📢 AI-Агенты: Этика и Право | Выпуск #4.2: Теневой ИИ и Приватность 🔐

Сотрудники могут неосознанно создавать дыры в контуре безопасности компании. В 2026 году главной угрозой стал Shadow AI (Теневой ИИ) — использование личных аккаунтов нейросетей для работы с данными компании.

Разбираем, как легализовать ИИ без риска для репутации:
🔹 1. В чем реальная угроза?
Важно разделять инструменты. Бесплатные версии чат-ботов используют историю диалогов для дообучения по умолчанию.
• Проблема: Сотрудники часто выбирают «быстрый» путь через личный аккаунт. Загруженная туда стратегия формально покидает ваш контроль и может оказаться на серверах в юрисдикциях с другими стандартами защиты данных.
🔹 2. Юридический контекст Казахстана
В условиях растущих требований регуляторов РК к защите персональных данных, неконтролируемая передача ПДн казахстанцев в зарубежные облака может квалифицироваться как нарушение ст. 641 КоАП РК.
• Кейс: Типичный пример 2025 года — крупный ритейлер обнаружил утечку сегментов базы лояльности через бесплатный ИИ-плагин для аналитики. Решением стало внедрение корпоративного шлюза с автоматической очисткой запросов.

Безопасный ИИ для МСБ: три главных правила
• Бизнес-аккаунты вместо личных чатов. Бесплатные версии — главная дыра, они учатся на ваших данных. Используйте только платные корпоративные API с режимом Zero Data Retention (провайдер обязан удалять запросы сразу после ответа).
• Анонимизация как бюджетный «щит». Если на свои серверы нет денег, используйте программы-фильтры (Private AI, Presidio). Они меняют имена и суммы на коды (например, «Клиент_1») еще до того, как текст улетит в облако.
• Контроль через настройки доступа. Даже без своего дата-центра вы управляете приватностью. Достаточно один раз настроить корпоративный шлюз, чтобы сотрудники не могли случайно отправить секретную информацию в общую сеть.
💡 Коротко: В 2026 году для безопасности МСБ не нужны дата-центры. Достаточно закрыть личные аккаунты, включить режим «невидимки» в API и фильтровать персональные данные.

💬 Как вы решаете вопрос безопасности?

REAL DIGITAL

#DataPrivacy #CyberSecurity #ShadowAI #LocalAI #RealDigital #ИИвКазахстане #AIGovernance #AICompliance

картинка сгенерирована Gemini

ИИ в ресторанах Казахстана: Кроме звонков на бронь он на что-то годен?

В 2026 году пора признать: польза ИИ — не в «космических» технологиях, а в остановке операционного кровотечения. Но ИИ — не волшебник. Если в вашей системе «мусор на входе» (грязные данные), вы получите «мусор на выходе».

Вот пять сценариев, где ИИ реально считает тенге, и подводные камни:
1. Автоматический аудит цен (Контроль накладных)
Практика: Система (iiko, DocsInBox) ловит рост цены на 10–12% в моменте приемки.
Риск: Алгоритм слеп к качеству. Поставщик может держать цену, но привезти овощи другого сорта или размера.
Решение: Используйте ИИ для анализа рынка. Если цена на авокадо выросла везде, кроме одного поставщика — это повод проверить сортность товара, а не радоваться «скидке».
2. Прогноз заготовок: Борьба со списаниями
Практика: iikoAI или 1С:Универсальное прогнозирование строят план на основе истории продаж за 1.5–2 года.
Риск: Внешние шоки — снегопад в Алматы или новый конкурент за дверью — могут обнулить точность прогноза.
Решение: Гибридная модель. ИИ дает базу, а шеф корректирует её вручную на основе погоды и городских событий. Система должна учиться на этих правках.
3. Сбалансированный KPI для кухни
Практика: Перенос мотивации с «фикса» на показатели скорости и качества.
Риск: Повар может начать торопиться в ущерб вкусу, чтобы «успеть в тайминг».
Решение: KPI должен включать не только скорость, но и фидбек гостей, процент возвратов и уровень списаний по позициям конкретного повара.
4. Синхронизация «Кухня – Доставка»
Практика: Вызов курьера точно к моменту упаковки заказа.
Риск: В пиковые часы курьер приедет вовремя, но кухня «зашьется», и цепочка рухнет.
Решение: Интегрируйте KDS (кухонный монитор) с агрегаторами. ИИ должен автоматически задерживать прием заказов в пик, чтобы не «убить» кухню.
5. Персонализированный апсейл (Новинка 2026)
Практика: Анализ истории гостя. Система подсказывает официанту: «Этот гость обычно берет стейк средней прожарки, сегодня у нас есть специальный cut — предложите его».
Результат: Рост среднего чека и лояльности без навязчивости.

План действий на январь 2026:
Гигиена данных: Вычистите остатки и настройте контроль цен в iiko/Jowi. Без этого ИИ бесполезен.
KPI для всех: Сделайте работу кухни прозрачной и привязанной к данным из системы.
Пилотный прогноз: Выберите 10 самых дорогих позиций и начните доверять алгоритму, ежедневно сверяя его с шефом.

Итог: В 2026 году ИИ в ресторанах Казахстана — это не замена людей, а «цифровой помощник» для усиления их компетенций.

На чем работаете вы и какая из этих «болей» у вас сейчас самая острая?

REAL DIGITAL

#ресторанKZ #бизнесКазахстан #iiko #Jowi #1С #фудкост #управлениерестораном

картинка сгенерирована Grok

📉 ИИ уходит в офлайн: как Edge AI меняет экономику бизнеса в 2026-м

Главный барьер для внедрения ИИ сегодня — зависимость от «облачных гигантов».

Это не только дорого (OPEX на API растет в геометрической прогрессии), но и рискованно: конфиденциальные данные покидают контур компании.

Испанский стартап Multiverse Computing закрыл раунд Серии B на $215 млн (лид-инвестор — Bullhound Capital при участии HP Tech Ventures и Toshiba). Их технология CompactifAI, использующая квантово-вдохновленные тензорные сети, позволяет сжимать LLM на 95%.

Что это меняет для бизнеса на практике?
Локальный суверенитет: Модели корпоративного уровня теперь разворачиваются на рабочих станциях или edge-серверах. Риск утечки данных через API сводится к нулю.
Радикальная экономия: Сжатые модели требуют в десятки раз меньше памяти. Это позволяет отказаться от аренды сверхдорогих GPU-кластеров в пользу собственной инфраструктуры.
Скорость (Low Latency): Отсутствие задержек на передачу данных в облако делает ИИ пригодным для real-time задач: от дефектоскопии на производстве до мгновенных ассистентов в ритейле.

Кейс: Технология уже используется такими гигантами, как Bosch и Bank of Canada, для внедрения ИИ в закрытых контурах, где облачные вычисления запрещены протоколами безопасности.

Нюанс: Экстремальное сжатие требует баланса. При компрессии на 95% точность снижается всего на 2–3%, что для 90% корпоративных сценариев (анализ документов, поддержка, кодинг) является эталонным результатом.

Вердикт: Мы переходим от модели «ИИ как сервис» к «ИИ как локальный актив». В 2026 году владение собственной оптимизированной моделью — это не просто безопасность, а стратегическое преимущество.

Следите за трендом — в этом году локальный ИИ станет новым стандартом индустрии.

Источник: Официальный пресс-релиз Multiverse Computing

REAL DIGITAL

#AI #EdgeAI #TechTrends2026 #DataSecurity #OnPremise #MultiverseComputing #BusinessIntelligence

Может ли ИИ генерировать новые идеи?

В сети обсуждают кейс: GPT-5 и Aristotle якобы решили задачи Эрдёша — математические головоломки, над которыми лучшие умы бились десятилетиями.

Научный мир в замешательстве: это реальный прорыв или просто «удачный поиск» по архивам?

Главный вопрос для индустрии: способен ли алгоритм на чистый креатив?
Давайте разберем три уровня «творчества» ИИ:
1️⃣ Комбинаторика (уровень «Миксер»)
То, что мы видим сейчас. ИИ мастерски сталкивает лбами существующие концепции. Дизайн кроссовок из грибницы? Легко. Это новая форма, но по сути — просто пересборка старых кубиков.
2️⃣ Логический прорыв (уровень «Навигатор»)
В математике нельзя угадать — нужно доказать. ИИ перебирает миллионы путей и находит тот самый, который человек пропустил из-за биологических ограничений мозга. Но есть нюанс: ИИ находит выход из лабиринта, но он не понимает, зачем этот лабиринт вообще был построен.
3️⃣ Парадигмальный сдвиг (уровень «Творец»)
Настоящая инновация — это когда меняются правила игры. Эйнштейн не просто «улучшил» физику Ньютона, он перевернул стол.
ИИ обучен на прошлом и предсказывает наиболее вероятное. Настоящее же озарение — это часто наименее вероятный сценарий, идущий вразрез с опытом.

Вердикт REAL DIGITAL:
Сегодня ИИ — это идеальный «экзоскелет для мозга». Он не заменяет творца, но в тысячи раз ускоряет процесс перебора гипотез. Мы вступаем в эпоху, где важно не «придумать из ничего», а правильно «отфильтровать» гениальное из потока сгенерированного.

❓ Вопрос к вам:
Считается ли идея «новой», если она найдена холодным перебором данных, а не в муках творчества? Или в цифровом мире важен только результат?

Обсудим в комментариях 👇

REAL DIGITAL

#AI #Digital #Innovation #Future

Краткая справка.

Пал Эрдёш был одним из самых плодовитых математиков в истории, и его задачи — это своего рода «интеллектуальный спецназ» в науке.

🧠 Задачи Эрдёша:
Пол Эрдёш (1913–1996) — легендарный венгерский математик, который не имел постоянного дома, жил на чемоданах и кочевал между университетами мира, оставляя после себя сотни нерешенных задач.

В чем их особенность?
-Обманчивая простота: Большинство его задач формулируются так просто, что их поймет школьник (например, о свойствах простых чисел или раскраске точек на плоскости).

 -Невероятная сложность: 

Несмотря на простоту условий, лучшие умы человечества не могут решить их десятилетиями. Они требуют не стандартных вычислений, а принципиально новых методов мышления.

Денежные призы: Эрдёш был первым, кто ввел моду назначать денежные награды за решение своих задач — от $25 до $10 000. Он в шутку называл это «проверкой на вшивость» для математиков.

Пример знаменитой задачи (Гипотеза Эрдёша о арифметических прогрессиях):
> Если сумма обратных величин множества целых чисел расходится, то в этом множестве можно найти сколь угодно длинные арифметические прогрессии.
> Звучит сухо, но за решение этой задачи назначена награда в $5000, и она до сих пор не решена полностью.

Решение задачи Эрдёша с помощью ИИ — это как если бы робот не просто выиграл в шахматы, а написал симфонию, которую люди не могли сочинить 50 лет. Это требует не просто силы вычислений, а того самого «математического чутья», которое раньше считалось чисто человеческим.

🎓 В Gemini появилась кнопка «Обучение»: ваш личный ИИ-репетитор

Друзья, в мобильном приложении Gemini теперь есть отдельный режим для тех, кто хочет не просто получить ответ от нейросети, а реально разобраться в теме. Это и есть функция Guided Learning.

Как её найти (смотрим на скриншот):

-Внизу, рядом с кнопкой «+», нажмите на иконку настроек (два ползунка).

-В открывшемся меню выберите самый нижний пункт — «Обучение» (с иконкой книжки).

В чем фишка?
В обычном чате Gemini дает готовое решение. В режиме «Обучение» он превращается в интерактивного учителя:
-Не подсказывает сразу: Он задает наводящие вопросы, чтобы вы сами дошли до сути.
-Разбивает на шаги: Сложная тема делится на маленькие понятные части.
-Проверяет вас: В процессе обучения бот может предложить тест или квиз, чтобы закрепить знания.
-Использует ваши файлы: Можно загрузить документ или фото (например, список новых слов или описание технологии), и он построит урок именно по вашим материалам.

Для чего это нам?
Это идеальный инструмент, чтобы подтянуть казахский язык или глубоко разобраться в сложных тех-темах (вроде того, как устроены базы данных или новые законы об ИИ), о которых мы часто пишем в канале.

Просто выберите этот режим и напишите: «Хочу изучить...» или «Объясни мне...».

REAL DIGITAL

🧬 Абу-Даби: Медицина на опережение. Как ИИ прогнозирует риски за 5 лет

В то время как большинство стран используют ИИ для автоматизации административных процессов, Департамент здравоохранения Абу-Даби (DoH) совместно с Microsoft внедряет систему национального масштаба.

Основа проекта — платформа для популяционного анализа здоровья (Population Health Intelligence, анонсирована DoH в 2024–2025 гг.). Система объединяет клинические данные Malaffi и результаты Emirati Genome Program.

🔍 Что это за системы?
• Malaffi (с араб. «Мой файл») — единая цифровая база данных Абу-Даби. Она объединяет 100% клиник эмирата. Где бы вы ни лечились, у любого врача мгновенно под рукой ваша полная история болезни, анализы и снимки.
• Emirati Genome Program — проект по расшифровке ДНК нации (уже собрано 500к+ образцов). Это позволяет ИИ находить генетические «поломки», характерные именно для этого региона, и лечить их превентивно.
Связка: В 2025 году данные ДНК «прошили» в медкарты Malaffi. Теперь система сама подсказывает врачу, какие лекарства вам генетически не подходят, и предсказывает риски болезней на годы вперед.

Что это меняет в парадигме GovTech 2026?
• Предиктивный скоринг:
Функция Patient Risk Profile уже работает по 14 заболеваниям (диабет 2 типа, сердечно-сосудистые, хронич.болезни почек и др.). Модели показывают высокую точность в группах риска, позволяя выявлять предрасположенности задолго до манифестации болезни.
• Цифровой двойник (Digital Twin):
DoH создает предиктивную модель населения эмирата. Это позволяет симулировать вмешательства: например, как изменение политики питания в школах повлияет на уровень детского ожирения и прямые затраты бюджета на горизонте 10 лет.
• Инновации vs Приватность:
Система использует суверенное облако и Azure Confidential Computing. Генетический компонент (через M42 — крупнейшую healthtech-группу ОАЭ) интегрирован в Malaffi в виде фармакогеномных отчетов — это помогает врачам подбирать препараты с учетом ДНК пациента.

Для нашей системы здравоохранения предиктивные хабы — это также необходимость. Чтобы не просто «догонять», нам нужно:
Качество данных: Интеграция КМИС и eGov не просто для обмена файлами, а для создания чистых датасетов с единым стандартом разметки. Без этого ИИ-прогнозы будут «пальцем в небо».
Законодательство: Нам нужна нормативная база о защите геномных данных (в РК она пока в зачаточном состоянии), чтобы исключить дискриминацию на основе ДНК.
Shift в культуре: Переход от медицины «когда приспичило» к культуре проактивного управления периодом здоровой жизни (Healthspan).

Вердикт:
Абу-Даби доказывает: настоящий Real Digital в медицине — это не мобильное приложение со справками, а инструмент, который способен существенно продлить период здоровой жизни за счет ранних вмешательств.

💬 Вопрос для обсуждения:
Готовы ли вы добровольно поделиться своим ДНК-профилем с государством в обмен на персональный план скринингов и диеты?
При прозрачной opt-in модели (где вы сами решаете, участвовать ли, и видите каждый запрос к данным) выгоды для здоровья перевешивают страхи. А вы? 👇

Источники:
* Malaffi: Patient Risk Profile
* DoH Abu Dhabi: AI-Powered PHI Platform
* M42 Healthtech Group

REAL DIGITAL

#RealDigital #HealthTech #GovTech #AbuDhabi #AI #PredictiveMedicine #Kazakhstan #Longevity #DataPrivacy

картинка сгенерирована Gemini

🚀 Как заставить ИИ думать в два раза точнее: секрет «эффекта удивления»

Исследование Google Research (январь 2026) «Reasoning Models Generate Societies of Thought» подтвердило: точность нейросетей растет, когда они имитируют внутренний спор.
Ученые обнаружили в моделях «нейрон удивления». Когда ИИ пишет «Ой!» или «Подождите», он переключается из режима предсказания слов в режим глубокой проверки логики.

🛠 Три стратегии: какой метод выбрать?
1. Для точных расчетов и кода — «Самокоррекция»
Если важна каждая цифра или запятая в коде, заставьте модель сомневаться в процессе. Это активирует режим работы над ошибками до того, как будет выдан ответ.

Промпт: "Реши задачу [задача]. Обязательно используй в рассуждении фразы: «Подожди, проверим...», «О, я упустил деталь...». Если найдешь ошибку — исправь её сразу."

2. Для стратегий и креатива — «Команда экспертов»
Когда нет одного верного решения, соберите «совет директоров». Это исключает однобокий подход и банальные идеи.

Промпт: "Действуй как команда: скептичный критик, креативный дизайнер и аналитик. Обсудите [задача], опровергая аргументы друг друга. Выдай итог обсуждения."

3. Для аудита и поиска слабых мест — «Конфликт мнений»
Идеально, чтобы проверить идею на прочность и убрать галлюцинации. Заставьте модель стать собственным злейшим врагом.

Промпт: "Сначала предложи решение с позиции оптимиста. Затем жестко раскритикуй его с точки зрения педантичного профессора. На основе этой битвы сформулируй финальный ответ."

💡 Логика работы
ИИ — это не одна «личность», а статистическое «сообщество мыслей». Используя эти маркеры, вы заставляете разные части нейросети конфликтовать. В этом споре рождается истина: модель перестает просто «угадывать» ответ и начинает его верифицировать.


Источник: Google Research, «Reasoning Models Generate Societies of Thought», Jan 2026.

REAL DIGITAL