У регулярному дайджесті HBJ запрошені експерти розповідають, що у їхній галузі варто уваги. Новинами зі світу ШІ щомісяця ділиться Сергій Бриль, Head of Data Science and Analytics у LetyShops.
Разом із Сергієм розбираємо, яких цілей прагнуть американські ШІ-лабораторії в конкуренції з Китаєм, чому топові банки США обмежують доступ для агентів, а компанії наймають усе менше джунів.
Головне в матеріалі
Kimi K3.1 Pro від Moonshot — найкраща загальнодоступна модель для кіберзахисту за версією Artificial Analysis.
Обмеження доступу до моделей США штовхають середній бізнес до китайських альтернатив.
JPMorgan, Bank of America та Morgan Stanley обмежили доступ сторонніх ШІ-агентів.
ШІ-агенти загрожують бізнес-моделі банків: вони шукатимуть кращу ставку замість 0,1% на рахунку.
Claude Duet від Anthropic має шанси в B2B і професійних послугах, Muse від Meta — серед малого бізнесу. В Anthropic частка джунів у технічному наймі впала з 27% до 9%.
Китайська ШІ-лабораторія Moonshot представила Kimi K3.1 Pro — оновлену версію моделі K3
K3.1 Pro поставили на четверте місце в Intelligence Index. Модель випередила GPT-6 Astra від OpenAI і поступилася лише двом моделям серії 5.5 від Anthropic та Muse Wonder від Meta.
Artificial Analysis також назвала K3.1 Pro найкращою загальнодоступною моделлю для кіберзахисту. Які перспективи цієї моделі на ринку?
Американські лабораторії мають дві цілі, що тягнуть у протилежні напрямки:
1. Захистити самі моделі: обмежити доступ, посилити верифікацію, не дати китайським конкурентам дистилювати найсильніші можливості. Moonshot тут не гіпотетична загроза, а реальний приклад: у лютому Anthropic звинуватила її (разом із DeepSeek і MiniMax) у дистиляції Claude через мережу фейкових акаунтів.
2. Захистити американський бізнес і державні органи, якому ці самі можливості потрібні, щоб шукати вразливості у власному коді. Кожен крок до першої цілі ускладнює другу. Доступ лише для перевірених захисників відрізає більшість: середній бізнес і команди, що підтримують застарілі системи без бюджету на аудит. Саме їхній попит й забирає K3.1 Pro, яка у Cyber Index від Artificial Analysis поступається GPT-6 Sol лише на 5 пунктів, але працює без відмов у доступі.
Парадокс: контроль, задуманий проти китайських лабораторій, штовхає американський бізнес до китайської моделі. А після виходу її ваг у листопаді зникне будь-який контроль над тим, як і для чого її донавчатимуть.
Китайці поки що знаходять ефективний шлях якщо не до передових моделей, то до принаймні до американських клієнтів.
Топові банки США, зокрема JPMorgan, Bank of America та Morgan Stanley, обмежують доступ сторонніх ШІ-агентів
Причина — агенти входили в системи з обліковими даними самих клієнтів усупереч банківським правилам. Деякі також телефонували до контакт-центрів або виконували дії, яких користувачі не доручали.
Чи почнуть агенти завдавати реальних фінансових збитків користувачам? Якщо блокування не вихід, що робити банкам?
Ризик для користувачів існує, але найімовірніше він походитиме не від їхніх агентів. Помилки агента на кшталт не того рахунку чи неправильно зрозумілого доручення розв'язують ліміти й підтвердження. Небезпечніші – сторонні агенти, і саме вони несуть подвійну загрозу.
По-перше, зловмисний агент може видавати себе за клієнтського, а банки вже зараз не можуть відрізнити одного від іншого. По-друге, агентний доступ відкриває банківські системи для нового класу атак, у яких вразливості шукає вже не людина, а машина.
Ризик для самих банків стосується бізнес-моделі. Великий роздрібний банк значною мірою заробляє на інерції. Клієнти тримають гроші на рахунках під 0,1%, хоча фінтехи пропонують 3–5%. Переводити кошти незручно, порівнювати пропозиції нудно, а змінити банк складно.
Саме ця незручність і створює додаткову маржу. Агентові ж байдуже, скільки кроків займає переказ: він може щодня перевіряти ставки й переміщувати залишки туди, де вигідніше.
Ринок уже відреагував: у вересні банківські акції просіли на тлі занепокоєння щодо ставок. Серед чинників називали агента Muse від Meta, хоча той поки навіть не вміє ініціювати перекази.
Тому блокування агентів – не лише питання безпеки. Загроза тут справжня, але водночас дуже «зручна»: вона дає вагому підставу зберегти тертя, на якому банк заробляє.
Проте клієнти, яким потрібні агенти, підуть туди, де їх пустять. Тож банкам доведеться або будувати власних агентів, які розміщуватимуть залишки у своїх продуктах, або боротися ставкою за увагу чужих.
Рахункам клієнтів загрожуватимуть не стільки їхні агенти, скільки ті, хто навчиться їх імітувати. А бізнес-моделі банків загрожуватимуть саме справжні клієнтські агенти.
Anthropic представила персонального агента Claude Duet
Агент працює на основі моделі Opus 5.5, і продовжує виконувати завдання, навіть коли користувач вимкнув свої пристрої. Ринок персональних агентів уже переповнений.
Чи має агент від Anthropic шанси зайняти там високу позицію?
Якщо йдеться завантаження й місця в чартах, шансів небагато. Але ринку персональних агентів менше двох місяців. Головне питання — не в кількості гравців, а в тому, хто і чим платить за агента.
На перший погляд, Duet і Muse грають на різних полях: Meta продає агента для повсякденного життя, Anthropic – для роботи. Але після запуску Muse for Small Business обидва прийшли до власника невеликого бізнесу з тими самими Shopify, QuickBooks і Stripe.
Для Meta малий бізнес – насамперед рекламодавець, а Muse підключається до його рекламних акаунтів. Тому агента можна роздавати майже безкоштовно. Це класичне здешевлення доповнення: недорогий агент збільшує попит на основний продукт – рекламу. Anthropic, відмовившись від реклами, заробляє лише на самому агентові. Звідси — платні тарифи, лист очікування і перевірка акаунтів раз на кілька годин, щоб не вичерпувати ліміти підписки.
У масовому сегменті малого бізнесу гонку, найімовірніше, виграє Muse. Він нативний для середовища, де такий бізнес уже працює: доступний у WhatsApp, бачить рекламний акаунт і статистику Instagram, нічого не коштує на старті. Duet пропонує схожі інтеграції, але за підписку й в окремому застосунку.
Простір для Anthropic відкривається там, де бізнес не живе в екосистемі Meta: професійні послуги, консалтинг, B2B. Агентові там доручають фінансові прогнози, дашборди чи прототипи, і вирішальною є якість складної роботи, а не близькість до рекламного кабінету. Там же відсутність реклами стає аргументом: агентові, який бачить бухгалтерію й договори, легше довіряти, якщо його власник нічого вам не продає крім самого агента.
Duet навряд чи займе високу позицію на всьому ринку, але має шанси стати першим вибором у професійному сегменті, де за агента готові платити.
Anthropic опублікувала дослідження про те, як ШІ змінив роботу її команди
Частка початківців серед нових технічних працівників компанії зменшується. ШІ скорочує потребу в початківцях чи змінює вимоги до них?
В Anthropic частка джунів серед нових технічних наймів упала з 27% до 9%, а в оцінках кандидатів найбільше зросла вага автономності й судження. Логіка зрозуміла. Близько 80% часу в інтерактивних сесіях агенти чекають на людину, тож вузьке місце вже не виконання, а судження: хтось має перевіряти, вирішувати й нести відповідальність.
Проте судження виховувала саме рутинна технічна робота. Як я писав у своєму блозі, помилки в ній були примусово помітні, і з часом сумнів ставав рефлексом. Саме цю роботу тепер забирає ШІ, тож ніша поступово закривається.
Виходить замкнене коло: джунів не наймаємо, а сеньйорів шукаємо. Звідки вони візьмуться, поки відповіді немає. Кожній компанії окремо вигідно, щоби сеньйора виростив хтось інший, проте ринку загалом — ні.
Логічною відповіддю була б зміна системи освіти, але це занадто повільна галузь. Найімовірніше, першими цю нішу займуть комерційні освітні компанії. Так колись курси програмування заповнювали прогалину, яку не встигали закрити університети.
В Україні у висновках про причинність варто бути обережнішими. Частка фахівців із досвідом до двох років зменшилася з 35% у 2022 році до 14% у 2025–2026 роках, але падіння почалося до хвилі агентного кодування. Тут свою роль відіграли війна й стиснення аутсорсу, а ШІ радше закріплює тренд.
