«Следствие ведут Колобки», а ИИ заходит в классику детской анимации

«ON Медиа» (бывший «МТС Медиа») выпустит мультсериалы по Эдуарду Успенскому, созданные с помощью нейросетей. Первыми проектами станут «Про девочку Веру и обезьянку Анфису» и «Следствие ведут Колобки».

⏺️Это не экспериментальные ролики, а полноценные сериалы: по 52 эпизода длительностью от 3,5 минуты каждый.

⏺️В производстве задействовано около 30 ИИ-моделей, включая российские. Нейросети используют на этапах генерации изображений, анимации и доработки художественных решений.

⏺️Сценарий, раскадровка, монтаж и финальное сведение остаются под человеческим контролем.

По оценке участников рынка, такие проекты обошлись создателям примерно вдвое дешевле средней 3D-анимации.

▶️За последний год стоимость анимационного производства на рынке выросла почти на 50% — из-за дорогого софта, нагрузки на инфраструктуру, удлинения сроков и дефицита кадров. На этом фоне ИИ для студий становится способом удержать экономику проекта.

Отсюда и интерес рынка:

▶️Start уже заявляет, что ИИ-инструменты для него перешли из экспериментальной зоны в рабочую;
▶️Wink не исключает появления таких проектов, но подчеркивает, что в детском контенте нужен особенно жесткий человеческий контроль;
▶️«Союзмультфильм» тоже движется в гибридную модель, где работают и люди, и генеративный ИИ.

AI для бизнеса

У «Яндекса» большое обновление в рекламе. Не про баннеры, а про память

Компания внедрила в рекламную систему рекомендательную технологию Argus на базе генеративных моделей. Внутри — десятки нейросетей, которые считают вероятность клика, конверсии и учитывают контекст взаимодействия пользователя с рекламой.

Рекламный рынок сейчас не в самом хорошем положении: экономическая активность падает, медиаинфляция растет, как и стоимость привлечения клиента. Бизнесу важнее не «как показать больше рекламы», а «как удержать конверсии без роста бюджета».

Чем точнее рекламная система понимает поведение и контекст, тем меньше лишних показов и тем выше шанс сохранить результат для рекламодателя без роста расходов. В эту точку и бьет Argus.

Argus сначала обкатали внутри экосистемы — в 2025 году технологию первой внедрила «Яндекс Музыка». К апрелю 2026 года она уже используется в «Маркете» и «Лавке». Теперь дошла и до рекламной системы.

Что поменялось в цифрах:

▶️ по итогам 2025 года нейротехнологии повысили эффективность рекламной системы «Яндекса» на 38%;

▶️ объем памяти системы вырос в 30 раз;

▶️ раньше нейросети смотрели на поведение пользователя за последние недели, а теперь система учитывает от 256 до 8 тыс. событий.

AI для бизнеса

Ошибка в прогнозе спроса стоит дорого. Сбер и Napoleon IT на этом заработают

«Салют для бизнеса» из группы Сбера и Napoleon IT представили ИИ-решение для прогнозирования спроса на базе ГигаЧат Бизнес. Цель понятная и прикладная: меньше пустых полок, меньше затоваривания, меньше замороженных денег в запасах.

В чем экономический эффект:

⏺️Для ретейла и FMCG прогноз спроса — одна из самых дорогих точек ошибки. Недооценил спрос — потерял продажи. Переоценил — получил склад, списания и зависший оборотный капитал.

⏺️Даже небольшое улучшение дает заметный эффект. По отраслевым оценкам, рост точности прогноза всего на 1 п.п. может сокращать потери на 3–5% от товарного запаса.

⏺️Для бизнеса с многомиллиардным оборотом это экономия на сотни миллионов рублей.

Пилот уже есть. Отечественный производитель лимонада протестировал решение, и точность прогнозирования спроса выросла более чем на треть.

Сбер явно идет в модель партнерского масштабирования, где сам дает платформу, а отраслевые игроки приносят прикладной сценарий в крупный бизнес: не умный помощник, а инструмент, который прямо влияет на P&L.

AI для бизнеса

Защита ИИ становится отдельным сегментом рынка

Yandex B2B Tech и SolidLab выпустили SolidWall AI Security Gateway — решение для защиты ИИ-приложений.

Сам факт запуска говорит о том, что AI в компаниях дошел до стадии, когда ему нужен не просто общий контур ИБ, а отдельный защитный слой.

Раньше ИИ в корпоративном контуре продавали как ускоритель: быстрее ответы, дешевле операции, выше производительность. Теперь рядом с этим возникает вторая категория расходов — защита самого ИИ-слоя.

Цифры здесь говорят следующее:

▶️По данным Gartner, в 2025 году 29% организаций столкнулись с атаками на инфраструктуру корпоративных ИИ-приложений, а 32% — с атаками на сами приложения.
▶️Новый шлюз ставится между внешней сетью и ИИ-системой, контролирует передаваемые данные и закрывает угрозы из OWASP для ИИ, а также DDoS-атаки, в том числе с использованием нейросетей.
▶️Развернуть решение можно и в инфраструктуре заказчика, и по облачной модели — продукт сразу заточен под enterprise-спрос с разными требованиями к контуру.

Что еще усилил Yandex B2B Tech в защите для ИИ:

⏺️Обновили Yandex Smart Web Security, чтобы защищать от DDoS-атак на уровнях L3 и L4.
⏺️Встроили в сервис модуль SolidWall WAF с поведенческим анализом, защитой от ботов и инвентаризацией API.
⏺️Добавили в Security Deck Vulnerability Management — модуль для управления уязвимостями на всем цикле, от разработки до эксплуатации.

Почему важно:

Чем больше AI-сервисов выходит в продакшн, тем быстрее информационная безопасность вокруг них перестает быть дополнительной функцией и становится обязательной частью стека. А значит, вслед за рынком ИИ-решений будет быстро расти и рынок AI-native security.

AI для бизнеса

74% эффекта от ИИ достаются лишь 20% компаний

Инвестиции в ИИ растут почти вертикально, но деньги в технологии и деньги из технологии — не одно и то же.

По данным PwC, 74% экономического эффекта от ИИ забирает только пятая часть компаний. Остальные в основном остаются в зоне пилотов, презентаций и локальных экспериментов.

Где возникает разрыв:

⏺️Проблема не в том, что бизнес мало внедряет ИИ, а в том, что внедряет его для отдельных задач, а не как механизм перестройки работы.

PwC сообщает, что компании с лучшей операционной готовностью к ИИ получают финансовый результат от ИИ в 7,2 раза выше остальных.


⏺️С ИИ происходит то же самое, только быстрее. Формально он есть у многих: помогает искать информацию, ускоряет анализ, автоматизирует рутину. Но в массе компаний он все еще остается умным поисковиком, а не полноценным производственным инструментом.

Это хорошо объясняется старым парадоксом Солоу: технологии уже везде, а в производительности это не видно. Так было с компьютерами в 80-х. Массовая закупка железа не дала мгновенного эффекта. Рост пришел позже — когда компании начали менять процессы, управление и логику работы под новую технологию.

Что отличает тех самых 20%:

▶️они делают ставку не на количество сервисов и срезание расходов, а используют ИИ как двигатель роста.
▶️они чаще используют ИИ для запуска новых продуктов и сервисов;
▶️сильнее завязаны на рост, а не только на экономию;
▶️активнее автоматизируют решения в рамках заданных правил;
▶️раньше остальных выстраивают фундамент: данные, governance, и внятные правила работы с ИИ.

Для бизнеса важно, не внедрил ли он ИИ, а перестроил ли он под него операционную модель. Именно это и разделит рынок на тех, кто получит эффект, и тех, кто останется в бесконечном пилоте.

AI для бизнеса

Нейросети начали «читать» файлы для поиска вирусов

Positive Technologies показала модель ByteDog для поиска вредоносного кода. Вместо ручного набора признаков нейросеть анализирует файл напрямую — как последовательность байтов. То есть почти так же, как языковые модели работают с текстом, только здесь «язык» — это сам файл.

По заявлению компании, модель показала качество детектирования и скорость анализа более чем на 20% выше классических ML-моделей.

Как это выглядит на практике:

▶️Сотруднику приходит файл, похожий на обычный счет от подрядчика.
▶️Внутри — вредоносный код, замаскированный так, чтобы классическая проверка тратила время на распаковку, извлечение кода и прогон по фиксированным правилам.
▶️ByteDog смотрит на тот же файл проще и ближе к реальности — как на последовательность байтов.
▶️Если в ней есть паттерны вредоносного поведения, модель может увидеть их даже там, где вирус спрятан сложным способом.

Для применения обученной модели не нужен GPU. То есть ее можно запускать прямо на пользовательских устройствах — ПК и смартфонах.

AI для бизнеса

Промышленность не хочет впускать ИИ в интернет

«Норникель» вместе с «Яндексом» запускает экосистему ИИ-агентов более чем для 30 производственных и корпоративных процессов. Партнеры нашли способ использовать большие языковые модели в облаке без выхода в публичный интернет.

Для промышленных компаний главный барьер — не качество моделей, а безопасность. Слишком чувствительные данные, слишком дорогая цена ошибки, слишком жесткие требования к контуру.

Поэтому просто подключить LLM из облака здесь нельзя. Нужна архитектура, где модель остается облачной, а для компании выглядит как внутренний сервис.

Что собрали «Норникель» и «Яндекс»:

⏺️Гибридную схему: собственные вычислительные мощности плюс Yandex Cloud.
⏺️Подключение по выделенному физическому соединению без сохранения данных у облачного провайдера.
⏺️Работу ИИ-агентов внутри корпоративной сети без выхода наружу.
⏺️Отдельный слой доменной логики на базе собственной модели MetalGPT.
⏺️В контуре компании тестируются несколько десятков сложных агентских систем: проектирование, управление капитальными проектами, запасы, финансово-экономический контроль.
⏺️В отдельных процессах сроки выполнения задач сокращаются с 30 дней до нескольких часов.

Следующий этап — не только сложные агентские системы для ядра бизнеса, но и доступ к простым ИИ-инструментам для офисных сотрудников. Под это партнеры готовят модуль в Yandex AI Studio, чтобы собирать агентов могли и пользователи без специальной подготовки.

AI для бизнеса

ИИ-«дочка» «Софтлайна» идет на биржу, чтобы скупать рынок

FabricaONE.AI, входящая в группу «Софтлайн», может выйти на IPO на Мосбирже уже до конца апреля.

Компания хочет привлечь 2–3 млрд руб., а при хорошем спросе — и больше. Но самое интересное не само размещение, а то, на что пойдут деньги.

⏺️До 95% привлеченных средств компания собирается направить на M&A. В фокусе — ИИ, b2b-продукты для промышленности, ретейла и банковской автоматизации.

⏺️IPO здесь — не столько для получения капитала на развитие, сколько про ускоренную скупку активов в момент, когда рынок еще собирается и оценки могут быть относительно комфортными.

⏺️Сама компания делает ставку на рост без учета будущих покупок: в среднесрочной перспективе ждет рост выручки на 16–20% в год, а в сегменте тиражируемого ПО — на 30–35%.

Цифры у группы уже вполне биржевые:

▶️выручка за 2025 год — 25,5 млрд руб. (+12,9%);
▶️валовая прибыль — 8,2 млрд руб. (+6,1%);
▶️скорректированная EBITDA — 4,8 млрд руб. (+21,7%);
▶️чистая прибыль — 3 млрд руб. (+4,6%);
▶️чистый долг / EBITDA — 0,28x.

Что важно в бизнес-модели

⏺️FabricaONE.AI — это не стартап на хайпе вокруг ИИ, а собранный субхолдинг на базе активов «Софтлайна» в заказной разработке, автоматизации, корпоративном обучении и тиражном ПО.

▶️По данным Б1, компания — крупнейший игрок на российском рынке заказной разработки ПО с долей 11%.

▶️Очень сильный момент — клиентская база. Компания работает примерно с 1 тыс. заказчиков, а около 70% выручки дают финансовый и государственный сектора. Это добавляет масштаба, но одновременно показывает и зависимость от крупных, довольно консервативных заказчиков.

Почему это важно для бизнеса

Российский рынок ИИ и enterprise-ПО переходит к стадии консолидации. И FabricaONE.AI, похоже, хочет занять в этом процессе роль не только разработчика, но и сборщика рынка вокруг себя.

Если коротко, это IPO — ставка не просто на рост спроса на ИИ, а на то, что ближайшие годы выиграют те, кто успеет собрать продуктовые и отраслевые активы раньше других.

AI для бизнеса

Х5 готовится торговать не только с людьми, но и с их ИИ-агентами

В интервью РБК глава Х5 Екатерина Лобачева обозначила, как ИИ-агенты изменят ритейл не только внутри компаний, но и при работе с покупателем, а точнее с его ИИ-агентом.

Цифровизация в ретейле всегда работала вокруг человека: мобильное приложение, программа лояльности, персональные предложения, доставка.

И пока все обсуждают ИИ как внутренний инструмент для оптимизации, на горизонте уже появилась другая задача: научиться работать не только с человеком, но и с алгоритмом, который будет помогать покупателю с выбором товаров.

Судя по словам Лобачевой, Х5 к этому сценарию уже подбирается на практике. В компании работают девять технологических платформ с аналитикой и ИИ-агентами — в логистике, коммерции, HR и цифровом контакте с клиентом.

X5 уже видит от внедрения ИИ вполне материальный эффект:

⏺️В 2025 году группа открыла 2870 новых магазинов и увеличила выручку на 18,8% — до 4,64 трлн руб.

⏺️При этом численность персонала не выросла, а снизилась с 397 тыс. до 389 тыс. человек.

⏺️Автоматизация и кассы самообслуживания уже дают компании миллиарды рублей прибыли.

Следующий шаг — сценарий, в котором ИИ-агент сам сравнивает предложения на разных площадках по цене, отзывам, внешнему виду и срокам доставки, а затем оформляет заказ.

Это меняет саму механику конкуренции:

▶️Нужно будет не просто предугадать спрос клиента, а еще и «понравиться» ИИ-агенту.

▶️Торговля начнет оптимизироваться под требования алгоритма: структуру карточки товара, полноту данных, цену, скорость доставки и репутацию.

▶️ИИ для ретейла перестанет быть внутренним инструментом эффективности и превратится в новый интерфейс торговли.

И если этот сценарий действительно реализуется, магазины будут конкурировать уже не только полкой, ценой и промо, но и тем, насколько их предложение удобно для алгоритма.

AI для бизнеса

ОЭМК завершил первый этап внедрения ИИ для управления установкой металлизации.

Что важно:

⏺️ИИ поставили на критический процесс. Установка металлизации используется для производства металлизованных окатышей, которые потом идут в выплавку самой стали.

⏺️Это не абстрактный цифровой слой. ИИ анализирует большие массивы производственных данных, предлагает режимы работы оборудования и показывает расчеты в виде графиков и показателей.

⏺️По итогам испытаний комбинат смог стабильно удерживать заданные параметры по содержанию железа и углерода в окатышах.

⏺️Компания прямо говорит о росте производительности, повышении качества, снижении издержек и себестоимости продукции.

⏺️ОЭМК уже заявил, что планирует распространить решение на другие участки. Это признак того, что кейс рассматривают не как разовый пилот, а как рабочий инструмент.

Важен здесь не сам факт цифровизации, а то, что ИИ встривают в реальное, тяжелое технологическое управление, где на кону не только качество, стабильность процесса, себестоимость, но и экономика целого региона.

AI для бизнеса

Массовый сбой у основных AI-платформ.

Пользователи в разных странах массово жалуются на сбои сразу у нескольких крупных AI-сервисов:

▶️OpenAI признал сбой официально. На статус-странице компании указано, что OpenAI расследует проблему.

▶️На странице статуса Google AI Studio указано, что Gemini API испытывает повышенную латентность, а пользователи с API-ключами могут сталкиваться с дополнительными ошибками.

▶️Пользователи сообщают, что недоступен и чат-бот Claude. но на сайте компании о неполадках не сообщается.

AI для бизнеса

ИИ больше не надстройка, а новая модель компании.

На АКПО-КОНФ 2026 Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологий» Сбербанка, объяснил, почему процессы, команды и продукты теперь должны пересобираться вокруг возможностей ИИ.

▶️Попытка «прикрутить» ИИ к старым процессам больше не работает. Это может позволить выиграть на уровне отдельных задач, а на уровне бизнеса — уже нет.

▶️Процессы не адаптируют под ИИ, а изначально проектируют вокруг него. Это уже не слой поверх компании, а новая архитектура операционной работы.

▶️Ключевой элемент этой модели — AI PDLC, когда ИИ встраивается во весь жизненный цикл продукта. На практике это означает более короткий time-to-market, другую структуру команд и более высокую роль ИИ-агентов.

▶️Если раньше скорость зависела в первую очередь от людей и организационной дисциплины, то теперь — от архитектуры ИИ-инструментов, качества данных и того, насколько глубоко ИИ встроен в процесс.

AI для бизнеса

Just AI удвоила выручку после убыточного года и начала готовиться к pre-IPO

Российский разработчик разговорного ИИ Just AI увеличил выручку с 650,2 млн руб до 1,4 млрд руб, а бизнес вернулся к прибыльности. На этом фоне в капитал компании зашли новые инвесторы, а Just AI уже готовится к pre-IPO в 2026 году.

▶️2024 год показал, сколько на самом деле стоят инвестиции в GenAI. При выручке 650,2 млн руб. компания получила убыток до налогообложения свыше 175 млн руб. и убыток от продаж 92,4 млн руб. Инвестиционный цикл оказался заметно дороже, чем хотелось бы.

▶️Менеджмент связывает 2024-го убыток с активными вложениями в генеративный ИИ и особенностями бухгалтерского учета. Теперь, судя по цифрам 2025 года, эти инвестиции начали отдавать выручку.

▶️2025-й стал годом резкого разворота. По предварительным данным, выручка Just AI выросла примерно в 2 раза, превысив 1,4 млрд руб., а операционный результат вернулся в плюс. После провального 2024 года это выглядит как переход от инвестиционной фазы к коммерциализации.

▶️Рост привлек новые деньги. В сентябре 2025 года 15% в ООО «Маинд Крафт» (юрлицо Just AI) приобрел казахстанский фонд Fonte Universal Fund Oeic. А уже в январе 2026 года еще 4,2% через L Ventures купил «Ланит». Сам раунд, по словам Кирилла Петрова, проходил по оценке 3,5 млрд руб.

▶️Ключевой драйвер — агентные платформы. Одним из главных продуктов роста стала Just AI Agent Platform — решение корпоративного уровня для создания и масштабирования систем на базе автономных ИИ-агентов и мультиагентной архитектуры. Такие продукты сегодня лучше всего монетизируются в enterprise-сегменте.

▶️Второй источник роста — выход в массовый сегмент. По словам компании, в B2C-продукте Jay Flow менее чем за год зарегистрировались более 700 тыс. пользователей. Это выглядит как хорошая попытка диверсифицировать бизнес за пределами B2B и enterprise.

▶️Just AI планирует pre-IPO в 2026 году и рассчитывает на оценку в 7 млрд руб — примерно в 2 раза выше уровня последнего раунда. Но рынку обычно важен не просто быстрый рост и восстановление после убытков, а способность удерживать прибыльность после окончания инвестиционного цикла.

Это один из первых заметных кейсов на российском AI-рынке, где агрессивные инвестиции в генеративный ИИ сначала уводят бизнес в убыток, а затем начинают давать измеримый финансовый эффект.

AI для бизнеса

РУСАЛ потратит 1,6 млрд рублей для внедрения ИИ на заводах.

РУСАЛ планирует в 2026 году завершить внедрение системы машинного зрения для мониторинга электролиза на пяти алюминиевых заводах. Это самая дорогая технология искусственного интеллекта в производственном контуре компании с бюджетом около 1,6 млрд руб. и охватом примерно 6500 электролизеров.

▶️Технология внедряется сразу на пяти заводах: КрАЗе, БрАЗе, ВгАЗе, ИркАЗе и НкАЗе. На КрАЗе решение уже полностью внедрено, на остальных площадках идет монтаж.

▶️Камеры и модели машинного зрения круглосуточно отслеживают нарушения герметичности и вызывают оператора. Без этой системы проблему часто замечают только во время обходов.

▶️По данным компании, технология позволяет вдвое сократить продолжительность разгерметизации по сравнению с контролем силами персонала.

▶️Существенная часть затрат — это закупка и установка специальных видеокамер для наблюдения за тысячами электролизеров. То есть ИИ здесь — это уже часть производственной инфраструктуры.

▶️Чем быстрее система фиксирует нарушение герметичности, тем ниже потенциальное воздействие на окружающую среду. Разработка РУСАЛ ИТЦ уже получила отраслевую награду в номинации по экологии и промышленной безопасности.

Это еще один показательный кейс для промышленного ИИ: компании начинают вкладываться не только в аналитику и прогнозы, но и в капиталоемкие ИИ-системы внутри критических процессов.

AI для бизнеса

ИИ приходит в кибербез, но бюджеты и люди за ним не успевают.

Исследование «Инфосистемы Джет» показало противоречивую картину: службы ИБ все активнее внедряют искусственный интеллект, но делают это на фоне урезания бюджетов, кадрового дефицита и слабой готовности к инцидентам.

⏺️Использование ИИ в ИБ за год выросло почти в 9 раз. Доля компаний, применяющих ИИ в работе служб информационной безопасности, выросла с 3% в 2024 году до 27% в 2025-м.

⏺️Наиболее частые кейсы — интеграция в процессы и системы ИБ: разработка правил корреляции для SIEM, приоритизация уязвимостей, а также использование чат-ботов для обработки информации и внутренних рекомендаций.

⏺️У рынка сохраняется жесткий кадровый дефицит: 80% компаний не закрыли свои кадровые потребности, полностью укомплектован штат только у 11%. Для них ИИ становится в том числе попыткой компенсировать нехватку людей.

⏺️На фоне этого количество компаний, которые режут расходы, выросло с 8% до 20%, а в планируемое время реагирования на инциденты укладываются всего лишь 35% команд.

В итоге рынок входит в фазу внедрения ИИ с довольно плохой базой: не хватает людей, бюджеты под давлением, зрелость реагирования остается низкой. Сможет ли ИИ решить эти проблемы, пока остается вопросом.

AI для бизнеса

Битрикс24 идет в корпоративный вайбкодинг.

Битрикс24 открыл бета-тестирование VibeCode — платформы, где бизнес-приложения можно собирать через ИИ внутри самой экосистемы Битрикс24.

Все работает по логике вайбкодинга: формулируешь задачу — получаешь приложение. Внутри уже есть 26 шаблонов, поддержка BitrixGPT 5, внешних моделей вроде OpenAI, Anthropic и DeepSeek, а также 300+ API-эндпоинтов ко всей экосистеме Битрикс24.

Отдельный слой — AI-агенты на базе OpenClaw. Они могут работать как боты в корпоративных чатах и выполнять прикладные действия: искать сделки, создавать задачи, формировать отчеты.

В чем новизна?

VibeCode изначально упакован под корпоративный контур, а не на разработчиков или стартапы. Продукт сразу завязан на CRM, задачи, документы, календарь, чаты и внутренние процессы компании.

Наиболее очевидные сценарии:

⏺️Внутренние ассистенты;
⏺️Инструменты для отделов продаж;
⏺️Анализ правок в договорах и юридические сервисы;
⏺️Поиск нужных объектов в CRM на естественном языке;
⏺️Точечная автоматизация рутинных процессов.

Важно, что все предоставляется в облаке: не нужно отдельно поднимать сервер, собирать инфраструктуру, подключать домен, SSL и вручную стыковать решение с системами компании. А это значит максимально легкий вход и для бизнеса, и для сотрудника.

AI для бизнеса

Деньги есть, стартапов нет. Ситуация в российском венчуре.

Корпоративные инвесторы смотрят на рынок без особого оптимизма: 44% не ожидают изменений, 31% — ждут умеренного роста, и только 6% — заметного улучшения.

Но интерес к инвестициям не исчез: за последние два года 25% компаний сообщили о существенном росте инвестиционного аппетита. Такие данные представляет исследование «Акселератора ФРИИ» и Московского венчурного фонда.

Коротко: денег на рынке может быть достаточно, а вот качественных проектов — нет. Только 6% инвесторов считают текущее предложение стартапов достаточным, а 63% прямо говорят о дефиците или критически низком числе релевантных команд.

Тут же заметен сильный перекос в ИИ:

⏺️ИИ и машинное обучение — самая востребованная категория: такие решения ищет 81% корпоративных инвесторов.
⏺️Но в реальности на одного инвестора приходится лишь 10–30 релевантных проектов.
⏺️То есть спрос на AI-стартапы высокий, а воронка зрелых команд — узкая.

Как объясняют участники рынка, дефицит связан не просто с количеством стартапов, а с их качеством. Корпорации ищут не «идею с нейросетью», а проекты с понятной монетизацией, рабочим продуктом и прикладным сценарием внедрения в бизнес.

На этом фоне весь корпоративный венчур становится осторожнее. В 2025 году число сделок даже выросло — до 27 против 21 годом ранее, — но общий объем вложений рухнул с 4,8 млрд до 1,2 млрд руб.

Также рынок уходит в более ранние стадии. В 2025 году лидерство перешло к Round A, тогда как доля поздних раундов заметно сократилась. Но и здесь инвесторы ждут не сырой MVP, а уже работающую модель — с выручкой и понятной экономикой.

Что это значит:

▶️ИИ остается главным объектом корпоративного спроса.
▶️На рынке ИИ-стартапов не хватает зрелых проектов.
▶️Корпорации дают деньги не за шильдик «ИИ», а за узкий слой команд, которые могут быстро довести до коммерческого результата.

AI для бизнеса

В России предлагают запретить ИИ для отбора кандидатов.

Речь об автоматическом отсеве резюме, ранжировании кандидатов и решении, кого допускать до собеседования.

Связана инициатива с тем, что компании начали использовать алгоритмы для сортировки откликов, особенно там, где поток резюме большой, а скорость найма критична.

Прямо сейчас на портале «Российская общественная инициатива» идет голосование, где голоса распределились примерно 9 к 1, где 9 — выступают «ЗА».

Правда, набрала инициатива только 209 голосов из требуемых 100 000, поэтому бизнес-энтузиастам, внедряющим ИИ, ничего не грозит. Пока.

Инициатива очень контрастно смотрится на фоне новостей о том, что теперь на вакансии откликается сам ИИ. Подождем обеспокоенности в других инициативах.

Почему же авторы озадачились проблемой:

⏺️риск скрытой дискриминации по возрасту, полу и косвенным признакам;
⏺️«черный ящик» решений — кандидат не понимает причину отказа;
⏺️перенос кадрового решения с человека на алгоритм.

Причины довольно благородные, и все бы хорошо, только вот не совсем понятно, чем эти риски отличаются от процесса традиционного рекрутинга, где человек, возможно, бессознательно, но оценивает пол и возраст, а затем нажимает кнопку «отказать» без объяснения причин.

Если интересно более детально разобраться в рисках принятия решений человеком и алгоритмом, то можно почитать старое занимательное исследование о голодных судьях — Extraneous factors in judicial decisions.

AI для бизнеса

ИИ — неоправданный расход, или как «Алиса» отказалась идти на ужин с главой ВТБ.

Андрей Костин пытался пригласить «Алису» на ужин, но она его «довольно жестко послала». Такой историей он поделился на встрече с крупнейшими клиентами банка.

Кроме этого, глава ВТБ озвучил, что, по его мнению, сейчас ИИ для крупных компаний — это не способ сэкономить, а способ очень много потратить. Потому что разработка стоит колоссальных денег, а конкурентную гонку никто не отменял.

По его мнению:

⏺️ИИ пока не столько режет косты, сколько требует новых больших вложений;
⏺️внедрять его все равно приходится, потому что иначе получаешь не преимущество, а отставание;
⏺️реальная ценность ИИ пока в персонализации, аналитике, работе с документами, колл-центрами, рисками и клиентскими сценариями.

Стоит ли искать взаимосвязь между «Алисой» и мнением о переоцененном ИИ — мы не думаем.

AI для бизнеса

Кудрин запустил компанию под ИИ для экономического анализа.

Алексей Кудрин стал учредителем компании «ИИ-ассистент исследователя», которая будет заниматься разработкой ИИ-инструментов для экономического анализа.

По данным ЕГРЮЛ, структура владения такая:

▶️65% — у Кудрина;
▶️20% — у компании «ОДСС»;
▶️15% — у Института Гайдара.

Компания зарегистрирована 21 апреля, уставный капитал — 10 тыс. руб.

Сам Кудрин объяснил запуск так: они вместе с Институтом Гайдара занимаются экономическими исследованиями, а существующие AI-модели под такие задачи не заточены.

Алексей Кудрин является советником по корпоративному развитию «Яндекса», но будут ли в «ИИ-ассистенте исследователя» применяться YandexGPT и другие ИИ-продукты компании, не сообщается.

AI для бизнеса