Управление и Закон ЕС об ИИ

18 мин

Видео

AWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)

AWS Events. Этот короткий доклад называет бизнес-моменты, где нужен человеческий контроль: решения с высоким риском, необратимые действия, регуляторные требования, этап построения доверия, неоднозначные исключения и управляемое ухудшение. Он также показывает конкретные механизмы: MCP elicitations, ожидание callback в Step Functions и approval nodes.

Уверенный

17 мин

Видео

12-Factor Agents: Patterns of reliable LLM applications — Dex Horthy, HumanLayer

AI Engineer. Dex Horthy объясняет, почему надёжные агентные системы в основном состоят из дисциплинированного программного обеспечения вокруг нескольких вызовов LLM: контролируйте инструкцию, контролируйте контекстное окно, держите поток управления детерминированным и используйте вызовы инструментов для обращения к человеку, когда процесс требует суждения. Это напрямую связано с паттернами утверждения, исключений и эскалации из статьи.

Уверенный

59 мин

Видео

От хайпа к привычке: как технологические компании масштабируют ИИ дальше экспериментов

Propeller Consulting. Обсуждает управление, операционную дисциплину, внедрение среди сотрудников и измерение ROI как связанные части масштабирования ИИ за пределы экспериментов. Это подходит модели зрелости из статьи, потому что внедрение рассматривается как изменённая работа с владельцами и метриками, а не как использование инструментов или посещение workshop.

Эксперт

33 мин

Видео

Руководство AI-инженера: как пережить Закон ЕС об ИИ

GOTO Conferences. Связывает Закон ЕС об ИИ с качеством данных, MLOps, документацией и мониторингом после внедрения. Это хорошо поддерживает базовую SME-модель из статьи: работа начинается с понимания системы, данных, владельца, цели и контролей, а не с покупки compliance-платформы.

Эксперт

9 мин чтения

Статья

ROI и зрелость ИИ: как измерять внедрение, которое действительно работает

Внедрение ИИ нельзя измерять тем, сколько людей попробовали ChatGPT. Практический фреймворк для измерения ROI процесса, качества, риска, зрелости и готовности к масштабированию.

Измерять внедрение ИИ через ROI рабочего процесса, качество, контроль риска и уровни зрелости, а не поверхностные метрики использования инструментов.

Эксперт

Управление и Закон ЕС об ИИ

Начните здесь

EU AI Act для малого и среднего бизнеса: практический план управления

Паттерны human-in-the-loop для ИИ-процессов

Еще по этой теме

AWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)

12-Factor Agents: Patterns of reliable LLM applications — Dex Horthy, HumanLayer

От хайпа к привычке: как технологические компании масштабируют ИИ дальше экспериментов

Руководство AI-инженера: как пережить Закон ЕС об ИИ

ROI и зрелость ИИ: как измерять внедрение, которое действительно работает