Форум
дом блог страница 2

Изкуственият интелект поставя фокуса върху BI системите и ги прави по-важни за бизнеса

от
Softvisia Squad
-
0

Фокусът вече е поставен върху участието на AI агенти в процеса на бизнес анализ

 

През последните месеци изкуственият интелект промени осезаемо начина, по който компаниите работят със своите бизнес данни. Тази тенденция обаче не води до изместване на системите за бизнес анализи (т.нар. BI – Business Intelligence), а ги превръща от инструменти за отчети, в умни помощници, с които бизнесът може по-бързо да задава въпроси, да открива зависимости и да стига от данните до конкретно решение.

Тази тенденция се вижда още по-ясно в тазгодишното издание на Магическия квадрант на Gartner® за платформи за анализи и Business Intelligence. Сред компаниите, позиционирани в квадранта на лидерите, отново са включени две от най-разпознаваемите BI решения на пазара – Power BI и Tableau. Новината идва в момент, когато очакванията към BI системите значително се променят – от това да събират информация от различни източници и да я представят чрез справки, графики и интерактивни табла, до днешните им възможности.

Съвременните BI платформи включват възможности за анализ чрез естествен език, автоматично генериране на изводи, семантични модели и AI функционалности, които помагат на потребителите да намират необходимата информация, без непременно да разполагат със задълбочени технически познания. Gartner вече включва и т.нар. agentic analytics – използването на AI агенти за автоматизиране на отделни задачи по пътя от данните до извода, при запазване на контрол върху източниците, правилата и достъпа до информация.

Точно тук е и една от големите промени в отношението към BI платформите. AI може да даде отговор за секунди, но качеството на този отговор зависи от това върху какви данни и бизнес правила стъпва. Затова способността една организация да подреди, моделира, управлява и разбира собствените си данни става по-важна, а не по-малко значима.

„Преди компаниите най-често започваха BI проект с въпроса какви отчети и табла искат да виждат. Днес разговорът все по-често започва с това какви решения искат да могат да вземат по-бързо. AI съкращава пътя до отговора, но зад него трябва да има надеждни данни, ясни бизнес правила и контекст. Именно затова BI системите няма да изчезнат, а постепенно се превръщат в основата, върху която бизнесът може реално да използва възможностите на изкуствения интелект“, коментира Даниела Димова, маркетинг мениджър на Тим ВИЖЪН България. Компанията работи с решенията на Microsoft, както и с Tableau, изграждайки BI системи според конкретните нужди, инфраструктура и източници на данни на организациите.

BI решенията поемат по различни пътища към AI анализа

При Power BI развитието все по-силно се свързва с Microsoft Fabric и Copilot, които дават възможност потребителите да задават въпроси директно към данните и да стигат по-бързо до нужния анализ. Tableau също разширява ролята на BI отвъд визуализацията, с фокус върху AI подпомогнатия анализ и агентния анализ.

И при двете платформи е видно, че BI системите вече не само показват какво се е случило, а помагат на бизнеса да разбере защо се е случило и какво следва. Именно това прави връзката между добре организираните данни, BI платформите и изкуствения интелект все по-важна. Експертите са категорични, че в условията на все по-широко използване на AI качеството и структурата на данните остават решаващи за това доколко надеждни ще бъдат и получените отговори.

Кутия за навиване на часовници – удобство и грижа за автоматичната колекция

от
Softvisia Squad
-
0

Автоматичният часовник е повече от обикновен аксесоар. За много хора той е комбинация от механика, дизайн и традиция, а при по-голяма колекция всеки модел може да има свое място и предназначение. Когато часовниците се сменят редовно, възниква и един практичен въпрос – как да бъдат съхранявани и поддържани готови за носене. В подобна ситуация кутия за навиване на часовници може да се окаже полезно решение.

В асортимента на iUni могат да бъдат открити различни технологични аксесоари, включително продукти, насочени към притежателите на автоматични часовници.

Когато часовникът не се носи всеки ден

Автоматичните модели получават необходимата за работата си енергия чрез движение. Ако часовникът остане настрана за по-дълъг период, неговият енергиен резерв постепенно се изчерпва и механизмът спира.

Самото спиране не означава, че часовникът е повреден. То е естествен резултат от липсата на движение. Неудобството се появява при следващото използване, когато може да се наложи отново да бъдат настроени часът, датата или други функции.

За човек, който сменя няколко автоматични часовника през седмицата, това може да се превърне в повтаряща се задача. Именно затова кутия за навиване на часовници е по-интересна най-вече за колекционери и за хора, които не носят постоянно един и същ модел.

Повече от обикновена кутия за съхранение

Стандартната кутия за часовници има предимно защитна функция. Тя пази аксесоарите организирани и намалява риска от случайни удари, прах или драскотини.

Кутията за навиване добавя към това и контролирано движение. Часовникът се поставя върху специална стойка, която се върти на определени интервали. По този начин автоматичният механизъм получава движение и може да остане активен.

Това превръща устройството едновременно в място за съхранение, технически аксесоар и начин за представяне на часовника.

Не всички часовници имат еднакви нужди

При избора на кутия за навиване на часовници е добре да се обърне внимание на настройките, а не само на външния вид.

Различните автоматични механизми могат да имат различни изисквания относно посоката и количеството на движение. При някои часовници навиването се извършва в едната посока, при други – в двете.

Затова моделите с възможност за избор между различни режими могат да бъдат по-гъвкави. Особено при колекция с часовници от различни производители е полезно настройките да могат да се адаптират към конкретния механизъм.

Преди употреба е разумно да се проверят препоръките за съответния часовник.

Един часовник или цяла колекция?

Размерът на устройството е друг важен фактор. Човек, който притежава само един автоматичен часовник и го оставя за кратки периоди, може да избере компактен модел.

При колекция изборът е различен. Кутия с няколко позиции позволява повече часовници да бъдат съхранявани и поддържани на едно място.

Практично е да се провери дали отделните позиции могат да работят независимо, особено когато часовниците имат различни технически изисквания.

Така кутия за навиване на часовници може да бъде избрана според реалния размер на колекцията, а не само според външния дизайн.

Тишината има значение

Една характеристика, която понякога се подценява, е шумът на мотора.

Ако устройството ще бъде поставено в гардеробна или отделна стая, това може да не бъде основен фактор. Но при използване в спалня, кабинет или тихо работно пространство, ниското ниво на шум е значително по-важно.

Затова моторът, начинът на работа и паузите между циклите са характеристики, които си струва да бъдат разгледани преди покупката.

Част от интериора

Часовниците често се избират и заради дизайна си, затова е логично и аксесоарът за тях да изглежда добре.

Съвременните кутии за навиване могат да имат прозрачен капак, вътрешно осветление или декоративно покритие. По този начин часовникът остава видим и подреден, вместо да бъде прибран в чекмедже.

За някои собственици това е важна част от удоволствието от колекцията. Устройството не е само функционално, а може да бъде и елемент от интериора.

Практичен избор за любителите на автоматични модели

Не всеки автоматичен часовник задължително се нуждае от подобно устройство. Ако се носи ежедневно, естественото движение обикновено е достатъчно.

При няколко часовника обаче кутия за навиване на часовници може да внесе повече ред и удобство. Тя позволява избраните модели да останат в движение и същевременно да бъдат съхранявани на подходящо място.

С продуктовото разнообразие на iUni любителите на технологични аксесоари и автоматични часовници могат да откриват решения, съобразени с различни нужди. Правилно подбраният модел може да допълни колекцията както с функционалност, така и с по-елегантен начин за нейното представяне.

Има ли нужда България от AI министър

от
Softvisia Squad
-
0

Стратегията е налице, но между нея и реалните резултати остава важна стъпка

 

Целият свят говори за ИИ, внедрява ИИ и на този фон България не стои съвсем на опашката. Има национална стратегия, научна и технологична инфраструктура и вече реализирани AI инициативи в публичния сектор. INSAIT е научен актив, за който повечето държави в региона могат само да мечтаят. НАП премина от пилот към разширено използване на AI система, стъпила върху български модели. BRAIN++ е официална част от европейската мрежа от AI фабрики. Едно ведомство (Министерството на иновациите и дигиталната трансформация) ръководи, координира и контролира политиката по изкуствен интелект. На хартия България изглежда подредена.

Защо резултатът не се усеща в реалната икономика? Едва 6.5% от българските фирми използват AI, при средно 13.5% за ЕС. Краткият отговор – защото между политическия мандат и работещите системи има празно пространство. Концепцията за изкуствен интелект, приета още през 2020 г., предвижда оперативен план с отговорници, срокове и показатели. Шест години по-късно няма публичен документ, който да показва кой какво изпълнява и докъде е стигнал. Европейският регламент за AI изискваше до август 2025 г. да определим националните надзорни органи. По последните публични данни назначенията още се подготвят. А проектът за изграждане на регулаторна лаборатория беше оценен от Министерството на финансите с нисък приоритет.

За бизнеса това не са абстрактни теми. Фирмите, които днес внедряват скъпи и високорискови AI системи, не знаят кой официален орган регулира средата. Липсва звено, което координира отделните политики, следи за изпълнението им и осигурява връзката между държавните институции, компаниите и експертната общност.

„Всяка седмица влизам в български компании, които внедряват изкуствен интелект, и виждам един и същ проблем – ентусиазъм, който често приключва на ниво пилотен проект, инструменти, закупени на парче, и липса на обща посока. Държавата не бива да допуска същия модел“, коментира Яни Лозанов, основател и CEO на Ethera Technologies, която внедрява AI решения и помага на бизнеса да оптимизира процесите си чрез AI.

По думите му въпросът не е толкова в създаването на нова административна структура, колкото в това да има единна точка на отговорност за изпълнението.

Концентрирана експертиза и ресурс

Според Яни Лозанов практично решение за България би било малко експертно звено от 10-20 души с ясен хоризонтален мандат и ресурс за работа с всички министерства. И собствен ред в Бюджет 2027.

„Това звено има 4 основни задачи. Първо, споделя експертизата. Държавата никога няма да назначи AI инженери във всяко министерство. Когато образованието поиска AI в училищата, идва екипът, който вече е минал през внедряването в НАП. Второ, изгражда общите блокове – сигурен достъп до модели, стандарти за данните, ясни правила за възлагане на AI проекти. Трето, подрежда приоритетите. Визията идва отгоре, проблемите идват отдолу, звеното „пресича“ двете и започва от най-ценното. Четвърто, слага „предпазните огради“. Правилата трябва да дойдат преди ентусиазма“, посочва Лозанов.

Как го правят другите?

Опитът в ЕС показва, че държавите избират различни институционални модели, но общото между тях е наличието на конкретни структури и хора, които координират AI политиката.

В Испания националната AI политика е свързана с Министерството за дигитална трансформация и държавния секретар по дигитализация и ИИ. Има специализирана Агенция за надзор на изкуствения интелект (AESIA), която има ключова роля в отговорното внедряване и надзора.

В Литва Министерството на икономиката и иновациите разработва националните стратегически насоки за AI за периода 2026-2035 г., чиято цел е преходът от отделни инициативи към координирана национална AI екосистема.

В Кипър националната стратегия е разработена от специализирана National AI Taskforce, ръководена от главния научен съветник по изследвания, иновации и технологии.

Общото между работещите модели е концентрираната експертиза и отговорност.

Измерване на изпълнението

Със създаването на звеното следващата важна стъпка е всяка приоритетна AI инициатива да има публично проследими цели – какъв проблем решава, какъв ресурс изисква, кой отговаря за нея, какъв е срокът и какъв резултат се очаква.

„AI не чака административните процедури. България вече има много от необходимите елементи – експерти, научна инфраструктура, бизнес и политически мандат. Това, което липсва, е достатъчно силна координация между тях. И въпросът не е как ще се нарича човекът – министър, комисар, координатор. А да има човек, който носи отговорност да превърне стратегията в реални измерими резултати“, обобщава Яни Лозанов.

Google Threat Tracker разкрива как хакерите използват AI агенти за киберпрестъпления

от
Softvisia Squad
-
0

Google публикува обновената версия на своя доклад Google Threat Intelligence Group (GTIG), който се базира върху разследванията на Mandiant за злоупотребата с Gemini от злонамерени лица, престъпния свят и няколко други източници. Той е предназначен да даде настояща картина на истинската ситуация за това нововъзникващо предизвикателство. GTIG AI Threat Tracker за третото тримесечие на 2026 г. разкрива как противниците използват изкуствен интелект през целия жизнен цикъл на кибератаката, за да подобрят възможностите си по много начини, като го включват активно в своите операции. Случаите на употреба на мощни AI агенти вече не опират само до експерименти и не се ограничават до проблема с откриването на уязвимости.

• BASIN CASTLE, част от китайска хакерска кибергрупа, използва LLM за помощ в задачи от проучване на цели до отстраняване на грешки по време на проникване.

• Друга китайска група за кибершпионаж се опита да използва Gemini, за да изгради автоматизирана рамка за тестване за проникване, която след това с помощта на AI агенти да извършва първите етапи на проникванията.

• Групата за киберсигурност на Google, Mandiant наблюдава масова кампания за събиране на идентификационни данни, организирана от мултиагентна рамка, разположена върху открадната инфраструктура. Кампанията се разраства и автономно компрометира хиляди идентификационни данни в рамките на шест часа.

Потребителите и системите с изкуствен интелект също стават все по-апетитна цел за атака. Киберпрестъпниците крадат ценна интелектуална собственост, свързана с AI разработките. Сравнително новата верига за доставки на изкуствен интелект също привлича вниманието, създавайки нови възможности за престъпниците да се възползват от разработчиците и асистентите за AI кодиране.

• TeamPCP се фокусира силно върху веригата за доставки на изкуствен интелект и внедрява зловреден софтуер с функционалност, предназначена да се възползва от нововъзникващите AI системи. Изключително успешният актьор е проникнал с бекдор в инструменти, използвани от AI асистентите по кодиране и дори е отровил метаданните на пакети с отворен код. Taka e заблудил самите AI асистенти, което е довело до препоръчване на злонамерени зависимости на разработчиците. Зловреден софтуер, внедрен от актьора, включва злонамерени подкани, които са били използвани за тайно изпълнение на команди.

• Екипът на Mandiant наскоро разследва множество инциденти, при които собствени данни и модели на изкуствен интелект са били насочени към секторите на технологиите, здравеопазването, медиите и развлекателната индустрии в Северна Америка и Европа. В някои случаи злонамерените лица заплашват да публикуват публично данните, ако не бъде платен откуп.

За да задоволят нарастващото си търсене на достъп до изкуствен интелект, злонамерените лица крадат идентификационни данни и възможности за закупуване чрез нелегални схеми. Локалните модели, хоствани на компрометирани сървъри, също така предлагат на злонамерените лица възможността да избегнат търговско наблюдение.

• Открихме киберпрестъпникът UNC6508, свързан с Китай, който е провел мащабна кампания за проникване в медицински заведения в САЩ, използвайки компрометиращи облачни среди за хостване на локален AI модел.

• През април 2026 г. екипът на Mandiant е засякъл злонамерено лице да използва достъпа, за да разположи инфраструктура с изкуствен интелект, която след това е била използвана за поддържане на неоторизирани AI натоварвания, възползвайки се от проникване в облачни среди за предоставяне на високопроизводителни изчислителни системи с графични процесори за сметка на жертвата.

• Наблюдаван е клъстер от дейности на ИТ служители в Северна Корея, участващ в групова регистрация на API интерфейси за езикови AI модели, използвайки отвлечени акаунти за мащабиране на операции.

Джон Хълткуист, главен анализатор в Google Threat Intelligence Group, коментира:

„В този момент можем да предположим, че всички участници в атаките използват AI в някакъв капацитет, което е повлияло на техните операции. Както всички останали, ние сме загрижени за проблема с уязвимостта, но AI се прилага в няколко други области и това ще бъде особено предизвикателство, тъй като се прилагат агентни модели, създавайки по-мащабиран и по-бърз противник. Престъпниците, като тези, които проведоха масова експлоатационна кампания само за шест часа, ще гравитират към атаки, които са по-бързи, отколкото можем да отговорим. За да се разраснат и да се доберат до AI ресурси, участниците в атаките ще се опитат да ги откраднат. Дори участници в кибершпионажа като UNC6508 са склонни да използват компрометирани системи. Този участник също използва локален модел, което му позволява да избегне търговско наблюдение. Има ново поколение участници в атаки, като TeamPCP, които ще се насочат към AI системи, докато ги включваме в нашия технологичен стек. Засега веригата за доставки е основният им интерес, но е ясно, че ще търсят други възможности.“

Българската AI платформа Operator.net ще бъде представена на Robotics Strategy Forum 2026

от
Softvisia Squad
-
0

С нея посетителите ще могат да си създадат приложения в реално време направо на събитието

 

Българската индустрия, роботиката, автоматизацията и все по-осезаемото навлизане на изкуствения интелект в реалните бизнес процеси ще бъдат сред основните теми на Robotics Strategy Forum 2026. Събитието ще се проведе на 10 септември в София Тех Парк под мотото „Ренесанс на българската индустрия“ и ще събере технологични компании, инженери, предприемачи и експерти от различни сфери.

Програмата обхваща индустриален изкуствен интелект, роботика, автоматизация, авиация, електроника, 3D принтиране и развитието на българското производство, а в експо зоната ще участват над 50 иновативни компании. Част от събитието ще бъде и специализираната зона Additive Days 2026, посветена на адитивното производство и практическите приложения на 3D технологиите в индустрията, науката и образованието.

Сред участниците тази година е и българската софтуерна компания ERP.BG. Основателят ѝ Иван Аржентински ще бъде лектор на форума, а компанията ще има и собствен щанд в експо зоната. Фокусът на нейното участие ще бъде Agentic AI платформата Operator.net, както и App Builder – свързаният с нея инструмент, който позволява на компаниите да създават собствени бизнес приложения директно в ERP средата, без програмиране.

Темата отразява една от по-съществените промени в начина, по който бизнесът използва изкуствения интелект. AI все по-често излиза от ролята на помощник за информация и анализи и започва да изпълнява конкретни задачи, да участва в процеси и да автоматизира част от ежедневната работа.

От AI, който отговаря, към AI, който върши работа

Operator.net е Agentic AI платформа, интегрирана с ERP системата ERP.net. Чрез нея могат да се създават AI агенти, които работят с фирмена информация, изпълняват конкретни задачи, следват зададени процеси и автоматизират повтарящи се действия.

Към тази среда се добавя и App Builder, който позволява на потребителите сами да създават приложения според нуждите на конкретния бизнес. Вместо да описват задание на програмист и да преминават през стандартния цикъл на разработка, те могат с текстова или гласова команда да зададат какво приложение им е необходимо и как трябва да работи то.

Така хората, които познават даден процес най-добре, могат да участват директно в създаването на решението и да го променят според реалните си нужди. По време на събитието посетителите ще имат възможност да създат собствени приложения направо на щанда на компанията.

„Това е следващата логична стъпка в еволюцията на ERP.net и ERP софтуера като цяло – от система, която управлява бизнеса, към платформа, която се адаптира към него. С App Builder всеки потребител може не само да комуникира със системата чрез изкуствен интелект, а и да я моделира така, че да е изцяло съобразена с неговите нужди“, коментира Иван Аржентински.

Над 450 приложения за два месеца

Само два месеца след пускането на App Builder чрез платформата са създадени над 450 приложения, които покриват различни практически задачи – обработка на поръчки и счетоводни документи, производство, доставки, сервизни дейности, отчитане от машинни оператори и специализирани интерфейси за служители.

Съществената разлика спрямо самостоятелните инструменти за т.нар. vibe coding е, че тези приложения могат да използват данните и бизнес обектите, които вече се намират в ERP системата – клиенти, продукти, документи, операции и друга фирмена информация.

Новосъздадените приложения могат да използват и агентите в Operator.net за изпълнение на задачи, анализи и автоматизации. По този начин те не остават отделни помощни инструменти, а могат да бъдат включени директно в конкретни бизнес процеси.

Как AI променя ролята на CRM към активен помощник в продажбите

от
Softvisia Squad
-
0

Изкуственият интелект постепенно излиза от ролята на помощник за отделни задачи и започва да се превръща в част от ежедневните бизнес процеси. След периода на експерименти с генериране на съдържание, анализи и обобщения, все повече компании търсят следващата практическа стъпка – как AI да поеме конкретна работа, да използва фирмена информация и да взаимодейства със системите, с които служителите работят всеки ден.

Именно тук все по-голямо значение придобиват AI агентите – специализирани дигитални помощници, създадени за конкретни задачи и процеси. С Microsoft Copilot Studio и Power Platform компаниите могат да изграждат такива агенти според собствената си организация на работа, данни и правила.

В сферата на продажбите един такъв агент би могъл да получи клиентско запитване, да провери информацията в CRM, да извлече свързани данни от друга бизнес система, да подготви необходимия контекст за служител и да задейства следваща стъпка от процеса. Така AI агентите се превръщат от универсални асистенти в инструменти, които могат да бъдат изграждани около конкретна бизнес задача. Не само това, но и наличието им изцяло променя мястото и ролята на CRM системите в продажбените процеси.

В един търговски отдел AI агентът може да събира информация за потенциален клиент преди среща, да подготвя история на комуникацията, да следи за неизпълнени последващи действия или да подпомага квалифицирането на нови запитвания. За да се гарантира непрекъсваемостта на процесите, паралелно с това в друг отдел агент може да обработва вътрешни заявки, да намира информация в корпоративна база, да подготвя документи или да задейства процеси по одобрение.

Microsoft Copilot Studio е инструментът, който позволява да бъде зададена логиката, по която работи всеки един агент, неговите знания, инструкции и действия. Чрез решенията Microsoft Power Platform тези умни помощници могат да бъдат свързан с различни приложения, данни и автоматизирани процеси.

„Това, което променя подхода на работа, е възможността AI агент да бъде изграден около реално протичащите в една компания процеси. Всеки бизнес има специфики, които понякога трудно могат да се вместят в софтуерните инструменти. Възможностите на изкуствения интелект вече позволяват много по-лесно в началото да се поставят конкретната задача, данните и системите, които вече се използват и в съответствие с тях да се гради автоматизация“, коментира Даниела Димова, маркетинг мениджър на Тим ВИЖЪН България.

 Най-голям потенциал има между отделните системи

Наблюденията на експертите показват, че служителите губят най-много време не вътре в дадена система, а прескачайки между няколко различни приложения. Фирмените процеси често изискват работа с няколко решения паралелно. Една поръчка или заявка например може да започне по имейл, клиентската информация да се намира в CRM система, наличности или финансови данни в ERP, документите на трето място, а финалното одобрение да изисква включването на конкретен служител или мениджър в процеса.

Когато в компанията липсва интеграция между подобни отделни системи, служителят на практика се превръща в посредник между тях. Персонализираният AI агент може да поеме част от тази координация и да спести ценно време. Той може да извлича необходимата информация, да я обобщава, да задейства автоматизирани процеси или да насочва задачи към правилния човек.

При това човешкият контрол не отпада. Компанията сама определя кои действия могат да бъдат автоматизирани и при кои е необходимо потвърждение, проверка или решение от служител. Същевременно агентите документират всяка предприета стъпка, която може в последствие да се проследи и анализира.

Първо процесът, после агентът

Достъпът до технологията не означава, че всеки процес трябва да бъде автоматизиран. Според експертите на Тим ВИЖЪН България, една от най-честите грешки, които компаниите правят, е да започнат с въпроса „Какъв AI агент можем да създадем?“, вместо да установят къде реално губят време и пари, и какъв проблем искат да решат.

Затова, подобно на внедряването на всяка една система за бизнес управление, първата стъпка е анализ на самия процес и установяване кои действия се повтарят, къде служителите търсят или прехвърлят информация ръчно, какви решения могат да бъдат автоматизирани и къде трябва да остане човешкият контрол. След това вече могат да бъдат определени източниците на данни, достъпите, необходимите интеграции и действията, които агентът ще изпълнява.

Планът на ЕС за изграждане на AI гигафабрики: възможност за Европа и ролята на AMD

от
Softvisia Squad
-
0

Европейският съюз ускорява инвестициите си в инфраструктура за изкуствен интелект чрез инициативата AI Gigafactories. Какво представляват тези мащабни изчислителни центрове, кои организации участват в проекта, какъв е графикът за реализация и защо технологии като AMD EPYC и AMD Instinct могат да се превърнат в ключов елемент от развитието на европейската екосистема за изкуствен интелект?

Европейската стратегия за изкуствен интелект и инициативата AI Gigafactories

Европейският съюз предприема решителна стъпка към изграждането на собствен капацитет в областта на изкуствения интелект. Чрез съвместното предприятие EuroHPC, което координира европейските инвестиции в суперкомпютри, AI технологии и високопроизводителни изчисления, Брюксел цели да създаде условия за разработването и внедряването на съвременни AI модели в Европа. Основната цел е континентът да намали зависимостта си от изчислителна инфраструктура, управлявана предимно от компании извън ЕС, особено от Съединените щати.

В този контекст EuroHPC стартира инициатива на стойност до 10 милиарда евро за избор на консорциуми, които да изградят и управляват бъдещите AI гигафабрики – мащабни изчислителни центрове, предназначени за обучение и работа на следващото поколение модели с изкуствен интелект. Сред държавите, включени в процедурата за големи AI гигафабрики, е Гърция, което ѝ дава възможност да стане домакин на подобен проект, ако бъде избран консорциум с инфраструктура в страната. На този етап обаче EuroHPC все още не е обявила кои кандидатури ще получат финално одобрение.

Какво представляват AI гигафабриките и защо Европа инвестира милиарди в AI инфраструктура

AI гигафабриката е изключително мащабен център за данни, оборудван с хиляди, а в някои случаи и със стотици хиляди процесори и AI ускорители. Тези системи са свързани чрез високоскоростни мрежи и са специално проектирани за обучение, внедряване и работа на най-съвременните модели за изкуствен интелект.

Подобна инфраструктура се изгражда в мащаби, невиждани досега в Европа. Енергийните ѝ потребности могат да се сравняват с тези на средно голям град, а реализацията на подобни проекти изисква надеждно електрозахранване, модерни охлаждащи системи и високопроизводителна цифрова инфраструктура.

Именно затова Европейският съюз разглежда AI гигафабриките като стратегически ресурс. Те трябва да осигурят изчислителната мощност, необходима за разработването на следващото поколение AI технологии в Европа, като същевременно подкрепят научните изследвания, иновациите и конкурентоспособността на европейската икономика.

Ролята на България в европейската програма за AI Gigafactories

За България възможността изглежда по-различно, но е не по-малко важна. Страната вече разполага със суперкомпютъра Discoverer и продължава да развива своя капацитет чрез проекта Discoverer++, което ѝ дава ценен практически опит в работата с инфраструктура от клас EuroHPC и затвърждава позицията ѝ като значим участник в развиващата се европейска екосистема за изкуствен интелект. Макар че България не е сред държавите кандидати за домакин на AI Gigafactory в рамките на настоящата процедура, български университети, научни организации и технологични компании могат да се включат в регионални консорциуми и да получат достъп до бъдещата европейска AI инфраструктура.

За малките и средните предприятия това е важен сигнал. Европа инвестира в инфраструктурата, която ще стои в основата на следващото поколение AI решения, а България има възможност да участва не само като потребител на тези ресурси, но и като източник на експертиза. Натрупаният опит чрез Discoverer и активното участие в екосистемата на EuroHPC дават на страната добра основа да се включи в бъдещото развитие на европейския изкуствен интелект.

График на европейските AI Gigafactories: ключови етапи и следващи стъпки

• Юли – август 2026 г.: Публикуване на документацията и стартиране на консултациите и процедурите за кандидатстване.

• Септември 2026 г.: Подаване и оценка на предложенията от заинтересованите компании и консорциуми.

• Октомври 2026 г.: Избор на проектите и определяне на споразуменията за изпълнение.

• Ноември 2026 г. и след това: Начало на проектирането, строителството и интеграцията на инфраструктурата.

• 2027 – 2030 г.: Разширяване на AI капацитета на Европа и развитие на свързаната с него икономическа и научноизследователска екосистема.

Технологиите на AMD за AI Gigafactories

Според д-р Томас Захария, старши вицепрезидент в AMD, най-голямото предизвикателство при подобни проекти е постигането на правилен баланс между процесорна мощност, AI ускорители, памет, мрежова инфраструктура и енергийна ефективност. С други думи, успехът на една AI Gigafactory не зависи само от броя на инсталираните ускорители, а от начина, по който всички компоненти работят заедно като единна система.

За ефективната работа на подобен мащабен AI център е необходима цялостна технологична платформа. AMD залага на отворен подход, който обединява:

• процесори AMD EPYC™

• ускорители AMD Instinct™

• мрежови решения AMD Pensando™

• отворената софтуерна платформа AMD ROCm™

Компанията посочва, че вече е постигнала четирикратно повишаване на енергийната ефективност на своите AI системи спрямо нивата от 2024 г., а до 2030 г. си поставя за цел двадесеткратно подобрение на ефективността на ниво сървърни шкафове.

Според AMD само два AI шкафа през 2030 г. биха могли да осигурят изчислителната производителност, за която през 2024 г. са били необходими около 570 шкафа. Това би довело до значително по-ниско потребление на електроенергия и съответно до намаляване на въглеродните емисии.

AMD подкрепя и концепцията за Sovereign AI (суверенен изкуствен интелект), която дава възможност на организациите да запазят контрол върху своите данни, модели и инфраструктура, без да бъдат обвързани с един конкретен доставчик или технологична екосистема.

Влияние върху околната среда: устойчиви ли са AI гигафабриките?

Критиците често посочват високото потребление на електроенергия и вода като едни от основните предизвикателства пред изграждането и експлоатацията на AI гигафабрики.

Според експерти обаче оценката на подобни проекти не трябва да се основава единствено на общото потребление на ресурси, а и на тяхната ефективност. Новото поколение системи използва течно охлаждане, усъвършенствани технологии за управление на електрозахранването и оптимизирани изчислителни архитектури, които значително намаляват енергията, необходима за изпълнението на всяка задача.

Допълнително предимство е, че отделяната от центровете за данни топлина може да бъде оползотворена за отопление на обществени и жилищни сгради или да се интегрира в градските топлофикационни мрежи. Подобни решения вече се прилагат в страни като Финландия и Германия.

В крайна сметка екологичният отпечатък на една AI гигафабрика зависи не само от нейния размер, но и от технологията, по която е изградена, както и от начина, по който е интегрирана в местната енергийна и икономическа среда.

Как AMD EPYC и AMD Instinct могат да подпомогнат европейските AI Gigafactories

Инициативата за европейските AI Gigafactories е много повече от изграждането на нови центрове за данни. Нейната цел е да създаде стратегическа инфраструктура, която да укрепи конкурентоспособността на Европа, да ускори научните изследвания и да стимулира иновациите в областта на изкуствения интелект през следващите години.

За България подобни проекти биха могли да открият сериозни възможности. Благодарение на суперкомпютъра Discoverer и бъдещата система Discoverer++, страната вече има натрупан опит в рамките на екосистемата EuroHPC. Ако в региона бъде реализирана AI Gigafactory, това може да увеличи търсенето на специалисти в областта на високопроизводителните изчисления и изкуствения интелект, да създаде нови перспективи за университетите, научните организации и технологичния сектор, както и да осигури на стартиращите компании и малките и средни предприятия достъп до изчислителни ресурси от следващо поколение. По-тясното включване в европейската AI инфраструктура би могло също да привлече нови инвестиции, международни партньорства и висококвалифицирани кадри, като допълнително затвърди позицията на България на картата на цифровите иновации в региона.

В този контекст AMD се утвърждава като компания, способна да предложи всички основни компоненти, необходими за една модерна AI Gigafactory: процесори, ускорители, мрежови технологии и отворена софтуерна платформа. Ако Европа се стреми към високопроизводителна, енергийно ефективна и независима AI инфраструктура, решенията на AMD са сред технологичните опции, които могат да помогнат за реализирането на тази визия.

ERP.BG позволява на всеки да си създава Business Intelligence приложения в реално време

от
Softvisia Squad
-
0

Българската софтуерна компания ERP.BG, която наскоро представи своята AI agentic екосистема, обяви следващата мащабна стъпка в технологичната си еволюция. Потребителите на платформата ERP.net вече могат да създават високопроизводителни Business Intelligence (BI) приложения само с няколко текстови или гласови команди (промптове) благодарение на разширените възможности на инструмента App Builder.

Нововъведението извежда концепцията за бизнес анализи на напълно непознато досега ниво. За разлика от традиционните BI системи, които изискват сложни интеграции и дълъг „нощен ребилд“ на данните, новото решение работи изцяло в реално време. Системата е способна да обработва милиони записи и терабайтови бази данни мигновено, предоставяйки на мениджмънта интерактивни дашборди с актуална информация във всяка секунда.

Интелигентен анализ с един промпт

Създаването на сложна BI апликация вече не е запазена територия за високоплатени софтуерни инженери. Чрез вградената среда за „vibe coding“ потребителят може да дефинира нужните анализи с обикновен разговор с изкуствения интелект.

Практически пример от реална употреба показва, че напълно функционално интерактивно BI приложение с филтри и визуализации може да бъде генерирано със само два промпта. Потребителите имат свободата да доуточняват в движение какви допълнителни данни да се извличат, какви филтри да се прилагат и как да изглежда крайният интерфейс, без да пишат нито един ред код. Този подход на практика прави някои традиционни и тромави инструменти излишни в ежедневната бизнес практика.

Агентите на Operator.net поемат анализите

Всички интелигентни агенти в платформата Operator.net вече притежават способността да анализират данни в дълбочина. Потребителите могат директно да попитат специализирания AI агент Business Specialist за състоянието на продажбите или други ключови метрики, без значение колко мащабен е обемът на базата данни в предприятието. Агентите обработват заявките мигновено, осигурявайки точна и защитена корпоративна информация в реално време, без данните да напускат сигурната среда на компанията.

„С App Builder всеки потребител може не само да комуникира със системата чрез изкуствен интелект, а и да я моделира така, че да е изцяло съобразена с неговите нужди“, споделя Иван Аржентински, основател и управляващ съдружник на ERP.BG. Добавяйки възможност за лесно създаване на нови BI инструменти, ERP.net затвърждава позицията си на модерна бизнес операционна система, която се адаптира към нуждите на бизнеса за дни и седмици, а не за месеци.

Технически изисквания и достъп

Новата BI функционалност е налична и работи за последните билдове на версия 27 на ERP.net. Всички настоящи клиенти и партньори на компанията могат да изпробват революционната технология още днес, като използват тестовата база данни TESTDB. Създадените BI приложения се интегрират директно в уеб клиента на ERP.net и могат да бъдат споделяни или предлагани на по-широката бизнес общност чрез marketplace.erp.net.

FinOps за ерата на AI: Нови гъвкави опции за таксуване и контрол на разходите за агенти за изкуствен интелект

от
Softvisia Squad
-
0

Тъй като изкуственият интелект поема все по-сложна работа, бизнес лидерите са изправени пред ново предизвикателство: да позволят бързи иновации с помощта на AI агенти, като същевременно защитават своите маржове и бюджети. За да се постигне реална възвръщаемост от AI, финансовите операции (FinOps) и управлението на разходите трябва да се развиват успоредно с технологията, предоставяйки ви ясна видимост, проактивен контрол на разходите и гъвкави модели на плащане, които отговарят на нуждите на бизнеса.

Ето защо днес представяме разширена гъвкавост при таксуването и нови инструменти за управление на разходите за ползване на AI агенти в Gemini Enterprise и инструменти за разработчици като Google Antigravity в Gemini Enterprise и Android Studio.

  • Гъвкави опции за плащане: Компаниите могат да комбинират предвидимите ни съществуващи абонаменти за потребителско място с нова опция за плащане според потреблението (pay-as-you-go) в Gemini Enterprise, която позволява да се изпълняват натоварвания от AI агенти, без да се достига лимитите на квотите по средата на задачата.
  • Достъп за разработчици, едно място за управление на >AI: Използването на Google Antigravity и Android Studio с AI вече е включено в корпоративния абонамент за Gemini Enterprise (засега достъпен за избрани клиенти и по-натам ще се разшири обхвата му), което дава на разработчиците повече, без да се увеличава мениджърския контрол. Използването на Antigravity, платформата и приложението се обединява в един изглед, вместо отделни лицензи и силози за фактуриране.
  • Плащане на по-малко с нарастването на потреблението: Ако AI натоварванията на един бизнес са постоянни или нарастват, гъвкавите спестовни планове (Flexible Savings Plans – FSPs) позволяват да се определи месечен разход, който устройва всеки един бизнес и да се спести между 10% и 20% от разходите за токени — без изисквания за минимуми, без максимуми и без нов изолиран процес на таксуване.
  • Консолидирани предпазни рамки за разходите: Вече могат да се задават твърди месечни лимити за разходите за AI и проекти, да се оценяват текущите оперативни разходи за агенти и да улавяте внезапни скокове в бюджета, преди те да бъдат фактурирани.

Гъвкавост на екипите без загуба на контрол над разходите в Gemini Enterprise

Всяка организация работи по различен начин. Дори в рамките на един и същ бизнес няма два екипа, които да консумират AI по един и същ начин. Бизнес потребителите могат да разчитат на стабилни, ежедневни инструменти за продуктивност. Междувременно техническите екипи могат да изпълняват натоварвания от AI агенти на тласъци.

Компаниите могат да подберат различни възможности и разходи с начина, по който действително се извършва работата и те да се комбинират в избори за плащане, лицензиране и функции в Gemini Enterprise:

Опция How it works Why it helps optimize spend
Абонамент за потребителско място за приложението Gemini Enterprise Плащате фиксирана месечна такса на потребител, която включва ежедневни пулове от квоти, споделени в целия ви проект. Предвидимо бюджетиране. Предоставя на финансовите екипи ясна, стабилна месечна база за екипи с постоянни ежедневни нужди от продуктивност.
[Ново] Абонамент за консумация с плащане според потреблението (pay–as–you–go) за приложението Gemini Enterprise

*достъпно за избрани клиенти и скоро с по-широко разпространение

 Няма първоначален ангажимент или базова абонаментна такса, което означава, че плащате строго за изчислителните ресурси и токените, които вашите екипи консумират по стандартните тарифни планове за API модели. Плащате само за това, което използвате. Вашите разходи се мащабират автоматично нагоре и надолу с реалното потребление, гарантирайки, че никога не плащате за празни места, когато търсенето по проекта спадне
[Ново за Antigravity в Gemini Enterprise] Консолидирани споделени квоти Ежедневните лимити за потребление се обединяват в рамките на целия проект, позволявайки на бизнес приложенията, инструментите за разработчици и персонализираните агенти да черпят от една и съща споделена квота. Споделената квота винаги се изразходва първа, а администраторите могат да контролират дали се разрешават превишения, като в този случай те се таксуват по тарифите за плащане според потреблението. Максимално използване на ресурсите: Неизползваните ежедневни лимити от бизнес потребителите автоматично поемат сериозните нужди на разработчиците или персонализираните API агенти, така че нито една част от квотата не отива напразно
[Очаквайте скоро] Ценообразуване с отложено изпълнение

*достъпно за избрани натоварвания скоро

 Маркирайте допустимите натоварвания от агенти като отложени, а нашият интелигентен планировчик в Gemini Enterprise Agent Platform ще ги изпълни в часовете с извънпиков капацитет Значителни отстъпки за работа, която може да изчака: AI натоварванията могат да се изпълняват на отделен, извънпиков капацитет, като плащате до половината от цената за инференция и напълно заобикаляте стандартните лимити за квоти – което ви позволява да изпълнявате значително по-голям обем от агенти в рамките на същия бюджет

Eдин абонамент за Gemini Enterprise с модерни инструменти за AI агенти

Стартираме достъп до Google Antigravity в Gemini Enterprise – платформа за разработчици, ориентирана приоритетно към агенти, която носи мощни възможности за кодиране чрез AI агенти и изграждане на такива на техническите екипи, включена в абонаментите за Gemini Enterprise за клиенти отговарящи на условията. В допълнение, разработчиците на Android могат да се възползват от квотата за Google Antigravity, включена в абонаментите им за Gemini Enterprise, директно в Android Studio – агентната среда за разработка (IDE) за професионално създаване на Android приложения.

За да бъдем по-ефективни с разходите за агентно кодиране, ние обединяваме квотата за инструменти за разработчици, включена във всеки абонамент за Gemini Enterprise, и я правим достъпна за целия проект в Google Cloud, така че екипите ви да могат да се възползват от капацитета, който вече купувате. Разработчиците получават достъп до усъвършенствани инструменти за AI агенти, докато вие поддържате централизирано управление и контрол.

Gemini Enterprise вече е специално изграден за отделните индустрии

от
Softvisia Squad
-
0

Google Cloud обяви старта на Gemini Enterprise за финансови услуги и правни услуги, първото от серия специализирани, пакетирани индустриални решения, изградени върху сигурната платформа Gemini Enterprise в контролирана среда, която предоставя най-доброто от Google AI за всеки професионалист, за всеки работен процес и съобразено с начина му на работа.

Всяко индустриално решение предоставя възможности за изкуствен интелект, които са готови за употреба, специфични за дадената област и специално разработени за нея. Те могат да включват персонализирани агенти, специализирани „умения“, предоставящи прости преки пътища за управление на различни работни потоци, конектори за данни и оптимизации на модели, пригодени за конкретна индустрия. Изградени върху инфраструктурата на Google Cloud и платформата Gemini Enterprise, те предоставят на бизнеса възможностите за сигурност, управление, съответствие и управление на разходите, които очакват от една корпоративна платформа.

Данните за клиентите, бизнес правилата, интелектуалната собственост, персонализираните агенти и резултатите от моделите остават поверителни за тяхната организация, което гарантира, че управлението на риска, регистрирането на одита и управлението са вградени в архитектурата на платформата. Освен това, подходът „full-stack“ на Google Cloud, пълни решения от инфраструктурата и моделите до приложния слой – гарантира, че организациите могат да оптимизират производителността и разходите и да увеличат максимално стойността на своите инвестиции в изкуствен интелект.

Свързване на иновациите, сигурността и съответствието с Gemini Enterprise за финансови услуги

Защитата на капитала на днешните пазари изисква бързина, но инструментите с универсален изкуствен интелект не притежават сигурността, прецизността за работа в реално време и произхода на данните, които регулираните институции изискват. Освен това, ръчното отчитане консумира ценни часове на анализаторите за рутинно събиране на данни, вместо да предоставя бързи анализи. Тъй като изкуственият интелект задвижван от агенти се превръща в индустриален стандарт, институциите, заседнали в ръчни работни процеси, са изправени пред съществен недостатък при представянето, ценообразуването и реагирането на пазарните промени.

Gemini Enterprise for Financial Services се справя с тези предизвикателства, като предоставя платформа, която обединява моделите с данните, системите, експертизата и контролите, необходими във финансовия сектор.

„Финансовите специалисти търсят платформа с изкуствен интелект, която не ги обвързва с нито един модел или екосистема, свързва се с ИТ системите, които използват всеки ден, и е изключително сигурна и съвместима с изискванията“, каза Томас Куриан, главен изпълнителен директор на Google Cloud. „С Gemini Enterprise for Financial Services ние предоставяме точно това – агентни възможности за финансови работни процеси, изградени с проверка на данните, така че институциите да могат да превърнат иновациите в областта на изкуствения интелект в уверено конкурентно предимство“.

„Днес преминаваме от изкуствен интелект, който просто отговаря на въпроси, към автономни агенти, способни да изпълняват цели, сложни процеси“, коментира Борис Георгиев, директор на Google Cloud за Централна и Източна Европа. „Ключът към тяхното внедряване във финансовия сектор е пълната проверимост. Една финансова институция може да повери отговорна работа на AI само тогава, когато може прецизно да възстанови пътя на разсъждение на агента – да провери източниците, методите за изчисление или точния момент на извличане на данните. Без тази прозрачност проектите за изкуствен интелект вероятно никога няма да излязат извън фазата на пилотния проект.“

Основни компоненти на Gemini Enterprise за финансови услуги:

• Агент за финансови изследвания: Този агент, управляван от Google, автоматизира цялостни проучвания с пълна обяснимост на данните. Изграден с повече от 50 основни умения, той осигурява прозрачност в своите разсъждения чрез оценки на достоверност, ясни методологии, моментни снимки на данни за лесен одит и точни цитати на източници за максимална проверимост. Потребителите могат да имат достъп до агента директно чрез приложението Gemini Enterprise или да го свържат със съществуващи работни потоци на агенти чрез API-та Agent-to-Agent (A2A). Агентът се свързва директно с различни корпоративни източници на данни чрез интеграции с Model Context Protocol (MCP), предоставяйки персонализирани отчети и документи, съобразени със специфичните нужди.

• Специализирани финансови умения: Специализираните умения създават преки пътища за повтарящи се задачи – за всичко – от прилагане на насоки за марката до форматиране на отчети, до достъп до конкретни данни. Независимо дали се използва от специалисти по частен капитал, мениджъри на богатство или екипи за съответствие, решението се адаптира към различни работни потоци, като оценка на кредитния риск, наблюдение на портфолио, синтез на пазарни новини и разследващи финансови проучвания. Уменията ще бъдат налични в агента за финансови изследвания и ще бъдат достъпни и за агенти, създадени от клиента.

• Конектори: Решението предлага 13 сигурни интеграции към лицензирани източници като CoinDesk Data & Indices, Daloopa, Dun & Bradstreet, FactSet, Finnhub, Fiscal.ai, Guidepoint, LSEG, Moody’s, MSCI, PitchBook, S&P Global и SEC Edgar, които могат да бъдат конфигурирани директно в средата на клиента.

• Агенти на трети страни и партньорска екосистема: Gemini Enterprise за финансови услуги включва безпроблемен достъп до множество агенти на трети страни от партньорската екосистема на Google Cloud, като например агента за бизнес верификация D&B за ускоряване на търговското внедряване и засилване на съответствието с изискванията за познаване на клиента (KYC); агентите FlowX за пълнота на кредитните пакети, извличане и съгласуване на документи за капиталовите пазари; финансовия агент Obin, който помага на частните пазари и екипите за търговско кредитиране да ускорят сложните финансови анализи; агента за извличане на данни на S&P Global за многоетапен анализ, генериране на отчети, работни процеси за проучване и агентите на S&P Global Energy Horizons, които помагат за превръщането на сложни данни за енергията и устойчивостта в бързи прозрения за финансови работни процеси.

Gemini Enterprise for Legal – Специално разработен изкуствен интелект за адвокатска практика

Докато фирмите работят за автоматизиране на сложни, цялостни процеси, инструментите с общо предназначение не предоставят контрол, изискван от правната работа, като строга конфиденциалност, етични бариери, проверени правни основания и пълна изолация на данните. Опитът да се реши този проблем чрез комбиниране на фрагментирани единични решения или самостоятелни модели създава само увеличаваща се интеграционна такса, което води до нестабилни работни процеси.

Gemini Enterprise for Legal е създаден специално за тези изисквания, предоставяйки целенасочени умения, партньорски агенти и конектори, които изпълняват цялостни правни работни процеси, като преглед на договори, проверка на качеството, регулаторен мониторинг и заявки за поверителност. Чрез сигурни конектори към основни системи за управление на документи и дела, етичните защити на фирмата се наследяват автоматично. Резултатите от изследванията се основават на първични правни основания, а не само на данни за обучение на модели, а информацията, наръчниците, клиентските файлове и договорените позиции на организацията остават постоянно в рамките на компаниите.

Основни компоненти на Gemini Enterprise for Legal:

• Специализирани умения за юридически агенти: Gemini Enterprise for Legal включва специално разработени, специализирани умения, които насочват агентите с изкуствен интелект при сложни и взискателни юридически задачи, като изготвяне на правни документи, проверка на цитати, управление на жизнения цикъл на договори, сканиране на регулаторния хоризонт и изпълнение на заявки за достъп до данни (DSAR).

• Конектори: Решението предлага сигурни интеграции на Model Context Protocol (MCP) в основни платформи на правната индустрия, включително Docusign, Everlaw, Harvey, iManage, Legora, NetDocuments, RelativityOne, Solve Intelligence и Thomson Reuters.

• Екосистема от агенти и партньори на трети страни: Gemini Enterprise for Legal включва безпроблемен достъп до специализирана мрежа от доставчици на правни технологии, изградени върху платформата, заедно с водещи консултантски партньори и системни интегратори, включително Accenture, Deloitte, Devoteam, Eudia, Factor Law, KPMG, Tribe AI, Valtech, Zazmic, Zencero и 66degrees.

„Основното предизвикателство пред юристите, които използват подкрепата на изкуствения интелект, остава необходимостта от прецизна проверка на процесуалните материали и правните основания“, допълни Борис Георгиев, директор на Google Cloud за Централна и Източна Европа. „При решенията от бизнес клас (enterprise) сигурността на данните е от първостепенно значение: AI агентът трябва да работи изцяло в рамките на защитената среда на адвокатската кантора. Досиетата по делата и изготвените анализи никога не напускат това пространство, а въвежданата информация не се използва за обучение на модели. Лидерите на правния пазар имат нужда от технология, която защитава поверителността на клиентските данни, а не от такава, която създава допълнителни рискове.“

„С изкуствен интелект задвижван от агенти, юристите имат възможността да изследват историческа съдебна практика, да изграждат сложни аргументи и да автоматизират рутинни задачи, които могат да предоставят огромна стойност на техните клиенти. Въпреки това, гарантирането, че всеки аспект от тези агентни работни процеси е точен, фактически и основаващ се на правен авторитет, е от решаващо значение“, каза Томас Куриан, главен изпълнителен директор на Google Cloud. „Gemini Enterprise for Legal помага за управление на сложните реалности на съвременната правна работа, като същевременно предоставя критична основа и възможности за управление, които позволяват на екипите уверено да се съсредоточат върху стратегическото консултиране“.

123...66страница 2 на 66

ИТ Новини, хардуер и софтуер.

За softvisia.com

Тренд

Категории

Хостинг от Actiefhost.bg

Елизия софтуер | Петя Петрова - преводи и локализация | Smartage.bg | Kafene.bg | Технологични новини | Младежката медия | Стартъп новини.bg | пътна помощ София | Кърти Чисти Извозва Цени |Къртене Цени | пътна помощ | пътна помощ | izbornakola.com | автодиагностика и компютърна диагностика | изкупуване на имоти | преглед на кола преди покупка | Обезщетение при смърт в птп изкупуване на коли| Ташев Галвинг | работни обувки | Дрегери за алкохол | новини русе | Actiefhost.be | Климатици