#дайджест

Про инфраструктуру и госсектор

▶️YADRO и ГлавНИВЦ подписали соглашение о сотрудничестве в сфере ИИ: будут вместе заниматься НИОКР, генеративным ИИ, вычислительной инфраструктурой, пилотами и обучением специалистов.

▶️Структура Росатом — AT Consulting — займется модернизацией ИТ-систем и внедрением ИИ в процессы Федеральной таможенной службы. Компанию выбрали единственным исполнителем до 2028 года.

▶️Selectel запустил программу поддержки ИИ-стартапов: компании смогут получить до 2 млн рублей на GPU-инфраструктуру и помощь экспертов по ML-нагрузкам.

▶️Selectel учредил новое юрлицо — ООО «Эмерджентные мультиагентные системы» — для развития ИИ-направления и платформенных решений.

▶️Nebius покупает стартап Eigen AI за $643–741 млн. Стартап занимается ускорением и удешевлением работы ИИ-моделей на GPU.

Про регулирование

▶️В новой версии законопроекта о регулировании ИИ суверенным и национальным моделям могут разрешить обучаться на госданных, но только после согласования с ФСТЭК и ФСБ.

▶️Microsoft, Google и xAI согласились предоставлять властям США ранний доступ к новым LLM-моделям до публичного запуска для проверки рисков национальной безопасности.

Про безопасность

▶️Swordfish Security сообщила о разработке отдельного ИИ-файрвола для защиты систем на базе больших языковых моделей от prompt injection, утечек данных и обхода ограничений.

▶️Глава «РТ-Информационная безопасность» заявил, что ИИ ускорил хакерские атаки примерно в 40 раз.

▶️До 90% инцидентов по-прежнему начинаются с фишинга, но ИИ делает мошеннические письма и сообщения почти неотличимыми от настоящих.

▶️ЦБ сообщил, что количество финансовых пирамид в ИИ почти удвоилось: с 20 в IV квартале 2025 года до 36 в I квартале 2026 года.

Про рынок

▶️Детский мир и Т1 Облако автоматизировали создание более 100 персональных промо в день для 25 млн клиентов с помощью ML-моделей и облачных GPU.

▶️KPMG: средний объем инвестиций бизнеса в ИИ на ближайшие 12 месяцев достиг $186 млн, но только 8% компаний смогли добиться окупаемости AI-проектов.

▶️В горной промышленности ИИ-советчики вошли в число главных цифровых приоритетов до 2030 года наряду с диспетчеризацией и интеграционными платформами.

🦾 AI для бизнеса

Alibaba меняет онлайн-шопинг на разговор с ИИ

Компания объединяет Qwen с маркетплейсами Taobao и Tmall.

Вместо запросов и листания выдачи — диалог с ИИ-ассистентом, который сам подберёт товар, сравнит варианты, поможет оформить заказ и проследит за доставкой.

Через приложение Qwen откроется доступ ко всему каталогу Taobao и Tmall — более 4 млрд товаров.

Система будет учитывать историю покупок и предпочтения пользователя, чтобы рекомендации были персональными, а не случайными.

Среди заявленных функций:

▶️виртуальная примерка товаров;
▶️отслеживание изменения цен в течение 30 дней;
▶️сопровождение покупки от выбора до послепродажного обслуживания.

❗️Важно, что
Alibaba собирается не улучшить поиск, а заменить его.

Диалоговый ИИ — это другая модель взаимодействия с каталогом:

🔴не «найди мне кроссовки»,
🔴а «мне нужна обувь для трейлраннинга, бюджет такой, я уже смотрел вот это».

Мы уже писали, что «Яндекс» прогнозирует к 2030 году до 10% онлайн-транзакций в России могут проходить через ИИ-ассистентов.

Alibaba, судя по всему, не собирается ждать 2030 года.

🦾 AI для бизнеса

Ростех ищет стартапы в ИИ и робототехнике

Госкорпорация запустила открытый отбор высокотехнологичных проектов.

Лучшие получат экспертную поддержку и будут доведены до серийного производства на предприятиях Корпорации.

Направления, которые интересуют Ростех:

▶️искусственный интеллект и робототехника;
▶️авиация и радиоэлектроника;
▶️энергетическое машиностроение;
▶️ещё более 20 гражданских направлений.

Это не первая попытка Ростеха работать с поддержкой стартапов. Их внутренняя программа «Вектор» уже профинансировала проекты сотрудников на 700+ млн рублей.

Для стартапов это редкий случай, где проект может сразу получить
прямой путь к крупному индустриальному заказчику.

Подать заявку можно до 15 июня 2026 года.

🦾 AI для бизнеса

Для создания материалов на основе палладия «Норникель» и Институт Курнакова РАН создают ИИ-платформу.

Массив данных с результатами экспериментов ИОНХ РАН превратят в датасет для обучения ИИ-моделей цифрового материаловедения.

Главная задача — сократить путь от «нужен материал с такими свойствами» до готового состава. Раньше на это могли уходить годы экспериментов.

Один из первых прикладных сценариев — поиск замены золоту в микроэлектронике.

❗️Сейчас индустрия ежегодно использует около 250 тонн золота в покрытиях и соединениях. Палладий примерно втрое дешевле золота, поэтому его рассматривают как более дешевую альтернативу.

Дальше ИИ должен помогать подбирать материал под конкретную задачу:

▶️покрытия для плат;
▶️материалы для серверных ИИ-процессоров;
▶️электронику для электромобилей;
▶️сенсоры и промышленные датчики.

🦾 AI для бизнеса

Кратный рост трафика от чат-ботов на сайты российских маркетплейсов

С января по апрель 2026 года переходы с ИИ-агентов на российский e-commerce выросли в 1,7 раза год к году, по данным StormWall.

По игрокам:

▶️Ozon: x4 за полгода;
▶️«Алиса AI» на e-commerce и маркетплейсы: +159%;
▶️«М.Видео»: +29%;
▶️Henderson: конверсионный трафик от нейросетей вырос в разы;

«Алиса AI» обгоняет DeepSeek, GigaChat, ChatGPT и Perplexity по частоте заходов на российские сайты.

❗️Пользователь не идет через поисковую выдачу — он спрашивает чат-бота и приходит на сайт уже с готовым решением. Сайт превращается из витрины для человека в базу данных для нейросети.

Мы уже писали об этом в кейсе X5 и отдельно разбирали инструменты для нейропоиска от «Яндекса».

Для бизнеса это разворачивается в две стороны:

🔴Трафик от ИИ-агентов конвертируется лучше — это аудитория со сформированным спросом. Для нишевых брендов это преимущество: ИИ-агент уравнивает их с маркетплейсами, если карточка товара хорошо читается машиной.

🔴Появляется новый слой работы. SEO дополняется GEO — оптимизацией под индексацию чат-ботами. Карточки, описания, структуру каталога нужно переписывать под машинное чтение.

🦾 AI для бизнеса

Хакеры атакуют средний бизнес и тратят на это копейки

Google впервые поймал кибератаку, которую от начала до конца написала нейросеть:

▶️машина сама нашла дыру в популярной серверной панели, ▶️сама написала под нее скрипт,
▶️сама обошла двухфакторную аутентификацию.

Человек в этой цепочке практически не нужен.

❗️Это меняет бизнес-модель хакеров, которые зарабатывают на атаках. Раньше правила игры были такие: серьезные взломы стоят дорого, требуют квалифицированной команды и времени. Поэтому крупные атаки шли в основном по жирным целям — банкам, корпорациям, госсектору. Средним бизнесом просто невыгодно было заниматься.

⬛️Но ИИ это правило ломает. Если эксплойт пишет машина, атака масштабируется почти бесплатно. Атаковать тысячу небольших компаний становится так же дешево, как одну крупную.

Что это значит:

🔴Двухфакторка больше не залог безопасности. Долгое время считалось: подключили SMS-коды или приложение — и можно спать спокойно. Уже нет. В этой атаке 2FA обошли первой.

🔴Скорость реакции важнее, чем толщина защиты. Раньше между обнаружением уязвимости и массовыми атаками проходили недели — было время обновиться. Теперь окно схлопывается до часов.

🔴Под удар попадают все, а не только крупные игроки. Когда атака стоит копейки, цель выбирают не по размеру бизнеса, а по принципу «где плохо закрыто». Маленькая компания с устаревшей CMS становится такой же мишенью, как корпорация.

🔴Подрядчики и open-source — слабое звено. В том же отчете Google — история про взлом популярных инструментов разработки. Логика простая: зачем ломать вас, если можно сломать сервис, которым вы пользуетесь, и попасть к вам через него.

❗️Главный аналитик Google по киберугрозам называет эту атаку «верхушкой айсберга».

Теперь то, что раньше было привилегией спецслужб и топовых хакерских группировок, становится массовым товаром. И к этому нужно готовиться сейчас.

Вопрос только в том, как и к чему готовиться.

🦾 AI для бизнеса

Российские ведомства выбирают зарубежный ИИ

Forbes проанализировал паспорта цифровой трансформации органов исполнительной власти на 2026–2028 годы. Из 55 ведомств 40 пока не определились с выбором.

Среди тех, кто определился, заметная часть указала иностранные модели.

Что выбирают:

▶️Qwen (Alibaba) — Ространснадзор для обработки обращений граждан, Росалкогольтабакконтроль для уведомлений, Минпромторг для работы с документами;
▶️Llama и OPT (Meta признана в РФ экстремистской организацией и запрещена) — ФМБА и Минкульт;
▶️GigaChat («Сбер») — Минюст для проверки документов, МИД для распознавания речи и перевода;
▶️Astra AI («Группа Астра») — Роскомнадзор для фильтрации трафика.

Часть ведомств просто написала «иностранные LLM» без конкретики. Росавтодор, например, использует зарубежные open-source библиотеки для системы компьютерного зрения, но обучает модель на собственных данных.

Ведомства объясняют выбор прагматично:

🔴Ространснадзор выбрал Qwen по скорости и требованиям к серверу, но уже смотрит на GigaChat. 🔴Росалкогольтабакконтроль говорит прямо: модель должна быть бесплатной, свободно распространяемой и работать локально.
🔴Минпромторг тестирует зарубежные модели для MVP, но при переходе в промышленную эксплуатацию ориентируется на отечественные.

Одни эксперты считают, что суверенитет — это не про код, а про контур: развернул зарубежную модель на своих серверах, данные никуда не уходят — риск минимален.

Другие возражают: даже локальная модель остается «черным ящиком» с неизвестными фильтрами, перекосами и возможными закладками. А полностью независимый ИИ — на своих данных, фреймворке, ОС и железе — недостижим в обозримом будущем, да и гнаться за этим бессмысленно.

Если госсектор — а это самый зарегулированный заказчик — использует зарубежные модели в закрытом контуре и не видит в этом противоречия, значит, рынок движется не к запрету иностранного ИИ, а к модели управляемого доступа: где развернуто, куда уходят данные, кто контролирует поведение модели.

Эти вопросы, скорее всего, и будут в основе будущего закона об ИИ.

🦾 AI для бизнеса

Accenture опросила 650 специалистов из M&A-подразделений и фондов прямых инвестиций в 24 странах. Вот что происходит.

🔴В 2024 году 31% компаний использовали генеративный ИИ на этапах до сделки.
🔴В 2026-м — уже 46%. На постсделочных этапах рост с 18% до 27%.

До сделки всё понятно: исследование рынка, проверка активов, финансовое моделирование — задачи, где ИИ ускоряет анализ и снижает затраты.

Но самое интересное начинается после закрытия.

На этапе интеграции задачи другие:
объединение систем, перестройка операционных моделей, управление командами. Здесь ИИ должен не просто анализировать, а встраиваться в процессы принятия решений. Компании, которые масштабируют ИИ-агентов именно на этом этапе, ожидают в 1,7 раза более высокую рентабельность.

Несколько цифр из исследования:

🔴Компании-лидеры в 4,6 раза чаще внедряют ИИ-агентов по всему циклу M&A и в 2,4 раза чаще настраивают их под цели конкретной сделки — рост выручки, оптимизация затрат.

🔴Фонды прямых инвестиций опережают корпоративных покупателей: в 1,3 раза дальше продвинулись от изучения к пилотированию, в 1,4 раза чаще привлекают внешних партнеров для доступа к технологиям.

🔴54% топ-менеджеров считают, что их команды готовы работать с ИИ-агентами. Среди самих специалистов так думают только 30%. Разрыв почти вдвое — и это проблема, потому что именно команды работают со сделками на практике.

🔴67% респондентов говорят, что сотрудникам нужно дополнительное обучение.

Разрыв между теми, кто масштабирует ИИ-агентов, и теми, кто «присматривается», уже измеряется в рентабельности.

🦾 AI для бизнеса

Объединенная металлургическая компания внедрила компьютерное зрение для сортировки металлолома с экономией сотней миллионов рублей в год.

На Выксунском заводе ОМК запустили систему видеоаналитики на нейросетях, которая автоматически оценивает загрязненность лома примесями и определяет его тип.

❗️Разработка собственная.

Что изменилось:

▶️Объем мусора от поставщиков лома снизился в три раза — система видит то, что инспектор мог пропустить или оценить субъективно;
▶️Инспекторы больше не стоят в зоне разгрузки под магнитными полями и пылью — работают дистанционно из оборудованного помещения;
▶️Сократились выбросы CO₂ от электропечи — меньше мусора в сырье, чище плавка.

Из контролера на площадке человек стал оператором ИИ:

🔴Раньше — визуальная оценка лома вручную, в опасной зоне. 🔴Теперь — анализ данных, оценка работы системы и настройка алгоритмов.

Научную статью по этой системе приняли на AAAI 2026 в Сингапуре, одну из ведущих мировых конференций по ИИ. Статья прошла двойное слепое рецензирование. Из почти 24 000 заявок приняли 17,6%.

🦾 AI для бизнеса

Альфа-Банк строит единую ИИ-инфраструктуру

Банк запустил GPUaaS-платформу в multi-cloud режиме.

По их заявлению, подобного решения на российском рынке раньше не было.

Смысл такой: вместо того чтобы каждая команда закупала своё железо под каждый ИИ-проект, все вычислительные ресурсы — собственные и облачные — объединены в одну управляемую систему.

Бизнес-подразделения получают доступ к GenAI как к сервису.

На платформе уже есть:

▶️корпоративная платформа AlfaGen;
▶️сервис Alfa AI;
▶️инвестиционные ИИ-агенты;
▶️агенты клиентской поддержки;
▶️ИИ-агенты для автотестирования и проверки кода.

На практике это означает
переход от точечных внедрений к централизованной модели — это не про технологии, а про управление.

Когда вся ИИ-инфраструктура в одном контуре, проще распределять мощности, проще масштабировать, проще считать реальную стоимость каждого сервиса.

Параллельно Альфа-Банк первым из банков (так же по их заявлению) внедрил готовые MCP-серверы для внешних интеграций: вместо кода и документации — запрос на обычном языке.

Например: «Где сегодня выгоднее купить валюту?» — и система сама сравнивает курсы по отделениям.

🦾 AI для бизнеса

Минстрой хочет передать стройки и ЖКХ под контроль ИИ

План устанавливают такой:

▶️50% строящихся МКД — под контролем ИИ-систем мониторинга (трещины, отклонения, техника безопасности, задержки поставок);
▶️100% экспертиз проектной документации — с применением ИИ-агентов;
▶️75% обращений граждан по ЖКХ — обрабатывают чат-боты и голосовые помощники;
▶️99% умных счётчиков — подключены к информационным системам предприятий ЖКХ.

Суммарный заявленный экономический эффект — десятки миллиардов рублей.

Только контроль строительства — 24,1 млрд, и еще 11,5 млрд. за счет автоматизация работы с техдокументацией.

Самая крупная ставка — на мониторинг строек: ИИ будет отслеживать отклонения от графика, фиксировать дефекты, контролировать технику безопасности.

Часть из предложений уже работает.

Крупные УК и «Россети» давно принимают звонки голосовыми роботами — эксперты называют цель в 75% обращений через ИИ «рядовой историей», не инновацией.

Сложнее с умным учётом.

❗️За целью в 99% подключённых счётчиков стоят миллиарды инвестиций, дефицит компонентной базы и тяжёлая аттестация софта в ФСБ и ФСТЭК. Это не технологическая задача, а инфраструктурная и регуляторная.

Станет ли ИИ реальным инструментом или просто новым цифровым экраном между жителем и управляющей компанией — вопрос.

⬛️Надеемся, Минстрой в курсе, что в ЖКХ люди страдают не от отсутствия технологий, а от очень длинного списка других причин.

Чат-бот это не вылечит — если за ним нет нормального процесса.

🦾 AI для бизнеса

SAP встраивает Claude в корпоративную платформу

Claude стал основным агентным движком внутри SAP Business AI Platform.

Claude будет работать прямо внутри SAP S/4HANA, SuccessFactors и Ariba:

🔴закрывать квартальную отчётность;
🔴работать с поставкам;
🔴отвечать на HR-запросы;
🔴готовить презентации для CFO.

🦾 AI для бизнеса

Металлинвестбанк показал, как собирается внедрять ИИ в факторинг

На конференции Ассоциации факторинговых компаний Сергей Востриков из Металлинвестбанка рассказал, что банк строит и какие задачи закрывает с помощью ИИ в факторинговых операциях.

Проект на стадии выбора моделей и тестирования на синтетических данных, но архитектура уже понятна.

Что автоматизируют:

▶️Распознавание и структурирование документов — счета, накладные, акты, протоколы переговоров. Классический OCR, но с интеллектуальной обработкой;
▶️Проверка документов в системах ЭДО — ИИ-агенты автоматически верифицируют юридическую значимость;
▶️Сверка финансовой отчетности — баланс, ОПУ, ДДС — для выявления искажений. Плюс оценка «реальности» сделок через анализ логистических маршрутов и рыночных цен;
▶️Графовый анализ для KYC — поиск скрытой аффилированности, «дутой» дебиторки, непрерывный мониторинг судебных реестров и негативных новостей.

Модели разворачиваются on-premise, внутри закрытого периметра. На этапе облачных тестов — анонимизация данных и работа только с аттестованными провайдерами по 152-ФЗ.

Ожидаемый эффект: кратное сокращение времени обработки заявки, раннее выявление фрод-схем и возможность масштабировать портфель без пропорционального наращивания штата.

🦾 AI для бизнеса

«Сбер» хочет соединить GigaChat Enterprise с «1С»

Вчера мы писали, как «Альфа-Банк» собирает свою внутреннюю ИИ-платформу. Теперь «Сбер» показал дорожную карту GigaChat Enterprise, но уже с расчетом на внешний рынок.

Коротко: «Сбер» делает рабочее пространство, куда можно подключить разных ИИ-агентов (своих, сберовских, сторонних), привязать их к базам данных и офисным приложениям, и всё это — внутри защищенного контура компании.

Пока точно неизвестно, можно ли будет пользоваться API других LLM, кроме GigaChat, но очень надеемся, в том числе вместе с ведомствами, что можно.

Что обещает «Сбер» в этом году:

▶️Коннекторы к «1С» и «Битрикс» — говорят, что это главный запрос клиентов. Интеграция с «1С» потребует «более глубокой архитектурной проработки», что бы это ни значило.
Вероятно, потому что соединить «1С» с чем-либо, особенно с LLM — задача с повышенным уровнем сложности и с пониженным уровнем возможной эффективности. Подождем первых отзывов.

▶️Отраслевые решения — уже прорабатывается интеграция с MES-системами для нефтегаза. Учитывая то, что в стране практически нет своего MES такого промышленного масштаба, не исключено, что речь про западного вендора.

▶️Набор уже стандартных ИИ-сервисов: ИИ-документы, ИИ-почта (автоответ на письма клиентов по данным из CRM/ERP), ИИ-встречи (транскрипция + протокол + рекомендации), ИИ-таблицы, ИИ-презентации.

Есть три варианта развертывания: облако, гибрид (данные локально, обработка в облаке), полный on-premise на ПАК для самых чувствительных заказчиков вроде ВПК. ПАК работают на SberLinux (такой существует, да) и AstraLinux.

❗️Сейчас неясно, как решается вопрос обновления моделей на закрытых ПАК. Модель может быть заморожена на момент поставки и деградировать, а если есть механизм обновления — это уже не совсем закрытый контур.

Если сравнивать с «Альфой» — разница в масштабе амбиций. «Альфа» строит ИИ-платформу для своих. «Сбер» строит экосистему, где GigaChat Enterprise хочет стать операционной системой для корпоративного ИИ в целом — с коннекторами, маркетплейсом решений и партнерской программой.

Соответственно, банки становятся вендорами ИИ-инфраструктуры и продолжают экспансию в ИТ-рынок. Ждем реакции «Альфы» и Т-Банка: будут ли выводить свои ИИ-наработки на внешний рынок.

🦾 AI для бизнеса

Почему Россия не сможет создать ИИ мирового уровня

Виктор Тарнавский, Head of AI в Т-Банке, в своем Telegram-канале приводит жесткие, но реалистичные аргументы относительно российского ИИ — не про санкции и не про железо. Про экономику.

По его мнению, гонка базовых моделей — это гонка экономик, а не инженеров. И выигрывают в ней те, у кого больше денег, данных и рынка для масштабирования. По каждому из трех пунктов разрыв — структурный.

🔴Траты одного Amazon на ИИ-инфраструктуру — это четверть годового российского бюджета.

🔴Одна только Surge, которая создает данные для обучения моделей, зарабатывает на этом больше $1 млрд в год. Этот кусок индустрии в России практически не существует.

🔴Лучшие специалисты идут туда, где самые интересные задачи. Самые интересные задачи — там, где есть первые два пункта.

Китай — единственный пример страны вне США, у которой хватает внутреннего рынка, чтобы конкурировать.

🦾 AI для бизнеса

«Ингосстрах» собрал конвейер для ИИ-моделей

Страховщик внедрил платформу управления жизненным циклом ML-моделей на базе решений Data Sapience — совместно с интегратором GlowByte.

Главный результат: время вывода модели от гипотезы до промышленной эксплуатации сократилось в несколько раз.

⬛️В чём была проблема:

До проекта у «Ингосстраха» не было единой среды разработки. Каждая команда работала по-своему, версионирования данных не было, специалисты конкурировали за вычислительные мощности, а переход модели в production требовал глубокого участия ИТ.

Число моделей росло, нагрузка на команду — тоже.

Теперь платформа
автоматизирует весь цикл:

▶️подготовка данных и единый каталог фичей — команды переиспользуют наработки, не начиная с нуля;
▶️автоматическая продуктивизация моделей — без ручного участия ИТ;
▶️мониторинг и управление жизненным циклом — от запуска до вывода из эксплуатации;
▶️десятки моделей в промышленной среде: скоринг, оценка рисков, персонализация, расчёт убыточности.

🔴Для страхового бизнеса это прямая экономика. Скоринговые модели и оценка рисков — это не вспомогательный инструмент, это и есть продукт. Чем быстрее модель попадает в production, тем быстрее бизнес на ней зарабатывает.

Платформа входит в реестр отечественного ПО — что в текущем контексте тоже важно.

🦾 AI для бизнеса

«Норникель» передаёт контроль над бюджетом ИИ-агентам

Сейчас сотрудники вручную проверяют закупочные документы по 100+ параметрам — договоры, заказы, служебные записки, протоколы и остальную административную текучку.

Каждая проверка по регламенту, каждая требует времени, и скрытые риски в этом потоке всё равно проскакивают.

Вместе с Рексофт «Норникель» автоматизировал этот процесс через ИИ-агентов.

Шесть сценариев:

▶️распознавание и извлечение данных из документов;
▶️проверки по данным из разных источников;
▶️выявление аномалий и рисковых действий;
▶️аналитическая поддержка специалиста;
▶️в отдельных случаях — автоматическое согласование заказов на поставку.

Уже сейчас агент проверяет до 80% аналитики по договору с точностью 95–98%.

Всего результатами работы агентов будут пользоваться более 10 тыс. сотрудников.

🦾 AI для бизнеса

Каждый второй россиянин готов заменить чиновников на ИИ

SuperJob опросил 1600 человек — и выяснил, что 55% поддерживают замену госслужащих и депутатов искусственным интеллектом.

Аргументы сторонников предсказуемы:

🔴не берёт взяток
🔴не устаёт
🔴объективен

Противники — тоже по делу:

🔴не с кого спросить
🔴легко превратить в инструмент манипуляции
🔴шаблонные решения

Без контекста, ответы противников замены депутатов ИИ могут быть приняты и за ответы сторонников, но мы, конечно, так не считаем.

Интереснее социология. Чем выше доход — тем больше хочется заменить чиновников на ИИ: среди тех, кто зарабатывает от 150 тыс. рублей, таких 68%.

Видимо, чем больше сталкиваешься с госаппаратом по делу — тем убедительнее идея.

⬛️И отдельно про депутатов: здесь перевес совсем минимальный — 54% «за».

Россияне почти поровну разделились в вопросе, нужен ли вообще человек, чтобы защищать интересы граждан в парламенте.

🦾 AI для бизнеса

Вайб-кодеры теперь ходят с открытыми ноутбуками — потому что закрыть крышку значит остановить работу ИИ-агента.

AMD, NVIDIA, Asus уже готовят целую категорию «агентных компьютеров» — коробочки, которые круглосуточно гоняют агентов, пока хозяин спит.

🦾 AI для бизнеса

#дайджест

Про e-commerce

▶️Трафик с ИИ-агентов на российский e-commerce вырос в 1,7 раза год к году. Ozon — x4 за полгода, «Алиса AI» на маркетплейсы — +159%.
▶️Alibaba объединяет Qwen с Taobao и Tmall: вместо поиска — диалог с ИИ-ассистентом.

Про госсектор

▶️Российские ведомства выбирают зарубежный ИИ: Qwen, Llama, OPT (Meta признана в РФ экстремистской).
▶️Минстрой хочет передать стройки и ЖКХ под контроль ИИ. Заявленный эффект — десятки миллиардов рублей. Эксперты считают часть целей рядовой историей, а не инновацией.
▶️Ростех запустил открытый отбор стартапов в ИИ и робототехнике. Лучшие проекты получат поддержку и путь к серийному производству. Заявки до 15 июня 2026 года.

Про банки

▶️Альфа-Банк запустил GPUaaS-платформу в multi-cloud режиме — единая ИИ-инфраструктура для всех подразделений.
▶️«Сбер» показал дорожную карту GigaChat Enterprise: коннекторы к «1С» и «Битрикс», отраслевые решения для нефтегаза, набор ИИ-сервисов для корпоратов.

Про промышленность

▶️ОМК внедрила компьютерное зрение для сортировки металлолома на Выксунском заводе. Экономический эффект — сотни миллионов рублей в год.
▶️«Норникель» и Институт Курнакова РАН создают ИИ-платформу для поиска замену золоту в микроэлектронике. Палладий втрое дешевле.

🦾 AI для бизнеса

В России впервые оштрафовали компанию за документ, составленный ИИ

Арбитражный суд Западно-Сибирского округа наложил на кемеровское ООО «ЦСС» штраф 50 тысяч рублей. Поводом стала жалоба, которую подготовила нейросеть.

Контекст: компанию изначально обязали выплатить 58 тысяч рублей за неоказание бухгалтерских услуг. Оспаривая это решение, она подала жалобу с подборкой «судебной практики» — видимо, сгенерированной вместе с остальным текстом.

В определении суда говорится: «ООО „ЦСС“ предоставило суду заведомо ложные сведения, сфальсифицировав источники и стремясь воздействовать на суд округа непререкаемым авторитетом высшей судебной инстанции

В результате на ООО «ЦСС» наложен штраф 50 тысяч рублей.

Важный прецедент.

❗️Ключевая формулировка суда: «...ответственность за достоверность сгенерированного текста несет лицо, использовавшее указанную технологию».

ИИ активно используют для подготовки договоров, претензий, жалоб и других юридических документов — и это уже нормальная практика. Но у нее есть системная уязвимость: языковые модели уверенно генерируют несуществующие ссылки, цитаты и прецеденты.

В бытовом тексте галлюцинации безвредны, а в судебном — уже состав для штрафа.

«ИИ придумал» — не оправдание. Подписал документ — отвечаешь за каждое слово внутри.

🦾 AI для бизнеса