AI-новости

Платформа Complyance, специализирующаяся на автоматизации процессов управления рисками и соответствия требованиям с помощью искусственного интеллекта, привлекла 20 миллионов долларов инвестиций серии A. Раунд возглавил фонд GV (Google Ventures), что подчеркивает растущий интерес крупных игроков к решениям на базе AI для корпоративного сектора. Полученные средства компания направит на расширение присутствия на рынке и разработку более 30 новых AI-агентов, которые будут автоматизировать рутинные задачи в области управления рисками, безопасностью и соблюдением нормативных требований. Платформа уже используется крупнейшими корпорациями из списка Fortune 500 для централизации данных о рисках, автоматизации рабочих процессов и повышения прозрачности операций. Инновационный подход Complyance заключается во внедрении настраиваемых AI-агентов, способных выполнять сложные задачи - от проверки документации до оценки поставщиков и отслеживания рисков. Это освобождает команды от монотонной работы и позволяет сосредоточиться на стратегических вопросах защиты бизнеса и клиентов.

Компания DeepL, один из лидеров в области искусственного интеллекта для языковых решений, объявила о запуске своих сервисов в AWS Marketplace. Теперь клиенты могут получить доступ к передовым решениям для перевода и помощи в написании текстов через DeepL API прямо в маркетплейсе Amazon. Это решение существенно упрощает процесс покупки, внедрения и управления всей платформой Language AI от DeepL. Интеграция позволяет встраивать высокоточные и безопасные переводы непосредственно в собственные инструменты и системы компаний, минимизируя барьеры для внедрения. Клиенты получают все преимущества инфраструктуры AWS - безопасность, масштабируемость и глобальное покрытие. DeepL успешно прошел техническую проверку AWS Foundational Technical Review, подтвердив соответствие лучшим практикам Amazon в области безопасности и операционной эффективности. Среди первых пользователей нового решения - игровая студия thatgamecompany, которая использует DeepL API на AWS для бесшовной коммуникации игроков на любых языках.

В столице Франции прошел закрытый саммит Human AI Co-Innovation Summit, организованный Ethical AI Governance Group. Мероприятие собрало руководителей крупнейших корпораций, основателей AI-стартапов и глобальных инвесторов для решения критически важной задачи - перехода от экспериментов с искусственным интеллектом к масштабному промышленному внедрению. Саммит стал европейской площадкой нового трансатлантического консорциума, объединившего ведущие предприятия и AI-компании для обмена практическим опытом развертывания систем. Участники обсудили реальные кейсы внедрения, сравнили операционные модели и выявили повторяемые паттерны масштабирования человекоориентированного ИИ в различных отраслях. Основой дискуссий стали материалы расширенного руководства AI-Native Startup Playbook, аккумулировавшего опыт более 150 организаций о том, что реально работает в корпоративном ИИ сегодня. Эксперты сфокусировались на практических вопросах интеграции агентных систем, организационной готовности компаний и преодолении разрыва между пилотными проектами и промышленной эксплуатацией.

Мир автоматизации бизнес-процессов переживает настоящую революцию. Традиционные роботизированные системы (RPA), которые годами верно служили компаниям, уже не справляются с современными задачами. На смену им приходят AI-агенты, способные самостоятельно принимать решения и работать с неструктурированными данными. Звучит фантастически? Компания SS&C Blue Prism уже помогает тысячам клиентов совершить этот переход, не теряя контроля и безопасности. Представьте: вместо того чтобы прописывать роботу каждый шаг, вы просто говорите «проверь этот кредитный договор» или «оформи нового клиента», и система сама находит путь к решению. Но путь к полной автономии AI-агентов непрост. Компании сталкиваются с вопросами доверия, регуляторных требований, галлюцинаций языковых моделей и нестабильности результатов. SS&C Blue Prism понимает эти страхи и предлагает постепенный переход, где каждый шаг тщательно выверен. У компании уже работают 3500 цифровых сотрудников и 35 AI-агентов в производственной среде, экономя сотни миллионов долларов. Это не теория, а реальный опыт, которым они готовы поделиться с рынком.

Компания Cloudera объявила о расширении возможностей своих решений для работы с данными и искусственным интеллектом. Теперь инструменты Cloudera AI Inference и Cloudera Data Warehouse с Trino доступны для развертывания непосредственно в корпоративных дата-центрах. Это позволяет бизнесу использовать передовые технологии ИИ и аналитики там, где хранятся их критически важные данные, не перемещая информацию в облако. Решение работает на базе технологий NVIDIA, включая GPU Blackwell и микросервисы NIM, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость. Компании получают полный контроль над безопасностью, соответствием требованиям и конфиденциальностью данных, избегая непредсказуемых облачных расходов. Обновленная платформа Cloudera Data Visualization теперь включает функции автоматической генерации аннотаций с помощью ИИ, улучшенное логирование запросов и упрощенное управление администраторами. Эти нововведения особенно актуальны, учитывая, что почти половина компаний хранит данные в собственных хранилищах и нуждается в безопасном доступе к ним для ИИ-приложений без компромиссов в области защиты информации.

Американский страховой гигант AIG продемонстрировал впечатляющие результаты внедрения генеративного искусственного интеллекта, превзойдя собственные ожидания. Компания разработала систему координации ИИ-агентов, которая кардинально изменила процессы андеррайтинга и обработки страховых заявок. Глава AIG Питер Заффино признался, что первоначальные прогнозы казались «амбициозными», но реальные возможности технологии оказались намного выше. Самым большим сюрпризом стала способность обрабатывать огромный поток заявок без привлечения дополнительного персонала. Внутренний инструмент AIG Assist теперь работает в большинстве коммерческих направлений, а подразделение Lexington Insurance уже обработало более 370,000 заявок в 2025 году, приближаясь к цели в 500,000 к 2030 году. Ключевым достижением стало создание оркестрационного слоя, который координирует работу множества ИИ-агентов, сокращая время обработки данных в разы и оптимизируя весь рабочий процесс от приема заявки до урегулирования претензий. Компания успешно применила технологию при интеграции портфеля Everest и запуске синдиката Lloyd's 2479, используя большие языковые модели для оценки рисков и выравнивания стратегий.

Новая модель Alibaba Qwen 3.5 меняет правила игры на рынке искусственного интеллекта. Китайский гигант выпустил открытую модель, которая не просто догоняет, а во многих задачах превосходит дорогие закрытые системы вроде GPT-5.2 и Claude 4.5. При этом стоимость использования составляет всего $3.6 за миллион токенов - копейки по сравнению с конкурентами. Скорость обработки выросла в 19 раз относительно предыдущей версии, а модель работает даже на персональных компьютерах Mac Ultra. Qwen 3.5 поддерживает 201 язык, обрабатывает миллион токенов за раз и умеет работать с разными типами данных одновременно. Эксперты отмечают, что открытые модели перешли от стадии «догоняющих» к «лидирующим» быстрее, чем кто-либо предполагал. Для бизнеса это означает реальную альтернативу дорогим проприетарным решениям с возможностью запуска на собственной инфраструктуре. Правда, специалисты предупреждают: бенчмарки - это одно, а реальная работа в продакшене - совсем другое.

Крупнейшие финансовые институты переживают настоящую революцию благодаря искусственному интеллекту. Goldman Sachs начал использовать Claude от Anthropic для автоматизации учета сделок и проверки клиентов, что радикально меняет подход к операционным процессам. Раньше эти задачи требовали огромных команд сотрудников, проверяющих документы, сверяющих данные и контролирующих соблюдение требований регуляторов. Теперь нейросети берут на себя рутинную работу, оставляя людям только сложные случаи. Технология показывает впечатляющие результаты: разработчики Goldman уже используют Claude для написания кода, что ускорило выполнение проектов в разы. Банк решил расширить применение ИИ на другие направления после успешного опыта. Ключевое преимущество - способность системы обрабатывать нестандартные ситуации, где жесткие правила не работают. Claude анализирует документы, извлекает данные, определяет необходимость дополнительных проверок и запускает процедуры комплаенса. Эксперты отмечают, что технология идеально подходит для работы с большими объемами информации благодаря способности обрабатывать обширный контекст и следовать инструкциям. При этом человеческий контроль остается критически важным элементом системы.

Противостояние между Пентагоном и компанией Anthropic набирает обороты. Военное ведомство США готово присвоить разработчику Claude статус «угрозы цепочке поставок» — ярлык, который обычно получают враждебные иностранные компании. Причина? Anthropic отказывается давать армии неограниченный доступ к своим ИИ-моделям. Компания готова к компромиссу, но настаивает: её технологии не должны использоваться для слежки за американцами или создания автономного оружия. Пентагон требует права применять искусственный интеллект «для всех законных целей» без исключений. Сейчас Claude — единственная ИИ-система в закрытых военных сетях США, её даже задействовали через Palantir для поимки Николаса Мадуро в январе. Если Пентагон выполнит угрозу, все оборонные подрядчики будут обязаны разорвать контракты с Anthropic, что нанесёт серьёзный удар по бизнесу компании. Этот конфликт показывает растущее напряжение в индустрии: кто должен контролировать применение передовых моделей в военных операциях — те, кто их создаёт, или те, кто их использует? Эксперты давно предупреждали о рисках бесконтрольного применения ИИ в войнах, и сейчас мы наблюдаем первое серьёзное столкновение между этическими ограничениями разработчиков и оперативными потребностями военных.

ArisGlobal представила пять инновационных решений на базе искусственного интеллекта, которые кардинально меняют подход к работе в фармацевтической индустрии. Компания, создавшая платформу LifeSphere, продемонстрировала на конференции Breakthrough 2026 в Мадриде новейшие разработки: интеллектуальную систему XDI для унификации данных, три специализированных AI-агента и сервис автоматического перевода NavaX Translation. Эти инструменты решают критические задачи отрасли - от обеспечения соответствия регуляторным требованиям до ускорения обработки данных о безопасности препаратов. Особенно впечатляет интеграция с TransPerfect Life Sciences, сокращающая время перевода медицинских документов с пяти часов до одной минуты. Новые продукты позволяют фармацевтическим компаниям переходить от экспериментов с AI к полноценному внедрению технологий в повседневную практику, обеспечивая прозрачность решений и единые стандарты работы для всех подразделений - от клинических исследований до производства.

Cognizant объявила о новом этапе стратегического партнерства с Google Cloud, направленном на масштабное внедрение агентного искусственного интеллекта в реальные бизнес-процессы компаний. Через уникальный подход AI builder и собственные разработки на базе облачной платформы Google, Cognizant помогает предприятиям превращать стратегию искусственного интеллекта в работающие, контролируемые системы. Компания инвестирует в развертывание Google Workspace совместно с Gemini Enterprise внутри своей организации, стремясь повысить продуктивность сотрудников и скорость выполнения проектов. Параллельно запускается новое коммерческое предложение для клиентов, объединяющее эти технологии для трансформации ручных процессов в автоматизированные рабочие потоки на основе ИИ. Создается специализированный центр компетенций Gemini Enterprise и внедряется жизненный цикл разработки агентов (ADLC) для последовательного развертывания решений на уровне предприятия. Партнерство демонстрирует практическую модель масштабного внедрения агентного ИИ, выходя за рамки простого выбора платформы к готовым операционным моделям с измеримым бизнес-эффектом.

Компания Graphwise представила революционное решение GraphRAG, которое меняет правила игры в мире корпоративного искусственного интеллекта. Новая система объединяет графы знаний с языковыми моделями, чтобы устранить главную проблему современных ИИ-агентов - галлюцинации и неточные ответы. В отличие от традиционных RAG-систем, которые теряют связи между данными, GraphRAG использует семантический граф как надежный фундамент для проверяемых ответов. Тестирование на сложном бенчмарке MuSiQue показало впечатляющие результаты: количество неточных ответов сократилось более чем вдвое по сравнению с лучшими аналогами. Платформа предлагает визуальный low-code движок, готовые шаблоны и панели объяснимости, что делает внедрение корпоративного ИИ быстрым и безопасным. Точность ответов возрастает с 60% до 90%, а время на устранение ошибок сокращается на 80%. Решение особенно актуально для регулируемых отраслей вроде фармацевтики и финансов, где критична прозрачность принятия решений. GraphRAG превращает экспериментальные прототипы в промышленные системы за дни вместо месяцев.