Знание разницы между щитами (switchboards) и распределительными пунктами (switchgear) может быть сложной. Оба являются электрораспределительным и защитным оборудованием. Даже терминология, используемая для их описания, похожа. Вам нужно знать, что подходит для вашего приложения, чтобы смягчить неисп

В ударном тестировании (tap testing) инструментированный молоток используется для возбуждения структуры и измерения вибрационного отклика с помощью преобразователя, такого как акселерометр. Цель этого теста — определить частотную характеристику (FRF) для выбранной механической структуры. Учитывая FR

Программируемые логические контроллеры (ПЛК) не только для информации об уровнях сигналов Программируемые логические контроллеры (ПЛК) не используются только для предоставления информации об уровнях сигналов. Они также могут захватывать и анализировать данные в зависимости от применения контроллера.

В UiPath мы давно живем агентным мышлением. Мы не просто строим демо; мы строим агентов, которые шиппятся, масштабируются и выживают в реальном корпоративном хаосе. Если вы когда-либо втыкали большую языковую модель (LLM) в продакшен, вы знаете: не промпты ломаются. Ломается всё вокруг них. Обработ

Бизнес-лидеры под давлением делать больше с меньшим — быстрее чем когда-либо. Но организации сталкиваются с все более сложными ландшафтами процессов, охватывающими отделы, системы и рабочие процессы. И в то время как процессы могут выглядеть чисто на бумаге, в реальности они полны обходов, исключени

Модели рассуждения продвигаются, но продакшен все еще сложен Модели рассуждения прогрессировали быстро. Системы теперь могут парсить документы, писать код и делать суждения, что когда-то было твердо в области исследований. Однако, несмотря на эти достижения, большинство ИИ-инициатив все еще борются

По мере того как предприятия движутся к агентному ИИ, лидеры задают насущный вопрос: кто будет строить, развертывать и оперировать ИИ-агентов через бизнес? Отчет «State of the Agentic Automation Professional 2025» указывает на четкий и часто недооцененный актив, уже внутри многих организаций: профе

С агентным ИИ, аугментирующим тестировщиков, я вижу, как тестировщики начинают двигаться вверх по цепочке ценности: я вижу их тратящих больше времени на мышление о том, что должно быть протестировано и почему, а не просто как. Я вижу их рассуждающими больше о системах, пользователях и рисках, вместо

Вы можете входить в 2026 с мыслью: «Хорошо, это год, когда я наконец заставлю ИИ реально работать для моего бизнеса». Но с ростом ИИ-агентов и ИИ-инноваций, движущихся быстрее чем когда-либо, становится труднее держать темп. И вы не одни. Многие предприятия все еще разбираются, как принять агентный

По мере набора импульса агентной автоматизации организации все чаще спрашивают, где интеллектуальная обработка документов (IDP) вписывается в агентный мир и могут ли ИИ-агенты просто заменить её. Короткий ответ — нет, но более интересный ответ — почему. ИИ-агенты, питаемые большими языковыми модел

За прошедший год почти каждый разговор с коллегами — директорами по информационной безопасности (CISO) — вращался вокруг одной и той же напряженности: как внедрить агентный ИИ в предприятие, не увеличивая риски?Недавно сооснователь и CEO UiPath Даниэль Динес написал: «Предприятия хотят скорость и ин

ИИ-агенты движутся от демо к продакшен-нагрузкам, касающимся реальных данных, реальных систем и реальных бизнес-результатов. Согласно отчету G2 «2025 AI Agents Insights», 57% компаний уже имеют ИИ-агентов, запущенных в продакшене — четкий сигнал, что это больше не экспериментально. Однако с продакше

Прогресс в производительности моделей (например, гибридное рассуждение Claude Opus 4.6 и контекстное окно в один миллион токенов) и прогресс в дизайне агентных арматур (инструменты планирования, использование файловой системы, навыки и ремни безопасности) означают, что бизнес-критические процессы, р

ИИ меняет динамику доставки ПО. Код создается быстрее, меняется чаще и проталкивается через все более сложные ландшафты приложений. Этот сдвиг поднимает новый вопрос для команд качества: как идти в ногу, не теряя контроль? Многие из сегодняшних ИИ-возможностей в тестировании помогают ускорить отдел

Корпоративные лидеры последние два года строили кейс для агентного ИИ. Доказательства концепции. Пилоты. Внутренние демо, впечатляющие аудиторию. И много этой работы было многообещающим. Но то, что я постоянно слышу от клиентов — разрыв между ИИ-пилотом, который работает, и процессом, который запус

У тестирования производительности есть проблема с брендингом. Где-то по пути тестирование производительности стало территорией специалистов — людей, говорящих в процентилях, настраивающих пулы потоков и присоединяющихся к процессу за две недели до запуска. Эта модель когда-то работала. Больше нет.

Тесно регулируемые отрасли боятся вырваться из «ловушки пилотирования» агентного ИИ. Например, в то время как 78% страховщиков имущества и ответственности (P&C) внедрили новейший ИИ, только 4% масштабировали его по операциям по страховым случаям, и всего 27% пытались провести сквозную трансформацию

В последние годы внедрение ИИ усилило силу и влияние корпоративной автоматизации, позволяя стремиться к еще большей эффективности и продуктивности. Одновременно процессы, которые эти автоматизации усиливают, выросли в сложности. Инвестиции вливались в изолированные корпоративные системы: среднее кру

По прогнозам McKinsey, ИИ станет мощным драйвером глобальной производительности. PwC оценивает вклад ИИ в мировую экономику к 2030 году в 15,7 трлн долларов. Правительства многих стран осознают этот потенциал и принимают меры для максимизации позитивного влияния на свои экономики, включая Великобрит

Новые модели ИИ, такие как DeepSeek R1, открывают огромные перспективы, но поднимают критические вопросы управления, безопасности и избежания привязки к поставщику. UiPath убеждена, что предприятия могут достичь и инноваций, и безопасности без компромиссов. В этой статье я поделюсь своими мыслями о