MWS AI

Как бенчмарки помогают оценить ИИ-модель перед внедрением?

Когда наша команда тестирует ИИ-модели, мы смотрим не только на их место в публичных рейтингах. Cotype Pro 3 тестируем на MERA, LIBRA и MWS AI Vision Bench, а затем дополняем оценку как минимум семью внутренними бенчмарками: для агентных сценариев, RAG, безопасности, суммаризации, работы с кодом и других прикладных задач.

Только в наборах с зафиксированным объемом модель проходит больше 4 тыс. заданий, что помогает принимать практические решения при выборе и внедрении ИИ:

✅ стоит ли переходить на новую версию;
✅ насколько стабильно модель работает в проде;
✅ где выше риск ошибки;
✅ где можно упростить архитектуру и сократить затраты.

В карточках собрали четыре вещи, на которые точно стоит обратить внимание при выборе ИИ-модели для вашего бизнеса ⚡️

ИИ должен быть доступен каждому ❤️

Вместе с МТС запускаем «Каждый включен» — бесплатную онлайн-программу для людей с инвалидностью и особенностями здоровья, которые хотят освоить ИИ с нуля и применять его в работе.

За семь недель участники научатся:
✅ искать и анализировать информацию с помощью ИИ;
✅ работать с текстами и коммуникациями;
✅ создавать визуальный контент;
✅ автоматизировать рабочие задачи;
✅ использовать нейросети при подготовке карьерных материалов.

В базовом треке находятся 25 видеоуроков, тесты и практика. А 30 лучших участников продолжат работу уже с кейсами технологических компаний и представят свои решения экспертам.

Сам курс сделан без барьеров: материалы совместимы со скринридерами, видео сопровождаются субтитрами, а онлайн-встречи переводом на русский жестовый язык.

Регистрация — до 21 августа
Старт обучения — 1 сентября

Присоединяйтесь ▶️

4 «слона» безопасности ИИ в бизнесе 🛡

Когда ИИ-система выходит в прод и получает доступ к корпоративным данным, защищать приходится уже не только модель. Риски возникают в данных, промптах, интеграциях, действиях агентов и решениях на их основе.

Одним фильтром или регламентом весь контур не закрыть, поэтому стратегия безопасности ИИ строится на четырёх опорах:
✅ карта рисков;
✅ архитектура защиты;
✅ процессы и роли;
✅ дорожная карта и бюджет.

Без любой из них защита остаётся фрагментарной, разберём каждую опору по порядку.

📔 Карта рисков

Сначала нужно понять, как ИИ используется внутри компании и где могут возникнуть проблемы:
🔴 собрать список всех ИИ-систем, включая корпоративных ассистентов, пилоты, внешние чат-боты и теневые сервисы;
🔴 определить, какие данные попадают в модель;
🔴 проверить, к каким базам знаний и корпоративным системам подключён ИИ;
🔴 описать возможные угрозы: утечки, подмену инструкций, доступ к закрытым данным и ошибочные действия агентов;
🔴 оценить последствия каждого сценария для бизнеса.

Защищать при этом нужно не только инфраструктуру, но и модели, данные, системные инструкции, агентов и доступные им инструменты.

🔍 Архитектура защиты

Угроза может появиться в запросе пользователя, подключённом документе, ответе модели или при обращении агента к корпоративной системе. Поэтому необходимо:
🔴 ограничивать доступ пользователей и агентов к данным и операциям;
🔴 проверять входящие запросы и документы на вредоносные инструкции;
🔴 контролировать ответы модели и передачу конфиденциальной информации;
🔴 определять, какие действия агент выполняет самостоятельно, а какие требуют подтверждения;
🔴 сохранять историю запросов, ответов и действий;
🔴 регулярно тестировать защиту после обновлений системы.

Задача архитектуры — не запретить ИИ, а ограничить последствия ошибки или атаки.

🗒 Процессы и роли

Защита не будет работать, если в компании не определены зоны ответственности:
🔴 бизнес задаёт цель системы и допустимые сценарии её использования;
🔴 ИТ отвечает за инфраструктуру и интеграции;
🔴 ИБ оценивает угрозы и формирует требования к защите;
🔴 юристы и специалисты по персональным данным следят за соблюдением требований;
🔴 владелец ИИ-продукта контролирует качество и безопасность после запуска;
🔴 заранее определяется порядок действий при инциденте.

Так безопасность становится частью всего жизненного цикла ИИ-системы, а не отдельной задачей ИБ.

🤖 Дорожная карта и бюджет

Закрыть все риски одновременно невозможно, поэтому важно:
🔴 выбрать системы, которые нужно защищать в первую очередь;
🔴 разделить обязательные меры и те, которые можно внедрить позже;
🔴назначить ответственных и сроки;
🔴оценить возможный ущерб и вероятность инцидента;
🔴рассчитать обоснованный бюджет;
🔴 собрать всё в понятный план для руководства.

Стартовой точкой становится паспорт ИИ-системы. В нём фиксируются её назначение, владельцы, данные, доступы, интеграции, основные угрозы и первичная оценка риска. Это рабочий документ для обсуждения приоритетов, сроков и бюджета.

На открытой лекции программы «Стратегия безопасности искусственного интеллекта» от Центра ИИ-трансформации MWS AI и НИУ ВШЭ 18 августа подробнее разберём все четыре блока, покажем атаку на корпоративного ИИ-ассистента и начнём собирать паспорт вашей системы.

Зарегистрироваться на вебинар 🛡

ИИ-агенты изменят десятки существующих профессий? 👀

58% участников исследования Microsoft Work Trend Index 2026 уже выполняют с помощью нейросетей задачи, с которыми не смогли бы справиться год назад. При этом только 26% отмечают, что руководство объясняет, какую роль ИИ должен играть в работе компании и как будут меняться обязанности сотрудников.

Главным вопросом для бизнеса сейчас становится то, кто будет выстраивать совместную работу людей и ИИ-агентов, и станет ли это отдельной профессией или частью уже существующих ролей?

🗒 Спросили об этом Анастасию Зальцман, HRD MWS AI:

По моим наблюдениям, компании редко начинают с идеи создать новую профессию или отдельную команду по управлению агентами. Обычно всё начинается с конкретного процесса, который отнимает у сотрудников слишком много времени, например, работа с документами или массовый найм.

Когда часть операций берёт на себя ИИ-агент, ценность специалиста постепенно смещается от простого исполнения к предметной экспертизе. Человеку нужно сформулировать критерии хорошего результата, увидеть ошибку, учесть контекст и принять финальное решение. Поэтому работа с агентами, скорее всего, станет не отдельной профессией, а новым слоем компетенций внутри самых разных должностей.

🗒 А как это выглядит на практике, рассказал Пётр Новиков, директор по продукту MWS AI Agents Platform:

Внедрение ИИ-агента быстро перестаёт быть задачей одной команды или одного специалиста. Бизнес определяет цели и критерии результата, отраслевые эксперты передают контекст и правила, ИТ подключает корпоративные системы, а ИБ отвечает за доступы и риски. А также после запуска каждой команде важно отслеживать качество работы агента и корректировать его работу.

Чтобы компаниям не приходилось собирать для каждого агента отдельную инфраструктуру и вручную связывать всех участников процесса, мы развиваем MWS AI Agents Platform как единую среду для всего жизненного цикла агента. На платформе можно создавать и тестировать агентов, подключать их к корпоративным сервисам, объединять в системы и контролировать их работу после запуска. Это позволяет переходить от отдельных экспериментов к полноценным и управляемым бизнес-процессам.

Познакомиться и посмотреть, как MWS AI Agents Platform объединяет создание, запуск и управление ИИ-агентами в одной среде можно здесь 🤖

Доверили ИИ данные, но можно ли доверять самому ИИ?

Чтобы ответ на этот вопрос не пришлось искать уже после инцидента, 18 августа проведём первую открытую лекцию программы «Стратегия безопасности искусственного интеллекта» от Центра ИИ-трансформации MWS AI и НИУ ВШЭ.

В программе:

✅ покажем свежую статистику по утечкам через ИИ и объясним, почему полный запрет нейросетей не решает проблему;
✅ разберём, из чего состоит стратегия безопасности ИИ;
✅ в прямом эфире проведём несколько атак на корпоративного RAG-ассистента с доступом ко внутренней базе знаний;
✅ посчитаем стоимость ИИ-инцидента в рублях: от прямых расходов до ожидаемого годового убытка;
✅ покажем, из каких слоёв складывается рабочий контур защиты и как оценить его окупаемость;
✅ соберём паспорт вашей ИИ-системы — первый практический артефакт стратегии, который уже можно использовать в разговоре с руководством.

Вы уйдёте не только с пониманием работы с рисками, но и с первым рабочим документом, с которого начинается полноценная стратегия безопасности ИИ.

🔍 Дата и время: 18 августа в 11:00 (МСК)
🔍 Регистрация

Как ИИ ускоряет одни разработки и сам зависит от других 🤖

Всемирный экономический форум совместно с научным издательством Frontiers опубликовал ежегодный список технологий, которые выходят за рамки фундаментальных исследований и приближаются к практическому применению.

В этом году при подготовке доклада эксперты впервые использовали ИИ-инструменты для анализа тысяч научных публикаций и отраслевых материалов, после чего итоговый список прошёл экспертную оценку.

Мы выбрали шесть технологий и разобрались, какую роль в их развитии играет искусственный интеллект, а какие из них, наоборот, становятся необходимыми для масштабирования самого ИИ.

Листайте карусель ⬆️

Почему мы сделали Cotype компактнее? 🤖

Продолжаем серию экспертных постов о технологиях, которые стоят за нашими продуктами.

Последние несколько лет индустрия жила по одному правилу: чем больше параметров у модели, тем она умнее, и каждое следующее поколение LLM «наращивало веса». Но у такого пути развития есть потолок — даже два: технический и экономический.

Недавно мы выпустили Cotype PRO 3 и Cotype LIGHT 3 — 27 млрд и 9 млрд параметров соответственно. Это небольшие модели по сравнению с современными гигантами, но при этом они успешно конкурируют с ними по качеству — обе входят в десятку лидеров на бенчмарке MERA, а PRO 3 — в тройке лучших 👍

Разобрали в карточках, что вообще такое «вес» модели, почему количество параметров перестало быть главным показателем качества и на чём вместо размера мы теперь держим результат 🗒

Рынок больше не ищет просто специалистов по ИБ? 👀

Мы решили разобраться, как ИИ меняет рынок труда в информационной безопасности, и изучили свежие исследования и отраслевые обзоры.

Собрали главное 🗒

74% компаний уже перестроили команды информационной безопасности из-за внедрения ИИ. Рутинная аналитика всё чаще автоматизируется, а спрос смещается к специалистам, способным защищать ИИ-системы, управлять связанными с ними рисками, тестировать их защищённость и организовывать процессы кибербезопасности с применением ИИ.

Источник: исследование SANS Institute, данные приводит ITPro.

В требованиях к инженерам по кибербезу в новых вакансиях всё чаще появляются навыки работы с генеративным ИИ. InterviewStack проанализировал 5 379 активных вакансий: в 16,3% из них работодатели прямо требовали компетенции в области современных генеративных технологий. Чаще всего упоминались ИИ-агенты — в 8,8% вакансий, большие языковые модели — в 6,8%.

Источник: анализ вакансий InterviewStack, июнь 2026 года.

То, что раньше распределялось между ИБ, юристами и разработчиками, формируется в самостоятельные роли. Рынок уже ищет инженеров по безопасности ИИ, специалистов по управлению рисками и соблюдению требований, экспертов по тестированию ИИ-систем, аналитиков угроз, специалистов по реагированию на инциденты и защите от дипфейков.

Источник: SANS Institute и отраслевой обзор VeriiPro.

В России растёт спрос на специалистов по информационной безопасности в целом. По данным Positive Technologies и SuperJob, количество вакансий в этой сфере за 2025 год увеличилось на 26%, а к концу марта 2026 года рост составил 24% год к году.

Источник: исследование Positive Technologies и SuperJob, опубликованное CNews.

Как итог: безопасность ИИ постепенно становится самостоятельной компетенцией, без которой невозможно масштабное внедрение искусственного интеллекта в бизнесе.

Хотите повысить свою ценность на рынке труда в области ИБ?

8 сентября MWS AI и НИУ ВШЭ запускают образовательную программу «Стратегия безопасности искусственного интеллекта».

Программа поможет расширить экспертизу в области информационной безопасности ИИ, выделиться среди других кандидатов и подготовиться к переходу на более сложные экспертные и управленческие роли.

Узнать об обучении подробнее 👩‍🎓