ИИ может принести пользу любой бизнес-функции. Но продажи здесь традиционно отстают от производства — здесь сценарии менее очевидны. Консалтинговая компания Bain разработала модель внедрения нейросетей, в первую очередь ИИ-агентов, во все этапы жизненного цикла продаж. Показываем примеры, как это может работать. 

🔹 Генерация лидов и поиск клиентов
На этом этапе ИИ помогает искать клиентов, обогащает контакты дополнительными сведениями, угадывает боли и начинает персонализированные коммуникации. 

Примеры: Zoominfo Copilot помогает сейлзам подбирать релевантных потенциальных покупателей, извлекая информацию из разных рыночных сигналов. YandexGPT, подключённый через API Agents, может написать клиентам персональные письма и деловые предложения. 

🔹 Активные продажи и персонализация
Нейросети сопровождают продавца на этапе сделки, например составляют для сейлза «шпаргалку» перед звонком с клиентом по информации из переписки, подсказывают в режиме реального времени во время самого звонка, помогают пересчитать цену. 

Примеры: Microsoft Sales Copilot показывает live-подсказки в Teams/Outlook, а также может сам вносить данные в CRM. Битрикс24 CoPilot автоматически заполняет карточку данных о звонке и составляет резюме разговора. 

🔹 Понимание клиента для составления брифов
Здесь ИИ помогает как можно глубже проанализировать боли и нужды потенциального клиента, чтобы сделать ему максимально релевантное предложение. Агенты собирают информацию о клиенте, подбирают контент и рекомендуют действия. 

Примеры: Smart Trackers от Gong помогают управлять потоком сделок, извлекая из коммуникации по ним ключевые запросы и факты. Яндекс Документы с YandexGPT составляют текст брифа или КП. 

🔹 Автоматический анализ данных
На этом этапе ИИ должен автоматизировать рутину по сбору и анализу данных, а также составление документов. 

Примеры: российская Doczilla автоматически составляет договоры, допсоглашения и другие документы, а также показывает спорные места в документах, которые предлагает контрагент. Решения вроде Seismic LiveDocs ROI App рассчитывают возврат инвестиций и подставляют сразу в КП. 

🔹 Операционное планирование 
На этом этапе ИИ анализирует воронку продаж и доходы компании, помогает сегментировать клиентов и прогнозировать спрос.

Примеры: Yandex DataLens визуализирует конверсионные воронки или скорость прохождения стадий сделок. Clari с помощью ML формирует прогнозы выручки на квартал и присылает оповещения, если показатели отклоняются от плана. 

🔹 Обучение и развитие
ИИ-ассистенты помогают сотрудникам совершенствовать навыки и компетенции, а также управлять коллективом. 

Примеры: Yandex SpeechSence расшифровывает звонок сейлза и дают ему рекомендации, как лучше общаться с клиентами. Также сервис анализирует лояльность клиентов, эффективность маркетинговых предложений и подсказывает, как подобрать идеальный подход к каждому конкретному клиенту. 

Такие решения могут сильно бустануть продажи. Но внедряя ИИ-агентов и ассистентов, не стоит забывать, что они бесполезны без чистоты данных: правило «мусор на входе → мусор на выходе» никто не отменял. Перед внедрением очень важно вычистить CRM-систему, а на первых порах внимательно контролировать качество работы ИИ человеческими силами. 

А вы уже используете ИИ в продажах?

🤩 — вовсю!
👍 — только планирую

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

CNews опубликовал рейтинг платформ коммуникаций. Количество критериев, по которым оценивались решения, дают понять, что просто видеозвонков бизнесу недостаточно. На что обращают внимание при выборе?

Функциональность: видеозвонки, трансляции, демонстрация экрана, хранение записей, ИИ-инструменты, гибкие административные настройки. Чем шире возможности, тем проще решать задачи внутри одной экосистемы.

Техническая совместимость: платформа должна стабильно работать с разных устройств, браузеров, предлагать API для интеграций.

Безопасность: шифрование всего контента, защита чатов и файлов, соответствие требованиям российского законодательства.

Условия подключения: полноценная демоверсия, прозрачная стоимость лицензий и внятная поддержка для бизнеса.

По этим критериям первое место рейтинга занял Яндекс Телемост.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech  

⚡️Yandex B2B Tech и компания SolidSoft создадут совместное предприятие. Теперь защищаться от киберугроз бизнесу будет проще

Новое предприятие будет развивать решения для обеспечения кибербезопасности. Например, инструменты, которые позволят бизнесу защищать свои веб-приложения от атак и других современных угроз. Будущие решения будут доступны как в облаке, так и по модели on-premises, то есть клиенты смогут развернуть их на своей собственной инфраструктуре.

За что отвечает SolidSoft?
SolidSoft — один из крупнейших российских разработчиков WAF (Web Application Firewall), межсетевых экранов для защиты веб-приложений. Его решения используют компании из разных отраслей: от транспорта и логистики до IT и финансов. SolidSoft WAF применяет для защиты своих сервисов и Яндекс.

В чём польза для бизнеса?
Сделка позволит усилить направление информационной безопасности в Yandex Cloud — одно из самых востребованных на платформе. Кроме того, Yandex B2B Tech и SolidSoft смогут использовать опыт и технологии друг друга и развивать свои продукты в синергии. Например, они объединят возможности межсетевого экрана SolidWall WAF и Smart Web Security — сервиса Yandex Cloud, который защищает от DDoS-атак и ботов. В результате клиенты получат надёжную комплексную защиту.

Также в совместных планах усилить механизмы защиты с использованием ИИ-технологий.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Битуби-дайджест в дождливый понедельник

В Amazon при повышении сотрудников будут оценивать навыки использования ИИ
По инициативе Джейми Симиноффа, основателя Ring и вице-президента Amazon, все заявки на повышение теперь сопровождаются объяснением, как именно сотрудник применяет нейросети. Новая политика направлена на развитие культуры инноваций, скорости и эффективности и пока распространяется только на продукты Ring, Blink, Key и сеть Sidewalk (подразделение RBKS). Менеджеры должны будут продемонстрировать, как ИИ помог им добиться большего без расширения команды.

OpenAI представила универсального ИИ-агента в ChatGPT
Новый режим Agent Mode способен выполнять сложные задачи от имени пользователя — от составления списка покупок и бронирования ресторана до анализа конкурентов и подготовки презентаций. Инструмент объединил возможности агента Operator и исследовательского режима Deep Research и не требует постоянного участия пользователя.

В Китае роботы-доставщики научились ездить на метро 
41 робокурьер от VX Logistics теперь курсирует в Шэньчжэне между складами и супермаркетами 7-Eleven, расположенными прямо на станциях. Роботы самостоятельно управляют лифтами, заходят в поезда и выбирают оптимальные маршруты с помощью ИИ. Для российского бизнеса это пример того, как интеграция ИИ и транспорта в городскую инфраструктуру может сократить издержки последней мили и расширить зону быстрой доставки в мегаполисах.

В ChatGPT можно будет совершать покупки
В интерфейс чат-бота планируют добавить систему оформления заказов и уже обсуждают потенциальное партнёрство с Shopify. Такая интеграция позволит OpenAI получать комиссию с продаж и монетизировать бесплатную версию сервиса. Новый подход может изменить пользовательский опыт, превратив ИИ в полноценную платформу для e-commerce.

88% российских компаний из e-commerce, ритейла и логистики планируют внедрять мобильных роботов на своих складах
Согласно исследованию Яндекс Роботикс и «Промышленной робототехники», 71% — сразу по 10 и более устройств. Роботы уже берут на себя рутинные складские задачи, а интерес к автоматизации объясняется ростом логистической нагрузки и нехваткой персонала. Многие компании сформировали внутренние команды, выделили бюджеты и готовятся к запуску нескольких пилотных проектов в 2025 году.

Wildberries внедрил более 10 новых ИИ-моделей для выявления фиктивных заказов
Это позволило компании только с начала года ограничить действия более 26 тысяч подозрительных аккаунтов, пресечь атаки на 6,6 тысячи пунктов выдачи и уберечь почти 4,5 млн товаров от мошенников. При этом число жалоб от партнёрских ПВЗ сократилось в 2,5 раза, что свидетельствует о росте устойчивости системы.

Главные киберриски-2025 для топ-менеджеров — целевые фишинговые атаки, взлом корпоративной почты и личные девайсы
По данным «Информзащиты», более 60% таких атак направлены именно на руководителей — из-за их доступа к стратегической информации. Особенно тревожны случаи с deepfake-видео и автоматизированным сбором персональных данных, что делает обман более реалистичным. Ситуацию усугубляет то, что сами топ-менеджеры часто игнорируют базовые правила цифровой безопасности. Эксперты рекомендуют усиливать защиту, обучать руководителей, изолировать личные и рабочие данные и внедрять Zero Trust.

Расходы бизнеса на ИБ выросли на 27% в 2024 году 
В итоге они достигли 339,1 млрд рублей — на фоне роста киберугроз и усиления регулирования. Повлияли также импортозамещение, автоматизация атак с применением ИИ и дефицит специалистов в сфере ИБ. Особенно востребованы стали NGFW, защита конечных точек и сервисы аутсорсинга ИБ, включая мониторинг инцидентов и консалтинг. По оценке экспертов, рынок продолжит расти в среднем на 14% в год и к 2029 году может достичь 743 млрд рублей. ИБ стала не вспомогательной, а полноценной бизнес-функцией, а ущерб от атак в будущем сократится за счёт лучшей защиты IT-инфраструктуры.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

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