Битубитех от Яндекса
Разбираемся, как технологии делают компании и их сотрудников более продуктивными https://b2btech.yandex.ru 💬 Наш чат https://t.me/+wTccheNAgMpmYzZi
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Битубитех от Яндекса
Канал Битубитех от Яндекса (@yab2btech) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 15 280 підписників, посідаючи 8 426 місце в категорії Технології та додатки та 42 955 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 15 280 підписників.
За останніми даними від 14 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 881, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Верифікований (Офіційно підтверджено Telegram)
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.76%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.52% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 328 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 533 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 16.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як yandex, b2b, microsoft, чип, аналитика.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Разбираемся, как технологии делают компании и их сотрудников более продуктивными
https://b2btech.yandex.ru
💬 Наш чат https://t.me/+wTccheNAgMpmYzZi”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 15 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Главный вопрос сессии — как компании проводят границу между своим и внешним контуром, из чего исходят (деньги, данные, безопасность, скорость) и что в этой логике поменялось за последний год. Отдельное внимание участники сессии уделят инфраструктуре для ИИ: какие нагрузки размещать в собственном контуре, какие переносить в облако и когда оптимальным решением становится гибридная модель. На практических кейсах разберут выбор с учётом стоимости, скорости запуска, безопасности, доступности вычислительных ресурсов, совместимости и риска зависимости от поставщика.💬 Участники сессии
〰️ Александр Черников, операционный директор Yandex Cloud 〰️ Сергей Педченко, директор по технологическому развитию Яндекс 360 〰️ Александр Трикоз, руководитель департамента сопровождения информационных технологий Альфа-Банка 〰️ Дмитрий Ширшаков, руководитель департамента больших данных СДЭК 〰️ Илья Кочнев, директор по сопровождению информационных технологий Lamoda 〰️ Алексей Манихин, директор по ИТ-стратегии и бизнес-приложениям, НорникельПодписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
➡️ агент должен чётко понимать цель и критерии хорошего результата ➡️ для взаимодействия нужны понятные правила рынка: что можно раскрывать, как фиксируются сделки и что происходит при сбое ➡️ важны как инструкции, так и сама модель.Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
«Гибридный поиск напрямую влияет на качество ИИ-продуктов. Если использовать только векторный поиск, система может пропустить точные термины, номера документов или специфические коды. А только полнотекстовый поиск не поймёт, что "сбой в системе" и "ошибка в работе ПО" могут означать одно и то же. Гибридный поиск объединяет оба подхода и помогает ИИ-ассистентам давать точные ответы даже на неоднозначные запросы или вопросы с технической терминологией. В YDB мы встроили его прямо в базу данных: оба индекса находятся рядом с данными и обновляются вместе с ними в одной транзакции», — рассказал Андрей Фомичёв, технический директор YDB.Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
🌟 агентная разработка ПО — в 12,8 раза 🌟 космические технологии — в 12,1 раза 🌟 инфраструктура ИИ — в 5,3 раза 🌟 применение ИИ в науке и инженерии — в 3,2 раза 🌟 робототехника — в 2,1 раза.👀 Что стоит за ростом инвестиций 1. ИИ становится автономнее. Всё чаще агенты выполняют цепочки задач самостоятельно, а «физический» ИИ — используется в роботах и автоматизированных производствах. 2. ИИ требует всё больше инфраструктуры. Инференс увеличивает спрос на дата-центры, специализированные чипы и электроэнергию. 3. ИИ ускоряет исследования. Например, в биофарме модели помогают быстрее искать молекулы для потенциальных лекарств. При этом проверку качества с помощью в том числе лабораторных испытаний, конечно, никто не отменял. Параллельно ускоряются разработка ПО и кибергонка: писать код и создавать продукты становится проще, а вместе с этим растут требования к их тестированию, надёжности и технологиям защиты. 🏡 А что в России В российском ТМТ-секторе (технологии, медиа, телеком) высокий потенциал роста инвестиций сохранится как минимум до конца 2026 — начала 2027 года. По другим прогнозам, в 2025–2028 годах среднегодовой рост составит около 8%, а к 2029–2030 годам может ускориться до 13%. Несколько цифр, которые показывают масштаб:
🌟 Инвестиции крупных и средних компаний в ИКТ в I квартале 2026 года выросли на 23,2% год к году, до 420,1 млрд рублей. 🌟 Аналитики ждут, что весь ИКТ-сектор России прибавит до 10% по итогам 2026 года. 🌟 По оценке компании «Эйлер», акции крупнейших поставщиков B2B-технологий в России могут удвоиться в цене в течение года — сопоставимого потенциала аналитики не видели давно.Главные драйверы роста — развитие цифровых сервисов и ИИ, импортозамещение и восстановление спроса. 📌 Что это значит для бизнеса И в России, и в мире деньги всё активнее идут не только в ИИ-продукты, но и в то, что помогает им масштабироваться. Поэтому компаниям стоит:
〰️ отдельно закладывать расходы на вычислительные мощности для ИИ, а не по остаточному принципу после выбора модели или продукта 〰️ вкладываться в кибербезопасность одновременно с ИИ 〰️ выбирать подрядчиков с учётом не только продукта, но и инфраструктурной зрелости — от неё зависит, получится ли масштабировать решение без проблем с мощностями и уязвимостями.Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
Вариант «не используем ИИ» не выбрала ни одна компания. Самые распространённые инструменты — большие языковые модели (81%), ИИ-агенты (72%) и RAG (57%). При этом базовые системы контроля безопасности ИИ внедряют только 23% опрошенных компаний. Из восьми основных мер защиты, например, инвентаризация ИИ-систем, назначение ответственного и оценка угроз, в среднем внедрено 1,9. У каждой третьей компании нет ничего из перечисленного.2️⃣ Бизнес внедряет ИИ-агентов без оценки риска
74% компаний тестируют или уже используют ИИ-агентов в рабочей среде — с реальными данными, пользователями и бизнес-процессами. Но оценку угроз для ИИ-решений провели только 9% компаний. Телеметрию по токенам контролируют 42%, а политику взаимодействия агентов с внешними инструментами разработали лишь 26%.3️⃣ Главный дефицит — специалисты
Число ИБ-инцидентов в России в начале 2026 года выросло на 68% год к году, а более 90% корпоративных сетей остаются уязвимыми к полному захвату через подрядчиков и цепочки поставок. На этом фоне спрос на аутсорс кибербезопасности (MSSP) вырос на 25% за первое полугодие: бюджетов и своих специалистов бизнесу по-прежнему не хватает. 70% компаний главным барьером называют нехватку ИБ-экспертизы в ИИ, тогда как нехватку бюджета назвал только 31%. При этом 82% из тех, кто пожаловался на нехватку экспертизы, не обучают сотрудников ИИ-безопасности, а в 46% компаний ответственность за неё размыта. Там же, где создали отдельную команду по ИИ-безопасности, доля внедрённых мер контроля вырастает в 4,2 раза.✏️ Что запомнить ИИ уже активно применяется в разработке и бизнес-процессах, но защиту для него пока не все успевают построить. Чем крупнее ИИ-стек компании, тем больше критических уязвимостей в её системе. Чтобы исправить ситуацию, рынку сегодня нужны люди и процессы: чётко определённый ответственный за ИИ-безопасность, а также анализ рисков теневого ИИ до того, как агенты получат ещё больше полномочий. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
〰️ К 2030 году рынку понадобится ещё около 160 км² площадок под дата-центры с доступом к энергии. Сейчас их около 81 км². 〰️ Плотность стоек резко растёт: передовые ИИ-системы уже доходят примерно до 250 кВт на стойку, следующее поколение может превысить 600 кВт. Это требует другой электрической и инженерной архитектуры. 〰️ Заявленное не равно построенному: из 262 ГВт мощностей ИИ-ЦОД, объявленных к 2030 году, реализованными могут оказаться менее половины.👀 В России дефицит ощущается ещё острее 85% российских ЦОДов сосредоточены в Москве и Петербурге, и наращивать мощности всё сложнее. В Петербурге, по данным iKS-Consulting, свободных мощностей остаётся менее 10%, а ввод новых за прошлый год упал с 14 до 5 тысяч. Одновременно растёт энергопотребление самих ЦОДов. Стойка с GPU требует около 50 кВт вместо привычных 5 кВт, а крупному ИИ-ЦОДу нужно не менее 200–500 МВт в одном месте и подстанция уровня 220 кВ. Чтобы справиться с растущим дефицитом, компании переходят на дизельную или газовую генерацию, а ЦОДы хотят запитывать от резервной мощности ТЭЦ. Энергетики же предлагают подключать новые ЦОДы Москвы и Подмосковья по IV категории надёжности — это схема с быстрым подключением, но без гарантированного резервного питания и с большим риском отключений. ✏️ К чему готовиться Мировой и российский тренды сходятся в главном: доступность энергии и плотность стоек определяют, где и когда появятся новые вычислительные мощности. Компаниям, которые планируют ИИ-проекты, стоит закладывать в сроки и бюджет не только закупку оборудования или облачных ресурсов, но и поиск площадки с гарантированным электроснабжением. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
Обычный агент на каждом шаге дозаписывает всю историю действий в диалог: что наблюдал, что делал, как рассуждал. Чем больше таких шагов, тем больше контекст — он растёт в геометрической прогрессии. SKILL.state оставляет модели только три вещи: исходное описание задачи, текущее структурированное состояние и последнее новое наблюдение. Промежуточные рассуждения используются только для выбора следующего шага и сразу удаляются. Для каждой задачи заранее задают, какие данные хранить. Например, для 100 разных CTF-задач — соревнований по поиску уязвимостей и скрытых код-флагов — прогресс агента сводится к пяти обновляемым полям: найденные флаги, проверенные гипотезы, активные файлы, рабочая директория, сводка команд. Вместо всей истории агент на каждом шаге видит одну компактную карточку с актуальным состоянием задачи.📌 Какие результаты В тесте на управление складом из 200 шагов SKILL.state потратил 122 тысяч токенов и правильно выполнил 94% действий. Агент с памятью на основе суммаризации потратил на ту же задачу 6,17 млн токенов — более чем в 50 раз больше — и справился с 84% действий. На реальных CTF-задачах SKILL.state решал 54,2% задач с первой попытки — на 7,8 п. п. больше лучшего аналога — и экономил 60–66% токенов. При общении с клиентами в службе поддержки он доводил до результата 58% диалогов, экономя до 45% токенов. Если считать не в токенах, а в задачах: обычному агенту 1 млн токенов (в среднем это стоит $10) не хватит даже для одной задачи в 200 шагов, а агент на архитектуре SKILL.state с тем же лимитом может выполнить около 8 таких задач. 💬 Можно ли использовать SKILL.state уже сейчас? Да, но готового сервиса для подключения нет — принцип SKILL.state нужно внедрять в архитектуру агента вручную. Так что отправляйте этот пост разработчикам — пусть разбираются, можно ли применить подход в ваших сценариях и сократить расход токенов. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
〰️ Сервисы Yandex Security позволяют защищать ресурсы клиентов, размещённые в локальной, гибридной и локальной инфраструктуре, а также у разных облачных провайдеров. Клиентам доступен мониторинг безопасности в едином интерфейсе. 〰️ В составе Yandex Security Deck появился отдельный модуль Access Analyzer для контроля доступов в системе, чтобы отслеживать использование ролей. 〰️ В сервисе Identity Hub появилась возможность беспарольной авторизации для организаций по лицу, отпечатку пальца или с помощью аппаратного ключа на базе технологий WebAuthn/FIDO2. 〰️ Новый тип проверки посетителей сайта от ботов — JS-Challenge. При стандартной активности пользователя проверка проходит незаметно — в фоновом режиме. Капча показывается только при наиболее подозрительных запросах. Это снижает нагрузку на посетителей и повышает эффективность фильтрации ботов.🔲 DataLens Platform — для снижения затрат на работу с данными до 30%
〰️ Платформа объединяет все этапы работы с данными: от загрузки и хранения до визуализации и ИИ-аналитики. 〰️ На DataLens Platform уже объединены хранилище данных, инструменты для обработки информации и создания отчётов, а также ИИ-помощник, которому можно задавать вопросы на обычном языке. Пользователь сможет работать с данными и получать готовые показатели в единой системе — без огромного количества прослоек из межсистемных интеграций. 〰️ Сначала DataLens Platform будет доступна в Yandex Cloud. Позднее Yandex B2B Tech планирует выпустить версии продукта для размещения в собственной инфраструктуре компании и для гибридного сценария.🔲 Автономные ИИ-агенты для разработки
〰️ На платформе SourceCraft появилась возможность подключать и настраивать автономных ИИ-агентов, например для разработки и проверки безопасности кода, или создавать агентов с собственными специализациями под ключ. 〰️ Агент работает под собственной учётной записью в GitLab как самостоятельный участник команды, выполняет поручение и передаёт результат на проверку. Если ему не хватает данных или требуется согласование, он сам обращается к команде. 〰️ По данным McKinsey, компании, которые встроили автономных ИИ-агентов в процесс разработки, более чем вдвое чаще добивались роста производительности свыше 20% по сравнению с теми, кто просто добавил ИИ-инструменты в существующие процессы. В среднем автономные агенты сокращают время на задачи разработки на 11,2%, а объём повторной работы — на 6,8%.Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
«Обычный бот в мессенджере малофункционален – он работает по заданному сценарию и выполняет ограниченный набор команд. ИИ-агент устроен иначе: он может сам определить, как решить любую задачу пользователя, найти и проанализировать нужные документы, а затем подготовить результат, например, в виде текста или презентации. Сценарии могут быть самыми разными: от поддержки клиентов до личного помощника для аналитических задач», — объяснил руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин.🔴 Как создать ИИ-агента Создать ИИ-агента можно на Yandex AI Studio. Можно воспользоваться всеми инструментами платформы, в частности это выбор генеративной модели, поиск в интернете и базах знаний, взаимодействие с внешними сервисами.
〰️ Telegram Опубликуйте агента в виде Telegram-бота, чтобы пользователи могли обращаться к нему в привычном чате. Для подключения нужно создать бота через BotFather и указать его токен при публикации в AI Studio. 〰️ Яндекс Телемост Сделайте агента доступным в Яндекс Телемосте — например, как корпоративного помощника для ответов по внутренней базе знаний и онбординга новых сотрудников. Бот создаётся в панели администратора Яндекс 360, затем подключается к агенту через интерфейс публикации AI Studio. 〰️ Виджет на сайте Разместите чат с агентом прямо на страницах компании, чтобы посетители могли задавать вопросы, выбирать товары и разбираться в услугах. Настройте внешний вид виджета и добавьте на сайт готовый фрагмент кода из AI Studio. 〰️ MAX Для получения токена необходимо зарегистрировать бота на платформе MAX для бизнеса и пройти модерацию — это доступно только для юрлиц.Кейс Высшей школы экономики Высшая школа экономики (ВШЭ) запустила для студентов факультета компьютерных наук Telegram-бота на базе технологий Yandex AI Studio. Он отвечает на учебные и организационные вопросы, используя внутреннюю базу знаний и сайт университета. Telegram-бот снимает с учебного офиса часть повторяющихся обращений студентов о выборе курса, получении справок и других организационных процессов. На запуск бота ушло около 20 минут без привлечения команды разработки. Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.
