- Роман РожковРедакция Forbes
«Яндекс» готовит к запуску в сентябре «Алису AI для бизнеса» — решение на базе семейства ИИ-моделей для сектора В2В, которое позволит подключить к агентным способностям ключевые сервисы, используемые компаниями в работе (CRM, бухгалтерию, документооборот, почту, диски и т. п.), узнал Forbes. Объем рынка корпоративных ИИ-решений в России может вырасти до 180 млрд рублей к 2030 году. У «Яндекса» есть шанс стать его лидером, считают эксперты, но для этого компании нужно будет выдержать конкуренцию с тем же «Сбером», уже активно работающим в этой области
Бизнес в кармане
В сентябре «Яндекс» выпустит на рынок собственное B2B-решение «Алиса AI для бизнеса», рассказал Forbes в ходе интервью руководитель направления «Алисы» и умных устройств «Яндекса» Валерий Стромов. По его словам, оно позволит подключить к агентным способностям «Алисы AI» CRM, бухгалтерию, документооборот, почту, диски — контур ключевых сервисов, которые предприниматель или сотрудник использует в работе.
Фактически продукт будет поставляться в двух вариантах. «Первый — коробочное решение, как ChatGPT Work или Claude Cowork: в веб-версии или мобильном приложении можно будет просто переключаться между обычным режимом и рабочим. Это будет продукт для малого и среднего бизнеса и крупных компаний, которым подходят облачные решения, — поясняет Стромов. — Второй — прежде всего для крупного бизнеса, который хочет кастомизации: запуска на своем собственном «железе» или в гибридном формате и создания агентов под узкопрофильные задачи бизнеса на определенных моделях — для такого продукта у нас будет отдельное направление в Yandex B2B Tech».
Во сколько «Алиса AI для бизнеса» обойдется компаниям, в «Яндексе» обещают раскрыть позже. Согласно предварительной модели расчетов, базовые возможности сервиса будут доступны по подписной модели. «Дальше есть более продвинутая подписка для основной аудитории, которая уже распробовала продукт. И для больших организаций либо для активного МСБ есть еще токенная модель — как pay-as-you-go у облачных провайдеров: когда базовой подписки не хватает, бизнес доплачивает за фактическое потребление и может использовать продукт всеми сотрудниками без ограничений по объему», — говорит Валерий Стромов.
По словам топ-менеджера, в этом году были запущены два значимых продукта в этой категории: указанные выше Claude Cowork и ChatGPT Work, которые позволяют подключать разные внешние инструменты. «Но зарубежные инструменты довольно дорогие, они закрыты, их сложно интегрировать в компанию, — рассуждает он. — Хочется, чтобы у предпринимателя весь его бизнес был буквально в кармане: спросить, случилась ли вчера поставка, есть ли проблемы на складе, что там с документами, забронировать что-то на завтра». «Яндекс» уже приступил к пилотным проектам с рядом компаний, которые Стромов не назвал, ограничившись направлением работы: в их числе, например, крупная компания в потребительском сегменте, ретейл, есть одна юридическая организация и охранный бизнес.
«Реальный эффект видят менее 10%»
По данным исследования компаний Onside и Just AI, три четверти российского рынка GenAI — это корпоративный сегмент. На B2B приходится 44 млрд рублей из 58 млрд рублей общего объема по итогам 2025 года. При этом границы между сегментами размыты: микро- и малый бизнес часто использует B2C-сценарии (модель подписки на доступ к облачным сервисам в браузере), конечные пользователи используют нейросети для рабочих задач.
«По оптимистическому сценарию российский рынок GenAI может вырасти до 778 млрд рублей к концу 2030 года, что соответствует среднегодовым темпам роста 68%. Условия реализации такого сценария — успешное масштабирование B2B-внедрений в 2026–2027 годах и снятие разрыва между ожиданиями от технологии и измеримыми экономическими эффектами», — говорится в исследовании. Эксперты Yandex Cloud оценивают перспективы роста рынка корпоративных ИИ-решений скромнее: прогноз к 2030 году — от 90 млрд до 180 млрд рублей, при этом сегмент генеративного ИИ может занять около половины рынка (около 85 млрд рублей).
Согласно данным исследования «Яков и Партнеры» (декабрь 2025 года, интервьюировали топ-менеджеров около 160 крупнейших российских компаний из 16 отраслей), к 2025-му подавляющее большинство рынка уже внедрило ИИ хотя бы в одну функцию. Отдельные технологически развитые индустрии — IT, телеком, банкинг — в три–пять функций. Туда же в России попали строительство, недвижимость и медтех: отрасли, которым был нужен скачок производительности. При этом 88% российских компаний используют ИИ, но реальный эффект пока видят менее 10%.
Telegram-канал Forbes.RussiaКанал о бизнесе, финансах, экономике и стиле жизниПодписаться
«Главным ограничением остается человек»
Сотрудники организаций уже самостоятельно привыкли к генеративному ИИ и ожидают от компаний, что те предоставят им такие инструменты для работы, размышляет CEO Napoleon IT и сооснователь AI Talent Hub Павел Подкорытов. В среднем больше половины сотрудников, по его оценке, так или иначе успешно используют генеративный ИИ в повседневной жизни. «А вот компании к предоставлению таких инструментов своим сотрудникам зачастую не готовы. Поэтому образуется так называемый shadow AI: сотрудники начинают решать корпоративные задачи и загружать корпоративные данные в личные аккаунты. Это неправильно и потенциально опасно», — считает эксперт. Именно этот разрыв между ожиданиями среднего сотрудника, который хочет использовать генеративный ИИ, и возможностями компаний, которые пока не дают своим сотрудникам современные инструменты, сегодня и призвана решить «Алиса AI для бизнеса», полагает Подкорытов.
«У «Яндекса» есть шанс стать одним из лидеров корпоративного ИИ в России, но я бы не говорил, что рынок уже его, — рассуждает технологический предприниматель, AI-фаундер и основатель сообщества heg.ai Павел Хегай. — У компании есть доказанные победы в B2B, взятые качеством продукта, а не только дистрибуцией. Но модель под капотом у «Алисы» пока не относится к мировому фронтиру». По его словам, «Яндекс» стартовал с весов открытой китайской Qwen3, а дальше сам провел полный цикл обучения на своих данных. «Ее контекст, то есть объем текста, который модель удерживает в голове за один раз, примерно в десять раз меньше, чем у мировых лидеров. Для бизнеса это значит, что регламент или договор на сотню страниц целиком в нее уже не положишь, а корпоративные задачи часто состоят именно из длинных документов и цепочек действий, — полагает он. — В своих тестах «Яндекс» сравнивает модель не с GPT и Claude, а с открытыми DeepSeek и Qwen. Это довольно честно показывает, как компания сама оценивает свою позицию».
Потребительская и корпоративная агентность — это «разные виды спорта», продолжает Хегай. «Забронировать столик можно за короткую цепочку действий. Результат виден сразу, ошибка стоит недорого. Корпоративный агент делает десятки шагов в чужих системах, работает с правами доступа и должен не потерять задачу. Здесь ограниченный объем контекста становится проблемой. Инфраструктура у «Яндекса» сильная, модельный слой еще придется догонять», — считает он.
При этом «Яндекс» будет не единственным в этом сегменте. На российском рынке сейчас лидером является «Сбер», который выпустил GigaChat с широкой интеграцией с корпоративными средами в России, необходимыми возможностями в области безопасности и, более того, собственной сильной моделью, говорит Павел Подкорытов: «Яндекс» тоже вступает в эту игру».
«Уже есть GigaChat, T-Pro, Cotype, есть открытые китайские модели, которые компании ставят в свой контур и которые хостит сам «Яндекс», — продолжает Хегай. — Клиент будет выбирать качество на своей задаче, безопасность и способность довести пилот до работающего процесса. Последнее часто важнее модели. Почти все корпоративные ИИ-пилоты, которые я видел, заканчиваются красивой демонстрацией. Никто не садится рядом с командой, не разбирает данные и интеграции и не дожимает решение руками».
Поэтому нужна роль Forward Deployed Engineer (FDE): сильного инженера внутри клиента, который собирает решение на его системах, а опыт возвращает в продукт, убежден Хегай. FDE работают непосредственно рядом с сотрудниками компании, которым предоставлены ИИ-инструменты, и помогают адаптировать их к конкретной рабочей среде и повседневным рутинным операциям, согласен Подкорытов. «Мы сами проходили ИИ-трансформацию команды и увидели простую вещь: речи о стратегии почти не работают. Сработали хакатоны, совместный вайб-кодинг и несколько энтузиастов, которые потянули остальных. Главным ограничением остается человек», — заключает Павел Хегай.
Источник: www.forbes.ru
