На Yandex Neuro Scale 2025, главной конференции Yandex Cloud, команда рассказала о запуске новой AI Studio. Это платформа для создания, внедрения и масштабирования приложений для бизнеса на базе ИИ.

Теперь на ней можно запустить ИИ-агента всего за несколько часов и без навыков разработки на базе уже развёрнутых в облаке ML-моделей, например YandexGPT или Qwen3.

Автоматизация процессов с помощью ИИ-агентов будет особенно востребована у банков, ритейла, промышленных и других крупных компаний. Например, можно создать агента для проверки комплаенс-рисков или голосового помощника для общения с клиентами. Low-code инструменты позволяют настроить сценарий взаимодействия нескольких агентов для совместной работой над целью.

Как работает AI Studio

Под капотом AI Studio сразу несколько новых решений:

▪️Agent Atelier для сборки ИИ-агента по API, SDK или в визуальном конструкторе

▪️Workflows для составления сценария работы агентов друг с другом и внешними приложениями

▪️AI Search для корпоративного поиска информации по картинкам, таблицам и другим документам

▪️Realtime API для создания голосовых агентов, которые смогут генерировать ответ в режиме реального времени

▪️Model Gallery для выбора генеративной модели, на базе которой будет работать агент. Это могут быть как модели Яндекса, так и опенсорсные нейросети.

Есть и линейка готовых ИИ-агентов. Например, Нейроюрист даёт заключения со ссылками на актуальные правовые нормы, учитывая контекст документов пользователя.

Интеграция с другими сервисами

ИИ-агента можно быстро подключить по МСР-протоколу к сервисам партнёров Yandex Cloud через MCP Hub. В нём уже можно интегрировать своих агентов с системами amoCRM и Контур.Фокус. Вскоре в нём появится возможность для подключения Вики, Трекера и других корпоративных сервисов Яндекса.

Что это даёт бизнесу

Российские компании тратят на функции техподдержки, юрслужбы, бухгалтерии и HR более 3 трлн рублей ежегодно, но продолжают сталкиваться с дефицитом кадров. ИИ-агенты помогут сотрудникам автоматизировать рутинные процессы и повысить продуктивность отделов.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

В России сегодня работают 194 дата-центра, и больше 3/4 мощностей сосредоточено в Москве и Петербурге. В этих городах свободных стоек почти не осталось, а обновлять инфраструктуру обходится всё дороже.

В этих условиях спрос клиентов Yandex Cloud на виртуальные процессоры в первом полугодии 2025 года вырос на 29,6% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Чтобы отвечать на запрос рынка и обеспечивать клиентов надёжной инфраструктурой, Яндекс инвестирует в новые дата-центры.

Новый дата-центр во Владимирской области

На Yandex NeuroScale 2025 команда Yandex Cloud поделилась планами: в следующем году запускается новая зона доступности — она создана на базе нового дата-центра Яндекса мощностью более 40 МВт.

Характеристики зоны доступности

▪️ Задержка между соседними зонами — менее 1 мс
▪️ Пропускная способность каналов — до 25,6 Тб/с

Каналы связи между зонами независимы друг от друга, что обеспечивает дополнительную отказоустойчивость систем. Такие характеристики особенно важны для банков, ритейла и любых компаний, где критичны скорость и бесперебойность процессов — транзакций, бронирований и работы с базами данных.

Энергоэффективность дата-центра достигает 1,1 PUE — это на 27% ниже среднего мирового уровня. Всё благодаря технологии фрикулинга, при которой серверные стойки охлаждаются уличным воздухом круглый год.

Насколько для вашего бизнеса критична задержка обработки данных?

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Строительство — консервативная отрасль, где, по оценкам Strategy Partners, на цифровизацию пока тратится лишь около 1% выручки. Тем не менее индустрия не стоит на месте. Аналитики ожидают, что уже в следующем году цифровизация строительства перейдёт от экспериментов к массовому внедрению. А российский объём рынка строительного ПО, который сейчас оценивают в 8 млрд рублей, к 2028 году вырастет в четыре раза. Рассказываем, какие цифровые инновации российские девелоперы и строители внедряют уже сегодня.

ТИМ-системы

Ключевая цифровая инновация последних лет для строительной индустрии — BIM/ТИМ-системы. Это трёхмерные цифровые модели здания и инфраструктуры. В отличие от CAD, предыдущей технологии 3D-моделирования, в ТИМ-модели учитывают не только саму конструкцию, но и множество других данных — от затрат энергии на освещение до прочности материалов.

ТИМ-системы позволяют заранее выявлять коллизии и ошибки в проекте, что снижает перерасход материалов и затрат на переделки. Они автоматизируют планирование и координацию работ, сокращая сроки проектирования и строительства на десятки процентов.

В результате они сокращают ошибки при проектировании на 50–60%, а затраты на работы по исправлению ошибок — на 40–50%. Издержки, связанные с коммуникацией, например с долгим согласованием действий, снижаются на 80%. Общая экономия расходов на строительство и эксплуатацию достигает 30%.

Так, застройщик «Голос Девелопмент» внедрил российские ТИМ-решения Signal DOCS и Tangl Control. Компания создала решение, которое с их помощью позволяет оформлять закупки прямо из 3D-модели. Данные автоматических расчётов поступают в ERP-систему, где формируются тендеры и закупки. А ИИ-модуль помогает строителям проверять документацию и рассчитывать металлоёмкость за день — вместо недели.

ИИ-решения

По оценке Сколково, в том или ином виде ИИ уже используют около трети российских строительных компаний — отрасль не в лидерах, но и не в аутсайдерах. Сценариев использования ИИ в строительстве множество — от предсказания спроса на жильё с помощью прогностических алгоритмов до компьютерного зрения для контроля за соблюдением правил безопасности на стройке.

ДОМ.РФ запустил ИИ-сервис для оценки ликвидности новостроек и прогноза стоимости жилья. Инструмент помогает девелоперам выбирать перспективные локации, анализировать динамику цен и планировать ввод объектов. В компании ожидают, что решение способно снизить себестоимость строительства на 7–10%.

На строительстве Чебоксарского завода силовых агрегатов внедрили систему контроля компании Skyeer, сочетающую дроны и нейросети. Беспилотники облетали площадку и собирали фото- и видеоданные, а ИИ определял отклонения от графика, фиксировал качество земляных работ и монтажных операций. Данные агрегрировались на цифровой платформе и были доступны заказчику и подрядчикам в режиме реального времени. Решение снизило риски сорвать сроки и повысило прозрачность строительства. Заказчик получил инструмент для контроля подрядчиков, а сами строители — возможность быстрее устранять ошибки.

Промышленный интернет вещей (IIoT)

IIoT — это сеть датчиков и устройств, которые в реальном времени собирают данные о состоянии техники, материалов и среды. Он повышает безопасность и позволяет экономить за счёт предиктивного обслуживания оборудования и точного контроля ресурсов.

Благодаря этой технологии все процессы становятся прозрачными, их проще оптимизировать, а любое отклонение сразу замечает менеджер. К примеру, IIoT-системы помогут оптимизировать маршруты техники, чтобы сэкономить топливо для строительной техники, а также пресекать хищения.

Крупнейший застройщик Тулы ГК «ОСТ» внедрил на стройплощадках каски с IIOT-датчиками от российской компании Proteqta. Они позволяют контролировать, носят ли рабочие средства защиты, отслеживать их передвижения и оперативно замечать аномальные события, например падения или уход из зоны работы.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

В этом году объём мирового рынка ИИ в здравоохранении уже составляет $21,6 млрд, а к 2030-му может достичь $110,6 млрд.

Может ли ИИ диагностировать сердечные заболевания за 15 секунд, зачем РАН и Сеченовский университет объединяют датасеты и как нейросеть Yandex Cloud и Школы анализа данных помогает выявлять заболевания нервной системы у детей — в новом выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Понедельник — время битубитех-дайджеста!

Что вы могли упустить с конференции Yandex Neuro Scale 2025:

⭐️ В сервисах Yandex Cloud появились ИИ-ассистенты
Они берут на себя до 30% рутинных задач: помогают настраивать инфраструктуру по обычному текстовому запросу, анализируют инциденты в области кибербезопасности, обрабатывают диалоги клиентов, формируют SQL-запросы к базам данных и даже оптимизируют их для ускорения работы. Это позволит инженерам и администраторам быстрее и проще работать даже со сложными системами.
 
⭐️ Yandex B2B Tech обновил опенсорс-платформу SourceCraft
На платформе появился режим ИИ-агента, который автоматизирует весь цикл работы — от создания репозитория и написания кода до автотестов, проверки безопасности и развёртывания приложения в Yandex Cloud. Также появились новые инструменты защиты, расширенная кодонавигация с поддержкой языков C# и Kotlin и интеграция с облаком и CI/CD. 

⭐️ Новые инструменты киберзащиты в Yandex Security Desk
Сервис Yandex Security Deck получил сразу несколько новых модулей: KSPM для защиты Kubernetes-кластеров, CSPM для контроля конфигураций всей облачной инфраструктуры и Threat Detection для мониторинга угроз в реальном времени. Модуль DSPM теперь интегрирован с Яндекс 360 и позволяет находить конфиденциальные данные на Диске. Кроме того, в Yandex Smart Web Security появился ML WAF — инструмент на базе машинного обучения, который без настройки блокирует веб-атаки, не распознаваемые сигнатурными правилами. 

Новости технологий для бизнеса, которые мы не могли упустить:

Alibaba и OpenAI заключили крупные сделки с Nvidia
Alibaba заключила партнёрство с Nvidia для интеграции её чипов в свои ИИ-решения. С конца осени акции компании выросли примерно на 77%, чему способствовали разработки в области ИИ и облачных технологий. В первую очередь — запуск большой языковой модели Qwen3-Max. Таким образом китайские техногиганты всё активнее включаются в ИИ-гонку и усиливают конкуренцию с США, в том числе за счёт доступа к мощным вычислительным ресурсам. 

А Nvidia и OpenAI договорились о стратегическом партнёрстве, в рамках которого будут построены дата-центры мощностью от 10 ГВт. Nvidia намерена инвестировать в OpenAI до $100 млрд. 

Автономный робот-медсестра появился в больнице Тайваня
Nurabot, разработанный компаниями Foxconn и Kawasaki Heavy Industries, возьмёт на себя до 30% рутинной нагрузки медперсонала. Работает на базе чипов Nvidia. Робот уверенно ориентируется в пространстве и умеет общаться с людьми. Актуальность таких решений растёт: по прогнозам ВОЗ, к 2030 году глобальная нехватка медсестёр достигнет 4,5 млн человек, а число пожилых людей, которым требуется регулярный уход, вырастет на 40%.

Выручка технологических стартапов в России увеличилась на 39% в 2024 году
Активнее всего росли разработчики ПО. Средняя выручка одного стартапа составила около 75 млн рублей, при этом лидеры сегмента уже выходят на сотни миллионов и даже миллиарды оборота. Ключевые драйверы роста — развитие ИИ, облачных сервисов и кибербезопасности, а также запрос на локальные решения со стороны крупного бизнеса.

Только 27% промышленных предприятий в мире ежемесячно проводят пентесты и поиск уязвимостей
Такие данные приводятся в исследовании «Лаборатории Касперского» и VDC Research. 48% организаций проверяют системы раз в несколько месяцев, 17% — не больше двух раз в год, а 7% — только по необходимости. Причины таких низких показателей в том, что многие предприятия не могут останавливать производство для установки обновлений. При этом 40% опрошенных считают своевременное устранение уязвимостей одной из главных проблем в промышленной кибербезопасности. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

По оценке Gartner, к 2030 году 70% крупных компаний будут использовать ИИ для прогнозирования спроса. Многие компании развивают такие инструменты уже сегодня, в том числе и в России. 

ИИ переводит процесс в автоматический режим. ML-модели, способные обрабатывать тысячи видов данных, в режиме реального времени находят сложные паттерны и закономерности спроса. Руководителям остаётся лишь сделать выводы. 

На российском рынке такие решения развиты лучше всего в крупном ритейле, но их потенциал на этом не заканчивается. Планирование спроса служит фундаментом и тактического, и стратегического бизнес-планирования для любой компании — от фармацевтического гиганта до мясного магазина.

Нажмите на цитаты, чтобы посмотреть кейсы 👇

🔹 X5: двухуровневое ИИ-прогнозирование спроса
«Пятёрочка» и «Перекрёсток» прогнозируют с помощью ИИ выручку и количество чеков по магазинам. Это помогает точнее управлять логистикой, остатками и сводить к минимуму порчу продуктов. С 2020 года компания использует прогностическую ML-модель. Она учитывает около 200 параметров, таких как ценовая эластичность, рекламные активности и остатки товара. 

Недавно X5 Tech внедрил ещё один уровень ИИ-аналитики — модель Temporal Fusion Transformer (TFT). Она анализирует данные базовой модели, находит ошибки и корректирует с помощью ещё большего числа источников данных, таких как погода или магазины конкурентов поблизости. Точность базовой модели составляла 70% — TFT увеличила её на 7%. 

🔹 «Лемана Про»: алгоритм для предсказания спроса на мастеров
Строительный ритейлер внедрил ML-систему для прогнозирования спроса не на товары, а на услуги своих мастеров. Решение было разработано вместе с IT-компанией GlowByte. Алгоритм анализирует более 350 категорий данных, включая данные программы лояльности, проектные продажи, замеры, конверсию, геоаналитику. 

Проект охватывает более 110 магазинов и 90 категорий услуг. При этом прогноз создаётся отдельно для каждой пары услуга-магазин. Прогнозы строятся на 1, 2 и 3 месяца отдельными оптимизированными моделями. Решение повысило точность прогнозов спроса на 15%, а также увеличило GVM (валовую стоимость товара) на 2% за счёт сокращения показателя отказов. 

🔹 Производитель бытовой химии Grass: экономия на логистических издержках
Этим летом компания Grass перевела планирование спроса и запасов на платформу Novo Forecast Enterprise. Она позволяет прогнозировать спрос на разные товары и по разным регионам, а также предсказывать эффективность маркетинговых активностей. 

Решение использует более 3 000 различных алгоритмов, которые подбирает для анализа разных типов товара. Оно интегрируется с ERP/1С и цепочкой поставок: прогноз → заказ/запасы → логистика. Уже на старте проекта логистические издержки снизились на 5–10%. 

🔹 Takeda: облачный сервис прогнозирования продаж брендов
Фармацевтическая компания Takeda Россия вместе с «КОРУС Консалтинг» разработала облачную ИИ-систему прогнозирования спроса в Azure. Она использует историю продаж по брендам и другие факторы, например календарные и рыночные события, влияющие на будущие продажи. 

Система даёт точные недельные и месячные прогнозы по брендам и территориям с учётом внешних факторов и настраиваемые сценарии спроса. На основе этих данных компания строит планирование по брендам на будущий финансовый год и корректирует действия отдела продаж.

🔹 «Павловская курочка» (агрохолдинг «Русское поле»): автозаказ на базе ИИ-прогноза
Сеть магазинов курицы из 110 точек модернизировала систему автозаказа, внедрив облачный сервис Datanomics Demand Forecast — SaaS-партнера Yandex Cloud. Прогноз строится по каждой паре магазин-тип товара на дневном уровне с недельным горизонтом и учитывает промо-активности, сезонность и календарные эффекты. Прогнозы интегрированы в контур автозаказа и используются для ежедневного пополнения запасов. 

Результат: +40% к точности прогноза относительно прежней системы прогнозирования, и снижение эксплуатационных расходов за счет переноса инфраструктуры из Azure в Yandex Cloud.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Сегодня у ИИ есть тысячи кейсов применения, и каждая компания интегрирует модели с внешними системами по-своему, что усложняет разработку и поддержку. Но уже появляются первые стандарты, которые обещают упорядочить этот процесс. Главный тренд — Model Context Protocol — открытый протокол прикладного уровня для взаимодействия языковых моделей с внешними инструментами.  

Как работает MCP и кто его внедряет, что изменилось на опенсорс-платформе SourceCraft после появления поддержки MCP и как обеспечить безопасность при работе с новым стандартом — в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech 

Понедельник — время битубитех-дайджеста.

🔹 37% критичных угроз российских компаний за год связаны с майнерами криптовалют
Это данные из отчёта компании F6 об угрозах «высокого уровня критичности» с 1 июля 2024 года по 30 июня 2025 года. Число атак шифровальщиков в 2024 году выросло более чем в полтора раза по сравнению с 2023 годом, а данные около 59% российских компаний уже оказались в даркнете. Среди основных направлений атак выделяют фишинговые рассылки, создание мошеннических ресурсов, Android-трояны и злоупотребление цепочками поставок. 

В числе других популярных киберугроз также отмечают утечки персональных данных,
DDoS-атаки (выросли за I квартал 2025 года по сравнению с аналогичным периодом в 2024-м), целевой фишинг (+32% за I квартал) и программы-вымогатели (их количество увеличилось в полтора раза за год). 

🔹 Число атак на цепочки поставок компаний увеличилось на 110% 
за последние 8 месяцев по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Чаще всего жертвами атак становятся компании в промышленности (41%), ритейле (32%), энергетике (15%) и hi-tech (12%).  

Доля инцидентов с участием третьих сторон достигла 30%. Эксперты связывают это с усложнением экосистем поставок, широким применением open-source-модулей и активным использованием ИИ-инструментов при разработке. Злоумышленники проникают через подрядчиков, облачные сервисы и другие партнёрские каналы, что даёт возможность многократного эффекта для всех участников цепочки.

В ответ на угрозы специалисты советуют вести инвентаризацию программных компонентов (SBOM), интегрировать телеметрию и данные о рисках от поставщиков в SOC/OT-системы, а также применять стратегии Zero Trust и микросегментацию внутри сети. 

🔹 58% управленцев предсказывают полную автоматизацию административных процессов к 2030 году 
Среди 855 опрошенных руководителей и HR-специалистов в России больше половины уверены, что через 5 лет документооборот, контроль исполнения и другие подобные задачи вместо людей будут выполнять специальные сервисы. При этом 50% считают, что цифровые инструменты дают больше контроля и помогают принимать решения быстрее и точнее, а 38% видят роль руководителя как модератора процессов. 26% предсказывают также автоматизацию маркетинга и продаж, 23% — финансов, 22% — HR. 

🔹 «Искусственный интеллект исчерпал доступные для обучения данные», — 
утверждает Нима Рафаэль, директор по данным и руководитель отдела разработки данных Goldman Sachs’. Он отметил, что разработчики уже переходят к использованию машинно-сгенерированных наборов данных, но предупредил об опасности «творческого плато» — когда модели учатся только на собственных результатах (не всегда корректных) и деградируют. Рафаэль считает, что резервами для развития ИИ могут стать закрытые данные компаний — история взаимодействий с клиентами, торговые потоки и прочее, — если их правильно нормировать и обработать.

Отчёт Neptune о состоянии обучения фундаментальных моделей показывает, что одна из главных проблем команд — именно подбор и управление данными как активом. При этом стоимость создания качественных тренировочных данных для LLM может существенно превышать затраты на саму модель, потому что включает человеческий труд, экспертную разметку и обеспечение разнообразия. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

ИИ-технологии доказали свою реальную пользу для бизнеса, причём не только в бигтехе. Мы регулярно рассказываем, как они упрощают работу и автоматизируют процессы в самых разных отраслях: в банковской сфере, HR, ритейле, строительстве, фэшн-индустрии, медицине, туризме и даже сельском хозяйстве.

Сегмент IaaS становится одним из самых быстро развивающихся на российском рынке: среднегодовой темп роста за 2022–2024 годы составил около 29%. 

Какие возможности бизнесу даст новый дата-центр Яндекса, зачем Nvidia строит ИИ-фабрики и как Япония пытается вернуть лидерство на рынке микропроцессоров — о IaaS и обо всём, что связано с инфраструктурой, в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech