Консалтинги, например McKinsey, бьют тревогу: чтобы выжить в эру развитых ИИ-агентов, компании должны переосмыслить подход к управлению их внедрением. Потенциально эффективный и легко масштабируемый подход к управлению ИИ-агентами этим летом представил крупнейший американский ритейлер Walmart.

Компания презентовала новую концепцию своей политики в ИИ. Она затрагивает и внутренние процессы, и коммуникацию с партнёрами и клиентами. 

Что придумали?

Несколько сотен ИИ-агентов, чат-ботов и других решений на основе ИИ Walmart объединил в четыре платформенных решения, каждым из которых управляет суперагент. Он играет роль точки входа и оркестратора, направляя запросы пользователя к нужному решению.

4 суперагента Walmart 

🌸 Associate Super-Agent — для сотрудников и бэк-офиса. Агент, который организует документооборот и планирование, даёт доступ к информации — от внутренней базы данных до статистики по продажам — и формирует рабочие смены.

🌸 Marty — партнёрский суперагент, который помогает поставщикам, продавцам и рекламодателям с b2b-онбордингом, доступом к каталогу, управлением ассортиментом и рекламой, а также служит решением для двустороннего обмена данными. 

🌸 Sparky — клиентский суперагент. Чат-бот, который выполняет поиск по каталогу, отвечает на вопросы о продуктах, обобщает отзывы, а также может самостоятельно собирать корзину. 

🌸 Wibey — суперагент для разработчиков. Внутреннее решение для всех разработчиков компании, встроенное в инструменты разработки. Wibey управляет более 200 более мелкими ИИ-решениями для разных функций. Суперагент считывает намерение разработчика, даёт ему подсказки и может по запросу выполнять целые цепочки действий. Например, создавать каркас нового сервиса или приложения, автоматически находить и устранять нарушение регламента или исправлять CI/CD-пайплайн. 

👀 Что это значит для бизнеса?

Модель суперагентов может стать удачным универсальным способом решения проблемы «ИИ-зоопарка», особенно для больших компаний. Один доменный вход для сотрудников из разных функций, партнёров и клиентов даёт общие UX, метрики и контроль прав. 

Сурабх Сатиш, соучредитель и технический директор Pangea, которая разрабатывает продукты по безопасному управлению ИИ для таких компаний, как Cisco и Amazon, считает, что в будущем многие компании пойдут по пути Walmart и создадут своих суперагентов. «Мы ожидаем, что по мере запуска количество суперагентов будет расти и сотрудникам будет сложно использовать правильный агент для нужной цели, — рассказал он. — Так что это вполне соответствует ожиданиям консолидации с точки зрения удобства использования».

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Возвращаемся после длинных выходных с длинным дайджестом всего интересного, что произошло в мире технологий для бизнеса.

🟣 75% компаний видят положительный эффект от внедрения ИИ
Согласно отчёту Wharton School и GBK Collective, в 2025 году 82% руководителей используют генеративный ИИ не реже одного раза в неделю, а 46% — ежедневно. При этом 72% компаний отслеживают возврат инвестиций (ROI) от ИИ-проектов, а три из четырёх отмечают положительный эффект. Бюджеты на gen­AI тоже растут: 88% планируют увеличить их в следующем году. Всё это говорит о том, что ИИ переходит из экспериментальной стадии к реальным бизнес-результатам: ключевым вопросом становится не «можем ли мы внедрить?» — а «как нам посчитать эффект от внедрения?».

🟪 Pony.ai первой получила разрешение на запуск роботакси по всему Шэньчжэню
Это — первый проект коммерческой эксплуатации беспилотников такого масштаба в крупнейшем технологическом центре Китая с населением около 18 млн человек. Беспилотные автомобили для проекта разработаны при участии Toyota и китайских производителей, а их себестоимость удалось снизить примерно на 70% по сравнению с предыдущими моделями. 

🟪 Adobe представила новые корпоративные ИИ-инструменты
Компания значительно расширила свою ИИ-экосистему, интегрировав модели от Google, OpenAI, ElevenLabs, Runway в платформу Firefly. Среди главных новинок — два экспериментальных инструмента: Project Moonlight — ИИ-ассистент, который подключается к соцсетям для аналитики и рекомендаций по контенту, и Project Graph — конструктор рабочих процессов в рамках творческих проектов. В итоге получается многофункциональная платформа для создания, управления и размещения контента со встроенной аналитикой и таск-менеджером. 

🟣 OpenAI получит доступ к сотням тысяч графических процессоров Nvidia
В рамках сделки с Amazon Web Services на $38 млрд разработчику ChatGPT станет доступна самая передовая инфраструктура для реализации масштабных ИИ-проектов. Сделка усиливает позиции AWS на рынке облаков ИИ-инфраструктуры. 

🟪 NEC и Siemens объединились для ускоренной роботизации производств 
Компании подписали соглашение о программе технологического партнёрства, чтобы совместно развивать глобальные решения в области 3D-симуляции промышленных роботов. В основе их совместного проекта NEC Robot Task Planning — цифровые двойники и ИИ-алгоритмы со специализированным ПО от Siemens. Интеграция позволит автоматически генерировать планы движения для нескольких роботов одним кликом, сокращая время их обучения и настройки производства.​ Это решает критическую проблему в работе умных фабрик, где квалифицированные инженеры ранее тратили много времени на программирование роботов вручную. 

👍 — если у инженера есть дела поважнее, чем программирование робота вручную

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Как всегда по понедельникам, рассказываем, что интересного произошло в мире бизнеса и технологий.

🔘 Google запускает DS-STAR — агента по работе с данными
Система превращает открытые вопросы и данные в разных форматах (CSV, JSON, текст) в исполняемый Python-код без вмешательства аналитика. Работает так: сначала агент анализирует файлы, создаёт описания структуры и содержимого. Затем другие агенты запускают цикл планирования, программирования и верификации: генерируют, исполняют и проверяют код. Результаты в бенчмарках рекордные: точность на трудных задачах выросла с 12,7 до 45,2%.

🔘 SAP представила ИИ-модель, которая прогнозирует бизнес-результаты
«Реляционная фундаментальная модель» SAP-RPT-1 обрабатывает структурированные бизнес-данные, включая контракты и обращения клиентов, для прогнозирования сценариев — вроде каковы риски задержек производства и доставки товаров и неплатежей контрагентов. SAP-RPT-1 была обучена на 3,1 млн таблиц и использует контекстное обучение для прогнозов без специальной подготовки под конкретную задачу. 

🔘 Nebius запускает Token Factory для конкуренции с Microsoft в сфере ИИ
Новая платформа облачного провайдера развёртывает модели с открытым исходным кодом в корпоративном масштабе. Она позволяет совмещать тонкую настройку, деплоймент, высокопроизводительный инференс, а также функции управления и безопасности в одной управляемой среде. Первые клиенты довольны: говорят о сокращении затрат до 26 раз, по сравнению с закрытыми моделями, и возможности обрабатывать до 200 млрд токенов в день.

🔘 Google обнаружил ИИ-вирусы: они переписывают себя прямо во время атаки
Один из примеров — PROMPTFLUX. Это семейство вредоносного ПО, которое взаимодействует с API ИИ-модели (например, Gemini) в режиме онлайн, изменяя скрипты, чтобы обойти традиционные системы обнаружения. Акторы также применяют социальную инженерию и промты, маскируясь, например, под студентов или исследователей, и извлекая информацию, которая в обычных условиях была бы недоступна. Google уже предпринимает меры: отключает связанные с атаками ресурсы, усиливает классификаторы и архитектуры своих моделей, выпускает руководства по безопасной разработке ИИ-систем. 

🔘 XPeng представила гуманоидного робота нового поколения Iron 
Компания называет его «самым человекоподобным гуманоидным роботом». Прямой конкурент Tesla Optimus оснащён 82 степенями свободы, поэтому его движения плавные и реалистичные. У него также есть «позвоночник», биомышцы, искусственная кожа и поддержка разных типов телосложения. Кроме того, это первая модель, которая полностью питается от твердотельной батареи — то есть на основе твёрдого электролита вместо жидкого или гелевого, что делает её более безопасной, долговечной и энергоёмкой. В основе управления — собственная вычислительная платформа XPeng с ИИ‑чипами серии Turing и крупной моделью VLA (Vision‑Language‑Action). XPeng разрабатывает её в рамках стратегии Physical AI и открывает для сторонних разработчиков, чтобы они могли дорабатывать систему под свои модели.

🤔 — если задумались о том, сколько степеней свободы нужно для плавного бега

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Low-code платформы — решения для корпоративной IT-разработки с готовыми и легко кастомизируемыми компонентами, шаблонами и сценариями автоматизации. Они позволяют компаниям экономить на разработке софта — собирать даже сложные IT-системы быстро и малой кровью. Мы уже подробно рассказывали о том, зачем они нужны и какую пользу приносят бизнесу.

Вот минимум 4 платформы, доступные на Yandex Cloud Marketplace, которые используют разные компании. Рассказываем о каждой с примерами.

🌸 Nodul: платформа для интеграции через API 
Nodul — облачный конструктор для интеграции систем с API. Он связывает подсистемы через API или готовые интеграционные модули и автоматизирует цепочки действий между ними. Сейчас Nodul делает ставку на ИИ-агентов. 

Один из клиентов создал на базе Nodul ИИ-агента для автоматизации продаж, заменяющего SDR-менеджеров. Агент сам находит лиды во внешних и внутренних базах данных, а затем обогащает информацию о них. Потом он отправляет заявки в друзья и сообщения в LinkedIn. Агент также трекает и мгновенно анализирует каждый этап работы, предлагая решения по оптимизации. 

🌸 GreenData — платформа для разработки корпоративных приложений
Платформа позволяет быстро разрабатывать IT-системы и бизнес-приложения с нуля. Она состоит из 10 функциональных модулей для разных задач: дизайн интерфейсов, электронный документооборот, визуализация и конструирование бизнес-процессов и т.д. 

«ВкусВилл» разработал на базе GreenData сервис для автоматического планирования собеседований: HR заносит в него кандидата, а система подбирает свободные слоты и формирует расписание. Для каждого кандидата создаётся профайл, на основании которого строятся маршруты и подстановки данных в задачи HR. В результате HR видит единое окно статусов по всем интервью, система сама рассылает приглашения и напоминания и исключает конфликтующие встречи.

🌸 Scalaxi Platform — платформа для микросервисных бизнес-приложений
Это low-code платформа для сборки кросс-платформенных приложений (desktop + mobile). Компания делает упор на микросервисную архитектуру — когда вместо одного приложения работает множество маленьких сервисов. Каждый отвечает за свою часть («пользователи», «каталог», «оплаты» и т.д.). Сервисы запускаются и обновляются независимо, общаются по API. Это упрощает масштабирование и ускоряет выпуск изменений.

Система позволяет создавать приложения и веб-порталы, внутренние системы и решения для сквозной автоматизации. Разработка происходит в интерфейсе рабочей студии.

С помощью Scalaxi международная сеть ресторанов быстрого питания разработала портал для поставщиков, которым пользуются 200 тысяч человек. А создали его силами всего двух разработчиков. 

🌸 Loginom — платформа для аналитики
Она позволяет быстро развернуть решение для аналитики почти любых бизнес-данных. Среди типовых задач — управление рисками, очистка данных, маркетинг, клиентская, логистическая аналитика и диагностика (например, оценка вероятности поломок оборудования). Платформу можно использовать как для обработки данных, так и для создания интегрируемых в другие системы аналитических модулей. 

НСПК внедрил с помощью Loginom self-service аналитику без программистов. Рутинные выгрузки и ручные правки заменили автоматическими сценариями, которые обновляют данные каждые 5 минут. Время подготовки ежедневных отчётов сократилось с 60 до 5 минут. Бизнес-подразделения НСПК сами интегрируют разнородные источники и получают надёжные данные независимо от Excel и ИТ-разработки.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Новый ИИ-помощник на базе Yandex AI Studio разработали Яндекс и Институт востоковедения РАН. Он поможет учёным работать с научными публикациями и материалами в СМИ на языках Азии и Африки. 

🔓 Какую задачу нужно было решить?

Даже учёным Института востоковедения РАН непросто справиться с огромным массивом публикаций на многочисленных восточных языках. Качественный перевод каждого документа занимает много ресурсов, а нехватка данных снижает глубину исследования. 

⭐️ Чем поможет ассистент?

Новый ИИ-помощник разработан на базе платформы для разработки ИИ-приложений и агентов Yandex AI Studio. Он обрабатывает научные тексты, выделяет ключевые факты и формирует краткие аналитические выжимки. Это позволяет обеспечить понятный русскоязычный поиск по публикациям и доступ к ним. Также ИИ формирует новостные дайджесты по публикациям в СМИ.

Система способна обработать до 1000 источников в день — примерно в 100 раз больше, чем исследователь может вручную. Учёные рассказывают, что в целом инструмент ускоряет решение их задач в 6–8 раз.

Сейчас проект работает с четырьмя вариациями китайского — континентальным, гонконгским, тайваньским и сингапурским. База обработанных документов уже превысила полтора миллиона. В будущем в проект планируют добавить множество других языков и увеличить базу публикаций в тысячи раз. 

📖 А как он работает?

Технологически решение состоит из двух схожих с RAG-архитектурой систем: одна — для поиска в СМИ, а другая — ИИ-ассистент для работы с научными материалами. 

Система для поиска в СМИ ищет по внутренней новостной базе данных и одновременно — по актуальным публикациям в СМИ. Затем она переводит их, индексирует и формирует поисковую выдачу. При этом она сохраняет все обработанные во время поиска тексты СМИ в свою базу. 

Ассистент состоит из трех компонентов. Первый превращает документы и запросы в векторные представления и даёт семантический поиск (находит по смыслу, а не по совпадению слов). Второй — языковая модель FRED-T5-Summarizer, которая преобразует тексты в краткие выжимки. Третий компонент — YandexGPT, формирует финальные ответы. 

Модуль для анализа СМИ изначально работал с помощью Yandex Translate, который перед индексацией переводил тексты с китайского на русский. Но в июле Yandex Cloud стали доступны китайские ИИ-модели Qwen от Alibaba — сейчас крупнейшую из них подключают к ИИ-помощнику.

👍 — если рады, что у востоковедов появился такой помощник

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Если не заметили, как наступила новая неделя, дайджест важных новостей из мира технологий и бизнеса будет особенно кстати. Вот он: 

🔘 Стартап Cursor, который делает ИИ-редактор кода, привлёк $2,3 млрд
Суммарная оценка сервиса составляет примерно $29,3 млрд, а годовой доход — более $1 млрд. В компании считают, что ИИ-помощники для кодинга могут стать ключевым драйвером глобальной продуктивности. 

Cursor — это инструмент для генерации кода на базе ИИ-агентов, которые могут читать, изменять и проверять проект. Новая модель Composer генерирует ответы меньше чем за 30 секунд и точнее работает с крупными кодовыми базами. А в мультиагентном режиме можно одновременно запускать до нескольких ИИ-агентов. Каждый из них отвечает за свою часть работы, например написание фич, исправление багов или рефакторинг. 

🔘 Почти треть атак с шифрованием в 2025-м происходят из-за уязвимостей у подрядчиков
Это примерно вдвое больше, чем в 2024 году. Более 30% таких инцидентов связано с шифровальщиками или уничтожением инфраструктуры. Эксперты отмечают, что у небольших подрядчиков зачастую слабая защита, при этом они имеют прямой доступ к критическим системам крупных компаний. Такой рост уязвимостей — тревожный сигнал о системной угрозе.

🔘 Мировые инвестиции в развитие дата-центров в 2025 году на $40 млрд превысят нефтяные
Более 85% новых ЦОДов появятся в США, Китае и ЕС. Это связано с ростом спроса на ИИ-инфраструктуру: дата-центры становятся критическим элементом для обучения и использования ИИ-моделей. При этом такие мощные ЦОДы потребляют огромные объёмы электроэнергии, и часть роста энергопотребления будет приходиться именно на развитые экономики. Это наглядное подтверждение глобального тренда «данные — новая нефть».

🔘 Новая GPT-5.1: баланс между «интеллектом» и скоростью 
В новой версии модель разделилась на два режима. Первый — Instant, где каждый может «подогнать» характер ChatGPT под задачу, выбрав из нескольких вариантов тона и манеры общения: например «Профессиональный», «Откровенный» или «Причудливый». Второй — Thinking, который дольше работает в рассуждающем режиме, чтобы решать сложные задачи, например, генерация кода. Для разработчиков улучшили возможности кодинга: GPT-5.1 предлагает лучший контроль, качественные правки кода и понятные сообщения об обновлениях.

Вам сегодня какой стиль ответов больше подойдёт?

🤩 — причудливый, что бы это ни значило
😎—  чтобы всё только по делу

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

СЕО Serve Robotics Али Кашани поделился планами компании расширять партнёрства с крупными платформами и брендами, включая Uber Eats, 7-Eleven и Shake Shack, а также впечатляющими цифрами: более 100 тысяч роботизированных доставок в пяти городах США и ещё 2 000 роботов в ближайшем будущем. По его словам, рынок автономной доставки роботов активно растёт и в плане спроса выглядит перспективнее, чем доставка курьерами. 

Зачем бизнесу рободоставка?

🌸 Больше, дешевле и быстрее
Роботы могут избегать пробок, самостоятельно прокладывать оптимальные маршруты и работать круглосуточно. Например, в России роботы-доставщики Яндекса уже доставляют заказы не только из своей экосистемы — Яндекс Лавки и Яндекс Еды, — но и для партнёров: готовую еду из ресторанов, продукты из магазинов «Пятёрочка» и «Перекрёсток».

🌸 Масштабируемость и гибкость логистики
В периоды пикового спроса можно быстро увеличить число роботов или «перебросить» из одной локации в другую, а главное — выходить на подмогу к живым курьерам. Всё это — без дополнительных ресурсов или кадровых ограничений.

🌸 Решение проблемы дефицита курьеров
К концу года дефицит кадров в курьерской доставке достигнет 30%, и это — один из главных барьеров на пути роста рынка e-commerce. Роботы помогают компаниям компенсировать нехватку персонала, особенно в регионах с высокой нагрузкой на службы доставки.

В чём сложности?

🔘 Первая проблема — среда и инфраструктура. Роботы-доставщики пока нестабильно работают в сложных погодных условиях: ледяной дождь, сильный ливень или снегопад снижают эффективность датчиков и батарей. В старых районах городов навигация осложнена бордюрами, припаркованными машинами и плохим покрытием. Но, например, новое поколение роботов-доставщиков Яндекса гораздо лучше справляется со всеми барьерами. Так что проблема решаема.

🔘 Вторая сложность — достаточно высокая цена. Доля роботизированных доставок сейчас — менее 1% от всех онлайн-заказов, и малый бизнес пока не может позволить себе такие инвестиции. Но с каждым годом рободоставка становится всё доступнее. К примеру, в Яндексе она подешевела в 5 раз с 2019 года, а новые модели могут перевозить два заказа одновременно, что делает их намного выгоднее и эффективнее.

Почему это точно тренд?

По прогнозам, рынок рободоставки к 2030 году может вырасти примерно в 4 раза — с $795,6 млн до $3,24 млрд. Такие компании, как Serve Robotics, Яндекс и X5 Group, активно внедряют технологии автономной доставки, что говорит о высоком потенциале этого сегмента рынка. С учётом растущего спроса на быструю и удобную доставку, а также развития технологий автономных транспортных средств роботизированная доставка в ближайшие годы тоже будет расти. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Yandex B2B Tech представила Нейроюриста — ИИ-помощника для профессиональных юристов, который обучен с их же участием. Сервис подключён к справочно-правовой системе Гарант и глубоко понимает право — поэтому справляется с юридическими вопросами куда точнее, чем общие LLM.

✏️ Какие задачи можно ему поручить

Нейроюрист пока специализируется на семи сферах права: трудовом, корпоративном, информационном, обязательственном, рекламном, защите прав потребителя и IP. 

Помощник способен отвечать на юридические вопросы, анализировать судебную практику и законодательство, а также файлы пользователя. С его помощью можно вести целые проекты — он сначала проанализирует кейс, а затем поможет написать правовое заключение и подобрать аргументы. 

Готовые команды на базе ИИ-агентов помогут решить прикладные задачи юристов. Например, есть агент для анализа договоров или агент, который сопоставит две версии одного и того же документа, выделит изменения и даст к ним комментарии.

🔍 Как это работает

В основе Нейроюриста лежит языковая модель Alice AI LLM, дообученная для решения юридических задач. Решение подключено к электронным базам юридической информации. Благодаря этому помощник глубоко понимает российское право и помогает справляться с 40% задач юриста. Замеры пилота показывают, что он ускоряет работу с договорами в полтора раза, а поиск информации — в три. 

Решение уже используют 75% сотрудников юридического департамента Яндекса. Тестирование началось в августе — Нейроюристу задали уже более 10 тысяч вопросов, 86% ответов на которые юристы оценили положительно. Кроме того, Нейроюриста уже тестируют 50 компаний. 

👉 Как подключить

Нейроюрист доступен всем, но предназначен для профессиональных юристов. Попробовать его можно бесплатно с лимитом 20 вопросов в месяц. Купить расширенный доступ можно на сайте помощника или в маркетплейсе Yandex Cloud.

👍 — если уже пересылаете новость знакомым юристам

Подписывайтесь 👉 @yab2btech