Голос сделай попроще: Сбер выпустил GigaChat Audio, которая распознаёт эмоции

Модель понимает интонацию и определяет, с позитивной или негативной эмоцией к ней обращаются. Это, пожалуй, самое интересное. В остальном это хороший ассистент на созвонах или не менее хороший бот поддержки клиентов.

Что умеет

▶️Распознаёт эмоцию по интонации, характеристикам голоса и нюансам произношения.
▶️Обрабатывает записи длиной до трёх часов и ориентируется внутри них
▶️Различает спикеров в записи.
▶️Запоминает факты из голосового диалога и опирается на них в следующих сессиях.

Как выглядит на фоне конкурентов

▶️В тесте Arena Hard Audio, где нейросети вслепую сравнивают разные моделей, GigaChat Audio обошла Gemini-2.5-Pro, а по точности распознавания эмоций модель Сбера опередила Qwen3-Omni-30B.

⬛️Ждём интеграции в Марусю, которая по тону голоса поймёт, когда стоит помолчать, чего так не хватает «Алисе».

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Власти обсуждают налоговые льготы для разработчиков и потребителей ИИ

В середине июня у вице-премьера Дмитрия Григоренко прошло совещание с участием Сбербанка и «Яндекса», где обсуждались меры поддержки для тех, кто разрабатывает и внедряет ИИ. Рамочный закон принят, теперь нужно наполнить его деньгами.

Что обсуждали

▶️Повышающие коэффициенты к затратам на разработку и применение ИИ при налогообложении прибыли — включая покупку оборудования.
▶️Специальный коэффициент к норме амортизации основных средств, задействованных в ИИ.
▶️Аналог ИТ-льгот для юрлиц из групп владельцев национальных ИИ-моделей с собственным ЦОДом (банки исключены) — нулевые и пониженные ставки налога на прибыль и страховых взносов.
▶️Льготная ставка НДС на услуги для разработки ИИ и на удалённый доступ к ИИ-платформам.
▶️Освобождение от налога на имущество для объектов в составе центров обработки данных.
▶️Распространение ИТ-льгот на компании, которые внедряют ИИ, а не только разрабатывают.

Кто и что готовит

🔴Сберу и «Яндексу» рекомендовано представить предложения по изменениям в Налоговый кодекс.
🔴Минцифры совместно с АНО «Цифровая экономика» должно согласовать с Минфином, Минэкономразвития и ФНС меры поддержки при УСН и налоге на прибыль — с уменьшением налогов при внедрении российских ИИ-сервисов.
🔴Отдельно нужно сформировать критерии, по которым ИИ-решения будут попадать в реестр ПО и получать льготы.
🔴Срок исполнения поручений был установлен на 6 июля.

⬛️Тема родилась из поручений президента по итогам ноябрьской конференции «Путешествие в мир ИИ». В январе Путин поручил правительству совместно с ЦБ, Сбером и «Яндексом» подготовить предложения по комплексу российских решений — от фундаментальных моделей до электронной компонентной базы — с определением объёма и источников финансирования.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Goldman Sachs: бум ИИ сравнялся с доткомами. Но опасность может прийти не оттуда, откуда её ждут.

▶️В конце 1990-х пузырь выдавали четыре сигнала: высокие инвестиции, падающая рентабельность, рост долга и разрыва между расходами и доходами.

▶️Сейчас сработал только один — техинвестиции достигли рекордных 5% ВВП США (против ~4,5% на пике доткомов).

Прибыль компаний при этом высокая, а акции растут вместе с прогнозами по прибыли, а не отрываясь от них.

Главный риск — не «пузырь оценок», а «пузырь прибыли».

Котировки опираются на предположение, что нынешняя высокая рентабельность сохранится надолго, а вот цифры настораживают.

▶️Будущая прибыль от ИИ оценивается примерно в $9 трлн, а капитализация ИИ-компаний с ноября 2022 года выросла уже на $27 трлн. Рынок закладывает в цены заметно больше, чем обещает базовый сценарий.

🔴Уязвимее всех — поставщики ИИ-инфраструктуры, чьи доходы завязаны на рекордные капзатраты бигтеха. Если инвестиционный бум завершится раньше, чем ждёт рынок, их прибыль просядет — и пузырь начнёт сдуваться. Не потому что в ИИ разочаровались, а потому что переоценили, как долго продлится золотая жила.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ВТБ: внедрение ИИ добавит к ВВП России 4–8 трлн рублей к 2030 году по пессимистичной оценке

Старший вице-президент ВТБ Дмитрий Средин называет ходовой тезис про «13 и более трлн» завышенным. По его словам, реалистичная оценка почти вдвое скромнее.

Два ограничителя, почему оценка меньше:

▶️Физический потолок. Полезная мощность существующих дата-центров всего 1,2–1,8 ГВт, и это прямой лимит для ИИ-нагрузки.
▶️Нейросети проникают в экономику медленнее, чем прогнозировали.

Редкий случай, когда представитель госбанка не накручивает цифры, а сбивает хайп. Мы недавно писали про оценку в 12,8 трлн от ТПП и Средин фактически спорит с этим лагерем.

Причём спорит не идеологически, а через инфраструктурное ограничение, где ИИ потянет столько, сколько будет дата-центров есть физически.

⬛️Даже консервативный сценарий требует кратного роста вычислительной базы страны. То есть спрос на площадки под ЦОД гарантирован при любом раскладе. Логика банкира в том, что неважно 4 трлн или 13 — строить дата-центры придётся в любом случае, а это и есть та часть, где есть деньги.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ДАТАРК и «Комфортел» будут строить модульные дата-центры под ИИ

Договорились совместно развивать инфраструктуру для высокопроизводительных вычислений в России и за рубежом.

▶️ДАТАРК делает и наполняет модульные дата-центры (МЦОД)
▶️«Комфортел» берёт на себя интеграцию: от техзадания и подготовки площадки до оснащения оборудованием и подключения коммуникаций.

Само по себе партнёрство — новость проходная, но есть о чем подумать, глядя на общий контекст.

Первое — почему модульные.

Ключевой тезис от «Комфортела»: в России общий дефицит мощностей colocation, и они сконцентрированы в столичном регионе.
▶️Классический большой ЦОД строится годами и стоит как чугунный мост.
▶️Модульный дата-центр можно развернуть в любой локации, где есть питание и каналы связи, — быстро и заметно дешевле. Это ответ на дефицит здесь и сейчас, а не через три года.

Второе — куда смещается спрос.

Мы много писали, что узкое место всей ИИ-экономики — не модели, а вычислительные мощности и электричество. «Яндекс» говорит о сильном дефиците GPU, а ВТБ указывает на физический потолок дата-центров, из-за которого и эффект ИИ для ВВП выходит скромным.

Те, кто делают ставку на быстрое региональное расширение через модульные ЦОД, — прямое следствие этого дефицита.

🔴По сути, пока одни размышляют гигаваттными площадками, другие занимают нишу «инфраструктура под ИИ быстро и не в Москве». Спрос, вероятно, будет гарантирован при любом сценарии, потому что строить придётся в любом случае.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

ChatGPT оказался крысой и кинул бизнес-партнеров

Andon Labs, которые изучают ИИ, дали разным моделям по $500, вендинговый автомат и задачу заработать как можно больше: искать поставщиков, закупать товар, собирать выручку, платить издержки и соревновались друг с другом.

Началось интересное.

▶️Модель GPT-5.6 Terra поставщикам не врала и вела себя простодушно, но при этом организовала ценовой сговор с более умной GPT-5.6 Sol.
▶️Та согласилась: так ведь можно заработать больше и быстрее достичь цели.
▶️И ровно в этот момент Terra настучала на «подельника» и потребовала дисквалифицировать его за жульничество.
▶️Мало того, Terra заявила, что картель предложил сам Sol, хотя инициатором была она.
▶️А в другом эпизоде и вовсе обвинила Sol в мошенничестве без всяких доказательств, честно признав, что доказательств у неё нет.

Andon Labs отмечают, что такого сходства с реальными человеком, с картельными заговорами и ложными доносами на конкурентов, они ещё не видели.

Все это забавно ровно до того момента, пока не вспомнишь, что рынок прямо сейчас передаёт агентам реальные бизнес-функции.

🔴Morgan Stanley открыл ИИ-агентам доступ к активам на $1,2 трлн
🔴JPMorgan гоняет их на управлении портфелем
🔴OKX строит платформу, где агенты сами договариваются и платят друг другу
🔴Visa строит сервис, где агенты совершают покупки за человека.

Vending-Bench 2 показывает, что происходит, когда несколько таких агентов оказываются в конкурентной среде без надзора.

Они начинают делать самое страшное — вести себя как люди.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Опыт разработчика — это минус»: как ex-директор по ИИ МТС собрал пилоты для ВТБ и Bacardi [часть 1]

Мы поговорили с Дмитрием Твердохлебовым, бывшим директором по искусственному интеллекту МТС, ех-VK, ex-Яндекс и основателем ИИ-агентства Omnius Team.

За прошлый год он в одиночку собрал 15 работающих ИИ-пилотов для крупнейших российских компаний - от «Сибура» и «Газпром нефти» до ВТБ, «Райффайзена», Bacardi и Mars. Потом начал масштабироваться за счёт вайб-кодеров, а опыт классической разработки считает скорее минусом. Разбираемся почему.

🔴В посте в своём канале ты писал, что бэкграунд разработчика скорее мешает. От человека с твоим опытом это звучит провокационно. Почему так?

Программисты быстро поделились на две группы. Большинство считает вайб-кодинг фигней, которая производит неподдерживаемую архитектуру. И есть тонкая прослойка тех, кто использует ИИ как усиление собственных способностей - в архитектуре, в ускорении, в передаче рутины вроде автотестов.

Когда у тебя в руках молоток, все проблемы кажутся гвоздями. Нашёл баг - разработчик по привычке, как делал годами, бросается его чинить. Открывает кибаны, дебаггеры, лезет в код. А не разработчик чинить руками не умеет - и поэтому идёт чинить не сам баг, а систему, инструкции, контекст, которые к этому багу привели.

Если приводить аналогию с медициной, то программист срочно купирует симптомы - по канонам платной медицины, задача которой, как пошутил один главврач, острую боль перевести в хроническую. А вайб-кодер не умеет купировать, поэтому идёт искать причину болезни.

🔴То есть технический бэкграунд не нужен вообще?

Очень важна техническая насмотренность. Необязательно уметь писать код - крайне желательно уметь его читать, чтобы отличить костыли от чего-то структурного.

Нужно понимать, как устроен SDLC, чем REST отличается от веб-хуков, как работает CI/CD, что такое контракт между бэкендом и фронтендом. Классический продакт-менеджер обычно хорошо понимает, как эта штука работает, хотя руками максимум напишет несложный SQL-запрос. Вот этот уровень и нужен. Иначе начинаешь изобретать велосипеды.

Как сказал ресторатор Александр Рапопорт: уметь хорошо готовить и быть поваром - разные вещи. Без понимания технологического процесса ты просто порушишь всю работу. Нагенерить одним промптом приложение с нуля у кого-то получится. А вот сделать повторяемую, масштабируемую историю - крайне сложно.

🔴Как у тебя устроен найм, если разработчик в отборе проигрывает продакту?

Не то чтобы разработчик проигрывает - скорее продакт выигрывает. Бэкграунд продакта для меня плюс, а опыт разработки в лучшем случае нейтрален.

Воронка при найме выглядит так:

Первый фильтр - скриншот списанных за инструменты ИИ-подписок за последние пару месяцев. Сам факт, что человек за что-то платит, - хороший знак: он умеет читать описание вакансии и входит в 0,3-0,4% населения планеты, которые сами платят за инструменты.

Второй фильтр - показать свои решения на проде или дать ссылки на публичные репозитории, сопроводив изначальной задачей: была вот такая проблема, вот решение.

И только третий этап - резюме. Продакт - жирный плюс. Разработчик - «ну давай посмотрим».

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Опыт разработчика — это минус»: как ex-директор по ИИ МТС собрал пилоты для ВТБ и Bacardi [часть 2]

Вторая часть разговора с Дмитрием Твердохлебовым, основателем ИИ-агентства Omnius Team. В первой части - про то, почему он берёт вайб-кодеров вместо разработчиков. Здесь - про саму бизнес-модель: как один человек закрывает пилоты для «Сибура» и ВТБ.

🔴Зачем тебе вайб-кодеры в целом? Дешевле, быстрее, или есть стратегическое видение новое?

Компания образовалась, потому что я уперся в собственную производительность. В сутках 24 часа, а клиентов всё больше. Понял, что глупо отказываться от такого количества интересных проектов, и надо масштабировать меня - мои подходы, принципы, внутреннюю культуру.

За прошлый год в одно лицо я сделал 15 пилотов для 8 крупных клиентов. С начала этого года, хотя первого вайб-кодера наняли после майских, уже 22 пилота в проде. Причём 8-9 из них прошли практически без моего участия: менеджеры сняли потребности, аккаунты заделиверили, вайб-кодеры сделали на нужном уровне качества, заказчик счастлив, деньги на счету. Наверное, это и есть бизнес.

🔴Чего от ваших пилотов хотят заказчики? Зачем им целая компания вайб-кодеров?

Они хотят быстрые пилоты. Полноценные внедрения заказчикам тоже нужны, но мы стараемся туда не лезть. Причина простая: там наша экспертиза, искусственный интеллект, - процентов 10. А 90% - это интеграции, древнее легаси, разрозненные системы. Мы стараемся не заниматься тем, что нам неинтересно и в чём мы не эксперты. Сопровождаем, даём инструкции, помогаем - но саму интеграцию отдаём проверенным аутсорсерам.

🔴Мы сейчас внутри кризиса, везде айтишников сокращают отделами. А вы зарабатываете. Как?

Система всегда балансирует: где-то убыло - где-то прибыло. Видимо, я оказался в той лодке, которая несётся в потоке, и мне надо просто подгребать.

Все клиенты приходят сами - ни одной продажи за полтора года я не сделал. Люди находят мой телеграм-канал или почту, пишут. Я сразу отвечаю ценником. Статистика за полтора года не менялась: из пяти входящих трое уходят в закат, а двое конвертятся - и даже не торгуются.

🔴Что посоветуешь тем кандидатам, кто сейчас вышел на рынок и ищет работу? Куда бежать?

Есть две концепции роста - советская и еврейская. Если мальчик приходит с двойкой по математике и пятёркой по музыке, советская мама наймёт репетитора по математике - подтягивать слабое. А еврейская найдёт репетитора по скрипке, чтобы отличная игра стала великолепной.

⬛️Всё это интервью - это не про экономию и не скорость, а про новую единицу измерения бизнеса, где ценность создаёт не количество рук, а способность одного человека грамотно поставить задачу и удержать контекст. Ровно то, о чём мы пишем из поста в пост: узкое место ИИ-экономики не технология. Оно - в голове.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

К 2030 году расходы на ИИ в клиентском сервисе превысят затраты на персонал

«Контур Университет», «К2Тех» и Naumen проанализировали более 100 кейсов внедрения ИИ в контакт-центрах крупных российских компаний.

🔴Выяснили, что к 2030 году технологии станут главной статьёй расходов контакт-центров - 43% бюджетов против 37% на зарплаты линейного персонала.

Обычно внедрение ИИ в поддержку подают как «замену людей роботами ради экономии». Исследование показывает другое.

🔴В 29% кейсов ИИ внедряли не для сокращения штата, а потому что бизнес физически невозможно масштабировать классическим наймом.
🔴Главная боль директоров клиентского сервиса - не заменить операторов, а сделать быстрее адаптацию новых.

Причина - катастрофическая текучка. Средний срок жизни оператора в компании меньше года, при этом от двух до шести месяцев уходит только на обучение.

🔴Позицию оператора рассматривают как старт карьеры, а конкурируют за этих людей уже не с другими колл-центрами, а с курьерскими службами.

ИИ здесь - не палач, а способ заткнуть постоянно текущую дыру.

▶️Массовых сокращений исследователи не прогнозируют. Нейросети уже закрывают до 52% обращений без человека, но численность операторов снизится лишь на 15-20% за два-три года - и то за счёт естественного оттока, а не увольнений.
▶️Параллельно растут ИТ-команды: доля специалистов, связанных с технологиями, может вырасти с 3% до 15%. Появляются новые роли - ИИ-супервайзеры, методологи, контент-менеджеры базы знаний, low-code-разработчики. Оператор не исчезает, а мутирует в того, кто управляет ботами.

Отсюда и парадокс с деньгами

Расходы на персонал не падают пропорционально росту вложений в технологии, потому что людей переучивают на более дорогие экспертные роли.

Сколько это стоит

Порог входа - 5-10 млн рублей на тест одного-трёх сценариев. Полноценное enterprise-внедрение - в среднем 30 млн, а с обновлением железа - 70-120 млн. Комплексная ИИ-трансформация среднего контакт-центра - от 50 до 100 млн рублей ежегодно.

🔴Окупаемость on-premise-решений - в среднем два года. А бизнес в условиях дефицита бюджетов готов вкладываться, только если проект окупится за год.

Такой быстрый возврат возможен лишь в редких нишевых сценариях. Выход, который предлагают эксперты, - облачная модель, которая переводит капитальные затраты в операционные и снижает порог входа.

⬛️Всё то, о чём мы не раз говорили: ИИ работает, эффект реальный, но упирается не в технологию, а в экономику внедрения и готовность бизнеса ждать отдачу дольше, чем хочется.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Где искусственный интеллект уже сейчас точно лучше человека

▶️ В новом выпуске «Промкаста» мы говорим с генеральным директором компании «Галактика» Алексеем Телковым о том, где искусственный интеллект действительно превосходит человека, а где его возможности переоценивают.

С точки зрения "создай мне план производства" робот точно лучше человека. Человек физически не может выполнить такие операции. ИИ особенно хорошо работает там, где человек либо не справляется, либо делает это значительно хуже. Яркий пример — распознавание рентгеновских снимков

А еще обсудили, как после ухода SAP меняется рынок корпоративного ПО в России. Какие задачи уже сегодня выполняют ИИ-агенты, где они действительно помогают бизнесу, а где пока остаются скорее маркетинговым трендом.

🔴 Полную версию «Промкаста» опубликуем на канале ™ МашТех в субботу, 18 июля.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Какие KPI выкатили власти по внедрению ИИ в 19 отраслей

Вице-премьер Дмитрий Григоренко сообщил, что показатели эффективности внедрения ИИ подготовлены для 19 ключевых отраслей - «практически весь контур экономики»: от финансов и госуправления до туризма и сельского хозяйства.

🔴Акцент - на росте прибыли и выручки, снижении затрат. В обсуждении показателей участвуют более 350 ведомств и организаций.

Что важно понимать

Государство пытается сделать то, чего не может добиться сам рынок, - привязать ИИ к измеримому результату.

⬛️Мы из поста в пост приводим цифры про разрыв между внедрением и эффектом: 80% внедрили, 5-7% увидели результат.

Проблема ровно в том, что эффект почти никто не умеет считать - даже Сбер, по признанию экспертов, не раскрывает методику подсчёта прибыли от ИИ. Теперь эту методику пытаются задать сверху, для целых отраслей.

Но здесь же зарыт риск

🔴Как только под ИИ появляются спущенные сверху KPI, включается известный эффект, когда показатели начинают достигать ради показателей.

Есть плановая цифра по «внедрению ИИ» в регионе или ведомстве - значит, будут отчёты о внедрении, даже если за ними стоит очередной чат-бот на сайте.

Всё будет зависеть от того, насколько честно посчитают «реальные эффекты», о которых говорит Григоренко.

▶️Если это действительно прибыль, выручка и затраты - план может стать редким инструментом, отделяющим работающий ИИ от имитации.

▶️Если же показателем станет сам факт внедрения - получим статистику в духе «половина заводов с ИИ», за которой мало что стоит. Национальный план на 2027-2030 годы покажет, какой из сценариев выбрали.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Корпоративному ИИ больше недостаточно быть умным. Ему нужно стать предсказуемым

MWS AI представила новую линейку Cotype для корпоративных ИИ-агентов. В пресс-релизе много привычных признаков технологической гонки: 27 млрд параметров, 262 тыс. токенов контекста, работа с документами и изображениями, результаты на бенчмарках.

Но интереснее не то, насколько новая модель стала умнее. Интереснее — почему разработчику вообще приходится отдельно доказывать, что она способна дважды одинаково выполнить одну и ту же задачу.

Cotype Pro 3 справилась с 92,2% тестовых бизнес-сценариев. При этом показатель воспроизводимости составил 79,1%.

То есть между «модель умеет решить задачу» и «на неё можно положиться в реальном процессе» остаётся заметный разрыв.

И это описывает нынешнее состояние рынка ИИ-агентов.

Пока агент пишет справку, резюмирует документ или предлагает вариант ответа, вариативность можно считать полезным свойством.

Но когда он начинает проверять налоговые риски, консультировать клиента по тарифу или принимать кадровые решения, та же вариативность превращается в проблему управления.

Бизнесу нужен уже не самый убедительный ответ. Ему нужен регламентируемый ответ.

Из этого несколько менее очевидных выводов.

🔴Во-первых, качество корпоративного ИИ всё меньше определяется самой языковой моделью.

Даже высокая воспроизводимость не отменяет специальное ограничения действия агента, проверку его выводов, сохранение историю решений и передавать спорные случаи человеку.

Поэтому реальным продуктом становится не модель, а весь окружающий её контур: интеграции, права доступа, контроль, мониторинг и обработка исключений.

С этой точки зрения MWS AI продаёт не столько Cotype, сколько возможность встроить её в управляемую корпоративную среду.

🔴Во-вторых, локальность модели постепенно перестаёт быть только вопросом импортозамещения.

Развёртывание в закрытом контуре, поддержка Astra Linux и дообучение на данных заказчика нужны не просто для соответствия политике информационной безопасности. Они позволяют компании контролировать сам жизненный цикл агента: где хранятся данные, кто меняет инструкции, как обновляется модель и кто отвечает за ошибку.

То есть локальная модель становится частью корпоративного контроля, а не только российской альтернативой зарубежным API.

🔴В-третьих, бенчмарки всё хуже отвечают на главный вопрос заказчика.

Третье место в MERA, 74% точности на документах или почти полное отсутствие языкового дрейфа помогают сравнивать модели. Но они не показывают, сколько будет стоить промышленная эксплуатация агента, как часто он потребует вмешательства сотрудника и какой ущерб может нанести одна нестабильная ошибка.

Поэтому следующим этапом конкуренции станут, вероятно, не новые таблицы с процентами, а метрики эксплуатации:

• стоимость успешно завершённой задачи;
• доля операций без вмешательства человека;
• частота критических ошибок;
• стоимость контроля одного агента;
• время восстановления после сбоя.


И тут начинаются сложности

▶️чем больше ИИ-агент похож на самостоятельного сотрудника
▶️тем больше вокруг него приходится строить управленческой инфраструктуры.

Его нельзя просто подключить к базе знаний и отпустить работать. Ему нужны полномочия, ограничения, аудит, руководитель и процедура эскалации - как человеку.

Поэтому рынок корпоративных агентов может развиваться не как рынок «цифровых сотрудников», а как новый слой корпоративного ПО, в котором языковая модель отвечает лишь за часть логики.

И тогда преимущество получит не обязательно разработчик самой сильной модели. Его может получить тот, кто лучше всех превратит вероятностную модель в предсказуемый бизнес-процесс.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

«Т-Технологии» выпустили модель на базе Qwen, чтобы сделать ИИ-агентов дешевле, но потратили на это 70 млн руб.

Компания представила T-Search - русскоязычную модель для многошагового поиска по корпоративным документам.

🔴Главная задача T-Search - не генерировать финальный ответ, а находить релевантный контекст из корпоративных документов.

После этого подготовленные данные можно передать любой языковой модели.

Что обещают:

▶️сокращение затрат на инференс на 20-50% в зависимости от сценария;

▶️обработку запросов до трёх раз быстрее открытых моделей сопоставимого качества;

▶️снижение стоимости обработки до пяти раз;

▶️рост качества поиска до 15% благодаря параллельной работе нескольких агентов;

▶️запуск модели на одном GPU Nvidia H100.

Рынок корпоративного ИИ упирается не в отсутствие сильных LLM, а в стоимость и качество доступа к внутренним данным.

🔴И именно поиск часто становится слабым местом корпоративных ИИ-агентов: модель может хорошо рассуждать, но уверенно ошибаться, если получила неполные, устаревшие или нерелевантные документы.

T-Search предлагает разумно разделить этот процесс. Специализированная компактная модель занимается поиском, а более дорогая языковая модель подключается только после того, как нужный контекст уже собран.

⬛️Реальная ценность решения будет зависеть не от результатов лабораторных сравнений, а от того, насколько стабильно модель сможет находить полные и актуальные данные в запутанных корпоративных базах знаний.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Касперская: Россия выбрала самый дорогой и бесперспективный способ догонять США и Китай в ИИ

Наталья Касперская раскритиковала принятый Госдумой закон о поддержке искусственного интеллекта. Она считает не реалистичной попытку России конкурировать с США и Китаем именно в сегменте универсальных больших моделей.

На их обучение и эксплуатацию нужны огромные вычислительные мощности, энергия, данные и миллиарды долларов инвестиций. При этом даже крупнейшие мировые разработчики пока тратят на модели значительно больше, чем зарабатывают на них.

У России, по мнению Касперской, нет ресурсов, чтобы повторять эту гонку на сопоставимом уровне.

Что именно она критикует в законе:

▶️Документ фактически сводит поддержку ИИ к большим фундаментальным моделям.

▶️Под регулирование попадает одна конкретная технологическая архитектура, хотя рынок уже смещается к ИИ-агентам и прикладным системам.

▶️Требование внедрять отечественные модели само по себе не сделает их качественнее зарубежных.

▶️Для машинного зрения, беспилотного транспорта, логистики, информационной безопасности и других направлений закон почти не предлагает инструментов поддержки.

▶️Большая часть конкретики вынесена в будущие подзаконные акты.

Касперская отдельно сомневается в самой логике принудительного внедрения суверенных моделей.

🔴Если государство обяжет ведомства и компании использовать отечественный продукт, разработчик получит гарантированный рынок. Но это не означает, что модель автоматически станет точнее, надежнее или конкурентоспособнее.

Обязательное использование может поддержать выручку. Качество технологии оно не гарантирует.

На чем Касперская предлагает сосредоточиться вместо этого

▶️Не пытаться любой ценой создавать универсальную «платформу для всего», а развивать конкретные прикладные решения.

▶️Одновременно с этим Россия, Китай, Беларусь, Бразилия, Индонезия, Казахстан, Пакистан, Сербия, ЮАР и еще 20 стран создали Всемирную организацию по ИИ.

США и других главных центров отрасли в ней нет, поэтому WAICO пока выглядит как альтернативный технологический контур: почти 30 государств объединяются, чтобы конкурировать с рынком, который во многом контролируют несколько компаний — OpenAI, Google, Anthropic и Meta (запрещена в РФ).

▶️У России, по ее оценке, уже есть конкурентоспособные разработки в машинном зрении, информационной безопасности, логистике, беспилотном транспорте и системах управления.

Это менее эффектная стратегия, чем объявить участие в глобальной гонке моделей.

Но именно узкие решения способны решать понятные задачи бизнеса: снижать брак, управлять производством, выявлять атаки, оптимизировать маршруты и автоматизировать конкретные операции.

Главный инструмент поддержки таких компаний Касперская видит не в грантах.

Им нужны заказчики.

Государство и крупный бизнес должны покупать российские технологии для решения реальных задач.

По ее мнению, именно сформированный спрос, а не очередная программа финансирования, способен превратить разработку в устойчивый продукт.

С грантами сложнее.

Компания не всегда может заранее гарантировать жесткие KPI и точно описать, каким будет результат через три года.

Для экспериментальных разработок такая система часто становится не поддержкой, а дополнительным риском.

Что в итоге.

▶️Касперская спорит не с необходимостью развивать российский ИИ. Она спорит с выбором направления.

▶️Ее альтернатива значительно прагматичнее: не догонять США и Китай модель в модель, а создавать рынок для отечественных прикладных технологий.

То есть поддерживать не тот ИИ, который лучше выглядит в глобальном рейтинге, а тот, который российские предприятия действительно готовы покупать и внедрять.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Сколково: Нельзя увеличить пропускную способность только одного участка водопровода - нужно менять весь водопровод [часть 1]

Сейчас руководители цифровой трансформации крупнейших компаний обсуждают десятки ИИ-проектов, но большинство из них по-прежнему остаются на уровне отдельных пилотов и экспериментов.

Мы поговорили с Евгением Осадчуком, руководителем направления «Искусственный интеллект» Фонда «Сколково».

Разбираемся, почему компании пока не готовы к такой перестройке, откуда может появиться стимул для изменений и при чём здесь дорожные карты, которые устаревают быстрее, чем успевают исполняться.

🔴Ты недавно был на слёте руководителей цифровой трансформации крупнейших компаний. Какое впечатление осталось: бизнес действительно внедряет ИИ или пока в основном экспериментирует?

Проблем много, но никто не собирается останавливаться в развитии и внедрении ИИ. Все разбираются, пробуют и как-то двигаются.

При этом компании постепенно понимают, что проблема не столько в самом ИИ, сколько в необходимости полной перестройки организации. Нельзя увеличить пропускную способность только одного участка водопровода - нужно менять весь водопровод.

А заниматься такой перестройкой сейчас никому не хочется: у компаний и без того проблем хватает. Поэтому всё остаётся на уровне игрушек и пилотов, а отсутствие результата объясняется общей неподготовленностью.
Через Фонд «Сколково» проходят сотни таких историй, и картина почти всегда одна: технология есть у всех - а водопровод менять никто так и не начал.

Чтобы ситуация изменилась, необходимо сильное внешнее или конкурентное воздействие. Но появится ли оно и когда - большой вопрос.

🔴Почему такого воздействия пока нет? Компании формально что-то делают с ИИ, но до комплексных изменений дело не доходит?

Пока нет достаточно мощного стимула - например, конкурента, который начал бы разрушать сложившийся рынок. Количество ИИ-проектов ещё не переросло в качественные изменения и масштабную перестройку организаций.

Все что-то тестируют, но никто пока не создал такую модель, которая заставила бы остальных срочно меняться. Также нет в достаточном количестве вольных дизрапт-стартапов, которые заставили бы корпоративных тяжеловесов задуматься о своём будущем.

Хотя сами стартапы есть — и их много. И здесь вопрос в том, что у корпораций нет быстрого и не пугающего способа впустить их внутрь.

🔴А Яндекс, Сбер или Альфа-Банк не могут стать такими конкурентами? Или речь именно об игроках внутри каждой отдельной отрасли?

Они как раз и пытаются ломать сами себя.

Я слышал, что в одном известном банке, как и полагается, проектируют трёхлетние планы, однако через полгода руководство этого банка может их запросто поломать.

Почему оно это делает? Потому что понимает: организация должна постоянно меняться. А планы и правила быстро цементируют систему и не позволяют реагировать на происходящие изменения.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Сколково: Нельзя увеличить пропускную способность только одного участка водопровода - нужно менять весь водопровод [часть 2]

Продолжение интервью с руководителем направления «Искусственный интеллект» Фонда «Сколково» Евгением Осадчуком.

🔴Но тогда не теряет ли смысл само долгосрочное планирование? Сегодня компания строит дорожную карту на несколько лет, а через месяц часть задач уже может выполнять ИИ.

Да, сейчас горизонт планирования резко сокращается.

Теперь дорожные карты составляются чуть ли не на месяц. Потому что то, что ты запланировал на год, уже через месяц может научиться делать ИИ. Получается, что выделенные ресурсы и сама логика плана устаревают ещё до начала реализации.

Поэтому долгосрочный план сегодня легко превращается не в инструмент развития, а в ограничение, которое мешает компании реагировать на изменения.

🔴Представим, что ты можешь внедрить одну инициативу и она гарантированно будет исполнена. Что бы ты сделал?

Я бы обязал все компании предоставить дорожные карты своего перерождения на основе ИИ.

Не просто планы внедрения нескольких инструментов или автоматизации отдельных процессов, а сценарии полного преобразования: от слома существующей системы и правил до создания абсолютно новой организационной структуры, изначально построенной вокруг ИИ.

Моя вера непоколебима: саботаж нововведений в первую очередь исходит от тех, кому и в существующей организации хорошо. При этом в корпоративной иерархии они находятся достаточно высоко, чтобы блокировать любые преобразования.

Выиграть в борьбе с прогрессом невозможно - рано или поздно он тебя опрокинет и отдаст твою экономическую власть более восприимчивым конкурентам.

🔴Но если масштабные изменения действительно саботируют изнутри, как переломить ситуацию? Только жёсткими управленческими решениями?

Руководство должно набраться смелости и прямо сказать: теперь ИИ будет использоваться везде, и мы перестраиваем всю организацию.

А тем, кто блокирует изменения только потому, что его полностью устраивает нынешнее положение вещей, придётся либо адаптироваться, либо уйти.

Без такого управленческого решения никакой масштабной трансформации не произойдёт. Отдельные сотрудники продолжат играть с ИИ-инструментами, компании будут отчитываться о пилотах, но сама организация останется прежней.

Обнаружив отставание от шустрых малых технологических компаний, корпоративный слон попытается что-то предпринять самостоятельно либо просто купить нового игрока. Однако в истории полно примеров, что можно просто не успеть.

И покупка редко спасает: пока слон интегрирует купленного игрока, рынок уходит вперёд. Технологию можно взять и без поглощения — через пилота и внедрение, за месяцы, с разделённым риском. Мы для того и нужны: не продать корпорации ещё один инструмент, а перестроить её водопровод вместе с ней, пока это ещё имеет смысл.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Герман Греф про ИИ: нас не радует что мы одни, потому что мы за конкуренцию.

Так Глава Сбера заявил на выступлении в Совете Федерации с докладом об эпохе искусственного интеллекта, и заодно обвинил Яндекс в том, что их ИИ - китайский.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

#дайджест

Про людей и найм.

🔴Топ Сбера Андрей Белевцев: «Если ты стоишь $200, тебя заменит ИИ» - ценность человека теперь в том, что он делает поверх нейросети.
🔴«Яндекс» открыл бизнесу ИИ-агентов-исследователей - они сами ищут, анализируют и собирают отчёты, заменяя работу.

Про регулирование и деньги.

🔴Власти обсуждают налоговые льготы для разработчиков и потребителей ИИ - пониженные ставки на прибыль, НДС и имущество.
🔴Наталья Касперская: Россия выбрала самый дорогой и бесперспективный способ догонять США и Китай - не универсальные модели, а прикладные решения.

Про промышленность.

🔴Автоматизация обзвонов в клиниках окупается за 3-6 месяцев, а ИИ-диагностика - нет: цена ошибки высокая, из десяти пилотов до масштабирования доходят три.
🔴«ФИНГО» и «Сколково» разработают ИИ-платформу для электрофильтров для снижения энергопотребления на 30–40% и эффект до 30 млн рублей в год на одном фильтре.
🔴«Газпром нефть» строит ИИ-помощника для управления разработкой месторождений на базе 200 баз данных и цифровых двойников.

Про рынки и инфраструктуру.

🔴Goldman Sachs: бум ИИ сравнялся с доткомами по масштабу, но главный риск - «пузырь прибыли», а не «пузырь оценок».
🔴ВТБ оценивает вклад ИИ в ВВП России скромнее популярных цифр в 4–8 трлн рублей к 2030 году из-за физического потолка дата-центров.

Про технологии.

🔴MWS AI показала Cotype: корпоративному ИИ мало быть умным . 92% успешных решений при 79% воспроизводимости означают, что бизнесу нужен не самый убедительный ответ, а регламентируемый.
🔴«Т-Технологии» выпустили T-Search за 70 млн рублей - модель, которая не отвечает, а находит контекст для других LLM, снижая стоимость инференса вдвое.

Про странное.

🔴В эксперименте Andon Labs ИИ-агенты, управляя вендинговым бизнесом, организовали картельный сговор и один тут же настучал на другого.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Это уже уровень продвинутого промпт-инженера.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Т1 намерена уволить людей на 5,6 млрд рублей

Гендиректор Т1 Дмитрий Харитонов рассказал сотрудникам, что компания собирается "оптимизировать" бэк-офис - юристов, бухгалтерию, хозслужбы, администрацию.

🔴Экономия, планируемая на 2026 год, - до 5,6 млрд рублей на ФОТ, налоговой, арендной и административной нагрузке.

А дело вот в чем.

Финансовые показатели холдинга рушатся.

▶️Выручка в 2025 году по МСФО упала на 16%, до 211 млрд рублей, EBITDA - на 31%, до 64,8 млрд.
▶️У ключевой компании холдинга «Иннотех» выручка снизилась на 18%, а чистая прибыль обвалилась почти до нуля - на 99,9%.
▶️В этом году топ-менеджмент прогнозирует ещё худшее: выручка минус 40% до 127 млрд, EBITDA - падение в 12,5 раза, до 5,2 млрд рублей.

Опять все проблемы спихнули на ИИ.

🔴Харитонов заявил, что ситуация стимулирует резкий рост спроса на повышение производительности при одновременном снижении себестоимости, и назвал ИИ определяющим трендом для этой задачи.

Очень обтекаемо, но перевод с корпоративного звучит как "замена людей ИИ не исключается, а приветствуется".

Вспоминаем Сбер и цитату: "Если ты стоишь $200, тебя заменит ИИ". Только здесь уже не абстрактный тезис на подкасте, а планы крупнейшей компании.

Проблемы спихивают не только на ИИ.

🔴Самого Харитонова тоже предлагают спустя всего год работы уволить на фоне слабых результатов, как уволили ещё трёх гендиректоров с 2020 года.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX

Тая из Китая. Т-Банк выпустил "своего" ИИ-ассистента за 300 млн рублей

"Т-технологии" представили ассистента по имени Тая для решения повседневных задач, связанных с деньгами.

Запуск осенью, сейчас бета. Затраты на создание - 250-300 млн рублей.

Уточним для полноты картины, что под их LLM-моделями T-Lite и T-Pro лежит дообученный Qwen 2.5 от Alibaba. То есть "собственная технологическая база" - это китайская открытая модель с российской надстройкой.

Ничего криминального, так делает большая часть рынка, но формулировки в пресс-релизах стоит читать с поправкой на это.

Говорят, что Тая не привязана к экосистеме Т-Банка:

▶️Нашла товар дешевле на Ozon - даст ссылку на маркетплейс
▶️Увидела выгоднее вклад в другом банке - порекомендует его

Директор по продукту Константин Маркелов красиво сообщает:

Все маркетплейсы, все банки зарабатывают на клиенте, и это вынуждает делать неправильную выдачу поисковика. Мы хотим перевернуть правила игры.

Заявление "мы порекомендуем конкурента, потому что заботимся о клиенте" - выглядит благородно ровно до момента, пока не задашь вопрос классика: можно, а зачем?

🔴Ответ: контроль над каналом. Сегодня путь клиента к финансовому продукту идёт через поисковик - там реклама, там SEO, там конкуренты в выдаче, там деньги за каждый клик.
🔴Собственный ассистент этот путь сокращает: клиент задаёт вопрос не Яндексу и не Google, а Тае. И дальше уже банк решает, что показать, в каком порядке и с какими формулировками.

Мы про этот механизм писали не раз: доля покупок через ИИ-ассистентов к 2030 году может достичь 10% рынка онлайн-торговли, а реклама в ИИ-поиске станет самым быстрорастущим рекламным сегментом.

🔴Кто владеет ассистентом - владеет и выдачей. И зависимость от SEO, поисковой рекламы и чужих алгоритмов исчезает вместе с самим поисковиком в цепочке.

Что говорят эксперты.

🔴Дмитрий Юдин, Cloud.ru:

Спрос на такие ассистенты упирается не в качество модели, а в линию доверия. Обсуждать выбор наушников человек готов легко, а пустить ассистента в полную финансовую картину - осознанное решение.
Даниил Щербаков, Servicepipe:

🔴Даниил Щербаков, Servicepipe:

Абсолютную непредвзятость ИИ представить сложно, алгоритмы всегда отражают бизнес-логику своих создателей и данные, на которых их обучали.

Что в сухом остатке.

Продукт полезный: финансовая грамотность у людей действительно невысокая, а выбрать выгодную ипотеку - задача нетривиальная. Но "мы работаем в интересах клиента, а не своей экосистемы" - это позиционирование этапа привлечения.

Проверять его придётся не на наушниках с Ozon, а на том дне, когда Тая будет выбирать между вкладом Т-Банка и вкладом конкурента на полпроцента выгоднее.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX