Искусственный интеллект уже помогает собирать урожай, лечить растения и доить коров — и это реальность российских ферм.

Если раньше агрономы вручную осматривали посевы, сверялись с прогнозами и набирали сезонных рабочих, то сегодня многие процессы выполняются быстрее, точнее и с меньшими затратами.

Яндекс вместе с Алтайским аграрным университетом запустил проект по внедрению ИИ в реальное сельское хозяйство. Совместно они работают над созданием технологий компьютерного зрения: дроны пролетают над полями и с помощью нейросетей определяют болезни растений, наличие вредителей и нехватку питательных веществ. Такие данные позволяют оперативно вмешиваться — и спасать урожай ещё до того, как начнутся потери. Помимо компьютерного зрения, обсуждаются и планы по созданию системы автоматической идентификации коров, чтобы контролировать их здоровье и рацион.

В Тимирязевской академии тоже занимаются цифровизацией сельского хозяйства. Там разработали умные системы, которые контролируют процесс доения коров и качество продукции и напоминают сотрудникам о своевременном отдыхе. В академии есть и робот-собака Тима. Он отслеживает фазы роста саженцев и определяет, куда и сколько требуется удобрений. 

Есть примеры и в российском виноделии. В рамках проекта «AI лоза» дроны и роботы собирают данные о состоянии виноградников для выявления болезней и определения оптимального времени сбора урожая. ИИ умеет даже составлять купажи — уже выпущена первая партия такого вина из 50 бутылок.

ИИ помогает не только на поле, но и в кабинетах. Модели прогнозируют урожайность, рассчитывают, когда и чем удобрять почву, подсказывают, как выстроить логистику и сбыт. Теперь все расчёты происходят быстро и опираются на точные данные, что снижает риски.

Так что ИИ уже стал партнёром для фермеров: незаменимым, неутомимым и всё чаще — незаметным.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Yandex B2B Tech представила YTsaurus — единую платформу для хранения и обработки больших данных
Она доступна как в облаке, так и on-premise, позволяет работать с эксабайтами информации, обучать сложные ИИ-модели, включая YandexGPT, и интегрируется с популярными инструментами, такими как ClickHouse и Apache Spark. Её уже используют в сервисах Яндекса, например в Яндекс Маркете и автономном транспорте, а теперь открыли для всех, включая опенсорс-версию. По словам CTO Yandex Cloud Ивана Пузыревского, эти решения закрывают потребности бизнеса в любых сценариях работы с данными — от ETL-процессов до сложной аналитики.

Google представила приложение для запуска ИИ-моделей на смартфонах
Пока что AI Edge Gallery доступно только для Android, но позже появится версия и для iOS. Оно позволяет загружать модели из каталога Hugging Face, работающие офлайн, — для генерации текста, кода, изображений и ответов на вопросы. Встроенный Prompt Lab позволяет настраивать параметры ИИ под конкретные задачи, но полный список доступных моделей не раскрывается. При этом Google предупреждает, что работа с моделями офлайн может уступать по скорости и качеству облачным десктопным решениям.

Инвестиции в российские технологические компании выросли на 133%
Только за I квартал 2025 года их объём достиг $44,6 млн. Чаще всего инвесторы вкладываются в зрелые стартапы в IndustrialTech, FinTech и Healthcare, причём 57% крупных сделок совершил фонд «Восход». Среди главных причин называют рост интереса к ИИ и кибербезопасности, а также умеренное оживление рынка при возможном снижении ставки. 

В России запустят новый сервис видеоконференций с эффектом полного погружения
Его разрабатывают Яндекс 360 и «Сферус» на базе Яндекс Телемоста и иммерсивных 360°-трансляций. Участники смогут управлять ракурсом и обзором, как будто они физически присутствуют на встрече. Платформа работает прямо в браузере — без VR-гарнитур или сложного оборудования. Нужны только камера с поддержкой 360° и стандартные функции ВКС: демонстрация экрана, запись, интеграция с календарями.
Технология особенно полезна для бизнеса, образования и инспекций. Например, для удалённого контроля стройки, онлайн-обучения с эффектом «живого» присутствия или виртуальных встреч с инвесторами. 

Каждое четвёртое предприятие в мире за последние два года потеряло более $5 млн из-за кибератак
А 2% — свыше $10 млн, согласно исследованию «Лаборатории Касперского» и VDC Research. Больше всего компании теряют на устранении последствий атак (22%), упущенной выгоде (19%), простоях (17%), ремонте оборудования (19%) и выплате выкупа хакерам (12%). Особенно критичны простои производства: 70% компаний сталкивались с остановками на 4–24 часа, что ведёт ещё и к репутационным рискам.

«Ростелеком» автоматизировал до 40% задач разработки с помощью ИИ-помощника
Компания внедрила виртуального ассистента «Василиса», который оптимизирует процессы проектирования, тестирования и релиза новых сервисов. В результате генерацию кода ускорили на 30–40%, а тестирование — на 25%. «Василиса» работает в защищённом IT-контуре компании, поддерживая различные направления — от интерфейсов до серверных систем. А также помогает в рефакторинге, документировании и переводе кода на другие языки.

Через 6 лет треть операций на российских складах будут выполнять роботы  
Сейчас автоматизировано только 20%, но ситуация быстро меняется. Новые склады сразу строят под роботов: они работают в три раза быстрее людей и делают меньше ошибок. Например, на сбор заказа у них уходит 16 минут вместо 48. На таких складах работают умные конвейеры, самоходные тележки и датчики, которые следят за товаром. Хотя роботизированные склады обходятся в два-три раза дороже обычных,  расходы окупаются за 3–5 лет, а компании экономят миллионы на зарплатах персонала. Лучше всего автоматизация работает в новых зданиях: там роботы могут трудиться на 30% продуктивнее. Особенно это важно для магазинов и аптек, где скорость критична.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Цифровые двойники цепей поставок (ЦДЦП) — виртуальные копии реальных цепочек поставок, с помощью которых компании изучают и прогнозируют логистику. По данным Capgemini, компании, внедрившие ЦДЦП, снижают затраты на логистику в среднем на 13% и увеличивают операционную эффективность на 15%.

Что такое ЦДЦП
Цифровой двойник — это виртуальная копия физической системы, способная моделировать, симулировать, мониторить, анализировать и постоянно оптимизировать её работу. 

В логистике таким двойником выступает цифровая модель сети поставок. Она включает две подсистемы:
— сеть: моделирование потоков и запасов по всем узлам цепочки
— склад/дистрибуционный центр: интеграция процессов и ресурсов внутри хранилищ.

В режиме реального времени система собирает и обрабатывает разнообразные данные: с датчиков IoT на транспорте и другой логистической инфраструктуре, из цифровых систем управления складами и транспортом, из корпоративных учётных систем. 

ЦДЦП позволяют динамически управлять поставками. Они могут оптимизировать количество товара на складах с учётом сезонности спроса, рассчитать самые недорогие маршруты или спроектировать сеть распределительных центров. 

Также они помогут моделировать сценарии реагирования, касающиеся изменений в любом месте в цепочке. Например, что будет, если перекроют железнодорожный путь или если правительство введёт новые сборы на выбросы CO₂ автотранспортом.

Кто уже использует

Ozon внедрил ЦДЦП для моделирования логистики на финальном этапе, когда курьер забирает посылку в сортировочном центре и привозит клиенту. С помощью инструментов компании AnyLogic Ozon построил модель с самым эффективным распределением зон доставки между сортировочными центрами. Модель показала, что целесообразно закрыть три сортировочных центра и открыть 11 новых. 

«Балтике» ЦДЦП понадобилась, чтобы сформировать дорожную карту развития логистики — решить, где и как создавать новые инфраструктурные объекты и снижать транспортные расходы. В компании считают, что недавно внедрённая система позволит сэкономить до 6% операционных затрат сети поставок.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

«Норникель» — крупнейшая российская горнодобывающая компания и один из лидеров по цифровизации в промышленности. Компания внедряет аналитические ИИ-системы на производстве, экспериментирует с беспилотным транспортом и даже производит собственные экзоскелеты. Кроме того, недавно Норникель внедрил ВКС с эффектом присутствия — совместную разработку Яндекс 360 и компании «Сферус». 

Корпорация размещает часть цифровой инфраструктуры на Yandex Cloud — это уже помогло ускорить разработку и тестирование ПО в два раза.

«Норсофт» — IT-подразделение «Норникеля» — сейчас разрабатывает на платформе Yandex Cloud ПО в рамках центра компетенций «Металлургия». Это три ключевые для цифровизации горной добычи цифровые системы под брендом Магма:

🔸 Магма ГЕО: горно-геологическая информационная система, которая позволит строить детальные 3D-модели месторождения, оценивать запасы полезных ископаемых и фиксировать фактическое положение выработок. На базе модели инженеры смогут проектировать и планировать будущие горные работы.

🔸 Магма План: система для автоматизации оперативного и долгосрочного планирования как открытых, так и подземных горных работ. Из модели месторождения она генерирует технологические этапы, рассчитывает ресурсы, формирует сменные задания и дает what-if-симуляции для выбора оптимального графика.

🔸 Магма Контроль в режиме реального времени собирает телеметрию техники и проходческих бригад, фиксирует простои, отслеживает рудопоток по конвейерам и скипам и выводит на дашборды KPI оборудования, персонала и исполнение плановых нарядов.

Компания планирует завершить разработку систем в этом году, а в следующем — начать пилоты. 

По словам гендиректора «Норсофта» Алексея Парасыны, использование Yandex Cloud позволило централизовать управление разработкой на всех этапах и ускорить запуск проектов. Кроме того, с облаком можно предоставлять частичный доступ к решению внешним экспертам и созаказчикам — те могут самостоятельно опробовать софт.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

SourceCraft — это платформа для разработки в команде, с большим набором функций и акцентом на безопасность. Теперь работать с кодом стало удобнее и безопаснее. Рассказываем, что изменилось. 

В SourceCraft Code Assistant появился чат-режим. Разработчики могут задавать ИИ-ассистенту вопросы прямо в своей среде, например в VSCode или JetBrains, чтобы генерировать код, тесты или документацию. 

Платформа стала ещё безопаснее. Добавили инструменты, которые автоматически ищут секретные данные в коде, анализируют зависимости и показывают потенциальные риски. Это помогает делать приложения надёжнее уже на этапе разработки. 

Миграция с GitHub стала проще: переносится не только код, но и все задачи, обсуждения и метки. А с помощью зеркалирования можно автоматически синхронизировать репозитории. 

Добавились новые инструменты для автоматизации. Теперь можно настраивать свои процессы и интеграции с другими системами через открытый API. Мобильные приложения можно публиковать прямо из платформы в магазины — RuStore, Google Play, App Store и т. д. 

Работать в команде стало ещё удобнее. Например, можно войти в платформу через корпоративную учётную запись. Для проектов добавили правила, которые помогут настроить правильную работу с ветками и проверками кода. Разработчики также смогут создавать свои пакеты и хранить их в облаке, чтобы потом использовать в разных проектах. 

Кроме того, появился анонимный доступ к опенсорс-проектам и возможность создавать копии (fork), чтобы экспериментировать с кодом, не затрагивая оригинал. Также улучшилась навигация по коду и добавилась поддержка популярных языков — Python, C++, Java, JavaScript и других.

Теперь релизить сервисы и обновления с помощью SourceCraft можно ещё быстрее и безопаснее, снижая при этом затраты на разработку. В будущем платформа будет тесно интегрирована с облаком Yandex Cloud, чтобы можно было запускать проекты в один клик.
 
Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Предиктивное обслуживание с использованием ИИ и машинного обучения — AI-PdM — один из самых окупаемых юзкейсов ИИ в промышленности. По подсчётам Global Trade Magazine, AI-PdM может сократить расходы на техобслуживание и ремонт оборудования на 25%, уменьшить время простоев на 30–50% и увеличить ресурс работы машин на 20–40%. Рассказываем, как его используют российские промышленные компании.

О чём речь
PdM — это класс решений, в которых искусственный интеллект анализирует состояние промышленного оборудования, от станков до самосвалов, и предсказывает их поломки по ранним признакам.

Комплекс PdM — конвейер передачи и обработки данных. Разнообразные датчики собирают информацию об оборудовании. Список показателей зависит от самих машин: это может быть давление, температура, частота колебаний, состав моторного масла и так далее. Некоторые решения анализируют сразу сотни параметров. Данные передаются моделям ML или Edge-AI, которые ищут аномалии. 

PdM можно вписать в более широкий контур систем ERP (планирование ресурсов предприятия) и CMMS (компьютеризированная система управления техническим обслуживанием). Это позволит учитывать предсказанный ИИ ремонт вместе с другими затратами и процессами предприятия.

Кто использует
В РЖД создали PdM систему Ctrl@Maintenance для контроля за состоянием локомотивов, в которую включены 59 сервисных депо. Через неё в месяц проходит около 1,5 ТБ данных. Затраты на аварийный ремонт уменьшились втрое, время диагностики оборудования сократилось с 4 часов до 20 минут, у компании высвободилось 154 тысячи человекочасов в год. 

«Газпром нефть» разработала сервис G-Lab: ИИ с помощью данных о состоянии масла прогнозирует износ и поломки техники. Результат анализа масла он сопоставляет со сведениями из базы данных компании и предугадывает ситуации, требующие ремонта. Компания использует решение на горнодобывающих предприятиях, и уже за первые полгода оно помогло предотвратить десятки поломок. 

СИБУР внедрил PdM для мониторинга 200 критичных агрегатов — насосов, компрессоров, турбоустановок — на разных площадках. Алгоритмы анализируют примерно 150 параметров с каждого агрегата, и этой системой управляют всего четыре сотрудника. Ранние алерты о поломках позволили избежать внеплановых остановок на 1 млрд рублей.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Понедельник — время битуби-дайджеста

Французский стартап Mistral AI представил свой аналог GitHub Copilot для программистов
Новый инструмент под названием Mistral Code уже доступен бесплатно для популярных редакторов кода JetBrains и VSCode. Он включает три ИИ-модели: Devstral — агент для встраивания в IDE; Codestral, который автоматически дополняет код; Mistral Medium — чат-бот, которому можно задавать технические вопросы. Mistral Code поддерживает более 80 языков программирования, умеет анализировать файлы, находить и исправлять ошибки в коде. Также в комплекте есть админ-консоль с аналитикой по проектам — удобно для IT-руководителей.

Российский рынок big data растёт быстрее мирового
За год он вырос на 21% и достиг 300 млрд рублей. Основные драйверы — госпрограммы цифровизации, развитие отечественных решений и облачных технологий. К слову, сегмент облачных big data-услуг растёт ещё быстрее — на 30–40% ежегодно. Эксперты прогнозируют сохранение темпов роста до 20% в год на ближайшие 5 лет, особенно в телекоме, IT и банковском секторе, на которые приходится более половины текущего спроса. Самые перспективные направления — биржи синтетических данных в рамках БРИКС, усиление защиты информации и интеграция ИИ-решений в госуправление и бизнес-процессы. 

Рынок инфраструктурного ПО в России вырос на 28% в 2024 году 
Речь про операционные системы и СУБД, которые играют ключевую роль в крупном бизнесе. По данным Strategy Partners, за прошлый год их доля выросла до 132 млрд рублей. Заказчики активно закупали российское ПО, чтобы полностью отказаться от иностранных сервисов к концу 2025-го. В итоге цены на отечественный софт в среднем выросли на 10%, а доля топ-5 российских разработчиков увеличилась с 47% до 54%. Российские производители ОС заняли 55% рынка, а в сегментах виртуализации и СУБД их доля составила 74% и 73% соответственно.

IT-специалисты смогут подтвердить свои навыки 
Такой сервис запустило Минцифры на портале hh.ru. В рамках пилотного проекта за год уже прошли проверку 200 тысяч специалистов, подтвердив свои навыки по 17 направлениям, включая Python, Java и SQL. Успешные кандидаты получают цифровой сертификат на Госуслугах сроком на год, а также отметку в резюме на hh.ru, что упрощает поиск работы. Эксперимент продлится до конца 2026 года, охватив до 21 тестового направления. Подтвердить навыки можно добровольно, но работодателям сертификат поможет выделить квалифицированных специалистов, нанимая эффективнее и быстрее.

Спрос на специалистов по кибербезопасности растёт на 18% в год
При этом квалифицированных кадров остро не хватает — уровень большинства соискателей очень низкий. В I квартале 2025 года открылось 41,8 тысячи вакансий в сфере ИБ, а зарплаты для middle- и senior-специалистов доходят до 259,2 тысячи и 158,9 тысячи рублей соответственно — это выше, чем ожидания кандидатов.
Проблема кроется в системе образования: вузы выпускают специалистов с устаревшими знаниями, а сами работники не стремятся к переквалификации. Эксперты отмечают перекос в сторону junior-специалистов при дефиците опытных кадров, при этом лишь 20–30% кандидатов способны решать критические задачи по кибербезопасности.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

ВТБ интегрирует в чат-бот языковую модель, которая будет обрабатывать до 1700 клиентских сценариев — от уточнения остатков до объяснений по продуктам. 
«Райффайзен Банк» одним из первых начал использовать ИИ в голосовой поддержке: ещё в 2020 году появился виртуальный ассистент Рэй. Он обрабатывал до 90% звонков, самостоятельно решая треть из них. Для синтеза и распознавания речи банк выбрал Yandex SpeechKit.

Улучшают пользовательский опыт

«Т-Банк» пошёл дальше и построил целую вселенную из шести ассистентов — каждый со своей специализацией: финансовый, тревел, инвест-помощник, шопинг-ассистент, джуниор и секретарь. «Альфа-Банк» тоже развивает сразу несколько нейропомощников: в приложении можно получить советы по ресторанам и маршрутам, разобраться в инвестиционных продуктах и обучить ребёнка новым темам. И всё это — в формате диалога, привычного для поколения чат-ботов.

Банки.ру, крупнейший финансовый маркетплейс, использует нейросети, чтобы упростить поиск для клиентов. На сайте запустили ИИ-ассистента на базе YandexGPT. Сейчас он помогает пользователям быстрее находить ответы и решения. К концу 2025 года он будет обрабатывать до 20% обращений. 
Такой подход выбрал и банк «Точка»: компания внедрила генеративный ИИ в поиск внутри интернет-банка: теперь вместо ссылок пользователи получают готовые ответы.

Облегчают доступ к информации

ДОМ.РФ создал похожее решение, но для сотрудников компании: подключил генеративный ИИ, чтобы члены команды могли искать информацию в документах, письмах и мессенджерах. Сейчас компания развивает собственную платформу интеллектуальной обработки — она совмещает NLP и архитектуру RAG — генерацию дополненного контекста.

Что дальше?
ИИ-ассистенты становятся новым стандартом качества сервиса. Они ускоряют ответы, дают точные рекомендации и создают ощущение живого взаимодействия. В условиях высокой конкуренции это становится не просто удобством, а заметным преимуществом.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

В Шанхае 432 шагающих робота помогли передвинуть старинный городской квартал. Небольшие самоходные машины на дистанционном управлении поместили прямо под здания. Роботы перенесли квартал целиком, двигаясь крошечными шажками со скоростью 10 метров в день. 

Комплекс зданий начала XX века площадью около 4 тысяч м² весит почти 7,5 тысячи тонн. Сдвинуть его понадобилось для строительства подземного сооружения под кварталом, и когда оно будет завершено, район «пошагает» обратно, на своё законное место. 

Чтобы избежать разрушений, перед операцией по перемещению инженеры создали подробные 3D-чертежи квартала. Затем в дело вступили землеройные роботы с ИИ-модулями для обнаружения препятствий. Они сделали под кварталом подкоп, куда поместили стальную раму. По ней и пошли шагающие роботы. 

Операция стала не первым в истории Китая перемещением жилого массива таким методом, но одним из крупнейших по масштабам. Так, в 2020 году с помощью этой технологии передвинули массивную школу 1935 года постройки с аналогичной массой.

Источник видео: SCMP

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Edge computing — тренд в развитии облачных технологий, когда вычисления частично переносятся из облака на устройства на рабочий «край» сети. Такой подход позволяет сократить сетевую задержку и повысить скорость отклика приложений, а также снизить энергопотребление на 65–80% по сравнению с обычной облачной схемой.

Как это работает
Edge computing — это распределённая модель обработки данных, при которой вычисления происходят не в централизованном облаке, а на IoT-контроллерах, MEC-узлах (Multi-access Edge Computing) или on-prem-микроЦОДах. Результат передаётся в облако только при необходимости — для отчёта, обучения модели или резервного копирования. Так, edge-датчик температуры на заводе может сам отслеживать изменение температуры без необходимости отправлять данные в облако. Он самостоятельно подаст сигнал тревоги при аномалии и отправит в облако лишь отчёт об инциденте. При этом концепция edge computing не противопоставляется облаку, но дополняет его, помогая оптимизировать архитектуру.

В рамках edge computing развивается технология edge AI, когда устройства сами обрабатывают информацию с помощью компактных ИИ-моделей, таких как MobileNet от Google или YandexGPT Micro. Например, умная касса в ритейле фиксирует, что товар не пробит — и тут же сама подаёт сигнал охраннику.

Чаще всего компании разворачивают edge AI с помощью платформ для edge-аналитики. Они обеспечивают локальную обработку потоков данных, интеграцию с облаком, а также инструменты визуализации данных и управления.

Кто уже использует
Huawei China запустила первый интеллектуальный угольный карьер на месторождении в китайской провинции Внутренняя Монголия. На нём трудятся 100 автономных самосвалов, связанных сетью p5G, при этом ИИ управляет ими самостоятельно, без подключения к облаку. Данные обрабатываются локально через 5G-A MEC (Multi-access Edge Computing). Компания утверждает, что эффективность добычи выросла на 30%, расходы на логистику упали на 25%, а число аварий — на 70%. Кроме того, на 90% снизилась потребность в человеческом труде на опасных и тяжёлых участках.

Автоконцерн Stellantis развернул на заводе в Бразилии частную 5G-сеть с edge-узлами. Видеодатчики с ИИ анализируют качество сборки автомобилей и обнаруживают дефекты, например плохо сваренные швы. В облако уходит только отчёт. Это позволило сделать контроль качества мгновенным.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Битуби-дайджест тут как тут.

СДЭК внедряет ИИ, чтобы прогнозировать грузопоток с точностью 98% 
Логистический оператор СДЭК начал использовать ИИ, чтобы планировать доставку и оптимизировать маршруты. Нейросети берут на себя аналитику, распознавание документов и поиск отправлений, изучая изображения и автоматически распределяя накладные. 

ИБ-стартапы в России растут в два-три раза быстрее крупных игроков
По данным CyberStage, количество российских ИБ-стартапов за 2024 год увеличилось на 8%: их доля на рынке достигла 22%. При этом число компаний с выручкой свыше 1 млрд рублей выросло в 5 раз. Причина —  крупные игроки часто не охватывают узкие ниши, что создаёт возможности для стартапов, особенно в технологических направлениях. Несмотря на острую конкуренцию за кадры, стартапы и крупные компании дополняют друг друга, способствуя развитию рынка кибербезопасности. 

Спрос на корпоративное обучение работе с нейросетями вырос в 2,5 раза за год 
По данным платформы «ТендерПро», основные заказчики курсов — промышленные предприятия (32,6%), IT-компании (17,4%) и торговые сети (12,9%), причём лидером по числу тендеров стала Москва (22,8%). Чаще всего компании обучают сотрудников применять ИИ для маркетинга: генерация текстов, управление соцсетями и настройки рекламы. 

Яндекс Маркет запустил ИИ-помощника «Нейроэксперт» для сотрудников ПВЗ 
Это первый подобный сервис среди российских маркетплейсов. Чат-бот на базе YandexGPT 5 Pro помогает операторам быстро находить ответы в базе знаний, включая инструкции, справки и обучающие материалы. Сервис уже обрабатывает 10% запросов — от 4 тысяч обращений в день, мгновенно решая типовые вопросы: от правил приёма товаров до оформления документов. «Нейроэксперт» доступен в личном кабинете партнёров. Аналогичные ИИ-ассистенты уже работают в приложении маркетплейса и Яндекс Лавке.

В Яндекс Мессенджере появились ИИ-функции
Теперь он автоматически расшифровывает звонки и создаёт краткие конспекты, отправляя их участникам на почту. Функция особенно полезна для деловых переговоров: любой участник может начать звонок прямо из чата и запустить запись, а все собеседники по итогам получат полный текст и ключевые тезисы. Сервис также поддерживает демонстрацию экрана в 4K, чат во время звонков и опцию «поднять руку», а добавлять новых участников можно из своих контактов. Для корпоративных клиентов доступна функция «Федерация» — она объединяет несколько компаний в защищённое пространство с общим поиском сотрудников, сохраняя конфиденциальность переговоров. В ближайших обновлениях появится настройка звука: если подключены наушники, звонок также идёт через динамики компьютера, чтобы не пропустить входящий вызов.

Google будет доплачивать сотрудникам за добровольное увольнение
Компания надеется, что это поможет сократить раздутый штат, который к 2024 году достиг 183,3 тысячи человек. Программа доступна работникам из подразделений поиска, рекламы, инженерной инфраструктуры и других, но пока только в США. Ранее Google уже уволил несколько сотен сотрудников из команд Android и Pixel, протестировав этот подход. Компания урезает расходы, чтобы перенаправить средства на ИИ. Подобные программы применяют и в других IT-гигантах. Например, в 2024 году в SAP благодаря дополнительным выплатам уволились 5 000 сотрудников, хотя сократить планировалось только 2 000.

Беспилотные грузовики позволят уменьшить затраты на топливо на 7%, сроки доставки — минимум на 10%
По оценкам ПЭК и «ЭвоКарго», при тестировании беспилотников компании уже сэкономили на топливе и запчастях до 15%, а в будущем — ещё 2–7% на обогреве и вентиляции кабины. ИИ-системы рассчитывают оптимальный маршрут, учитывая погоду, пробки и ДТП, что сокращает износ комплектующих на 5%. На популярном маршруте Москва — Санкт-Петербург электрогрузовики экономят до 8 тысяч рублей по сравнению с дизельными. При этом беспилотники могут работать 16–18 часов без перерывов, что позволяет сокращать доставку между Москвой и Екатеринбургом с 48 до 24 часов, а на коротких маршрутах — до 10 часов.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Речь про ИИ-агентов, которые, в отличие от обычных нейросетевых моделей, не просто генерируют текст или анализируют данные по запросу, но могут сами совершать действия. Это один из ключевых трендов в развитии ИИ — вместе с мультимодальными моделями и развитием open source (сервисов с открытым программным кодом). 

ИИ уже интегрирован во все продукты Yandex B2B Tech: облачные модели, виртуальный офис с нейроинструментами, автопилоты. Все они помогают бизнесу автоматизировать разработки, клиентский сервис, HR и юридические процессы. Но будущее компания видит в создании целой экосистемы: от технологий нижнего уровня, необходимых для создания агентов (нейробухгалтеров, нейроюристов и т. д.), до прикладных решений, построенных на их основе.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

AI-native — это компании, у которых не только продукт, но и сам бизнес построен вокруг ИИ и автоматизации. Все процессы налажены так, чтобы нанимать как можно меньше людей, заменяя их ИИ-технологиями и сервисами. Такой подход позволяет стартапам не перестраивать всё на ходу, а с самого начала работать эффективнее.

Как это работает? 

Если классические стартапы вместе с ростом расширяют команду, то для AI-native технология — основной актив. Они используют алгоритмы, облачные сервисы, автоматизацию и аутсорсинг вместо большого штата сотрудников. Это снижает издержки и позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся условиям. Многие из таких компаний годами работают с командами до 10–30 человек, и всё равно наращивают прибыль.

Например, Cursor (Anysphere) заработал $100 млн за 1,5 года при штате 20 человек, Midjourney — $200 млн за два года с командой из 10 человек, а 15 сотрудников Lovable — $10 млн за 8 недель. Вместо того чтобы нанимать больше, они полностью автоматизируют техподдержку, арендуют облачные сервисы и инфраструктуру и отдают маркетинг, дизайн и другие направления на аутсорс. 

Что дальше

Модели AI-native предрекают большое будущее. Инвесторы охотнее вкладываются в такие стартапы из-за их высокой маржинальности, а низкие издержки позволяют быстрее обходить конкурентов. Если так пойдёт и дальше, спрос на менеджеров или специалистов техподдержки в IT будет стремительно падать, а потребность в ИИ-специалистах — расти.

В России пока нет AI-native компаний в чистом виде, но тренд на сокращение издержек при помощи ИИ налицо. 54% российских  компаний из топ‑300 в 2024 году внедрили ИИ в различные бизнес-процессы — от логистики до клиентской поддержки. Тогда как в 2023 году — ни одна из них. 55% интегрировали ИИ в HR-процессы: рекрутинг, онбординг, административные задачи. Вслед за этим число IT-вакансий сократилось на 15–18%, а для ИИ-специалистов — выросло на 43%.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech