AI SWAT от IBM 🔫

Продолжаем рубрику трансформации компаний в AI-native. Сейчас, мы уже понимаем, что недостаточно только использовать ИИ-инструменты в деятельности каждого сотрудника. Нужно менять комплексно: инфру, хранение и передачу информации, найм, обучение, мотивацию и конечно же процессы.

Но помимо этого, теперь нужно иначе сетапить команды. И вот IBM делится своим видением команды будущего, для них правда уже настоящего. 🤙

🧐 Проблема: почему большинство ИИ-проектов не доходят до результата???  
Действительно, почему. Мы находимся в переломном моменте: инвестиции в ИИ огромны, компаниям не хватает видения или технологий, а скорость внедрения остается критическим вызовом. Корень проблемы - устаревшая операционная модель, ориентированная на рабочую силу и не способная эффективно координировать работу ИИ-агентов.

Многие видят решение в найме так называемых Forward Deployed Engineers (FDE) - универсальных специалистов, сочетающих инженерные и бизнес-компетенции. Однако ставка на отдельных звезд не решает системных проблем: фрагментированных данных, сложной архитектуры и требований к управлению. Кстати, такие же проблемы решали переход от дружин к регулярной армии, фаланга Македонского против войска Персов, черепаха римлян вс гальские племена. 💪

💡 Решение: подразделения Forward Deployed Units 🪖

IBM предлагает модель, где AI становится фактором масштабирования, а не просто помощником. Единицей работы становится FDU "передовое развернутое подразделение" - гибридная команда из людей и ИИ.

Традиционная модель разделяет мышление и исполнение, из-за чего теряется контекст. FDUs объединяют разработку решения и его непрерывную поддержку в едином цикле.

Состав FDU:

По краям – люди (6 человек): бизнес-аналитики (перепроектируют процессы), архитекторы (связывают стратегию с исполнением), инженеры (строят и масштабируют решения).
В центре – цифровая рабочая сила: специализированные AI-агенты, которые под руководством человека занимаются кодом, тестированием и документацией.

Прям вспомнил тут про клин или свинью у тевтонцев 🏰, вижу как строем пойдут и потонут на Чудском озере.

Эффективность: один FDU из 6 человек выполняет объем работы, ранее посильный для команды из 30 человек, с лучшей экономикой. 📈

🚀 Как это работает на практике

Платформа IBM Consulting Advantage. Все FDUs работают на этой AI-платформе, те объединяя инструменты, контекст компании/проекта и агентов поверх для быстрого масштабирования.

Постоянная работа, а не проектный подход. FDUs интегрируются в команду клиента, наращивая его внутренние компетенции для самостоятельной работы с ИИ в будущем.

Примеры: Подразделения FDUs IBM уже работают с Riyadh Air, Nestlé, Heineken и Pearson.

💎 Значение для бизнеса

IBM намерена развернуть FDUs по всему миру (Азиатско-Тихоокеанский регион, Европа, США). По словам руководителя IBM Consulting, следующая глава развития ИИ будет определяться не моделями, а способностью превращать их в устойчивую бизнес-ценность.

Чем отличается это от уже привычных нам data swat, DS-swat и тп в компаниях?

SWAT‑команды в привычном понимании работают по принципу "выстрелил и забыл" - они приходят, решают проблему и уходят. Тем самым зрелость не растёт, а порой даже копится техдолг у run команд, которым передаются такие adhoc решения. Нет системности, нет нормальной передачи компетенции, только закрытие дыр.

Модель FDU предполагает постоянную работу на непрерывный цикл: стратегия → разработка → внедрение → поддержка, но с агентами 🧠

Да, ещё пока эта структура команд используется на внешних проектах, посмотрим что это даст как альтернатива старым swat подходами внутри. 👍

AIRQ Framework – очень классное исследование и подход оценки безопасности использования ИИ-агентов в корпоративной среде: в рамках работы изучили сотню агентов, которые предварительно разбили на десять классов (по специфике работы), на предмет выявления рисков, связанных с предоставлением доступа к данным и выполнению критичных операций.
В итоге все агенты разнесли на четыре профиля риска, основываясь на определенной поверхности атаки, эффективности защитных мер и размере возможного ущерба (в случае компрометации агента):
🟠Exposed Giants – широкие возможности, но слабая защита.
🟠Fortified Leaders – мощные возможности с пропорциональными мерами защиты.
🟠Humble Providers – ограниченные права доступа и слабая защита.
🟠Tight Operators – узкая специализация и сильная защита.

На сайте сделали удобную визуализацию результатов сравнения, а для каждого (из сотни!) агентов есть подробное описание профиля риска, советы по харденингу и ссылки на документацию/связанные исследования/уязвимости.
Помимо точечных выводов по каждому агенту, есть аналитика по каждому классу агентов и рекомендации по выбору решений и организационным мерам защиты.

#ai #framework #airq #risk #controls #research #vulnerability #agent #hardening

Полезное: появился конструктор для наглядного проектирования сетевых архитектур 😊

Netviz позволяет быстро собрать схему из серверов, прокси, балансировщиков, контейнеров и баз данных прямо в вебе. Разраб создал приложение чисто для себя, но оно бесплатно и открыто, так что можно форкнуть и добавить, что нужно.

Удобно 👍

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1043962/ — самое то на почитать воскресным вечером 🙂

У нас тут новое исследование вышло "ИИ в 2026: угроза снаружи и внутри" про эволюцию и развитие угроз, связанных с применением искусственного интеллекта в кибератаках. В целом, мой опыт модерации ряда мероприятий про ИИ показывает, что эта новомодная технология на стороне киберпреступников используется неоднородно. Да, дипфейки. Да, фишинг. Но в остальном это скорее проба пера.

Многие ИБшники по разговорам пока не видят массовых именно ИИ-атак, так как и более простые и привычные методы пока работают. Но ситуация меняется быстро и то, что неактуально сейчас, может перестать быть таковым уже через полгода. Поэтому чтиво годное, стоит ознакомиться 🤖

ЗЫ. на картинке матрица MITRE ATT&CK с помеченными техниками, в которых может применяться ИИ.

#research #ии

📣Начинаем знакомить вас со спикерами!

Первый день открытой защиты посвящён проектам в области безопасности и надёжности LLM-систем. Вас ждут доклады о детектировании вредоносных запросов, ускорении защитных моделей, оценке guardrails, анализе отказов мультиагентных систем, разработке бенчмарков безопасности и аудите ML-моделей.

👤Ширин Аланова
Обнаружение мультиязычных вредоносных запросов с помощью семантического анализа

👤Анна Решетняк
Ускорение inference для GLiNER Guard

👤Вадим Паненко
TotalGuardEval — оценка guardrail-моделей

👤Вера Краснобаева
Воспроизводимые сценарии каскадных отказов в мультиагентных LLM-системах

👤Ярослав Рогоза, Иван Александров, Герман Кочнев
DuMa Benchmark — бенчмарк для оценки безопасности LLM в интерактивной среде

👤Вячеслав Мосин
Анализ статических сканеров ML-моделей

Доклады идут плотно: каждые 20 минут — новая тема и новый автор.

🔔Стартуем уже 12 июня — успей зарегистрироваться

🔥 - спикерам

Agent Skills предоставляет ИИ-агентам для написания кода структурированные рабочие процессы, соответствующие тому, как старшие инженеры создают программное обеспечение.

Вы получаете 20 навыков, организованных в шесть фаз разработки — Определить, Спланировать, Создать, Проверить, Обзор и Выпустить — каждая из которых включает пошаговые процессы, контрольные точки качества и требования к верификации.

🐱 GitHub