M&T Bank обновляет ИТ-инфраструктуру для масштабного внедрения ИИ

Nic Reeve14:00 07.09.20267 мин чтения

2 сентября 2026 года банк M&T Bank подтвердил внедрение ИИ-ассистентов (copilots) и других корпоративных инструментов для более чем 15 000 сотрудников. Это стало частью масштабного расширения использования корпоративного искусственного интеллекта и завершающим этапом технологической модернизации, начатой в 2018 году, что закрепило за банком статус регионального лидера в области операций, основанных на данных.

Насколько масштабно внедрение корпоративного ИИ в M&T Bank?

Внедрение корпоративного ИИ в M&T Bank теперь охватывает большинство сотрудников. По данным Yahoo Finance на сентябрь 2026 года, банк предоставил ИИ-ассистентов более чем 15 000 сотрудников, а Forbes сообщает, что по состоянию на август 2026 года около 16 000 человек активно используют инструменты генеративного ИИ в своей повседневной работе.

Расширение использования ИИ-инструментов в M&T Bank на сегодняшний день является одним из крупнейших задокументированных внедрений среди региональных банков США. Ключевые показатели:

По данным Forbes (август 2026 г.): около 16 000 сотрудников используют инструменты генеративного ИИ в масштабах всей компании.
По данным Yahoo Finance (сентябрь 2026 г.): ИИ-ассистенты помогают более чем 15 000 сотрудников в таких задачах, как анализ звонков, составление отчетов и написание программного кода.
По данным ArtificialIntelligence‑News (сентябрь 2026 г.): начальные пилотные проекты охватывали около 800 сотрудников, прежде чем масштабироваться на всю организацию.
По данным AIM Media House (декабрь 2025 г.): к началу 2025 года Microsoft 365 Copilot и Copilot Chat были внедрены примерно у 17 000 сотрудников.

Большинство этих инструментов работают на базе пакета Microsoft Copilot, предоставляемого через модернизированную облачную и информационную архитектуру M&T Bank. Сотрудники получают доступ к генеративным моделям через офисные приложения, внутренние чат-интерфейсы и встроенные функции существующих бизнес-систем.

Какие конкретные сценарии использования ИИ реализованы в M&T Bank?

M&T Bank использует корпоративный ИИ во внутренних операциях, управлении рисками, разработке программного обеспечения и мониторинге коммерческих кредитов, а не во взаимодействии с клиентами. Эти сценарии объединяют Microsoft Copilot со специализированными платформами от таких поставщиков, как RDC.AI и Rich Data Co.

Согласно Yahoo Finance и ArtificialIntelligence‑News, текущие внутренние и риск-ориентированные приложения включают:

Анализ разговоров в колл-центре для выявления потребностей клиентов и возникающих рисков портфеля.
Составление отчетов, внутренней корреспонденции и резюме совещаний для сотрудников различных подразделений.
Генерацию и проверку программного кода для ускорения разработки и технического обслуживания.
Выявление потенциальных схем мошенничества и усиление мониторинга кибербезопасности.

Помимо ИИ-ассистентов, M&T представил специализированные ИИ-платформы для сферы коммерческого кредитования:

По данным Banking Tech Awards USA (май 2026 г.): в 2025 году M&T Bank заключил партнерство с RDC.AI для замены ручного мониторинга коммерческих кредитов, основанного на правилах, на платформу непрерывного мониторинга на базе ИИ.
Тот же источник отмечает, что платформа поддерживает работу более 1 200 клиентских менеджеров и кредитных специалистов, предоставляя автоматизированные оповещения о рисках заемщиков и кредитном портфеле.

AIM Media House сообщает, что M&T также внедряет платформу принятия решений Rich Data Co. через вендора nCino и использует облако данных клиентов Amperity для унификации взаимодействий и персонализации коммуникаций по разным каналам. Эти инструменты работают поверх контролируемой среды данных банка, а не напрямую влияют на автоматизированные решения без контроля.

Какая технологическая модернизация обеспечила нынешнее расширение ИИ в M&T Bank?

Масштабный переход M&T Bank к ИИ стал результатом многолетних усилий по исправлению проблем с данными и устаревшими системами. Банк начал обширную технологическую перестройку примерно в 2018 году, перестроив управление данными, облачную архитектуру и ландшафт приложений для поддержки современной аналитики и регулируемого внедрения ИИ.

Forbes описывает, как M&T «создал прочный фундамент данных» в Буффало, который теперь лежит в основе десятков сценариев использования генеративного ИИ по трем направлениям: корпоративная грамотность, встроенные возможности в существующих приложениях и проприетарные модели. Ключевые элементы этого фундамента включают:

По данным Forbes (май 2025 г.): расширяющийся портфель облачных продуктов данных и постепенный вывод из эксплуатации устаревших платформ.
По данным CDO Magazine (декабрь 2025 г.): медальонная архитектура (medallion architecture), наложенная на облачные продукты данных, с четким распределением ответственности на каждом уровне.
По данным Portfolio by BISA (сентябрь 2025 г.): централизованное хранилище данных под названием Edison, поддерживаемое инструментами отслеживания происхождения данных от Solidatus и Monte Carlo.
По данным Windows Forum (март 2026 г.): централизованная стратегия облачных данных, разработанная для создания единого представления «Customer 360» и снижения затрат на сверку данных за счет вывода из эксплуатации устаревших инструментов аналитики.

Директор по данным (CDO) M&T Bank Эндрю Фостер подчеркнул, что надежные данные являются обязательным условием для генеративного ИИ. Portfolio by BISA цитирует его слова о том, что отслеживаемость данных и эффективное управление критически важны для контроля операционных, комплаенс-рисков и репутационных рисков по мере масштабирования ИИ.

Как M&T Bank управляет данными и ИИ при таком масштабном внедрении?

M&T Bank выстроил управление ИИ поверх своих механизмов контроля данных, а не как отдельную дисциплину. Банк использует федеративную модель данных, медальонную архитектуру и строгие инструменты отслеживания происхождения данных, а также выстраивает ИИ-проекты в соответствии с уровнем зрелости надзора и управления рисками.

AIM Media House описывает пошаговый план внедрения ИИ в M&T Bank:

Пересмотр управления данными, их происхождения и контроля перед запуском крупных ИИ-пилотов.
Проведение шестимесячных пилотных проектов с такими инструментами, как Microsoft Copilot, перед общекорпоративным развертыванием.
Широкое внедрение внутренних ИИ-ассистентов при ограничении клиентских приложений, которые находятся под строгим надзором.
Поэтапное внедрение специализированного ИИ (например, для мониторинга коммерческих кредитов и платформ данных клиентов) только там, где инфраструктура надзора достаточно развита.

Portfolio by BISA сообщает, что Edison и инструменты отслеживания данных помогают банку прослеживать источники информации для результатов работы ИИ, что поддерживает внутренний аудит и проверки регуляторов. Анализ от Windows Forum, посвященный банкам Западного Нью-Йорка, отмечает опубликованные политики ИИ в M&T, инвентаризацию моделей и непрерывный мониторинг с оповещениями об отклонениях и аномалиях как часть системы управления рисками.

Какие сотрудники и бизнес-подразделения больше всего затронуты расширением ИИ в M&T Bank?

Внедрение ИИ в M&T Bank влияет на офисных сотрудников, технических специалистов и риск-менеджеров гораздо больше, чем на клиентов. Доступ к Copilot широко распространен в корпоративных функциях, в то время как специализированные платформы нацелены на команды коммерческого кредитования и аналитические группы, использующие облачную среду данных банка.

Основываясь на отчетах Yahoo Finance, Forbes и AIM Media House, основные группы, использующие новые ИИ-инструменты, включают:

Сотрудников службы поддержки и колл-центров, которые используют ИИ для резюмирования звонков и определения оптимальных дальнейших действий.
Операционный персонал, который полагается на ИИ-ассистентов при составлении электронных писем, отчетов и заметок к совещаниям.
Инженеров-программистов и технологические команды, где ассистенты помогают с написанием кода, документацией и поиском неисправностей.
Риск-менеджеров и кредитных специалистов, использующих платформу мониторинга коммерческих кредитов RDC.AI.
Команды маркетинга и аналитики, работающие с облаком данных клиентов Amperity и инструментами принятия решений Rich Data Co. для уточнения целевых предложений.

AIM Media House цитирует руководство банка, подчеркивая, что M&T «еще не переходит к работе с клиентами» в плане широкого использования генеративного ИИ, что подтверждает решение сосредоточиться на продуктивности сотрудников и анализе рисков, прежде чем ИИ начнет напрямую влиять на решения, касающиеся клиентов.

Какая стратегия направляет инвестиции M&T Bank в ИИ и его планы на будущее?

Стратегия M&T Bank в области ИИ сочетает три основных направления: расширение корпоративной грамотности в работе с ИИ, встраивание ИИ в существующие приложения и создание проприетарных моделей с использованием собственных данных банка — и все это в рамках регулируемой и готовой к проверкам среды.

Forbes сообщает об этих трех направлениях:

Корпоративная грамотность: около 16 000 сотрудников экспериментируют с генеративными инструментами для повышения продуктивности и изучения их возможностей.
Встроенные функции в 1 800 приложениях, многие из которых получены от сторонних поставщиков, где целевые ИИ-функции поддерживают такие задачи, как проверка документов и скоринг рисков.
Проприетарная разработка больших языковых моделей и агентских решений, созданных на основе данных и процессов M&T.

ArtificialIntelligence‑News сообщает, что директор по данным Эндрю Фостер и его команда сформулировали аналогичную структуру: общее использование генеративного ИИ сотрудниками, ИИ, встроенный в существующие системы, и индивидуальные решения, соответствующие уникальным рабочим процессам M&T. Forbes и CDO Magazine описывают подход «медленнее, чтобы быстрее двигаться дальше», при котором тщательная подготовительная работа с данными, управлением и культурой позволяет быстрее масштабироваться после того, как средства контроля доказали свою эффективность.

Заглядывая вперед, публичные комментарии и заявки на премии указывают на несколько вероятных следующих шагов:

По данным Forbes (май 2025 г.): продолжение расширения облачных продуктов данных и вывод из эксплуатации устаревших платформ по мере роста спроса на ИИ.
По данным Banking Tech Awards USA (май 2026 г.): более глубокая интеграция непрерывного ИИ-мониторинга в коммерческое кредитование, включая новые аналитические показатели устойчивости портфеля.
По данным Yahoo Finance (сентябрь 2026 г.): изучение возможностей агентского ИИ для кибербезопасности и выявления мошенничества, опираясь на существующие сценарии обнаружения.

Как путь M&T Bank в области ИИ соотносится с другими региональными банками?

M&T Bank сейчас выделяется среди региональных банков Западного Нью-Йорка своим акцентом на централизованную стратегию данных и широкое внутреннее внедрение ИИ, в то время как конкуренты, такие как Five Star Bank, сосредоточены на использовании ИИ в конкретных продуктовых линейках, например, в непрямом автокредитовании.

Сводки Windows Forum описывают два направления в регионе:

M&T Bank инвестирует в архитектуру облачных данных, управляемую аналитику клиентов и широкий доступ сотрудников к генеративным инструментам.
Five Star Bank применяет ИИ более узко для автоматизации на уровне продуктов и принятия кредитных решений, с меньшим масштабом внедрения.

Эти сравнения показывают, что M&T Bank использует свои масштабы и результаты многолетней технологической модернизации, чтобы рассматривать ИИ как общекорпоративную возможность, а не как изолированный эксперимент, уделяя особое внимание дисциплине данных и навыкам сотрудников перед переходом к агрессивным инновациям, направленным на клиентов.

Источники

Читать далее →

Похожие материалы

AI & Tech

Google обновила Gemini 1.1 Flash: теперь модель поддерживает генерацию 40-секундных видео в 4K

27 августа 2026 года компания Google выпустила Gemini Omni 1.1 Flash — готовую к промышленному использованию ИИ-модель для работы с видео, способную создавать и расширять ролики до 40 секунд с финальным разрешением в 4K. Это стало одним из самых значительных обновлений в сфере инструментов для генерации видео под эгидой AInews. Что именно Google представила в Gemini Omni 1.1 Flash? Google выпустила Gemini Omni 1.1 Flash как свою новую мультимодальную модель генерации видео, ориентированную прежде всего на контроль, а не только на качество исходного изображения. Релиз добавляет функции расширения сцен, переходов на основе ключевых кадров, черновой визуализации в 360p, а также апскейлинга до 1080p и 4K для разработчиков, использующих Gemini API и продукты Google AI. Модель позиционируется как основной движок Google для производства видео в стеке Gemini, заменяя более ранние версии, ограниченные как контекстом, так и разрешением. Согласно официальному блогу Google, Omni теперь поддерживает «видеопроизводство студийного качества» с помощью инструментов, предназначенных для редакторов и продуктовых команд, а не только для экспериментов. Дата запуска: 27 августа 2026 года в качестве производственного обновления линейки видеомоделей Gemini от Google. Название модели: Gemini Omni 1.1 Flash, доступна через Gemini API и сервисы Google AI. Основной фокус: расширение контроля над сценами, переходами и разрешением, а не просто повышение качества базовой генерации. Поддерживаемые выходные разрешения: 360p, 720p, 1080p и 4K (через апскейлинг). Как работает новая система расширения сцен и почему важны 40 секунд? Gemini Omni 1.1 Flash представляет систему расширения сцен с сохранением состояния, которая анализирует до 10 секунд предыдущего отснятого материала и продлевает клипы 10-секундными блоками с общим лимитом в 40 секунд. Этот сдвиг впервые делает возможным создание внутри модели последовательностей из нескольких кадров и непрерывных движений камеры. Более ранние видеосистемы Google, такие как Veo, учитывали только последнюю секунду клипа перед созданием продолжения, что часто приводило к нарушению плавности движения или освещения. Omni 1.1 преодолевает этот «односекундный барьер». Она анализирует более длинный фрагмент существующего видео, поэтому продолжение может сохранять композицию, движение и стиль. Базовая длина клипа: 3–10 секунд за одну генерацию, согласно документации для разработчиков Google. Предыдущий контекст для расширения: до 10 секунд предшествующего материала вместо последней секунды. Шаг расширения: 10-секундные фрагменты, которые можно объединять в рамках сессии редактирования. Максимальная суммарная длительность: 40 секунд для одной сцены при объединении расширений. В нескольких руководствах для разработчиков это описывается как «сессия редактирования с сохранением состояния», где каждый запрос на расширение ссылается на предыдущий ID взаимодействия. Это означает, что модель отслеживает непрерывность на протяжении нескольких шагов, а не воспринимает каждый запрос как новый. Что на самом деле означает финальная обработка в 4K для создателей и разработчиков? Gemini Omni 1.1 Flash не рендерит «родное» 4K с нуля, а использует апскейлинг для доведения сгенерированного материала до 1080p или 4K. Черновики могут быть быстро созданы в 360p для сокращения времени и затрат на итерации, а затем доработаны в высоком разрешении для финального релиза. В блоге Google указано, что теперь Omni может генерировать «отполированные, высококачественные выходные файлы 1080p или 4K, готовые для профессионального производства», где 4K достигается за счет этапа апскейлинга. Changelog Gemini API подтверждает наличие нового параметра разрешения, охватывающего 360p, 720p, 1080p и 4K. Разрешение чернового режима: 360p, которое Google описывает как до 60 процентов быстрее, чем 720p, и примерно в три раза дешевле. Стандартная генерация: клипы 720p по обычной цене и скорости. Финальная обработка в высоком разрешении: апскейлинг до 1080p и 4K для финальной сдачи проекта. Ориентировочное ценообразование: согласно таблицам тарифов Gemini API, цена составляет $0.03 за секунду в 360p, $0.10 в 720p, $0.15 в 1080p и $0.30 за 4K. Эти цифры основаны на сторонних обзорах документации Google и данных реселлеров, которые предупреждают, что бюджеты на производство в высоком разрешении следует считать предварительными, пока Google не обновит свою официальную страницу с ценами. Какие новые элементы управления движением и стилем предлагает Omni 1.1 Flash? Обновление добавляет возможность управления начальным и конечным ключевыми кадрами, поддержку коротких видеореференсов и более точные траектории движения. Эти функции позволяют авторам задавать движения камеры, сохранять дизайн персонажей и поддерживать стилистическую целостность в нескольких кадрах без ручной постобработки. Ряд технических разборов описывает рабочий процесс, при котором пользователь предоставляет первый и последний кадры, а модель генерирует движение между этими двумя точками. Это открывает возможности для контролируемых облетов, зумов и циклов, которые ранее требовали ручной анимации или внешних инструментов. Переходы по первому и последнему кадрам: модель интерполирует движение между заданными кадрами, улучшая контроль над путями камеры. Видеореференсы: до трех секунд внешнего материала могут быть прикреплены как стилевой эталон для персонажей или движений. Качество движения: обзоры на специализированных ресурсах сообщают о «более чистых движениях» и меньшем количестве артефактов по сравнению с предыдущими сборками Omni. Мультимодальный ввод: Omni Flash работает с текстовыми подсказками в сочетании с изображениями или короткими видеоклипами внутри Gemini API. Где доступна Gemini Omni 1.1 Flash и кто может использовать ее сегодня? Gemini Omni 1.1 Flash уже работает в Gemini API и в продуктах Google AI, предназначенных для разработчиков и продвинутых пользователей. Она доступна для платных уровней Gemini и представлена в корпоративных платформах, используемых для создания агентов и автоматизации рабочих процессов. Согласно Google и независимой документации, вызывать Omni 1.1 Flash можно из: Gemini API: доступна как gemini-omni-1.1-flash с конфигурационными опциями для работы с видео. Подписки Google AI Plus, Pro и Ultra: модель включена в Flow, структурированную среду ИИ от Google, и поддерживает расширение сцен в приложении Gemini. Платформы корпоративных агентов: документация Google Cloud включает Omni 1.1 Flash в список поддерживаемых моделей для агентских рабочих процессов с функциями работы с видео. Сторонние реселлеры и наборы инструментов: несколько руководств по интеграции включают Omni Flash в слои маршрутизации и панели управления для разработчиков. Публикации от Google AI и независимых исследователей в социальных сетях подтверждают запуск, отмечая возможность расширения сцен до 40 секунд, поддержку 1080p и 4K, а также наличие чернового режима 360p, призванного сделать эксперименты более доступными.

Nic Reeve·11:45 29.08.2026

AI & Tech

Запуск ИИ-функций Siri от Apple получил неоднозначные отзывы из-за задержек и ограничений

8 июня 2026 года компания Apple использовала свою Всемирную конференцию разработчиков (WWDC), чтобы представить Siri AI и более широкую стратегию Apple Intelligence. Однако спустя несколько недель после презентации новость об ИИ вызвала неоднозначную реакцию: разработчики и пользователи обеспокоены задержками релизов, региональными ограничениями и тем, будет ли обновленный помощник достаточно надежным в повседневном использовании. Что именно Apple пообещала в отношении Siri AI и Apple Intelligence? Apple пообещала создать обновленную версию Siri под брендом Siri AI, глубоко интегрированную в iPhone, iPad, Mac, Apple Watch и Vision Pro. Она будет работать на базе Apple Intelligence и специальной версии модели Google Gemini. Бета-доступ ожидается в 2026 году, а более широкий запуск для потребителей — осенью вместе с выходом iOS 27 и других обновлений ПО. Ключевая презентация Apple на WWDC 2026, состоявшаяся 8 июня, задала амбициозное видение будущего помощника. Согласно сводке новостей Apple от 8 июня 2026 года, Siri AI — это «полностью новая версия Siri», встроенная во все основные платформы, включая iOS 27, iPadOS 27, macOS 27, watchOS 27 и visionOS 27. TechCrunch сообщил, что новый помощник работает на базе Google Gemini, что делает Siri более разговорчивой и способной к визуальному восприятию; кроме того, помимо системной интеграции, появится отдельное приложение Siri. The Next Web охарактеризовал Siri AI как «перезагрузку ИИ» от Apple, построенную на кастомной модели Gemini с объемом около 1,2 триллиона параметров, лицензированной в рамках сделки стоимостью примерно 1 миллиард долларов в год. Digital Trends подвел итог плана выпуска: бета-версия для разработчиков с 8 июня 2026 года и стабильный релиз, ожидаемый в середине сентября 2026 года вместе с iOS 27. В демонстрационных версиях Apple Siri AI справлялась с такими задачами, как покупка билетов на концерты, написание сообщений с учетом личного контекста, организация мероприятий и распознавание объектов на фотографиях для выполнения последующих действий. Почему реакция на анонс ИИ от Apple описывается как сдержанная? Реакция общественности и разработчиков оказалась более прохладной, чем, вероятно, ожидала Apple, поскольку презентация компании во многом опиралась на тщательно срежиссированные демо-версии. Отсутствие точных дат доступности для конечных пользователей, ограниченная языковая и аппаратная поддержка, а также тот факт, что многие регионы остались без доступа на запуске, заставили комментаторов усомниться в том, насколько революционным на самом деле будет это обновление. Сдержанный отклик аналитиков и технологической прессы можно объяснить несколькими причинами. Business Insider отметил, что Siri AI выйдет в бета-версию только позднее в 2026 году, а не как полностью готовый продукт, что контрастирует с широкими публичными релизами конкурентов, таких как ChatGPT от OpenAI или Gemini от Google. В материале Mashable подчеркивается, что помощник в настоящее время ориентирован только на английский язык и ограниченный набор оборудования, что сужает первоначальное влияние на глобальную базу пользователей iPhone. TechRadar указал, что, хотя Siri AI выглядит более детализированной и разговорчивой, она по-прежнему зависит от стороннего ИИ-движка, что вызывает вопросы о том, какая доля инноваций действительно принадлежит Apple. The Next Web представил анонс как попытку Apple «догнать» конкурентов, а не вырваться вперед, позиционируя Siri AI как давно назревший ответ на многолетнюю критику надежности и интеллектуальных возможностей Siri. В освещении Associated Press подчеркивается, что Apple делает упор на конфиденциальность и повседневную пользу, но описанные функции звучат как постепенное развитие по сравнению с ожиданиями от генеративного ИИ на смартфонах. Некоторые комментаторы положительно отреагировали на более осторожный, ориентированный на конфиденциальность подход Apple, но уровень восторга в первых обзорах оказался далек от оценки «прорывного продукта». Как Apple меняет возможности Siri на практике? Apple позиционирует Siri AI как контекстно-зависимого помощника, который запоминает предыдущие разговоры, действует внутри приложений от имени пользователя и использует локальные и облачные модели для понимания личных данных. В помощнике предусмотрен отдельный чат-интерфейс и более глубокие системные связки для выполнения многошаговых задач, с которыми старая Siri часто не справлялась. Обновленный помощник вводит структурные изменения, а не просто новые «трюки». Согласно анонсу Apple от 8 июня 2026 года, Siri AI привязана к «Apple Intelligence» — набору базовых моделей, которые работают на устройстве, когда это возможно, и перенаправляют более сложные запросы на серверы Apple. The Next Web описал трехуровневую модель конфиденциальности: небольшие модели на устройстве, более крупные модели в среде «Private Cloud Compute» и кастомная модель Gemini для самых требовательных задач. Business Insider сообщил, что Siri AI существует как отдельное приложение, где пользователи могут просматривать чаты, задавать уточняющие вопросы и взаимодействовать с помощником аналогично популярным ИИ-чат-ботам. MacRumors выделил интерфейсные изменения: обновленный визуальный стиль, более точные подсказки и возможность управлять большим количеством системных настроек и приложений с помощью естественного языка. TechCrunch отметил, что Siri теперь может интерпретировать изображения, например, просматривать фотографию и помогать пользователю идентифицировать объекты или выполнять действия на основе увиденного. Engadget написал, что помощник появится не только в iOS и macOS, но и в watchOS, CarPlay, AirPods и Vision Pro, обеспечивая Apple единый уровень ИИ во всей экосистеме оборудования. Руководители Apple подчеркнули, что помощник должен ощущаться как «гораздо более способный ассистент», сосредоточенный на выполнении реальной работы на всех устройствах, а не просто на ответах на справочные вопросы. Почему планы по выпуску Siri AI вызывают обеспокоенность? Поэтапный запуск Siri AI, ограниченная поддержка устройств и полное отсутствие функции в Европейском Союзе и Китае на момент запуска вызвали опасения, что Apple создает фрагментированный опыт использования ИИ для своих клиентов, где лишь малая часть пользователей получит все преимущества в 2026 году. График выпуска и региональные пробелы вызывают вопросы. Digital Trends представил график, согласно которому бета-версия для разработчиков началась 8 июня 2026 года, а стабильный публичный релиз ожидается осенью 2026 года вместе с iOS 27. AI Empire Media сообщила, что публичный релиз Siri AI и Apple Intelligence запланирован на сентябрь 2026 года, привязывая его к более широкому обновлению ОС. Engadget и собственная документация Apple перечислили поддерживаемое оборудование: iPhone 16 и новее, модели iPhone 15 Pro, iPad и Mac с чипами M1 или новее, Apple Watch Series 10 и Ultra 2, а также Apple Vision Pro, исключая многие старые, но все еще широко используемые устройства. Associated Press, Business Insider и обзор WWDC от Yahoo сообщили, что Apple не планирует запускать Siri AI в Европейском Союзе при выходе iOS 27, ссылаясь на необходимость соблюдения Закона о цифровых рынках (DMA). В этих же отчетах указано, что Китай не получит Siri AI на первом этапе, пока Apple работает над выполнением местных нормативных требований. Крейг Федериги, глава отдела разработки ПО Apple, заявил журналистам: «Мы разочарованы тем, что пользователи в ЕС не получат ИИ на iPhone или iPad, когда мы представим наши новые программные релизы позднее в этом году», сделав задержку официальной. Что беспокоит пользователей и разработчиков в отношении надежности и конфиденциальности Siri AI? Пользователи и разработчики пытаются найти ответы на два главных вопроса: станет ли Siri AI наконец надежной после многих лет разочарований из-за ограничений Siri, и как использование Apple моделей Google Gemini и облачных вычислений может сочетаться с давними обещаниями компании в области конфиденциальности. Apple попыталась ответить на эти опасения напрямую. Анонсы Apple подчеркивают, что большинство запросов будут обрабатываться на устройстве, а сложные запросы, обрабатываемые в облаке, будут выполняться внутри среды «Private Cloud Compute», разработанной для минимизации хранения данных. Associated Press сообщило, что Apple неоднократно выстраивала свою работу с ИИ вокруг конфиденциальности и повседневной практичности, а не экспериментальных функций, утверждая, что такой подход отличает ее продукты от конкурентов. The Next Web отметил, что, хотя Apple избегает упоминания Google в своих пресс-материалах, несколько изданий подтвердили, что кастомная модель Gemini лежит в основе Siri AI, что может вызвать вопросы у пользователей, скептически относящихся к передаче данных сторонним провайдерам. Анализ TechRadar указывает, что Apple заявляет, что Siri AI больше не будет «передавать» задачи сторонним чат-ботам, но все еще ведутся споры о том, предотвратит ли этот новый слой путаницу и неверную интерпретацию, которыми страдала старая версия помощника. Mashable сообщил, что Apple ограничивает первоначальный запуск английским языком и конкретными устройствами, что вызывает беспокойство у разработчиков международных приложений, которым требуется предсказуемое поведение ИИ на разных рынках. Аналитики отмечают, что настоящим испытанием станет момент, когда обычные пользователи начнут нагружать помощника сложными многошаговыми запросами, а не просто повторять отполированные примеры, увиденные на сцене. Как стратегия Apple в области ИИ соотносится с конкурентами, такими как Google и OpenAI? Подход Apple заключается во внедрении ИИ в существующее программное обеспечение и оборудование с использованием сочетания собственных и лицензированных моделей, вместо запуска одного флагманского чат-бота. Это контрастирует с фокусом Google на Gemini как бренде и стремлением OpenAI развивать ChatGPT, что делает Apple более осторожной, но при этом более глубоко интегрированной. Конкурирующие компании выбрали заметно разные пути. Согласно The Next Web, кастомная модель Gemini от Apple работает «за кулисами», в то время как Apple Intelligence позиционируется как пользовательский бренд, тогда как Google выводит Gemini на передний план в своих продуктах. В материалах TechRadar и Mashable модель Siri AI противопоставляется чат-ботам в стиле ChatGPT, отмечая, что Apple меньше заинтересована в генерации произвольного текста и больше — в выполнении задач внутри своей экосистемы. Associated Press отметило, что Apple пытается «догнать» конкурентов в сфере ИИ после того, как они быстрее развернули генеративные системы, и что компания делает ставку на плотную интеграцию оборудования и ПО, а также на сообщения о конфиденциальности, чтобы выделиться. Business Insider указал, что долгосрочная зависимость Apple от внешней базовой модели может создать стратегические проблемы, если Google изменит условия лицензирования или продолжит более глубокую интеграцию Gemini непосредственно в устройства Android. На данный момент Apple позиционирует свой прорыв в области ИИ как способ сделать iPhone и другие устройства умнее, не превращая их в терминалы для работы с обычными чат-ботами. Кто первым столкнется с новым ИИ от Apple и что будет дальше? Первыми это ощутят разработчики и ранние последователи на новейших iPhone, iPad, Mac и часах в поддерживаемых регионах, которые получат бета-доступ в середине 2026 года. Большинство обычных пользователей столкнутся с Siri AI только после выхода iOS 27 и соответствующих обновлений осенью, а также по мере того, как Apple будет решать регуляторные препятствия в Европе и Китае. Влияние сильно варьируется в зависимости от устройства и географии. Разработчики с совместимым оборудованием и учетными записями Apple получили бета-доступ с 8 июня 2026 года, что позволяет им тестировать функции Siri AI в своих приложениях за несколько месяцев до публичного релиза. Потребители с iPhone 16 или iPhone 15 Pro, Mac и iPad на базе M1 и новейшими Apple Watch смогут получить полный опыт работы после выпуска стабильного ПО в сентябре 2026 года. Владельцы старых устройств, таких как iPhone без чипов класса A17 или Mac до M1, скорее всего, пропустят самые богатые возможности ИИ или вовсе не получат Siri AI. Пользователи в Европейском Союзе и Китае получат новые операционные системы с пробелами там, где должна быть Siri AI, в ожидании одобрения регуляторов и технических корректировок для этих рынков. Apple не назвала точную дату появления Siri AI в ЕС и Китае, оставив миллионы клиентов в неведении относительно того, когда они смогут воспользоваться новыми функциями. Во всех этих аспектах новый помощник Apple представляет собой серьезный архитектурный сдвиг для Siri и того, как ИИ работает на iPhone. Сдержанный энтузиазм и продолжающиеся опасения по поводу сроков выпуска, региональных исключений и доверия показывают, что эра ИИ для Apple начинается под пристальным наблюдением, а не под аккомпанемент безоговорочного восторга.

Nic Reeve·14:00 06.09.2026

AI & Tech

AI-новости за неделю: пробелы в образовании, бум дата-центров и исследование доверия в Ратгерском университете

Еженедельный дайджест AInews: пробелы в образовании, рост расходов на дата-центры и новые данные об общественном доверии На неделе с 11 сентября 2026 года новости AInews варьировались от масштабного опроса DataCamp об использовании ИИ в классах до свежих данных IDC о расходах на инфраструктуру и нового исследования Ратгерского университета об общественном доверии к автоматизированным системам принятия решений. Эти события демонстрируют, как стремительно распространяется искусственный интеллект, в то время как развитие базовых навыков и механизмов контроля за ним едва поспевает за этим процессом. Что показал отчет DataCamp об использовании ИИ в классах в 2026 году? Новый отчет DataCamp «ИИ в образовании», опубликованный 10 сентября 2026 года, показал, что использование ИИ-инструментов среди студентов стало практически повсеместным, в то время как уровень владения ими и навыки критического мышления отстают. В рамках исследования были опрошены более 150 преподавателей и 150 студентов, что выявило резкий разрыв между повседневным использованием ИИ и наличием официальных рекомендаций. Согласно отчету DataCamp «ИИ в образовании» за 2026 год, опубликованному через Business Wire и освещенному в Las Vegas Sun, ключевые выводы включают: Масштаб: более 150 преподавателей и более 150 студентов из разных учебных заведений были опрошены об использовании ИИ и отношении к нему. Внедрение: в отчете говорится, что внедрение ИИ среди студентов стало фактически повсеместным — большинство учащихся в той или иной форме полагаются на ИИ-инструменты при выполнении учебных задач. Пробелы в навыках: DataCamp делает вывод, что «сохраняются колоссальные разрывы между внедрением ИИ и уровнем владения им», поскольку многие студенты используют инструменты, которые не понимают до конца. Опасения по поводу критического мышления: преподаватели, участвовавшие в опросе, выражают обеспокоенность тем, что чрезмерная зависимость от ИИ может ослабить навыки самостоятельного мышления и письма у студентов. Неопределенность политики: респонденты сообщают о неоднородных или неясных протоколах использования ИИ в учебных заведениях — от правил борьбы с плагиатом до перечня инструментов, разрешенных при выполнении заданий. DataCamp позиционирует себя как платформа для повышения квалификации в области ИИ и работы с данными, отмечая, что отчет призван дать педагогам базовое понимание того, как «первое ИИ-поколение», выпускающееся в 2026 году, на самом деле использует автоматизацию в повседневной учебе. Компания утверждает, что структурированное обучение таким темам, как этика ИИ, грамотность в работе с данными и проектирование промптов, стало необходимым условием для эффективного использования ИИ в классе, а не факультативным дополнением. Ранее в 2026 году DataCamp пообещала предоставить бесплатное обучение по ИИ для одного миллиона преподавателей и студентов по всему миру в рамках программы DataCamp Classrooms, включая курсы по Python, SQL, Power BI и общей ИИ-грамотности. Сентябрьский отчет об образовании подкрепляет это обязательство цифрами и аргументами, представляя его как ответ на выявленные в ходе опроса конкретные пробелы. Как DataCamp расширяет ИИ-инструменты и контент для профессионалов и организаций? В третьем квартале 2026 года DataCamp сосредоточилась на более глубокой интеграции ИИ в свои корпоративные и профессиональные продукты: от расширенного интерфейса AI Tutor до панелей мониторинга AI Adoption Insights для администраторов команд. Платформа также запустила новые треки, связанные с моделями OpenAI, Claude от Anthropic и обучением ИИ-инженерии на базе LangChain. В вебинаре по дорожной карте на третий квартал 2026 года, краткое содержание которого представлено на сайте DataCamp, компания сообщила о важных достижениях в области контента и функционала за первое полугодие: Новый контент: более 120 новых курсов, 21 новый учебный трек и поддержка 13 языков, добавленные в первой половине 2026 года. Расширение AI Tutor: DataCamp переименовала свой режим обучения «AI Native» в **AI Tutor** и начала напрямую интегрировать в него Claude и Claude Cowork от Anthropic. Инфраструктура: сервер DataCamp MCP подключает Claude к платформе, позволяя администраторам управлять учебными планами и выгружать отчеты с помощью промптов на естественном языке. Аналитика: функция «AI Adoption Insights» в Group Hub показывает, как команды используют ИИ-инструменты в повседневной работе, и позволяет сравнивать эти показатели с другими организациями. Специализированные треки: новые треки посвящены основам Claude, Claude для инженеров-программистов и управлению расходами на токены для разработчиков, а также курсы по Microsoft Fabric, Power Platform, Polars и Apache Airflow. Сертификация: запущена сертификация Python Developer Associate, а квалификации «ИИ для бизнеса», «Основы ИИ-агентов» и «Руководство в сфере ИИ» должны завершить линейку по развитию навыков работы с ИИ. Ранее в этом году DataCamp также объявила о партнерстве с LangChain для запуска трека «ИИ-инженерия с LangChain», нацеленного на разработчиков ПО, желающих создавать производственные ИИ-приложения. Этот трек позиционируется как часть более широкого перехода от базовых навыков написания промптов к полноценной ИИ-инженерии, охватывающей такие темы, как связывание инструментов, работа с контекстными окнами и мониторинг поведения моделей. Новые курсы дополняют аналитику DataCamp по передовым моделям, включая разбор запуска GPT-6 «Astra» от OpenAI и сравнительные материалы, помогающие разработчикам понять, когда стоит выбирать новейшие системы OpenAI, а когда — конкурентов, например, Claude Fable 5.1 от Anthropic. Вместе с AI Tutor и треками по LangChain, эти обновления показывают, что DataCamp ориентируется как на образовательный рынок, так и на практикующих инженеров, использующих более интенсивные рабочие процессы с ИИ. Что сообщает IDC о расходах на инфраструктуру и сетевые технологии для ИИ? Последнее исследование инфраструктуры от IDC указывает на резкий рост расходов на сетевое оборудование по мере того, как организации создают ИИ-дата-центры. Фирма отмечает увеличение рынка Ethernet-коммутаторов на 43,4% в годовом исчислении до 18,9 млрд долларов во втором квартале 2026 года, что в значительной степени обусловлено нагрузками, связанными с обучением и инференсом ИИ. Согласно блогу IDC о рынке сетевых технологий за август 2026 года: Выручка от продажи Ethernet-коммутаторов выросла на 43,4% в годовом исчислении во втором квартале 2026 года, достигнув 18,9 млрд долларов, что IDC напрямую связывает со спросом со стороны дата-центров, работающих с ИИ. Большая часть этого роста приходится на высокопроизводительные коммутаторы, развертываемые в гипермасштабируемых и крупных корпоративных объектах, использующих плотные ИИ-кластеры на базе GPU. Аналитики IDC утверждают, что рабочие нагрузки ИИ меняют проектирование сетей, подталкивая поставщиков к созданию решений с более высокой плотностью портов и новых конструкций, оптимизированных для крупномасштабной параллельной обработки. В отчете говорится, что расходы на ИИ-инфраструктуру перестали быть экспериментальными и теперь стимулируют рекордные бюджеты на дата-центры во всех секторах. Помимо сетевых технологий, ресурсный центр IDC выделил такие события, как приобретение компанией NVIDIA платформы Hugging Face, что является частью более широкой тенденции к корпоративному внедрению открытых моделей, где поставщики соревнуются в объединении открытых и проприетарных ИИ-систем в готовые платформы. Эти совокупные тенденции показывают, что бизнес-сторона ИИ выходит за рамки релизов моделей, переходя к крупным закупкам оборудования, сделкам по слиянию и поглощению, а также долгосрочному инфраструктурному планированию. Как Ратгерский университет работает с ИИ в библиотеках, исследованиях и изучении общественного мнения? В начале сентября 2026 года Ратгерский университет сосредоточился как на практических рекомендациях по работе с ИИ, так и на новых исследованиях общественных настроений. Учреждение запустило через библиотеки Ратгера семинары по навигации в инструментах ИИ и поддержало опрос, о котором сообщило издание Tech Xplore: он показал дискомфорт пользователей в ситуациях, когда ИИ принимает решения относительно людей, а не просто помогает им. Официальный IT-сайт Ратгера описывает растущую университетскую инициативу в области ИИ, охватывающую здравоохранение, науку о данных и библиотечные услуги. В рамках этой структуры библиотеки Ратгера 2 сентября 2026 года анонсировали семинары «Навигация в ИИ», цели которых включают: Обучение студентов и сотрудников тому, как оценивать ИИ-инструменты и их результаты на предмет надежности и предвзятости. Разъяснение того, как генеративные модели работают с данными, конфиденциальностью и атрибуцией. Обучение пользователей библиотек совмещению поиска через ИИ или инструментов суммаризации с традиционными методами академических исследований. 9 сентября 2026 года издание Tech Xplore сообщило о новом исследовании с участием экспертов из Ратгера, посвященном отношению американцев к искусственному интеллекту. В статье говорится, что: Участники опроса в целом чувствуют себя комфортно, когда ИИ работает как инструмент под их контролем, например, автокоррекция или рекомендательные алгоритмы. Уровень комфорта резко падает, когда ИИ переходит от помощи к принятию решений о людях, например, в кредитном скоринге, найме или предиктивной полицейской работе. Респонденты выражают обеспокоенность по поводу прозрачности и справедливости, когда ИИ-системы делают выбор, имеющий серьезные последствия, даже если они ценят выигрыш в эффективности. Лаборатория беспроводных информационных сетей Ратгера (WINLAB) в сентябре также проводит серию технических семинаров, посвященных передовым сетевым тестовым стендам, включая COSMOS3 (17 сентября 2026 года), где оптимизация и управление трафиком на базе ИИ являются частью повестки дня. Хотя инфраструктурные семинары могут казаться далекими от опросов об общественном доверии и библиотечного обучения, они иллюстрируют, как работа с ИИ в Ратгере охватывает фундаментальные исследования, пользовательское образование и социальное воздействие. Какие еще заметные события в сфере ИИ завершили картину этой недели? Неделя с 11 сентября была насыщена событиями в сфере ИИ, включая дискуссии о передовых моделях, консолидацию открытых моделей и новые инструменты для мониторинга того, как организации используют ИИ на самом деле. Эти события связывают воедино образовательные истории DataCamp, рост инфраструктурных расходов, отмеченный IDC, и вопросы доверия, поднятые Ратгером. Среди различных источников ключевые события включали: Запуски моделей: комментаторы подвели итоги выпуска GPT-6 «Astra» от OpenAI в начале сентября, отметив, как появление этой модели усилило дискуссии о суверенитете данных и контроле над ИИ-инфраструктурой. Консолидация рынка: освещение IDC покупки NVIDIA компании Hugging Face подчеркивает, как поставщики оборудования стремятся занять более сильные позиции в экосистемах открытых моделей, используемых предприятиями. Аналитика использования: инструменты AI Adoption Insights от DataCamp призваны показать организациям, где ИИ действительно внедрен в повседневные рабочие процессы, а не просто используется в пилотных проектах. Этическое руководство: сочетание исследований общественного мнения и практических семинаров в Ратгере подчеркивает растущее стремление институтов дать обычным пользователям инструменты для оценки того, насколько уместно используется ИИ. Оригинальный еженедельный обзор, опубликованный Solutions Review 12 сентября 2026 года, представил эти обновления как снимок того, как быстро ИИ проникает в основные системы, в то время как педагоги, IT-команды и исследователи пытаются справиться с последствиями этого процесса. Объединяя данные опросов, цифры расходов на инфраструктуру и новые обучающие программы, новости этой недели показывают распространение ИИ через технические, социальные и институциональные границы — и то, как много еще предстоит сделать в области формального регулирования.

Nic Reeve·14:00 12.09.2026