Компания xAI официально начала освоение рынка ИИ-сервисов для бизнес-пользователей. В самом конце декабря она представила два новых тарифа: Grok Business и Grok Enterprise. Предполагается, что они должны способствовать внедрению ИИ-моделей в компаниях для решения повседневных задач, причём со встроенными возможностями контроля настроек безопасности, конфиденциальности и др., сообщает Channel insider.

Таким образом xAI выходит на высококонкурентный рынок корпоративных ИИ-инструментов. Аналогичные предложения уже имеются у OpenAI, Anthropic, Google и др. Для xAI это также означает переход от сервисов для индивидуальных экспериментов к предоставлению возможностей для выполнения совместных задач.

Grok Business рассчитан на команды небольших и средних размеров и стоит $30/мес. за каждого пользователя. Предлагаются встроенные инструменты управления командами и организации общения, централизация платежей и контроль использования ПО. Другими словами, команды могут совместно работать в среде Grok, делиться результатами, а также подключать популярные инструменты вроде Google Drive, чтобы ИИ мог работать с информацией, которая уже использовалась.

Grok Enterprise имееть расширенную функциональность для более крупных организаций. Цена не разглашается, но основной акцент будет сделан на ужесточении контроля и надзора. В частности, речь идёт о поддержке единой авторизации в масштабах всей компании, автоматизированном управлении профилями пользователей и функциями безопасности, разработанными для более крупных и сложных программных сред.

В xAI утверждают, что оба плана построены с учётом необходимости обеспечивать корпоративную безопасность и конфиденциальность. Как подчёркивают в компании, корпоративная защита и конфиденциальность встроены в системы с самого начала — Grok не будет обучаться на предоставляемых клиентками данных.

Источник изображения: xAI

Одна из наиболее примечательных функций — способность Grok работать с большими массивами документов. Grok обеспечивает агентный поиск с помощью Collections API. Это позволяет ИИ-модели использовать крупные хранилища документов в качестве первоочередных источников информации. Это может быть полезным, если необходим, например, анализ юридических документов или построение финансовых моделей. В ответы могут включаться цитаты, напрямую ведущие к исходным документам, с возможностью предварительного просмотра и выделения контекста.

Для организаций со специальными требованиями к обеспечению безопасности материалов xAI предлагает вариант Enterprise Vault. Это даёт компаниям больше контроля над тем, как обрабатываются их данные, с предоставлением сопутствующей инфраструктуры, дополнительных уровней шифрования, которыми управляет сам пользователь, а не xAI. xAI утверждает, что данные зашифрованы как при передаче, так и при хранении.

Тариф Enterprise также обеспечивает соответствие строгим требованиям: обеспечено соответствие инфраструктуры и процессов стандарту безопасности SOC 2 и нормативным актам (включая GDPR и CCPA). Также в его рамках предоставляется доступ к наиболее передовыми ИИ-моделям компании Grok 3, Grok 4 и Grok 4 Heavy.

В то же время xAI продолжает наращивать инфраструктуру, необходимую для поддержки соответствующих проектов. Так, речь идёт о строительстве третьего дата-центра в штате Миссисипи (США). На днях появилась информация, что она привлекла $20 млрд на развитие бизнеса.

Британское правительство провело трёхмесячное тестирование ИИ-помощника Microsoft M365 Copilot и не выявило заметного роста производительности чиновников. Хотя выполнение некоторых задач ускорилось, другие стали только труднее из-за низкого качества предоставляемых ИИ материалов, сообщает The Register. Впрочем, тестирование проводилось почти год назад, за прошедшее время ИИ-помощник должен был «поумнеть».

Департамент бизнеса и торговли Великобритании (Department for Business and Trade) получил 1 тыс. лицензий на использование соответствующего Copilot с октября по декабрь 2024 года. Большую часть лицензий разобрали добровольцы, 30 % участников отобрали случайным образом. Около 300 испытуемых дали согласие на анализ своих данных. Выяснилось, что 72 % пользователей были «удовлетворены» или «очень удовлетворены» работой ИИ-помощника и не особенно обрадовались, когда тест завершился. Тем не менее, реальный рост производительности оказался неоднозначным.

Около ⅔ участников эксперимента использовали Microsoft 365 Copilot не менее раза в неделю, 30 % — не реже раза в день. В Великобритании стоимость ежемесячной подписки составляет от £4,90 до £18,10 за пользователя, так что в масштабах государственной машины затраты могут быть значительными.

Источник изображения: Департамент бизнеса и торговли Великобритании

При этом в среднем на одного пользователя приходилось всего 72 взаимодействия с Copilot за 63 рабочих дня, т.е. примерно по 1,14/день. Чаще всего Copilot использовали в Word, Teams и Outlook, значительно реже — в PowerPoint и Excel, а реже всего — в Loop и OneNote. Три самых популярных задания: расшифровка или подведение итогов встречи, написание электронных писем и создание резюме записей. Именно эти задачи и вызвали «удовлетворение». Реже всего Copilot просили составить расписание, проверить программный код и сгенерировать изображение.

Время, затраченное на выполнение задачи с помощью Copilot, регистрировалось и сравнивалось со временем выполнения сотрудниками задач вручную. Оказалось, пользователи M365 Copilot составляли сводки отчётов и писали электронные письма быстрее, качественнее и точнее, чем те, кто не пользовался ботом. Но, например, экономия времени при написании e-mail была крайне незначительной. Анализ данных в Excel выполнялся ботом медленнее и с худшим качеством и точностью, чем вручную. Слайды PowerPoint создавались в среднем на 7 мин. быстрее, но качество и точность были хуже, а результаты приходилось исправлять вручную.

Источник изображения: Департамент бизнеса и торговли Великобритании

По словам участников эксперимента, рутинные административные задачи эффективнее выполнять с помощью Microsoft 365 Copilot, высвобождая время на более важные задачи. Некоторые другие участники эксперимента сообщили, что использовали сэкономленное время для посещения обучающих занятий или прогулок в обеденный перерыв. Но всё это не означает, что ИИ-помощник действительно повысил производительность работы чиновников, хотя сама Microsoft при продвижении Copilot делает упор именно на экономию времени.

Кроме того, 22 % участников отметили наличие «галлюцинаций» у ИИ-помощники, 43 % их не заметили, ещё 11 % не смогли уверенно сказать, были ли «галлюцинации» во время тестирования, а остальные отмолчались. При этом отношение со стороны коллег к пользователям Copilot тоже были неоднозначным — некоторые отнеслись к участникам эксперимента с некоторой степенью «прохладцы». До принятия окончательного решения о массовом внедрении Microsoft 365 Copilot Департамент проведёт анализ экологических издержек и расчёт соотношения цены и качества сервиса.

«Базис», крупнейший российский разработчик решений для управления динамической ИТ-инфраструктурой, внедрил нейросетевые технологии в бизнес-процессы, связанные с реагированием на инциденты и технической поддержкой продуктов. Использование генеративного искусственного интеллекта позволило на 20–50 % уменьшить затраты времени на рутинные операции, а скорость выполнения связанных с ними задач выросла до 6 раз. В результате эффективность труда выросла, а заказчики компании получили более качественный и оперативный сервис.

Разработанные специалистами «Базиса» решения базируются на открытых языковых моделях, способных понимать естественный язык, анализировать большие объёмы технической документации и генерировать программный код. Они интегрированы в существующие рабочие процессы компании и функционируют как цифровые помощники, берущие на себя рутинные операции. Работа нейросети — в том числе её обучение и применение (инференс) — организована в изолированном защищённом контуре. Все инструменты размещены внутри собственной инфраструктуры компании — такой подход обеспечивает полный контроль над данными и исключает риски, связанные с использованием внешних сервисов.

Ключевые результаты внедрения

Сокращение времени реакции на инциденты.

Время, которое ответственный инженер тратил на организацию работы в случае инцидента, сократилось на 70 %. Если раньше ему приходилось вручную формировать рабочие группы, создавать коммуникационные каналы и готовить первичную информацию о проблеме, то после внедрения нейросетевых технологий эти процессы были автоматизированы. В результате все необходимые специалисты в максимально короткий срок получают структурированную информацию об инциденте и могут немедленно приступать к его устранению, что критически важно для обеспечения бесперебойной работы сервисов.

В планах есть дальнейшее развитие этого направления: на цифрового помощника будет возложен учёт и контроль процесса решения инцидента, ведение его хронологии, он будет «участвовать» в обсуждении и анализе логов, подготовке черновика отчёта и ретроспективы по инциденту.

Мгновенный поиск информации.

На базе нейросети создан интеллектуальный помощник (цифровой техлид), который мгновенно находит ответы в корпоративной базе знаний и предоставляет готовые решения. Система анализирует запросы пользователей, находит релевантную информацию среди сотен технических документов и формирует точные ответы с конкретными инструкциями. Особенно важно, что помощник успешно обрабатывает запросы даже при нечётких формулировках, понимая суть проблемы и предлагая оптимальные пути решения. Он также предоставляет пользователю процесс размышления и список ссылок на использованную для генерации ответа документацию. Это позволяет специалисту заметить нюансы, которые помощник мог упустить, или прийти к более глубокому пониманию проблемы.

Источник изображения: «Базис»

Ускорение разработки скриптов и тестов.

Рутинные задачи по написанию несложного кода, которые раньше отнимали часы работы квалифицированных специалистов, теперь выполняются за 10–15 минут. Производительность при решении этих задач выросла в 3–4 раза. Нейросеть взяла на себя написание скриптов, создание тестов и анализ существующих решений.

«Внедрение нейросетевых технологий стало логичным шагом в развитии нашей компании. Мы не просто следуем технологическим трендам — мы создаём практические инструменты, которые реально повышают эффективность работы. И за последние полгода мы добились значительных результатов, в том числе благодаря коллегам из "Публичного облака" РТК-ЦОД, которые помогли нам с организацией инфраструктуры. Постепенно мы переходим от простой автоматизации рутинных задач и подготовки документации к интеграции нейросетевых технологий с другими нашими системами и процессами. Это позволит повысить эффективность нашей работы и, как следствие, обеспечить нашим заказчикам более оперативный и качественный сервис», — отметил Денис Романов, директор департамента Professional services компании «Базис». 

Yandex B2B Tech создала «Нейроаналитика», ИИ-агента, предназначенного для аналитики и визуализации данных. Отмечается, что агент снизит нагрузку на сотрудников-аналитиков и позволит ускорить формирование отчётов, а также проверку бизнес-гипотез в среднем на 30 %. Внешние компании получат доступ к первому варианту агента в сентябре 2025 года. Доступ к новой версии Yandex DataLens с ИИ-агентом будет предоставляться как в облаке, так и в формате on-premise.

В пресс-службе компании сообщают, что с помощью нового инструмента можно будет искать инсайты и делать выводы, основанные на информации, отображённой в виде таблиц и графиков. Кроме того, ИИ-агент поможет формировать и редактировать «сложные визуализации» полученной информации.

Агент «Нейроаналитик» будет встроен в интерфейс Yandex DataLens в виде чата и будет поддерживать обращения к нейросети на естественном языке — для того, чтобы перестроить визуализацию или, например, изменить расчётную формулу. ИИ-модель по запросу скорректирует соответствующие параметры.

Будущее BI-платформы (Business Intelligence), предназначенной для сбора, анализа, визуализации и интерпретации данных с целью поддержки принятия бизнес-решений в компании видят в развитии новых функций на базе ИИ. Отмечается, что с такими функциями аналитика станет доступнее для разных позиций в компаниях.

Источник изображения: Miguelangel Miquelena/unsplash.com

Первыми доступ к «Нейроаналитику» получили сотрудники подразделений «Яндекса». Только за первые две недели работы инструмент протестирован 4 тыс. человек. Отмечается, что ПО будет полезно как аналитикам, так и всем, кто работает с большими массивами информации. Кроме того, аналитика пригодится и в личных проектах — для анализа рынка акций или даже изучения динамики цен на товары в маркетплейсе.

В основе «Нейроаналитика» лежат технологии Yandex Cloud AI Studio. На платформе доступны новейшие генеративные нейросети «Яндекса», ИИ-модели синтеза и распознавания речи, а также актуальные LLM и VLM на open source основе. Товарный знак «Яндекс Нейроаналитик» уже зарегистрирован «Роспатентом».

Провайдер Cloud.ru анонсировал запуск умного ассистента «Клаудия» в публичном облаке Cloud.ru Evolution.

Помощник «Клаудия» построен на базе генеративного искусственного интеллекта и в настоящий момент доступен в режиме Public Preview. Инструмент помогает управлять облачными ресурсами и инфраструктурой, выполняя конкретные действия. С его помощью можно упростить подбор облачных сервисов под задачи пользователя, самостоятельно развернуть виртуальные машины, взаимодействовать с консолью в режиме Co-pilot, а также настроить опции мониторинга и рассылки оповещений.

ИИ-ассистент знает все особенности, архитектуру и технические возможности платформы Cloud.ru Evolution. Благодаря ему разработчики стартапов и pet-проектов без глубокого опыта в IT Ops и облачных технологиях, а также администраторы, техлиды, DevOps и SRE-инженеры смогут передать часть рутинных операций искусственному интеллекту, ускорить запуск новых проектов и высвободить время для стратегических и архитектурных задач.

Источник изображений: cloud.ru/ai-assistant

В числе основных сценариев применения ИИ-помощника провайдер Cloud.ru перечисляет следующие: создание базовой инфраструктуры в облаке (подбор конфигурации, помощь в создании SSH-ключа и развёртывание виртуальной машины); подбор персонализированных рекомендаций по решениям Cloud.ru Evolution, которые лучше всего соответствуют бизнес-задачам пользователей; визуализация производительности и настройка уведомлений от ресурсов облака Cloud.ru Evolution; подсказки команд для работы в консоли виртуальных машин в режиме Co-pilot; консультирование по техническим вопросам с использованием документации облачных сервисов. «Клаудия» не хранит конфиденциальную информацию и не имеет доступа к учётным данным пользователя.

Облачный провайдер DigitalOcean представил платформу GenAI, которая позволяет использовать базовые модели от сторонних поставщиков для создания и развёртывания агентов ИИ за считанные минуты без необходимости глубоких знаний в области ИИ или машинного обучения. Как сообщает DigitalOcean, интуитивно понятная работа в GenAI позволяет клиентам вне зависимости от уровня подготовки настраивать агентов с доступом к надёжным конвейерам данных и многоагентным командам.

DigitalOcean GenAI позволяет компаниям создавать чат-боты на основе базовых моделей сторонних поставщиков (Anthropic, Meta✴, Mistral и др.) для анализа документов, семантического поиска, создания изображений и т.д. Платформа создана так, чтобы быть независимой от фреймворков. Платформа упрощает и создание агентов, специфичных для конкретных вариантов использования, привнося контекстные данные в базовые LLM.

Клиенты смогут не только извлекать неструктурированные данные из файлов, но и структурированные данные из баз данных или обращаясь к API, чтобы дополнять подсказки и задействовать Retrieval Augmented Generation (RAG), обеспечивая агентам доступ к точной и актуальной информации. С помощью вызываемых функций можно дописать кастомный код, чтобы расширить возможности своего агента.

Источник изображения: DigitalOcean

Встроенные ограничители (guardrails) позволяют повысить достоверность ответов агента, помогая отфильтровывать неправильные или ненадлежащие результаты. А возможность частных подключений и наличие готового интерфейса для чат-ботов упрощают запуск этих агентов на веб-сайте клиента. В будущем появится возможность обращаться к источникам данным по URL, поддержка конвейеров AgentOps и CI/CD, тонкая настройка моделей и многое другое.

Облачная платформа VK Cloud объявила о внедрении так называемого «Верховного архитектора мультиоблака» — консультанта на основе ИИ, отвечающего за мгновенную техническую поддержку. Этот помощник в виде бота Telegram работает в круглосуточном режиме.

Отмечается, что ассистент обучен на масштабной базе знаний по продуктам VK Cloud объёмом более 6000 документов по 600 разделам. Помощник выполнен на базе LLM с RAG. При обучении консультанта были задействованы такие ИИ-технологии, как HyDE — для точного сопоставления запроса с документами, Router — для выбора наиболее подходящего направления поиска и Reranker — для дополнительной проверки и сортировки найденных ответов. Помощник работает только с публичной документацией и не имеет доступа к внутренним системам VK Cloud.

Ассистент готов помочь с любыми вопросами, связанными с работой облачной платформы VK Cloud. Задавать вопросы можно в произвольной форме, а в ответ он напишет подробные инструкции, скрипты, манифесты Terraform. Система постоянно обновляется с учетом изменений в сервисах и документации VK Cloud.

Источник изображения: VK Cloud

Среди преимуществ ИИ-бота названы глубокое понимание контекста, помощь в любое время дня и ночи, а также быстрые ответы, на генерацию которых требуются считаные секунды. Если консультант не сможет оперативно помочь, пользователь может обратиться в традиционную службу техподдержки. Фактически, как заявляет VK Cloud, это личный помощник разработчика и DevOps-инженера.