ИИ-решения прекрасно работают в BI-аналитике и даже выводят их на новый уровень. Нейросети могут не только улучшить скорость и качество анализа разнообразных данных, но и стать удобным интерфейсом для работы с данными, снизив порог входа в аналитику. А главное — делают возможной аналитику в режиме реального времени взамен ретроспективной.

Мировой рынок ИИ в анализе данных уже составляет $18,5 млрд и в ближайшие 8 лет будет расти в среднем на 29% в год, а уже в 2029 году обгонит по объёму рынок классического BI. 

По оценке Forrester, почти все поставщики BI-решений заявляют, что внедрили ИИ в свои продукты. По данным Accenture, организации, в которых процессы основаны на ИИ-аналитике, достигают в 2,4 раза большей производительности и в 2,5 раза увеличивают выручку. 

Основные направления использования ИИ в BI:

🔹 Предиктивная аналитика
Алгоритмы анализируют исторические данные для предсказания будущих тенденций, например спрос на продукцию, поведение клиентов или возможные сбои оборудования. Классический BI, только быстрее и самостоятельнее.

🔹 Обработка естественного языка (NLP)
Позволяет взаимодействовать с данными с помощью обычного языка вместо написания сложных SQL-запросов. Например, через внутренние чат-боты. Это делает аналитику доступной для сотрудников без технической подготовки.

🔹 Обнаружение аномалий
ИИ в реальном времени отслеживает потоки данных и выявляет отклонения от нормы, что помогает предотвращать мошенничество, сбои в производстве или финансовые риски.

🔹 Автоматизированная отчётность и визуализация
ИИ автоматически создаёт отчеты, резюме и динамические дашборды, которые адаптируются под запросы пользователя и подсвечивают ключевые тренды.

🔹 Персонализация
ИИ помогает создавать персонализированные предложения и маркетинговые кампании, повышая лояльность и продажи.

Yandex B2B Tech разработал Нейроаналитика — автономного ИИ-агента для BI-задач. Он будет встроен в интерфейс инструмента Yandex DataLens в формате чата. С его помощью можно искать инсайты и делать выводы по данным из таблиц и графиков, а также создавать сложные визуализации. Ожидается, что Нейроаналитик снизит нагрузку на аналитиков в компаниях, а также ускорит создание отчётов и проверку бизнес-гипотез в среднем на 30%.

Уже сейчас решение используют команды Яндекса. Например, специалисты Яндекс Еды c помощью Нейроаналитика анализируют воронку регистраций курьеров на сервисе и конверсии, а команда исследователей Yandex Cloud ищет инсайты для отчётов.

Внешние компании пока могут записаться в лист ожидания: первая версия инструмента станет доступна в сентябре. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech 

Речевые технологии — это системы на базе искусственного интеллекта, которые распознают, анализируют, синтезируют речь и даже биометрически идентифицируют личность по голосу.

По оценке Yandex Cloud, объём российского рынка речевой онлайн-аналитики уже составляет 11,5 млрд рублей. Рассказываем, чем речевые технологии могут быть полезны бизнесу и что предлагают кроме уже привычных голосовых ассистентов.

Помогают колл-центрам улучшать качество работы

Речевые технологии и алгоритмы машинного обучения позволяют быстро анализировать содержание и темы диалогов с клиентами, оценивать тональность и результат общения, выявлять ошибки операторов. Так контакт-центру МТС удалось на 10% снизить количество ошибок сотрудников и повысить удовлетворённость клиентов. А Билайн благодаря анализу звонков сократил число некорректных возвратов средств на 19%.

Упрощают работу на складах

Novabev Group внедрила на своих складах систему управления с технологией Pick-by-Voice. Сотрудники используют мобильное приложение с функцией синтеза и распознавания речи, которое озвучивает, сколько товара и откуда надо взять. Рабочим не нужно отвлекаться на бумажные списки или экран — всё управление идёт через наушники и микрофон. В итоге производительность склада выросла на 34%.

Создают фирменные голоса брендов

В этом году Яндекс запустил первый в России сервис для быстрого синтеза речи Brand Voice Lite. Достаточно загрузить 20–40 минут записи голоса диктора, чтобы получить собственный голос бренда. Сервис может синтезировать речь с разным настроением, например грустную или восторженную. Голос можно использовать для голосовых помощников, ботов, озвучки подкастов, рекламы, образовательного контента и других задач.

Делают онлайн-встречи эффективнее

Автоматическая транскрибация позволяет экономить время. А как побочный эффект — даже повысить качество онлайн-встреч: зная, что ведётся конспект, участники встречи чётче формулируют мысли и договорённости. Функция суммаризации в Яндекс Телемосте работает благодаря технологии автоматического распознавания речи и нейросети YandexGPT и, по оценке Яндекса, высвобождает до 10 минут времени после каждого звонка.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Такой результат показало исследование компании Jellyfish, в котором она опросила 20 000 разработчиков из 300 компаний. 

В других опросах IT-специалисты называют и иные преимущества таких решений:

🔹 81% — рост производительности (опрос разработчиков от Stack Overflow)

🔹 60–71% — упрощение работы с новыми для программиста языками (опрос разработчиков от Github)

🔹 62% — ускорение обучения кодингу (опрос разработчиков от Stack Overflow)

🔹 57% — повышение качества кода (опрос разработчиков и IT-менеджеров от Bito)

🔹 46% — рост удовлетворённости работой (опрос разработчиков и IT-менеджеров от Bito).

Цифры показывают, что компаниям стоит рассматривать таких ИИ-ассистентов не просто как производственные инструменты, но как комплексные решения, которые положительно влияют и на обучение, и на лояльность сотрудников. 

А в вашей компании уже опробовали агентов для кодинга?

👍 — пока нет, но планируем
🔥 — делегируем уже вовсю! 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Yandex B2B Tech представила Qwen3‑235B‑A22B‑Instruct‑2507 — самую крупную языковую модель на российском рынке, доступную в облаке. Она сопоставима или даже превосходит аналогичные разработки от OpenAI и DeepSeek AI по точности, скорости и объёмам обработки текста. Модель доступна по API, по 0,5 рубля за 1000 токенов.

Теперь компании теперь смогут запускать ИИ‑агентов через Yandex Cloud AI Studio без сложной инфраструктуры.

Почему это важно для бизнеса 
ИИ‑агенты — это не просто чат-боты: они продумывают, решают задачи и действуют самостоятельно, как полноценные помощники. Gartner называет agentic AI главным трендом 2025 года, поскольку такие системы меняют подход к автоматизации задач.

Они становятся всё более автономными в принятии решений, в том числе — за счёт коллаборации друг с другом, развития эмоционального интеллекта, интеграции с роботами и IoT.

20% российских компаний уже используют generative AI, причём 90% предпочитают локальные модели, такие как YandexGPT, из-за лучшего понимания языка и контекста. Эффект от внедрения ИИ-решений приносит до 5% роста выручки.

Как Qwen3 помогает в разработке ИИ‑агентов

🔹 Автоматизация поддержки
ИИ‑агент легко справляется с типовыми запросами: резервирование, возвраты, простые ошибки, освобождая оператора для сложных задач.

🔹 Виртуальный помощник для e‑commerce
С помощью модели можно создать ассистента, который подбирает товары, объясняет условия возврата и отвечает на вопросы клиентов. Alibaba уже интегрирует агентов на базе Qwen в свои сервисы.

🔹 Аналитика и автоматические отчёты
ИИ‑агент собирает данные, строит отчёты и предлагает бизнес‑гипотезы, снижая нагрузку на аналитиков.

Что дальше

Агентный AI становится основой новых бизнес‑систем и автоматизации, а в ближайшем будущем ИИ-агенты в корне изменят бизнес-модели и повлияют на весь ландшафт корпоративных сервисов.

С появлением модели Qwen3‑235B‑A22B‑Instruct‑2507 у российских компаний появился мощный инструмент для быстрого запуска ИИ‑агентов. Это позволит автоматизировать поддержку, аналитику, поиск и продажи. А главное — перейти от экспериментов к глубокому внедрению ИИ в бизнес-процессы.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Такой же бодрой всем рабочей недели как у робота R1. А у нас — время битубидайжеста

Yandex B2B Tech представил ИИ-агента «Нейроаналитика»
Новый сервис интегрируется в Yandex DataLens и ускоряет обработку данных и создание отчётов на 30%. ИИ-агент доступен в облаке и локально, позволяет перестраивать визуализации и формулы через чат на естественном языке. В основе решения — технологии Yandex Cloud AI Studio. Оно предназначено не только для аналитиков, но и для маркетологов, ИБ-специалистов и менеджеров по продукту. «Нейроаналитика» уже протестировали 4 000 сотрудников Яндекса за две недели. 

У Alibaba новая агентская модель для программирования Qwen3-Coder
Она включает флагманскую версию Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct с 480 млрд параметров, поддерживающую контекст до 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 млн. Компания также открыла исходный код инструмента Qwen Code на базе Gemini Code для командной строки, доступного на GitHub и Hugging Face.
Разработчики могут протестировать Qwen3-Coder через API в Alibaba Cloud Model Studio или напрямую в чате с ботом Qwen, что делает модель доступной для широкого круга пользователей.

Microsoft разработал ИИ-инструмент GitHub Spark для генерации приложений по текстовому описанию
Он работает на основе модели Claude Sonnet 4 и позволяет создавать, редактировать и публиковать приложения, используя обычные текстовые запросы. Готовый код можно просматривать и экспортировать в GitHub-репозитории. Хотя Spark пока доступен только в Copilot Pro+, компания планирует добавить его и в другие тарифные планы, расширяя возможности low-code разработки для всех пользователей GitHub.

Proton запустил конфиденциальный чат-бот Lumo 
Он обрабатывает все данные локально на устройстве пользователя, применяя шифрование с нулевым разглашением. Бот поддерживает русский язык и выполняет различные задачи — от генерации кода до анализа документов.

Китайская компания Unitree показала одного из самых доступных гуманоидных роботов в мире
R1 стоит от $5 900 (около 468 тысяч рублей), весит всего 25 кг, оснащён 26 суставами и мультимодальной ИИ-системой, распознающей голос и изображения. Он может работать консультантом в магазинах, на выставках или в отелях, перемещать товары на складе, а также помогать в тестировании ИИ-алгоритмов и робототехники.

Авито Работа внедрила ИИ-сервис для создания резюме
Он работает на базе языковой модели A-Vibe и помогает соискателям создавать более качественные резюме. В частности, он лучше описывает навыки и достижения — особенно в маркетинге, IT и телекоме. В итоге кандидаты с опытом 1–3 года находят работу в среднем на 4 дня быстрее. 

В Альфа-Банке ИИ-система анализирует психоэмоциональное состояние сотрудников 
Сервис оценивает его по движениям пальцев и скорости кликов в мобильном приложении — тест занимает всего 15 секунд. В будущем система также будет предлагать по результатам персонализированные рекомендации — от коротких перерывов до консультаций с HR. Её уже протестировали 309 менеджеров. Результаты показали, что сотрудники с низким эмоциональным состоянием (менее 80 баллов) чаще увольнялись, тогда как те, у кого были высокие показатели (120 баллов), демонстрировали максимальную эффективность. Такой подход уже позволил вдвое сократить текучесть кадров в компании.

К 2027 году около 70% российских предприятий ТЭК будут использовать ИИ-технологии
Для сравнения: в 2024-м этот показатель составлял 58%: такие данные озвучил замминистра энергетики Эдуард Шереметцев на форуме InfoSpace 2025. В РЖД ИИ уже обрабатывает 60% клиентских обращений и проводит более 8 000 первичных собеседований, а в «Сколково» около 400 стартапов разрабатывают решения на базе ИИ. Основными препятствиями остаются неравномерное распределение ЦОДов и отсутствие единых стандартов оценки эффективности технологий. При этом эксперты прогнозируют, что к 2027 году ИИ станет ключевым инструментом для автоматизации рутинных процессов и анализа данных в большинстве отраслей.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

У ИИ-решений огромный потенциал почти для любого бизнеса, в том числе связанного с туризмом. Пока путешественник сравнивает, в каком отеле лучше вид из окна, нейросеть продумает маршрут, купит билеты на самолёт, забронирует экскурсии и столик в ресторане. Вот как ИИ перезагружает туристическую индустрию, автоматизируя всё — от заявки на командировку до позднего ужина в номере.

🔹 ИИ-планировщики
Компании запускают сервисы-планировщики путешествий — обычно это ИИ-чат-боты, дообученные искать сведения для туристов. С их помощью турагентства и агрегаторы создают для клиентов дополнительный канал вовлечения. Так, Expedia Group, владеющая туристическими сайтами-агрегаторами, в прошлом году запустила чат-бот Romie. Он помогает составить план путешествия, забронировать билеты и отели, а также сравнить цены и отзывы на платформах, которыми владеет группа. Недавно похожий ИИ-помощник появился в российском сервисе Ruspass.

🔹 Чат-боты для гостиничного бизнеса
С помощью цифровых помощников отели автоматизируют процессы, включая бронирование, и ускоряют обслуживание и консультации. Если гость уже вселился, он может заказать услуги, например ужин в номер. Так, чат-бот Velma AI от компании QuickText доступен на 38 языках, и отели могут интегрировать его в любой популярный мессенджер и голосовые ассистенты. Похожего цифрового помощника внедрила сеть отелей «Азимут» — скорость ответа гостям увеличилась на 40%. 

🔹 ИИ для ценообразования
Hilton сегментирует ценность разных услуг для клиентов (например, насколько вырастет шанс бронирования при скидке на завтрак) и использует его для персонализированных рекламных компаний. Инструмент увеличил выручку на 5–8% и повысил удовлетворенность клиентов. Компания Pros разработала инструмент динамического ценообразования, который используют многие авиакомпании — средний прирост выручки от него составляет 2–3%.

🔹 ИИ для прогнозирования спроса
Специалисты ИИ-центра ВШЭ разработали платформу предиктивной аналитики для отелей. Она изучает данные о числе бронирований, длительности проживания, кликах на сайте, погоде и прогнозирует спрос. А платформа Amadeus предлагает отелям и авиакомпаниям целый набор ИИ-инструментов: модели ценообразования, прогнозы спроса и инструменты интеграции LLM‑ассистентов в CRM.

🔹 Платформы управления командировками
Такие b2b-решения упрощают жизнь работодателям, отправляющим сотрудников в рабочую поездку. Платформа Navan разработала ИИ-агентов, которые автоматически подбирают рейсы, отели и транспорт, соблюдая корпоративную политику. В России такой сервис есть у FMF. Модуль управления командировками автоматически рассчитает расходы, сформирует документы и отправит запрос в агентство по организации деловых поездок. 

🔹 ИИ для управления туристическими потоками
Столпотворение в достопримечательностях портит впечатления туристов и перегружает обслуживание — на помощь приходят ИИ-решения для управления потоками туристов. Власти Венеции внедрили на острове-туристическом терминале Тронкетто систему Smart Control Room. В нее интегрированы данные с 600 камер, сенсоров и сотовых сетей TIM. ML‑модели классифицируют транспорт, отличают туристов от местных жителей и предсказывают скопления людей и проблемы. Система рассылает алармы и подсказывает властям, где нужны транспорт и полиция и как перенаправлять потоки. Похожую систему Яндекс создал для музея «Петергоф». Алгоритм помогает оптимизировать экскурсионный поток между ключевыми точками, моделируя тысячи маршрутов. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech