Свежее

Codex уже используют не только программисты: офисные и бизнес-специалисты всё чаще применяют AI-агентов для таблиц, отчётов, писем, дашбордов и внутренних процессов. Но вместе с ускорением работы появляются новые риски — ошибки в данных, перегрузка агентами и необходимость контроля.

ИИ уже стал частью учебной жизни студентов, пока университеты только ищут правила его применения. Главный вопрос теперь не в запрете нейросетей, а в том, чему должно учить образование в новой реальности.

В России обсуждают правила оценки дипломов и курсовых с учётом ИИ. Главная идея — AI-детектор может быть подсказкой, но не должен автоматически решать судьбу студента.

Облако стоит оценивать не по цене виртуальной машины, а по стоимости полезной работы: транзакции, пользовательского часа, тестового контура или продуктовой среды. Только так можно честно сравнить его со своим ЦОДом.

AI-агенты для программирования всё чаще получают доступ к файлам, командам и внешним сервисам. Поэтому обычные конфиги — настройки IDE, MCP и permissions — становятся новой важной поверхностью атаки.

AI-инструменты вроде Copilot, Cursor и Claude Code меняют требования к начинающим разработчикам. Простых задач становится меньше, а от джунов всё чаще ждут самостоятельности, системного мышления и умения проверять машинный код.