👀 Роботы научились смотреть туториалы 

Skild AI и Nvidia показали S1 — робота, которому достаточно одного видео для освоения задачи. Таким способом он уже научился готовить панкейки, заваривать кофе и пересаживать цветы. 

До идеала ещё далеко: S1 с первого раза успешно выполняет пока около 66% шагов новой задачи, но может сам заметить ошибку, исправиться и продолжить. Разработчики продолжают улучшать модель и хотят в итоге использовать её на производствах. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🔴 Нейроюрист от Яндекса теперь решает комплексные юридические задачи за один запрос Достаточно описать необходимый результат и приложить материалы. То есть пользователю больше не нужно делить задачу на этапы и писать дополнительные запросы. Это сокращает время работы. Кроме того, поскольку сложные задачи теперь можно решать одним запросом, лимит расходуется медленнее.

💬 Что теперь может Нейроюрист

Можно прямо в чате показать Нейроюристу договор с правками контрагента — и попросить изучить только то, что изменилось, проанализировать связанные с изменениями риски, поправить спорные места в режиме рецензирования и отдать новую версию в формате DOCX.

ИИ-помощник сверит исходные и обновлённые формулировки, пришлёт в чат анализ изменений и соберёт запрошенный документ. Или же можно попросить подготовить для контрагента обоснованный отказ по конкретному изменению. Нейроюрист подберёт судебную практику по инстанциям, проанализирует её прямо в чате и составит документ с аргументацией — останется лишь его проверить.

💬 Как это работает

Собственный харнес — программная обвязка вокруг ИИ-модели — дает возможность Нейроюристу составлять план работы, подбирать для каждого шага подходящий инструмент, запоминать промежуточные результаты, а при необходимости — и менять запланированный порядок действий.

С помощью харнеса Нейроюрист может искать информацию в базе правовых источников и интернете, читать, редактировать документы и выполнять другие задачи. Если информации недостаточно, система может уточнить её у пользователя, а в процессе работы — вернуться к предыдущему этапу и скорректировать ход решения.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

➡️ AI‑SPM, представленный Yandex B2B Tech, стал одним из первых комплексных решений в своём классе для управления безопасностью и рисками ИИ‑систем на российском рынке. AI‑SPM уже доступен всем пользователям сервиса Yandex Security Deck.

🟣 Как работает AI‑SPM

Происходит непрерывный анализ четырёх областей ИИ-инфраструктуры:
〰️ ИИ-сервисы и компоненты, включая коннекторы к внешним приложениям 
〰️ хранилища данных, которые используют модели и агенты 
〰️ учётные записи и права доступа 
〰️ среды исполнения ИИ-приложений. 

По итогам анализа клиент получает список выявленных нарушений с уровнем критичности, описанием рисков и рекомендациями по их устранению.

«Развитие генеративного ИИ требует не только новых подходов к обучению моделей, но и системного понимания безопасности. С помощью открытой методологии AI-SAFE 2.0 мы помогаем бизнесу выстраивать контроль на всех уровнях — от архитектуры систем до конкретных мер защиты. AI‑SPM позволяет не просто реагировать на угрозы, а выстраивать проактивную систему защиты ИИ‑инфраструктуры. Автоматизация мониторинга и выявления уязвимостей становится ключевым шагом к обеспечению надёжности и устойчивости ИИ‑решений в бизнес‑процессах», — отметил Евгений Сидоров, директор по безопасности Yandex Cloud.

⬆️ Мировой рынок средств защиты ИИ увеличится за год с $2,8 млрд до $4,8 млрд в 2027 году, по данным Gartner. В России этот рынок в стадии формирования.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🔴 В аптечном ритейле становится больше ИИ-решений. Например, в онлайн-сервисе Аптека.ру заработал ИИ-ассистент на базе Yandex AI Studio. 

✏️ Почему это важно

С помощью ассистента покупатели на сайте могут быстро подобрать подходящий безрецептурный препарат по симптомам, сформулировав простой запрос. Ассистент не продаёт рецептурные препараты, не ставит диагнозы и рекомендует обратиться к врачу, а к персональным данным доступа у него нет.

По результатам тестирования на 20% аудитории оказалось, что пользователи, которые изучают ответы ИИ-ассистента, приобретают на 25% больше товаров, чем те, кто не пользуются его подсказками. Конверсия в заказ у таких клиентов возросла на 77%. 

В октябре ассистент появится в мобильном приложении. База знаний содержит около 100 тысяч товаров с описаниями и более 6 тысяч статей, обновляется почти в реальном времени. За актуальные цены и наличие отвечает обращение к системам Аптека.ру через MCP-серверы.

🔴 Ещё один пример цифровизации аптечного бизнеса — со «Здравсити». Аптечный маркетплейс перенёс платформу в облачную инфраструктуру Yandex Cloud, развернув её в трёх ЦОД. 

✏️ Почему это важно

До миграции SLA не превышал 90%, а после перехода в Yandex Cloud вырос до 99,95%. Также с нескольких часов до нескольких минут сократилось время обновления витрины данных.

Миграция позволила масштабировать инфраструктуру без существенного роста расходов. Кроме того, «Здравсити» оптимизировала трудозатраты. Если раньше команда выпускала не больше одного релиза в месяц, то теперь — два релиза в день. Для поддержки инфраструктуры такого масштаба раньше компании потребовалось бы ещё примерно восемь DevOps-специалистов, а сейчас справляется уже существующая команда.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке

🔘 Пользователи платформы Yandex AI Studio теперь могут создавать ИИ-агентов для мессенджеров. Готового агента можно за пару кликов интегрировать в Telegram, Яндекс Телемосте и MAX или разместить на сайте в виде веб-виджета.

🔴 Зачем нужен ИИ-агент в мессенджере

ИИ-агента можно использовать, например, для консультаций клиентов по товарам и услугам, онбординга сотрудников или поиска по документам.

«Обычный бот в мессенджере малофункционален – он работает по заданному сценарию и выполняет ограниченный набор команд. ИИ-агент устроен иначе: он может сам определить, как решить любую задачу пользователя, найти и проанализировать нужные документы, а затем подготовить результат, например, в виде текста или презентации. Сценарии могут быть самыми разными: от поддержки клиентов до личного помощника для аналитических задач», — объяснил руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин.

🔴 Как создать ИИ-агента

Создать ИИ-агента можно на Yandex AI Studio. Можно воспользоваться всеми инструментами платформы, в частности это выбор генеративной модели, поиск в интернете и базах знаний, взаимодействие с внешними сервисами.

〰️ Telegram

Опубликуйте агента в виде Telegram-бота, чтобы пользователи могли обращаться к нему в привычном чате. Для подключения нужно создать бота через BotFather и указать его токен при публикации в AI Studio.

〰️ Яндекс Телемост

Сделайте агента доступным в Яндекс Телемосте — например, как корпоративного помощника для ответов по внутренней базе знаний и онбординга новых сотрудников. Бот создаётся в панели администратора Яндекс 360, затем подключается к агенту через интерфейс публикации AI Studio.

〰️ Виджет на сайте

Разместите чат с агентом прямо на страницах компании, чтобы посетители могли задавать вопросы, выбирать товары и разбираться в услугах. Настройте внешний вид виджета и добавьте на сайт готовый фрагмент кода из AI Studio.

〰️ MAX

Для получения токена необходимо зарегистрировать бота на платформе MAX для бизнеса и пройти модерацию — это доступно только для юрлиц.

Кейс Высшей школы экономики

Высшая школа экономики (ВШЭ) запустила для студентов факультета компьютерных наук Telegram-бота на базе технологий Yandex AI Studio. Он отвечает на учебные и организационные вопросы, используя внутреннюю базу знаний и сайт университета. Telegram-бот снимает с учебного офиса часть повторяющихся обращений студентов о выборе курса, получении справок и других организационных процессов. На запуск бота ушло около 20 минут без привлечения команды разработки.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🌀 Недавно рассказывали про Алису AI для бизнеса. Теперь представляем расширенную версию корпоративного ИИ-ассистента — Алису AI Про для бизнеса. Она подходит компаниям для гибкой кастомизации под рабочие процессы компании, а также с особыми требованиями хранению и обработке данных. Например, банкам, ритейлерам, промышленным корпорациям. Ассистент доступен клиентам Yandex AI Studio.

➡️ Главное про Алису AI Про:

🔴 Это универсальный ИИ-агент, способный решать сложные многосоставные задачи. Её можно развернуть на собственной инфраструктуре, самостоятельно выбрать модель «под капотом» или создать узкоспециализированные навыки.

🔴 Поручения достаточно сформулировать, как в разговоре с коллегой. Для решения задач Алиса AI Про сама создаёт себе команду специализированных ИИ-агентов, координирует их работу и проверяет результаты. Она может пользоваться теми же приложениями, которые применяют сотрудники компании. Например, CRM-системы или сервисы для работы с документами и бухучёта. Получается единый ИИ-интерфейс для решения большинства задач.

🔴 У ИИ-ассистента уже есть более 120 навыков — готовых инструкций по решению рабочих задач для специалистов разных профессий, в том числе дизайнеров, аналитиков, юристов, финансистов. Можно создавать собственные навыки.

🔴 Алису AI Про уже тестируют крупные компании. Например, специалисты «Норникеля» помогали сформировать сценарии использования ИИ-ассистента, в том числе для организации нормоконтроля документов и классификации затрат.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🟥 Yandex B2BTech представила на Yandex Scale несколько обновлений. Рассказываем о них в дайджесте.

🔲 Новое направление информационной безопасности — Yandex Security.

〰️ Сервисы Yandex Security позволяют защищать ресурсы клиентов, размещённые в локальной, гибридной и локальной инфраструктуре, а также у разных облачных провайдеров. Клиентам доступен мониторинг безопасности в едином интерфейсе. 

〰️ В составе Yandex Security Deck появился отдельный модуль Access Analyzer для контроля доступов в системе, чтобы отслеживать использование ролей. 

〰️ В сервисе Identity Hub появилась возможность беспарольной авторизации для организаций по лицу, отпечатку пальца или с помощью аппаратного ключа на базе технологий WebAuthn/FIDO2.

〰️ Новый тип проверки посетителей сайта от ботов — JS-Challenge. При стандартной активности пользователя проверка проходит незаметно — в фоновом режиме. Капча показывается только при наиболее подозрительных запросах. Это снижает нагрузку на посетителей и повышает эффективность фильтрации ботов.

🔲 DataLens Platform — для снижения затрат на работу с данными до 30%

〰️ Платформа объединяет все этапы работы с данными: от загрузки и хранения до визуализации и ИИ-аналитики. 

〰️ На DataLens Platform уже объединены хранилище данных, инструменты для обработки информации и создания отчётов, а также ИИ-помощник, которому можно задавать вопросы на обычном языке. Пользователь сможет работать с данными и получать готовые показатели в единой системе — без огромного количества прослоек из межсистемных интеграций.

〰️ Сначала DataLens Platform будет доступна в Yandex Cloud. Позднее Yandex B2B Tech планирует выпустить версии продукта для размещения в собственной инфраструктуре компании и для гибридного сценария.

🔲 Автономные ИИ-агенты для разработки

〰️ На платформе SourceCraft появилась возможность подключать и настраивать автономных ИИ-агентов, например для разработки и проверки безопасности кода, или создавать агентов с собственными специализациями под ключ.

〰️ Агент работает под собственной учётной записью в GitLab как самостоятельный участник команды, выполняет поручение и передаёт результат на проверку. Если ему не хватает данных или требуется согласование, он сам обращается к команде.

〰️ По данным McKinsey, компании, которые встроили автономных ИИ-агентов в процесс разработки, более чем вдвое чаще добивались роста производительности свыше 20% по сравнению с теми, кто просто добавил ИИ-инструменты в существующие процессы. В среднем автономные агенты сокращают время на задачи разработки на 11,2%, а объём повторной работы — на 6,8%.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🍉 Чем сложнее и длиннее задача ИИ-агента, тем больше токенов он тратит. О том, почему бизнесу вообще приходится считать токены и как в этом помогает токеномика, мы писали здесь.
 
И раз токены стали отдельной статьёй расходов, логичный шаг — понять, как тратить их меньше. В качестве решения исследователи Google и Purdue University предложили архитектуру SKILL.state — способ построения агентов, который в разы сокращает эти расходы у Claude Code, Codex и подобных им систем.

🔍 Как устроен навык

Обычный агент на каждом шаге дозаписывает всю историю действий в диалог: что наблюдал, что делал, как рассуждал. Чем больше таких шагов, тем больше контекст — он растёт в геометрической прогрессии.

SKILL.state оставляет модели только три вещи: исходное описание задачи, текущее структурированное состояние и последнее новое наблюдение. Промежуточные рассуждения используются только для выбора следующего шага и сразу удаляются.

Для каждой задачи заранее задают, какие данные хранить. Например, для 100 разных CTF-задач — соревнований по поиску уязвимостей и скрытых код-флагов — прогресс агента сводится к пяти обновляемым полям: найденные флаги, проверенные гипотезы, активные файлы, рабочая директория, сводка команд. 

Вместо всей истории агент на каждом шаге видит одну компактную карточку с актуальным состоянием задачи.

📌 Какие результаты

В тесте на управление складом из 200 шагов SKILL.state потратил 122 тысяч токенов и правильно выполнил 94% действий. Агент с памятью на основе суммаризации потратил на ту же задачу 6,17 млн токенов — более чем в 50 раз больше — и справился с 84% действий.

На реальных CTF-задачах SKILL.state решал 54,2% задач с первой попытки — на 7,8 п. п. больше лучшего аналога — и экономил 60–66% токенов. При общении с клиентами в службе поддержки он доводил до результата 58% диалогов, экономя до 45% токенов.

Если считать не в токенах, а в задачах: обычному агенту 1 млн токенов (в среднем это стоит $10) не хватит даже для одной задачи в 200 шагов, а агент на архитектуре SKILL.state с тем же лимитом может выполнить около 8 таких задач. 

💬 Можно ли использовать SKILL.state уже сейчас?

Да, но готового сервиса для подключения нет — принцип SKILL.state нужно внедрять в архитектуру агента вручную. 

Так что отправляйте этот пост разработчикам — пусть разбираются, можно ли применить подход в ваших сценариях и сократить расход токенов.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

👀 ИИ решил «задачу тысячелетия» Навье-Стокса, над которой математики бились более 100 лет. Ещё сократил три года химических исследований до недели и научился управлять лабораторией.

В свежем выпуске ИТ-шоу обсуждаем, как искусственный интеллект двигает науку. Смотрите на YouTube, VK Video и слушайте на Яндекс Музыке. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Google запустит спутник с ИИ-процессором в космос, рынок чипов удвоится по итогам года, а Boston Dynamics и Hyundai строят «фабрику обучения роботов» — эти и другие новости из мира B2B-технологий. 

🟣 Boston Dynamics будет обучать роботов Atlas на заводах Hyundai. В Robotics Metaplant Application Center (RMAC) роботов научат управлять логистикой автомобильных деталей: выстраивать последовательность компонентов, распаковывать их и раскладывать по ячейкам для подачи на сборочную линию. В центре также разрабатывают и тестируют программные и аппаратные решения, которые позволят переносить навыки Atlas между разными производственными задачами и площадками. В ближайшие годы на заводах Hyundai и Kia планируется внедрить 25 000 роботов Atlas, а в США планируют выпускать до 30 000 таких роботов в год. 

🟪 Google запустит чипы ИИ на орбиту. В рамках проекта Suncatcher компания исследует, можно ли в будущем создавать орбитальные дата-центры для работы ИИ. Их главное потенциальное преимущество — почти постоянный доступ к солнечной энергии. По оценке Google, на низкой орбите её можно получать до восьми раз больше, чем на Земле. Первый шаг — запуск спутника с TPU, чтобы проверить, выдержат ли чипы радиацию, перегрузки и охлаждение в вакууме. В 2027 году Google планирует протестировать уже связку спутников, соединённых лазерами для передачи данных.

🟣 Мировой рынок чипов к 2026 году достигнет $1,6 трлн. Это почти вдвое больше, чем годом ранее, следует из оценки Корейского экспортно-импортного банка. Главным драйвером роста остаётся бум ИИ-инфраструктуры: расходы крупнейших операторов дата-центров могут вырасти на 98%. Особенно быстро растёт рынок памяти: на DRAM и NAND может прийтись около 55% всех продаж полупроводников. 

🟣 Крупный бизнес наиболее активно внедряет ИИ. По данным ВШЭ за 2025–2026 годы, ИИ используют 5,2% крупных и средних организаций. Среди компаний с численностью более 500 сотрудников доля достигает 17%, а среди организаций до 100 сотрудников — 4,3%. Чаще всего ИИ применяют в маркетинге и продажах, HR и производстве. Самые востребованные технологии — обработка текста и изображений: ими пользуются около двух третей компаний, уже внедривших ИИ.

🌼 Yandex Cloud и «Флант» запустят сервис для быстрой разработки приложений в закрытом контуре. Платформа будет работать на базе Deckhouse Platform и управляемых баз данных Yandex Cloud. Она позволит разрабатывать микросервисные приложения, подключать базы данных и управлять инфраструктурой в едином интерфейсе. В него также встроят ИИ-ассистентов для инженеров, а позже — автономных агентов для SRE- и DevOps-задач. Сервис откроют для тестирования специалистам в 2027 году. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

➡️ Главный дефицит на рынке дата-центров — уже не деньги. 

Инвестировать готовы много: к 2030 году объём вложений в ЦОДы может достичь $7 трлн, прогнозирует McKinsey. 

Но построить все эти мощности будет сложнее. Новым дата-центрам критически необходимы участки с минимальным пингом и свободные мегаватты, но инвесторы упираются в дефицит земли, перегрузку сетей и многолетние очереди на подключение. По данным WEF, спрос ЦОДов на электроэнергию растёт минимум на 20% в год.

🔍 Что может тормозить рост

〰️ К 2030 году рынку понадобится ещё около 160 км² площадок под дата-центры с доступом к энергии. Сейчас их около 81 км². 

〰️ Плотность стоек резко растёт: передовые ИИ-системы уже доходят примерно до 250 кВт на стойку, следующее поколение может превысить 600 кВт. Это требует другой электрической и инженерной архитектуры.

〰️ Заявленное не равно построенному: из 262 ГВт мощностей ИИ-ЦОД, объявленных к 2030 году, реализованными могут оказаться менее половины.

👀 В России дефицит ощущается ещё острее

85% российских ЦОДов сосредоточены в Москве и Петербурге, и наращивать мощности всё сложнее. В Петербурге, по данным iKS-Consulting, свободных мощностей остаётся менее 10%, а ввод новых за прошлый год упал с 14 до 5 тысяч.

Одновременно растёт энергопотребление самих ЦОДов. Стойка с GPU требует около 50 кВт вместо привычных 5 кВт, а крупному ИИ-ЦОДу нужно не менее 200–500 МВт в одном месте и подстанция уровня 220 кВ.

Чтобы справиться с растущим дефицитом, компании переходят на дизельную или газовую генерацию, а ЦОДы хотят запитывать от резервной мощности ТЭЦ. Энергетики же предлагают подключать новые ЦОДы Москвы и Подмосковья по IV категории надёжности — это схема с быстрым подключением, но без гарантированного резервного питания и с большим риском отключений. 

✏️ К чему готовиться

Мировой и российский тренды сходятся в главном: доступность энергии и плотность стоек определяют, где и когда появятся новые вычислительные мощности. 
Компаниям, которые планируют ИИ-проекты, стоит закладывать в сроки и бюджет не только закупку оборудования или облачных ресурсов, но и поиск площадки с гарантированным электроснабжением.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Внедрить ИИ оказалось проще, чем обеспечить безопасность

К такому выводу пришли AppSec Solutions и Ассоциация разработчиков программных продуктов «Отечественный софт», изучив, как разработчики ПО внедряют ИИ и насколько при этом защищают свои системы. Делимся ключевыми выводами.

1️⃣ Используют все — защищают единицы 

Вариант «не используем ИИ» не выбрала ни одна компания. Самые распространённые инструменты — большие языковые модели (81%), ИИ-агенты (72%) и RAG (57%).

При этом базовые системы контроля безопасности ИИ внедряют только 23% опрошенных компаний. Из восьми основных мер защиты, например, инвентаризация ИИ-систем, назначение ответственного и оценка угроз, в среднем внедрено 1,9. У каждой третьей компании нет ничего из перечисленного.

2️⃣ Бизнес внедряет ИИ-агентов без оценки риска 

74% компаний тестируют или уже используют ИИ-агентов в рабочей среде — с реальными данными, пользователями и бизнес-процессами.

Но оценку угроз для ИИ-решений провели только 9% компаний. Телеметрию по токенам контролируют 42%, а политику взаимодействия агентов с внешними инструментами разработали лишь 26%.

3️⃣ Главный дефицит — специалисты

Число ИБ-инцидентов в России в начале 2026 года выросло на 68% год к году, а более 90% корпоративных сетей остаются уязвимыми к полному захвату через подрядчиков и цепочки поставок. На этом фоне спрос на аутсорс кибербезопасности (MSSP) вырос на 25% за первое полугодие: бюджетов и своих специалистов бизнесу по-прежнему не хватает.

70% компаний главным барьером называют нехватку ИБ-экспертизы в ИИ, тогда как нехватку бюджета назвал только 31%. При этом 82% из тех, кто пожаловался на нехватку экспертизы, не обучают сотрудников ИИ-безопасности, а в 46% компаний ответственность за неё размыта. Там же, где создали отдельную команду по ИИ-безопасности, доля внедрённых мер контроля вырастает в 4,2 раза.

✏️ Что запомнить

ИИ уже активно применяется в разработке и бизнес-процессах, но защиту для него пока не все успевают построить. Чем крупнее ИИ-стек компании, тем больше критических уязвимостей в её системе. 

Чтобы исправить ситуацию, рынку сегодня нужны люди и процессы: чётко определённый ответственный за ИИ-безопасность, а также анализ рисков теневого ИИ до того, как агенты получат ещё больше полномочий.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Кратный рост в инвестициях могут показать отдельные технологии к концу года. McKinsey изучила 14 направлений и выяснила, как меняется рынок.

Для оценки аналитики использовали глобальные данные об инвестициях, патентах, научных публикациях, поисковых запросах, новостях и спросе на специалистов за  2022–2025 годы. 

🔍 К чему пришли 

Если темпы первого полугодия сохранятся, лидерами по росту инвестиций станут:

🌟 агентная разработка ПО — в 12,8 раза
🌟 космические технологии — в 12,1 раза
🌟 инфраструктура ИИ — в 5,3 раза
🌟 применение ИИ в науке и инженерии — в 3,2 раза
🌟 робототехника — в 2,1 раза.

👀 Что стоит за ростом инвестиций

1. ИИ становится автономнее.  Всё чаще агенты выполняют цепочки задач самостоятельно, а «физический» ИИ — используется в роботах и автоматизированных производствах.

2. ИИ требует всё больше инфраструктуры. Инференс увеличивает спрос на дата-центры, специализированные чипы и электроэнергию.

3. ИИ ускоряет исследования. Например, в биофарме модели помогают быстрее искать молекулы для потенциальных лекарств. При этом проверку качества с помощью в том числе лабораторных испытаний, конечно, никто не отменял. 

Параллельно ускоряются разработка ПО и кибергонка: писать код и создавать продукты становится проще, а вместе с этим растут требования к их тестированию, надёжности и технологиям защиты. 

🏡 А что в России

В российском ТМТ-секторе (технологии, медиа, телеком) высокий потенциал роста инвестиций сохранится как минимум до конца 2026 — начала 2027 года. По другим прогнозам, в 2025–2028 годах среднегодовой рост составит около 8%, а к 2029–2030 годам может ускориться до 13%. 

Несколько цифр, которые показывают масштаб:

🌟 Инвестиции крупных и средних компаний в ИКТ в I квартале 2026 года выросли на 23,2% год к году, до 420,1 млрд рублей. 

🌟 Аналитики ждут, что весь ИКТ-сектор России прибавит до 10% по итогам 2026 года. 

🌟 По оценке компании «Эйлер», акции крупнейших поставщиков B2B-технологий в России могут удвоиться в цене в течение года — сопоставимого потенциала аналитики не видели давно. 

Главные драйверы роста — развитие цифровых сервисов и ИИ, импортозамещение и восстановление спроса.

📌 Что это значит для бизнеса

И в России, и в мире деньги всё активнее идут не только в ИИ-продукты, но и в то, что помогает им масштабироваться.

Поэтому компаниям стоит: 

〰️ отдельно закладывать расходы на вычислительные мощности для ИИ, а не по остаточному принципу после выбора модели или продукта 

〰️ вкладываться в кибербезопасность одновременно с ИИ 

〰️ выбирать подрядчиков с учётом не только продукта, но и инфраструктурной зрелости — от неё зависит, получится ли масштабировать решение без проблем с мощностями и уязвимостями. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🌟 YDB — флагманская база данных Yandex B2B Tech — стала первой российской базой данных со встроенным гибридным поиском. По данным Grand View Research, к 2028 году глобальный рынок векторного и гибридного поиска может составить $2–4 млрд.

📷 Зачем нужен гибридный поиск?

Технология объединяет классический поиск по ключевым словам и семантический векторный поиск. Первый метод позволяет искать по точным совпадениям слов, кодов, артикулов, второй — понимает смысл запроса исходя из контекста. Так можно получить наиболее полный ответ.

📷 Как пользоваться

Гибридный поиск в YDB работает из коробки. Документы, тикеты, карточки товаров и диалоги хранятся в одной базе, а поиск работает со всеми типами данных одновременно. То есть компании не нужно поддерживать три отдельные системы (основную базу данных, поисковый движок и векторную базу), оплачивать отдельные лицензии и синхронизировать данные между ними. YDB соответствует требованиям информационной безопасности крупных компаний.

«Гибридный поиск напрямую влияет на качество ИИ-продуктов. Если использовать только векторный поиск, система может пропустить точные термины, номера документов или специфические коды. А только полнотекстовый поиск не поймёт, что "сбой в системе" и "ошибка в работе ПО" могут означать одно и то же. Гибридный поиск объединяет оба подхода и помогает ИИ-ассистентам давать точные ответы даже на неоднозначные запросы или вопросы с технической терминологией. В YDB мы встроили его прямо в базу данных: оба индекса находятся рядом с данными и обновляются вместе с ними в одной транзакции», — рассказал Андрей Фомичёв, технический директор YDB.  

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🌧 Мультиоблако постепенно становится нормой. 

Зачем AWS и Azure сближают свои инфраструктуры, в каких случаях компании приходят к нескольким облакам и как не потерять контроль над безопасностью — разбираемся в свежем выпуске «404 секунд». 

👉 Смотрите на YouTube, VK Video и слушайте на Яндекс Музыке. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Microsoft создала ИИ для биологических исследований, Nvidia — платформу для контроля агентов, а Яндекс — новую рекомендательную модель. Собрали главные новости недели в дайджесте. 

🟣Microsoft научила ИИ проверять биологические гипотезы. Модель Quine объединяет данные о генах, белках и клетках и прогнозирует, как они отреагируют на разные вмешательства ещё до лабораторных опытов. Например, систему уже использовали для поиска соединений, способных воздействовать на клетки рака поджелудочной железы: из тысяч вариантов Quine помогла выбрать несколько самых перспективных для лабораторной проверки.

🟪 Nvidia придумала, как держать ИИ-агентов под контролем. Компания выпустила Open Agent Safety Platform, в основе которой — открытое ПО OpenShell. Платформа изолирует агента и устанавливает ограничения, к каким данным, сервисам и действиям он получает доступ. Каждый шаг проверяется отдельно, а если система замечает попытку обойти ограничения, доступ можно автоматически урезать или полностью заблокировать. По словам Nvidia, технология могла бы предотвратить недавний взлом Hugging Face, когда ИИ-агент смог обойти существующие ограничения безопасности. 

🌼 Яндекс представил собственную рекомендательную ИИ-модель. Sona объединяет более 15 алгоритмов, которые охватывают весь цикл: от поиска подходящих вариантов до их оценки и ранжирования. Она сама ищет подходящие треки, анализирует реакцию пользователя и определяет порядок воспроизведения. В тесте на колонках с Алисой пользователи стали на 6,3% дольше слушать рекомендации и почти на 18% чаще возвращаться к трекам повторно.

🟣 ИИ может приносить российскому ритейлу до 160 млрд рублей в год. К 2030 году такой дополнительный операционный эффект прогнозируют аналитики «Технологий Доверия». Главные точки роста — прогнозирование спроса и запасов, автоматизация складов, персонализация и управление потерями. Уже сейчас системы прогнозирования и автопополнения помогают сокращать излишки на 10–15% и повышать оборачиваемость на 5–12%.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Могут ли ИИ-агенты представлять интересы людей на реальном рынке? Чтобы это выяснить, Anthropic провела эксперимент. 

201 сотрудник компании принёс по книге и рассказал агенту о своих вкусах. ИИ ранжировал доступные варианты и отправился на цифровой рынок — обменивать книгу владельца на ту, которая понравится ему больше, у других агентов.

👀 Торговались вполне по-человечески

ИИ-агенты давили на дедлайн, расхваливали свои книги, вели списки ожидания и даже выступали брокерами в чужих сделках.

Половине из них велели быть максимально жёсткими, другой — искать выгодный для всех результат. Но выбор модели влиял сильнее инструкции: агенты Haiku набрали 0,75 по эффективности обменов, а Opus — 0,88. Для сравнения: жёсткая инструкция давала агенту всего около +0,02 к результату. 

🔍 Главная проблема оказалась не в переговорах

А в том, насколько хорошо агент понял вкусы человека. После короткого разговора ИИ правильно угадывал предпочтения владельца между двумя книгами только в 61% случаев.

Была и ещё одна сложность: агенты не всегда понимали, что стоит раскрывать в переговорах. Иногда слишком слишком много или наоборот мало информации о том, чего хотят — и упускали подходящий обмен.

При этом результат участникам понравился: полученные книги они оценили в среднем на 7,2 из 10. 

✏️ Делаем выводы

Если в будущем компании поручат агентам поиск предложений, переговоры и сделки от своего имени, одного умения торговаться будет недостаточно: 

➡️ агент должен чётко понимать цель и критерии хорошего результата

➡️ для взаимодействия нужны понятные правила рынка: что можно раскрывать, как фиксируются сделки и что происходит при сбое

➡️ важны как инструкции, так и сама модель. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

💬 Yandex B2B Tech проведёт собственную сессию «Гибридный подход в ИТ: почему всё больше компаний объединяют облачную и собственную инфраструктуру» на форуме «Цифровые решения» в Москве.

📍Сохраняйте время и место: 8 октября с 16:45 до 18:00 в конференц-зале № 3 в национальном центре «Россия» (Краснопресненская набережная, 14)

💬 О чём будем говорить

Главный вопрос сессии — как компании проводят границу между своим и внешним контуром, из чего исходят (деньги, данные, безопасность, скорость) и что в этой логике поменялось за последний год.

Отдельное внимание участники сессии уделят инфраструктуре для ИИ: какие нагрузки размещать в собственном контуре, какие переносить в облако и когда оптимальным решением становится гибридная модель. На практических кейсах разберут выбор с учётом стоимости, скорости запуска, безопасности, доступности вычислительных ресурсов, совместимости и риска зависимости от поставщика.

💬 Участники сессии

〰️ Александр Черников, операционный директор Yandex Cloud
〰️ Сергей Педченко, директор по технологическому развитию Яндекс 360
〰️ Александр Трикоз, руководитель департамента сопровождения информационных технологий Альфа-Банка
〰️ Дмитрий Ширшаков, руководитель департамента больших данных СДЭК
〰️ Илья Кочнев, директор по сопровождению информационных технологий Lamoda
〰️ Алексей Манихин, директор по ИТ-стратегии и бизнес-приложениям, Норникель

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Яндекс Браузер с Алисой AI попал в топ-15 самых популярных мобильных AI-приложений в новом рейтинге Andreessen Horowitz, обогнав Grok и Perplexity. 

🔍 Что за рейтинг? Andreessen Horowitz, или a16z, — крупный американский венчурный фонд, который с 2023 года следит за 50 самыми популярными потребительскими AI-продуктами мира.

Рынок AI-приложений за три года стал более зрелым: состав лидеров стабильнее, а новых участников в топе всё меньше. В этот раз их всего 11 — меньше, чем когда-либо за семь выпусков рейтинга.

Яндекс Браузер, кстати, попадает в мобильный топ a16z уже второй раз подряд. В новом выпуске он занял 13-е место.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.