⬆️Российский рынок Software оценивается в 808 млрд рублей в 2025 году с прогнозом роста до 1,7 трлн к 2030-му. В оценку включается выручка только от внешнего потребления ПО, говорится в совместном исследовании аналитической компании Apple Hills Digital (AHD) и Yandex B2B Tech. Оно охватывает решения в облаке и для локальной инфраструктуры (on-premises).

➡️ В случае с IaaS значимым драйвером роста в 2025 году, как и в 2024-м, стал спрос на инфраструктуру для ИИ — тренд сохранится до 2028 года.

➡️ Наиболее быстрорастущие сегменты PaaS — ML/AI и Kubernetes. Также востребованы решения для работы с данными, куда входят СУБД (MDB), инструменты для работы с ними (MDB tools) и инструменты аналитики (BI & analytics).

➡️ Рынок прочего Software представлен сегментами SaaS applications (конечные приложения) и Infrastructure Software (конечные решения для работы с инфраструктурой).

💬 Наиболее крупные сегменты SaaS applications: решения для продуктивности, решения для работы с клиентами (CRM), решения для управления организациями (ERP).

💬 Рынок кибербезопасности — крупнейший и один из самых быстрорастущих сегментов внутри Infrastructure Software. Один из основных драйверов его развития — рост количества кибератак и угроз, стремление компаний защитить данные и сократить финансовые потери от них. Также рост стимулируют инициативы компаний по миграции в облака или переходу на новое ПО.

🔴 Крупнейшими потребителями software-решений выступают отрасли TMT (технологии, медиа и телеком), ритейл и финансовый сектор. В ближайшие пять лет, согласно прогнозу, они же сохранят лидерство в том числе и с точки зрения проникновения облачных технологий.

«Мы видим, что именно банки, финтех, ритейл, ИТ-компании и телеком сегодня задают темп всему рынку. Банки активно используют ИИ-модели для скоринга и антифрода, а ритейл — для персонализации, прогнозирования спроса и оптимизации цепочек поставок.

Например, ОТП Банк с помощью нейросетей Yandex B2B Tech ускорил анализ обращений клиентов в 30 раз: за неделю сервис Yandex SpeechSense обработал 29 тысяч диалогов. Столько же вручную три сотрудника разбирали бы месяц.

Всё больше компаний внедряют облачные сервисы безопасности — от защиты сайтов и приложений от DDoS-атак до мониторинга инцидентов.

В финтехе особенно заметен рост интереса к платформам данных: они позволяют в реальном времени обрабатывать информацию в высоконагруженных приложениях. Облако стало не просто технологией, а основой для устойчивого роста отраслей», — говорит Александр Черников, операционный директор Yandex Cloud.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

ИИ на Олимпиаде, статистика кибератак, новости из мира беспилотных авто — в дайджесте новостей из мира технологий для бизнеса за неделю.

🟣 Alibaba Cloud внедрила интеллектуальную экосистему во время зимних Олимпийских игр в Милане
Компания обеспечивала цифровую инфраструктуру на базе ИИ и облачных технологий для организаторов и олимпийского комитета. Она включала инструменты мониторинга энергопотребления и выбросов в реальном времени, а также решения для координации логистики и сервисов для участников и болельщиков. Технологии облачного вещания и аналитики на базе ИИ помогли улучшить трансляции и судейство, включая продвинутые системы повторов и анализа соревнований.

🟪 Кибератаки с использованием ИИ за год выросли на 89%
Такие данные компания CrowdStrike приводит в своём отчёте 2026 Global Threat Report. Эксперты предупреждают, что ИИ-сервисы теперь не только помогают атаковать быстрее и незаметнее, но и сами по себе становятся целями для хакеров. Среднее время от первичного проникновения до дальнейшего продвижения по сети сократилось до 29 минут, а самое быстрое произошло всего за 30 секунд. Это сильно затрудняет киберзащиту, требуя от ИБ-специалистов ещё более оперативных и автоматизированных ответных мер. 

🟣 Nvidia выпустила открытую модель физического мира для роботов, обученную на 44 000 часов видео с людьми
DreamDojo помогает роботам быстрее учиться взаимодействовать с физическим миром, наблюдая за действиями живых людей, снятыми от первого лица. Выученные закономерности после дополнительного обучения переносят на реальные роботизированные платформы. Этот шаг укрепляет позиции производителя чипов во главе обостряющейся гонки за разработку универсальной ИИ-основы для роботов общего назначения.

🟣 Британский стартап Wayve по разработке беспилотных автомобилей привлёк $1,5 млрд при оценке в $8,6 млрд
Раунд прошёл при участии стратегических инвесторов, среди которых Mercedes-Benz, Stellantis, Nissan, Uber, Microsoft и Nvidia. Компания планирует провести первые коммерческие испытания роботакси в Лондоне в партнёрстве с Uber уже в этом году. В планах также  внедрить своё ПО на базе ИИ в серийные автомобили по всему миру. 

🟪 Яндекс разработал первый в России стандарт интеграции интернет-магазинов с искусственным интеллектом
Yandex Commerce Protocol (YCP) позволит ритейлерам принимать заказы в чате с Алисой AI или в поисковой выдаче по товарам. Протокол предусматривает четыре формата подключения, включая автоматическую интеграцию для магазинов на Яндекс KIT, модуль для платформы 1С-Битрикс и подключение по API для площадок на собственных CMS, а часть заказов может обрабатываться через Яндекс Маркет. При этом продавцом остаётся сам интернет-магазин, он же получает все данные о заказе. Возможностью продажи товаров через Алису AI уже воспользовались около 3500 магазинов, а теперь ритейлеры могут подать заявку на участие в бета-тестировании API-интеграции. 

🟣 Samsung объявил о переходе к AI-Driven Factories к 2030 году
В рамках новой стратегии компания планирует сделать свои фабрики полностью автономными — под управлением ИИ. Для этого будут использовать цифровых двойников и специализированных ИИ-агентов для анализа данных в реальном времени, оптимизации процессов и повышения качества продукции. Отдельное внимание уделят промышленной безопасности: интеллектуальные системы будут выявлять потенциальные риски и предотвращать инциденты. Кроме того, на фабриках поэтапно внедрят гуманоидных роботов и другие роботизированные решения, чтобы управлять производственными линиями и внутренней логистикой.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Мы уже писали про вайб-кодинг — слово года по версии словаря Collins. Теперь СЕО Anthropic и Microsoft объявили о наступлении эры вайб-воркинга. Вместо помощника, который пишет или редактирует код, ИИ становится практически коллегой — теперь ему можно делегировать целые рабочие процессы.

🔍 Как это выглядит?  

Вайб-воркинг (vibe-working) — это когда ключевые рабочие процессы строятся на  взаимодействии человека и ИИ. При этом последний становится полноценным партнёром: помогает организовывать работу, генерировать содержимое, анализировать данные и готовить документы. Структура таких процессов тоже меняется: если раньше задачи были строго структурированными и последовательными, то вайб-воркинг предполагает гибкость и итеративность. 

При таком подходе ИИ как бы подхватывает идеи и задачи, превращая их в реальные бизнес-результаты, будь то юридический анализ или стратегия продаж. Например, Microsoft интегрирует концепцию вайб-воркинга в Word и Excel, где ИИ преобразует запросы в сложные формулы, документы и таблицы. При этом наличие технических навыков у сотрудника отходит на второй план, а сам он может сфокусироваться на креативе и стратегических решениях. В корпоративных чат-ботах ИИ генерирует черновики отчётов или сводки по базам данных по запросу — как личный аналитик или junior-специалист на подхвате у более опытного. 
Компания Genspark благодаря вайб-воркингу почти втрое увеличила ежегодный доход от повторных покупок и выпустила множество продуктов за более короткие сроки. 

В Яндексе в тренде вайб-воркинга — Нейроаналитик. 

«ИИ-агент Нейроаналитик в Yandex DataLens помогает быстро понять, что происходит с ключевыми показателями, например с выручкой или конверсией: по запросу на естественном языке он подбирает подходящие отчёты и графики и акцентирует главное. В результате вместо ручного перебора дашбордов команда быстрее видит, как меняются метрики, и может сфокусироваться на решениях, а не на поиске цифр», — Сергей Сошников, руководитель группы продаж DataLens.

👀 Почему вайб-воркинг набирает популярность

Чаще всего ИИ-агентов использует поколение Z: 85% сотрудников в возрасте до 30 лет внедряют их в повседневную работу. Есть данные о том, что активное взаимодействие с ИИ экономит более 30 минут в день за счёт избавления от рутины.
Работодатели тоже поддерживают тренд: ИИ-инструменты и платформы — в топе по расходам у ИТ-корпораций и стартапов. 

✏️ Чего стоит опасаться

Риски — примерно те же, что и у вайб-кодинга: пока что даже самые эффективные ИИ-агенты работают неидеально, и на доработку результатов может уходить едва ли не всё сэкономленное время. При этом многие сотрудники пренебрегают контролем, что приводит к критическим ошибкам, утечкам данных и киберугрозам. 
Отдельная проблема в том, что компании вкладываются в ИИ-инструменты, но экономят на обучении сотрудников грамотно с ними работать. 

⏰ Что дальше?

В ближайшем будущем нас ждёт новая гибридная модель, где взаимодействие ИИ и человека в рабочих процессах станет базовым. Эффективность сотрудников будут измерять не по классическим KPI, а по способности интегрировать ИИ в самые разные задачи.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Yandex B2B Tech запустил Monium, observability-платформу собственной разработки для анализа работы ИТ-систем в реальном времени. С её помощью компании могут отслеживать состояние цифровых продуктов, приложений, ИИ-агентов в облачной или собственной инфраструктуре (on-premises). 

Платформа поддерживает Prometheus и OpenTelemetry (OTEL) как основной стандарт сбора телеметрии. Это позволяет использовать единый подход к сбору метрик, логов и трассировок без привязки к конкретным вендорам. Monium соответствует требованиям международных и российских стандартов безопасности, в том числе ISO, PCI DSS и ГОСТ Р 57580. 

Изначально Monium использовали для мониторинга критических сервисов внутри Яндекса. Сейчас с ней ежемесячно работают 16 тысяч сотрудников Яндекса. В систему ежесекундно записывается 3 миллиарда семплов метрик, 44 миллиона спанов и 60 гигабайт логов. Из внешних компаний платформу уже тестирует ОТП Банк. 

🌀 По данным Gartner, к 2027 году 80% крупных компаний будут использовать observability-платформы как часть системы управления бизнес-рисками и доходами. 

🌀 В России спрос на услуги по направлению observability растёт в среднем на 24% в год, а совокупный объём сегмента превысил 15 миллиардов рублей, подсчитали аналитики. Главный тренд — переход от «точечного» мониторинга к единой платформенной модели, позволяющей ИТ-директорам контролировать SLA и быстро локализовать причины инцидентов в распределённых средах.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🔴 В Yandex AI Studio — платформе для разработки ИИ-приложений — произошло обновление.

🔴 Теперь бизнес может создавать рассуждающих ИИ-агентов для сложных поручений с использованием модели DeepSeek-V3.2. Она способна удерживать длинный контекст и делать последовательные выводы.

Например, такие ИИ-агенты могут сравнить тендерные предложения поставщиков, помочь в разборе технических инцидентов или усовершенствовать работу с кодом: запустить автотесты, создать репозиторий, развернуть из него приложения.

🔴 Ещё одно обновление связано с кибербезопасностью. Теперь к Yandex AI Studio можно подключаться по выделенному безопасному соединению. Это особенно актуально для крупного бизнеса, так как позволяет использовать ИИ-агентов внутри корпоративной сети, без выхода в открытый интернет. Запросы никак не логируются, а значит, вся информация остаётся внутри компании.

🔴 Yandex AI Studio стала полностью доступна в формате on-premises. Клиенты получили возможность развернуть платформу на своей инфраструктуре или работать с нейросетями по гибридной модели: обрабатывать конфиденциальные данные внутри компании, а часть ресурсозатратных ИИ-задач решать в облаке — через безопасное соединение.

«Мы не только добавили в Yandex AI Studio новые возможности, но и доработали всю инфраструктуру платформы. Теперь она лучше работает с длинным контекстом, поддерживает многошаговость и учитывает повторные обращения к модели. Всё это обеспечивает быструю и бесперебойную работу ИИ-агентов даже при высоких нагрузках», — говорит руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🌸 Редизайн Yandex Cloud: что изменилось

Yandex Cloud превратилась из набора облачных решений в универсальную платформу для создания ИТ-продуктов. Сейчас она объединяет более 75 сервисов. Их использование помогает решать бизнес-задачи от развёртывания облачной инфраструктуры до создания ИИ-агентов и обеспечения кибербезопасности.

В ответ на изменения был разработан новый логотип и новый визуальный стиль. В основу новой айдентики легло представление о Yandex Cloud как о конструкторе. Его детали — сервисы и инструменты — формируют общий технологический ландшафт.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Облачные системы помогают принимать решения в режиме реального времени в условиях высокой нагрузки.

💬 Один из примеров — Формула-1. Команда Mercedes-AMG Petronas расширяет использование облачной инфраструктуры в преддверии сезона этого года. Согласно сообщению Windows Central, облачные сервисы Microsoft Azure и ИИ будут обрабатывать большие объёмы данных, связанные с производительностью автомобиля, инженерными решениями и условиями гонки, такими как анализ погоды и поведение соперников.

Команды могут отправлять данные в облако, запускать масштабные симуляции и передавать результаты инженерам и стратегам. Ценность заключается не только в скорости, но и в возможности быстрее тестировать больше сценариев, используя общие данные из разных мест.

💬 Похожий опыт есть у студенческой гоночной команды МГТУ им. Н. Э. Баумана. Она (одна из первых в России) проектирует беспилотные гоночные автомобили для международных соревнований Formula Student, используя технологии Yandex Cloud. В этом сезоне студенты работают над созданием симулятора, с помощью которого можно одновременно просчитывать разные сценарии гонки.

«Целевая аудитория таких технологий — компании, которые пользуются on-premise решениями, а также компании со своей внутренней разработкой, создающие цифровые продукты (внутренние или внешние).

Например, компании сегмента FMCG могут использовать решения реального времени — для аналитики торгового зала и покупательского поведения в реальном времени.

Компании сферы промышленности могут использовать подобные решения в гибридном варианте, когда облако используется для ускорения аналитики, а наиболее чувствительные данные не покидают периметра компании.

Для компаний в регулируемых отраслях fintech, промышленности, медицины важны не только скорость разработки цифровых продуктов, но и необходимость обеспечивать конфиденциальность и защиту пользовательских данных. Для таких компаний использование гибридной инфраструктуры, где on-premises решения подключены к облачным сервисам, позволяет достичь требуемых бизнесом показателей производительности и масштабируемости решения без ущерба для безопасности и с соблюдением всех регуляторных требований», — говорит Александр Власов, директор инфраструктурных продуктов Yandex Cloud.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Исследование Anthropic об изменениях на рынке труда, индекс влияния ИИ, лидеры по внедрению автономных грузоперевозок и другие новости этого понедельника.

🟣 ИИ может частично заменить 49% сотрудников в США
По данным компании Anthropic, нейросети и агенты уже сегодня способны выполнять четверть задач почти половины живых сотрудников (год назад их было 36%). Для анализа влияния ИИ на рынок труда Anthropic предлагает новую метрику — observed exposure («наблюдаемое воздействие»). Она учитывает как теоретические возможности языковых моделей, так и их реальное применение в рабочих задачах. Анализ показывает, что фактическое внедрение ИИ пока значительно отстаёт от его потенциальных возможностей, поэтому масштабных изменений на рынке труда ещё не наблюдается. В зоне риска — профессии, связанные с интеллектуальной обработкой информации (программирование, клиентская поддержка и ввод данных), тогда как физический труд или сфера услуг почти не затронуты автоматизацией.  

Anthropic также запустил AI Exposure Index — индекс влияния ИИ, отслеживающий риски автоматизации офисных профессий. Он показал, что наиболее уязвимы сегодня программисты: примерно 75% их задач может выполнять ИИ. В целом авторы исследований делают вывод, что генеративный ИИ пока скорее трансформирует структуру рабочих задач и повышает производительность, чем напрямую приводит к массовому сокращению рабочих мест.

🟪 Учёные Института искусственного интеллекта AIRI (Москва) разработали инструмент для снижения стоимости вычислений при разработке ИИ-систем. Фреймворк KernelEvo позволяет автоматически генерировать и оптимизировать GPU-ядра — специализированные программы для графических ускорителей, которые отвечают за ключевые операции ИИ, включая умножение матриц, нормализацию и свёртки. Обычно их оптимизация требует длительной ручной работы инженеров и может занимать до нескольких недель, тогда как новая система автоматически генерирует различные версии кода, тестирует их, анализирует производительность и повторяет цикл улучшения. Хорошо оптимизированные GPU-ядра способны ускорять вычисления на десятки процентов, что в крупных ИИ-проектах означает экономию тысяч GPU-часов и существенное снижение затрат на обучение и эксплуатацию моделей. 

🟣 Ритейл и e-commerce — лидеры по внедрению автономных грузоперевозок.
По данным аналитического отчёта «ЭвоКарго», компании-производителя беспилотных грузовиков, в 2025 году её машины перевезли более 400 тысяч тонн грузов (для сравнения: в 2024-м — всего 120 тысяч тонн). В ряде компаний из сфер розничной и онлайн-торговли автономный транспорт уже заменил традиционные автомобили для внутренних перевозок на территории предприятий. Переход на полностью цифровую модель логистики обычно занимает до шести месяцев. Он позволяет повысить эффективность поставок и ускорить обработку товаров на складах примерно на 20%. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Как BI‑платформы помогают эффективнее принимать бизнес-решения, рассказывает Сергей Сошников, руководитель группы продаж Yandex DataLens.

💬 Диалог с данными вместо дашбордов

Аналитика — не привилегия специалистов, а повседневный инструмент для всех. Чтобы система так работала, важно настроить диалоговые интерфейсы с учётом вопросов, с которыми ваша команда обычно обращается к аналитикам.

💬 Озеро данных для быстрых решений

Стандартом становится Data Lake (озеро данных): данные из всех систем сгружаются в исходном виде в облачное хранилище, а структура и связи накладываются на них только в момент запроса.

💬 Встроенная аналитика: данные там, где вы работаете

Сотрудники получают инсайты непосредственно внутри бизнес‑приложений, которыми они пользуются ежедневно, — CRM, ERP, системы управления складом. Как это работает: менеджер открывает карточку клиента в CRM и рядом видит динамику его покупок за полгода, сравнение с другими клиентами его сегмента, риск оттока, рекомендацию, что предложить, чтобы его удержать.

💬 Прогнозирование: видеть будущее, а не анализировать прошлое

Фокус смещается на предиктивные модели, которые не просто фиксируют убытки, а предупреждают о них. Вместо реактивных отчётов система сообщает: «Через месяц продажи снизятся на 10%, если не скорректировать цены в категории X». Это позволяет бизнесу действовать на опережение, предотвращая дефицит товара, отток клиентов или простои оборудования.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech