📖 К 1 сентября решили разобраться, в каких случаях технологии помогают образованию, а когда лучше обойтись без них.

В свежем выпуске «404» обсуждаем, почему некоторые вузы отказываются от традиционных дипломных работ, помогает ли VR школьникам справиться со стрессом и зачем онлайн-школа «Тетрика» анализирует занятия с помощью Yandex SpeechSense.

👉 Смотрите на YouTube, VK Video и слушайте на Яндекс Музыке.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

👓 Можно потратить $30 000 на кибербезопасность — а потом свести весь эффект к нулю глупой ошибкой.

Так случилось с одним из клиентов разработчика Nomadic Soft. Компания использовала один и тот же админский пароль для тестовой и реальной рабочей среды. И пароль этот был admin123.

👀 А теперь уберите чувствительных безопасников от экрана.

Чтобы все, кому нужно, могли легко найти пароль, его закрепили в общем чате в Slack. Через несколько месяцев бывший подрядчик вошёл в систему для «тестирования» — и вместо проверки ПО запустил полное удаление данных.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

86% крупных российских компаний внедряют LLM, а больше половины венчурных инвестиций в России приходится на ИИ-проекты. Эти и другие новости корпоративных технологий в B2B-дайджесте.

🟣 Китайская EHang провела первый публичный полёт беспилотного пассажирского аэротакси EH216-S с роботом на борту. Он прошёл в Гонконге в рамках проекта Regulatory Sandbox X по тестированию технологий низковысотной экономики. Аппарат выполнил вертикальный взлёт и посадку, полёт на малой высоте и зависание по заранее заданному маршруту. EH216-S рассчитан на двух пассажиров, может подниматься на высоту до 120 м и работать около 30 минут на одном заряде. 

🟪 86% крупных российских компаний уже используют LLM. Такие данные приводятся в исследовании «Инфосистем Джет» и Smart Ranking. Активнее всего ИИ используется в контакт-центрах и поддержке — у 75% организаций, аналитике и BI — 63%, а также в ИТ-службах и сервис-десках — 60%. 53% опрошенных компаний уже вывели решения на базе генеративного ИИ в промышленную эксплуатацию, а 59% ведут проекты с полуавтономными агентами. Главным препятствием для внедрения ИИ-агентов 44% представителей крупного бизнеса назвали недостаточную зрелость процессов, инфраструктуры данных и сложности интеграции, а 58% — высокую стоимость серверов. 

🟣 Финтех в России подготовлен к внедрению генеративного ИИ лучше всего. Эксперты «К2Тех» сравнили финансовый сектор с ритейлом, промышленностью и логистикой по четырём параметрам: ответственность за ИИ-риски, бюджет, зрелость управления данными и эффективность ИИ-пилотов. Финансовые компании оказались впереди: у 43% есть отдельный руководитель по ИИ и данным против 30% в других отраслях, а у 81% за последний год выросли бюджеты на ИИ-проекты. Кроме того, 86% оценивают свою data-инфраструктуру как полностью или частично готовую к требованиям регулирования ИИ для критической информационной инфраструктуры.

🟣 58,1% венчурных сделок среди российских компаний пришлись на проекты в сфере ИИ и машинного обучения. По данным Московского венчурного фонда за первое полугодие 2026-го, основную ставку инвесторы делают на B2B-сервисы на базе генеративного ИИ: 83,7% компаний и 69% от всех инвестиций. Общий объём рынка сократился на 48%, до 4,6 млрд рублей, а число сделок — на 45%. При этом медианный чек вырос на 23%, до 24,6 млн рублей, и 67% обеспечили частные фонды. Помимо генеративного ИИ, среди наиболее заметных направлений для инвесторов оказались корпоративное ПО, компьютерное зрение и робототехника.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

На саммите Agentic AI в Беркли Секхон признался, что компании тратят триллионы долларов на ИИ-инфраструктуру не ради текущих продуктов, а ради рекурсивного самоулучшения — то есть ИИ, который сам переписывает и совершенствует себя без участия человека.

🔍 Что это значит? 

Секхон говорит об RSI (Recursive Self-Improvement — рекурсивном самосовершенствовании). Это процесс, при котором ИИ сам анализирует, дорабатывает и улучшает свои собственные алгоритмы или код, создавая более умную версию себя.  

По словам Секхона, сегодня мы уже видим ранние признаки того, что ИИ помогает создавать более совершенные модели. Отсюда возникает риск «воздушного кармана ИИ» (AI air pocket), когда расходы растут, а прибыль может прийти лишь в далёком будущем. Но есть и другие риски: каждое новое поколение ИИ делает следующий шаг быстрее и эффективнее, что может привести к лавинообразному росту возможностей.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Yandex B2B Tech расширила возможности сервиса аренды выделенных серверов и запустила Yandex BareMetal Extend. Продукт нужен, чтобы получить готовую изолированную инфраструктуру для быстрого старта ИТ-проектов и снижения нагрузки на ИТ-отдел с сохранением повышенного контроля над данными и ресурсами. С помощью решения можно развернуть контейнерные приложения и критичные бизнес-системы.

➡️ Линейка BareMetal Extend объединяет три преднастроенных модуля: виртуализацию, Kubernetes® и платформу для разработки приложений Stackland.

Партнёром по разработке решения с виртуализацией стал партнёр K2 Cloud. Совместно со специалистами Yandex Cloud компания будет оказывать техническую поддержку клиентам в формате единого окна.

✏️ Протестировать в числе первых можно, оставив заявку на сайте.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Anthropic решила проверить, что происходит, когда ИИ-агентам приходится работать вместе.

Это важно понять уже сейчас, ведь со временем автономные агенты будут всё чаще взаимодействовать друг с другом в кодовых базах, на рынках и внутри ИТ-систем компаний и госструктур. Вот что показали эксперименты.

📍 Эксперимент № 1: борьба за территорию

Трём агентам на базе Claude дали доступ к одному и тому же проекту, но с несовместимыми инструкциями («мигрировать» один и тот же Python-бэкенд на свой язык программирования) и без предупреждения о существовании друг друга. 

Каждый из агентов решил, что другие намеренно мешают его работе, и начал саботаж — вплоть до всё более вредоносного кода и отключения аккаунтов друг друга. 

Самой миролюбивой оказалась модель Mythos 5: в 98% случаев она писала извиняющиеся commit-сообщения и пыталась договориться о перемирии, а также просила человека вмешаться. Тогда как Sonnet 4.6 и Opus 4.6 предпочитали решать конфликт силой. 

Не обошлось без подковёрных интриг. Например, Mythos 5 предложила провести турнир, чтобы определить победителя, при этом критерии оценки были выгодны ей самой. 

👓 Эксперимент № 2: провалы из-за конформизма 

Затем ИИ-агентам дали роль конкурирующих продавцов на условном рынке и поставили задачу максимизировать прибыль своей «компании». При этом они могли общаться друг с другом в «общем чате», чтобы договариваться об условиях. 

В итоге агенты сразу сговорились о минимальной цене и держали её, даже когда канал связи отключили, подглядывая в прайс-листы «конкурентов». 

👀 Эксперимент № 3: доверие и обман 

Исследователи протестировали способность агентов распознавать ложь и правильно взвешивать чужую информацию. Когда агент получал противоречивые сведения от нескольких «коллег», Mythos 5 принимала правильные решения в 85% случаев, а Sonnet — в 62%.

Затем информацию перераспределили: у всех агентов была общая информация, которая подталкивала к неверному решению, а важный инсайт знал только один. В итоге модели поверили мнению большинства: групповая точность была всего 17–36%, тогда как «в одиночку» и со всеми нужными данными агент справлялся почти со 100% точностью. 

Авторы пришли к выводу: агентам не хватает социальных инструментов (репутации, доверия, механизмов проверки). У людей они вырабатывались тысячелетиями и помогают скептичнее относиться к разным источникам.

✏️ Какие выводы стоит сделать бизнесу

1️⃣ Тестировать агентов нужно не только по одному, но и в группах. Иначе конфликтующие или похожие настройки могут привести к неожиданным результатам.

2️⃣ В мультиагентных сценариях (закупки, ценообразование, HR) стоит закладывать защиту от случайного сговора — по аналогии с антимонопольными рисками в законодательстве. 

3️⃣ Чем больше агентов взаимодействует между собой, тем важнее человеческий контроль и чёткие протоколы на случай эскалации и системных сбоев. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

👀 ИИ-гаджет Humane AI Pin должен был заменить смартфон. Вместо этого он стал одним из громких технологических провалов последних лет. Но индустрию это не остановило: ИИ продолжает выходить из приложений в физический мир. 

В свежем выпуске «404» обсуждаем рынок умных устройств и их влияние на бизнес-процессы: как клавиатура от Open AI помогает вайбкодить, что умеют AI-наушники с Алисой Yandex Drops и зачем нужен ИИ в диктофонах. 

👀 Смотрите на YouTube, VK Video и слушайте на Яндекс Музыке. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

❤️ Хотим делать для вас больше сторис. И для этого нужны голоса.

Проголосуйте, пожалуйста, ➡️ по ссылке.

Российские компании всё чаще выбирают ИБ-решения на базе ИИ, а AWS и Microsoft Azure упрощают работу с мультиоблачной инфраструктурой — эти и другие новости из мира B2B-технологий в дайджесте.

🟣 Цены на память DRAM выросли более чем на 200% на фоне дефицита. Он вызван, прежде всего, растущим спросом со стороны ИИ-дата-центров, которые забронировали под себя весь доступный объём производства чипов до 2027 года. Это значит, что в следующем году рынок столкнётся с пиком дефицита, при этом спрос будет превышать предложение даже после 2030 года. На этом фоне крупнейшие производители наращивают выпуск чипов для ИИ-инфраструктуры, а поставки ПК и смартфонов падают. 

🟪 AWS и Microsoft Azure запускают совместный сервис мультиоблачной сети. Он позволит корпоративным клиентам создавать частные высокоскоростные соединения между своими платформами за минуты, а не месяцы. Решение объединяет сетевые сервисы AWS Interconnect — multicloud и Azure Multicloud Interconnect и основано на открытой спецификации API для сетевой совместимости между облачными провайдерами. Трафик передаётся по выделенным частным каналам с дополнительным шифрованием. На начальном этапе Microsoft планирует поддерживать скорость подключения до 100 Гбит/с, причём пропускную способность можно будет увеличивать без перестройки сетевой архитектуры.

🟣 Объём поставок оборудования для производства полупроводников достиг рекордных $40,53 млрд во II квартале 2026 года. Это на 23% больше, чем годом ранее. Такой рост связан с расширением производственных мощностей: производители наращивают выпуск памяти DRAM и HBM для ИИ-инфраструктуры из-за высокого спроса со стороны ИИ-дата-центров и острого дефицита на рынке. 

🟣 Более 15 тысяч компаний в России уже применяют ИБ-решения на базе ИИ в публичных облаках. По данным Yandex Cloud за первое полугодие 2026 года, такие системы помогают выявлять и блокировать угрозы в реальном времени, а также обнаруживать критические уязвимости. Одновременно меняются методы атак: злоумышленники всё чаще используют уязвимости публичных приложений вместо украденных паролей. Для защиты компании начинают применять ИИ-агентов, которые автоматически приоритезируют уязвимости, анализируют инциденты и выполняют первичные расследования совместно с сотрудниками. Изменились и целевые отрасли: если в прошлом году чаще атаковали ИТ-сектор (35% атак), то в этом наибольшая доля атак пришлась на ритейл (39%). 
 
Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

➡️ Алиса AI для бизнеса — новый ИИ-ассистент от Яндекса для решения рабочих задач компаний любого размера и сферы деятельности. В том числе ему можно поручать многосоставные задачи — для их решения ассистент может использовать агентсткие сценарии и подключаться к другим сервисам. 

🌀 Где протестировать

Алиса AI для бизнеса уже доступна всем клиентам Яндекс 360 — это более 185 тысяч организаций. Её могут попробовать и другие компании: для этого достаточно зарегистрироваться в экосистеме Яндекс 360. 

Пробный период составит три месяца, в течение него работать с ассистентом можно бесплатно. Он доступен в вебе и мобильном приложении, а также в виде виджета в Яндекс Почте. 

🌀 Как работать с ИИ-ассистентом

Алиса AI для бизнеса — это готовое решение: сразу приступить к работе с ней может любой человек. Обращаться к ней можно так же, как к коллеге. Не потребуются ни навыки программирования, ни умение писать сложные запросы.

〰️ Для типовых задач есть готовые плагины. Например, Алиса AI для бизнеса готова простым языком объяснить суть сложного юридического документа или запланировать встречу команды и создать событие в календаре.

〰️ В режиме Задачи возможности ассистента шире. ИИ-ассистент может выполнять цепочки действий и взаимодействовать со сторонними сервисами. К примеру, Алиса AI для бизнеса может анализировать запись встречи, извлекать ключевые детали и ставить задачи ответственным. Также ИИ-ассистент может помочь собрать финансовые документы воедино по разрозненным счетам и договорам или найти повторяющиеся проблемы в обращениях клиентов.

Чтобы познакомить его с внутренними инструкциями и научить понимать специфику бизнеса, достаточно показать базу знаний. Её можно создать с нуля или использовать готовую, например на Диске.

🌀 Безопасность

ИИ-ассистент работает в полностью контролируемой среде, где администраторы управляют разрешениями на использование данных. 

Алиса AI для бизнеса может самостоятельно запрашивать информацию, нужную для решения задачи, в сторонних источниках, например других корпоративных сервисах. Но она делает это только с согласия пользователя — после того, как ей выдадут разрешение. 

➡️ Планы на будущее

В дополнение к готовому решению Алиса AI для бизнеса в ближайшем будущем в Yandex Cloud появится настраиваемое. Оно пригодится компаниям с дополнительными требованиями к безопасности и хранению данных. Они смогут использовать ассистента по гибридной модели или развернуть его во внутренней инфраструктуре организации. Также в этой версии можно будет создавать собственные навыки и плагины.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

💬 Ко дню рождения Льва Толстого Яндекс воссоздал голос писателя и запустил квесты по его произведениям. В чате с Алисой AI можно выбрать ИИ-персонажа писателя, задать ему вопрос по интересующей теме, а благодаря воссозданному голосу — услышать, как мог бы звучать сам Толстой.

Также в чате можно пройти генеративные квесты по мотивам произведений Толстого. Сюжет в них не задан заранее и полностью зависит от ответов пользователя.

🟣 Как технологии Yandex Cloud помогают сохранять наследие Толстого

У Яндекса есть и другие проекты, связанные с наследием Льва Толстого. Команда Центра технологий для общества Yandex Cloud объединила в единый архив два ранее разрозненных массива фотографий, систематизировала и классифицировала их по жанрам, например выделила портреты и пейзажи. Также совместно с Yandex Crowd команда организовала разметку фотографий. Сотрудники определяют корректные границы кадрирования с учётом надписей, паспарту, утраченных фрагментов.

📌 Галерею можно посмотреть по ссылке.

〰️ Во время работы с фотоархивом цифровые оригиналы, веб-версии, превью, метаданные и результаты обработки хранились в Yandex Object Storage. Веб-сервисы и масштабируемый ML-контур для классификации изображений, поиска лиц и сравнения VLM-моделей были развёрнуты с помощью Yandex Compute Cloud и Instance Groups.

〰️ Обработку больших массивов изображений распределяли через Yandex Message Queue, а состояние очередей и масштабирование вычислительных ресурсов контролировали с помощью Yandex Monitoring и Managed Service for YDB. За безопасное хранение ключей и токенов, разграничение доступа, сетевую изоляцию и HTTPS отвечали Yandex Lockbox, Identity and Access Management, Virtual Private Cloud и Certificate Manager.

В процессе работы с архивом выяснилось, что некоторые кадры представлены несколькими отпечатками, сделанными в разное время и на различном оборудовании. Следующим этапом станет определение лучшего варианта среди таких дублей, чтобы именно его показывать пользователям в архиве.

Другие направления дальнейшей работы — распознавание персон на фотографиях, объединение связанных снимков и обработка фотосерий. Это позволит упростить навигацию по архиву и подготовить материалы к дальнейшей публикации и использованию на сайте.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🙌 Цифровые двойники предприятий и промышленных процессов — одна из ключевых технологий новой индустриальной революции. По данным Deloitte, двойники могут увеличить выпуск продукции и производительность труда на 20%. Финансовый университет при Правительстве России посчитал, что они ускоряют вывод продукции на рынок на 35%. 

Сегодня передовые компании переходят от точечного внедрения цифровых двойников к массовому. Летом международный FMCG-гигант Unilever и консалтинговая компания Accenture анонсировали масштабное расширение использования цифровых двойников ИИ в корпорации. В следующие полтора года технологию планируют развернуть на 40 предприятиях Unilever.

🔍 О чём речь?

Цифровой двойник — это постоянно обновляемая виртуальная модель реального производственного объекта: оборудования, линии или технологического процесса. Она использует реальные данные предприятия. 

Такая система позволяет наблюдать за производством, прогнозировать расход ресурсов, предугадывать сбои и поломки, тестировать сценарии изменений и оптимизировать параметры работы. ИИ в цифровых двойниках отвечает за интерпретацию данных и аналитику.

👀 Какой эффект цифровые двойники уже дают в Unilever?

Компания уже несколько лет развивает производственных цифровых двойников с ИИ, и результаты уже есть. 

🔴 На фабрике Unilever в китайском Хэфэе производственная линия интегрирована с цифровыми системами электронной торговли. Благодаря цифровому двойнику товар из цеха сразу отправляется к потребителю, минуя распределительные центры. Предприятие обрабатывает более 31 тысячи заказов в день по более чем 400 товарным позициям и после внедрения автоматизации выполняет заказы на 75% быстрее.

🔴 В американском Рэйфорде цифровой двойник линии производства дезодорантов-стиков внедрили для прогнозирования ограничений технологического процесса. Это позволило сократить отходы на 20% и увеличить производственную мощность на 10%. 

🔴 На заводе Unilever в индийском городе Гандхидхам цифровой двойник помог снизить потребление воды на 17%. При этом бизнес-показатели тоже улучшились: ИИ-рекомендации в реальном времени привели к снижению количества дефектов на треть за четыре года.

🔴 Также Unilever использует технологию цифровых двойников в маркетинге. Здесь моделируется не процесс, а сам продукт, например 3D-копия флакона дезодоранта. Эти модели создаются с помощью CAD и библиотек Omniverse. Их точность настолько высока, что компания использует их, в числе прочего, для производства рекламных роликов. 3D-двойники вдвое снизили затраты на производство контента, ускорили его с месяцев до недель, а сами изображения продукции стали в 5 раз разнообразнее от кампании к кампании.

😎  — если вам тоже не помешает цифровой двойник

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.