Корпоративные AI-агенты часто работают лишь с 15% нужных знаний. Разбираем, почему RAG не хватает и зачем нужен sovereign operational data layer.

Microsoft выпустила 206 патчей для Windows, Office и Exchange, включая три публичные уязвимости. В приоритете — Remote Desktop и NTLM.

Рейтинг спонсоров SaaStr AI 2026 по лидам показал, что B2B-бюджет идет в AI-native CRM, sales tools, vibe coding и операционные сервисы.

Meta, Google, Samsung, Apple и Amazon готовят AI-очки с камерами, но общественный и юридический отпор уже угрожает массовому запуску.

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.