AI для бизнеса

В Россию приходит мировой тренд — доступ к ИИ за токены вместо аренды серверов Пока компаний покупают или арендуют мощности под ИИ, рынок постепенно движется к другой модели — оплате за фактическое потребление токенов. 🔴Если вы тестируете гипотезу, запускаете MVP и еще не понимаете будущую нагрузку, покупать инфраструктуру заранее невыгодно. Гораздо проще платить только за те токены, которые реально использовали. Так уже работает значительная часть мирового рынка ИИ. Что это дает? ▶️ниже порог входа в ИИ-проекты; ▶️не нужно сразу инвестировать в дорогие GPU; ▶️можно быстро тестировать идеи; ▶️легче считать экономику проекта до масштабирования. При этом для крупных нагрузок и постоянного использования собственная инфраструктура по-прежнему остается выгоднее. ⬛️Фактически рынок ИИ повторяет путь облачных технологий: от покупки железа к модели pay-as-you-go. И в ближайшие годы доступ к мощным моделям будет всё чаще восприниматься как коммунальная услуга — открыл, использовал, заплатил за результат. 🦾 AI для бизнеса

«От "дайте человека" к "дайте токенов"»: как Аскона перестроила финансы на ИИ-агентах Раньше руководители приходили с запросом «нам не хватает ресурсов, нужен ещё человек». Теперь звучит: «нам нужно больше токенов, чтобы масштабировать AI-агентов». Финансовый блок превращается в команду из 10–15 специалистов, которые управляют 45–60 ИИ-агентами. 🔴Для сравнения: вся финансовая функция Асконы — 77 человек. У сопоставимых по масштабу ритейлеров аналогичные функции насчитывают 200–300 сотрудников. Разница — в уровне автоматизации. Раньше ключевым инструментом были RPA-роботы. Но робот заменяет лишь одну стандартную операцию без принятия решений. ИИ-агенты берут на себя значительную часть функционала сотрудника, включая аналитику и базовые решения. 🔴Кейс 1 — нейроаналитик вместо отдела аналитики: Раньше запрос «почему просела категория подушек относительно прошлого года?» означал несколько дней работы аналитика. Сегодня сотрудник формулирует запрос в Telegram-боте, n8n маршрутизирует задачу в Claude, который сам обращается к витринам данных и ERP, анализирует отклонения по каждому SKU (десятки тысяч позиций), ищет драйверы изменений и сопоставляет внутренние и внешние факторы. На выходе — готовая аналитическая записка или дашборд. 🔴Кейс 2 — оплата счетов: Раньше на обработку одной заявки уходило 7–10 минут, а их тысячи. Теперь ИИ-агент сам забирает заявку из ЭДО, распознаёт документы через OCR, проводит проверки в ERP и отправляет платёж дальше. Сотрудники теперь управляют агентами, а не обрабатывают счета вручную. Стоимость внедрения одного агента не превышает нескольких сотен тысяч рублей. Запускать можно силами текущей команды аналитиков. Главный барьер — не бюджет, а готовность быстро перестраивать процессы. 🦾 AI для бизнеса

«Диасофт» выдал системным администраторам ИИ-помощника ИИ-ассистент появился там, где его сильно ждали: прямо в консоли администрирования серверов. «Диасофт» встроил его в Digital Q.AppServer — единую консоль управления серверами на базе TomEE и WildFly, реестр российского ПО №18179. Что умеет ИИ-помощник ▶️ Анализировать параметры конфигурации, рекомендовать настройки под требования регуляторов. ▶️ Обрабатывать логи и метрики в реальном времени, выявлять аномалии, предсказывать сбои, предлагать сценарии устранения. «Диасофт» позиционирует новинку как проактивного ассистента. Однако нет данных, какая именно модель находится под капотом ИИ-помощника. А это принципиальный момент. Как ИИ справляется с инцидентами Исследование ICCS 2025 фиксирует, как GPT-4o, Gemini и Mistral справляются с поиском первопричины сбоя. Модели анализировали реальные инциденты и должны были указать, где именно упала система. ⭐️ Даже в лучших условиях — когда модели давали примеры похожих случаев — Gemini ошибалась в каждом четвёртом инциденте: 74% точности против 82% у живого инженера. Без примеров результат падал до 44%.

Авторы исследования рекомендуют рассматривать ИИ как помощника, которому нельзя доверять самостоятельные решения.

Thoughtworks поделились наблюдением: проекты с ИИ-мониторингом проваливаются, когда в команде нет ответственного за работу с моделью, и никто не обновляет её под новые типы инцидентов. ❗️ Даже с учётом открытых вопросов «Диасофт» занял правильную нишу. Нагрузка на администраторов растёт, есть запрос на автоматизацию L2-диагностики. ИИ-помощника тоже никто не называет заменой реального специалиста. 🕹️ Серверная

Tesla выходит на рынок модульных дата-центров для ИИ — но есть нюанс Tesla подала заявку на товарный знак Megapod — модульные дата-центры для ИИ. Хотят продавать готовые «строительные блоки» для ИИ-дата-центров, объединяющий в одном корпусе серверы, сетевое оборудование, электропитание и охлаждение. ❗️Проблема в том, что у этого рынка уже есть безоговорочный лидер — NVIDIA GB200 NVL72: стоечный комплекс с жидкостным охлаждением, 72 GPU Blackwell и 36 процессоров Grace. Аналоги предлагают Dell и Supermicro. 🔴Tesla придётся войти в рынок, где доминирует компания, чьи процессоры обеспечивают большую часть мировой ИИ-инфраструктуры. 🔴А еще у Tesla нет собственного бизнеса по продаже вычислительного оборудования. Крупнейший кластер компании Cortex использует около 67 тысяч GPU от Nvidia. То есть Tesla — один из крупнейших клиентов Nvidia, а не её конкурент. 🔴Опыт собственных ИИ-систем тоже неубедителен. В августе 2025 года Tesla закрыла суперкомпьютер Dojo — Маск назвал его архитектуру «эволюционным тупиком». Собственные чипы AI5 и AI6 задерживаются, массовое производство ожидается лишь к концу 2027 года. ⬛️Но есть то, в чём Tesla реально сильна — энергетика. Системы накопления энергии Megapack и новое решение Megablock уже используются в ИИ-дата-центрах как буферные мощности. xAI Маска закупила Megapack примерно на $1 млрд для своих кластеров. Самый реалистичный сценарий: Megapod — это не конкуренция с Nvidia в вычислениях, а инфраструктура вокруг них. Электропитание, охлаждение, готовые модульные площадки. 🦾 AI для бизнеса

Ни GenAI единым: математика для систем управления нефтегазом Пока все носятся с чат-ботами, в промышленности ИИ решает другую задачу — находит оптимальные решения там, где тысячи ограничений и взаимосвязей. 🔴Российская компания HiveMind AI развивает систему интегрированного планирования «ИИ-Канторович», в основное которой (внезапно!) не генеративный ИИ, а математическая оптимизация (MILP). AI/ML-инструменты идут надстройкой. 🔴Система рассчитывает оптимальный сценарий работы предприятия — что производить, как загружать мощности, как выстраивать логистику. Конкретный кейс — нефтяная корпорация из ТОП-3: Три НПЗ, более 300 связей между объектами, пять видов транспорта, около 60 видов продукции, порядка 1000 событий планирования. ▶️Планирование занимало 2–3 дня вручную — стало 2–4 часа. Простые перерасчёты — практически мгновенно сократили простои вагонов и логистические расходы. Управление реальными производственными, логистическими и инфраструктурными системами — путь, по которому уже идут Китай, США, страны Ближнего Востока и Казахстан, создавая собственные платформы управления промышленностью. ⬛️Для России с её ограниченным доступом к зарубежным решениям — это вопрос не хайпа , а устойчивости. 🦾 AI для бизнеса

37,5% занятых россиян владеют навыками ИИ — но нужны они только 4,9% ВШЭ на данных Росстата проанализировала ИИ-навыки на российском рынке труда. Опрос охватил 314 тыс. человек и репрезентативен для 46,7 млн занятых. Это первое масштабное исследование такого рода. Уровни владения: Базовый — 22,7% (работа со стандартными чат-ботами и генераторами через готовые интерфейсы, мало отличается от бытового использования). Средний — 11,7% (специализированные ИИ-сервисы для прикладных задач). Продвинутый — лишь 3,2% (разработчики ИИ, ML-инженеры, аналитики данных). Кто владеет навыками: Возраст — главный фактор. Среди молодёжи 15–29 лет — 46–47%, после 50 лет — 30%. Образование тоже решает: среди работников с высшим образованием — 47%, со средним профессиональным — 33%. Гендерный разрыв минимален: 40% у мужчин, 36% у женщин. Для базового уровня барьеры входа почти отсутствуют — генеративный ИИ легко преодолевает возрастной и образовательный барьер. А вот на среднем и продвинутом уровнях образовательный градиент проявляется чётко. ⬛️Главный парадокс — феномен опережающего освоения. 37,5% владеют навыками, но только 4,9% говорят, что они нужны для их работы. Разрыв в 7,6 раза. Люди осваивают ИИ не потому что работа требует, а потому что рассматривают это как страховку своей конкурентоспособности на рынке труда. Хотя цифра 4,9% — это, скорее всего, заниженная оценка. Часть применения ИИ происходит в «серой зоне»: сотрудники используют открытые сервисы с личных устройств, и такие навыки не воспринимаются как формальное требование к работе. Реальный спрос — где-то между 4,9% и 37,5%, но ближе к нижней границе. Где ИИ нужен больше всего: Профессиональная и научная деятельность, финансы и страхование, информация и связь. Лидеры — специалисты по ИКТ, затем наука и техника, руководители. ⬛️Неожиданные лидеры — в традиционных отраслях. 41% госслужащих владеют навыками ИИ (используют для подготовки документов), хотя нужны они лишь 6%. Вероятно, это результат целенаправленных программ цифровой трансформации госсектора. 🦾 AI для бизнеса

ЦБ тестирует платформу для обмена данными между банками для обучения ИИ Банк России тестирует обмен данными, которые в дальнейшем могут использоваться для разработки ИИ-моделей, антифрод-систем и оценки рисков. Идея — институт «доверенных посредников». 🔴Это платформы, на базе которых финансовые организации смогут добровольно обмениваться данными для разработки моделей — особенно в социально значимых вопросах вроде антифрода. Предложение ЦБ озвучил ещё в ноябре 2025 года, и рынок его поддержал. Зачем это нужно — и кому. Российский рынок данных существенно меньше, чем в Китае или США. Сейчас в России два ключевых драйвера ИИ — «Яндекс» и «Сбер», которые обладают самыми широкими данными. В финансах доля «Сбера» в некоторых сегментах доходит до 70%. И возникает парадокс. Крупным игрокам данные других банков почти не помогут — у них и так всё есть. А вот средним и небольшим банкам с маленькими собственными базами наработки крупных игроков определённо помогут. То есть платформа выгодна в первую очередь малым и средним. ⬛️До сих пор нет единой модели подсчёта экономического эффекта от ИИ. Как говорит председатель ассоциации «Финансовые инновации» Роман Прохоров:

Хайп вокруг ИИ — это хорошо, но хотелось бы иметь и какой-то реальный измеритель экономического эффекта.

🦾 AI для бизнеса

Власти передумали запрещать иностранный ИИ в России и обновили законопроект об ИИ Из финальной версии законопроекта об ИИ исчезли самые жёсткие ограничения, которые весной вызвали споры у бизнеса. 22 июня документ рассмотрит правкомиссия, до конца недели его могут внести в Госдуму. Главное изменение — документ сократился. Было больше положений, осталось 13 страниц и 13 статей. Регулирование теперь касается только больших фундаментальных моделей — от 1 млрд параметров. Решения «поменьше», включая модели на открытом коде и решения в области компьютерного зрения, под требования не подпадают. Модели разделили на два типа: 🔴«Суверенная» — разработана российским юрлицом на всех этапах и работает только на инфраструктуре в РФ. 🔴«Национальная» — существенно разработана российским юрлицом, но может включать компоненты с открытым исходным кодом. Формулировку «доверенные» модели убрали — требования к софту для КИИ уже прописаны ФСТЭК и ФСБ отдельно. На объектах критической инфраструктуры можно работать только с «суверенными» и «национальными» моделями. Они же единственные претенденты на господдержку. Что убрали из проекта. 🔴Запрет на использование зарубежных нейросетей в принципе — его не будет. 🔴Обязательную маркировку ИИ-контента — теперь нужно лишь предоставить пользователю возможность маркировать, не обязательно делать это принудительно. 🔴Усиленную ответственность владельцев ИИ-сервисов — сократили до общей формулировки «несут ответственность в соответствии с законодательством РФ». 🔴Регулирование центров обработки данных. 🔴Почти все вопросы авторского права, включая спорное право разработчиков обучать модели на защищённых данных безвозмездно. 🔴Ограничения для «трансграничных» моделей. Основные положения вступают в силу с 1 сентября 2026 года, нормы о полномочиях правительства — с 1 марта 2027 года. ❗️Уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать минимум до 1 сентября 2032 года, при условии что данные обрабатываются на территории России. Частный бизнес никто не обязывает переходить исключительно на российские модели. ⬛️Григоренко подчеркнул: речь не о запрете или ограничении доступа к иностранным нейросетям. Задача — создать условия, при которых отечественные разработки получают приоритетную поддержку, особенно в чувствительных отраслях — госуправлении, обороне, здравоохранении. Российский рынок уже строит продукты на основе зарубежных открытых моделей — Qwen, DeepSeek, Llama. Жёсткий запрет остановил бы работу множества сервисов. 🦾 AI для бизнеса

NVIDIA раздаёт мощный ИИ бесплатно — и зарабатывает на этом больше конкурентов NVIDIA выпустила Nemotron 3 Ultra — крупнейшую открытую модель в линейке Nemotron 3. В открытый доступ выложили веса, обучающие данные и сами методики обучения. Можно скачать, дообучить на своих данных и запустить на своей инфраструктуре. Это гибрид из трёх подходов: ▶️слои Mamba-2 (быстро обрабатывают длинные тексты) ▶️слои внимания (удерживают большие объёмы в памяти ▶️латентная смесь экспертов (направляет запрос только к нужным «специалистам»). Всего 550 млрд параметров, но на обработку токена задействуется только около 55 млрд. Контекстное окно — 1 млн токенов, скорость свыше 300 токенов в секунду. Результат: в 5–6 раз большая пропускная способность и на 30% ниже стоимость задач. 🔴На что рассчитывает NVIDIA Главная ценность релиза не в самой модели, а в экосистеме вокруг оборудования NVIDIA. Тот, кто запускает Nemotron, скорее всего делает это на видеокартах NVIDIA, дообучает её программными инструментами компании и разворачивает на её же софте. Открытость — не благотворительность, а способ привести разработчиков обратно к покупке железа. При капитализации свыше $5 трлн обучение модели, которое стоило вероятно сотни миллионов долларов, для NVIDIA почти незаметная статья расходов. Продажи видеокарт покрывают исследования с запасом. 🔴По своей эффективности модель не лидер 48 баллов по Intelligence Index — лучший результат среди открытых моделей США, но в мире уступает Kimi K2.6 (54 балла) и DeepSeek. Отставание открытых моделей от закрытых оценивается в 3–7 месяцев. Но для большинства задач это не критично. Банку, который ставит модель для обработки кредитов на своих серверах, не нужен флагманский интеллект — нужна модель, которую можно дообучить на закрытых данных и держать в защищённом контуре. ⬛️Есть и политический контекст. Открытую модель можно проверить, изменить и развернуть на своих серверах — это привлекательно для стран, которые строят независимый национальный ИИ. Такую модель никто не отключит удалённо, что особенно ценно на фоне недавних ограничений вокруг закрытых моделей. 🦾 AI для бизнеса

#дайджест Про безопасность. 🔴Российский бизнес боится ИИ: 42,5% отказываются внедрять из-за рисков утечки данных. 🔴ЦБ выпустил первые методические рекомендации по защите ИИ-систем в финансах. 🔴SoftBank и OpenAI запустили Patching as a Service — кибербезопасность как сервис для ИИ-систем. Про инфраструктуру. 🔴ПСМ запускает локальные ИИ-контуры для промышленности. 🔴Qualcomm готовится к миру без приложений и разрабатывает 40+ устройств с локальным ИИ. Про деньги. 🔴Российский рынок ПО для ИИ вырастет в 4 раза к 2030 году — с 25 до 94,8 млрд рублей. 🔴ИИ может вернуть девелопменту маржинальность 2022 года — эффект до 0,9 трлн рублей в год. 🔴Реклама в ИИ-поиске станет самым быстрорастущим сегментом рекламного рынка к 2031 году. Про регулирование и геополитику 🔴Совфед хочет закрепить авторские права на ИИ-контент за людьми, а не за разработчиками моделей 🔴Mistral оказался самой уязвимой к российским нарративам моделью среди протестированных. 🔴Microsoft поместил Россию на 117-е место по использованию ИИ — наши данные говорят про топ-20. Про людей и производительность. 🔴ИИ экономит сотрудникам 11 часов в неделю — но 6 из них уходят на присмотр за самим ботом. 🦾 AI для бизнеса

ИИ разделил рынок труда на две части PwC проанализировала более миллиарда вакансий в 27 странах. Главный вывод: ИИ делит рынок труда на два трека. 🔴«Профессионализированные» роли (радиологи, рекрутеры) — где ИИ автоматизирует рутину, а человеческая экспертиза становится только важнее. 🔴Они растут вдвое быстрее, чем «демократизированные» роли (менеджеры IT-сервисов, медицинские секретари) — где ИИ просто упрощает выполнение задачи. Зарплаты в первой категории растут на 42% быстрее. ▶️Компании, активно использующие ИИ, нанимают быстрее (52% против 36%) и платят больше (рост зарплат 24% против 17%), чем менее ИИ-ориентированные конкуренты. Джо Аткинсон, глобальный директор PwC по ИИ:

Компании с наибольшей отдачей от ИИ используют его для усиления человеческой экспертизы, а не просто для автоматизации. Именно поэтому они отрываются по продуктивности и росту.

▶️Топ-20% компаний, наиболее экспонированных к ИИ, показали рост производительности труда на 163% относительно 2018 года — почти в пять раз выше, чем у остальных ИИ-ориентированных компаний. ▶️Вакансии, требующие конкретных ИИ-навыков, растут почти в 8 раз быстрее общего рынка труда (69% против 9%). ▶️Надбавка к зарплате за ИИ-навыки достигла 62% (была 57% год назад). В отдельных отраслях, например в потребительском секторе, надбавка доходит до 118%. Самое неожиданное — про junior-позиции. ▶️В США позиции начального уровня, наиболее подверженные ИИ, в 7 раз чаще требуют традиционных «senior»-навыков — лидерства, креативности, умения работать с людьми. Такие вакансии выросли на 35% с 2019 года, в то время как остальные junior-позиции сократились на 10%. Пит Браун, глобальный лидер PwC по работе с персоналом:

Традиционная связь между опытом и экспертизой меняется. ИИ убирает часть рутинной работы, которая раньше служила своеобразным “учением”, и одновременно повышает требования к суждению, лидерству и адаптивности на гораздо более раннем этапе карьеры.

🦾 AI для бизнеса

SoftBank и OpenAI запустили Patching as a Service — новую модель кибербезопасности SoftBank совместно с OpenAI представили продукт Patching as a Service — решение для защиты от кибератак и утечек данных, связанных с использованием ИИ. Продвигается через совместное предприятие на японском рынке. 🔴Что такое Patching as a Service и почему это важно. Классическая модель кибербезопасности: компания покупает защитное ПО и сама занимается обновлениями и патчингом. Patching as a Service переносит эту ответственность на провайдера — он постоянно мониторит уязвимости и устраняет их как услугу, без участия клиента. 🔴Применительно к ИИ — модели обновляются быстро, новые уязвимости появляются постоянно, а внутренних компетенций у большинства компаний не хватает. Мы уже писали, что Microsoft выпустил RAMPART именно для этой задачи — тестирования агентов на уязвимости. SoftBank и OpenAI идут дальше: не инструмент, а готовый сервис. ⬛️Запуск совпал с блокировкой США моделей Anthropic для иностранных граждан из соображений безопасности. 🦾 AI для бизнеса

Рейтинг нейросетей в русскоязычных соцсетях Brand Analytics проанализировал не трафик и не рекламу, а живые пользовательские упоминания — как люди сами рассказывают о том, что генерируют, тестируют и какие задачи решают. 🔴Тройка лидеров: ChatGPT, Claude — и российская Алиса AI. Наш «Яндекс» встал в один ряд с мировыми флагманами по живым упоминаниям. 🔴Тут вопросов нет: Алиса встроена в главный для россиян поисковик и массовые потребительские устройства. Следом — Gemini, DeepSeek, Grok. Затем нишевые: Suno (музыка), Codex (код), NanoBanana (изображения). Их обсуждают меньше, но активно — в профессиональных и творческих сообществах. ⬛️GigaChat от Сбера оказался ниже ожиданий — но не потому что плохой, а потому что корпоративный. Старается рекламироваться и зайти в B2C, но корпоративные внедрения редко выходят в публичное поле соцсетей. 🦾 AI для бизнеса

Qualcomm готовится к миру без приложений Глава Qualcomm Криштиано Амон убеждён, что ИИ-агенты изменят не только железо, но и саму логику взаимодействия с устройствами. Компания разрабатывает свыше 40 устройств с локальным ИИ — наушники с камерами, ювелирные украшения со встроенной электроникой, булавки. 🔴Любой предмет, который всегда с человеком, может стать точкой доступа к ИИ-агенту. Смартфоны не исчезнут, но их будут дополнять другие форм-факторы. Умные очки сейчас продаются десятками миллионов в год. 🔴По прогнозу Амона, через несколько лет — сотнями миллионов, а в перспективе могут догнать смартфоны (1,26 млрд штук в 2025 году). Главный его тезис: агенты окажутся на переднем крае взаимодействия с устройствами. Не приложения, не браузер — агент. Это меняет всё: от дизайна устройств до того, кто будет главным игроком на рынке. На рынок ИИ-устройств выйдут новые крупные игроки — компании, разрабатывающие агентов. Сбор данных через собственные устройства позволит им постоянно улучшать свои продукты.

Ни одно из имеющихся сегодня устройств не готово к будущему.

🦾 AI для бизнеса

Positive Technologies сделала ИИ-помощника для кибербезопасности ИИ-помощник PT Nеaira берет на себя рутинную работу аналитиков, помогает быстрее расследовать инциденты, писать правила для SIEM и разбирать отчеты по уязвимостям. В пилотах PT Naira уже ускорила расследование инцидентов на 50–60%. По данным Positive Technologies, число киберпреступных техник с применением ИИ за последний год выросло вдвое. Языковые модели помогают автоматизировать атаки, писать вредоносный код и быстрее искать уязвимости. 🔴При этом через SOC ежедневно проходит от 4 до 10 тыс. оповещений. Аналитики успевают изучить только около 37% из них. Остальное — либо откладывается, либо теряется в шуме. И именно там может прятаться реальная атака. Что делает PT Naira: ▶️ускоряет расследование инцидентов в MaxPatrol SIEM на 50–60%; ▶️собирает данные по событию без ручного переключения между системами; ▶️помогает составлять запросы и правила для SIEM; ▶️сокращает подготовку сложных правил до десятков минут; ▶️для специалистов без опыта снижает время на такие задачи почти на 90%; ▶️объясняет уязвимости из отчетов PT BlackBox Scanner; ▶️переводит объемный технический отчет в понятный план действий. Ассистент закрывает самую больную часть работы ИБ-команды — рутину, контекст и первичный анализ. Важно, что PT Naira помогает снижать риск человеческой ошибки. Например, начинающий аналитик может увидеть карточку события с известным процессом из типового расположения и закрыть ее как безопасную. Но именно под такие легитимные процессы часто маскируют инсайдерские атаки. PT Naira по запросу показывает, что фактическое поведение процесса не совпадает с тем, чем он кажется. И это уже не просто ускорение, а повышение качества расследования. 🦾 AI для бизнеса

«Сколково» запускает AI mini-MBA для топ-менеджеров Фонд «Сколково» совместно с EdTech-компаниями «Максимум» и «Профилум» запускает программы дополнительного образования на базе школы «Вертикаль.Сколково». 🔴Программа AI mini-MBA по использованию ИИ для стратегического развития бизнеса ориентирована на руководителей высшего звена. Запрос на обучение топ-менеджмента работе с ИИ — один из самых распространённых у корпоративных заказчиков, несмотря на общее падения рынка ДПО. ⬛️Мы недавно писали, что исследование СберУниверситета показало, что 74% российских топ-менеджеров плохо умеют интегрировать ИИ-агентов в рабочие процессы. Рынок образования реагирует на этот дефицит. 🦾 AI для бизнеса

Реклама в ИИ-поиске станет самым быстрорастущим сегментом рекламного рынка По прогнозу WPP Media, к 2031 году на рекламу в ИИ-поиске будет приходиться 39,2% всех расходов на поисковую рекламу. 🔴Сейчас это около 2% — $5,1 млрд в 2026 году. Рост будет происходить за счёт перераспределения бюджетов из традиционного поиска и электронной коммерции. США пока занимают 60% мирового рынка рекламы в ИИ-поиске. ⬛️Трафик уходит из Google в ChatGPT, Perplexity и аналоги. Бюджеты последуют за трафиком. Бренды торопятся занять место на новой цифровой территории раньше конкурентов — так же, как когда-то гонялись за первыми строчками в Google. Но эксперты предупреждают: развитие рекламы в генеративном ИИ не гарантировано. ⬛️Мы уже писали про данные Gartner: 62% пользователей называли информацию от ИИ-инструментов пустой тратой времени. Доверие аудитории ещё предстоит завоевать. 🦾 AI для бизнеса

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 часов уходят на присмотр за самим ботом Work AI Institute опросил 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии. Сотрудники действительно экономят время — в среднем 11 часов в неделю. Но более 6 часов из них уходят на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ. 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. 🔴Но бизнес этого не чувствует: только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря ИИ. Сотрудники всё чаще выступают менеджерами ИИ-агентов, а не исполнителями. 41% опрошенных не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам. ⬛️Профессор Калифорнийского университета Пол Леонарди замечает: многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы, искать ошибки, доделывать результаты вручную. 🦾 AI для бизнеса

Российский рынок ПО для ИИ вырастет в четыре раза к 2030 году По исследованию Apple Hills Digital и VK Tech, рынок вырос с 13,5 млрд рублей в 2022 году до 25 млрд в 2025-м. 🔴К 2030 году достигнет 94,8 млрд рублей при среднегодовом росте 30,5%. Структура рынка неочевидная: ▶️76% — прикладное ПО (сервисы речи, компьютерное зрение), ▶️и только 24% — платформы ИИ. Но именно платформы растут быстрее всего — прогноз 50% в год до 2030 года. ▶️Фундаментальные GenAI-модели за три года выросли с 0,1 до 2 млрд рублей. Способ поставки меняется: пока доминирует локальное развёртывание (62%), но облако растёт быстрее и к 2030 году займёт 43% рынка. Дмитрий Лазаренко, VK Tech:

Ценность создаёт не сама модель, а слой, который связывает её с данными и конкретным бизнес-процессом. Выигрывает не тот, кто первым купил технологию, а тот, кто встроил её в работающий процесс

🦾 AI для бизнеса

Rambler&Co создал новую позицию директора по работе с клиентами — и сразу поставил туда ИИ-специалиста Тимур Спиридонов стал директором департамента по работе с клиентами Rambler&Co. 🔴Такой позиции в структуре медиахолдинга раньше не было. Фокус — AI-Driven продукты: формирование продуктовой матрицы, вывод конверсионных решений на рынок. Ключевая компетенция Спиридонова — трансформация Data-сигналов и AI/ML-продуктов в понятные бизнесу инструменты. ⬛️Новую позицию создали именно под ИИ-трек. Не «назначили технаря», а сформировали роль, которая соединяет технологию с коммерческой дистрибуцией. 🦾 AI для бизнеса