Yandex B2B Tech запустила платформу Yandex Cloud Stackland. Она пригодится для быстрого запуска и масштабирования ИТ-приложений, в том числе на базе искусственного интеллекта. С помощью платформы можно ускорить разработку цифровых продуктов в закрытом контуре компаний и снизить затраты на неё в среднем в 1,5 раза.

🔴 Это готовая инфраструктура со встроенными управляемыми базами данных, контейнерным оркестратором, объектным хранилищем. Для работы с ИИ-нагрузками есть инструменты управления доступом к графическим ускорителям для задач эффективного инференса.

🔴 На платформе доступны инструмент для речевой аналитики Yandex SpeechSense и BI-система Yandex DataLens. В ближайшее время на Stackland появится ещё несколько решений, в том числе флагманский продукт Яндекса для разработки ИИ-приложений и агентов Yandex AI Studio.

🌟 В закрытом режиме Stackland уже протестировали несколько компаний из сфер электронной коммерции, финтеха, ритейла и промышленности. Например, инвестиционная компания «Альфа-Капитал» и АО «Кириллица», которая развивает бизнес в нефтепромышленной, агропромышленной, ИТ-сферах и в области редкоземельных металлов. C тестированием, интеграцией и поддержкой Stackland уже помогают компании-партнёры, в их числе Hilbert Team, Neoflex, KTS, «Навикон» и «АБ Групп».

Платформу можно развернуть на любых виртуальных, арендованных или собственных серверах.

Чтобы получить доступ к платформе, нужно заполнить заявку.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🌟 Yandex B2B Tech расширила линейку сервисов Яндекс 360, доступных в on-premises. В неё вошли Яндекс Диск и Яндекс Документы — теперь бизнес может развернуть эти сервисы во внутреннем контуре организации.

✏️ Диск позволяет организовать хранение и совместный доступ к рабочим файлам. Документы — это редакторы текстов и таблиц с функцией совместного редактирования. Оба сервиса внесены в Единый реестр российского программного обеспечения.

💬 Помимо Диска и Документов, в on-premises доступны и другие сервисы Яндекс 360 — Доски и Браузер для организаций.

🔄 До конца года к ним добавятся Мессенджер, Телемост, Почта, Календарь, Трекер, Вики и Формы.

Все решения Яндекс 360, распространяемые по модели on-premises, построены на единой платформе. У них централизованная архитектура и общий технологический стек. Это упрощает развёртывание, настройку и обновление.

«Выход Яндекс 360 в сегмент on-premises связан с растущим запросом крупного бизнеса на инфраструктурный контроль при сохранении скорости развития сервисов. На фоне этого компании всё чаще выбирают гибридные модели, сочетая облака и локальные контуры для работы с чувствительными данными.

В отличие от классического подхода с набором разрозненных решений, Яндекс 360 развивает единую платформу с набором ключевых сервисов, которые могут быть развёрнуты в контуре заказчика — на его серверах или в выбранном дата-центре», — комментирует технический директор on-premises Яндекс 360 Роман Акинфеев.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Рост числа DDoS-атак на российские компании, программы разработки собственных ИИ-чипов и новые партнёрства Яндекса — эти и другие новости в дайджесте новостей из мира технологий для бизнеса.

🟣 Мировые расходы на облачные сервисы в IV квартале выросли на 29% — до $110,9 млрд 
Затраты на облака растут более чем на 20% шестой квартал подряд. Крупнейшие провайдеры — Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud — наращивают инвестиции, чтобы перейти от стадии экспериментов с корпоративным ИИ к реальному применению. Облачные платформы становятся базовой инфраструктурой для развёртывания ИИ-нагрузок, расширяя вычислительные, сетевые и хранилищные мощности — особенно на фоне дефицита чипов. 

🟪 Google, Amazon, Meta* и Microsoft наращивают производство собственных ИИ-чипов 
Nvidia по-прежнему лидирует в области аппаратного обеспечения для ИИ благодаря мощным графическим процессорам и развитой экосистеме, но её доминирование становится уязвимым. Растущий спрос на более дешёвые и энергоэффективные решения для инференса (то есть применения уже обученных моделей для конкретных задач) вынуждает крупные компании ускорять программы разработки собственных чипов для этих целей. 

🔴 У Google это TPU (Tensor Processing Units) — специализированные процессоры для ускорения обучения и инференса LLM для сложных задач в физических дата-центрах или облаке. 

🔴 Amazon Web Services расширяет собственные линейки Trainium для обучения моделей и Inferentia для инференса, оптимизированные под рабочие нагрузки AWS.

🔴 Microsoft разрабатывает и внедряет собственные ИИ-акселераторы Maia для повышения производительности при запуске моделей на облачной платформе Azure. 

🔴 Meta* строит серию собственных MTIA-чипов (Meta Training and Inference Accelerators), фокусируясь на инференсе и внутренних ИИ-задачах — например, рекомендациях и обработке данных.  

🟣 Число DDoS-атак на российские компании выросло на 11% в 2025 году — до 665 тысяч 
По данным ГК «Солар», на каждую организацию в среднем приходилось около 1000 атак за год. При этом хакеры всё чаще используют комбинированные стратегии, нацеливаясь на критичные сектора экономики и приложения крупных компаний. Растут не только разовые атаки, но и многоэтапные взломы от профессиональных хакерских группировок. Они могут длиться от шести месяцев и дольше, поэтому обнаружить и устранить их гораздо сложнее. Наиболее уязвимыми остаются промышленные предприятия, государственные органы и финансовый сектор.

🟣 Яндекс и UserGate объявили о совместной разработке нового решения по киберзащите
Решение объединяет «Яндекс Браузер для организаций» и шлюз веб-безопасности UserGate SWG для защиты корпоративных сетей. В основе лежит архитектура сетевого доверия, при которой каждая пользовательская сессия, браузер и устройство проверяются на соответствие политикам безопасности перед доступом к важным ресурсам. Это позволяет значительно уменьшить риски проникновения злоумышленников, утечки логинов и паролей, а также компрометации данных сотрудников, работающих через браузер. Интеграция продуктов создаёт программно-определяемый периметр безопасности, который заменяет дорогостоящие VPN-, VDI- и MDM-решения для компаний с фокусом на digital. 

❤️ «Айтеко» и Yandex B2B Tech расширяют партнёрство в сфере ИИ-решений 
Ранее компании уже сотрудничали в области инфраструктурных и платформенных сервисов Yandex Cloud, а сейчас акцент смещается на интеллектуальные, такие как обработка документов, создание корпоративных баз знаний, аналитика речи и ИИ-агентов. Теперь «Айтеко» сможет предоставлять полный спектр услуг по внедрению и сопровождению ИИ-решений на базе Yandex AI Studio для корпоративных клиентов в промышленности, финансах и госсекторе, а также адаптировать, масштабировать и поддерживать эти технологии. Yandex B2B Tech будет отвечать за технологический стек и продвигать корпоративные сценарии использования. 

* Meta Platforms Inc. признана экстремистской, её деятельность запрещена на территории России.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

По оценке Gartner, к 2028 году ИИ в ERP-системах позволит ускорить закрытие финансовых отчётов на 30%. Рассказываем, как работает синергия нейросетей и управленческого и бухгалтерского софта. 

Как ИИ встраивается в ERP-системы

ERP-система — это единая цифровая система управления ключевыми ресурсами и процессами предприятия. Она объединяет финансы, закупки, склад, производство, продажи, логистику, кадры и другие функции.

ERP нужна для того, чтобы видеть бизнес целиком, быстрее принимать решения и снижать количество ручной работы и ошибок. Она помогает стандартизировать процессы, лучше контролировать затраты, запасы, исполнение заказов и финансовые результаты.

ИИ здесь с пользой можно применить на многих уровнях — автоматизировать ручные процессы и вытащить из данных максимум полезных сведений и советов.

Что уже работает?

💬 Автоматизация ввода и обработки счетов поставщиков через распознавание документов. ИИ считывает входящий счёт, извлекает реквизиты, заносит данные в ERP. Рекламщики Lamar Advertising реализовали это в Oracle Fusion Cloud ERP, в котором автоматизированы сканирование, загрузка, обработка и оплата счетов. 

💬 Автоматическая сверка данных. ИИ сопоставляет транзакции, находит несовпадения и помогает их очищать. Бренд мебели Lifetime Products развернул такую систему на Microsoft Dynamics 365 для сравнения субсчетов с главной бухгалтерской книгой. Объём обработки заказов вырос на 95%, компания высвободила рабочие часы у 20% квалифицированного персонала.

💬 Прогнозирование продаж. ML-алгоритм предсказывает продажи продукции. Эти данные потом используют для планирования. Производитель питательных грунтов «Фаско+» внедрил сервис прогнозирования продаж на базе 1С:ERP. ML составляет прогноз, который возвращается в систему и используется для планов продаж, закупок и производства.Точность прогноза выросла на 8%, а скорость планирования снизилась с трёх дней до двух часов.

💬 Автоматическое сопоставление входящих платежей с выставленными счетами. EY создала решение PowerMatch, интегрированное с SAP ERP: ИИ извлекает сведения из платежей и уведомлений, а система автоматически сопоставляет и закрывает поступления. Доля автоматически обработанных и очищенных платежей выросла с 30% до 80%. Организация сэкономила 120 тысяч человекочасов в год. 

💬 Автоматическое распределение входящих платежей по открытой дебиторской задолженности. Accenture использует для этого решение SAP Cash Application: алгоритм машинного обучения сопоставляет платежи со счетами. Так компания удвоила долю автоматического зачёта входящих платежей. 

💬 ИИ-помощник для финансового анализа. В таких сценариях ИИ помогает человеку обрабатывать данные — ищет сведения, объясняет отклонения и ускоряет подготовку комментариев для управленческой отчётности. У Accenture ИИ-компонент добавлен в инструмент предварительного анализа отклонений перед закрытием — это позволило автоматически генерировать более 95% комментариев.

Как всё это реализовать

В Yandex AI Studio можно создавать ИИ-агентов для любых задач, в том числе для бухгалтерских функций или работы с ERP. 

Так, компания может разработать агента, который подключается к ERP, подтягивает обороты, остатки, движения по статьям, данные по дебиторке и кредиторке, а затем собирает черновик квартального отчёта и пояснений к нему.

Другого агента можно использовать для проверки документов. Он может проанализировать договор, счёт, акт или заявку на оплату, найти нетипичные условия, сверить реквизиты, проверить комплектность документов и подсветить рискованные операции до того, как бухгалтерия или казначейство их проведут.

Ещё один сценарий — мультиагентная система для связки спроса, закупок и запасов. Первый агент забирает данные продаж и остатков, второй формирует рекомендации по закупкам, а ERP остаётся системой исполнения — создаёт заявки, резервирует бюджеты и обновляет план. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

BI‑платформы помогают эффективнее принимать бизнес-решения. Yandex B2B Tech выяснила: каждый пятый пользователь DataLens применяет ИИ-агента в ежедневной работе. В 73% случаев Нейроаналитика просят написать формулы для расчёта бизнес-метрик, а в 50% — объяснить графики, проверить гипотезы или найти аномалии. 

Пользователи задают вопросы к графикам на естественном языке, например «Почему упали продажи в марте?», и получают текстовый анализ причин вместо ручной настройки фильтров.

↗️Число компаний, использующих ИИ-агента в сервисе Yandex DataLens для анализа данных, выросло за три месяца его работы более чем в три раза — с 1500 до 5000 — и продолжает расти.

🙌 Быстрее всего ИИ-аналитику осваивают технологические компании (40% аудитории) и организации из сферы торговли (25%). В топ-5 отраслей-лидеров по использованию также вошли банки и финтех (10%), транспорт и логистика (5%), здравоохранение и фармацевтика (4%).

🔴 Сервис постоянно совершенствуется.

«Мы тестируем новую версию агента, которая умеет не просто анализировать дашборды, но и самостоятельно “нырять” в датасеты. В будущем пользователю достаточно будет задать вопрос в чате, а ИИ сам найдёт данные, подберёт параметры  и сгенерирует график в ответ. Аналитика станет такой же простой, как общение в мессенджере», — рассказал Сергей Сошников, директор по развитию сервиса Yandex DataLens.

🙌 По оценкам Лондонской школы экономики, ИИ в рутинных задачах экономит сотруднику 7,5 часа в неделю (около $18 000 на одного сотрудника в год). Совместное исследование MIT и Стэнфорда показало: ИИ-ассистенты ускоряют подготовку отчетности на 7,5 дня и позволяют обслуживать на 55% больше клиентов.

«Без ИИ аналитик готовит пару отчётов в месяц — сколько успевает. Из-за трудоёмкости у него нет времени перестраивать отчёт, даже если выясняется, что исходный запрос был неточен. Нейросети позволяют бизнесу запрашивать десятки срезов мгновенно. В результате появляется возможность исследовать в разы больше скрытых закономерностей и точек роста.

Например, в розничной сети с оборотом 10 млрд рублей задержка в выявлении падения маржинальности на 5 дней может стоить 15–20 млн потерь. ИИ-агенты, которые следят за метриками в реальном времени и сообщают об аномалиях, сокращают это время до нескольких часов», — говорит Василий Пименов, руководитель программы исследований российского рынка Apple Hills Digital.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

💬 Глава Nvidia Дженсен Хуанг в свежем выпуске подкаста Лекса Фридмана заявил, что «мы уже достигли AGI» — общего искусственного интеллекта. Под этим термином он имеет в виду системы, способные автономно запускать, развивать и управлять технологической компанией стоимостью более $1 млрд. По словам Хуанга, такие системы уже возможны благодаря текущим агентным моделям.

В качестве примера СЕО Nvidia привёл платформу автономных ИИ-агентов типа OpenClaw, которые дают пользователям инструменты для планирования, создания под-агентов и выполнения сложных задач, которые могут привести к коммерческим успехам в краткосрочной перспективе. Он также отметил, что в скоро будущем «каждый плотник сможет стать разработчиком, а с ИИ и архитектором», что позволит повысить качество работы и принесёт дополнительную ценность для бизнеса.

Об AGI уже давно говорят как о самом ценном технологическом активе, поэтому рынок на слова Хуанга отреагировал бурным ростом. Однако техническое и научное сообщество настроено более скептично: многие считают нынешние системы на базе ИИ по-прежнему узконаправленными и далёкими от истинного AGI.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Единое пространство для коммуникаций в компаниях, чёткость работы, в том числе в мессенджерах, влияет на эффективность сотрудников. Об этом говорится и в международном исследовании Zoom, и в российском Mango Office.

✏️ В российском исследовании 80% респондентов выбрали текст как приоритетный формат для отправки и получения рабочей информации в 2025 году. При этом 62% участников исследования используют от одного до трёх мессенджеров для общения по работе. Респонденты также отмечают, что хотели бы разделить деловую и личную переписку.

⬇️ Яндекс Мессенджер отвечает запросам аудитории. Среди функций:
🔴 приватные и групповые чаты
🔴 возможность создавать каналы, а также треды для обсуждения отдельных сообщений
🔴 возможность разделять деловую и личную переписки
🔴 аудио- и видеозвонки с демонстрацией экрана и конспектом встречи.

Функции Мессенджера интегрированы в Телемост, аудитория которого по итогам 2025 года выросла в 3,5 раза — до 8 млн человек.

✉️ Безопасность

Общение в Мессенджере происходит по защищённому TLS-каналу в закрытом контуре, и сотрудники могут отправлять сообщения и файлы только тем контактам, которые есть в адресной книге компании.

Кроме того, для защиты конфиденциальности все хранилища данных соответствуют SOC 2 — это один из самых надёжных международных стандартов.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🔘 В 40-е годы прошлого века вы могли купить сушёную рыбу и рис у Samsung, а у Kia — заказать детали для ремонта своего велосипеда. Не самый очевидный старт для технологического и автомобильного гигантов.

В свежем выпуске ИТ-шоу «404 секунды» будем говорить не о технологиях и ИИ (хотя немного всё-таки будем), а о том, как компании иногда меняют курс и приходят к успеху совсем не с тем бизнесом, с которого начинали. О том, как меняется Yandex Cloud, тоже расскажем — смотрите на VK Video, YouTube и слушайте в Яндекс Музыке.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

ИИ-агент в Алисе, запуск 6G в Китае и новый маршрут для автономных грузовиков — эти и другие новости в нашем понедельничном дайджесте. 

🟣 Мировой рынок микросхем достиг рекордных $320 млрд
По данным исследования Counterpoint, рынок полупроводников в расширенной модели Foundry 2.0 вырос на 16% по итогам 2025 года. Эта модель учитывает не только классические фабрики, но и производителей микросхем полного цикла, компании по тестированию и упаковке, а также поставщиков фотомасок. Причина — взрывной рост спроса на чипы для искусственного интеллекта и графические ускорители, который изменил структуру отрасли.

Лидером отрасли стала Taiwán Semiconductor Manufacturing Company, чьи объёмы выросли на 36% за счёт крупных заказов от бигтех-корпораций. Эксперты отмечают, что узкие места теперь не столько на этапе производства пластин, сколько на стадиях интеграции и продвинутой упаковки, когда несколько микросхем и компонентов объединяют в одном модуле так, чтобы устройства работали быстрее, потребляли меньше энергии и занимали меньше места.

🟪 Китай планирует коммерческий запуск 6G к 2030 году 
Китайские эксперты представили амбициозную дорожную карту развития мобильной связи шестого поколения. Пробный коммерческий запуск прогнозируют около 2030 года, а массовое внедрение — к 2035-му.

Ожидается, что 6G позволит объединить физический и цифровой миры за счёт точной передачи данных в реальном времени, что важно для промышленности, медицины и автономного транспорта. По мнению специалистов, 6G станет не просто более быстрой связью, а платформой для умной инфраструктуры и новых цифровых сервисов.

🌼 Яндекс добавил в Алису ИИ-агента «Исследовать»
ИИ-агент способен за несколько минут проводить комплексный анализ данных для разных задач — от финансового планирования до оценки алгоритмов. В период бета-тестирования пользователи выполнили более 280 тысяч исследований, при этом многие возвращались к инструменту регулярно.

Функция доступна всем в режиме пробных запросов. Подписчики опции Алиса Плюс получают приоритет и до десяти исследований в месяц. Чаще всего агента применяют для финансовых расчётов, анализа рыночных тенденций, оценки инвестиций и профессиональных решений, а также для анализа рынка труда и планирования карьеры. Параллельно Банк России готовит собственный ИИ-прототип, который поможет пользователям разбираться в сложных финансовых продуктах и оценивать риски по договорам.

🟣 На трассе М‑12 «Восток» запустили движение автономных грузовиков
Это третий крупный маршрут после М‑11 и ЦКАД, где автономные машины уже работают в экспериментальном режиме. По трассе будут перемещаться автономные грузовики от нескольких разработчиков, включая Яндекс, NAVIO и КАМАЗ, что стимулирует конкуренцию в этой сфере.

По мере развития проекта сеть автономных маршрутов будет расширяться на другие федеральные трассы. Всё это должно повысить эффективность и безопасность грузоперевозок и снизить логистические издержки.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Агентский ИИ способен увеличить возврат инвестиций от маркетинга в 3–6 раз и утроить скорость кампаний и отдачу от них. По данным Salesforce, 75% маркетологов уже внедрили ИИ-агенты в свои процессы. Но далеко не все научились ими пользоваться. Лишь 6% европейских компаний, которые используют ИИ в маркетинге, McKinsey считает зрелыми — 94% не доросли до существенной эффективности. Рассказываем, как подготовить маркетинг к эре агентов и выжать из них максимум.

👀 Зачем нужны ИИ-агенты в маркетинге

В отличие от ранних ИИ-решений, агенты действуют гибко и с учётом контекста. Это позволяет запускать решения с высокой степенью автономности. 

📌 Вот основные сценарии ИИ-агентов для B2B-маркетинга:

🔴 Автоматизация функций. Агенты могут выполнять целые этапы кампаний: в создании контента они могут исследовать тему, придумывать форматы и креативные идеи, а затем анализировать эффективность запусков. 

🔴 Аналитика и генерация инсайдов. Агенты в реальном времени могут изучать сигналы рынка, проводить SML-анализ и обрабатывать другие виды данных, формируя готовые рекомендации. 

🔴 Персонализация взаимодействия с клиентом. Агенты могут рассчитывать динамические цены, продвигать лиды по воронке, создавать персональные предложения и даже оперативно переписывать под клиента контент — всё с упором на глубокую аналитику.

🔴 Синергия бизнес-функций. К примеру, можно связать в единую систему агентов для маркетинга, продаж и клиентского сервиса. Такие связки позволят лучше понимать клиента и точнее и оперативнее управлять его опытом. 

🔴 Главный вызов извне: агентский ИИ на стороне клиента. Внедряя ИИ в маркетинге, важно не забывать, что его используют и клиенты — прежде всего для поиска информации. Динамика трафика меняется: нейросетевой поиск теснит поисковые системы. Да и в поисковиках появляются ИИ-саммаризаторы результатов выдачи. 

Уже сегодня трафик от ИИ конвертируется в 23 раза чаще, чем традиционный органический, и в 4,4 раза экономически ценнее.

В последние годы появились два вида SEO для нейросетей: AEO (Answer Engine Optimization, фокус на ИИ-саммари в поисковике) и GEO (Generative Engine Optimization, фокус на поиск в интернете через ИИ). 

Они требуют структурированного контента, который сразу отвечает на вопрос и из которого ИИ удобно выбирать краткие цитаты. Для GEO-оптимизации важно управлять всей информационной средой вокруг бренда, включая упоминания на других сайтах, форумах и в экспертных комментариях. 

Но это лишь начало. Компании всё чаще используют ИИ-агентов для аналитики и сравнения вариантов. Роль агентов в цепочке принятия решений будет расти. 

↗️ Как максимизировать выгоду

💬 Не вкручивать ИИ в старые процессы, а перепроектировать их. McKinsey отмечает, что максимум выгоды от агентов можно получить в рамках стратегического подхода. Важно переписать процессы с нуля и поставить их в центр. По оценке BCG, поверхностное внедрение увеличивает производительность на 10–20%, тогда как глубокая перестройка — на 50% и более. 

💬 Не вычёркивать человека из процесса. Контент и коммуникация — его совместный труд с ИИ. Генеративный контент и общение с ботами в B2B всё ещё вызывает отторжение. ИИ-агентов тут лучше использовать по модели ассистентов или кураторов, которые дают подсказки людям, но не подменяют их.

💬 Применять агентов для персонализации. По оценке McKinsey, агентский ИИ особенно полезен там, где он влияет на конверсию, точность ценообразования или вовлеченность клиента. Именно таким сценариям стоит отдавать приоритет. Так, европейская страховая компания использовала ИИ для гиперперсонализации рекламных кампаний и подсказок командам продаж в режиме реального времени. 

💬 Готовить контент под среду, где поиск и рекомендации зависят от ИИ. Отказываться от SEO не стоит — но следует комбинировать его с GEO и AEO. 

💬 Не перебарщивать с автоматизацией. Используя ИИ-агентов, легко потерять подлинность. Важно сохранять элементы человеческого контакта. Этому может служить даже такая мелочь, как подписанная от руки открытка гендиректора.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech