Опрос Glean показал: ИИ экономит время, но сотрудники тратят 6,4 часа в неделю на проверку, контекст и исправление ИИ-работы.

Почему IT-руководители привлекают FDE от AI-вендоров для внедрения ИИ и какие риски несут vendor lock-in, скрытые затраты и observability.

AWS показывает, как frontier teams перестраивают AI-native разработку: контекст для агентов, spec-driven development и рост продуктивности до 10x.

Apple запустила Siri AI с Google Gemini. Разбираем, почему ее осторожная стратегия в ИИ может оказаться выгоднее дорогостоящей гонки конкурентов.

Исследование Writer показало: системы памяти и персонализация могут ухудшать точность AI-моделей, усиливая поддакивание и ошибки.

Google Dreambeans и Gemini Spark показывают жуткую сторону AI-персонализации: проактивные ассистенты всё глубже используют личные данные.

Почему автономные AI-агенты в DevOps создают риск мгновенной потери данных и как защититься с помощью изолированных backups, WORM и granular restore.

Автор InfoWorld предупреждает: дешевые токены в generative AI создают зависимость от remote LLM, а позже могут резко поднять затраты предприятий.

Почему AI-агенты обходят Marketo, Outreach, Salesloft и Atlassian, какие B2B-категории они заменяют и что это значит для инвесторов и вендоров.

Apple на WWDC должна представить новую Siri и ИИ-стратегию с Apple Intelligence, Gemini и agentic AI, чтобы вернуть доверие разработчиков.