Корпоративный AI, безопасность и Physical AI: второй день TechEx North America

Второй день TechEx North America стал более глубоким и критическим разбором AI в корпоративной среде, но с оптимистичным настроем. Программа AI and Big Data открылась отсылкой к тому, что назвали «AI graveyard» — то есть к проектам AI, которые хорошо выглядят в пилоте, но не выдерживают проверки в реальном мире. Несмотря на мрачный термин, несколько спикеров и сессий говорили о том, как дальновидный бизнес может не попасть на это «технологическое кладбище».

Разные треки второго дня события углубились в распространенные проблемы, из-за которых могут буксовать внедрения AI. Сессии в треках Enterprise AI Implementation, ROI и Adoption взяли за отправную точку застопорившиеся пилоты и попытались понять, почему проекты дают сбой. Участникам дали немало практических советов: сосредотачивать agentic AI на конкретных направлениях бизнеса, строить data foundations, готовые к работе с агентами, и учитывать реальные последствия token-based AI charging для финансов компании.

На инфраструктурном уровне обсуждали и то, стоит ли компаниям покупать или строить физическую инфраструктуру для своих AI-проектов, и какие подходы лучше помогают добиться устойчивого ROI от проектов с данными и AI, если учесть все влияющие факторы.

В проектах, где запуск AI застревает, ключевую проблему можно было бы описать через концепцию «personal copilot». Она хорошо работает на рабочем столе одного сотрудника и в его индивидуальных процессах, но плохо масштабируется на весь отдел, не говоря уже о всей компании. Многие организации отмечают, что у них есть бюджет на такие эксперименты на уровне одного пользователя, и результаты обычно впечатляют. Когда этим пользователем оказывается руководитель из C-suite, личная экономия времени обычно усиливает общий энтузиазм внутри компании, и это, безусловно, плюс. Но переход от этого этапа к реальным изменениям во всем бизнесе — именно здесь многие компании сталкиваются с индивидуальными трудностями и барьерами. В этом и заключалась основа активности второго дня на выставочной площадке и многочисленных сценах в San Jose McEnery Convention Center.

Киберпроблемы

Несмотря на употребление слов вроде «застопорившиеся» и «трудно масштабируемые», на сцене Cyber Security and Cloud Expo спикеры назвали скорость, с которой бизнес и организации внедряют agentic AI-системы, причиной «velocity gap». Там, где внедрения AI успешны, они быстро набирают обороты. Но проблемы безопасности и governance возникают, когда бизнес-подразделения начинают использовать generative AI быстрее, чем команда безопасности успевает управлять им и обеспечивать безопасность предприятия.

Как и у пресловутого двуликого меча, у AI есть сила, которая меняет и может улучшать как атаку, так и защиту в сфере cybersecurity. Есть проблемы, которые создают внутри компании неограниченные агенты и large language models, а также пополнение арсенала атакующих AI-scanning tools, способных выявлять потенциальные уязвимости.

Не менее заметной темой круглых столов и keynote-выступлений оставалась старая идея shadow IT, теперь проявляющаяся в новом виде как shadow AI. Если сотрудники, например, загружают чувствительные материалы в несанкционированные инструменты, или если утвержденные AI-системы плохо ограничены и слабо управляются, то attack surface может расширяться без ведома команды cybersecurity. Поэтому data governance и oversight систем становятся теснее связаны, чем раньше, — именно такой вывод прозвучал и в двух кибербезопасных направлениях выставки, и в Cloud and Big Data-сегментах тоже.

Для чисто кибербезопасных функций zero trust был представлен как один из ответов на неконтролируемое распространение AI вне рамок команд безопасности — подход с «denial by default» для людей и машин. Проверка личности и уровней привилегий должна применяться и к services, и к agents; тогда автоматизированные workflows будут подчиняться тем же permission models, что и любой другой элемент IT-стека.

Второй день TechEx North America точно не выглядел как отказ от AI-амбиций руководителей — роль AI и даже agents воспринималась спикерами, экспертами и делегатами как данность. Но представители разных отраслей и бизнес-функций добавили множество деталей и оговорок, каждая из которых вносила полезный и вдумчивый вклад. Каждый вынес на обсуждение свои опасения и свои ожидания, добавив новые акценты в дискуссии об AI implementation в 2026 году.

Марш роботов

И при этом во многих зонах конференции по-прежнему царило заметное воодушевление. Гуманоидные роботы на экспозиции вызывали много энтузиазма — всем, похоже, нравятся симпатичные андроиды, — но более прагматично новый трек Physical AI привлекал одни из самых больших аудиторий на шоу. Несколько делегатов вне этого трека называли разработку программного кода той областью, где использование large language models в профессиональной среде впервые дало заметный положительный эффект. И из многих разговоров также следовало мнение, что автоматизированные физические системы станут следующим сегментом индустрии, который выиграет от целенаправленной работы над новыми моделями и практическими инструментами их применения.

AI-модели, лежащие в основе следующего поколения Physical AI, вряд ли будут LLMs, хотя они окажутся полезны, если устройства будут создаваться для взаимодействия с людьми. По мере того как такие модели развиваются и выходят из стадии исследований, именно серия TechEx Events, вероятно, первой покажет и представит их, а также объяснит, как они могут работать в бизнес-контексте.

Новые образовательные направления на событии

В этом году событие получило заметное обновление в виде более практичного программирования: hands-on занятия проводили участников через запуск собственных agentic AI-моделей и учили тому, как агенты могут улучшать сами себя, прямо в интерактивных экземплярах Google Colab. В TechEx Learning Hub также прошли воркшопы от Nvidia и неизменно популярный Google Hackathon, а уровень подготовки слушателей варьировался от тех, кому только предстояло знакомство с IDE, до участников с уже хорошо отточенными навыками программирования. Применять знания на практике — вот о чем это событие, будь то руководители C-suite, изучающие лучшие стратегические практики, или разработчики, превращающие креативные идеи в реальность.

TechEx берет передовую повестку и пропускает ее через бизнес-оптику; прагматично, но с ориентацией на будущее. Следующий этап TechEx пройдет в Амстердаме в сентябре — кто знает, как далеко мы продвинемся всего за четыре коротких месяца?

(Источник изображения: TechEx Events)

Хотите узнать больше об AI и big data от лидеров отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, который пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие входит в состав TechEx и проходит совместно с другими ведущими технологическими событиями. Нажмите здесь, чтобы узнать больше.

AI News работает на базе TechForge Media. Другие предстоящие мероприятия в сфере enterprise technology и вебинары можно найти здесь.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Enterprise AI roadblocks and roadmaps, security and physical AI: Day two at TechEx