186
Разбираемся, как технологии делают компании и их сотрудников более продуктивными.
Несколько лет назад китайский производитель бытовой техники запустил цепочку глубоких внутренних реформ, которые начались с трансформации процессов управления персоналом. Компания пришла к очень децентрализованной, но отлично работающей экосистемной модели. О пути Haier — в карточках.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Продолжаем нашу рубрику, где рассказываем о стартапах из России и за её пределами, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. Герой недели — Jumse, платформа с использованием искусственного интеллекта для автоматизированного скрининга разработчиков (@JUMSEapp).
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Битуби-дайджест тут как тут.
СДЭК внедряет ИИ, чтобы прогнозировать грузопоток с точностью 98%
Логистический оператор СДЭК начал использовать ИИ, чтобы планировать доставку и оптимизировать маршруты. Нейросети берут на себя аналитику, распознавание документов и поиск отправлений, изучая изображения и автоматически распределяя накладные.
ИБ-стартапы в России растут в два-три раза быстрее крупных игроков
По данным CyberStage, количество российских ИБ-стартапов за 2024 год увеличилось на 8%: их доля на рынке достигла 22%. При этом число компаний с выручкой свыше 1 млрд рублей выросло в 5 раз. Причина — крупные игроки часто не охватывают узкие ниши, что создаёт возможности для стартапов, особенно в технологических направлениях. Несмотря на острую конкуренцию за кадры, стартапы и крупные компании дополняют друг друга, способствуя развитию рынка кибербезопасности.
Спрос на корпоративное обучение работе с нейросетями вырос в 2,5 раза за год
По данным платформы «ТендерПро», основные заказчики курсов — промышленные предприятия (32,6%), IT-компании (17,4%) и торговые сети (12,9%), причём лидером по числу тендеров стала Москва (22,8%). Чаще всего компании обучают сотрудников применять ИИ для маркетинга: генерация текстов, управление соцсетями и настройки рекламы.
Яндекс Маркет запустил ИИ-помощника «Нейроэксперт» для сотрудников ПВЗ
Это первый подобный сервис среди российских маркетплейсов. Чат-бот на базе YandexGPT 5 Pro помогает операторам быстро находить ответы в базе знаний, включая инструкции, справки и обучающие материалы. Сервис уже обрабатывает 10% запросов — от 4 тысяч обращений в день, мгновенно решая типовые вопросы: от правил приёма товаров до оформления документов. «Нейроэксперт» доступен в личном кабинете партнёров. Аналогичные ИИ-ассистенты уже работают в приложении маркетплейса и Яндекс Лавке.
В Яндекс Мессенджере появились ИИ-функции
Теперь он автоматически расшифровывает звонки и создаёт краткие конспекты, отправляя их участникам на почту. Функция особенно полезна для деловых переговоров: любой участник может начать звонок прямо из чата и запустить запись, а все собеседники по итогам получат полный текст и ключевые тезисы. Сервис также поддерживает демонстрацию экрана в 4K, чат во время звонков и опцию «поднять руку», а добавлять новых участников можно из своих контактов. Для корпоративных клиентов доступна функция «Федерация» — она объединяет несколько компаний в защищённое пространство с общим поиском сотрудников, сохраняя конфиденциальность переговоров. В ближайших обновлениях появится настройка звука: если подключены наушники, звонок также идёт через динамики компьютера, чтобы не пропустить входящий вызов.
Google будет доплачивать сотрудникам за добровольное увольнение
Компания надеется, что это поможет сократить раздутый штат, который к 2024 году достиг 183,3 тысячи человек. Программа доступна работникам из подразделений поиска, рекламы, инженерной инфраструктуры и других, но пока только в США. Ранее Google уже уволил несколько сотен сотрудников из команд Android и Pixel, протестировав этот подход. Компания урезает расходы, чтобы перенаправить средства на ИИ. Подобные программы применяют и в других IT-гигантах. Например, в 2024 году в SAP благодаря дополнительным выплатам уволились 5 000 сотрудников, хотя сократить планировалось только 2 000.
Беспилотные грузовики позволят уменьшить затраты на топливо на 7%, сроки доставки — минимум на 10%
По оценкам ПЭК и «ЭвоКарго», при тестировании беспилотников компании уже сэкономили на топливе и запчастях до 15%, а в будущем — ещё 2–7% на обогреве и вентиляции кабины. ИИ-системы рассчитывают оптимальный маршрут, учитывая погоду, пробки и ДТП, что сокращает износ комплектующих на 5%. На популярном маршруте Москва — Санкт-Петербург электрогрузовики экономят до 8 тысяч рублей по сравнению с дизельными. При этом беспилотники могут работать 16–18 часов без перерывов, что позволяет сокращать доставку между Москвой и Екатеринбургом с 48 до 24 часов, а на коротких маршрутах — до 10 часов.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
В Шанхае 432 шагающих робота помогли передвинуть старинный городской квартал. Небольшие самоходные машины на дистанционном управлении поместили прямо под здания. Роботы перенесли квартал целиком, двигаясь крошечными шажками со скоростью 10 метров в день.
Комплекс зданий начала XX века площадью около 4 тысяч м² весит почти 7,5 тысячи тонн. Сдвинуть его понадобилось для строительства подземного сооружения под кварталом, и когда оно будет завершено, район «пошагает» обратно, на своё законное место.
Чтобы избежать разрушений, перед операцией по перемещению инженеры создали подробные 3D-чертежи квартала. Затем в дело вступили землеройные роботы с ИИ-модулями для обнаружения препятствий. Они сделали под кварталом подкоп, куда поместили стальную раму. По ней и пошли шагающие роботы.
Операция стала не первым в истории Китая перемещением жилого массива таким методом, но одним из крупнейших по масштабам. Так, в 2020 году с помощью этой технологии передвинули массивную школу 1935 года постройки с аналогичной массой.
Источник видео: SCMP
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Понедельник — время битуби-дайджеста
Французский стартап Mistral AI представил свой аналог GitHub Copilot для программистов
Новый инструмент под названием Mistral Code уже доступен бесплатно для популярных редакторов кода JetBrains и VSCode. Он включает три ИИ-модели: Devstral — агент для встраивания в IDE; Codestral, который автоматически дополняет код; Mistral Medium — чат-бот, которому можно задавать технические вопросы. Mistral Code поддерживает более 80 языков программирования, умеет анализировать файлы, находить и исправлять ошибки в коде. Также в комплекте есть админ-консоль с аналитикой по проектам — удобно для IT-руководителей.
Российский рынок big data растёт быстрее мирового
За год он вырос на 21% и достиг 300 млрд рублей. Основные драйверы — госпрограммы цифровизации, развитие отечественных решений и облачных технологий. К слову, сегмент облачных big data-услуг растёт ещё быстрее — на 30–40% ежегодно. Эксперты прогнозируют сохранение темпов роста до 20% в год на ближайшие 5 лет, особенно в телекоме, IT и банковском секторе, на которые приходится более половины текущего спроса. Самые перспективные направления — биржи синтетических данных в рамках БРИКС, усиление защиты информации и интеграция ИИ-решений в госуправление и бизнес-процессы.
Рынок инфраструктурного ПО в России вырос на 28% в 2024 году
Речь про операционные системы и СУБД, которые играют ключевую роль в крупном бизнесе. По данным Strategy Partners, за прошлый год их доля выросла до 132 млрд рублей. Заказчики активно закупали российское ПО, чтобы полностью отказаться от иностранных сервисов к концу 2025-го. В итоге цены на отечественный софт в среднем выросли на 10%, а доля топ-5 российских разработчиков увеличилась с 47% до 54%. Российские производители ОС заняли 55% рынка, а в сегментах виртуализации и СУБД их доля составила 74% и 73% соответственно.
IT-специалисты смогут подтвердить свои навыки
Такой сервис запустило Минцифры на портале hh.ru. В рамках пилотного проекта за год уже прошли проверку 200 тысяч специалистов, подтвердив свои навыки по 17 направлениям, включая Python, Java и SQL. Успешные кандидаты получают цифровой сертификат на Госуслугах сроком на год, а также отметку в резюме на hh.ru, что упрощает поиск работы. Эксперимент продлится до конца 2026 года, охватив до 21 тестового направления. Подтвердить навыки можно добровольно, но работодателям сертификат поможет выделить квалифицированных специалистов, нанимая эффективнее и быстрее.
Спрос на специалистов по кибербезопасности растёт на 18% в год
При этом квалифицированных кадров остро не хватает — уровень большинства соискателей очень низкий. В I квартале 2025 года открылось 41,8 тысячи вакансий в сфере ИБ, а зарплаты для middle- и senior-специалистов доходят до 259,2 тысячи и 158,9 тысячи рублей соответственно — это выше, чем ожидания кандидатов.
Проблема кроется в системе образования: вузы выпускают специалистов с устаревшими знаниями, а сами работники не стремятся к переквалификации. Эксперты отмечают перекос в сторону junior-специалистов при дефиците опытных кадров, при этом лишь 20–30% кандидатов способны решать критические задачи по кибербезопасности.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
SourceCraft — это платформа для разработки в команде, с большим набором функций и акцентом на безопасность. Теперь работать с кодом стало удобнее и безопаснее. Рассказываем, что изменилось.
В SourceCraft Code Assistant появился чат-режим. Разработчики могут задавать ИИ-ассистенту вопросы прямо в своей среде, например в VSCode или JetBrains, чтобы генерировать код, тесты или документацию.
Платформа стала ещё безопаснее. Добавили инструменты, которые автоматически ищут секретные данные в коде, анализируют зависимости и показывают потенциальные риски. Это помогает делать приложения надёжнее уже на этапе разработки.
Миграция с GitHub стала проще: переносится не только код, но и все задачи, обсуждения и метки. А с помощью зеркалирования можно автоматически синхронизировать репозитории.
Добавились новые инструменты для автоматизации. Теперь можно настраивать свои процессы и интеграции с другими системами через открытый API. Мобильные приложения можно публиковать прямо из платформы в магазины — RuStore, Google Play, App Store и т. д.
Работать в команде стало ещё удобнее. Например, можно войти в платформу через корпоративную учётную запись. Для проектов добавили правила, которые помогут настроить правильную работу с ветками и проверками кода. Разработчики также смогут создавать свои пакеты и хранить их в облаке, чтобы потом использовать в разных проектах.
Кроме того, появился анонимный доступ к опенсорс-проектам и возможность создавать копии (fork), чтобы экспериментировать с кодом, не затрагивая оригинал. Также улучшилась навигация по коду и добавилась поддержка популярных языков — Python, C++, Java, JavaScript и других.
Теперь релизить сервисы и обновления с помощью SourceCraft можно ещё быстрее и безопаснее, снижая при этом затраты на разработку. В будущем платформа будет тесно интегрирована с облаком Yandex Cloud, чтобы можно было запускать проекты в один клик.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Цифровые двойники цепей поставок (ЦДЦП) — виртуальные копии реальных цепочек поставок, с помощью которых компании изучают и прогнозируют логистику. По данным Capgemini, компании, внедрившие ЦДЦП, снижают затраты на логистику в среднем на 13% и увеличивают операционную эффективность на 15%.
Что такое ЦДЦП
Цифровой двойник — это виртуальная копия физической системы, способная моделировать, симулировать, мониторить, анализировать и постоянно оптимизировать её работу.
В логистике таким двойником выступает цифровая модель сети поставок. Она включает две подсистемы:
— сеть: моделирование потоков и запасов по всем узлам цепочки
— склад/дистрибуционный центр: интеграция процессов и ресурсов внутри хранилищ.
В режиме реального времени система собирает и обрабатывает разнообразные данные: с датчиков IoT на транспорте и другой логистической инфраструктуре, из цифровых систем управления складами и транспортом, из корпоративных учётных систем.
ЦДЦП позволяют динамически управлять поставками. Они могут оптимизировать количество товара на складах с учётом сезонности спроса, рассчитать самые недорогие маршруты или спроектировать сеть распределительных центров.
Также они помогут моделировать сценарии реагирования, касающиеся изменений в любом месте в цепочке. Например, что будет, если перекроют железнодорожный путь или если правительство введёт новые сборы на выбросы CO₂ автотранспортом.
Кто уже использует
Ozon внедрил ЦДЦП для моделирования логистики на финальном этапе, когда курьер забирает посылку в сортировочном центре и привозит клиенту. С помощью инструментов компании AnyLogic Ozon построил модель с самым эффективным распределением зон доставки между сортировочными центрами. Модель показала, что целесообразно закрыть три сортировочных центра и открыть 11 новых.
«Балтике» ЦДЦП понадобилась, чтобы сформировать дорожную карту развития логистики — решить, где и как создавать новые инфраструктурные объекты и снижать транспортные расходы. В компании считают, что недавно внедрённая система позволит сэкономить до 6% операционных затрат сети поставок.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Искусственный интеллект уже помогает собирать урожай, лечить растения и доить коров — и это реальность российских ферм.
Если раньше агрономы вручную осматривали посевы, сверялись с прогнозами и набирали сезонных рабочих, то сегодня многие процессы выполняются быстрее, точнее и с меньшими затратами.
Яндекс вместе с Алтайским аграрным университетом запустил проект по внедрению ИИ в реальное сельское хозяйство. Совместно они работают над созданием технологий компьютерного зрения: дроны пролетают над полями и с помощью нейросетей определяют болезни растений, наличие вредителей и нехватку питательных веществ. Такие данные позволяют оперативно вмешиваться — и спасать урожай ещё до того, как начнутся потери. Помимо компьютерного зрения, обсуждаются и планы по созданию системы автоматической идентификации коров, чтобы контролировать их здоровье и рацион.
В Тимирязевской академии тоже занимаются цифровизацией сельского хозяйства. Там разработали умные системы, которые контролируют процесс доения коров и качество продукции и напоминают сотрудникам о своевременном отдыхе. В академии есть и робот-собака Тима. Он отслеживает фазы роста саженцев и определяет, куда и сколько требуется удобрений.
Есть примеры и в российском виноделии. В рамках проекта «AI лоза» дроны и роботы собирают данные о состоянии виноградников для выявления болезней и определения оптимального времени сбора урожая. ИИ умеет даже составлять купажи — уже выпущена первая партия такого вина из 50 бутылок.
ИИ помогает не только на поле, но и в кабинетах. Модели прогнозируют урожайность, рассчитывают, когда и чем удобрять почву, подсказывают, как выстроить логистику и сбыт. Теперь все расчёты происходят быстро и опираются на точные данные, что снижает риски.
Так что ИИ уже стал партнёром для фермеров: незаменимым, неутомимым и всё чаще — незаметным.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова — один из крупнейших центров исследования онкологических заболеваний в стране — внедрил решение, которое в десятки раз ускоряет запуск клинических исследований.
Почему нужно было ускориться?
Для старта каждого клинического исследования нужно собрать объёмную папку документов на несколько сотен страниц, которую должен рассмотреть локальный этический комитет (ЛЭК). Он проверяет заявки на этику, целесообразность и безопасность.
На первичную проверку заявок вручную могло уходить больше недели. При этом треть заявок отклоняется из-за ошибок и требований доработки. На доработку и повторную подачу может уходить до месяца. Но время очень ценно: из-за задержек пациенты могут позже получить лечение, а фармацевтические компании — отсрочить выпуск препарата.
И сколько времени нужно сейчас?
Цифровой сервис на базе Yandex Cloud позволяет сократить срок первичного рассмотрения до нескольких минут. В 95% случаев оно теперь может происходить без человека. Инструмент способен сильно ускорить работу ЛЭК, автоматически отыскивая в заявках очевидные проблемы, из-за которых её придётся отправить на доработку.
Как это работает?
YandexGPT 5 Pro в составе решения классифицирует каждую страницу, сопоставляет её с чек-листом ЛЭК и помечает несоответствия. Инициатор исследования может отслеживать статус своей заявки через Yandex Tracker.
Если пакет неполный — заявка со статусом «Доработка» возвращается исследователю. Если всё корректно — она сразу идёт на финальное решение комиссии, а Telegram-бот уведомляет команду о новом этапе. Итоговое слово остаётся за ЛЭК.
Благодаря ИИ-сервису общее время рассмотрения заявки от подачи до одобрения ЛЭК снизилось с нескольких месяцев до 5–10 рабочих дней.
Кому ещё поможет эта технология?
Технологию, разработанную Yandex B2B Tech и партнёром Raft, уже готовят к тиражированию в других онкоцентрах и вообще в любых отраслях с большими регламентами — банках, страховании, госуправлении. Везде, где многостраничные документы требуют множества ручных проверок, такое ИИ-решение превращает бюрократию в быструю машинную процедуру.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Такие данные приводит «Рексофт». Как итог — IT-системы разрознены, данные дублируются, а автоматизация неэффективна.
Чем это грозит
Такой «зоопарк» оборудования и ПО особенно опасен в условиях ухода иностранных вендоров. Разрозненность не только тормозит автоматизацию и цифровую трансформацию, но и делает системы уязвимыми для кибератак. Отсутствие единого подхода к протоколам связи, резервному копированию, обновлениям и контролю доступа — идеальная среда для ошибок и злоумышленников.
Почему так происходит
После ухода западных вендоров их комплексные решения, которые обеспечивали стабильность процессов, больше не доступны. Предприятия вынуждены латать инфраструктуру точечно — новыми российскими или китайскими решениями. Но это временные меры, которые лишь усиливают техническую раздробленность. Кроме того, переход на отечественные аналоги требует значительных инвестиций и переобучения персонала. Низкая совместимость оборудования и нехватка квалифицированных кадров замедляют интеграцию новых систем.
И что делать?
Выход — интеграционные IT-платформы. Речь про корпоративные сервисы, которые позволяют объединить разрозненные системы в единую цифровую экосистему. Это достигается за счёт использования облачных технологий, инструментов для анализа данных и средств автоматизации процессов. К примеру, Yandex B2B Tech объединяет технологии и инструменты Яндекса для корпоративных пользователей — от облачной инфраструктуры до инструментов для совместной работы.
Что это даёт бизнесу?
🌟Централизованное управление данными из различных источников — для целостной картины бизнеса.
🌟Единые стандарты и протоколы безопасности, чтобы снизить риски утечек и атак.
🌟Повышение эффективности: автоматизация процессов ускоряет выполнение задач и снижает издержки.
🌟Гибкость и масштабируемость: решения легко адаптировать под конкретные потребности.
Сегодня комплексная инфраструктура — это то, с чего должна начинаться кибербезопасность. И чем быстрее бизнес это осознает, тем устойчивее он станет к внешним и внутренним угрозам.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
🤖 Как в Nvidia хотят обучать гуманоидных роботов нового поколения
О грядущей революции гуманоидных роботов говорят не первое десятилетие, но пока прогресс очень медленный. Самые умные и дорогие андроиды с трудом могут выполнять лишь простейшие действия.
Легкодоступные данные часто зовут «топливом» для ИИ. Но обучать физический ИИ для робота почти не на чем. Единственный источник данных — teleoperation: человек в VR-гарнитуре собирает данные о собственных движениях. Но это очень долго, сложно и дорого. И это точно не то «топливо», которое подойдёт для большого скачка.
Как решить проблему, придумали в Nvidia. В компании экспериментируют с робототехническим ИИ, обученным не в реальном мире, а в цифровых симуляциях.
На презентации ИИ-модели для робототехники Groot N1 директор по ИИ в Nvidia Джим Фан рассказал, как работают такие симуляции, и предложил новую терминологию для её описания.
🌟Цифровые близнецы (симуляция 1.0). ИИ обучается в простом физическом движке с предзаданными параметрами. Такое обучение в 10 000 раз быстрее, чем teleoperation, так как позволяет запускать множество симуляций параллельно. Но всё равно это трудоёмкий метод, так как среда разрабатывается вручную.
🌟Цифровые кузены (симуляция 1.5). Здесь генеративный ИИ многократно «размножает» одну человеческую демонстрацию. К примеру, человек в VR-гарнитуре создаёт один датасет, где моет чашку и ставит её на полку. ИИ генерируют множество похожих сред — с чашкой другой формы, с другим расположением полок, другой текстурой столешницы и так далее.
🌟Цифровые кочевники (симуляция 2.0). Генеративный ИИ не просто копирует человеческую деятельность, но сам становится «нейродвижком». Современные диффузионные модели для генерации видео, отфайтюненные на данных из роболаборатории, генерируют видео, на которых робот верно выполняет те или иные действия. И на этих видео уже обучаются реальные ИИ для роботов. Метод позволяет автоматически создавать абсолютно любой материал для обучения.
Симуляции уровня «цифровые кочевники» только начинают развиваться. Именно они, по словам Фана, могут положить начало робототехническому буму. Ждём андроидов-официантов и рободворников.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
На общедоступных данных из интернета модель учит общие закономерности языка. А во время следующего этапа — TTC (test-time compute) — модель учится точно и без галлюцинаций решать конкретные задачи. Для этого этапа нужны актуальные, узкоспецифические и точные данные. И вот они как раз и заканчиваются, объясняет Поснетт в своей статье для Financial Times.
Для разработчиков ИИ это плохо: обучать модели становится дороже и тяжелее. Зато для других это шанс заработать.
Прямо сейчас появляется новый рынок: компании лицензируют свои архивы данных. Например, Поснетт приводит в пример издательство учебников с архивом собственных технических мануалов. Для разработчиков ИИ такой датасет — просто подарок.
Другое решение — синтетические данные, созданные одним ИИ для обучения другого. К примеру, ИИ по картам города может создать его цифровой двойник-симуляцию. В такой среде может обучаться модель для автономного транспорта.
Ещё один эффективный подход, о котором, правда, Поснетт не пишет, но который используют многие компании, в том числе и Yandex Cloud, —
федеративное обучение. Он позволяет компаниям запускать совместные проекты по машинному обучению, не обмениваясь данными друг с другом.
Cогласились бы лицензировать свои данные?
❤️ — дополнительная монетизация не бывает лишней
😎 — лучше приберегу для себя
В такую сумму оценивают мировой рынок SaaS (Software as a Service) в 2025 году.
Эксперты считают, что это значение продолжит рост в среднем на 20% в год и к 2032 приблизится к отметке в триллион долларов. Объем российского рынка в 2024 году составил 165 млрд рублей. Согласно прогнозам, в 2025 году показатель вырастет на 20-30%.
Почему компании делают ставку на SaaS?
Запуск новых продуктов занимает недели, а не месяцы, в то время как SaaS-решения легко масштабируются под рост бизнеса и позволяют быстро реагировать на перемены рынка. Другое преимущество — экономика подписки: бизнес уходит от крупных капитальных затрат к операционным расходам, когда платишь только за то, что реально используешь. По данным DevSquad, 73% организаций считают, что SaaS — ключ к достижению их бизнес-целей.
Куда движется рынок SaaS в 2025 году?
🌟Рост конкуренции и специализации — появляются SaaS-продукты для узких ниш (от логистики до агротеха). Чтобы удержать клиента, поставщики делают ставку на сервис, локализацию и индивидуальные решения.
🌟API-first подход — компании чаще выбирают SaaS-решения, в которых разработка начинается с интерфейсов программирования приложений. Это позволяет проще и оперативней интегрировать их с существующими системами.
🌟Безопасность и регуляторика — компании ужесточают требования к защите данных: внедряют комплексные решения по безопасности, соответствию локальным и международным стандартам (GDPR, SOC2).
🌟Usage-based billing — модель «плати только за использование» вытесняет классические подписки: 85% SaaS-компаний уже внедрили или тестируют модели оплаты по использованию, а 77% крупнейших разработчиков программного обеспечения интегрировали такие модели в свои стратегии монетизации.
Эксперты сходятся во мнении, что 2025 год станет годом существенного роста SaaS-продуктов. Причём выиграют не те, у кого больше функций, а те, кто умеет быстро адаптироваться, строить экосистемы и гарантировать клиенту прозрачность и безопасность.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Пока студенты мечтают о закрытой сессии и каникулах, образовательные учреждения продолжают внедрять современные технологии, чтобы повысить эффективность учебного процесса. Одним из ключевых инструментов становятся облачные технологии. Astute Analytica предполагает, что к 2027 году объём облачных вычислений на глобальном рынке высшего образования достигнет $9 млн. Рассказываем, как российские вузы улучшают образовательный процесс.
Масштабируют инфраструктуру
Во время приёмной кампании нагрузка на университетские сервисы может вырасти на 300%. Для локальных серверов это критично. Например, НИУ ВШЭ ежегодно принимает в свои ряды более 20 000 студентов, но абитуриентов, интересующихся обучением и посещающих сайт, в 10 раз больше. Поэтому вуз использует технологии, которые легко и быстро масштабируются. Так все платформы работают стабильно, а абитуриенты, родители и студенты могут в любой момент узнать нужную информацию.
Обрабатывают запросы студентов
В облаке есть встроенные сервисы машинного обучения, которые облегчают работу с языковыми моделями. ВШЭ внедрила чат-бота на основе нейросети, который отвечает на вопросы студентов и абитуриентов. А сейчас университет тестирует решения для распознавания данных на документах, которые загружают поступающие.
Защищаются от кибератак
Образовательные учреждения часто сталкиваются с кибератаками, особенно в период приёмной кампании. Чтобы обеспечить стабильную работу и безопасность данных, ВШЭ применяет встроенные инструменты Yandex Cloud для автоматического создания резервных копий и защиты от DDoS-атак.
Предоставляют пространство для работы студентов
ФИИТ УрФУ, где готовят разработчиков и других IT-специалистов, использует бессерверные технологии. В качестве практики студенты УрФУ объединяются в группы по 3–5 человек и работают над реальным проектом заказчика. Они развёртывают программу, например веб-приложение, в облаке, делятся прогрессом с преподавателями и получают обратную связь.
В МИРЭА студенты применяют облачные технологии на курсах по машинному обучению, что позволяет им работать с реальными задачами и большими объёмами данных. А МГТУ им. Баумана использует облака для обучения нейросетей в беспилотных болидах, готовясь к гонкам Formula Student — ежегодному студенческому соревнованию.
Анализируют данные
Облачные технологии позволяют вузам интегрировать данные из различных департаментов в единое хранилище информации. Например, РАНХиГС использует BI-систему на базе Yandex DataLens для сбора и анализа данных о поступающих во всех 47 филиалах, что позволяет оперативно отслеживать количество абитуриентов, прогресс зачислений и корректировать стратегию приёмной кампании.
Создают индивидуальные образовательные траектории
ИТМО в Санкт-Петербурге дал студентам возможность выбирать часть дисциплин самостоятельно, исходя из своего научного интереса. Сначала идею реализовали в инфраструктуре университета, но когда потребовалось масштабирование, перенесли в облако. Сейчас сервис обслуживает 9 000 студентов и выдерживает 6 000 запросов в секунду. По подсчётам вуза, содержание облака в год оказалось в 11 раз дешевле, чем поддержание работы собственной инфраструктуры.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
5% российских компаний системно используют ИИ в процессе найма, а ещё 46% планируют внедрение. Если раньше рекрутеры тратили около месяца на закрытие вакансии, то с помощью нейросетей это время удалось сократить почти вдвое.
Как ИИ помогает в подборе персонала
Одно из основных применений — генерация описания вакансий и приглашений. HR-компания «Поток» интегрировала языковую модель YandexGPT в свои процессы. Если раньше на составление текста вакансии уходило до 60 минут, то теперь ИИ справляется за 5. Модель задаёт уточняющие вопросы, помогает сформулировать требования и создаёт уникальные описания, повышая релевантность откликов.
Яндекс использует ИИ, чтобы ускорить массовый наём сотрудников, обрабатывая тысячи резюме и интервью каждый месяц. Например, на видеоинтервью ИИ расшифровывает речь, анализирует ответы и выдаёт оценки с комментариями, урезая время обработки с суток до 48 минут. Другая модель разбирает резюме, приводит к единому виду, подстраивает под вакансию и ставит баллы соответствия, а рекрутеры потом проверяют всё через удобную систему.
В FixPrice работают роботы-рекрутеры, созданные на платформе Vocamate AI, которая использует сервис Yandex SpeechKit для синтеза и распознавания речи. В круг их обязанностей входят поиск и отбор резюме, а также первые контакты с кандидатами на линейные позиции. Сейчас роботы приглашают на собеседование примерно 2 500 человек каждый месяц.
Чат-боты для первичной оценки кандидатов задают соискателям уточняющие вопросы и переводят их на следующие этапы в воронке. Такой способ используют Яндекс и Сбер.
А что со штатом?
Например, «Газпром нефть» и «Ростелеком» внедрили ИИ для прогнозирования увольнений, составления персонализированных планов обучения и карьерных путей. «Ростелекому» удалось снизить текучку кадров на 20%, а «Газпром нефти» — повысить эффективность программ обучения на 15%.
Заменит ли ИИ рекрутеров и HR?
Вряд ли. ИИ в рекрутинге — это скорость, масштаб и снижение рутины. Но есть исследования, что нейросети склонны к предубеждениям и в процессе найма чаще отдают предпочтения мужчинам с европейскими именами. Поэтому важно не терять персональный подход, следить за прозрачностью алгоритмов и оставлять финальные решения за людьми.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
AI-native — это компании, у которых не только продукт, но и сам бизнес построен вокруг ИИ и автоматизации. Все процессы налажены так, чтобы нанимать как можно меньше людей, заменяя их ИИ-технологиями и сервисами. Такой подход позволяет стартапам не перестраивать всё на ходу, а с самого начала работать эффективнее.
Как это работает?
Если классические стартапы вместе с ростом расширяют команду, то для AI-native технология — основной актив. Они используют алгоритмы, облачные сервисы, автоматизацию и аутсорсинг вместо большого штата сотрудников. Это снижает издержки и позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся условиям. Многие из таких компаний годами работают с командами до 10–30 человек, и всё равно наращивают прибыль.
Например, Cursor (Anysphere) заработал $100 млн за 1,5 года при штате 20 человек, Midjourney — $200 млн за два года с командой из 10 человек, а 15 сотрудников Lovable — $10 млн за 8 недель. Вместо того чтобы нанимать больше, они полностью автоматизируют техподдержку, арендуют облачные сервисы и инфраструктуру и отдают маркетинг, дизайн и другие направления на аутсорс.
Что дальше
Модели AI-native предрекают большое будущее. Инвесторы охотнее вкладываются в такие стартапы из-за их высокой маржинальности, а низкие издержки позволяют быстрее обходить конкурентов. Если так пойдёт и дальше, спрос на менеджеров или специалистов техподдержки в IT будет стремительно падать, а потребность в ИИ-специалистах — расти.
В России пока нет AI-native компаний в чистом виде, но тренд на сокращение издержек при помощи ИИ налицо. 54% российских компаний из топ‑300 в 2024 году внедрили ИИ в различные бизнес-процессы — от логистики до клиентской поддержки. Тогда как в 2023 году — ни одна из них. 55% интегрировали ИИ в HR-процессы: рекрутинг, онбординг, административные задачи. Вслед за этим число IT-вакансий сократилось на 15–18%, а для ИИ-специалистов — выросло на 43%.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Речь про ИИ-агентов, которые, в отличие от обычных нейросетевых моделей, не просто генерируют текст или анализируют данные по запросу, но могут сами совершать действия. Это один из ключевых трендов в развитии ИИ — вместе с мультимодальными моделями и развитием open source (сервисов с открытым программным кодом).
ИИ уже интегрирован во все продукты Yandex B2B Tech: облачные модели, виртуальный офис с нейроинструментами, автопилоты. Все они помогают бизнесу автоматизировать разработки, клиентский сервис, HR и юридические процессы. Но будущее компания видит в создании целой экосистемы: от технологий нижнего уровня, необходимых для создания агентов (нейробухгалтеров, нейроюристов и т. д.), до прикладных решений, построенных на их основе.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Edge computing — тренд в развитии облачных технологий, когда вычисления частично переносятся из облака на устройства на рабочий «край» сети. Такой подход позволяет сократить сетевую задержку и повысить скорость отклика приложений, а также снизить энергопотребление на 65–80% по сравнению с обычной облачной схемой.
Как это работает
Edge computing — это распределённая модель обработки данных, при которой вычисления происходят не в централизованном облаке, а на IoT-контроллерах, MEC-узлах (Multi-access Edge Computing) или on-prem-микроЦОДах. Результат передаётся в облако только при необходимости — для отчёта, обучения модели или резервного копирования. Так, edge-датчик температуры на заводе может сам отслеживать изменение температуры без необходимости отправлять данные в облако. Он самостоятельно подаст сигнал тревоги при аномалии и отправит в облако лишь отчёт об инциденте. При этом концепция edge computing не противопоставляется облаку, но дополняет его, помогая оптимизировать архитектуру.
В рамках edge computing развивается технология edge AI, когда устройства сами обрабатывают информацию с помощью компактных ИИ-моделей, таких как MobileNet от Google или YandexGPT Micro. Например, умная касса в ритейле фиксирует, что товар не пробит — и тут же сама подаёт сигнал охраннику.
Чаще всего компании разворачивают edge AI с помощью платформ для edge-аналитики. Они обеспечивают локальную обработку потоков данных, интеграцию с облаком, а также инструменты визуализации данных и управления.
Кто уже использует
Huawei China запустила первый интеллектуальный угольный карьер на месторождении в китайской провинции Внутренняя Монголия. На нём трудятся 100 автономных самосвалов, связанных сетью p5G, при этом ИИ управляет ими самостоятельно, без подключения к облаку. Данные обрабатываются локально через 5G-A MEC (Multi-access Edge Computing). Компания утверждает, что эффективность добычи выросла на 30%, расходы на логистику упали на 25%, а число аварий — на 70%. Кроме того, на 90% снизилась потребность в человеческом труде на опасных и тяжёлых участках.
Автоконцерн Stellantis развернул на заводе в Бразилии частную 5G-сеть с edge-узлами. Видеодатчики с ИИ анализируют качество сборки автомобилей и обнаруживают дефекты, например плохо сваренные швы. В облако уходит только отчёт. Это позволило сделать контроль качества мгновенным.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
ВТБ интегрирует в чат-бот языковую модель, которая будет обрабатывать до 1700 клиентских сценариев — от уточнения остатков до объяснений по продуктам.
«Райффайзен Банк» одним из первых начал использовать ИИ в голосовой поддержке: ещё в 2020 году появился виртуальный ассистент Рэй. Он обрабатывал до 90% звонков, самостоятельно решая треть из них. Для синтеза и распознавания речи банк выбрал Yandex SpeechKit.
Улучшают пользовательский опыт
«Т-Банк» пошёл дальше и построил целую вселенную из шести ассистентов — каждый со своей специализацией: финансовый, тревел, инвест-помощник, шопинг-ассистент, джуниор и секретарь. «Альфа-Банк» тоже развивает сразу несколько нейропомощников: в приложении можно получить советы по ресторанам и маршрутам, разобраться в инвестиционных продуктах и обучить ребёнка новым темам. И всё это — в формате диалога, привычного для поколения чат-ботов.
Банки.ру, крупнейший финансовый маркетплейс, использует нейросети, чтобы упростить поиск для клиентов. На сайте запустили ИИ-ассистента на базе YandexGPT. Сейчас он помогает пользователям быстрее находить ответы и решения. К концу 2025 года он будет обрабатывать до 20% обращений.
Такой подход выбрал и банк «Точка»: компания внедрила генеративный ИИ в поиск внутри интернет-банка: теперь вместо ссылок пользователи получают готовые ответы.
Облегчают доступ к информации
ДОМ.РФ создал похожее решение, но для сотрудников компании: подключил генеративный ИИ, чтобы члены команды могли искать информацию в документах, письмах и мессенджерах. Сейчас компания развивает собственную платформу интеллектуальной обработки — она совмещает NLP и архитектуру RAG — генерацию дополненного контекста.
Что дальше?
ИИ-ассистенты становятся новым стандартом качества сервиса. Они ускоряют ответы, дают точные рекомендации и создают ощущение живого взаимодействия. В условиях высокой конкуренции это становится не просто удобством, а заметным преимуществом.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Предиктивное обслуживание с использованием ИИ и машинного обучения — AI-PdM — один из самых окупаемых юзкейсов ИИ в промышленности. По подсчётам Global Trade Magazine, AI-PdM может сократить расходы на техобслуживание и ремонт оборудования на 25%, уменьшить время простоев на 30–50% и увеличить ресурс работы машин на 20–40%. Рассказываем, как его используют российские промышленные компании.
О чём речь
PdM — это класс решений, в которых искусственный интеллект анализирует состояние промышленного оборудования, от станков до самосвалов, и предсказывает их поломки по ранним признакам.
Комплекс PdM — конвейер передачи и обработки данных. Разнообразные датчики собирают информацию об оборудовании. Список показателей зависит от самих машин: это может быть давление, температура, частота колебаний, состав моторного масла и так далее. Некоторые решения анализируют сразу сотни параметров. Данные передаются моделям ML или Edge-AI, которые ищут аномалии.
PdM можно вписать в более широкий контур систем ERP (планирование ресурсов предприятия) и CMMS (компьютеризированная система управления техническим обслуживанием). Это позволит учитывать предсказанный ИИ ремонт вместе с другими затратами и процессами предприятия.
Кто использует
В РЖД создали PdM систему Ctrl@Maintenance для контроля за состоянием локомотивов, в которую включены 59 сервисных депо. Через неё в месяц проходит около 1,5 ТБ данных. Затраты на аварийный ремонт уменьшились втрое, время диагностики оборудования сократилось с 4 часов до 20 минут, у компании высвободилось 154 тысячи человекочасов в год.
«Газпром нефть» разработала сервис G-Lab: ИИ с помощью данных о состоянии масла прогнозирует износ и поломки техники. Результат анализа масла он сопоставляет со сведениями из базы данных компании и предугадывает ситуации, требующие ремонта. Компания использует решение на горнодобывающих предприятиях, и уже за первые полгода оно помогло предотвратить десятки поломок.
СИБУР внедрил PdM для мониторинга 200 критичных агрегатов — насосов, компрессоров, турбоустановок — на разных площадках. Алгоритмы анализируют примерно 150 параметров с каждого агрегата, и этой системой управляют всего четыре сотрудника. Ранние алерты о поломках позволили избежать внеплановых остановок на 1 млрд рублей.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
«Норникель» — крупнейшая российская горнодобывающая компания и один из лидеров по цифровизации в промышленности. Компания внедряет аналитические ИИ-системы на производстве, экспериментирует с беспилотным транспортом и даже производит собственные экзоскелеты. Кроме того, недавно Норникель внедрил ВКС с эффектом присутствия — совместную разработку Яндекс 360 и компании «Сферус».
Корпорация размещает часть цифровой инфраструктуры на Yandex Cloud — это уже помогло ускорить разработку и тестирование ПО в два раза.
«Норсофт» — IT-подразделение «Норникеля» — сейчас разрабатывает на платформе Yandex Cloud ПО в рамках центра компетенций «Металлургия». Это три ключевые для цифровизации горной добычи цифровые системы под брендом Магма:
🔸 Магма ГЕО: горно-геологическая информационная система, которая позволит строить детальные 3D-модели месторождения, оценивать запасы полезных ископаемых и фиксировать фактическое положение выработок. На базе модели инженеры смогут проектировать и планировать будущие горные работы.
🔸 Магма План: система для автоматизации оперативного и долгосрочного планирования как открытых, так и подземных горных работ. Из модели месторождения она генерирует технологические этапы, рассчитывает ресурсы, формирует сменные задания и дает what-if-симуляции для выбора оптимального графика.
🔸 Магма Контроль в режиме реального времени собирает телеметрию техники и проходческих бригад, фиксирует простои, отслеживает рудопоток по конвейерам и скипам и выводит на дашборды KPI оборудования, персонала и исполнение плановых нарядов.
Компания планирует завершить разработку систем в этом году, а в следующем — начать пилоты.
По словам гендиректора «Норсофта» Алексея Парасыны, использование Yandex Cloud позволило централизовать управление разработкой на всех этапах и ускорить запуск проектов. Кроме того, с облаком можно предоставлять частичный доступ к решению внешним экспертам и созаказчикам — те могут самостоятельно опробовать софт.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Yandex B2B Tech представила YTsaurus — единую платформу для хранения и обработки больших данных
Она доступна как в облаке, так и on-premise, позволяет работать с эксабайтами информации, обучать сложные ИИ-модели, включая YandexGPT, и интегрируется с популярными инструментами, такими как ClickHouse и Apache Spark. Её уже используют в сервисах Яндекса, например в Яндекс Маркете и автономном транспорте, а теперь открыли для всех, включая опенсорс-версию. По словам CTO Yandex Cloud Ивана Пузыревского, эти решения закрывают потребности бизнеса в любых сценариях работы с данными — от ETL-процессов до сложной аналитики.
Google представила приложение для запуска ИИ-моделей на смартфонах
Пока что AI Edge Gallery доступно только для Android, но позже появится версия и для iOS. Оно позволяет загружать модели из каталога Hugging Face, работающие офлайн, — для генерации текста, кода, изображений и ответов на вопросы. Встроенный Prompt Lab позволяет настраивать параметры ИИ под конкретные задачи, но полный список доступных моделей не раскрывается. При этом Google предупреждает, что работа с моделями офлайн может уступать по скорости и качеству облачным десктопным решениям.
Инвестиции в российские технологические компании выросли на 133%
Только за I квартал 2025 года их объём достиг $44,6 млн. Чаще всего инвесторы вкладываются в зрелые стартапы в IndustrialTech, FinTech и Healthcare, причём 57% крупных сделок совершил фонд «Восход». Среди главных причин называют рост интереса к ИИ и кибербезопасности, а также умеренное оживление рынка при возможном снижении ставки.
В России запустят новый сервис видеоконференций с эффектом полного погружения
Его разрабатывают Яндекс 360 и «Сферус» на базе Яндекс Телемоста и иммерсивных 360°-трансляций. Участники смогут управлять ракурсом и обзором, как будто они физически присутствуют на встрече. Платформа работает прямо в браузере — без VR-гарнитур или сложного оборудования. Нужны только камера с поддержкой 360° и стандартные функции ВКС: демонстрация экрана, запись, интеграция с календарями.
Технология особенно полезна для бизнеса, образования и инспекций. Например, для удалённого контроля стройки, онлайн-обучения с эффектом «живого» присутствия или виртуальных встреч с инвесторами.
Каждое четвёртое предприятие в мире за последние два года потеряло более $5 млн из-за кибератак
А 2% — свыше $10 млн, согласно исследованию «Лаборатории Касперского» и VDC Research. Больше всего компании теряют на устранении последствий атак (22%), упущенной выгоде (19%), простоях (17%), ремонте оборудования (19%) и выплате выкупа хакерам (12%). Особенно критичны простои производства: 70% компаний сталкивались с остановками на 4–24 часа, что ведёт ещё и к репутационным рискам.
«Ростелеком» автоматизировал до 40% задач разработки с помощью ИИ-помощника
Компания внедрила виртуального ассистента «Василиса», который оптимизирует процессы проектирования, тестирования и релиза новых сервисов. В результате генерацию кода ускорили на 30–40%, а тестирование — на 25%. «Василиса» работает в защищённом IT-контуре компании, поддерживая различные направления — от интерфейсов до серверных систем. А также помогает в рефакторинге, документировании и переводе кода на другие языки.
Через 6 лет треть операций на российских складах будут выполнять роботы
Сейчас автоматизировано только 20%, но ситуация быстро меняется. Новые склады сразу строят под роботов: они работают в три раза быстрее людей и делают меньше ошибок. Например, на сбор заказа у них уходит 16 минут вместо 48. На таких складах работают умные конвейеры, самоходные тележки и датчики, которые следят за товаром. Хотя роботизированные склады обходятся в два-три раза дороже обычных, расходы окупаются за 3–5 лет, а компании экономят миллионы на зарплатах персонала. Лучше всего автоматизация работает в новых зданиях: там роботы могут трудиться на 30% продуктивнее. Особенно это важно для магазинов и аптек, где скорость критична.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Несколько лет назад компания Unilever запустила HR-маркетплейс FLEX Experiences. На нём ИИ помогает менеджерам и эйчарам подбирать сотрудников, сопоставляя проекты с их навыками. Проект оказался крайне успешным: компания отчиталась о повышении совокупной продуктивности на 41% и экономии около 700 000 рабочих часов.
Как устроен Talent Marketplace
В основе платформы лежит динамическая база Workforce Graph, в которой хранятся данные о каждом навыке сотрудников вместе с информацией об уровне зрелости и подтверждённых проектах. Система постоянно дообучается на новых данных.
Менеджер может опубликовать на платформе вакансию для внутреннего проекта. ИИ-движок от Gloat подберёт ранжированный список кандидатов. Сотрудник, который попал в список, может откликнуться на проект. Он видит в едином окне, сколько времени займёт проект, какие новые компетенции он получит и кто будет ментором.
При этом руководитель не может отклонить участие сотрудника в проекте без аргументации, которую примет система. По задумке, это правило должно стимулировать сотрудников смелее перемещаться между отделами и функциями и сдерживать руководителей от отказов только из-за того, что они не знакомы с исполнителем.
Кроме того, платформа даёт сотрудникам автоматическую аналитику по повышению навыков. Каждый может посмотреть свои скиллы и сравнить их со стеком, который требуется для их задач. Если обнаружится зазор, платформа предложит обучающий курс или наставника.
Система вшита в технологический стек Unilever. Он получает данные о штатной структуре из Workday, о компетенциях — из LXP-платформы, а о фактической нагрузке — из Microsoft Teams.
Стресс-тест платформы провели в пандемию, а в конце 2022 года запустили на глобальном уровне. Сегодня FLEX Experiences позволяет 80% офисных работникам Unilever присоединяться к проектам в 90 странах присутствия компании, а сам маркетплейс доступен на нескольких языках.
Интересно, что алгоритм учитывает часовые пояса и не предлагает сотрудникам вакансии, где им пришлось бы ходить на ночные созвоны.
И это правда работает?
По подсчётам компании, 700 000 рабочих часов — это $28–35 млн экономии на найме и аутсорсе. Освободившиеся силы пошли на примерно 3 000 проектов в тех отраслях, где, по словам CEO компании, «бизнес растёт быстрее всего».
Повышение числа назначений сотрудников на нестандартные для них функции выросло до 70%. А в пандемию маркетплейс помог перенаправить 26 000 человекочасов за два месяца и сохранить рабочие места на фоне локдауна.
Готовы доверить искусственному интеллекту подбор сотрудников под внутренние задачи?
👍 — да, уже в планах
🤔 — пусть менеджеры лучше работают
Флагманские ИИ-модели становятся всё умнее и при этом сложнее, с большим количеством параметров. Но тотальное проникновение ИИ во все сферы жизни обеспечат другие модели — маленькие, автономные и легко интегрируемые куда угодно. Так считает Chief Science Officer и сооснователь Hugging Face Том Вулф.
В колонке “Low-tech AI” («Низкотехнологичный ИИ») он рисует картину будущего, в котором небольшие, но очень смышлёные модели уровня сегодняшних флагманских моделей запускаются прямо на дешёвых локальных процессорах и экономично встраиваются в любые технологические стеки и ПО. Барьеры для развёртывания новейших ИИ-функций фактически отсутствуют, а затраты минимальны.
Это пойдет на пользу всем отраслям, в которых с помощью ИИ можно что-то автоматизировать — сам Вульф говорит о промышленности, логистике и финансовых организациях.
Так, пишет Вулф, завод с технологическим стеком из нулевых сможет с помощью одного ИИ-компонента легко добавить к функционалу передовые технологии: предиктивное обслуживание оборудования и сложную систему управления запасами в реальном времени. А ещё могут появиться суперавтономные дроны или домашние помощники, у которых функционал уровня GPT-4 работает на небольшом чипе в 5 ватт мощности.
Низкотехнологичный ИИ рождается на стыке трёх тенденций, которые уже наметились:
🔹Развитие маленьких, но производительных ИИ. Речь идёт о моделях, которые будут в 5–20 раз меньше своих больших предшественниц, но достигать с ними одного уровня производительности. Такие начинают появляться в ведущих линейках Qwen, DeepSeek, Llama, Phi. Одновременно с этим будет происходить удешевление вычислительных мощностей, и процессоры для запуска таких моделей станут доступны почти всем.
🔹Упрощение архитектуры функциональных ИИ. Сегодня разработчики трудятся над радикальным упрощением архитектуры чипов, чтобы их можно было разворачивать для прикладных задач. Это позволяет создавать простые и недорогие, но высокопроизводительные комплексы ИИ для аппаратного обеспечения.
🔹Бесшовная интеграция ИИ в технологический стек. Чем умнее становится ИИ, тем проще интегрировать его в сложные системы. Сегодня нейросети могут понимать и обрабатывать разные виды неструктурированных данных. Поэтому компании смогут интегрировать их в свои системы почти без подготовки. Проще говоря, просто дайте ИИ доступ, а он во всём разберётся сам.
Вулф только намечает траекторию развития и не говорит, когда именно Low Tech AI станет мейнстримом. Но из его слов кажется, что это произойдёт в ближайшие годы.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
41% сотрудников использовали сторонние программы без согласования — уверяют эксперты всемирного саммита по кибербезопасности в 2024 году. По прогнозу, к 2027 году эта цифра вырастет до 75%. Такие несанкционированные практики получили название Shadow IT, или теневое IT.
Обычно речь идёт о привычных вещах, таких как Google Docs, WhatsApp, Dropbox, ChatGPT, иногда — об установке расширений в браузер. Сотрудники используют внешние программы без злого умысла — но с прямыми рисками для бизнеса.
Насколько масштабна проблема
По данным Gartner, до 40% IT-расходов крупных компаний в 2024 году уходили на лицензии и сервисы, которые IT-отдел не закупал, не контролирует и о которых зачастую не знает. Но куда опаснее другое: до 33% утечек данных происходят именно через неавторизованные приложения. Средний убыток при этом — $4,88 млн.
Какие последствия у теневого IT
— данные могут быть размещены на уязвимых или неподконтрольных платформах;
— нарушаются требования к хранению и передаче информации (особенно в медицине, финансах и госсекторе);
— бизнес-логика разрывается: задачи решаются «вручную», в обход согласованных процессов;
— при увольнении сотрудника часть рабочих материалов может остаться в его личных хранилищах — и компания об этом не узнает.
Как на это реагировать
У жёстких блокировок ограниченный эффект. Сотрудники находят новые пути — или просто перестают доверять IT-службе. Эффективнее другой подход: понять, какие реальные задачи решаются в обход, и предложить удобную защищённую альтернативу.
Именно по этой логике развивается класс решений Zero Trust, предполагающий недоверие к любому субъекту внутри или снаружи сети.
В рамках этой концепции работать может любой элемент инфраструктуры, например, браузер, через который сегодня выполняется до 70% рабочих задач. Специально разработанные корпоративные браузеры, например, Яндекс Браузер для организаций, можно настроить так, чтобы сотрудник мог работать привычно — но в среде, где всё шифруется, логируется и управляется централизованно. Вместо борьбы с теневой активностью — переход к контролируемому и безопасному пользовательскому опыту.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Google представил ИИ-генератор видео Veo 3
Он создаёт ролики со звуковыми эффектами, фоновым шумом и диалогами и позиционируется как конкурент OpenAI Sora. Мармеладная клавиатура — как пример.
В чём польза для бизнеса? От создания рекламных роликов и презентаций товаров до персонализированного обучающего контента. При этом скопировать их будет сложнее из-за встроенной защиты, что снижает риски для брендов.
Яндекс представил «Поиск с Алисой» с режимом рассуждений, генерацией текста и картинок
Новый формат заменил прежний сервис Нейро. Теперь в нём доступны более структурированные ответы с подзаголовками, медиа и ссылками на источники. В режиме рассуждений пользователи могут видеть, как Алиса формирует ответ: какие запросы она использует и сколько времени тратит на размышления. Генерация контента доступна прямо в поисковой строке, но безлимитно — только для подписчиков Алиса Про. Также Яндекс открыл доступ к YandexGPT 5 Lite всем пользователям и добавил функцию «Поиск» в чат с Алисой для анализа источников.
Anthropic представила две новых гибридных ИИ-модели
Флагманскую Claude Opus 4 позиционируют как «лучшую в мире модель для программирования», а Claude Sonnet 4 — как более доступную, для повседневных задач. Первая подойдёт для разработки ИИ-агентов, а также сложных ИИ-проектов с долгими цепочками вычислений. Claude Sonnet 4, хотя и уступает Opus в сложных задачах, показывает высокую эффективность в рутинных операциях и станет основой для нового GitHub Copilot. Это экономичное решение для повседневного кодинга и интеграции в SaaS-продукты.
85% российских компаний планируют проводить киберучения в 2025 году
Это на 10% больше, чем в 2024-м. Согласно исследованию «Солара», 42% организаций готовы тратить до 500 тысяч рублей на киберучения для одного сотрудника, а 10% — до 1 млн рублей. Основная цель — снизить риски взломов и штрафов за утечки данных, а также компенсировать нехватку квалифицированных кадров. Чаще всего компании обучают команды из 3–10 специалистов, при этом 20% проводят учения ежемесячно. Эксперты отмечают, что регулярные тренировки критически важны для отражения сложных атак, которые в 2024 году составили свыше 31 тысячи инцидентов.
Спрос на киберстрахование в России вырос на 60% за год
Основной интерес проявляют крупные корпорации из Москвы, Свердловской области и Санкт-Петербурга. Причины — в более жёстких требованиях к защите персональных данных и крупных штрафах за утечки. Финансовый сектор, e-commerce и телеком-компании активнее всего страхуются от киберрисков, опасаясь остановки бизнес-процессов и репутационных потерь. При этом страховщики отмечают шестикратный рост сумм страхового покрытия по сравнению с 2024 годом.
Мосбиржа разработала ИИ-ассистента MOEX Insight AI
Он поможет сотрудникам анализировать финансовые данные, готовить документы и оптимизировать рабочие процессы. Ассистент работает на основе мультимодальных языковых моделей с открытым исходным кодом, интегрирован во внутреннюю систему биржи и способен анализировать содержимое экрана пользователя — включая таблицы, код и презентации. По оценкам Мосбиржи, ИИ-помощник сократит время выполнения задач на 15–20%, а в некоторых случаях — до 50%, ускоряя как рутинные, так и экспертные процессы. За счёт этого площадка планирует экономить более 1 млрд рублей ежегодно.
В Центре беспилотных авиационных систем Иннополиса собирают дроны с цифровым помощником
ИИ-ассистент InnoVtol-3s использует дополненную реальность и компьютерное зрение: камера над рабочим местом распознаёт детали и проецирует пошаговые инструкции, а при ошибках подаёт звуковые сигналы. Решение особенно эффективно для сложных задач — сборки дронов для геодезии, мониторинга пожаров и транспортировки биоматериалов, где критична точность. В итоге удалось сократить брак на 80% и ускорить производство на 50%.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Сотрудники современных компаний перегружены цифровыми инструментами. По данным Asana, средний работник переключается между 13 приложениями 30 раз в день и теряет четверть продуктивности из-за цифровой перегрузки. В итоге инструменты, призванные упростить жизнь, наоборот усложняют её, а сотрудники склонны делать всё вручную и по старинке, лишь бы не изучать очередное корпоративное ПО.
И это может влететь в копеечку. Согласно исследованию компании WalkMe, в 2024 году компании потеряли $104 млн на цифровых технологиях, которые недоиспользуются из-за трудностей в освоении или нежелании ими пользоваться.
Это исследование фиксирует разрыв между оптимизмом менеджмента и опасениями рядовых сотрудников. Почти 80% руководителей уверены, что эффективно идут к внедрению ИИ-инструментов — но три четверти исполнителей жалуются на сложности с освоением таких инструментов и лишь одна четверть уверенно их использует.
Отчаиваться не стоит: есть немало подходов и практик, которые либо помогают быстро освоить новые сервисы, либо защищают их от цифрового выгорания. Вот парочка:
Инвентаризация и сокращение автопарка приложений
Регулярный аудит цифровых инструментов может и спасти сотрудников от цифровой усталости, и помочь сэкономить. Проверяйте, всё ли ваше ПО действительно необходимо в работе и облегчает процессы и жизнь сотрудников. Можно делать это по-разному: через KPI, опросы сотрудников, анализ затрат и выгод.
DAP-платформы
Платформы цифрового внедрения (DAP) — это ПО, которое накладывается поверх других программ и приложений и даёт пользователю подсказки, инструкции и другую помощь в ходе работы. Их используют как для онбординга новых сотрудников, так и при внедрении новых цифровых инструментов. Среди крупнейших мировых DAP-платформ — WalkMe, Whatfix, Stonly, Pendo. В России есть DAP-платформа Хинтед.
По оценкам Forrester, возврат инвестиций от внедрения WalkMe в компаниях составил 368% — DAP-платформа повысила вовлечённость и эффективность сотрудников, снизила количество обращений в службу поддержки.
Микрообучение
Внедряя новый цифровой инструмент, компании устраивают обучение — без этого никуда. Но сотрудникам оно часто не нравится и воспринимается как нудная обязаловка. Сократить негатив можно, заменив длинные лекции и вебинары на микрообучение. Этот образовательный подход даёт возможность пользователю проходить небольшие уроки продолжительностью несколько минут, когда ему удобно.
Исследования показывают, что микрообучение ускоряет обучение и повышает его качество. В Merck переход на микрообучение ускорил усвоение новых навыков на 60%, а в IBM улучшил уровень применения знаний на 15%.
Управленческие изменения
Значительная доля цифровой усталости приходится на избыточную коммуникацию — вечные созвоны и переписки без конца. Оптимизировать это можно на организационном уровне, устраивая цифровой детокс.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Агент для GitHub — одна из множества новинок, которые Microsoft представил на своей конференции Build 2025. Компания объявила о начале эры полноценных цифровых агентов, которые обладают памятью, действуют контекстно и автономно и могут встраиваться в бизнес-процессы, используя чётко контролируемые права доступа. В компании их называют новыми цифровыми сотрудниками.
Для стандартизации и ускорения их внедрения Microsoft представил NLWeb — открытые стандарты для агентных систем. Это открытый язык взаимодействия с ИИ через естественный язык, аналог HTML для агентных систем. Он позволит всего несколькими строками кода внедрять в сайты поиск уровня ChatGPT.
Также Microsoft объявил о подключении многих своих платформ к открытому протоколу MCP от Anthropic — он был представлен в прошлом ноябре. В компании пытаются сделать его универсальным способом подключения ИИ к приложениям и сервисам.
Автономные и самостоятельные агенты — следующий этап развития ИИ. С ними экспериментируют многие компании, от Nvidia и OpenAI до стартапов. Уже очень скоро автоматизировать бизнес-процессы с помощью ИИ станет гораздо легче, и всё больше компаний смогут себе это позволить.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Запускаем новую рубрику — будем регулярно рассказывать о любопытных стартапах из России и за ее пределами, на которые интересно взглянуть с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели.
Герой недели — Kolobox, foodtech-проект в русле осознанного потребления.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech
Как всегда, изучили все новости из мира битуби-технологий, чтобы рассказать главное.
Alibaba разработала более дешёвый способ обучения ИИ-моделей
Новый метод под названием ZeroSearch позволяет обходиться без дорогостоящих запросов к поисковым системам, сокращая расходы на 88%. Вместо реального поиска система создаёт искусственные веб-страницы и документы, имитируя сложные поисковые сценарии. В итоге обучение модели на 14 млрд параметров стоит $70,8 против $586,7 за 64 тысячи запросов в Google, а ИИ чаще даёт релевантные ответы. Хотя платформу уже выложили в открытый доступ, реальная эффективность ещё требует проверки на практике.
VisionLabs внедрила систему распознавания дипфейков в банках России и СНГ
Система Deepfake Detection помогает бороться с мошенничеством при оформлении кредитов и переводах денег в банки России, Казахстана, Узбекистана и Кыргызстана. Технология с точностью 99,3% выявляет поддельные видео, созданные нейросетями, и уже используется в сервисе удалённой идентификации МТС ID KYC. В других сферах Deepfake Detection тоже может пригодиться. Например, чтобы соблюдать требования 115-ФЗ, выявлять мошенников при оплате товаров и услуг или нанимать персонал дистанционно.
Минцифры выделит 13,65 млрд рублей до 2027 года на гранты для IT-компаний
Эти деньги получит Российский фонд развития информационных технологий — включая 4,56 млрд рублей в 2025 году, 4,55 млрд в 2026-м и 4,5 млрд в 2027-м. Они станут основной формой господдержки для малого и среднего IT-бизнеса после отмены льготных кредитов в 2024 году.
Спрос на инженеров-программистов вырос на 30% за два года
В I квартале 2025 года российские компании разместили 40 400 вакансий в сфере промышленного ПО (BIM, CAD, PLM), что на 30% больше, чем в 2023-м. Главные причины роста — импортозамещение, господдержка и рост строительного/машиностроительного секторов, где рынок инженерного софта в 2024 году увеличился на 20%, до 50 млрд рублей. Одновременно на 50% увеличился спрос на BI-аналитиков и дата-сайентистов, что отражает тренд на цифровизацию производства.
Яндекс планирует запустить аналог Shopify
Компания зарегистрировала товарный знак Яндекс Кит, который теперь связан не с прежней операционной системой, а с новым продуктом — технологической SaaS-платформой для запуска e-commerce. Платформа позволит предпринимателям быстро создавать интернет-магазины под ключ — со всей инфраструктурой для продаж, логистики, оплаты и маркетинга.
Инвестиции в ИИ и машинное обучение — самые популярные в России среди венчурных
Только за I квартал 2025 года они достигли $6,96 млн. Среди лидеров также выделяются Big Data ($1,23 млн) и IoT ($0,58 млн), тогда как глобальный рынок ИИ, по данным CB Insights, вырос на 51%. Особый интерес инвесторов сохраняется к медицинским ИИ-стартапам, которые составляют 30% новых «единорогов» — благодаря сочетанию социальной значимости и измеримой эффективности таких решений.
Группа «Самолёт» внедрила ИИ в HR-процессы, ускорив их на 75%
При помощи модели на базе GPT-4.5 в компании автоматизировали процесс оценки сотрудников по методу 360. В итоге на подготовку отчётов уходит на 75% меньше времени, а удовлетворённость фидбэком выросла до 94%. Нейросеть анализирует данные, формирует персональные рекомендации и выделяет зоны роста, ускоряя обработку 20 анкет с 30 до 8 часов.
Подписывайтесь 👉 @yab2btech