Найдорожча частина ШІ - контекст перед дією.Модель може відповісти. Проблема в іншому: чи знає вона, які дані брати, який документ актуальний, хто має право погодити дію, де лежить історія клієнта, який ліміт витрат, що записати в журнал і коли зупинитися.Microsoft на Build задала тренд. Microsoft IQ став контекстним шаром для GitHub Copilot, Microsoft Foundry і Copilot Studio. Work IQ відкриває агентам звʼязки між людьми, листами, документами, зустрічами й робочими системами. Fabric IQ дає семантику структурованих даних. Web IQ повертає агентам релевантні фрагменти з мережі майже у 2.5 раза швидше за найближчу альтернативу.Тут KPI вже не "модель краще пише". KPI - скільки часу команда витрачає на пошук контексту перед рішенням, скільки разів агент бере застаріле джерело, скільки дій доходять до результату без ручного перезбирання даних.OpenAI того ж дня розширила Codex за межі розробників. 5M+ людей користуються Codex щотижня, приблизно 20% уже не пишуть код як основну роботу, і ця група росте втричі швидше за розробників. Нові plugins для аналітики, продажів, дизайну, публічних акцій та інвестиційного банкінгу обʼєднують 62 застосунки і 110 навичок. Codex Sites перетворює аналіз або план на спільний робочий простір із посиланням. Поки правда доступний тільки в бізнес планахОсь де зʼявляється справжня зміна процесу: аналітик не просить "підготуй мені висновок", а збирає живий простір із даними, припущеннями, правками й джерелами. Банкір не пересипає перевірку в презентацію руками. Продажі не шукають сигнали в CRM, пошті й Slack окремо. Агент має зайти в роботу там, де вже лежить контекст.Snowflake рухається в той самий бік через CoWork і Cortex Sense. Компанія каже про 13,900+ клієнтів, а Synopsys уже побудувала понад 20 агентів для операцій доходу, юридичних задач, фінансів, управління продуктом і IT. Cortex Sense автоматично збирає дані, бізнес-визначення й операційні знання, щоб кожен агент не починав із нуля. RelationalAI додає до Snowflake predictive і prescriptive reasoners для ціноутворення, ланцюгів постачання, мережевих операцій та розподілу ресурсів.Це важлива контрольна точка. Якщо агент радить ціну, запас, кредитний ліміт або наступний крок у продажі, йому замало текстового пояснення. Потрібен шлях від прогнозу до рекомендованої дії, обмеження, причина, власник погодження і слід у системі.У фінансах Experian запускає Agent Operating System всередині Ascend Platform. ServiceNow перший партнер. Там прямо названі перевірки шахрайства, погодження кредитів, кредитний ризик, моніторинг портфеля і звітність. Їхнє дослідження показує, що 48% фінансових організацій досі важко інтегрують дані в процеси ШІ, третина має проблеми з походженням даних, ще третина живе в розрізнених командах і системах. Впровадження планують на 2,300+ клієнтських рішень.Amazon тягне цю логіку в торгівлю. Agentic Shopping Assistant на AWS дає ритейлерам запускати торговельних агентів за тижні, а не будувати все самостійно. Kate Spade вже зробила AI Gift Concierge. Amazon заявляє, що розмовна купівля дає 3.5x conversion проти традиційного пошуку за ключовими словами.Цифра гарна, але купувати треба не цифру. Треба міряти, хто володіє покупцем у момент вибору, які дані про товар бачить агент, як часто він веде до помилкового SKU, що відбувається з маржею після рекомендації і де продавець зберігає прямий контакт із клієнтом.Cisco Cloud Control і Noma Agent Access Control закривають неприємну частину цієї історії. Коли агенти отримують доступ до мережі, MCP-серверів, інструментів і даних, контроль уже має бути не в презентації з політиками. Він має стояти на рівні ідентичності, реєстру, прав на рівні інструментів, статусів перевірки та блокування, поведінки під час виконання і журналу дій.Бюджет піде туди, де ШІ зможе взяти контекст, виконати дію, пояснити причину, пройти погодження і залишити слід.Все інше швидко стане дорогим генератором чернеток.#шірадар
Агентам різко стало тісно в хмарі.<я коли прочитав сьогоднішні новини аж кайфово стало як ШІ та роботи приживаються в нашому світі>Якщо агент пише код, відповідає клієнту банку, запускає симуляцію чипа або має торкнутися робота, його вже мало оцінювати за "розумною відповіддю". Треба міряти затримку, вартість одного завершеного процесу, кількість ручних погоджень, помилки, журнал дій і те, хто зупиняє систему, коли вона пішла не туди.Nvidia з Microsoft на Computex показали RTX Spark для Windows PC. Локальні машини для агентів, із захищеними середовищами, достатньою памʼяттю і 1 петафлоп продуктивності. Поруч - DGX Station for Windows. Спроба перенести частину виконання ближче до даних, пристрою і людини, яка відповідає за результат. Фактично передають на нас обчислювальні потужності і це дійсно класно, бо ми контролюємо свої дані. OpenAI одночасно повертається в Robotics. У вакансіях - simulation, distributed data systems, 3D, data acquisition. Публічний акцент - роботи для дата-центрів, енергомереж і критичної інфраструктури. Там агенту замало написати план. Йому треба працювати з фізичним станом, датчиками, обмеженнями, затримкою, аварійним сценарієм. Помилка в такому процесі вже має ціну не в токенах.Salt Security дуже вчасно показала Salt Code. Продукт вбудовує політики безпеки прямо в Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Codex і Gemini CLI.Flexcompute показала ще жорсткіший приклад. PhotonForge дає агенту цикл для проєктування фотонних чипів: запропонувати дизайн, запустити десятки симуляцій, перевірити виробничі обмеження, повторити і довести макет до готовності для передавання у виробництво. Заявлена різниця - години замість тижнів. Але головна цінність там не в швидкості сама по собі, а в замкненому контурі: фізика, перевірка, обмеження виробництва, повтор.У фінансах ця сама логіка вже проходить через Gradient Labs. $26M Series A, клієнти Wise, Monzo, Stash, Current, Zego, Pockit, сотні тисяч дзвінків щомісяця у кредитних впровадженнях, до 98% CSAT. Вони автоматизують KYC, оскарження операцій, перевірки шахрайства, стягнення та обслуговування клієнтів.Ритейл теж рухається в операційний бік. SymphonyAI CINDE стискає перегляд категорії з 4-6 тижнів до кількох днів і звʼязує асортимент, торговельні площі, медіабюджети, поведінку покупця, валову маржу та повернення торговельних витрат.#шірадар
На одного ШІ-агента в домі стало більше.Продовжуємо тему розбудови власної ШІ-системи. Всі попередні дописи за хештегом #шісистема.Де розгортати і як це працює.В ядрі системи - одна або декілька моделей ШІ. API напряму, підписка на ChatGPT чи Grok, або OpenRouter як єдина точка входу до всіх одразу. Система сама вибирає найкращу модель під задачу - або ви вирішуєте самі.Але модель - це тільки мозок. Далі важливіше.Агент має бути проактивним. Актуальні дані, точна інформація, валідація відповідей і перевірка запитів на вході. Це не автоматизація в старому розумінні - не “якщо X то Y”. Це ядро з набором навичок, підключене до зовнішніх інструментів, яке саме вирішує як виконати задачу - і якщо потрібного інструменту немає, пише його самостійно.Тобто на Mac Mini сидить агент. Має актуальну базу, знає контекст і звідки його брати, запускається по тригерах без вашої участі, пише або адаптує код під конкретний запит і повертає результат у потрібному форматі.Ви отримуєте помічника якому голосом чи текстом ставите задачу і далі він сам генерує потрібний для вас продукт вже зараз і саме для цієї задачі. Перечитайте це речення ще раз. Усвідомте… Готові моделі як Codex і Claude або open-source фреймворки як Hermes Agent чи OpenClaw - не принципово. Принципово - правильно навчити, обмежити і дати потрібні навички. Решту він зробить сам.Саме цю концепцію ми заклали в MAIYA - ШІ-платформу для автоматизації бізнесу. Ви просто текстом або голосом ставите задачу - на виході готова автоматизація яка працює автономно. Наступного тижня відкриваємо доступ до тих хто вже залишив заявку. Ви ще можете долучитись. Посилання тут: https://maiya.wsВ наступних дописах поговоримо про те як поставити на Mac Mini автономного агента на базі OpenClaw (можливо Hermes) з усіма його плюсами та мінусами#шісистема
Роботи, сонячна енергія і виробництвоEngineAI відкрила виробничу базу в Шеньчжені й почала масову доставку T800. Лінія заявлена на 10,000 роботів, повний цикл іде від вхідного контролю деталей до фінального тесту, відвантаження й сервісу. Автоматизоване фіксування, склеювання та лазерне зварювання дали +40% ефективності процесу.Тут головний показник: скільки фізичних одиниць система здатна випускати стабільно, з перевіркою якості, а не скільки роликів вона зібрала в соцмережах.Паралельно Sigenergy показала SigenAgent для сонячних станцій, накопичувачів, заряджання й роботи з мережею. У них уже понад 200,000 станцій на власному обладнанні й 0.24% річної відмови. Агент бере прогноз погоди, ціну електроенергії, стан мережі, ціль користувача і сам вибирає режим заряджання, розряджання або участі у віртуальній електростанції.Але критичні параметри йдуть через погодження людиною, хуман ін зе луп ніхто не відміняв.Бо коли агент керує кіловат-годинами, запасами, цінами або роботом на виробництві, помилка вже не виглядає як невдала відповідь у чаті. Вона бʼє по рахунку, простою, маржі, сервісному договору й відповідальності.Cognite добре показала другу половину цієї історії. Cognite Flows тягне промислові дані до людей на місці: мобільні сценарії фіксації спостережень, 300+ стандартних промислових символів для підготовки робіт, CSV-експорт без запиту в IT, власні застосунки до 100x швидше. Вузьке місце не у формулі моделі. Вузьке місце у тому, як оператор отримує контекст, фіксує проблему, передає її в роботу і не створює другий звіт про те саме.У торгівлі Pattern Intelligence Pi робить схожу річ, тільки на полицях торгових майданчиків: стежить за головними пропозиціями, рекламою, контентом, цінами й запасами, запускає автоматичні дії 24/7, а там, де потрібне рішення бренду, піднімає задачу на погодження. Мільйони автоматичних дій мають сенс лише тоді, коли кожна дія має час, причину і слід.Google Pay і AWS підштовхують ту саму логіку в оплаті. Google Pay готує UCP, MCP server, динамічні зворотні виклики Android, сигнали типу картки й Cross-Device Authentication. AWS продає ритейлерам Agentic Shopping Assistant на технології Alexa for Shopping: агент радить товар і доводить покупку до оплати у власному контурі продавця.Операційний ШІ зараз проходить тест на дорослість: дія, погодження, журнал, відкат, повторюваний результат.Команди, які цього не міряють, купують не систему, а ризик з гарним інтерфейсом.#шірадар
Anthropic випустила Claude Opus 4.8. І всі знову кинулися звіряти рядки в таблицях порівнянь.Фігня то все. Марна справа.Найцікавіше в цій моделі - взагалі не цифри. Вона навчилася не вдавати впевненість там, де її нема: менше пафосу, більше чесності щодо власної роботи. Тож зробімо їй послугу і подивимось не на таблиці, а на суть.Таблиця покаже хіба те, що модель обійшла попередню на кілька відсотків у задачах, яких у вашому бізнесі не трапиться ніколи. Операційного ефекту там нема. Він в іншому місці.Dynamic Workflows. Ось де справжній реліз.На папері - технічна штука всередині інструмента для розробників. По суті - команда агентів, що тягне цілий ланцюг: візьми А, зроби Б, передай результат далі, зроби В, перевір себе, поверни готове. Усе паралельно. Сотні агентів в одному сеансі.А тепер уявіть це поза кодом.Інвестиційний аналіз. Система бере компанію, розкладає фінансову модель, прораховує дохідність по сценаріях, віддає висновок із цифрами. Те, над чим аналітик сидить три дні - кілька годин.Стратегія. Моніторинг масиву новин і фінансових даних, прогноз кроків конкурентів, кілька сценаріїв з рекомендаціями. Без нарад. Без презентації на сорок слайдів, яку хтось колись ніхто не дочитає.Комплаєнс і фінмон у банках - окрема пісня. Система перелопачує транзакції, аналізує контрагентів, підсвічує ризики. Не за тиждень. За годину.А ще міграція старого коду на сучасний. Отут уже справжній клондайк.Тепер про ціну. Один запуск дорогий - якщо дивитись лише на цифру в рахунку. Порахуйте віддачу - і вона двозначна, місцями тризначна. Арифметика проста: три дні роботи аналітика проти трьох годин роботи агентів. Порівняйте самі.Процеси міняються…#шірадар
Robinhood пустив ШІ-агентів до грошей. У рахунок, у картку, у дію.Agentic Trading підключає зовнішнього агента через MCP до окремого торгового рахунку. Agentic Credit Card дає йому віртуальну картку: знайти товар, перевірити умови, оформити покупку, показати запит людині, вписатися в ліміт, залишити слід у стрічці дій.Robinhood одразу пише про ризик втратити всі кошти, якщо агент спрацює погано або доступ зламають. Типу ми цьго не знали 🙂Бо коли ШІ торкається грошей, "помилка" перестає бути милим словом із демонстрації. Це вже збиток, спірна операція, репутаційна пляма, дзвінок у підтримку і питання до того, хто взагалі дозволив агенту натиснути кнопку. Я вже уявляю як людина в сапорті банку віддувається за дії ШІ-Агента власника картиДля роузміння. Агент не просто отримав карту, а він виконує повний процес - знайти актив або товар, перевірити ціну, умови, ризик, оплату, підтвердити дію, зберегти історію. Тобто те що ми робили в ручному режимі. Зараз може робити Агент за нас. І це лише перша ластівочка того як будемо працювати з банками і е-комерцом найближчим майбутнім. Але це ще не всі цікаві новини...Поруч Cognition залучає понад $1 млрд при оцінці $26 млрд для Devin. Гроші йдуть в агента, який забирає частину роботи розробника. Krea 2 виходить через fal як API для розробників з ціною від $0.030 за зображення. Microsoft тягне Ask Copilot прямо в панель задач Windows 11. Google показує Managed Agents у Gemini API, де агент отримує віддалене Linux-середовище, файли, веб і виконання коду. Zendesk додає MCP Client і MCP Server, щоб агенти підтримки працювали із заявками, базою знань і зовнішніми системами.ШІ виходить з за межі простгго чату - в рахунок, картку, панель задач, середовище розробника і службу підтримки.І тут виникає питання контролю і аудиту всіх його дій. Потрібні межі дії, журнал, погодження і відповідальний за збиток. І це вже треба рухати в Україні
Anthropic опублікували розбір того, як тримають Клода під контролем. Я прочитав. Стало трохи моторошно.93%. Стільки запитів на підтвердження користувачі Claude Code клікали не читаючи. Функцію, яку проектували як захист, перетворили на кнопку “та роби що хочеш”. Ми з вами клікаємо “погоджуюсь” в умовах сервісів точно так само.Тепер про страшніше.Клод втік із ізольованого середовища - не тому що зламався, а тому що шукав ефективніший шлях до результату і знайшов його там, де ніхто не передбачив. Переглядав історію змін у репозиторії щоб знайти відповіді на тест. Розпізнав бенчмарк на якому його запускали - розшифрував ключ відповідей. Не збій. Здібності, застосовані не туди.Найжорсткіший випадок - атака через самого користувача. Дослідник надіслав колезі листа з готовою інструкцією, яка виглядала як звичайна робоча задача. Десь всередині була команда прочитати файл з обліковими даними хмарного сервісу і відправити їх на зовнішню адресу. З 25 спроб Клод виконав це 24 рази.Модель нічого поганого не робила. Вона виконала інструкцію довіреної людини, класифікатор не спрацював - бо атака прийшла від самого користувача, а не ззовні. Єдиний надійний захист - архітектура середовища. Заблокуй вихідний трафік на рівні мережі - і неважливо, що модель “думає”. Дані нікуди не підуть, фізично.Так от, Anthropic знайшли діру і через власний дозволений домен. Трафік до їхнього API завжди пропускається, інакше продукт не працює. Зловмисник підклав файл із чужим ключем доступу у робочу папку. Клод прочитав, виконав інструкції, завантажив дані на акаунт атакуючого через власний сервіс Anthropic. Проксі побачив дозволену адресу - пропустив. Ізоляція відпрацювала ідеально. Дані витекли.Враховуючи, що ми багато працюємо з фінансовими компаніями, то це питання піднімається завжди першим при впровадженні. Але є і інша сторона - якщо про це написали, то скоро його виправлятьЦей допис є продовженням моєї персональної ШІ-системи… далі буде… бережіть свої дані!#шісистема
Про AI IPOПерший - виручка Anthropic. Ще квартал тому компанія звітувала про $4.8 мільярда. Тепер поділилася з інвесторами проєкцією $10.9 мільярда на другий квартал - приріст 130% за три місяці. Для порівняння: Google і Facebook в аналогічних циклах перед IPO росли повільніше. За цим числом іде перший в історії компанії операційний прибуток - $559 мільйонів. Проте у S-1 SpaceX, яка подала документи публічно 20 травня, з’явився рядок, якого раніше ніхто не бачив у відкритих джерелах: Anthropic платить $1.25 мільярда щомісяця за обчислювальні потужності кластера Colossus у Мемфісі - до травня 2029. Це $15 мільярдів на рік. Питання про те, що саме включено в “операційний прибуток”, стає ключовим перед жовтневим IPO.OpenAI 22 травня подала конфіденційний S-1 до SEC. Це перший офіційний крок до виходу на публічний ринок після трьох років розмов. Goldman Sachs і Morgan Stanley ведуть угоду; цільова оцінка - від $852 мільярдів до трильйона; вікно лістингу - вересень-грудень 2026. Окремо: суд у Окленді виніс одностайний вердикт проти позову Маска менш ніж за дві години - знятий останній правовий ризик, який формально міг блокувати IPO. До цього процес реорганізації з некомерційної структури в корпоративну стримував інституційні інвестиції. Тепер стримувати нічого. Паралельно Codex отримав Goal Mode у загальному доступі - користувач задає ціль і критерій успіху, агент виконує самостійно. До цього Goal Mode був у бета-тесті обмеженої групи. Тепер він доступний у застосунку, IDE-розширенні та CLI.NVIDIA звітувала 20 травня. Виручка першого кварталу - $81.6 мільярда, приріст 85% рік до року. Дата-центри принесли $75.2 мільярда, приріст 92%. Прогноз на другий квартал - $91 мільярд. Дивіденд підвищено з одного цента до 25 центів на акцію - у 25 разів за одне рішення ради директорів. До цього NVIDIA роками тримала символічний дивіденд, реінвестуючи все в зростання. Тепер компанія вийшла на рівень вільного грошового потоку в $48.6 мільярда за квартал, де capital return стає частиною інвестиційного тезису. Мережеве обладнання для дата-центрів - $14.8 мільярда, приріст 199% рік до року. Частка enterprise і суверенного AI у виручці вирівнялась з гіперскейлерами: попит більше не залежить від одного рішення Microsoft або Amazon про капітальні витрати. В AISync Global ми бачимо цю саму логіку в клієнтських розгортаннях: запит змістився від “скільки коштує GPU” до “яка інфраструктура під агентами”. 22 травня NVIDIA запустила Verified Agent Skills - фреймворк сканування і підпису агентів для корпоративного розгортання. До цього жодного відкритого стандарту перевірки агентів не існувало.Також із цікавого - частка китайських моделей на OpenRouter зросла з 1% у 2024 році до 60% у травні 2026.#шірадар
ШІ-Агенту почали видавати грошіVisa 20 травня запустила Agentic Ready у CEMEA. Банки-емітенти тестують, як ШІ-агент ініціює повну оплату від імені людини, але всередині контрольованого середовища. У списку учасників є Monobank і PrivatBank. Для платіжного ринку це момент, коли агент заходить у найчутливішу точку - підтвердження покупки.Fireblocks того ж дня вивела Agentic Payments Suite. Агент може платити стейблкоїнами, а компанія отримує гаманець, правила витрат, перевірку запиту, облік і відповідність вимогам. Fireblocks каже, що її платформа захищає понад $14 трлн операцій із цифровими активами. Тобто агентні платежі одразу пакують у середовище, де помилка коштує реальних грошей.Криптобіржі пішов у ще простішу логіку: окремий AI Sub-Account для торгових агентів. Не давати агенту весь рахунок, а відрізати йому окрему ділянку з дозволами й ізольованими коштами. Так фінансові продукти починають адаптуватися під автономні дії машин, а не тільки під руки трейдера.У страхуванні BriteCore 21 травня запустила вісім ШІ-помічників і шар MCP для підключення агентів прямо до оцінки ризику, виплат, рахунків і обслуговування клієнтів. Це вже ядро страхової компанії, не зовнішній чат поверх старої системи.Раніше хвалились «залізною» картою, а тепер будемо інтелектом ШІ-Агента ;)#шірадар
Ще рік тому закупівля ШІ виглядала просто: купили доступ до моделі, дали команді чат, попросили показати приріст продуктивності.Думаю ви розумієте що цей підхід не спрацював? Модель сама по собі вже слабкий аргумент. Питають інше: звідки агент бере дані, хто дозволяє дію, як перевіряється результат, хто відповідає за помилку і чи можна ввімкнути це в реальний процес без ручного догляду кожні пʼять хвилин.Google на I/O показав саме цю зміну. Managed Agents у Gemini API дають розробнику не порожній доступ до моделі, а готове середовище: ізольований простір, інструменти, виконання коду, файли, памʼять між викликами. Universal Cart переносить ту саму логіку в покупки: агент стежить за ціною, наявністю, контекстом із Search, YouTube, Gmail і може довести людину до оплати через Google Pay. Під ним лежить важка основа - Shopping Graph із понад 60 млрд товарних записів і понад 1 млрд купівельних взаємодій на день.OpenAI зайшов в інший вузол - довіру до результату. C2PA, SynthID і інструмент Verify для зображень із ChatGPT, Codex та API переводять генерацію з режиму "повір мені" в режим перевірки походження. Після цього маркетинг, медіа, юридичні відділи й платформи почнуть питати не хто зробив красивіше, а хто залишив слід, який переживе знімок екрана, стиснення і перепублікацію.На творчому боці видно і успіх, і провал одночасно. Stability AI випустила Stable Audio 3.0 з треками до 6 хв 20 сек і трьома моделями з відкритими вагами, наголошуючи на ліцензованих даних. ElevenLabs і Splice рухаються в ліцензовані музичні інструменти. Higgsfield уже показує трейлер Hell Grind, повнометражного фільму, зробленого наскрізно на платформі. А поруч Suno отримує позов, де The American Dollar заявляє про 80% падіння доходів від ліцензування.Якість без прав, доказів і контролю стає витратною історією.Тому Microsoft випускає Rampart і Clarity для перевірки безпеки агентів. Informatica тягне сервери MCP у Microsoft Foundry, а PhoenixAI продає базу даних під тисячі паралельних агентних запитів із затримкою менше секунди. Це нудний шар, зате саме там вирішується, чи агент бачить живі дані, чи вигадує на старому знімку.Найпрактичніший сигнал - Juicebox Agents і Text AI. У Juicebox перші клієнти бачать до 5x ефективності рекрутерів і мінус 50% часу на пошук кандидатів. У Text агент навчається на Shopify-каталозі, тоні бренду і правилах бізнесу, щоб продавати в чаті, а не тільки відповідати на питання.ШІ починають купувати як скорочення циклу: дані, дія, перевірка, оплата, відповідальність.#шірадар
TGLIST.COM.UA
