Теперь корпоративные клиенты сервиса Телемост могут не записывать всё, о чём договорились на видеоконференции, а делегировать эту задачу Телемосту. Тот сам всё расшифрует и пришлёт конспект на почту. 

В чём польза
В экономии времени. По подсчётам Яндекса 360, на подведение письменных итогов одной встречи уходит в среднем 10 минут. Если вы менеджер проектов, у которого день — это череда встреч, новая функция может высвободить не меньше часа. Кроме того, когда участники встречи понимают, что ведётся конспект, говорить стараются строго по делу.

Ещё будет полезно тем, кто встречу пропустил. Теперь можно будет не отвлекать коллег вопросами, кто что сказал, а прочитать и быть в курсе.

Как это работает
Расшифровку выполняет технология распознавания речи, а за суммаризацию, то есть тезисный пересказ, отвечает нейросеть YandexGPT.
Всё, что нужно сделать организатору встречи, нажать кнопку с двумя звёздочками. В этот же момент участники увидят, что разговор записывается. По завершении встречи Телемост пришлёт расшифровку с временными метками, кто что и когда сказал, и конспект — тезисный пересказ разговора по темам.

Как получить
Функция конспектирования и расшифровки будет доступна всем корпоративным клиентам Телемоста в рамках новых тарифов Яндекса 360. Для малого и среднего бизнеса они начнут действовать 15 апреля, а для крупных организаций — 26 мая 2025 года.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Основатель компании-разработчика ПО для магазинов предписал всем сотрудникам использовать ИИ на каждом этапе — от прототипирования до ежедневных задач. Эффективность применения будут учитывать при оценке результатов работы. В компании также призывают активно делиться знаниями в области ИИ-инструментов, экспериментировать и использовать их, чтобы оставаться на передовой инноваций. 

Из вспомогательного инструмента ИИ становится главным драйвером бизнеса в самых разных областях. Например: 

«Газпром нефть» применяет ИИ для поиска скрытых запасов нефти, что позволило увеличить добычу на 70 баррелей в сутки при себестоимости $1,5 за баррель.

«Альфа-Босс» в «Альфа-Банке» предоставляет топ-менеджерам аналитику и поддержку решений на базе ИИ. Он интегрирован в приложение «Альфа-Бизнес» для корпоративных клиентов, чтобы в реальном времени управлять финансами, получать персонализированные предложения, делегировать задачи и принимать решения быстрее и удобнее.

«Лемана ПРО» («Леруа Мерлен») благодаря YandexGPT сократила стоимость написания карточки товара более чем на 95%, а срок её размещения на сайте — с двух недель до одного дня. 

Fix Price пригласила на собеседование 15 тысяч соискателей за 1,5 года с помощью роботов-рекрутеров.​ 

В «Ренессанс страховании» автоматизировали согласование более 70% медицинских запросов и ускорили одобрение услуг по ДМС с нескольких часов до 2–5 минут.

👍 — если хотите больше людей в команду
😎 — если хотите, чтобы команда больше использовала ИИ

По данным Gartner, издержки на cloud-инфраструктуру за 2024 год выросли на 19%, а в этом году по прогнозу увеличатся ещё на 21%. Не всегда эти траты оправданы — очень часто косты можно сильно срезать. Разобраться в том, на что конкретно расходуются ресурсы, помогает метод под названием FinOps. По оценке Deloitte, в 2025 году с помощью FinOps сэкономят на облачной инфраструктуре $21 млрд, при этом некоторые смогут срезать до 40% издержек. Рассказываем, что это и как внедрить у себя. 

Что такое FinOps
FinOps — методология оптимизации затрат на IT-инфраструктуру и повышения их прозрачности. С её помощью команда может научиться оптимально использовать ресурсы не в ущерб качеству. Чаще её применяют в работе с облаками, хотя она неплохо работает и с on-premise. 

В основе FinOps — идея, что каждый в организации влияет на расходы: разработчики — через выбор ресурсов, архитекторы — через дизайн системы, бизнес — через требования к производительности, финансы — через бюджетирование. 

Каждый, кто причастен к расходам, несёт ответственность за свои решения, но при этом все работают в команде. 

FinOps обретает смысл, когда компания масштабируется до уровня, где один человек не может владеть всей информацией о расходах. Чем больше компания, тем менее прозрачны и сложны процессы и тем больше пользы от FinOps. 

Как это работает
FinOps — не разовая акция, а постоянный итеративный цикл управления облачными расходами. 

Цикл FinOps состоит из трёх этапов: 

— Мониторинг. Сбор и систематизация данных о потреблении облака с помощью инструментов мониторинга. 

— Анализ. Поиск аномалий и возможностей для оптимизации. Команды изучают метрики: выявляют необъяснимые пики нагрузки, неиспользуемые (или недоиспользуемые) ресурсы, сравнивают эффективность разных архитектурных решений.

— Оптимизация. Реализация изменений для экономии. Здесь принимаются конкретные решения, например выключить неиспользуемые виртуальные машины, пересмотреть мощность кластеров или договориться о скидке с провайдером. 

FinOps в компаниях развивается по принципу «ползти-идти-бежать»: сначала компания совершает простые и очевидные шаги. Освоившись, она внедряет всё больше практик. 

Основные инструменты FinOps

— Системы учёта расходов, которые вшиты во все основные облачные платформы

— FinOps-платформы, которые помогают обрабатывать данные из отчётов по удобным метрикам

— Система уведомлений, которые рассылаются, если проект приближается к бюджетным лимитам 

— Аналитические модули, которые помогают компаниям обнаружить слабые места, например недозагруженные виртуальные машины

— Отдельный пункт — инструменты оптимизации, которую проводят FinOps-команды. В этом случае инструменты зависят от конкретной архитектуры и её проблем 

Весь арсенал этих инструментов доступен у крупных провайдеров. 

Сколько можно сэкономить
FinOps легко может сократить расходы на облако на 20–30%. Например, FinOps-платформа Клаудмастер помогла разработчику онлайн-досок Эсборд снизить стоимость облака на 29%, а траты Softline Ecommerce на облако сократились на 26,8% всего за три дня. Швейцарский стартап с российскими корнями OQTACORE снизил затраты на облако в AWS на 80%. 

Как внедрить FinOps
Обычно методикой занимаются кросс-функциональные FinOps-команды, включающие менеджеров, инженеров и финансовых менеджеров. 

Методику можно изучить самостоятельно или нанять FinOps-специалистов. Часть FinOps-инструментов доступны у облачных провайдеров, другие придётся подключить на стороне.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Понедельник — день битуби-дайджеста🤓

В Claude появилась бета-версия функции Research и интеграция с Google Workspace
Anthropic добавил режим, который позволяет проводить исследования на основе анализа данных из интернета и Google Workspace. Бот теперь может анализировать переписку, извлекать задачи из писем, систематизировать заметки о встречах и находить связанные документы, предоставляя результаты со ссылками на источники. Администраторы компаний могут управлять доступом к интеграции с Google Workspace на уровне домена, что делает Claude инструментом для автоматизации рабочих процессов с контролем данных.

Яндекс представил обновлённую Алису
ИИ-ассистент на основе YandexGPT 5 Pro уже доступен по подписке Алиса Про. Он работает в мультимодальном live-режиме: через камеру смартфона анализирует объекты. Например, чтобы контролировать ассортимент товаров или предлагать скидки по фото. Обновление делает Алису универсальным помощником: от аналитики документов до мультиязычного общения и интеграции с IoT. Бизнесу пригодится, чтобы анализировать большие массивы данных в разных форматах, обрабатывать договоры, отчёты и клиентские запросы, а также внедрять англоязычные сервисы без затрат.

В Grok теперь есть функция памяти
Чат-бот запоминает детали прошлых диалогов и предлагает персонализированные ответы на их основе. Пользователи могут просматривать сохранённые данные, удалять отдельные записи или полностью отключать функцию. Компании, которые используют чат-ботов на основе Grok, смогут персонализировать клиентский сервис и быстрее реагировать на повторяющиеся запросы.

OpenAI представила свои «самые умные» рассуждающие модели
Новые версии o3 и o4-mini комбинируют инструменты ChatGPT, включая поиск в интернете, анализ файлов и создание изображений, а также встраивают изображения в цепочку рассуждений. Бизнесу нейросети помогут с анализом данных, обработкой документов и графиков, более точными ответами в клиентской поддержке. Через API модели можно интегрировать в CRM и аналитические системы, чтобы обрабатывать данные о клиентах и быстрее принимать решения.

52% оборота в российской торговле приходится на онлайн-платформы
Такие данные озвучил вице-премьер Дмитрий Григоренко на конференции Data Fusion. Он также отметил, что платформы устраняют посредников, создавая выгоду для бизнеса, граждан и государства, а их развитие требует гибкого регулирования. Для этого разрабатывают закон о платформенной экономике, куда уже внесли более 200 поправок от бизнеса. 

Более половины россиян против использования ИИ в госуправлении, армии и судебной системе
Это следует из данных опроса Russian Field. Наибольший скепсис вызвало внедрение ИИ в судах: 58% против.
При этом ИИ получил поддержку в промышленности (81%), сельском хозяйстве (75%) и транспорте (65%). Авторы делают вывод: люди хотят сохранить человеческий фактор в судах и госуправлении, предложив законодательно закрепить право выбора между ИИ и специалистами. Для бизнеса это означает потенциально высокий запрос на гибридные решения (человек + ИИ) в образовании и медицине и перспективы для инвестиций в цифровизацию производства, логистики и сельского хозяйства.

Яндекс будет внедрять системы умного дома через девелоперов
Компания заключила стратегическое партнерство с девелоперами, включая MR Group и ПИК, и платформами автоматизации (Ujin, «Спутник»), чтобы интегрировать умные дома с Алисой — от управления квартирами до дворовой инфраструктуры, в том числе домофонами и шлагбаумами. Таким образом, Яндекс делает ставку на экосистемный подход, используя лидерство в сегменте потребительских гаджетов (80% рынка умных колонок) и рассчитывая на монетизацию своих сервисов через продажу устройств и подписки. Для девелоперов и застройщиков это может стать дополнительным бонусом при продаже премиального жилья, а для компаний в сфере PropTech и IoT открывает перспективы спроса на умные устройства и сопутствующие сервисы, в том числе в B2B-сегменте.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

В Google обещают, что примерно через пять лет технология квантовых компьютеров станет доступна для решения практических задач. Лучший квантовый компьютер Google сегодня использует 105 кубитов (квантовых битов), а для практического применения нужен примерно миллион. 

По словам Джулиана Келли, первые квантовые компьютеры будут использовать для моделирования физических процессов. Они помогут понять, как работает Вселенная на фундаментальном уровне. 

У квантовых вычислений огромный потенциал в разных отраслях экономики. Их невиданная вычислительная мощь поможет легко справляться с любыми задачами, требующими обработки больших объёмов данных, а также машинным обучением и моделированием. Например, в Gartner считают, что квантовые компьютеры смогут быстро симулировать структуры новых медицинских препаратов и материалов вроде полупроводников или сплавов. Они позволят смоделировать почти любое явление — от космического корабля до многоуровневой логистической сети. 

Квантовая криптография многократно повысит информационную безопасность. Наконец, квантовые компьютеры смогут генерировать данные для обучения ИИ.

Ждёте квантовую революцию?

😎 — если готовы сменить биты на кубиты

IIoT (индустриальный интернет вещей) — это системы, в которых промышленное оборудование подключается к сети через датчики, контроллеры и софт, чтобы собирать, передавать и анализировать данные в реальном времени. Обработка данных чаще всего происходит на облачной платформе. 

С помощью IIoT предприятия повышают прозрачность и управляемость процессов, уменьшают затраты и прогнозируют поломки и простои, а также защищают персонал от аварий и несчастных случаев. Вот примеры, и все — из российской индустрии. 

IoT для безопасности персонала
Компания КЕДР Solutions создала IoT-систему для определения местонахождения шахтёров для горнодобывающей компании. Под землёй не работают традиционные схемы определения геопозиции через Wi-Fi или GPS, поэтому компания разработала устройство-шлюз, которое крепится на поясе горняка. Оно улавливает сигналы от маячков, установленных на объекте. По силе сигнала маяков устройство определяет своё местонахождение и передаёт идентификатор на поверхность по Wi-Fi. 

IoT для мониторинга состояния оборудования
Производитель тканей СТК ПК внедрил решение «Диспетчер» от ГК «Цифра». IoT-система собирает данные о состоянии ткацких станков. Информация о загрузке оборудования, объёмах производства и числе ошибок агрегируется на аналитической панели. Система позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние станков, загрузку и объём выпуска, прогнозировать ЧП. При поломках она рассылает уведомления всем, кто отвечает за их устранение.

IoT для оптимизации расхода топлива
«Биорг» для нефтесервисной компании ТНГ-Групп разработал систему с ИИ. Она помогает контролировать, как техника геологоразведочных экспедиций расходует горюче-смазочные материалы.

Система отслеживает количество топлива на всём пути — от закупок до конкретных машин. ИИ считает топливный баланс и обнаруживает инциденты. Также косвенно он следит за безопасностью машин — если одна сломается или перевернётся, это будет заметно по аномалиям данных. Для некоторых видов транспорта решение сократило расходы на ГСМ на 25–30%.

IoT для управления инфраструктурой
Системы интернета вещей могут управлять целыми городами. Росатом создал «Инфраструктурную IoT-платформу», которая управляет инженерными системами на промышленных и инфраструктурных объектах. Компания внедрила её в коммунальные сети Обнинска. Датчики на инфраструктуре и коммунальных сетях собирают данные о работе систем, которые анализируются и выводятся на единую видеопанель. Система позволяет моментально узнавать об авариях.

Эксплуатационные и энергозатраты уже снизились на 9–16%. В будущем система также будет рассчитывать затраты на капремонт оборудования. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

В прошлом году визуальный ИИ совершил качественный скачок: теперь нейросети умеют распознавать и описывать изображения, превращая их в текст и наоборот. Как итог — тренд на VLM в решениях для бизнеса. 

Визуально-генеративные модели (VLM) позволяют нейросетям «видеть» с высокой точностью. Их используют в e-commerce, банках, ритейле и клиентской поддержке, чтобы быстрее загружать данные и точнее их обрабатывать. Например, чтобы анализировать документы для одобрения кредита в банке или мониторить выкладки товаров в супермаркете. 

Батч-процессинг — пакетная обработка документов — позволяет загружать и обрабатывать большие объёмы данных за один раз, что существенно снижает затраты и экономит время, если результат нужен не прямо сейчас. Полезно для бизнеса, который работает с большими объёмами изображений и исторических данных. 

Теперь в Yandex Cloud AI Studio тоже можно использовать визуально-генеративные модели, включая DeepSeek VL2 Tiny и Gemma 3 27B, чтобы создавать описания товаров по фото, анализировать комментарии клиентов или искать информацию в документах. Обработка 200 тысяч токенов (≈200 изображений или 360 страниц текста) в пакетном режиме обойдётся вдвое дешевле, а результаты — уже в течение дня. В ближайшее время добавится и собственная VLM-модель Яндекса, применяемая в Алисе, Поиске и Нейроэксперте. 

Что дальше? 
В ближайшие пару лет VLM станут новым стандартом в автоматизации визуальных процессов в ритейле, логистике и медицине. Возможности обработки текста, изображения, видео и аудио в одном потоке появятся во всех крупнейших LLM. При этом компании смогут сделать модели более персонализированными, обучая их на собственных данных под узкие прикладные задачи. 

Батч-процессинг будут активно применять для задач, которые не требуют мгновенной реакции — таких, как массовый документооборот, отчётность и еженедельные мониторинги.

Обработка в пакетах будет значительно дешевле, чем в реальном времени, что особенно актуально для компаний с большими, но предсказуемыми нагрузками. ​Бизнес сможет запускать батч-обработку без программирования — через CRM, ERP или BI-системы, что позволит работать с ней даже без специальных навыков.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

На короткой рабочей неделе все новости хорошие (ну, почти все) 😅

🔹Тренд на ИИ-генераторы сайтов набирает силу
Стартап Adaptive Computer представил ИИ-генератор сайтов, позволяющий даже новичкам создавать полноценные сервисы. Он генерирует код и интерфейсы, включая изображения, без API-ключей. Пользователи уже создали копии ChatGPT и Netflix, причём с первой попытки.

Свой сервис запустила и «Точка»: он генерирует лендинги, визитки и портфолио по текстовому описанию и помогает сэкономить до 80–90% на создании сайта.

🔹В приложении Grok на iOS появилась функция зрения
Теперь чат-бот умеет анализировать окружающие предметы через камеру смартфона и общаться голосом. Бизнесу режим зрения может пригодиться для онлайн-консультаций по выбору товаров в магазине, инвентаризации на складе, обучения и поддержки сотрудников или интерактивных рекламных кампаний.

🔹OpenAI открыла API для своей новейшей модели генерации изображений
Речь о gpt-image-1, встроенной в GPT-4o, которая стала очень популярной благодаря картинкам в стиле Миядзаки. Это позволит бизнесу и разработчикам интегрировать высококачественное создание картинок в свои сервисы. 

Функция уже появилась в Figma, в рамках платных тарифов. С её помощью можно создавать, редактировать и улучшать разрешение картинок по текстовым запросам, а также автоматически генерировать названия слоёв. Следующие на очереди — Adobe и Canva. 

Компании смогут получать готовые дизайн-макеты на 30–50% быстрее. Актуально для интернет-магазинов и бизнесов, где нужно генерировать тысячи картинок на потоке. 

🔹Дефицит ИИ-специалистов в промышленности достигнет 2–3 млн к 2030 году
Такие данные озвучили эксперты «Технологий доверия», связывая проблему с ускоряющейся цифровизацией отраслей. ИИ не заменяет, а дополняет человеческий труд, требуя новых компетенций.

🔹OpenAI тратит десятки миллионов долларов из-за вежливых пользователей
Речь о фразах вроде «спасибо» и «пожалуйста», которые пишут в ответ на помощь от ChatGPT. Нейросеть обрабатывает их как потенциальные запросы, тратя множество вычислительных ресурсов. В результате растут энергозатраты и стоимость обслуживания разработчика, а следом — и углеродный след. Несмотря на то, что взаимодействие с ИИ становится более человечным и способствуют укреплению доверия пользователей, для бизнеса это означает более дорогие токены и тарифы на подписку, особенно если вежливый тон — важная часть их коммуникации. Остаётся искать более дешёвые альтернативы, оптимизировать дообучение моделей и ждать, когда ChatGPT «научится» фильтровать такие фразы и не считать их за полноценный запрос.

❤️— если всегда говорите ИИ спасибо
😢— если бережёте природные ресурсы

ИИ — один из ключевых трендов в модной индустрии. Об этом, в частности, говорили эксперты на Fashion Day от Яндекс Рекламы — конференции для специалистов в сфере моды, бизнеса и маркетинга. Как именно искусственный интеллект меняет рынок fast fashion?

В 2000-х Zara и H&M поменяли свой подход к дизайну одежды и цепочке поставок и сократили вывод новых моделей на рынок с полугода до одного месяца. Казалось, что быстрее уже нельзя, но китайский онлайн-ритейлер SHEIN начал внедрять в процессы ИИ и добился рекордного срока: от идеи до появления товара на виртуальной полке проходит всего 10 дней. 

Как это работает
ИИ в SHEIN анализирует миллионы пользовательских взаимодействий: какие карточки смотрят, на каких моделях задерживаются, что добавляют в избранное. Это позволяет в реальном времени определять зарождающиеся тренды — вплоть до конкретных деталей, например платформы у кроссовок или сочетания цветов.

Дальше система генерирует несколько похожих на тренд дизайнов, и компания тестирует их на ограниченной аудитории. Как только лидирующая модель определена, ИИ создаёт креативы для рекламы и карточек товаров, а заказ уходит на фабрику. 

В результате к 2023 году китайский онлайн-ритейлер расширил своё присутствие на рынке США с 12% до 50%, а его приложение стало самым скачиваемым в стране. 

В чём подвох
Несмотря на коммерческий успех, SHEIN стал получать много критики. Компанию обвиняют в подталкивании молодого поколения к чрезмерному потреблению и краже дизайнов (пусть и изменённых с помощью ИИ).

Урок для бизнеса
ИИ может ускорить моду, но в погоне за скоростью и эффективностью важно не терять из виду принципы устойчивого развития и этичного производства.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech