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

⬆ Среднее количество кибератак на одну компанию в России выросло на 51% в 2025 году. Это одна из причин для повышенного интереса бизнеса к укреплению систем безопасности. По данным Центра стратегических разработок, объём рынка кибербезопасности в России может вырасти с 314 млрд рублей в 2024 году до 968 млрд рублей в 2030-м.

💬 Одно из ключевых направлений — SIEM, стратегическая платформа безопасности.

С помощью Yandex SIEM, которую запустила Yandex B2B Tech, можно не только зафиксировать инцидент, но и централизованно собирать и анализировать данные о событиях безопасности и логах в инфраструктуре. Это нужно, чтобы оперативно выявлять хакерские атаки и другие риски, а также защищать инфраструктуру как в облаке, так и в собственном контуре. Переход к облачной модели (SaaS) SIEM-систем меняет традиционное восприятие SIEM как сложного, капиталоемкого продукта. Теперь оно доступно для бизнеса любого масштаба.

🔄 Yandex SIEM в инфраструктуре Yandex Cloud обрабатывает более 3 миллионов событий в секунду и масштабируется автоматически — без ручного расширения мощностей.

Чек-лист от Gartner, на что обращать внимание в SIEM-системах:
〰 Сбор и прозрачность отчетов через централизованную систему
〰 Приоритизация оповещений и оценка рисков в режиме реального времени. В том числе обнаружение всей цепочки атак
〰 Автоматизация реагирования на инциденты (интеграция с SOAR)
〰 Возможность организации многопользовательского режима и управления доступом на основе ролей (RBAC)
〰 Масштабируемость и оптимизация производительности. В том числе поддержка облачных и гибридных сред.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Yandex AI Studio получила премию Data Fusion Awards: стала победителем в номинации «Технологии Data Fusion: ИИ-агенты — решение года».

Data Fusion Awards — это общероссийская кросс-отраслевая премия, отмечающая лучшие проекты, исследования и образовательные инициативы в области Big Data, ИИ и машинного обучения.

🔄 Компании ежедневно запускают на платформе более 450 уникальных цифровых помощников. Создано более 18 тысяч ИИ-агентов. Платформу используют около 25% крупнейших компаний России из рейтинга РБК Топ-500. При этом благодаря Yandex AI Studio создать своего ИИ-агента может и малый бизнес, ML-навыки не требуются.

🔄 Пользователям платформы доступны более 30 генеративных моделей. Среди них собственные модели Яндекса (Alice AI LLM, YandexART и другие) и опенсорсные нейросети, такие как Qwen3-235b.

Примеры кейсов наших партнёров:

〰️ «АльфаСтрахование» использует решения платформы для ускорения разработки

〰️ Tilda за месяц запустила ИИ-помощника, который генерирует тексты, подбирает изображения и автоматически собирает страницы сайта

〰️ «Золотое Яблоко» разработало сервис персонализации дизайна подарочных карт с помощью нейросети YandexART. Средний чек увеличился

Также Yandex AI Studio используют для создания и масштабирования собственных ИИ-сервисов, например, Banki.ru, «Ренессанс Страхование», «Лемана ПРО», Text.ru, Московский метрополитен.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

ИИ-гонка создала для бизнеса новую глобальную проблему: инфраструктура не успевает за ростом вычислений. Дата-центры перегружают электросети, требуют огромных площадей и всё чаще сталкиваются со сложным государственным регулированием. 

На этом фоне технологические компании начали рассматривать необычную альтернативу — размещать вычислительные мощности прямо на орбите.
🎨 🎨🎨

🎨🎨🎨
🎨🎨🎨
🎨🎨🎨
Что происходит 
Обучение ИИ-моделей требует тысяч чипов и постоянного масштабирования. Из-за этого инфраструктура перегружается и становится основным ограничением. Уже к 2030-му дата-центры будут потреблять вдвое больше энергии, чем сейчас. При этом из-за бюрократии и давления местных жителей строить их непросто. В США, например, очередь на подключение ЦОД к электросети может растянуться на годы.  

🎨🎨🎨
🎨🎨🎨
🎨🎨🎨
Как поможет выход на орбиту
В условиях ИИ-гонки бизнесу приходится искать альтернативные стратегии. К тому же солнечные панели на орбите потенциально могут вырабатывать в 8 раз больше энергии, чем на Земле. По расчётам SpaceX, каждая тонна выведенных спутников обеспечит 100 кВт вычислительной мощности. При плановом темпе запусков в 1 млн тонн в год это даст 100 гигаватт, что сравнимо с несколькими сотнями крупнейших наземных ЦОД.

Какие проекты уже есть
Осенью 2025 года стартап  Starcloud впервые вывел на орбиту прототип дата-центра для ИИ. Это был небольшой спутник с чипом Nvidia H100 на борту, на котором уже обучили языковую модель NanoGPT. А в феврале SpaceX приобрела xAI. Компании Илона Маска заявили о планах построить орбитальную сеть из миллиона спутников с дата-центрами. Параллельно Google развивает свой проект Suncatcher — космическую инфраструктуру для обучения ИИ на солнечной энергии.

🎨🎨🎨
🎨🎨🎨
🎨🎨🎨
Вызовы для бизнеса
Сейчас запуск килограмма груза стоит тысячи долларов. По оценкам Google, для рентабельности орбитального дата-центра цена должна упасть до $200, и это произойдёт только в 2030-х. При этом в космосе ЦОД нужно охлаждать с помощью сотен тонн радиаторов, а для ремонта поломок снова придётся отправлять ракеты. Да и спутникам для совместных вычислений нужны лазерные каналы связи со скоростью 10 Тбит/с, которых пока нет. 

Что дальше
Пока орбитальные дата-центры — это стратегическая ставка на будущее. Компании только готовятся к строительству новой инфраструктуры и ждут снижения стоимости полётов. Но сама идея показывает масштаб происходящего: спрос на вычисления для ИИ растёт настолько быстро, что бизнес готов искать новые ресурсы даже за пределами Земли.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

💬 На сайте TEBOIL запустили ИИ-агента, который может обрабатывать тысячи обращений клиентов в сутки по поводу более 140 продуктов компании, специализирующейся на смазочных материалах. Фактически это чат-бот на базе технологий искусственного интеллекта и больших языковых моделей Yandex AI Studio.

🔄 Агентная архитектура создана на базе генеративной модели YandexGPT и подхода
RAG. То есть ответ генерируется исходя из того, какая информация есть в базе данных. За счёт анализа поступающих обращений модель дообучается — её ответы совершенствуются и становятся точнее в автоматическом режиме.

Сейчас ИИ-агент работает по трём сценариям:
〰️ отвечает на популярные
вопросы
〰️ подбирает смазочные материалы по спецификации и классу вязкости
〰️ работает с технической документацией и физико-химическими параметрами продукции.

Если знаний для ответа на вопрос не хватит, клиента переключат на разговор со специалистом компании.

Как ещё крупные предприятия используют ИИ, чтобы облегчить взаимодействие с клиентами и партнёрами:

〰️ «Русполимет» развернула систему хранения и аналитики данных в облаке Yandex Cloud: 60 таблиц и 10 млн записей объёмом в несколько десятков гигабайт. Компания сократила время поставки аналитических отчётов для бизнес-пользователей: раньше их формирование могло занимать до двух дней, сейчас — секунды.

〰️ Дальневосточная энергетическая компания, которая обслуживает 3,5 млн частных и 105,2 тысячи корпоративных клиентов от Камчатки до Якутии, создала голосового помощника на базе Yandex SpeechKit. За счёт этого удалось повысить автоматизацию обслуживания абонентов до уровня более чем 90%. Конверсия обработки целевых обращений абонентов превысила 85%.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Новая платформа для стабильной работы ИИ-агентов, партнёрство Intel с Google и xAI, рост спроса на чипы для ИИ — как всегда по понедельникам, собрали дайджест новостей из мира технологий для бизнеса.

🟣 Спрос на вычислительные мощности для ИИ втрое превышает рост предложения
Morgan Stanley предупреждает: революция в области ИИ развивается значительно быстрее, чем прогнозируют аналитики. В итоге даже старые модели обходятся достаточно дорого, поскольку крупные облачные провайдеры взимают немалую плату за аренду GPU. Затраты на дата-центры и инфраструктуру для ИИ достигнут почти $3 трлн к 2028 году, и это уже отражается на прибыльности ИТ-компаний. Кроме того, взрывной спрос приводит к дефициту электроэнергии для дата-центров США. Чтобы смягчить последствия, эксперты призывают к более точной оценке всех рисков для рынка и сотрудников.  

🟪 Яндекс создал платформу для работы ИИ-агентов при нестабильном интернете
Платформа Agents Transport System (ATS) делает ИИ-агентов более надёжными: теперь они не «теряются» и не начинают работу заново, если связь пропадает или приложение закрывается в процессе. Она запоминает, на каком шаге агент остановился, и после восстановления сети продолжает с того же места. Это ускоряет результат и снижает нагрузку на вычислительные ресурсы, поскольку ИИ не тратит время и энергию на повторные запросы. Новая платформа уже применяется в сложных многошаговых агентах, например в функции «Исследовать» в Алисе. 

🟣 Intel и Google объявляют о многолетнем партнёрстве в области ИИ-инфраструктуры
В рамках соглашения процессоры Xeon от Intel продолжат обеспечивать работу Google Cloud, включая координацию обучения ИИ, инференс и общие задачи. Кроме того, компании будут вместе развивать специальные инфраструктурные чипы (IPU) — настраиваемые ускорители, которые берут на себя работу с сетью, хранением данных и безопасностью. За счёт этого основные процессоры освобождаются от вспомогательных задач и могут работать быстрее и стабильнее. В итоге вся система проще масштабируется и выдерживает резкий рост нагрузки в больших дата-центрах.

Intel также заключила стратегическое партнёрство с SpaceX, Tesla и xAI. В рамках совместного проекта Terafab они построят новый завод в Техасе по производству высокопроизводительных чипов для робототехники, автономных автомобилей и космических программ. 

🟣 ИТ-холдинг Т1 сэкономил 1 млрд рублей на внедрении вайбкодинга
Инструменты ИИ-генерации кода для своих продуктов компания внедрила в 2025 году. Благодаря автоматизации часть операций по написанию и тестированию кода заметно ускорилась, а количество ошибок снизилось. В проекте участвовали 5000 разработчиков, более 1000 из них ежедневно использовали ИИ-ассистентов в работе. Теперь в планах расширить применение ИИ-инструментов на всех уровнях, охватив свыше 26 тысяч сотрудников. 

🟣 Axenix и Yandex B2B Tech объявили о стратегическом партнёрстве
Компании будут вместе помогать бизнесу внедрять решения на базе искусственного интеллекта. Клиенты смогут выбрать нужные им ИИ-сценарии, оценить эффект, а затем получить поддержку в проектировании архитектуры и подготовке инфраструктуры. На практике Yandex B2B Tech будет предоставлять технологии и сервисы, включая инструменты для разработки ИИ-агентов, а Axenix возьмёт на себя управление проектами и интеграцию решений в ИТ-ландшафт заказчиков. Цель партнёрства — ускорить масштабное внедрение ИИ в корпоративной среде за счёт объединения консалтинговой экспертизы и технологической базы.

🧭 Закрытая встреча для CDO «Клуб любителей Data Driven»
14 апреля Yandex Cloud приглашает принять участие в дискуссии о том, как выбрать аналитическую платформу и модель размещения. Обсудим, какие компетенции команды важны и какова экономика проекта для успешного запуска пилота. Подробности — на сайте.

Пойдёте?
👍 — моя тема, уже регистрируюсь

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🔴 Алиса Про — ИИ-ассистент, который теперь работает в Яндекс Почте и в формате чата

〰️ В её основе — генеративная модель Alice AI LLM. Поэтому она умеет обобщать данные, искать не по словам, а по смыслу.

〰️ Для составления ответов используется RAG-система (Retrieval Augmented Generation). Её задача — объединять знания о мире, которые накопила Alice AI LLM, и факты, извлечённые из писем.

Что это значит на практике?

ИИ-ассистент ускоряет поиск информации по рабочим и личным вопросам, используя почту как архив, а также — при необходимости — данные в открытых источниках в интернете.

Например, можно за минуту собрать данные о подрядчике, обобщив информацию в переписке. ИИ-ассистент поможет проанализировать расходы на бензин или покупки в магазинах по чекам. А также напомнит о договорённостях со встречи — по расшифровкам Телемоста. 

Яндекс Почта с 2024 года применяет генеративные нейросети, чтобы выделять важные письма и составлять их краткое содержание. Сейчас её применяют больше 80% пользователей с тарифом «Яндекс 360».

Подписывайтесь 👉 @yab2btech