18+
О тенденциях развития и применения технологий ИИ в России РБК на конференции ЦИПР поговорил с Григорием Атрепьевым, генеральным директором Yandex Cloud (входит в бизнес-группу Yandex B2B Tech).
Прежде чем мы подробно обсудим вопросы искусственного интеллекта, расскажите в целом о компании Yandex B2B Tech. Что она собой представляет и чем вы занимаетесь?
Yandex B2B Tech — это бизнес-группа Яндекса. Она объединяет те технологии, а также продукты и сервисы на их основе, которые в первую очередь могут быть полезны крупному бизнесу — как в России, так и за ее пределами.
Основные направления, или как мы их называем, бизнес-юниты, входящие в Yandex B2B Tech:
1) Yandex Cloud — портфель инфраструктурных решений, а также платформенных решений по работе с данными, безопасностью и искусственным интеллектом, о котором, думаю, мы сегодня поговорим подробнее;
2) Яндекс 360 — виртуальный офис, объединяющий сервисы, которые используют большинство офисных сотрудников;
3) Технологии управления автономным транспортом — это, скорее, взгляд в будущее, в сторону роботизированных решений в широком смысле этого слова.
Что особенно важно — во всех этих сервисах и продуктах современные технологии искусственного интеллекта, generative AI, уже нашли свое применение.
Какие в целом вы наблюдаете тенденции в развитии AI-сервисов?
Я бы выделил три основных направления развития ИИ на данный момент.
Первое — это переход к мультимодальным моделям. Это те модели, которые могут одновременно работать с текстом, изображениями и голосом. Они значительно расширяют спектр задач и сценариев, которые можно реализовать в существующих сервисах.
Второе — это развитие open source. Причем речь идет как о базовых моделях — например, громкие релизы DeepSeek или Qwen — так и об огромном количестве инструментов, которые создаются на их основе. За последние годы open source-подход позволил довести эти инструменты до приемлемого уровня качества.
Третье направление, скорее ориентированное на будущее, — это так называемые агенты. Это модели, которые выходят за рамки генерации текста или структурирования информации — они могут совершать действия. По сути, у языковой модели «появляются руки»: раньше она могла только думать и говорить, теперь может действовать — как в интернете, так и в закрытых IT-средах.
Насколько эти тренды уже интегрированы в Yandex B2B Tech?
Практически во всем портфеле наших решений эти тренды уже представлены. Приведу несколько примеров.
В Yandex Cloud у нас есть обширный парк моделей — как собственных, так и лучших из open source. Мы предлагаем инструменты, с помощью которых можно, например, построить ассистента, работающего с внутренней базой знаний, а также средства контроля качества его работы.
Что касается VLM-моделей, недавно мы анонсировали собственную разработку в этом направлении.
В Яндекс 360, например, есть нейроредактор для работы с документами, также через Яндекс 360 можно зайти в сервис Нейроэксперт, который позволяет в формате чата загружать и анализировать данные из разных источников, – Яндекс Диска, таблиц и других — и работать с ними как с единым массивом информации. Есть и нейрофильтр в почте, выделяющий самые важные письма.
Если говорить об автономном транспорте, то архитектура моделей, которые управляют автопилотом, во многом напоминает большие языковые модели. Это схожие по принципу технологии.
Какие AI-сценарии сегодня наиболее актуальны для бизнеса?
Первое — это сценарии, связанные с разработкой. Возможно, нам это ближе всего как технологической компании.
Второе — массовое обслуживание и коммуникации с клиентами: техническая поддержка, продажи, контакт-центры.
Третье — функции, связанные с юридическим сопровождением и HR. Это то, что мы уже видим в работе как внутри Яндекса, так и у наших клиентов, использующих наши сервисы.
Yandex Neurosupport — что это за проект? Расскажите подробнее.
Конечно. Yandex Neurosupport — это проект, направленный на улучшение качества технической поддержки с помощью генеративных моделей. Он вырос из внутренних задач. Мы начали с крупных сервисов, таких как Яндекс Маркет и Яндекс Еда, и исследовали, как можно повысить эффективность обработки обращений клиентов.
Эти обращения многочисленны, разнообразны по темам и структуре. Yandex Neurosupport помогает оператору поддержки собрать информацию о клиенте, его запросе, обратиться к внутренней базе знаний и сформировать готовый ответ. Оператор может его проверить, при необходимости скорректировать — или сразу отправить.
Следующий шаг — это автоматическая отправка ответа без участия оператора, когда мы уверены в корректности и полноте. Мы убедились, что этот подход значительно ускоряет время ответа и решения запроса. Теперь предлагаем эту технологию и внешним клиентам.
Сколько времени занимает разработка таких проектов?
На самом деле — не так много, если есть опыт реализации аналогичных проектов. Самые сложные — первые. Когда ты впервые автоматизируешь, скажем, HR-процессы или поддержку, это требует усилий. Но после этого каждый следующий проект делается быстрее.
Большая часть времени уходит не на саму разработку, а на сбор качественных обучающих данных. Чем они больше и лучше структурированы, тем выше качество результата, который выдает модель.
Какие планы у компании по развитию искусственного интеллекта?
Наша ключевая цель — создать платформу, которая решает сразу несколько задач.
Во-первых, это создание собственных агентов. Например, Yandex Neurosupport — это агент. Но можно создать агента для любого приложения — для бухгалтера, юриста, финансиста и так далее.
Во-вторых, объединение технологий и экспертизы, которые уже есть у нас, чтобы компании могли быстро — не медленнее, чем мы — создавать своих агентов. Из них вырастают прикладные сервисы.
Мы уже говорили про Нейросаппорт, но может появиться, например, нейроюрист или нейробухгалтер. Наша задача — построить экосистему: от технологий нижнего уровня, необходимых для создания агентов, до прикладных решений, построенных на их основе.
Смотреть все интервью студии РБК на ЦИПР 2025
О тенденциях развития и применения технологий ИИ в России РБК на конференции ЦИПР поговорил с Григорием Атрепьевым, генеральным директором Yandex Cloud (входит в бизнес-группу Yandex B2B Tech).
Прежде чем мы подробно обсудим вопросы искусственного интеллекта, расскажите в целом о компании Yandex B2B Tech. Что она собой представляет и чем вы занимаетесь?
Yandex B2B Tech — это бизнес-группа Яндекса. Она объединяет те технологии, а также продукты и сервисы на их основе, которые в первую очередь могут быть полезны крупному бизнесу — как в России, так и за ее пределами.
Основные направления, или как мы их называем, бизнес-юниты, входящие в Yandex B2B Tech:
1) Yandex Cloud — портфель инфраструктурных решений, а также платформенных решений по работе с данными, безопасностью и искусственным интеллектом, о котором, думаю, мы сегодня поговорим подробнее;
2) Яндекс 360 — виртуальный офис, объединяющий сервисы, которые используют большинство офисных сотрудников;
3) Технологии управления автономным транспортом — это, скорее, взгляд в будущее, в сторону роботизированных решений в широком смысле этого слова.
Что особенно важно — во всех этих сервисах и продуктах современные технологии искусственного интеллекта, generative AI, уже нашли свое применение.
Какие в целом вы наблюдаете тенденции в развитии AI-сервисов?
Я бы выделил три основных направления развития ИИ на данный момент.
Первое — это переход к мультимодальным моделям. Это те модели, которые могут одновременно работать с текстом, изображениями и голосом. Они значительно расширяют спектр задач и сценариев, которые можно реализовать в существующих сервисах.
Второе — это развитие open source. Причем речь идет как о базовых моделях — например, громкие релизы DeepSeek или Qwen — так и об огромном количестве инструментов, которые создаются на их основе. За последние годы open source-подход позволил довести эти инструменты до приемлемого уровня качества.
Третье направление, скорее ориентированное на будущее, — это так называемые агенты. Это модели, которые выходят за рамки генерации текста или структурирования информации — они могут совершать действия. По сути, у языковой модели «появляются руки»: раньше она могла только думать и говорить, теперь может действовать — как в интернете, так и в закрытых IT-средах.
Насколько эти тренды уже интегрированы в Yandex B2B Tech?
Практически во всем портфеле наших решений эти тренды уже представлены. Приведу несколько примеров.
В Yandex Cloud у нас есть обширный парк моделей — как собственных, так и лучших из open source. Мы предлагаем инструменты, с помощью которых можно, например, построить ассистента, работающего с внутренней базой знаний, а также средства контроля качества его работы.
Что касается VLM-моделей, недавно мы анонсировали собственную разработку в этом направлении.
В Яндекс 360, например, есть нейроредактор для работы с документами, также через Яндекс 360 можно зайти в сервис Нейроэксперт, который позволяет в формате чата загружать и анализировать данные из разных источников, – Яндекс Диска, таблиц и других — и работать с ними как с единым массивом информации. Есть и нейрофильтр в почте, выделяющий самые важные письма.
Если говорить об автономном транспорте, то архитектура моделей, которые управляют автопилотом, во многом напоминает большие языковые модели. Это схожие по принципу технологии.
Какие AI-сценарии сегодня наиболее актуальны для бизнеса?
Первое — это сценарии, связанные с разработкой. Возможно, нам это ближе всего как технологической компании.
Второе — массовое обслуживание и коммуникации с клиентами: техническая поддержка, продажи, контакт-центры.
Третье — функции, связанные с юридическим сопровождением и HR. Это то, что мы уже видим в работе как внутри Яндекса, так и у наших клиентов, использующих наши сервисы.
Yandex Neurosupport — что это за проект? Расскажите подробнее.
Конечно. Yandex Neurosupport — это проект, направленный на улучшение качества технической поддержки с помощью генеративных моделей. Он вырос из внутренних задач. Мы начали с крупных сервисов, таких как Яндекс Маркет и Яндекс Еда, и исследовали, как можно повысить эффективность обработки обращений клиентов.
Эти обращения многочисленны, разнообразны по темам и структуре. Yandex Neurosupport помогает оператору поддержки собрать информацию о клиенте, его запросе, обратиться к внутренней базе знаний и сформировать готовый ответ. Оператор может его проверить, при необходимости скорректировать — или сразу отправить.
Следующий шаг — это автоматическая отправка ответа без участия оператора, когда мы уверены в корректности и полноте. Мы убедились, что этот подход значительно ускоряет время ответа и решения запроса. Теперь предлагаем эту технологию и внешним клиентам.
Сколько времени занимает разработка таких проектов?
На самом деле — не так много, если есть опыт реализации аналогичных проектов. Самые сложные — первые. Когда ты впервые автоматизируешь, скажем, HR-процессы или поддержку, это требует усилий. Но после этого каждый следующий проект делается быстрее.
Большая часть времени уходит не на саму разработку, а на сбор качественных обучающих данных. Чем они больше и лучше структурированы, тем выше качество результата, который выдает модель.
Какие планы у компании по развитию искусственного интеллекта?
Наша ключевая цель — создать платформу, которая решает сразу несколько задач.
Во-первых, это создание собственных агентов. Например, Yandex Neurosupport — это агент. Но можно создать агента для любого приложения — для бухгалтера, юриста, финансиста и так далее.
Во-вторых, объединение технологий и экспертизы, которые уже есть у нас, чтобы компании могли быстро — не медленнее, чем мы — создавать своих агентов. Из них вырастают прикладные сервисы.
Мы уже говорили про Нейросаппорт, но может появиться, например, нейроюрист или нейробухгалтер. Наша задача — построить экосистему: от технологий нижнего уровня, необходимых для создания агентов, до прикладных решений, построенных на их основе.
Смотреть все интервью студии РБК на ЦИПР 2025