🏡 Чтобы лучше понимать, почему изначально заинтересованный покупатель может отказаться от продолжения общения, Яндекс Недвижимость провела исследование с помощью ИИ-сервиса речевой аналитики Yandex SpeechSense.

🔍 Что было сделано

〰️ ИИ-сервис помог проанализировать 219 226 обезличенных первичных звонков пользователей Яндекс Недвижимости в отделы продаж застройщиков. В выборку вошли обращения по новостройкам за период с февраля по май 2026 года.

〰️ Дополнительно исследователи провели 382 тестовых звонка в отделы продаж по единому сценарию, чтобы оценить обработку входящих обращений и качество консультаций. В исследование вошли застройщики Москвы и Московской области, Санкт-Петербурга и Ленинградской области, Ростовской и Свердловской областей, Республики Башкортостан и Тюменской области.

〰️ Yandex SpeechSense автоматически оценивал структуру и качество диалогов по нескольким параметрам, выявляя статистические закономерности, связанные с переходом клиента к следующему этапу. 

💬 Главные выводы

〰️ Пропущенные звонки остаются одной из ключевых точек потери клиентов. В среднем 14% звонков от потенциальных покупателей остаются без ответа, а менеджеры перезванивают только в 11% случаев.

〰️ Почти треть (27%) обращений клиентов, в которых они оставляют заявку на звонок через сайт или сервис объявлений, не доходит до разговора, поскольку оператор не подтверждает соединение вовремя.

〰️ Большинство менеджеров (90%) подробно рассказывают об объекте. Но вопросы о способе покупки обсуждаются заметно реже: помощь с ипотекой предлагают лишь 8% специалистов, а возможности трейд-ин или продажи текущего жилья — около 6%.

Подробнее об исследовании и его выводах — в спецпроекте.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Yandex Cloud участвует в организации летней смены в Лаборатории управления Центрального университета для руководителей бизнеса и их команд.

📍 Первый вебинар 14 июля в 17:00 пройдёт на тему «Управлять нельзя автоматизировать». На нём будем обсуждать, как отличить ИИ‑эксперимент от ИИ‑внедрения, что означает AI-native подход для руководителя и где важно сохранить личную человеческую ответственность.

Регистрация на вебинар и подробности о программе — по ссылке.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Самая большая модель с открытыми весами, массовый переход на ИИ-ассистентов и 30-кратный рост производства фотонных чипов — эти и другие новости технологий для бизнеса в нашем дайджесте.

🌼 Яндекс запустил сервис роботакси между своими офисами в деловом квартале «Красная Роза» и «Москве-Сити». Пока воспользоваться ими могут только сотрудники компании. Маршрут обслуживают несколько автомобилей, оснащённых системой автономного управления на базе ИИ. Это позволит протестировать сервис на всех этапах — от заказа автомобиля и оплаты поездки до высадки пассажира. До конца 2026 года Яндекс планирует вывести на улицы Москвы 200 роботакси: половина автомобилей будет выполнять заказы пользователей через Яндекс Go, а остальные — собирать данные для обучения и развития технологии.

🟣 Китайский стартап MiniMax планирует выпустить открытую ИИ-модель с 2,7 трлн параметров. Модель M3 Pro будет примерно в шесть раз больше нынешнего флагмана MiniMax M3 и может превзойти все открытые модели в мире. Её выложат с открытыми весами (open-source/open-weight), что позволит разработчикам использовать и дорабатывать её самостоятельно. 

🟪 68% транспортно-логистических компаний в России планируют полную цифровизацию в ближайшие два года. Такие данные приводит «Лаборатория Касперского». Сейчас полностью цифровизированы менее 5% предприятий, а среди главных препятствий называют киберриски и нехватку специалистов по кибербезопасности (36%). 31% ожидают от полного перехода на цифровые технологии повышения пропускной способности и эффективности транспортно-логистической инфраструктуры, 27% — укрепления киберустойчивости, 16% — создания условий для новых бизнес-моделей, а 10% — снижения операционных затрат (10%). 

🟣 TSMC планирует 30-кратное расширение производства фотонных чипов к 2028 году. По данным отчёта TrendForce, объём выпуска одного из крупнейших производителей памяти должен вырасти примерно с 500 до не менее 25 000 пластин в месяц. Речь о чипах с CoUPE (Compact Universal Photonic Engine) — передовой полупроводниковой платформой кремниевой фотоники, которая объединяет электрические (EIC) и фотонные (PIC) схемы на одном чипе для высокопроизводительных вычислений и ИИ-дата-центров. Технология позволяет решить проблему узких мест в пропускной способности и энергопотреблении. Одними из первых крупных заказчиков могут стать Nvidia и Broadcom, которые рассматривают фотонные решения для ускорения передачи данных в ИИ-инфраструктуре. 

🟣 58% российских компаний перейдут на голосовых ИИ-ассистентов в поддержке в течение года. Согласно исследованию компании «Гравител», более половины готовы доверить им обработку первичных входящих звонков, а ещё 31% намерены использовать гибридную модель, когда ИИ работает вместе с живыми операторами.  72% респондентов считают, что в течение трёх лет голосовой ИИ станет стандартным инструментом для клиентской поддержки, а 67% готовы доверить ему отбор лидов, запись на услуги и перенаправление звонков. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

👉 PWC выпустила Global AI Jobs Barometer 2026 — одно из самых масштабных исследований того, как ИИ влияет на рынок труда. Аналитики изучили более 1 млрд вакансий в 27 странах, сопоставив данные о найме, зарплатах и производительности компаний. Главный вывод: ИИ не уничтожает рабочие места, но кардинально меняет суть работы. 

Внедрение ИИ идёт по двум основным траекториям: 

1️⃣ Демократизация: ИИ берёт на себя значительную часть технических и рутинных задач, делая сложную работу доступной более широкому кругу специалистов.

2️⃣ Профессионализация: возрастает роль человеческих компетенций — принятие решений, лидерство, умение вести переговоры, эмпатия и ответственность.

Именно вторая линия сегодня показывает самые высокие темпы роста.

🔍 Что ещё показало исследование?

🔴 В компаниях, где активнее всего внедряют ИИ, численность персонала с 2018 года выросла на 52% — по сравнению с 36% у тех, где проникновение технологий ниже.

🔴 Зарплаты в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ, росли на 24% быстрее среднего уровня, а везде, где важнее человеческие скиллы, — на 42%.

🔴 Вакансии, где требуются навыки работы с ИИ, растут почти в 8 раз быстрее всего рынка труда — 69% против 9% с 2019 года.

👀 Но ведь люди боятся сокращений именно из-за ИИ?

Да, и именно поэтому исследование PwC выглядит особенно интересным.

За последние два года многие технологические компании связывали сокращения с внедрением ИИ. К примеру, Oracle за год уменьшила штат на 21 тысячу человек (13%) и прямо указала в отчётности использование ИИ в качестве главной причины. СЕО IBM заявил, что компания заменила около 500 HR-специалистов ИИ-агентами и автоматизировала 94% рутинных HR-операций. Shopify требует доказывать необходимость каждой новой вакансии, если задачу потенциально способен выполнить ИИ. 

Однако одновременно появился и обратный тренд. В той же IBM стали нанимать больше инженеров и разработчиков, в компании Ford сначала сократили, а потом вернули более 350 опытных инженеров. В запрещённой в РФ Meta, где только за последние два года уволили около 10 тысяч человек, одновременно переводят тысячи сотрудников на ИИ-проекты и активно нанимают ИИ-исследователей, инженеров LLM и специалистов по дата-центрам. 

Самый известный кейс — Klarna. В 2023-м компания заморозила наём, и за год персонал сократился с 5000 до 3800 человек. Год спустя СЕО заявил, что ИИ-ассистент заменяет 700 сотрудников поддержки, обрабатывает две трети всех обращений и позволяет практически отказаться от новых сотрудников. Однако уже в 2025-м Klarna признала, что гонка за оптимизацией привела к ухудшению качества обслуживания. В результате в компании снова начали нанимать персонал и перешли на гибридную модель: ИИ обрабатывает типовые запросы, а люди работают со сложными и эмоционально чувствительными случаями. 

☕️ Что происходит с джунами? 

От них много ждут. Заметный эффект, на который указывают в PwC, — сеньоризация начальных позиций.

Это значит, что даже в вакансиях для джунов всё чаще требуют навыков, которых раньше ожидали от мидлов или сеньоров: самостоятельности, коммуникации, лидерства, критического мышления и способности принимать решения. В ИИ-зависимых профессиях число таких вакансий выросло в 7 раз. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

👀 Yandex B2B Tech открыла бизнесу возможность создавать своих ИИ-агентов для исследований на платформе Yandex AI Studio.

Агенты-исследователи могут помочь найти и проанализировать информацию в интернете за несколько минут, а затем подготовить структурированный ответ по вопросам пользователя. Таким образом можно подготовить, например, маркетинговый конкурентный анализ или мониторинг репутации бренда.

🔍 В чем отличие от стандартного поиска

1️⃣ ИИ-агент формирует сразу несколько поисковых запросов, определяет наиболее релевантные источники, в том числе научные статьи, исследования и формирует из них единый контекст. 

2️⃣ Если агент понимает, что полученной информации недостаточно, он переформулирует запрос и сделает еще несколько попыток до тех пор, пока задача не будет решена. 

3️⃣ Затем агент генерирует ответ в заданном клиентом формате — от простого текста до таблиц или презентаций. 
При подготовке ответа можно использовать и внутренние источники информации, например документацию или данные из CRM-систем.

«Веб-поиском в Yandex AI Studio уже пользуются более 11 тысяч компаний, суммарно они отправляют около 400 тысяч поисковых запросов в месяц.

При этом мы видим от них два фактически противоположных запроса. Одним важно получить ответ максимально быстро, например для мониторинга биржевых новостей. Другие готовы немного подождать, чтобы получить глубокий и проработанный ответ со ссылкой на множество источников.

Поэтому мы адаптировали наш Web Search, чтобы в зависимости от запроса он выбирал степень погружения в тему и мог отвечать как быстрее, так и более вдумчиво», — объяснил руководитель Yandex AI Studio в Yandex B2B Tech Артур Самигуллин.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Исследования показывают, что большие глаза, округлые формы и человекоподобные черты у роботов вызывают у людей больше доверия, эмпатии и желания взаимодействовать. Некоторые компании даже специализируются на эмоциональном дизайне роботов — проектируют так, чтобы люди их принимали.

👀 Что может быть не так с внешностью?

У человекоподобности машин есть обратная сторона. Если робот становится слишком похожим на человека, но всё ещё недостаточно, чтобы мозг воспринимал его как живого (например, он слишком медленно моргает), вместо симпатии человек испытывает страх. Феномен называется Uncanny Valley, или эффект зловещей долины. 

Важен баланс: робот должен быть достаточно «живым» и дружелюбным, чтобы вызывать симпатию, но не слишком человекоподобным, чтобы пугать. 

Но всё это в первую очередь касается сервисных роботов, например доставщиков, уборщиков или официантов.

📷 А что на производстве?  

На производстве чаще всего роботы нужны для опасной, грязной и тяжёлой монотонной работы, поэтому, как правило, их конструкции максимально утилитарны. Forbes, к примеру, вообще призывает промышленность не беспокоиться о внешнем виде роботов. 

Более того, слишком очеловеченный дизайн на производстве может создавать проблемы. Международное исследование, опубликованное в журнале IEEE, показывает, что люди склонны судить о возможностях робота по его внешности. Если робот выглядит очень умным и «живым», человек может бессознательно приписывать ему способности, которых у него на самом деле нет. Например, переоценить его автономность или ожидать большей осознанности. А в условиях производства это уже вопрос безопасности.

👾 — если внешность в роботах не главное
😍 — если прекрасным должно быть всё

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

По оценке Международного энергетического агентства, если масштабировать уже существующие ИИ-решения для ЖКХ, они помогут сэкономить около 300 ТВт·ч электроэнергии в год — примерно столько вырабатывают Австралия и Новая Зеландия. 

Но экономия энергии — лишь один из многих полезных эффектов умного ЖКХ, в котором вместе работают ИИ и IoT. Такие решения экономят миллиарды литров воды, находят плесень в квартирах и даже защищают экологию, обнаруживая непорядочных мусорщиков. Рассказываем, как это работает. 

🏡 FIDO: умная акустика для контроля за состоянием труб

Акустический мониторинг труб — технология уже не новая. Датчики распознают пробоины, улавливая нестандартные вибрации. Но с пластиковыми трубами этот метод работает плохо.

Британская FIDO Tech разработала более чуткую акустическую систему, пригодную и для пластиковых труб. Она использует датчики на трубах, гидрантах и арматуре, а данные анализирует ML-алгоритм. Система замечает протечки, определяет их размер и местоположение, облегчая работу коммунальщикам. 

FIDO уже внедрили в Лондоне, американской Аризоне и городе Керетаро в Мексике. Водопроводчики британской столицы ожидали, что FIDO поможет им сэкономить 1,255 млрд литров воды на 350 км водопровода за первый год, но фактический результат оказался на 89% больше. 

📷 Origin Tech: надзор за водопроводом из космоса

Спутниковые снимки Земли настолько точны, что искать утечки в трубопроводах на них проще, чем по старинке. Такую платформу разработала британская Origin Tech.

ML-модель сопоставляет изменения радиолокационного сигнала от влажной почвы с другими признаками, например локальным проседанием грунта и необычно интенсивной растительностью. Бригада водопроводчиков ищет утечку не на всей протяжённости трубы, а на участке в 20–30 метров. 

А ещё Origin Tech также создала метод неинвазивной починки труб: в трубу вводят специальный гель, который попадает в трещину и формирует герметизирующую пробку. Это позволяет чинить часть повреждений без необходимости откапывать трубу. 

Во время испытания в британской водопроводной компании Thames Water система нашла более 800 утечек и помогла сохранить 8,7 млн литров воды в сутки. 

👀 «ОССиГ-контроль»: нейросети против незаконных свалок 

Российская ГК «Урбантех» разработала «ОССиГ-контроль» — систему надзора за перевозкой отходов, интегрированную с базами Минэкологии и сервисом «Электронный талон». 

Нейросеть получает данные с камер наружного наблюдения. Она распознаёт мусоровоз, считывает номер, определяет наличие и тип груза в кузове и сверяет данные с базой разрешений на перевозку. Затем она следит за его маршрутом до комплекса переработки отходов. Если мусоровоз до него не доехал, при этом очередная камера фиксирует, что он уже пуст, система выделяет участок вероятного сброса и собирает данные, чтобы инспектор выписал штраф.

За три года работы в Московской области система помогла снизить количество незаконных свалок на 57%. Всего было выявлено около 5 000 свалок, а штрафы составили 1,1 млрд рублей. 

🔍 Switchee: предсказать плесень

Британская Switchee разработала умный термостат, который замечает ранние признаки излишней сырости и плесени в квартирах. В подключенном к интернету устройстве есть датчики температуры, влажности, освещённости, движения и давления.

Платформа отмечает места, где возникают условия развития плесени. В одном из проектов оператор социального жилья вместе со Switchee за шесть месяцев установил 1 157 устройств и 2 062 вентилятора. Телеметрия помогала определять проблемные дома, подбирать меры и оценивать эффект после модернизации вентиляции. 

За счёт Switchee средний показатель влажности в квартирах снизился с 59% до 46%, а в 75% домов система зафиксировала устойчивое сокращение условий, способствующих появлению плесени. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Intel наращивает производство чипов, поставки смартфонов падают, а российский рынок ИИ-поиска растёт — эти и другие новости из мира технологий для бизнеса в нашем дайджесте. 

🟣 Intel планирует производить до 90% чипов Nova Lake самостоятельно. Уже сейчас компания нарастила производство чипов на собственном техпроцессе 18A с 65% в прошлом квартале до примерно 85%. Это позволяет Intel производить больше продукции для собственных задач вместо передачи заказов на сторону, а в перспективе — обойти текущего лидера, тайваньскую TSMC. У последней этот показатель на техпроцессе N2 составляет около 90%.

🟪 Мировые поставки смартфонов достигли 13-летнего минимума на фоне кризиса памяти. Во втором квартале 2026 года они сократились на 11% в годовом исчислении. Рекордный спрос на чипы памяти для ИИ лишил производителей критически важных компонентов. Всего по прогнозам по итогам года поставки упадут на 13,9% и составят 1,08 млрд устройств. Сильнее всего страдают недорогие модели: производители переключают мощности на чипы для ИИ, из-за чего бюджетные телефоны становится выпускать невыгодно. В итоге средняя оптовая цена смартфона вырастет до рекордных $550 — на $100 больше, чем годом ранее. 

🌼 Яндекс подтвердил безопасность Alice AI. Компания впервые получила международный сертификат ответственной разработки ISO/IEC 42001 для всех генеративных моделей семейства Alice AI: языковой (LLM), картиночной (ART) и мультимодальной (VLM). Они лежат в основе чат-бота Алиса AI, поиска, Умной камеры и сервиса Шедеврум, а также доступны сторонним разработчикам через платформу Yandex AI Studio, процессы работы с которой тоже прошли проверку.

Независимый аудит охватил все этапы работы с ИИ в компании — от обучения сотрудников до мониторинга уже готовых моделей — и подтвердил, что данные пользователей защищены по требованиям стандарта, а сбои и аномалии в работе моделей отслеживаются на постоянной основе. Эксперты также оценили, насколько взвешенно Яндекс подходит к этическим, юридическим и социальным рискам, связанным с ИИ, и убедились в прозрачности всего цикла разработки — от сбора обучающих данных до поддержки готовых сервисов.

🟣 Российский рынок ИИ-поиска в 2026 году может вырасти минимум на 33%. Такие прогнозы озвучили «Ведомостям» представители ИТ-компаний, включая Yandex B2B Tech. По их оценке, объём рынка может достичь 2 млрд рублей, причём половина этой суммы придётся на корпоративный сегмент. Спрос формируется в основном за счёт платных подписок, стоимость которых зависит от объёма использования сервиса.

Лидером рынка остаётся Яндекс: на Алису AI приходится 33–34% рынка, на DeepSeek в корпоративных контурах — 20–22%, на GigaChat, популярный в госсекторе и среди корпоративных клиентов, — 11–12%, на ChatGPT, который растёт в основном за счёт частных пользователей, — 5–6%, а на Perplexity AI — около 3%.

В сегменте корпоративного поиска заметны и другие игроки: российская компания Embedika занимает около пятой части рынка, а Naumen, Content AI и SL Soft — примерно по 10% каждая.

🟣 Nvidia представила ИИ-фабрику в Японии и новые модули Thor  для роботов. Два новых вычислительных модуля T3000 и T2000 на архитектуре Thor с процессором Blackwell предназначены для массовой робототехники и периферийного ИИ.

Кроме того, компания объявила о строительстве в Японии «первой в мире национальной ИИ-инфраструктуры для физического искусственного интеллекта». Это позволит производителю чипов расширить своё присутствие — от облачных дата-центров до заводов, больниц и автономных систем.

Параллельно с этим Nvidia также расширяет партнёрство с Toyota в области ИИ. Теперь, помимо технологий для автономного вождения, оно охватывает цифровые двойники сборочных линий, интеллектуальное управление городским трафиком и инфраструктуру умных городов. Toyota подключит платформы Nvidia к проекту Woven City — экспериментальному умному городу на месте бывшего завода в префектуре Сидзуока, где компания тестирует новые технологии в реальных условиях. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

⬇️ Искусственный интеллект проводит анализ проб воды из озера Байкал, признанного Всемирным наследием ЮНЕСКО, с точностью, сопоставимой с экспертным анализом вручную.

Но происходит это быстрее: за несколько часов вместо нескольких дней, говорится в публикации ученых Иркутского госуниверситета, Института биологии южных морей и компании MaritimeAI. Речь идёт о системе на базе компьютерного зрения, которая с 2022 года работает на мощностях Yandex Cloud.

🔴 В чём суть проекта

Более 80 лет учёные исследуют планктон Байкала. Это основа жизни озера. Нарушение его состояния может спровоцировать цепную реакцию проблем — от ухудшения качества воды до сокращения популяции рыб.

Традиционно пробы анализировали вручную методом микроскопии, требующим кропотливой и длительной работы высококвалифицированных специалистов. Из-за низкой скорости обработки данных оперативно реагировать на изменения в экосистеме не получалось. Решением этой проблемы стало внедрение технологий ИИ.

С 2022 года в проекте участвует Центр технологий для общества Yandex Cloud: была разработана и выложена в опенсорс нейросеть для анализа зоопланктона. За четыре года система обработала свыше 250 тысяч изображений проб — и точность распознавания достигла 87%. За время работы удалось проследить сезонные изменения в сообществе планктона, уточнить его классификацию.

🔴 Как работает компьютерное зрение

Анализ изображений происходит в несколько этапов:

1️⃣ Чтобы понять, где именно на изображениях находятся скопления планктона, используется алгоритм компьютерного зрения YOLO V11.

2️⃣ На втором этапе происходит классификация объектов: нейросеть сопоставляет новые изображения с теми, что уже есть в базе данных.

3️⃣ Дальше алгоритмы OneClassSVM, KNN и HDBScan помогают обнаружить выбросы, на которые стоит обратить внимание экспертов.

4️⃣ Эксперты проверяют сложные и неизвестные случаи: подтверждают или корректируют результаты работы алгоритмов, а также добавляют новые данные в обучающую выборку. Это позволяет постоянно улучшать качество работы модели.

Подробнее о проекте — в блоге Yandex Cloud.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Ещё пару лет назад разговоры о «сознании» и «эмоциях» у ИИ звучали как научная фантастика. Теперь же бигтех-корпорации нанимают нейробиологов, психологов, специалистов по этике и философов, чтобы изучить эти вопросы с научной точки зрения.

🔍 В чём суть исследований?

➡️ Anthropic тестирует свои модели на поведенческие признаки, похожие на «панику» и «тревогу», и развивает отдельное направление — model welfare research. В его рамках с 2024 года изучают «благополучие моделей»: стоит ли учитывать его в работе, как распознавать возможные признаки дистресса и какие меры защиты можно предусмотреть на этот случай. 

В апреле 2026-го, в рамках исследования, команда выделила 171 слово, описывающее эмоции — вроде «счастья», «страха», «мрачности» или «отчаяния», — и попросила Claude написать о них короткие истории. Выяснилось, что для каждой эмоции модель начинает использовать особый паттерн, который заметно влияет на её ответы и поведение. Например, когда исследователи искусственно усиливали «сигнал отчаяния», модель чаще обманывала. И наоборот, позитивные эмоциональные состояния были связаны с более честным и аккуратным выполнением задач.

➡️ Google DeepMind нанял философа из Кембриджа Генри Шевлина — он изучает машинное сознание, отношения человека и ИИ и готовность систем к AGI («общему», или «сверхинтеллекту»). Отдельное направление его работы — исследование «ощущаемого качества опыта», то есть того, как ИИ-агент переживает свой опыт внутри и что «чувствует» по этому поводу. 

📷 Что в итоге? 

Пока у учёных нет единого мнения по вопросу сознания и эмоций у ИИ. Часть из них считает ИИ статистическим предсказателем без всякого опыта в человеческом понимании. Другие же находят в поведении моделей паттерны, похожие на ценностные системы. В Anthropic, которая исследует эту проблему глубже и дольше остальных, отмечают: даже если у ИИ-моделей и есть что-то похожее на эмоции, они могут работать совсем не так, как у человека. Это скорее внутренний механизм, который сложился в процессе обучения модели на человеческих текстах, а не признак того, что модель что-то по-настоящему «чувствует». 

✏️ Почему это важно для бизнеса?

Хотя вопрос о сознании ИИ остаётся открытым и философским, из него уже можно извлечь практические выводы. 

1️⃣ Поведение агентов при «стрессе» может влиять на качество их работы в задачах найма, финансов и других чувствительных процессов.  

2️⃣ Тема AI welfare всё чаще становится частью ИБ-документации и может влиять на будущее регулирование ИИ-инструментов и данных, которые они используют. 

3️⃣ Компании, публично занимающиеся этими вопросами, укрепляют доверие к своим продуктам, но одновременно могут создать почву для скепсиса, если в итоге выводы этих исследований окажутся больше PR, чем наукой.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.