Битубитех от Яндекса

🔴 В аптечном ритейле становится больше ИИ-решений. Например, в онлайн-сервисе Аптека.ру заработал ИИ-ассистент на базе Yandex AI Studio.  ✏️ Почему это важно С помощью ассистента покупатели на сайте могут быстро подобрать подходящий безрецептурный препарат по симптомам, сформулировав простой запрос. Ассистент не продаёт рецептурные препараты, не ставит диагнозы и рекомендует обратиться к врачу, а к персональным данным доступа у него нет. По результатам тестирования на 20% аудитории оказалось, что пользователи, которые изучают ответы ИИ-ассистента, приобретают на 25% больше товаров, чем те, кто не пользуются его подсказками. Конверсия в заказ у таких клиентов возросла на 77%.  В октябре ассистент появится в мобильном приложении. База знаний содержит около 100 тысяч товаров с описаниями и более 6 тысяч статей, обновляется почти в реальном времени. За актуальные цены и наличие отвечает обращение к системам Аптека.ру через MCP-серверы. 🔴 Ещё один пример цифровизации аптечного бизнеса — со «Здравсити». Аптечный маркетплейс перенёс платформу в облачную инфраструктуру Yandex Cloud, развернув её в трёх ЦОД.  ✏️ Почему это важно До миграции SLA не превышал 90%, а после перехода в Yandex Cloud вырос до 99,95%. Также с нескольких часов до нескольких минут сократилось время обновления витрины данных. Миграция позволила масштабировать инфраструктуру без существенного роста расходов. Кроме того, «Здравсити» оптимизировала трудозатраты. Если раньше команда выпускала не больше одного релиза в месяц, то теперь — два релиза в день. Для поддержки инфраструктуры такого масштаба раньше компании потребовалось бы ещё примерно восемь DevOps-специалистов, а сейчас справляется уже существующая команда. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке

➡️ AI‑SPM, представленный Yandex B2B Tech, стал одним из первых комплексных решений в своём классе для управления безопасностью и рисками ИИ‑систем на российском рынке. AI‑SPM уже доступен всем пользователям сервиса Yandex Security Deck. 🟣 Как работает AI‑SPM Происходит непрерывный анализ четырёх областей ИИ-инфраструктуры: 〰️ ИИ-сервисы и компоненты, включая коннекторы к внешним приложениям  〰️ хранилища данных, которые используют модели и агенты  〰️ учётные записи и права доступа  〰️ среды исполнения ИИ-приложений.  По итогам анализа клиент получает список выявленных нарушений с уровнем критичности, описанием рисков и рекомендациями по их устранению.

«Развитие генеративного ИИ требует не только новых подходов к обучению моделей, но и системного понимания безопасности. С помощью открытой методологии AI-SAFE 2.0 мы помогаем бизнесу выстраивать контроль на всех уровнях — от архитектуры систем до конкретных мер защиты. AI‑SPM позволяет не просто реагировать на угрозы, а выстраивать проактивную систему защиты ИИ‑инфраструктуры. Автоматизация мониторинга и выявления уязвимостей становится ключевым шагом к обеспечению надёжности и устойчивости ИИ‑решений в бизнес‑процессах», — отметил Евгений Сидоров, директор по безопасности Yandex Cloud.

⬆️ Мировой рынок средств защиты ИИ увеличится за год с $2,8 млрд до $4,8 млрд в 2027 году, по данным Gartner. В России этот рынок в стадии формирования. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🔴 Нейроюрист от Яндекса теперь решает комплексные юридические задачи за один запрос Достаточно описать необходимый результат и приложить материалы. То есть пользователю больше не нужно делить задачу на этапы и писать дополнительные запросы. Это сокращает время работы. Кроме того, поскольку сложные задачи теперь можно решать одним запросом, лимит расходуется медленнее. 💬 Что теперь может Нейроюрист Можно прямо в чате показать Нейроюристу договор с правками контрагента — и попросить изучить только то, что изменилось, проанализировать связанные с изменениями риски, поправить спорные места в режиме рецензирования и отдать новую версию в формате DOCX. ИИ-помощник сверит исходные и обновлённые формулировки, пришлёт в чат анализ изменений и соберёт запрошенный документ. Или же можно попросить подготовить для контрагента обоснованный отказ по конкретному изменению. Нейроюрист подберёт судебную практику по инстанциям, проанализирует её прямо в чате и составит документ с аргументацией — останется лишь его проверить. 💬 Как это работает Собственный харнес — программная обвязка вокруг ИИ-модели — дает возможность Нейроюристу составлять план работы, подбирать для каждого шага подходящий инструмент, запоминать промежуточные результаты, а при необходимости — и менять запланированный порядок действий. С помощью харнеса Нейроюрист может искать информацию в базе правовых источников и интернете, читать, редактировать документы и выполнять другие задачи. Если информации недостаточно, система может уточнить её у пользователя, а в процессе работы — вернуться к предыдущему этапу и скорректировать ход решения. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

👀 Роботы научились смотреть туториалы  Skild AI и Nvidia показали S1 — робота, которому достаточно одного видео для освоения задачи. Таким способом он уже научился готовить панкейки, заваривать кофе и пересаживать цветы.  До идеала ещё далеко: S1 с первого раза успешно выполняет пока около 66% шагов новой задачи, но может сам заметить ошибку, исправиться и продолжить. Разработчики продолжают улучшать модель и хотят в итоге использовать её на производствах.  Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Anthropic планирует вложить $1 млрд в безопасность ИИ, а сотрудники в России экономят с помощью нейросетей до 10 часов в неделю — эти и другие новости в нашем дайджесте.  🟣 Accenture и Anthropic выделяют по $1 млрд на тестирование безопасности ИИ. В рамках партнёрства Accenture Faculty соберёт команду специалистов, которые будут искать уязвимости в моделях Anthropic и проверять, насколько хорошо работают их защитные механизмы. Причём оценщики будут работать не как обычные внешние аудиторы: они получат доступ к системам Anthropic на уровне сотрудников и смогут проверять модели ещё во время обучения и запуска. Так компании рассчитывают находить потенциальные проблемы не постфактум, а прямо в процессе разработки. 🟪 ИИ экономит россиянам до 10 часов в неделю. Такие данные приводит PR Dev. на основе опроса, проведённого среди 2 тысяч офисных сотрудников. Чаще всего нейросети помогают искать и обрабатывать информацию — так ответили 64% респондентов. Ещё 57% используют ИИ для подготовки текстов и документов, 46% — для анализа данных, 41% — для презентаций, а 35% — чтобы быстро получить несколько вариантов решения. Почти половина опрошенных говорят, что с ИИ быстрее справляются с рутиной. У 37% освободилось больше времени на задачи, требующие концентрации, а 29% стали чаще заниматься стратегической и творческой работой. 🟣 21% промышленных компаний в мире планируют чаще использовать ИИ для ИБ-задач. Об этом говорится в исследовании «Лаборатории Касперского». Компании рассматривают как внешние ИИ-сервисы, так и собственные разработки. Активнее всего расширять использование ИИ собираются энергетические компании — таких 25%. В транспортной отрасли показатель составляет 21%, в производственной — 18%. По оценке исследователей, ИИ постепенно переходит из экспериментальной технологии в рабочий инструмент и встраивается во все производственные процессы. Вместе с этим появляется и новая задача: следить за безопасностью самих ИИ-решений — от выбора модели и настройки доступа до контроля за действиями ИИ-агентов. 🌼 Яндекс научил Алису AI автоматически выбирать модель под конкретный запрос. Теперь система сама определяет сложность задачи: для простых вопросов использует быстрые модели, а для запросов со множеством условий, документами, расчётами или пошаговым планированием включает режим Эксперт. Он лучше подходит для сложных задач, например в финансах, праве, медицине, покупках и путешествиях. В режиме Эксперт можно загружать сразу несколько файлов для анализа и видеть, к каким данным обращается система. Сейчас режим доступен всем пользователям без ограничений. В дальнейшем для активного использования понадобится подписка Алиса Плюс. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

🟥 Яндекс выложил в опенсорс Alice AI Foundation LLM — претрейн-версию своей новой большой языковой модели, обученной полностью с нуля. Новая модель — это экспериментальная версия, на которой Яндекс тестирует архитектурные решения для своей будущей единой рассуждающей модели (ЕРМ). ➡️ Главное: 〰️ Alice AI Foundation LLM работает на архитектуре MoE (Mixture of Experts) и включает 80 миллиардов параметров, из которых в моменте активны только 3 миллиарда — для обеспечения скорости и экономичности работы.  〰️ Она обгоняет в том числе более крупные опенсорс-модели, не требуя при этом больших вычислительных мощностей для инференса.  〰️ У модели высокое качество в ризонинге и программировании — необходимый навык для эффективной работы агентов, способных выполнять действия по поручению пользователя. Например, на олимпиадных задачах по математике она делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base. В тестах на написание кода превосходит модель компании Nvidia Nemotron-3-Super-120B-Base, хотя использует в четыре раза меньше активных параметров.  〰️ Разработчики могут использовать её как в исследовательских, так и в коммерческих проектах благодаря свободной лицензии Apache 2.0.  〰️ Яндекс разработал и выложил в опенсорс два собственных бенчмарка — WikiWebFacts и HardMultiQA — для оценки знаний модели, актуальных для русскоязычных пользователей. Первый проверяет знание фактов: дат, определений, событий, персоналий. Второй — охватывает более редкие области знаний: от медицины и права до ИТ и искусства. Речь идет о задачах, где недостаточно вспомнить один факт. Модель должна выбрать несколько верных вариантов из списка, перечислить сразу несколько фактов, подходящих под условие вопроса, или найти фактическую ошибку в тексте. 📌 Модель, технические отчеты и бенчмарки — на Hugging Face, а техрепорт — на Хабре. Подписывайтесь 👉 @yab2btech

📷 ИИ-агенты уже работают с документами и почтой, вызывают такси, собирают корзины и даже получают доступ к платежам, но массовым инструментом пока так и не стали. В свежем выпуске «404» разбираемся почему. Что умеют новые ИИ-агенты Yandex Go в Алисе AI, кто доверяет агентам платежи по банковским картам и на ком ответственность, если оплата пошла не по плану, 👉 смотрите на YouTube, VK Video и слушайте на Яндекс Музыке. Подписывайтесь 👉 @yab2btech

❤️ Привет, это Яндекс Трекер! Мы сервис для управления проектами и процессами. Когда-то мы были внутренним инструментом Яндекса, а сегодня помогаем выстраивать работу разных команд — от небольших компаний до корпораций. Этот канал о том, что происходит между «поставили задачу» и «получили результат». Здесь будем: 〰️ Разбирать кейсы команд и компаний 〰️ Рассказывать о своём опыте в управлении процессами 〰️ Звать на воркшопы и вебинары 〰️ Показывать полезные фишки Трекера 〰️ Делиться советами по организации работы и продуктивности Поздравляем: на вас только что упала ещё одна задача — подписывайтесь 👉 Трекерная

Дважды в месяц мы рассказываем о стартапах из России и других стран, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели. 🌟 Сегодня в центре внимания ROBO — российская компания, которая автоматизирует профессиональную уборку с помощью роботов и облачной платформы управления. Если вы тоже разрабатываете digital-продукт, то в рамках программы Yandex Cloud Boost новым пользователям платформы доступен грант до 1 млн рублей на срок до 6 месяцев. Кто знает, возможно, следующим героем этой рубрики станете именно вы! Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

Аналитический центр STAQ оценил масштаб использования ИИ-инструментов в российском ритейле по итогам первого полугодия 2026 года. За год их применение выросло на 22%, а доля в цифровых экосистемах ритейлеров достигла 26% — это второй результат среди отраслей после финансового сектора с 30%. 🔍 Меняется не только масштаб, но и роль ИИ Раньше ИИ в ритейле использовали, в основном, для работы с клиентами: в персонализации, рекомендациях, ценообразовании. Теперь же фокус смещается к внутренним процессам. По оценке STAQ, около 60% от всего прироста пришлось на операционные задачи — обработку заявок, обслуживание торгового оборудования и поддержку персонала. Чаще всего ИИ используют в трёх сценариях:

〰️ Классификация и маршрутизация сервисных заявок. Более 20% заявок закрыто без участия человека, а точность маршрутизации достигла 90%.  〰️ Прогнозирование отказов оборудования. Переход на предиктивное обслуживание сокращает число аварийных поломок на 25%.  〰️ Поддержка диспетчеров и директоров магазинов. Подсказки по приоритету задач и риску нарушения SLA, при этом финальное решение остаётся за человеком.

📷 Почему фокус смещается Одна из причин такого сдвига — ситуация на рынке: компании стали чаще вкладываться не в рост выручки, а в сокращение операционных затрат. К тому же у крупных сетей накопилось достаточно данных по заявкам, оборудованию и подрядчикам, чтобы обучать на них модели. ✏️ Что это значит для бизнеса Ключевой вывод исследования такой: ИИ даёт заметный эффект там, где его работу можно измерить конкретными показателями. Например, временем закрытия заявок, количеством повторных выездов или простоем оборудования. Если ИИ внедряют сам по себе, без привязки к бизнес-задаче, модель может становиться точнее, а результат для компании — нет.  Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

👀 Не так давно Luna, ИИ-менеджер магазина мелочей для дома Andon Market в Сан-Франциско, впервые в истории уволила сотрудника (правда, после подсказки человека). После этого Luna поручили найти замену. Она рекомендовала кандидата, который пропустил собеседование, а в резюме указал более 15 мест работы и сомнительные рекомендации. Причём длинную череду работодателей Luna восприняла как богатый опыт, а не как red flag.  👓 Проблема не в одной модели  Создатели Luna трижды прогнали оба сценария — увольнения и найма — через семь других моделей. Четыре из семи (опять после подсказки!) рекомендовали уволить сотрудника. А вот при найме все модели во всех прогонах одобрили кандидата. Даже когда ни одну рекомендацию подтвердить не удалось, за найм всё ещё были 17 из 21. Делаем выводы: ИИ не решается уволить, но торопится нанять.  А вы бы доверились ИИ-рекомендациям по найму и увольнению команды?  🤖 — да, если ИИ приведёт веские доводы  ♥️ — такие решения должны принимать только люди Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. 

Microsoft наращивает мощности для ИИ, Китай ждёт десятикратного роста спроса на вычисления, а Яндекс уже выложил свою LLM в открытый доступ — эти и другие важные новости из мира B2B-технологий в дайджесте.  🟪 Китайская ИИ-индустрия смещается от моделей к агентам. По данным China Telecom Research Institute, в ближайшие два-три года из-за внедрения агентов спрос Китая на вычислительные мощности может вырасти в десять раз, а к 2029 году на инференс (использование уже обученных моделей) будет приходиться 80% рынка. По итогам 2026-го китайские технологические компании потратят на ИИ около 600 млрд юаней ($89 млрд), что составляет более 10% всех инвестиций в стране.  🟣 Microsoft планирует утроить мощность дата-центров к 2032 году. Компания нарастит мощность с примерно 12 ГВт сейчас до более чем 38 ГВт — это больше пикового энергопотребления всего штата Нью-Йорк. Решение связано с растущим спросом на вычислительные мощности для ИИ: из-за их дефицита Microsoft вынуждена отказывать части клиентов в ИИ- и облачных сервисах.  🟣 Три российских брокера разрешили клиентам сделки на бирже с помощью ИИ. За последний месяц Т-Инвестиции, БКС и Финам открыли клиентам доступ к торговле через ИИ-агентов. До этого они использовали нейросети в основном для внутренних задач, например аналитики. Теперь же ИИ-агенты в Т-Инвестициях могут выполнять торговые поручения с подтверждением операций от клиента. БКС и Финам запустили похожих собственных агентов, способных участвовать в подготовке и совершении сделок на бирже.  🌼 Яндекс открыл для разработчиков и исследователей собственную языковую модель Alice AI Search Pretrain. Базовая версия доступна на платформе Hugging Face — можно использовать LLM в собственных проектах и исследовать её архитектуру. Модель содержит 35 млрд параметров, но при обработке одного токена активируется лишь 2% — около 600 млн, что позволяет экономить затраты на вычисления. Alice AI Search Pretrain использует гибридную архитектуру Encoder-Decoder и Mixture of Experts (MoE), а дообученная версия модели с июля 2026 года применяется для генерации ИИ-ответов в поиске Яндекса.  Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке. 

С Днем программиста! В продолжении праздника поздравляем всех причастных. Мы в ответе за Тех. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.

👀 Создать сайт, подключить CRM, настроить приём платежей — и всё это за 10 минут. В свежем выпуске «404» обсуждаем, как ИИ-инструменты упрощают запуск и работу бизнеса.  Как Vibecraft от Yandex B2B Tech создаёт сайты по текстовому описанию и что поможет сохранить данные бизнеса в безопасности, если часть работы вы доверяете ИИ, — смотрите на YouTube, VK Video и слушайте на Яндекс Музыке.  Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🟣 ИИ даёт полезные советы. Но иногда нужно учитывать нюансы. Какую версию помощника выбрали бы вы? 🔥 — официальную 🤔 — без цензуры 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.

💬 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.

➡️ 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.

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.

❤️ Хотим делать для вас больше сторис. И для этого нужны голоса. Проголосуйте, пожалуйста, ➡️ по ссылке.