Як Accenture обмежує доступ співробітників до AI: лише $29 на місяць, а далі — на свій рахунок
Компанія Accenture, яка активно просуває використання штучного інтелекту серед своїх клієнтів, нещодавно встановила ліміт у $29 на місяць для доступу своїх співробітників до AI-інструменту Claude від Anthropic. Внутрішнє повідомлення про це отримало видання 404 Media, а нові правила почали діяти з 1 жовтня.
Як це працює? Тепер компанія централізовано оплачує $29 на кожного працівника, але всі подальші витрати — залежно від обсягу використання — лягають на їхні проекти чи команди. Для цього використовується система Work Breakdown Structure, що фактично означає перелік кодів, які вказують, який бюджет відповідатиме за додаткові витрати. Та й навіть наявність ліцензії не гарантує постійний доступ, адже компанія регулярно переглядає і може перерозподіляти ці ліцензії.
Що цікаво, деякі користувачі Claude Code (програмний агент Anthropic) розповідають про витрати від $500 до $1000 щомісяця, що в 17–34 рази перевищує безкоштовний ліміт. Інші ж повністю втратили доступ до сервісу. Представник Accenture зазначив, що компанія прагне підібрати правильний інструмент для конкретних завдань, продовжуючи вкладати кошти у розвиток штучного інтелекту.
Схоже, Accenture клієнтам пропонує масштабно інвестувати в AI, а своїм співробітникам видає всього лише двадцять дев’ять баксів.
Що нового відбулося в світі штучного інтелекту сьогодні
- ChatGPT тепер підтримує таргетовану рекламу за емейл-адресами та контекстом запитів
- Meta представила відкриту модель, яку можна запускати на двох Mac Studio
- Anthropic надала шістьом оцінювачам METR доступ, близький до внутрішніх команд ризик-менеджменту
- Google відкрив для публічного використання сервіс Deep Review для перевірки технічних документів
- Інструмент Powerdrill розробив метод чотирьох кошиків для упорядкування розбіжних транзакційних записів
Рекламні можливості всередині ChatGPT: як це працює
Якщо хочете привернути увагу до проблем з приватністю ChatGPT, можна розмістити рекламу саме у чатботі. Саме так зробив 404 Media, запустивши два оголошення з посилом «ChatGPT не є приватним. OpenAI наймає людей для читання чатів користувачів. Дізнайтеся більше». Ці оголошення націлені на користувачів, які питають про AI та конфіденційність. Вийшло наче «тролінг чатбота всередині нього ж».
Це можливо завдяки механізму рекламних оголошень, які таргетуються двома способами:
- Контекстні підказки: рекламодавці вказують теми або ключові слова, які задають орієнтир для показу, але не точні правила таргетингу.
- Завантажені списки: рекламодавці можуть завантажувати емейли, телефони або рекламні ID, які OpenAI зв’язує з реальними обліковками ChatGPT. Великі списки (понад 25 тисяч записів) дозволяють цілитись на аудиторію, а менші — лише виключати її.
Завантаження списків можуть бути у «сирому» вигляді або у зашифрованому хешованому форматі. OpenAI запевняє, що після обробки дані видаляються протягом 24 годин, і рекламодавці не отримують інформації про конкретних людей.
Корисно знати, що виключити персоналізацію оголошень можна — у налаштуваннях є відповідний вимикач. Але, як показали тести 404 Media, навіть вимкнення не гарантує повну відсутність реклами або відстеження. Тобто «вимкнено» означає «менше», а не «зовсім ні».
Загалом варто розуміти, що більшість із приближеного до мільярда користувачів ChatGPT мають мінімальне розуміння цих механізмів та обмежень.
Як молоді стартапи використовують AI для швидкого старту
Штучний інтелект змінює правила гри для стартапів — те, що раніше займало роки, тепер можна створити за кілька тижнів. Ключове питання — що саме варто створювати і хто зможе прийти до фінішу першим.
Ідеї та досвідом ділляться такі експерти як Алекс Кантровіц (Big Technology) та Ічча Сеті (Vanta), які розповідають про важливі закономірності:
- Як з демонстрацій AI-проектів перейти до реальних робочих інструментів
- Способи отримати конкурентну перевагу ще до того, як у стартапу з’являться великі інвестиції та команда
- Які базові принципи залишаються актуальними, навіть коли технології швидко змінюються
Майстерність дня: як бухгалтеру впоратися з хаотичними експортами даних за допомогою методу чотирьох кошиків
Команда Powerdrill пропонує розв’язання типових проблем звірки транзакцій, з якими стикаються фінансисти: платіж по картці відображений у вашому реєстрі один раз, а у платіжному процесорі — двічі: як платіж і комісія. Номери рахунків відрізняються форматами, а період оплати не збігається через дати проведення.
Рішення полягає в тому, щоб замість пошуку ідеальних відповідностей, сортувати «залишки» у чотири різні кошики:
- Товар відсутній з однієї сторони
- Повторювані записи
- Неправильна сума
- Вірний платіж, але за інший період
Традиційні формули у таблицях часто ламаються через припущення, що на одну подію припадає рівно один запис з кожного джерела. Наприклад, трансакція, що охоплює багато платежів, породжує «багато-до-одного» відповідність і потребує особливого підходу.
Ось кроки, які допоможуть застосувати цей метод:
- Завантажте обидва експортовані файли до чатботу і просіть виявити непогодженість у назвах колонок, форматах дат і стилях посилань ще перед зіставленням даних.
- Визначте всі записи, що потрапляють до чотирьох кошиків за назвою, враховуючи допустиму різницю у сумі та допуск по даті.
- Перевіряйте не лише підсумок, а й кількість рядків і суму невідповідностей, адже два помилки різних знаків можуть дати «ідеальний» загальний баланс.
Важливо зберігати всі рядки, додавши колонку зі статусом замість видалення, щоб при необхідності пояснити рішення через кілька тижнів. Рекомендується опрацювати дані хоча б за вже закритий місяць — це допоможе виявити нестиковки, які звичайні формули пропускають.
Короткі новини з AI-галузі
- Meta презентувала Muse Spark Open — модель кодування з 816 мільярдами параметрів, що працює на двох Apple M5 Ultra Mac Studio, з обмеженою комерційною ліцензією.
- Anthropic надав шістьом оцінювачам METR доступ, який майже рівноцінний із внутрішніми командами ризиків, а результати оцінювання можна публікувати без попереднього дозволу Anthropic (окрім вузьких правок).
- Google запустив Deep Review — AI-команду для перевірки наукових, юридичних і фінансових документів, з двома безкоштовними перевірками на тиждень.
- Фонд Симонса виділив $15 мільйонів у співпраці з Anthropic і OpenAI для підтримки математиків у адаптації до AI, включаючи воркшопи та стандарти перевірки результатів.
- Amazon розширив лінійку Bee — новий wearable Bee Frontier ($74.99) і магнітне кріплення для телефону Bee Eclipse ($99.99), які перетворюють розмови у підсумки і задачі.
- Perplexity оприлюднив вихідний код SPACE — пісочниці для свого Computer агента, ймовірність втечі агента за 108 спроб — нульова.
Розвиток інструментів і проектів у сфері AI
Декілька цікавих новинок:
- Навігаційний сервіс Navige розподіляє завдання між агентами різного рівня, економлячи ресурси, а режим Watchtower показує потенційні збереження.
- GLM-Legal від Z.ai — юридична модель для автоматичного аналізу контрактів, доказів і комплаєнсу. Доступна для тестування, але вимагає юридичної перевірки результатів.
- OpenMuse — персональний агент з відкритим кодом, який працює прямо у вашому браузері, з кроком перевірки дій.
Також:
- withHuman — система з відкритим кодом, що автоматично затверджує рутинні дії агентів та передає ризикові на схвалення людині.
- Chatway MCP інтегрує ChatGPT, Claude, Gemini або Cursor в систему підтримки Chatway для кращого пошуку контактів і баз знань.
- Endo запускає кілька агентів (Codex, Claude Code, Antigravity) в одному діалозі з можливістю переключення та планування задач.
- BlastLoop — фреймворк для кодуваних агентів із структурним, операційним та опірним аудитом, ліцензія MIT.
