💻 ИИ и кибербезопасность

По отчёту Darktrace State of AI Cybersecurity 2026, 73% компаний фиксируют значимое влияние ИИ-угроз на свою деятельность. 87% подтверждают: ИИ существенно повысил сложность и результативность вредоносного ПО. Атаки теперь охватывают всю цепочку - от автоматизированной разведки до эксфильтрации данных - без участия человека.

Еще в 2025 году была описана (по данным Anthropic) методика полноценной атаки через управляемых ИИ-агентов.

🇸🇬 Ранее в этом году Сингапур представил первый в мире модельный governance‑фреймворк для агентного ИИ (Model AI Governance Framework for Agentic AI).

Подписаться на канал Кластера цифровой экспертизы ВШЮА НИУ ВШЭ

📈 Экономика Рунета - 38,4 трлн рублей: рост замедляется, но ИИ-сегмент продолжает рост

XXX Российский Интернет-Форум (РИФ-2026) завершился 1 мая, по данным РАЭК: экономика Рунета выросла в 2025 году на 28,1% до 38,4 трлн рублей. Параллельно Gartner зафиксировал рост мирового IT-рынка на 13,5% до $6,31 трлн в 2026 году. Оба исследования фиксируют один и тот же переход: период быстрого роста заканчивается, но ИИ-сегмент остаётся исключением.

❗️Ключевые факты:
Экономика Рунета в 2025 году выросла на 28,1%, итог - 38,4 трлн рублей. Крупнейший сегмент - электронная торговля, 23,2 трлн рублей.

Gartner: мировые IT-расходы вырастут на 13,5% в 2026 году, итог - $6,31 трлн. Главный драйвер - ИИ и смежные технологии

Российский IT-рынок по данным МТС MWS: самый быстрорастущий сегмент в 2026 году - ИИ, рост на 37% до 83,2 млрд рублей. Облачный рынок - 280 млрд рублей (+23,4%). Кибербезопасность - 160,9 млрд рублей (+10%)

McKinsey Global Tech Agenda 2026: 50% компаний называют ИИ приоритетом инвестиций на ближайшие два года. У топ-исполнителей этот показатель - 54%, 28% из них планируют увеличить технологический бюджет более чем на 10%.

Подписаться на канал Кластера цифровой экспертизы ВШЮА НИУ ВШЭ

📰 Китай переходит от ИИ-экспериментов к токен-экономике

Китай обрабатывает 140 трлн токенов в сутки - против 100 млрд в начале 2024 года. Регулятор, Национальная администрация данных КНР, официально ввёл термин «цийюань» (токен) как расчётную единицу между технологическим предложением и коммерческим спросом. Модели Qwen от Alibaba обошли американские на OpenRouter - популярном маркетплейсе ИИ-моделей.

15-й пятилетний план КНР (2026-2030) упоминает ИИ более 50 раз. Приоритеты: мультимодальность, ИИ-агенты, воплощённый ИИ, роевой интеллект. Параллельно - прорывы по всей цепочке в микроэлектронике, биопроизводстве, новых материалах.

🇷🇺 Россия формирует национальный план внедрения ИИ до 2030 года с аналогичной логикой межотраслевой интеграции, но без публичной метрики по объёму обработки токенов.

Подписаться на канал Кластера цифровой экспертизы ВШЮА НИУ ВШЭ

In Tech We Trust, но есть нюанс. Почему технологии часто не решают проблемы юристов

На лекциях по цифровизации юрфункции мы часто слышим один и тот же вопрос: «Какой конструктор документов лучше?».

За этим вопросом кроется опасная иллюзия: кажется, стоит купить правильный софт, и операционные проблемы исчезнут сами собой. Но когда дело доходит до внедрения, магии не происходит. Причина таких провалов кроется не в технологиях, а в том, что их пытаются внедрять в отрыве от реальной жизни компании.

Разберем четыре основных фактора, о которые чаще всего спотыкаются проекты по цифровизации.

👥 Люди
Компания закупает конструктор договоров и ждет роста производительности. Но вместо этого сталкивается с тихим саботажем. Команда находит одну незначительную ошибку алгоритма, публично объявляет систему сырой и по старинке продолжает работать со своими личными шаблонами в Word.

Пользователи боятся потерять статус незаменимых экспертов и переложить ответственность на алгоритм, поэтому до последнего будут доказывать его неэффективность. Поэтому важно работать с изменениями.

⚙ Процессы
Департамент внедряет проекты по электронному согласованию договоров, чтобы ускорить работу. Но старые регламенты никто не переписывал. В итоге типовой договор всё так же должен собрать пять избыточных виз и предсказуемо виснет на этапе «согласование со службой безопасности».

Технология работает быстро, но сам неоптимизированный процесс остается бутылочным горлышком. Неэффективность просто перенесли в новый красивый интерфейс.

📄 Данные
Руководству презентуют наглядный дашборд с аналитикой. Но если в исходных реестрах кочуют ошибки, неверные статусы и дубли, система просто визуализирует плохие данные. В какой-то момент красивые графики начинают расходиться с реальностью. Из-за ручного ввода одни юристы заносят контрагента как «ООО Ромашка», другие — как «РомаШка ООО». В итоге дашборд дробит статистику, искажает суммы рисков по ключевым партнерам, и общая картина просто разваливается на части.

Доверие к новому софту падает. Чтобы увидеть реальную картину, команде приходится выгружать базу в Excel, вручную вычищать дубли и сводить цифры по старинке. Система, которая должна была избавить от рутины, просто добавляет новый этап перед работой в таблицах.

🔃 Интеграции
Департамент закупает отдельный конструктор документов, отдельный таск-трекер и сервис для учета судов. Без сквозной связи юристам приходится вбивать одни и те же реквизиты трижды в разные программы.

Вместо экономии времени получается дополнительная рутина по обслуживанию софта.

Получается парадокс: инвестиции в технологии растут, а скорость и управляемость функции остаются на прежнем уровне.

С какими из этих барьеров — саботаж команды, кривые процессы, «грязные» данные или разрозненные ИТ-системы — вы сталкиваетесь чаще всего? И как вы их преодолеваете?