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 Beobachtungen zum Wachstum von Multi-Chain, geprägt von Intention, nicht von Aufmerksamkeit ~ @APRO Oracle
Einige Protokolle kündigen sich lautstark an. Andere offenbaren sich langsam. APRO gehört zur zweiten Kategorie. Es kam nicht mit Dringlichkeit oder Spektakel. Es erschien leise im Hintergrund und machte Arbeit, die erst sichtbar wird, wenn etwas anderes davon abhängt. Das war das erste Signal. In einem Raum, in dem Aufmerksamkeit oft mit Fortschritt verwechselt wird, fühlte sich dieses Protokoll ungewöhnlich wohl, unbemerkt zu bleiben.
Die Zeit hat eine Art, die Absicht zu klären. Wenn man APRO über einen längeren Zeitraum beobachtet, wird klar, dass nichts an seiner Struktur darauf ausgelegt zu sein scheint, schnell zu reagieren. Es gab keinen Drang, Narrative zu verpacken. Keine ständige Neupositionierung, um der Stimmung des Marktes zu entsprechen. Stattdessen gab es Konsistenz. Die Art, die darauf hindeutet, dass ein System geschaffen wurde, auf das man sich verlassen kann, anstatt es zu handeln. Dieser Unterschied zählt jetzt mehr als je zuvor.

$AT Stärkung von Governance, Dienstprogrammen und Koordination über 40 Blockchains ~ @APRO Oracle
Die native Dienstleistung des APRO-Ökosystems basiert auf der nahtlosen Interaktion zwischen Daten, Governance und plattformübergreifenden Operationen. Wenn man beobachtet, wie die Teilnehmer mit dem Netzwerk interagieren, wird deutlich, dass der AT-Token mehr ist als ein einfaches Tauschmedium. Er fungiert als Bindemittel über mehrere Ebenen des Ökosystems, indem er KI-Agenten, reale Vermögenswerte und dezentrale Anwendungen verbindet. Entwickler verlassen sich auf diesen Token nicht nur, um Transaktionen durchzuführen, sondern auch, um ihre Beiträge mit der sich entwickelnden Architektur des Netzwerks in Einklang zu bringen. Jede Staking-Aktion, jede Governance-Abstimmung und jede Oracle-Überprüfung ist eine subtile Verstärkung der Kohärenz des Systems. Diese Integration stellt sicher, dass der Nutzen greifbar und operationell ist, anstatt abstrakt, und der AT-Token dient als Eckpfeiler zur Aufrechterhaltung des internen Rhythmus des Netzwerks.

Wie APROs $AT Token Governance und Utility über Chains hinweg ermöglicht ~ @APRO Oracle
Ich erinnere mich, eines Abends still dazusitzen und zu beobachten, wie Multi-Chain-Ökosysteme anfingen, sich wie lebende Organismen anzufühlen. Jede Chain hatte ihren eigenen Rhythmus, ihr eigenes Leben, und doch gab es eine gewisse Fragmentierung, die mich fragte, wie die Teile jemals zusammenkommen würden. In diesem Moment begann ich zum ersten Mal, die Bedeutung des AT-Tokens nicht nur als Einheit des Austauschs zu sehen, sondern als einen Faden, der disparate Chains zu einem kohärenten, funktionierenden Ökosystem verweben könnte. AT ist mehr als ein Token geworden; es ist ein Instrument der Ausrichtung, ein Puls, der Governance, Utility und Vertrauen im sich ausdehnenden APRO-Netzwerk verbindet.

Beobachtung $AT Token-Nutzen, Blockchain-Integration und Builder-Einfluss ~ @APRO Oracle
Ich finde oft, dass ich darüber nachdenke, wie sich das Blockchain-Ökosystem auf Weisen entwickelt hat, die ich nie erwartet hätte, als ich anfing, AI- und DeFi-Projekte zu verfolgen. Es gab eine Zeit, in der das Bewegen von Daten über verschiedene Chains umständlich war, und die Überprüfung von Informationen aus mehreren Quellen schien eine Aufgabe zu sein, die nur den geduldigsten Buildenden vorbehalten war. Während ich beobachte, wie sich diese Systeme entwickeln, habe ich zu schätzen gelernt, welche Orchestrierung erforderlich ist, um dezentrale Daten sowohl zugänglich als auch zuverlässig zu machen. In dieser Landschaft hat APRO Oracle meine Aufmerksamkeit erregt, nicht wegen des Hypes, sondern wegen seines stetigen, gezielten Ansatzes zur Ermöglichung von KI-gesteuerten und RWA-Anwendungen über mehrere Chains.

Albert Einstein behauptete, dass es unmöglich ist, ein Problem auf der gleichen Denkeebene zu lösen, auf der es geschaffen wurde. Es scheint, dass die Menschheit genau zu einem solchen Moment in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) gekommen ist — wenn unser eigener Verstand das größte Hindernis auf dem Weg zur Schaffung eines künstlichen Verstandes wird.

Die Armee der Vereinigten Staaten hat die Schaffung einer separaten Spezialisierung für Offiziere im Bereich der künstlichen Intelligenz (AI) und des maschinellen Lernens angekündigt. Die neue Richtung mit dem Code 49B wird im Januar eröffnet.
Ziel der Initiative ist es, einen Korps von Experten zu bilden, die die Transformation der Streitkräfte in eine „datenorientierte“ Struktur beschleunigen.

ChatGPT hat die Marke von 800 Millionen wöchentlichen Nutzern überschritten und wächst schneller als Facebook, Google und jedes andere Konsumprodukt in der Geschichte. Technologieriesen investieren Milliarden von Dollar in die Schaffung eines möglichst menschlichen KI, die warm, freundlich und vertrauenswürdig erscheint. Diese Systeme wollen Ihre Begleiter, Berater und Vertrauenspersonen werden – und sie haben Erfolg.

Die Spitzenmodelle der künstlichen Intelligenz (KI) erhöhen ihr IQ etwa um 2,5 Punkte monatlich über die letzten anderthalb Jahre – dieser Trend wurde von dem Forscher Maxim Lott basierend auf den Daten seiner Website TrackingAI.com festgestellt. Dieses rasante Wachstum der intellektuellen Fähigkeiten von KI könnte ein neuer Analogon des berühmten Moore-Gesetzes werden.

Google wird kostenpflichtige Abonnements für erweiterte Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) im Chrome-Browser einführen, aber der Browser selbst bleibt kostenlos. Es geht um die Monetarisierung von KI-Agenten und nicht darum, Chrome zu einem kostenpflichtigen Produkt zu machen.
Was im Code entdeckt wurde
Der Forscher Leopeva64, bekannt für die Analyse von Google Chrome und Microsoft Edge, hat im Chromium-Repository den Eintrag 'Gate actuation access by AI subscription tier' ('Einschränkung des Zugangs zu autonomen Aktionen nach AI-Abonnementstufen') entdeckt. Dieser Fund weist auf die Vorbereitung eines Systems hin, das erweiterte AI-Funktionen nur kostenpflichtigen Abonnenten bereitstellen wird.

Künstliche Intelligenz (KI) bereitet sich auf den Krieg gegen sich selbst vor – und die Menschheit riskiert, im Epizentrum dieses Konflikts zu stehen. Es geht um den Konflikt zwischen der gleichwertigen menschlichen künstlichen Intelligenz (AGI) und der künstlichen Superintelligenz (ASI), die bisher noch nicht geschaffen wurden, deren Auftreten jedoch unseren technologischen Traum in einen echten Albtraum verwandeln könnte.