Если 2024 и 2025 годы были временем накопления критической массы экспериментов и пилотов, в 2026 году рынок окончательно повзрослел и перешел к системному перепроектированию бизнеса с помощью технологий генеративного ИИ. В 2026 году компании больше не спрашивают «зачем нам генеративный ИИ», они спрашивают «как быстро» и «на каких задачах и процессах». Каково состояние генеративного ИИ сегодня? Каков объем рынка генеративного ИИ, каково проникновение генеративного ИИ и доля компаний, использующих генеративный ИИ. Кто наиболее активно использует генеративный ИИ? Где внедряется генеративный ИИ, для каких функций, процессов и задач? И каков эффект от этих внедрений, отдельно в компаниях и рынке в целом? Данная часть цикла — это детальная карта новой реальности, основанная на данных ведущих исследовательских центров страны.

Мы живем в эпоху, когда время в бизнесе спрессовалось. Генеративный искусственный интеллект (GenAI) ворвался в корпоративную среду не просто как очередной ИТ-инструмент, а как фундаментальная базовая технология. Те, кто в 2023 году видел в ChatGPT лишь забавного собеседника для написания писем и постов, к 2025 году обнаружили себя в мире, где ИИ-грамотность стала базовым требованием при найме во многие компании. В этой части цикла мы быстро посмотрим на эволюцию отношения и применения генеративного ИИ за последние 3 года.

Рекрутмент сегодня напоминает выбор партнера по Интернету: на фото – красавец с дипломом МГУ, в реальности – кривой карлик, который не может поддержать простейший разговор. Мы вступили в эру, когда технологии стали не только инструментом HR-департамента, но и армии профессиональных лжецов. Мы побеседовали с несколькими HR-менеджерами о том, как ИИ усложняет им жизнь.

Два года назад мы все активно обсуждали, заменит ли ИИ людей. Сегодня вопрос в другом: как интегрировать в команду тех, кто работает 24/7, не просит прибавки и не выгорает к вечеру среды. Мы поговорили с экспертами, которые уже сегодня внедряют ИИ в реальные бизнес-процессы, и попытались отделить хайп от работающих инструментов. Главный вывод: мы перешли от эпохи «диалоговых игрушек» к эре автономных цифровых сотрудников. И это меняет многое.

Революция ИИ перешла в новую фазу. ИИ-агенты получили доступ к внешнему миру и начали действовать самостоятельно. Технология незаметно проникла в физические устройства. Еще более неожиданным стало вторжение ИИ в эмоциональную сферу. Что ждет нас в 2026 году и дальше? В этой статье разбираем семь ключевых трендов ближайшего года и дальние перспективы: от мультиагентного ИИ до физических роботов, от создания нового знания до сильного ИИ. Руководителям нужны не фантазии, а понимание, как меняется реальность. Мы постарались показать эту реальность.

Российские генеративные нейросети должны стать тем самым фундаментом для цифровой независимости и технологического суверенитета бизнеса в условиях, когда доступ к зарубежным решениям ограничен или нестабилен. Но насколько они зрелы, насколько они действительно снижают риски корпоративных пользователей? В этой статье мы постараемся ответить на эти вопросы. А также обсудим две самые популярные нейросети YandexGPT и GigaChat от Сбербанка.

К 2025 году искусственный интеллект перестал быть темой экспериментов и стал фундаментом стратегии выживания и роста для любого серьёзного бизнеса. Однако, как показывают исследования, у одних компаний внедрение генеративного ИИ приводит к двукратному росту выручки, а у других пилоты тонут в рутине. Только 5% пилотных проектов по интеграции ИИ приносят компаниям ощутимую прибыль. А в 95% компаний пилотные проекты по генеративному ИИ не дали эффекта. Почему? Почему одни компании застряли на этапе экспериментов, не влияя на финансовые показатели? Как не попасть в группу неудачников? Все это вопросы, которые поднимаются в исследовании MIT NANDA State of AI in Business 2025.

К 2025 году искусственный интеллект перестал быть темой экспериментов и стал фундаментом стратегии выживания и роста для любого серьёзного бизнеса. Однако, как показывают исследования, у одних компаний внедрение генеративного ИИ приводит к двукратному росту выручки, а у других пилоты тонут в рутине. Только 5% пилотных проектов по интеграции ИИ приносят компаниям ощутимую прибыль. А в 95% компаний пилотные проекты по генеративному ИИ не дали эффекта. Почему? Почему одни компании застряли на этапе экспериментов, не влияя на финансовые показатели? Как не попасть в группу неудачников? Все это вопросы, которые поднимаются в исследовании MIT NANDA State of AI in Business 2025. Эта статья коротко знакомит с основными выводами этого исследования и рекомендациями экспертов.

Модель GPT-5 вышла совсем недавно, в начале августа 2025 года и вызвала вал споров и критики. Многие ожидали от нее нового качественного скачка, нового уровня понимания запроса и качества ответов. Но этого, увы не случилось. Наиболее важные новшества оказались не в области качества и скорости ответов. OpenAI сфокусировалась на ценности для бизнеса, интеграцию и использование через API. Во второй части статьи мы расскажем о важнейших новшествах GPT-5.

Модель GPT-5 вышла совсем недавно, в начале августа 2025 года и вызвала вал споров и критики. Многие ожидали от нее нового качественного скачка, нового уровня понимания запроса и качества ответов. Но этого, увы не случилось. Пользователи поделились на две категории: кто-то говорит, что GPT-5 – это отличная модель и наш вперед, а кто-то видит в ней «полный отстой», что GPT-5 косячит, даже переходят обратно на модель GPT 4o. В статье мы расскажем почему так получилось, а также о плюсах и минусах GPT-5.