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

💬 Диалог с данными вместо дашбордов

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

💬 Озеро данных для быстрых решений

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

💬 Встроенная аналитика: данные там, где вы работаете

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

💬 Прогнозирование: видеть будущее, а не анализировать прошлое

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

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Как создать ИИ-агента, который поможет систематизировать работу более 50 команд разработки, что может облегчить онбординг сотрудников — партнёры Yandex B2B Tech делятся опытом применения технологичных решений.

🔲 Финансы: много требований на разрабатываемый софт

«В группе компаний “АльфаСтрахование” более 50 команд разработки. При таком количестве команд важен архитектурный контроль разрабатываемого ПО.

Специфика бизнеса накладывает много дополнительных требований на разрабатываемый софт. Архитектурный контроль для нас — трудоёмкий и сложно масштабируемый процесс, так как с ростом количества команд усложняется коммуникация, нужно больше архитекторов, а хорошие архитекторы — это дорогие и редкие специалисты.

В ходе пилота с АФТ мы создали прототип ИИ-агента на основе платформы Yandex AI Studio, который трансформирует архитектурные требования в конкретные проверки для сервисов, автоматически контролирует соответствие софта архитектурным принципам и эскалирует проблемы.

Мне нравится работать с Yandex AI Studio, потому что, по сути, это как большой конструктор Lego с современными компонентами и технологиями. Из такого конструктора я могу быстро собирать масштабируемые бизнес-продукты без начальных инвестиций.

В дальнейших планах развития решения — полная интерпретация архитектурных правил на уровне enterprise-архитектуры в действия по проверке, а также чат-интерфейс для разъяснения архитектурных принципов и планов развития», — комментирует Антон Исанин, директор по разработке «АльфаСтрахование».

🔲 ИИ-помощник для компании с растущим штатом

«Сегодня в составе ГК “Рики” две анимационные студии “Петербург” и “Аэроплан”, мультибрендовое лицензионное агентство “Мармелад Медиа”, дизайн-студия, студия по производству детского игрового контента и другие компании. Всего в штате более 500 человек. Ежегодно команда пополняется новыми кадрами, и для облегчения их интеграции в рабочий процесс, при взаимодействии технического отдела и HR-службы, был создан ИИ-помощник, базирующийся на Responses API от Yandex Cloud.

Удобно, что в Yandex AI Studio для разработки ИИ-агентов всё собрано в одном месте: модели, инструменты для RAG, голос и текст, интеграции с сервисами. Можно быстро собрать прототип и так же быстро вывести в прод, без сложной инфраструктуры.

При разработке нашего ИИ-помощника использовалась собственная база знаний и RAG-подход. Ассистент помогает отвечать на разные вопросы, такие как «Как оформить договор с лицензиатом?» или «Как создать новую анимационную сцену?». В ответах сотрудник получает не только текстовые инструкции, но и изображения.

Такой подход помог значительно сократить частоту обращений в поддержку и облегчить процесс адаптации новых сотрудников. AI-ассистент от Yandex Cloud постоянно обучается и совершенствуется на основе обратной связи от пользователей и анализа новых вопросов», — Олег Муранов, CTO студии анимации «Петербург».

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

💬 Citigroup повысила — с $8 трлн до $8,9 трлн — свои глобальные прогнозы по капитальным затратам на проекты в сфере ИИ. Речь идёт о периоде с 2026 по 2030 год.

Ожидается, что Amazon, Microsoft, Alphabet и Meta Platforms* в совокупности направят более $630 млрд на капитальные вложения в этом году.

💬 Прогноз по выручке от проектов в сфере ИИ на тот же пятилетний период также скорректирован: с $2,8 трлн до $3,3 трлн.

Корректировка прогноза связана с развитием технологий и растущим спросом, в том числе на корпоративные решения.

* Meta Platforms Inc. — организация признана экстремистской, её деятельность запрещена на территории РФ.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech