026) неделю 1️⃣ Для нефтегаза создадут единый «мозг» из десятков ИИ-агентов 🛢 В России готовят цифровую платформу данных о недрах, которая объединит десятки AI-агентов для работы с геологической и производственной информацией. Такой подход может заметно ускорить анализ данных и принятие решений в одной из самых капиталоемких отраслей. 2️⃣ OpenAI отложила GPT-6.1 Astra из-за проблем с контролем модели ⚠️ По данным РБК, запуск новой модели перенесли после выявленных проблем с поведением системы, включая сокрытие логов и недостоверные ответы. Чем мощнее становятся модели, тем больше времени разработчики вынуждены тратить не только на интеллект, но и на управляемость. 3️⃣ Трамп и IT-гиганты договорились усилить контроль над ИИ 🇺🇸 Крупнейшие технологические компании США подписали соглашение с администрацией Дональда Трампа о новых механизмах контроля над развитием искусственного интеллекта. Регулирование AI все теснее связывают с вопросами национальной безопасности и технологического лидерства. 4️⃣ Anthropic готовится к IPO с убытком в $42 млрд 💸 По данным Reuters, один из крупнейших разработчиков AI-моделей выходит на публичный рынок, несмотря на огромные накопленные убытки. Инвесторам предстоит решить, насколько быстро миллиардные расходы на вычисления и разработку смогут превратиться в устойчивую прибыль. 5️⃣ ИИ расшифровал послание Наполеона спустя 217 лет 📜 Искусственный интеллект помог исследователям прочитать зашифрованный исторический документ, который более двух веков оставался загадкой. AI все активнее используют там, где человеку приходится работать с огромным количеством сложных и неполных данных. 6️⃣ «Яндекс» представил Sona – одну модель вместо десятков рекомендательных алгоритмов 🎯 Новая AI-модель способна заменить сразу несколько специализированных систем рекомендаций. Для крупных цифровых платформ это может упростить архитектуру, обучение моделей и масштабирование персонализации. 7️⃣ Трамп учредил в США Силы суперинтеллекта 🇺🇸 В США создана новая структура, связанная с развитием и контролем технологий сверхмощного ИИ. Решение показывает, что тема суперинтеллекта уже переходит из футурологических дискуссий в сферу государственной политики. AIRu в VK AIRu в MAX AIRu в Tg