Публикация без текста
Записки CIO | Роман Мезенцев
CIO в финсекторе (Chief Irony Officer)
Пишу про ИТ-стратегию, импортозамещение, отказоустойчивость и здравый смысл. А еще о том, как марафонский бег помогает не сойти с ума в многолетних жестких трансформациях.
Без воды. С иронией. По делу.
Дашборд
13 октября — 19 октября 2026
Загрузка…
Главные числа
Рост аудитории
0подписчиков за период
Число подписчиков за период не менялось
Индекс качества
Индекс качества пока не рассчитан. Он появляется у каналов от 500 подписчиков, которые публикуют посты хотя бы раз в неделю, после недели наблюдения.
Просмотры и охват
223просмотров за период 50,4 %
Средний охват поста — 39 просмотров (посты старше двух суток).
Вовлечённость подписчиков
1,79 %ER = реакции ÷ просмотры 0,5 п. п.
Индекс цитируемости
Индекс цитируемости пока не рассчитан: он появится после ночного расчёта, когда канал упомянут другие каналы.
Когда и сколько публикует
Форматы публикаций
Каждый пост — точка
Выше — больше просмотров, крупнее — больше реакций. Нажмите на точку, чтобы открыть пост.
Итоги периода
Нажмите на показатель — ниже он появится по точкам периода
Реклама в канале
Лучшие публикации
По просмотрам за период
Публикации по дням
Бледные столбики — дни, линия — среднее за 7 дней: видно, разгоняется канал или затихает
Данные обновлены в 20:59 по Москве. Просмотры — текущие у постов, вышедших в эти дни; средний охват — по постам старше двух суток. Как считается индекс качества
Публикации за период
Загрузка…
Совет по финансовой стабильности (FSB) 15 октября выпустил набор практик, как в фин. секторе внедрять ИИ. Разумно управляя риском, при этом.
Практики разделены на две группы:
Организационные (Практики 1–4): кто управляет и кто отвечает:
1. Стратегия и надзор. ИИ увязан с бизнес-моделью и аппетитом к риску. Смотрит совет директоров
2. Роли. Три линии защиты и кросс-функциональный комитет
3. Риски ИИ внутри ERM. Документирован весь жизненный цикл, вплоть до промптов и ID агентов
4. Адаптивность. Учить людей и руководство. Ходить в отраслевые песочницы
Управление жизненным циклом ИИ (Практики 5–12). От идеи до эксплуатации:
5. Оценка рисков. Присущий и остаточный риск кейса — на этапе идеи и ещё раз при масштабировании.
6. Выбор технологии. Своё, open-source или вендор. Под задачу, а не под моду.
7. Данные. Качество, репрезентативность, конфиденциальность, законность.
8. Объяснимость. Логика понятна контролёру и клиенту. Для «чёрных ящиков» — компенсирующие контроли.
9. Мониторинг. Точность, дрейф моделей и данных, состязательное тестирование.
10. Человек в контуре. Борьба с automation bias, сохранение компетенций, ручной перехват.
11. ИБ. Prompt injection, jailbreak, poisoning. Защита инфраструктуры и API.
12. Третьи стороны. Цепочка поставок ИИ, встроенный ИИ в чужом софте, зависимость от одного вендора.
Совет, при этом, обозначает необходимость соблюдения баланса: отказ от ИИ также влечёт за собой риски потери конкурентоспособности и снижение способности выявлять современные угрозы ИБ и фрод
Примеры в отчёте подтверждают рыночные варианты использования ИИ: кредитный скоринг, анти-фрод, AML/KYC, клиентское обслуживание, бэк-офис и непрерывность.
И, конечно, сами риски агентного ИИ:
- Несанкционированные действия. Агенту дали цель, он её достигнет. Иногда обходным путём: неэтичным или вовсе незаконным. Поймать это в реальном времени сложно
— Накопление ошибок. Цепочка из сотни шагов. Ошибся на одном, и всё дальнейшее строится на ошибке
- Сбой в зависимых системах. Агент ходит по API во внутренние и внешние системы. Что он там натворит — отдельный вопрос. А если агентов несколько, они могут договориться между собой (collusion). Звучит как «Чёрное зеркало», но реальные примеры уже есть
- Отравление памяти (Memory Poisoning). Подменили кусок базы знаний в RAG, и поведение агента тихо поплыло. Без единого алерта.
- Матрёшка субагентов. Главный агент плодит субагентов. Кто за кого отвечает, уже не разобрать. Контур контроля размывается
Бриф на русском в следующем посте
Оригинал документа: https://www.fsb.org/uploads/P151026-1.pdf
Джек Лондон и Владимир Набоков. Такие разные авторы из соседних, но всё же разных эпох. А два их романа оказались для меня неожиданно близки.
Лондон для меня всегда был умудрённым классиком. Толстой, Достоевский и Тургенев в одном лице, только американский. Со школьных лет привыкаешь: у классиков остаётся только учиться.
Набокова массовый читатель знает по скандальной «Лолите». Ничего, кстати, кроме жалости к главному герою, я не испытываю — жалко выглядят его попытки преодолеть кризис среднего возраста, пытаясь вернуться в свою же юность с помощью молодой падчерицы. А уж в реальности такие пары выглядят, как минимум, странно.
Мартин Иден
Роман задуман как ода социализму: один человек — ничто перед обществом. Тем удивительнее следить за самим Мартином. Всей своей историей он доказывает обратное.
Становление героя в литературе напомнило мне Айн Рэнд. И «Источник», и «Атлант расправил плечи» — про сильных одиночек, которые бросают вызов обществу. На этом сходство и заканчивается.
Интереснее роман Мартина с Руфью. Тут герой вызвал у меня досаду. Она стала его музой, благодаря ей он столько всего достиг, но понять Мартин этого не смог. Но это во мне уже возраст говорит :)
Машенька
За что я люблю Набокова — за яркие декорации и душевные терзания. «Машенька» не исключение. Буквально несколькими мазками он рисует второстепенных героев и их эмиграцию. Жизнь, быт — красочно и красиво. Достоинство и бедность, оптимизм и уныние живут по соседству.
Что общего?
Я опоздал с романами лет на 20. Переживания героев уже не кажутся стоящими внимания. Решение у меня готово раньше, чем автор развернёт мысль.
Любопытно: Набоков написал «Машеньку» лет на шесть моложе, чем Лондон своего «Мартина Идена». Но по тексту не скажешь, кажется, авторы ровесники.
И финал обоих вызвал досаду. Напряжение доходит до высшей точки и...
Итог
Каждой книге свой возраст. С этими двумя я опоздал. Но о времени, проведённом с героями, точно не жалею.
P.S. Перевод Мартина Идена от Раисы Облонской просто ужасен. Ощущение хромоты текста вместо плавных перекатов повествования.
А у вас были книги, с которыми вы опоздали? Или, наоборот, прочитали слишком рано?
▶ видео
Если на стороне компании может быть ИИ-рекрутёр, то и соискателю время обзавестись своим! И отойти в сторону 😆
Беседа двух ИИ-агентов была столь увлекательна, что ни один из них не решился прервать её 😆
Для форума tech week написал пост. 19 ноября я буду выступать на сессии «Цифровые вызовы 2026-2027», в 17:25.
ИИ сегодня назначили палочкой-выручалочкой. Взмахнул левой рукой — клиент получил гиперперсональное предложение. Махнул правой — фрод не дошёл до транзакции. Запрос к ИТ под стать: «Нам нужен ИИ». Зачем и куда — неизвестно. Проблему подберут потом.
Финал уже без магии: ИИ разочаровал, виноваты айтишники.
Кто скажет «нет»?
Свой среди своих
Моя задача — перестраивать бизнес-процессы там, где ИИ даёт эффект. Остальные идеи не должны дожить до пилота.
Что делать
Брать ИИ-амбассадора из бизнес-функции. ИТ скажет: «Сделаем». Бизнес спросит: «Зачем?»
Закрепить во ВНД право ИИ-амбассадора не пропустить бессмысленное внедрение. Устное «ну ты подумай» ничего не блокирует.
Выделить на роль не меньше 50% рабочего времени. Роль «в нагрузку» работает примерно никак.
Считать чистый эффект. Из валовой экономии вычесть инференс, интеграции, дообучение и человека-контролёра.
А у вас есть человек, который может сказать ИИ-проекту «нет» — и не обновлять после этого резюме?
https://techweek.moscow/?utm_source=14.10
В ночь на 12 октября во Франции разморозили сотни супермаркетов. Через контроллеры Danfoss (линейки AK-SM и AK-SC) в морозилках выставили +50 °C. Оттайку растянули с 1 до 8 часов, чтобы молчала аварийка. По отдельным свидетельствам, кое-где доходило до +80 °C и до возгораний.
Задело почти всех: Intermarché, Coopérative U, Carrefour, Monoprix, Leclerc. Всего больше 350 магазинов. Цифры по сетям разнятся: у Les Mousquetaires от ~150 до ~300 точек. Ущерб — несколько миллионов евро. Один гипермаркет выкидывает товара на €200к.
Что на самом деле
Дыра известная. Обход логина в этих контроллерах описали ещё в 2023-м. В августе Claroty (компания по кибербезу) показала новые уязвимости в AK-SM 800A. Часть атакованных устройств Danfoss уже не поддерживает. Остальные годами жили на старой прошивке.
После атаки Predicta Lab насчитала в интернете 2752 открытые системы Danfoss. 1590 из них во Франции. Почти 60%.
Атаку никто не взял на себя. Расследуют прокуратура Парижа и ANSSI.
Умный холодильник оказался умнее своих хозяев. Точнее, хозяина у него не нашлось :)
Кто владелец?
Как это обычно бывает. Холодильную автоматику покупает завхоз. Закупка идёт по статье «оборудование», не «ИТ». Удалённый доступ держит подрядчик по обслуживанию. В RACI этой системы нет. В план патчей она не попадает. Никто не отвечает, потому что формально никто и не владеет.
Это не «дыра в Danfoss», а дыра в оргструктуре. Прошивку обновляет тот, кто знает, что система существует, и отвечает за неё.
Знакомо? В моей практике то же самое бывает между ИБ и ИТ. ИБ шлёт письмо: срочно поставить патчи. ИТ его читает и... закрывает. А почему? У ИБ KPI — найти уязвимость и выдать рекомендацию. У ИТ — доступность. Цели закрыть дыру нет ни у кого. Как и настоящего владельца системы.
Итог предсказуемый: патчи ставят после киберинцидента. Массово и в авральном режиме. А потом с чувством выполненного долга забывают про корневую проблему.
Что делать
- Владелец у каждой системы. Одна фамилия в RACI, не «ИТ и АХО совместно».
- Инвентаризация всего, что смотрит в интернет. Включая холод, СКУД, кондиционеры серверной и банкоматы.
- Прошивки OT-систем — в общий план патчей. Снятое с поддержки — в план замены.
- Подрядчики с удалённым доступом — в реестр. Доступ только с доверенных адресов.
А у вас кто владелец холодильника? :)
Кандидату на собеседовании суфлирует ИИ? Google нашла решение: теперь ИИ выдают официально. Кандидату дают чужой код с ошибками и разрешают пользоваться только Gemini. Свою ИИ принести нельзя :)
Что проверяют
- Умеет ли человек читать чужой код.
- Найдёт ли ошибку сам, прежде чем звать ИИ.
- Заметит ли, что ИИ ошибся.
Новые времена требуют новых решений
В Google ИИ пишет уже большую часть нового кода. Скорость набора кода больше ничего не стоит. Ценится другое: критически оценить работу ИИ и не пропустить ошибку
LeetCode (задачки на алгоритмы, где решение меряют по скорости и памяти) при этом не умер. Классический этап Google не отменила. Но как единственный фильтр он устарел. Проверять, кто лучше запомнил задачи, когда работа — это чтение и оценка кода, как минимум странно :)
Как собеседовать сейчас
• Возьмите свой реальный кейс
• Заложите одну ошибку. Не экзотику, а то, что реально ломалось
• Дайте кандидату ИИ и 60 минут. Инструмент любой, но один для всех
• Оценивайте ход мысли: какие вопросы задал ИИ, что проверил сам, нашёл ли ошибку. Нашёл проблему — плюс. Объяснил, почему ИИ ошибся — два плюса.
Перед этим прогоните задачу через ИИ сами. Если он находит ошибку с первого промпта, она слишком простая
И речь не только про разработчиков. Если кандидат хочет использовать ИИ втайне на собеседовании, дайте ему эту возможность сделать в открытую!
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…
Загрузка…