JPMorgan разогнал добровольное внедрение ИИ до десятков тысяч сотрудников, сделав ставку не на «самую умную модель», а на архитектуру connectivity-first: коннекторы к системам, зрелый RAG и платформу, где ассистентов можно собирать под любую роль.
Zencoder выпустила бесплатное десктоп-приложение Zenflow — оркестрационный слой для AI-разработки, где агенты работают по структурным сценариям (план → реализация → тесты → ревью) и проверяют друг друга, включая перекрёстную валидацию Claude и моделей OpenAI. Компания обещает меньше «AI-слизи» в проде и около +20% к корректности кода благодаря спецификациям, параллельному исполнению и многоагентной проверке.
Motif Technologies из Южной Кореи выпустила Motif-2-12.7B-Reasoning и показала воспроизводимый рецепт обучения: качество рассуждений рождается из распределения данных, правильной инфраструктуры длинного контекста, устойчивого RL и жесткой оптимизации памяти — а не из простого наращивания размера модели.
ИИ обрушил стоимость и сложность разработки, перевернув старую дилемму «строить или покупать». Теперь компании сначала быстро прототипируют, чтобы понять реальную нужду, а уже потом выбирают зрелый продукт — с ясными критериями, быстрыми внедрениями и сильной переговорной позицией.
Модель здесь ни при чём: корпоративные пилоты «кодящих» ИИ проседают из‑за плохо спроектированного контекста и старых процессов. Побеждают те, кто строит среду для агентов: рабочую память, спецификации, оркестрацию, метрики и жёсткие CI/CD‑ограждения.