GoTech Innovation


Гео и язык канала: Россия, Русский


GoTech Innovation – с 2009 года оказывает корпорациям и венчурным фондам услуги по поиску стартапов и технологических компаний в России и мире, проводит демо дни и акселерационные программы.
Сайт https://gotechinnovation.com

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Статистика
Фильтр публикаций


Внедрение ИИ перестало быть автоматическим гарантом роста продуктивности. В 2026 году компании сталкиваются с новым парадоксом: инструменты работают, модели успешно выводятся в production, а измеримая бизнес-отдача стагнирует.

Разобрали два свежих исследования - ActivTrak и Domino Data Lab, чтобы понять, где именно ломается цепочка «технология → результат».

🤖 ИИ не заменяет работу — он её умножает
По данным ActivTrak, 80% сотрудников уже используют AI-инструменты, а время в них выросло в 8 раз. Но вместо разгрузки — обратный эффект: время в почте у AI-пользователей выросло на 104%, в чатах — на 145%. Рабочий день стал короче, но намного плотнее. Фокус-эффективность упала до 60% (трехлетний минимум), а средняя непрерывная сессия работы сократилась до 13 минут. Компании используют в среднем 7+ AI-инструментов, что создает фрагментацию и потерю концентрации.

📉 Скрытая проблема: «золотая зона» есть, но в неё никто не попадает
ActivTrak выявил четкий «sweet spot»: максимальный рост продуктивности (95%) показывают сотрудники, тратящие на ИИ ровно 7–10% рабочего времени. Но в эту зону попадают лишь 3% пользователей! 57% используют нейросети менее 1% времени — то есть поверхностно, без реального влияния на процессы. Компании измеряют adoption rate, но не видят, как ИИ меняет реальную работу — это и есть «AI Measurement Gap».

👁️‍🗨️ Разрыв «последней мили»: модели в production, но не в бизнесе
Domino Data Lab показывает другую сторону проблемы: 93% компаний научились выводить ИИ в production, но 57% признают, что ROI не поспевает за инвестициями. Причина — успех измеряют техническим деплоем, а не влиянием на решения. В каждой десятой компании бизнес-пользователи вообще не имеют прямого доступа к AI-инсайтам. Вместо интеграции в процессы результаты «зашиты» в отчеты и дашборды. Модель работает, но бизнес её не использует.

Парадокс governance: контроль ускоряет, а не тормозит
Пока 41% компаний масштабируют агентный ИИ без выстроенного управления, лидеры показывают обратное: 75% организаций со зрелым AI-governance внедряют решения быстрее и безопаснее. Строгий контроль, аудит и compliance — не барьер, а фундамент для масштабирования. Особенно это видно в финсекторе, где регуляторика стимулирует выстраивать правильные процессы.

Что делать бизнесу:

Сменить метрики: измерять не «выданные лицензии», а глубину интеграции ИИ в процессы и влияние на решения.
Управлять фокусом: помогать командам попадать в «золотую зону» 7–10% времени в AI и защищать время для глубокой работы.
Закрывать last-mile gap: встраивать AI-инсайты напрямую в интерфейсы принятия решений, убирать посредников.
Внедрять governance с начала: контроль и аудит — это не бюрократия, а условие безопасного масштабирования.

💡 Вывод: В 2026 году конкурентное преимущество дает не факт наличия ИИ, а операционная дисциплина — умение превратить технологический потенциал в измеримые результаты, не потеряв фокус и вовлеченность команды.

Источники:
ActivTrak, State of the Workplace 2026: https://www.activtrak.com/resources/state-of-the-workplace/
Domino Data Lab, Enterprise AI Report: https://domino.ai/enterprise-ai-report


Sensor Tower — компания, которая отслеживает рынки мобильных приложений, цифровой рекламы и веб-трафика, — выпустила Digital Market Index за 2 квартал 2026 года. Главный сюжет квартала: аудитория вышла на плато, а выручка продолжает расти.

💰 Установки замерли, деньги растут
Выручка от покупок внутри приложений (подписки, платные загрузки и встроенные покупки в App Store и Google Play) составила $43,6 млрд — на 5,3% больше, чем год назад. Скачиваний при этом 36,8 млрд, на 0,3% меньше: 3 года подряд рынок держится в коридоре 36–38 млрд установок за квартал.

Весь прирост дают неигровые приложения — рекордные $24,4 млрд (+14,6%). Игры, наоборот, теряют: $19,2 млрд (−4,5%), впервые ниже $20 млрд после 9 кварталов выше этой отметки, и минус 12% по загрузкам. Из крупных жанров в плюсе только головоломки — плюс 17% выручки.

Лучше всего смену модели видно по утилитам — служебным приложениям вроде браузеров и файловых менеджеров: скачиваний у них на 7% меньше, а выручки на 33% больше. Издатели перестали гнаться за объёмом установок и переключились на подписки. По той же причине Google Play растёт втрое быстрее App Store (+9,7% против +3,2%), хотя в абсолютных числах вдвое отстаёт: $14,3 млрд против $29,3 млрд.

🤖 ИИ-приложения удвоили выручку за год
Категория генеративного ИИ выросла на 108%. ChatGPT удерживает около 60% её выручки: $1,4 млрд за квартал (+82%) и 2 млрд накопленных скачиваний. При этом установки у него три квартала подряд держатся на уровне около 250 млн против пика в 300+ млн годом ранее — приложение перешло от захвата аудитории к её монетизации.

Конкуренты растут кратно с низкой базы: Claude, Grok и Gemini увеличили выручку минимум в 7 раз за год. Claude поднялся с 7-го на 2-е место в категории и впервые вошёл в топ-10 самых прибыльных неигровых приложений мира, прибавив 34 позиции за квартал.

🌍 Прирост по выручке уходит в Европу и Китай
Американский рынок ушёл в минус: −3% выручки, доля в мировых расходах снизилась на два пункта до 44%. Прирост переехал на другие рынки — Китай добавил $519 млн (данные только по iOS), Великобритания $216 млн, Германия, Мексика и Франция — примерно по $140 млн каждая.

Мексика прибавила 30% благодаря чемпионату мира: в июне выручка стриминговых видеосервисов подскочила на 45% за месяц, а официальный вещатель ViX заработал втрое больше, чем в мае. По скачиваниям рынок тянет Индия — плюс 251 млн установок и лучший квартал за три года.

📺 Реклама и веб
Расходы на цифровую рекламу в США выросли до $49,4 млрд (+15%). Самый быстрорастущий канал снова Reddit (+35%) — за счёт софтверных (+90%) и финансовых (+63%) рекламодателей. Ритейл разгонялся под чемпионат мира: Home Depot увеличил бюджет на 69% к предыдущему кварталу, Dick's Sporting Goods — на 93%. При этом ChatGPT уже сам стал рекламной площадкой: треть показов рекламы внутри него приходится на ритейлеров.

В вебе трафик, приходящий с сервисов генеративного ИИ, вырос на 10% за квартал до 15 млрд визитов. Это всего 0,8% мирового трафика, но в США, Великобритании, Германии и Италии это единственный канал, который вообще прибавил.

🇷🇺 Россия
Плюс 39 млн установок за квартал (+4%) — 5-е место в мире по приросту скачиваний. В рейтингах по выручке Россия не фигурирует. Важная оговорка: Sensor Tower считает только App Store и Google Play и не учитывает сторонние Android-магазины, поэтому реальный объём российского рынка эти цифры занижают.

Вывод. Рынок окончательно перешёл от роста аудитории к росту выручки с той же аудитории. Выигрывают те, кто умеет превращать имеющегося пользователя в подписчика, а не те, кто наращивает воронку сверху.

Исследование доступно по ссылке: https://sensortower.com/report/q2-2026-digital-market-index


В 2026 году антифрод в банках и финтехе меняется системно. Исследование Oz Forensics показывает, что мошенничество стало индустриализированным: вместо ручной социальной инженерии — автоматизированные алгоритмические атаки, вместо точечных схем — масштабируемые цепочки с использованием GenAI и agentic AI. Исследование Ассоциации ФинТех и Positive Technologies дополняет картину: киберугрозы становятся более каскадными, комбинированными и нацеленными не на один продукт, а на целые экосистемы организаций.

🎯 Главный тренд — фрод стал индустрией.
Oz Forensics пишет, что в 2026 году мошенники всё чаще используют enterprise-grade automation, GenAI и agentic AI. То есть атаки масштабируются почти как обычный цифровой продукт: быстро, дешево и массово.
Это подтверждает и статистика. F6 — российский разработчик технологий для борьбы с киберугрозами — оценила ущерб от финансового мошенничества в цифровых каналах за 2025–2026 годы более чем в 600 млрд рублей. При этом более 94% инцидентов по-прежнему связаны с социальной инженерией.

👁️‍🗨️ Второй сдвиг — проверять нужно не только человека, но и сессию.
В 2026 году антифрод должен понимать, не скомпрометирована ли сама сессия. В зоне риска — deepfake, face-swapping, biometric harvesting malware и injection attacks.
Свежий пример — Сбер. В июне 2026 года его служба безопасности на Дальнем Востоке предотвратила хищение более 350 млн рублей у двух клиентов: мошенники использовали аудиодипфейки и схему с “сотрудниками ФСБ” и “безопасными счетами”.

🕸️ Третий сдвиг — защита должна работать не только внутри банка, но и по всей экосистеме.
В исследовании АФТ и Positive Technologies подчёркивается рост каскадных атак: злоумышленники бьют не только по банку, но и по подрядчикам, дочерним структурам и внешним сервисам.
Хороший пример — Toppan Next Tech - компания, которая печатает и персонализирует клиентские документы для финансовых организаций, включая DBS и Bank of China. В 2025 году она стала жертвой ransomware-атаки, и под угрозой оказались данные более 11 000 клиентов.

🛡️ Четвертый сдвиг — от “блокировать всё” к киберустойчивости.
Важно, насколько быстро компания может восстановиться после инцидента и сохранить работу критичных процессов. По данным Банка России, в 2025 году банки предотвратили почти вдвое больше мошеннических операций, чем годом ранее, а в I квартале 2026 года отразили 16,8 млн попыток мошенничества и сохранили 1,8 трлн рублей.

🤖 Что это меняет для банков
• Антифрод-логика должна учитывать не только транзакции, но и поведение, устройство, сеть связей и качество сессии.
• Нужны графовые модели для поиска мошеннических колец и транзитных схем.
• Нужна интеграция с внешними антифрод-инфраструктурами и обмен сигналами в реальном времени.
• Нужны платформенные решения, которые можно быстро масштабировать на новые каналы, сервисы и продукты.

В 2026 году антифрод — это комбинация поведенческой аналитики, графового ИИ, защиты сессии и межсекторного обмена данными. И именно те банки и финтех-компании, которые перейдут от точечных сценариев к платформенной и сетевой защите, смогут лучше выдерживать рост индустриализированного fraud.

Источники:
https://www.ozforensics.com/blog
https://www.fintechru.org/press-center/news


Речевая аналитика давно перестала быть просто инструментом для расшифровки звонков. Современные платформы помогают анализировать 100% коммуникаций, выявлять причины потери клиентов, контролировать соблюдение скриптов, автоматически заполнять CRM и обучать менеджеров на основе реальных разговоров. Сегодня рынок постепенно переходит от поиска ключевых слов к LLM-моделям, которые понимают контекст диалога, а не отдельные фразы.

Собрали несколько популярных решений российского рынка:

SalesAI https://salesai.ru/
Платформа нового поколения с использованием LLM. Помимо анализа разговоров автоматически определяет этап сделки, выявляет возражения, заполняет CRM и формирует рекомендации для менеджеров. Подходит компаниям, которые хотят использовать речевую аналитику как инструмент роста продаж, а не только контроля качества.

Yandex SpeechSense https://aistudio.yandex.ru/ru/solutions/speechsense
Решение от Яндекса для анализа звонков и клиентских коммуникаций. Позволяет автоматически оценивать качество обслуживания, искать проблемные диалоги, анализировать темы обращений и интегрируется с экосистемой Yandex Cloud. Хороший выбор для компаний, уже использующих сервисы Яндекса.

Mango Office https://www.mango-office.ru/
Облачная телефония с встроенной речевой аналитикой. Контролирует соблюдение скриптов, отслеживает ключевые фразы и помогает оценивать качество работы операторов. Подходит малому и среднему бизнесу, которому нужна аналитика без сложного внедрения.

Imot.io https://imot.io/
Омниканальная платформа, анализирующая звонки, чаты и другие каналы коммуникации. Часто используется крупными компаниями и контакт-центрами благодаря широким возможностям настройки и масштабирования.

BeWise.ai https://bewise.ai/
Платформа Revenue Intelligence, ориентированная на повышение эффективности продаж. Анализирует переговоры, формирует рекомендации для менеджеров и помогает выявлять закономерности успешных сделок.

SpeechAnalytics.ru https://speechanalytics.ru/
Классическое решение для контроля качества звонков и оценки соблюдения корпоративных стандартов. Подходит компаниям, которым важно автоматизировать мониторинг работы контакт-центра.

На что обратить внимание при выборе системы в свой бизнес?
☑️ Использует ли сервис LLM и понимает ли смысл разговора, а не только ключевые слова.
☑️ Есть ли интеграции с вашей CRM, телефонией и BI-системами.
☑️ Может ли автоматически заполнять карточки клиентов и формировать рекомендации менеджерам.
☑️ Какие доступны отчёты, дашборды и инструменты обучения сотрудников.
☑️ Подходит ли модель развертывания (облако или on-premise) под требования вашей компании.

Подробнее изучить феномен речевой аналитики можно по ссылке: https://exolve.ru/blog/rechevaya-analitika-v-2025-godu-tendentsii-rynka/


Финтех переходит от чат-ботов, которые отвечают на вопросы, к агентам, которые выполняют задачи. Три свежих кейса — Revolut, Perplexity + Plaid и Stripe + OpenAI — показывают три разные модели: универсальный ассистент внутри банка, аналитик поверх подключенных счетов и платежная инфраструктура, которая позволяет внешнему AI-агенту завершать покупки.

✈️ Revolut: AIR и Swifty — от управления деньгами к бронированию путешествий

9 апреля 2026 года Revolut запустил AIR (AI by Revolut) — встроенного в приложение AI-ассистента. Он уже умеет анализировать расходы, подписки и инвестиции, рассчитывать бюджет поездки, блокировать потерянную карту, менять настройки карт и покупать eSIM — всё в диалоге, без блужданий по меню. Revolut подчёркивает приватность: сторонние AI-провайдеры работают в режиме нулевого хранения данных, а ассистент видит только ту информацию, которая и так доступна клиенту в приложении.

Интереснее контекст: ещё 14 октября 2025 года Revolut приобрёл Swifty — берлинского AI-турагента, выращенного в инновационном подразделении авиагруппы Lufthansa. Агент Swifty подбирает авиабилеты и отели, проводит оплату и оформляет документы прямо в переписке. Revolut, у которого на момент сделки было более 65 млн клиентов, сообщил, что технологии Swifty планируется интегрировать в программу лояльности и лайфстайл-сервисы банка.

📊 Perplexity + Plaid: персональный финансовый аналитик

9 апреля 2026 года Perplexity и Plaid — инфраструктурный сервис, соединяющий приложения с данными более чем 12 000 банков и брокеров, — расширили интеграцию. Теперь пользователь может подключить банковские счета, кредитные карты, кредиты и инвестиции, а затем спросить: на что ушли деньги за последние три месяца, какие подписки стоит отключить, как быстрее выплатить долги, как изменилась стоимость активов и какой финансовый сценарий выглядит разумнее. Perplexity сводит данные из разных источников и выдаёт персонализированный ответ или план действий. Спрос очевиден: по данным самой Perplexity, более 75% её пользователей ежемесячно задают финансовые вопросы.

🛒 Stripe и ChatGPT Instant Checkout: покупка внутри диалога

29 сентября 2025 года Stripe и OpenAI представили Instant Checkout — возможность совершать покупки прямо в ChatGPT. Пользователь описывает нужный товар, ChatGPT помогает подобрать вариант и оформляет заказ, не выходя из чата. На старте функция работала с американскими продавцами Etsy и поддерживала покупку одного товара за раз; следующим этапом анонсировано подключение более миллиона магазинов Shopify — включая Glossier, Vuori, Spanx и SKIMS.

В основе — Agentic Commerce Protocol (ACP), открытый стандарт, который Stripe разработал вместе с OpenAI и выложил в открытый доступ. Агент передаёт продавцу заказ через ACP, а для оплаты создаётся защищённый платёжный токен, действующий только для конкретного продавца и конкретной суммы, — его использование программно контролируется и логируется. Продавец остаётся официальной стороной сделки (merchant of record): подтверждает заказ и отвечает за налоги, доставку и возвраты.


Параллельно с развитием GenAI одним из мировых трендов в финтехе являются криптовалюты и блокчейн. Долгое время криптовалюты находились в серой зоне в РФ, но очень скоро они станут официальным финансовым продуктом и инструментом в связи с подготовкой законодательной базы.

Одним из перспективных направлений в криптовалютах является RWA tokenization (Real World Assets) - процесс токенизации активов из реального мира на блокчейне с привязкой к криптовалютам. В РФ и Беларуси уже появляются сервисы, связанные с такими активами и работой с ними. Некоторые банки в РФ забирают такие стартапы себе, например:

📍Т-Банк и «Атомайз» — первая с исторической точки зрения в России блокчейн-платформа для выпуска и торговли цифровыми финансовыми активами (ЦФА) и невзаимозаменяемыми токенами (NFT). Она позволяет бизнесу токенизировать различные активы для быстрого привлечения финансирования, а инвесторам — приобретать цифровые права на металлы, дебиторскую задолженность, квадратные метры или предметы искусства.

📍ПСБ и Токеон - полноценный конкурент «Атомайз», но с чуть упрощенным функционалом, так, например, там нет выпуска NFT. При этом платформа также позволяет бизнесу привлекать финансирование, выпуская цифровые права на свои активы (выручку, долги, продукты), а инвесторам — вкладывать средства в новые проекты с фиксированной или плавающей доходностью.

Список компаний, которые позволяют создавать RWA-активы или торговать ими в РФ и Беларуси, постепенно расширяется, но «Атомайз» выглядит абсолютным лидером с точки зрения позиционирования, удобства и функционала.

✅ Помимо RWA в индустрии криптовалют есть и другие перспективные направления, такие как цифровые (горячие) и физические (холодные) криптокошельки, децентрализованные финансы, стейблкоины и GameFI.

В РФ уже есть ряд стартапов в разных направлениях, и в ближайшее время количество компаний явно начнет расти. Например:

📍Стейблкоины: A7A5 - первый в истории официальный стейблкоин, привязанный к рублю.

📍Криптокомплаенс: BitOK — это профессиональный IT-сервис и аналитическая онлайн-платформа, созданная для контроля, учета, аналитики и проверки криптовалютных активов. Сервис ориентирован как на частных инвесторов и трейдеров, так и на финансовые организации.

📍Криптокошельки: Tangem (у проекта отдельное юр лицо в РФ и официальные продажи, фаундеры русские)— это аппаратный криптокошелек с самостоятельным хранением (self-custody) в формате пластиковой смарт-карты, который позволяет безопасно хранить, покупать, продавать и обменивать тысячи криптовалют и токенов. Он работает без проводов и встроенных аккумуляторов, связываясь со смартфоном по технологии NFC.

По мере развития регулирования и роста интереса со стороны финансовых организаций можно ожидать ускорения появления новых игроков, усиления конкуренции и более активного участия банков в развитии криптоинфраструктуры — как через партнерства со стартапами, так и через приобретение наиболее перспективных решений. В среднесрочной перспективе криптотехнологии и цифровые финансовые активы могут стать одним из ключевых направлений трансформации финансового рынка России, открывая новые возможности для бизнеса, инвесторов и банковского сектора.

Подробнее изучить феномен RWA можно по ссылке: https://www.binance.com/en/square/post/35669884779914


Гибкие дата-центры: ответ ИИ-индустрии на энергодефицит
MIT Technology Review разбирает, возможно, главную инфраструктурную проблему ИИ-бума — нехватку электроэнергии для дата-центров.

🔋 Цифровой двойник сети: первый успешный кейс
Стартап GridCare с помощью ИИ ищет свободную мощность в энергосетях: он загружает всю энергосистему — электростанции, линии передачи, подстанции, дома — в генеративную AI-модель, создавая «цифровой двойник» сети. Система предлагает варианты, которые высвобождают дополнительную мощность без ущерба надёжности, а затем проверяет их реалистичность с помощью второй модели, обученной на физике электрических компонентов. Первый клиент нашёлся в Silicon Forest на северо-западе США: местной энергокомпании Portland General Electric (PGE) требовалась дополнительная мощность для растущего числа дата-центров. В 2024 году оператор дата-центров Aligned Data Centers обратился к PGE с запросом на расширение в Хиллсборо, Орегон, и PGE последовала рекомендации GridCare. Aligned установит батарею на 31 мегаватт (ввод — май 2027 года), которая будет снижать потребление компании на эту величину в периоды перегрузки сети. В сочетании с другими мерами гибкости это позволило PGE увеличить доступную мощность для Aligned и других операторов в районе на 80 мегаватт — без строительства новых электростанций.

🔌 Google и Voltus: перенос нагрузки и виртуальные электростанции
Google с 2023 года переносит вычислительные нагрузки из перегруженных регионов в менее напряженные локации и подписала соглашения с пятью энергокомпаниями (включая Tennessee Valley Authority и Indiana Michigan Power), которые в сумме добавляют до 1 гигаватта гибкости. Voltus, один из крупнейших операторов виртуальных электростанций (VPP — пулов потребителей и генераторов, которые вместе действуют на энергорынке как одна электростанция) в США и Канаде, развивает программу «bring your own capacity»: компания, управляющая дата-центром, финансирует такую виртуальную электростанцию поблизости, а сетевой оператор использует её, чтобы снижать спрос в пиковые периоды. В июне Voltus заключил первую такую сделку с дата-центром — трехлетний план, по которому Google профинансирует VPP в сети PJM, регионального оператора энергосистемы на востоке США.

🧠 Emerald AI: дата-центр, который подстраивается под сеть
Самый амбициозный подход — у Emerald AI: компания учит не сеть подстраиваться под дата-центр, а дата-центр — под сеть. ПО Conductor основано на исследованиях главного научного сотрудника компании Айше Джошкун, которая еще в 2013 году в Бостонском университете показала, что дата-центр может отслеживать состояние сети и помогать сглаживать колебания от солнечной и ветровой генерации. В 2025 году Emerald AI начала тестировать технологию в партнерстве с Data Center Flexible Load Initiative — коллаборацией с участием Google, Nvidia, Duke Energy и PJM. Первый тест прошёл в Финиксе: Conductor получил контроль над стойками с 256 чипами Nvidia A100 — графическими процессорами (GPU), на которых обучают и запускают ИИ-модели и которые потребляют основную часть электроэнергии дата-центра. Их совокупное энергопотребление — на уровне 170 американских домов. При симуляции перегруженной сети Conductor на 3 часа снизил мощность, подаваемую на чипы, на 25%.

🇷🇺 Россия: другой путь
В России дефицит острее: совокупная мощность ЦОДов и майнинг-ферм достигла 4,2 ГВт (+33% за год) — но основной вклад в эту цифру вносит майнинг, а не дата-центры. Более 75% мощности сосредоточено в Москве, где сети уже отказывают в подключении новых объектов. Россия делает ставку на перенос мощностей в профицитные регионы (Ленобласть, Поволжье, Урал) — в марте 2026 года эту логику закрепили в виде особых энергетических зон в проекте закона об ИИ.

Источники: https://www.technologyreview.com/2026/06/16/1138591/data-center-online-quickly-electric-grid-flex/
https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%AD%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B3%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%B0%D0%B1%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0-%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B2


Российские ритейлеры в 2026 году завершают переход от точечных ИИ‑экспериментов к масштабным стратегическим партнёрствам и построению собственных платформ данных. Подтверждение этому мы увидели в обзоре Yandex Cloud, а также в исследованиях ГК Softline и аналитиков Альфа‑Банка.

Согласно данным исследований, в 2026 году 91% компаний в ритейле уже используют или оценивают потенциал ИИ, а 58% активно внедряют его. При этом 89% компаний фиксируют рост выручки, а 95% — снижение затрат. Рынок перешел из фазы пилотов в фазу масштабирования: от экспериментов — к бизнес‑результату.

За последние два года традиционный офлайн‑ритейл потерял 20% потенциальных оборотов из‑за конкуренции с маркетплейсами. Операционная маржа крупнейших сетей снижается до исторического минимума 1,7–1,9%. Чтобы выжить, бизнес вынужден автоматизировать рутину, выстраивать омниканальность и заменять ценовую конкуренцию глубоким партнерством с клиентом.

Ключевые зоны внедрения инноваций:

Агентный ИИ в клиентском сервисе. Переход от генеративного ИИ, отвечающего на вопросы, к агентному, который автономно выполняет цепочки задач: сравнивает поставщиков, управляет ценообразованием, разбирает технические инциденты.
👉 Эффект: персонализация уровня «один к одному» без роста штата.

Платформы данных и предиктивная аналитика. Единые платформы данных позволяют обрабатывать петабайты информации в реальном времени: от прогноза спроса до оптимизации цепочек поставок.
👉 Эффект: ускорение аналитики и запуска технологических проектов.

Омниканальность и фиджитал‑магазины. Стирание границ между онлайном и оффлайном: магазин становится шоурумом, а онлайн дополняет физическую точку продаж.
👉 Эффект: бесшовный клиентский путь и рост конверсии.

Роботизация складов и логистики. Автоматизация складских операций с помощью роботов‑инвентаризаторов и систем компьютерного зрения.
👉 Эффект: кратное ускорение операций и снижение ошибок.

На российском рынке уже есть успешные кейсы внедрения инноваций в ритейле:

🍷 «ВинЛаб» заключила стратегическое партнерство с Yandex Cloud для совместного развития решений в области электронной коммерции и финтеха. Это новая модель взаимодействия ритейлера и технологической платформы: не просто закупка облачных мощностей, а совместная разработка решений с доступом к экспертизе в ИИ и данных.
🚀 Результат: ускорение вывода продуктов на рынок и улучшение клиентского опыта за счёт использования передовых технологий ИИ.

Дринкит запустил нейробариста — ИИ‑агента «Дринкит Лаб», который помогает посетителям создавать уникальные напитки под настроение и вкусовые предпочтения. Гость описывает желаемый кофе своими словами в мобильном приложении, а нейробариста предлагает рецепт из реально доступных ингредиентов в конкретной кофейне.
🎯 Результат: персонализированный клиентский опыт, увеличение среднего чека и вовлеченности гостей за счет интерактивного взаимодействия с ИИ.

🍗 ROSTIC'S построил единую платформу данных для более чем 1,2 тыс. ресторанов. Система обрабатывает данные 1,7 млн гостей в день и 3 тыс. кассовых серверов, разделив горячее и холодное хранение: оперативные запросы идут в Greenplum, историческая аналитика — в ClickHouse.
📊 Результат: централизованное хранилище на 20 ТБ, аналитика стала в 2 раза быстрее, а запуск технологических проектов ускорился в 3 раза.

Больше кейсов и их подробности по ссылке: https://yandex.cloud/ru/blog/retail-trends-2026
Исследование ГК Softline «Цифровизация ритейла: тренды 2026»: https://softline.ru/about/blog/tsifrovizatsiya-riteyla-trendy-2026
Аналитика Альфа‑Банка «Российский ретейл: вызовы и тренды»: https://kurs.alfabank.ru/articles/rossijskij-retejl-vyzovy-i-trendy-kotorye-menyayut-rynok/


Исследования показывают, что внедрение игровых механик увеличивает общую эффективность персонала на 60%, а вовлеченность сотрудников возрастает на 100–150% по сравнению с традиционными методами, отмечают в StriveCloud, платформе для повышения вовлеченности пользователей и интеграции элементов геймификации в мобильные приложения и B2C-сервисы (https://www.strivecloud.io/blog/how-gamification-drives-engagement).

Гейб Зиккерман в своей книге “Геймификация в бизнесе” говорит, что “в бизнесе ваш успех зависит от привлечения и удержания внимания как ваших клиентов, так и ваших сотрудников” и рекомендует использовать геймификацию на два фронта.

🔔 Делитесь в комментариях, считаете ли вы геймификацию эффективным инструментом повышения вовлечения? Использовали ее уже в своей организации или планируете внедрить эти приемы?


Геймификация в бизнесе — это внедрение игровых механик (баллы, рейтинги, квесты, ачивки) в неигровые процессы для решения бизнес-задач. Сегодня мы разберем несколько самых качественных примеров с российского рынка.

Achivx https://achivx.com/ru/
Инфраструктурная open-source платформа Web3-лояльности, созданная для построения гибких программ мотивации, цифровых вознаграждений и геймификации.

📝 Функционал: сотрудники могут набирать опыт, и чем больше опыта, тем больше доступных функций и возможностей. Также сотрудники могут получать достижения, которые открывают доступ к корпоративным бонусам.

Gamification Lab https://gamificationlab.com/
Цифровая среда, в которой объединены корпоративный портал, обучение и управление сотрудниками для устойчивого роста и развития всей компании.

📝 Функционал:
📍Магазин — обмен корпоративной валюты на призы, мерч и нематериальные поощрения.
📍Каталог настраивается компанией.
📍Задания — постановка задач с проверкой, материалами и тестами. Подходит для обучения и адаптации, снижает ручной контроль.
📍Дарительные очки — сотрудники благодарят друг друга, не тратя собственный баланс. Формирует культуру признания внутри команды.
📍Достижения — ачивки за ключевые успехи: обучение, задачи, активность. Отображаются в профиле и формируют внутреннюю репутацию.

Work and Play https://workandplay.ru/
BI-платформа и сервис для геймификации рабочих процессов.

📝 Функционал: позволяет автоматизировать расчет баллов, определение победителей, вручение наград и призов. Можно проводить личные и командные соревнования и конкурсы.

Пряники https://pryaniky.com/
Геймифицированная HR-платформа для внутренних коммуникаций, мотивации персонала и управления идеями. Система объединяет функции корпоративной социальной сети, учебного портала и программы лояльности, позволяя повысить вовлеченность сотрудников.

📝 Функционал: механики геймификации могут быть фоново встроены в коммуникации, обучение, сбор идей и обратной связи сотрудников, а могут быть основой мощных мотивационных проектов – соревнований в стиле яхтенной гонки, космического путешествия, авторалли, комплексной экономики заслуг для повышения вовлеченности и удержания талантов в стиле кругосветного путешествия, строительства города будущего или в другом стиле.

Quiz Lab https://quizlab.pro/
Платформа для интерактивного корпоративного обучения, использующая элементы геймификации и микрообучения.

📝 Функционал:
📍Уроки в микроформате: короткие и ясные, их легко пройти в свободную минуту на смартфоне — как уровень в игре.
📍Интерактивные и диалоговые тренажёры помогают активно участвовать в обучении, применять знания на практике.
📍Турниры добавляют элемент соперничества: так удовольствия от процесса больше, а материал запоминается лучше.
📍Командные соревнования и битвы побуждают возвращаться к обучению, потому что социальное взаимодействие бесценно.
📍Рейтинги и достижения — как прокачка героя в игре: отличный способ отслеживать прогресс и мотивировать себя не бросать начатое.


Stanford HAI выпустил девятое издание AI Index — самый полный независимый отчет о состоянии ИИ в мире, на который ссылаются правительства, исследовательские центры и крупнейшие компании. В отличие от маркетинговых отчетов вендоров, у которых есть очевидный интерес в результатах, AI Index собирает данные из десятков независимых источников и фокусируется не на хайпе, а на измеримых эффектах — инвестициях, продуктивности, рынке труда. Именно поэтому он остается главным ориентиром для тех, кто принимает решения об ИИ, а не просто читает новости о нем.

🏥 Где ИИ реально работает: больницы экономят часы
Sharp HealthCare сообщила о снижении усилий на написание заметок на 83% и росте показателей клинической продуктивности на 3,5–6% на один прием. В University of Chicago Medicine зафиксировали снижение когнитивной нагрузки на 47% и рост безраздельного внимания к пациенту на 58%. В Northwestern Medicine врачи, использующие ИИ-инструмент в более чем половине приемов, принимали на 11,3 пациента больше в месяц при сокращении времени на документацию на 24% и ROI в 112%. А система раннего предупреждения о сепсисе, разработанная в Johns Hopkins и развернутая в 13 больницах Cleveland Clinic, снизила смертность от сепсиса на 18,7% и сократила время до первого назначения антибиотика на 1,85 часа.

📊 Продуктивность офисных сотрудников
В целом по экономике эффект неравномерный. Операторы поддержки клиентов с ИИ-ассистентом обрабатывали на 14–15% больше обращений в час, разработчики с GitHub Copilot закрывали на 26% больше pull request’ов, а маркетинговые команды с генеративным ИИ для рекламы увеличивали выпуск контента на 50%. Но есть и контрпример: исследование METR показало, что опытные разработчики open-source проектов замедлялись на 19%, работая с ИИ, хотя сами были уверены, что ИИ их ускоряет — хотя позже команда не смогла повторить этот результат на более новых данных.

👶 Молодые специалисты теряют рынок труда быстрее всех
Это самый тревожный сюжет отчета. Занятость разработчиков 22–25 лет в США упала почти на 20% с пика 2022 года — и это на фоне того, что занятость старших возрастных групп продолжает расти. Та же картина у молодых сотрудников поддержки клиентов. Треть опрошенных работодателей ожидают сокращений штата в течение года, хотя масштабных увольнений в общих данных по занятости пока не видно — компании, похоже, готовятся к изменениям заранее.

🎁 Бесплатный ИИ создает больше ценности, чем зарабатывает на ней
Экономисты Stanford HAI и коллеги предложили необычный способ измерить пользу от генеративного ИИ. Раз большинство инструментов бесплатны или почти бесплатны, их вклад в экономику не виден в выручке компаний — поэтому исследователи спросили пользователей напрямую: сколько денег им нужно получить, чтобы согласиться на месяц отказаться от любого генеративного ИИ. Сумма, которую люди называли, и есть мера ценности технологии для них лично — экономисты называют ее "потребительским излишком".

В сумме по всем пользователям в США эта ценность выросла с $112 млрд до $172 млрд в год за 12 месяцев. Рост идет по двум причинам: во-первых, генеративный ИИ стали использовать больше людей — доля пользователей среди взрослых американцев выросла с 48% до 56%. Во-вторых, выросла ценность для каждого отдельного пользователя — в среднем на 27% (с $98 до $125 в год), а медианная оценка (типичный пользователь, без учета редких "сверхценителей") вообще утроилась — с $3,40 до $11,40.

Главный вывод: эта суммарная ценность для пользователей кратно превышает выручку, которую компании зарабатывают на генеративном ИИ. Иными словами, технология создает для общества намного больше пользы, чем удается монетизировать ее создателям — почти весь экономический эффект достается не компаниям, а людям, которые этим ИИ пользуются.

Ссылка на исследование https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report


Эффект Palantir: как FDE-модель стала новым стандартом в AI-стартапах

🧠 Forward Deployed Engineer (FDE) или инженер передового развертывания — это гибридная техническая роль, сочетающая разработку ПО, аналитику и работу с клиентами. Такие инженеры внедряются в команду заказчика, чтобы адаптировать и развернуть сложный продукт в реальных условиях. На данный момент эта роль прочно связана именно с AI-софтом и становится все популярнее в связи с быстрым ростом рынка ИИ. Мы в GoTech Innovation решили изучить данный феномен.

🔗 Интерес к модели вырос на фоне нескольких факторов:

— enterprise-компании испытывают сложности с внедрением AI: большинство организаций уже закупают AI-инструменты, но значительная часть проектов не доходит до финальной версии из-за проблем с данными, legacy-системами и отсутствия внутренних технических команд.

— AI-продукты всё чаще продаются через активное развертывание: вместо классической SaaS-модели компании предлагают инженеров, которые помогают внедрить решение внутри инфраструктуры клиента и адаптировать его под конкретные процессы.

— крупные enterprise-контракты позволяют быстро наращивать выручку: для многих стартапов несколько семизначных контрактов выглядят привлекательнее, чем масштабирование через тысячи небольших клиентов.

— рынок начинает копировать подход Palantir, пионера данного подхода: количество вакансий forward deployed engineers за последний год выросло в несколько раз, а сама модель стала частью go-to-market AI-стратегии во многих компаниях.

📍Но тут появляется основная проблема, т.к. Palantir работает в сегментах с высокой критичностью задач, высокой стоимостью ошибки, сложной регуляторной составляющей, большим количеством legacy-инфраструктуры, ограниченным числом очень крупных клиентов. При попытке воспроизвести эту модель в других категориях возникают ограничения:

— высокая доля кастомной разработки постепенно превращает продуктовую компанию в сервисный бизнес.
— если каждый кейс развертывания уникален, становится сложно создавать переиспользуемые софтверные активы и масштабировать продукт.
— рост начинает зависеть от количества инженеров и команд внедрения, а не от масштабируемости самого софта.
— enterprise-клиенты вне индустрий Palantir, чаще ожидают быстрый переход к генерации стоимости от продукта и стандартизированные внедрения, а не длительные совместные разработки.

⚠️Поэтому для многих AI-компаний ключевым вопросом становится не «как стать Palantir», а как использовать forward deployment для внедрений и одновременно превращать кастомную работу в повторяемый консистентный продукт.

Таким образом, Forward Deployed Engineering – это в действительности передовой метод интеграции ПО, ИИ и работы с заказчиком, позволяющий лучше слышать клиентов и решать их проблемы более точечно, но его интеграция требует внимательности к подходу и верной реализации, потому что простое копирование Palantir может стать губительным путем для стартапа или компании в долгосрочной перспективе.

Ссылка для подробного изучения темы: https://www.a16z.news/p/the-palantirization-of-everything


В этот раз решили подсветить вам результаты ежегодного отчета Global Startup Ecosystem Index по итогам 2025 года, который делает компания StartupBlink. В обзоре страны и города проранжированы по уникальному алгоритму на базе сотен тысяч параметров - отчет охватывает 1 473 городов и 118 стран. Данная информация может быть полезна для тех, кто думает о новых рынках для своего бизнеса.

Итоговый счет складывается из трех блоков:
📝Quantity — насколько много бизнес активностей в экосистеме;
📝 Quality — насколько эта активность успешна и значима;
📝 Business Environment — насколько среда поддерживает рост стартапов.
Исследование оценивает экосистемы не только в абсолютных числах, но также оцениваются тенденции (% роста внутри рейтинга, означает усиление экосистемы и наоборот).

📍 Лидеры и отстающие
США
удерживают 1-е место с общим счётом 254 балла — почти в 4 раза больше, чем у 2-й строчки, Великобритании (70,7 балла). Авторы отчёта прямо указывают на «утрату импульса» США, то есть темпы роста американской экосистемы становятся медленнее. Новая администрация декларирует поддержку бизнеса, но торговые тарифы создают глобальные трения и затрудняют международное масштабирование стартапов.

Сингапур — главная история роста в топ-5: +44,9% в индексе стран Startup Blink за год, 4-е место в мире, впервые обогнав Канаду. С 2020 года страна поднялась на 12 позиций. Лидерство в Fintech и Ecommerce, плюс — именно в Сингапуре OpenAI открыл свой хаб для Азиатско-Тихоокеанского региона.

Китай (13-е место) показал рост в 45,9% индексе стран Startup Blink — максимум среди топ-35. Правительство подкрепляет экосистему стратегией AI Plus и инвестиционным фондом в 1 триллион юань (~$140 млрд) для развития технологических секторов. Развитие DeepSeek, активизация в Healthtech и последовательные вложения в ИИ сигнализируют о стратегическом развороте — от экосистемы роста к экосистеме глобального присутствия.

🌐 Азия и Европа опережают, Северная Америка отстаёт
Азиатско-Тихоокеанский регион больше всего вырос внутри рейтинга — +27,4%. Европа идёт следом — +26,2%, опережая Ближний Восток и Африку (+24,9%). Австралия и Новая Зеландия показали +25,4%. Северная Америка — аутсайдер: всего +15,7%.

Внутри регионов разрыв ещё заметнее. Центральная Азия прибавила 43,3% — быстрее всех субрегионов в мире. Следом — Восточная Азия (+34%) и Ближний Восток (+28,8%). Западная Европа держится на уровне +27,3%, Восточная Европа — заметно медленнее: +20,5%. Единственный субрегион с отрицательной динамикой — Карибский бассейн.

Отдельного внимания заслуживает Саудовская Аравия: рост на 236,8% вывел страну сразу на 27 позиций вверх — до 38-го места в мире.

📊 Отраслевые тренды
По числу новых стартапов быстрее всего растут три сектора: FoodTech, Hardware & IoT и Energy & Environment — каждый прибавил более 40%. Это не случайно: именно здесь сконцентрировано пересечение физической инфраструктуры и цифровых технологий, в которое венчурные инвесторы всё активнее финансируют.

🌍 Россия: 34-е место и парадокс закрытого рынка
Россия поднялась до 34-го места (+1 позиция). Рост экосистемы составил почти 20% — выше среднеевропейского. В европейском зачёте страна занимает 21-е место; отставание от следующей позиции — лишь 1,6%.

Москва — доминирующий хаб с лучшей отраслевой позицией в EdTech (12-е место в мире). Из неожиданных новичков — Екатеринбург: экосистема выросла на 458%, город впервые вошёл в глобальный топ-1000.

Авторы отчёта фиксируют структурный парадокс: геополитическая изоляция сократила конкуренцию внутри страны, открыв российским стартапам возможность занимать освободившиеся ниши. Однако отключение от глобальной финансовой системы делает масштабирование за рубежом практически невозможным.

Исследование https://lp.startupblink.com/report-download/


POS повсюду: когда касса - это не устройство, а контакт с клиентом

Платежи перестали быть просто финальным шагом покупки. Сегодня точка оплаты — это любой момент взаимодействия с клиентом: в приложении, в чате, на стадионе, в автомобиле. Именно об этом говорят эксперты в отчёте Global Payments Commerce and Payment Trends 2026: современный POS «вырвался» за пределы прилавка и стал динамичным тачпоинтом, который объединяет транзакцию, данные и персонализированный опыт.

🧭 Касса теперь везде: как меняется точка продаж

Раньше POS был «железкой» у кассира. Сегодня это облачная платформа, которая работает там, где находится клиент: на планшете официанта, в мобильном приложении болельщика, в киоске самообслуживания или в умной колонке. Главное преимущество - скорость, гибкость и данные в реальном времени, которые помогают бизнесу принимать решения и улучшать опыт.

🔍Почему это происходит

Потребители больше не делят покупки на онлайн и офлайн: путь начинается в приложении, продолжается в чате, завершается голосом в машине. Технологии позволяют встроить платеж в любой интерфейс через API и low-code-инструменты, а данные о поведении в момент оплаты становятся ценнее самой транзакции - это основа для персонализации и удержания.

📊 Реальные кейсы из практики

🏟 Mercedes-Benz Stadium (Атланта)
• Стадион интегрировал 450+ POS-терминалов в единую облачную платформу для 70+ точек питания.
• Скорость обработки платежа сократилась до 1,1 секунды - в 2 раза быстрее предыдущей системы.
• Количество обслуженных болельщиков выросло на 10%, продажи в перерыве - на 17%.
• Время обучения нового персонала сократилось с 30–35 до 15 минут.

🏀 State Farm Arena (Атланта Хоукс)
• Внедрили 281 новый POS-терминал с интеграцией лояльности и билетной системы.
• Количество транзакций выросло на 11%, средний чек посетителя на 16%.
• Нагрузка на персонал снизилась на 50% за счёт упрощения интерфейса и единой платформы для всех площадок.
• Программа лояльности зафиксировала 74 000 транзакций за сезон.

💡 Инсайт от экспертов: «POS будущего — это не терминал, а часть клиентского пути. Побеждает бизнес, который делает оплату незаметной для покупателя, но использует данные каждой транзакции для точной персонализации».

Полный отчёт: https://www.globalpayments.com/en-ca/commerce-payment-trends


Рынок neoclouds (набор облачных сервисов для обучения и поддержки ИИ-моделей) сегодня — это не просто новая категория облаков, а прямое следствие структурного дефицита вычислительных ресурсов и взрывного роста AI.
По сути, это инфраструктура, которая выросла не «сверху вниз», по классической модели, а «снизу вверх» — из конкретной боли: нехватки графического процессора (англ. graphics processing unit, GPU) и невозможности быстро масштабировать AI-нагрузки. И сегодня мы в GoTech Innovation рассмотрим данную сферу под микроскопом.

Согласно McKinsey, neoclouds изначально появился как временное решение проблемы дефицита GPU: крупные облака забрали основную часть поставок чипов, и стартапы, исследовательские команды и даже корпорации остались без доступа к вычислениям. В этот разрыв и зашли новые игроки, предложив GPU-as-a-service. Ключевое преимущество — скорость развертывания и гибкость, а также цена: в отдельных случаях GPU-инфраструктура может быть дешевле до 85% по сравнению с hyperscale-облаками типа Amazon Web Services, что критично для ИИ стартапов.

Но сейчас этот рынок проходит переломный момент. Простая аренда «железа» — тупиковая стратегия. McKinsey прямо указывает, что экономика простого представления моделей для вычислений хрупкая, и чтобы выжить, neocloud-провайдеры должны двигаться вверх по стеку — в AI-native сервисы: оркестрация обучения, платформы для внедрения обученных моделей, специфические решения для определенных индустрий (например, для финансов или биомедицины), инструменты для разработчиков и управляемые ML. Именно это создает живучий продукт и переводит бизнес из инфраструктурного в софтверный с соответствующей маржинальностью.

Если смотреть на цифры, становится понятно, что это не ниша, а будущий слой всей цифровой экономики. По данным Mordor Intelligence, рынок neoclouds оценивается в 35,2 миллиарда долларов в 2026 году и вырастет до 236,5 миллиарда к 2031 году при CAGR 46,37%.
И здесь важен конкретный кейс — Nebius Аркадия Воложа, который по сути иллюстрирует весь тезис McKinsey про эволюцию neoclouds.

Nebius строится сразу как AI-first инфраструктура: не просто аренда GPU, а full-stack платформа с собственными дата-центрами, кластерами и инструментами для AI-разработчиков.

Основная проблема рынка — это дефицит мощностей. Так в 2025 году все доступные мощности Nebius были полностью распроданы. Поэтому далее потребовалась сделка с Meta (признана в России экстремистской организацией и запрещена), чтобы получить доступ к новым вычислительным мощностям на сумму до 15 миллиардов долларов.

ℹ️ Подробнее изучить рынок можно по ссылкам:
https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/neocloud-market
https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-evolution-of-neoclouds-and-their-next-moves

ℹ️ Узнать больше о кейсе Nebius:
https://nebius.com/newsroom/nebius-group-to-build-leading-european-ai-infrastructure-company
https://www.forbes.ru/investicii/557307-nebius-arkadia-voloza-zaklucila-kontrakt-s-meta-na-27-mlrd




BCG Henderson Institute опубликовали доклад о том, каким может быть мир в 2050 году. В основе — анализ ста мегатрендов, столетние исторические данные и десятки экспертных интервью. Авторы не предсказывают будущее — они описывают четыре сценария, каждый из которых уже начался.

⚡️ Сценарий первый: AI Abundance — ИИ-изобилие

Мир, где технологический взрыв привёл не к хаосу, а к сотрудничеству. Но путь был жёстким: в 2030-х серия кибератак на больницы, энергосети и транспорт парализовала несколько стран и затронула больше миллиарда человек. Эти события — «вычислительные войны» — вынудили сверхдержавы подписать Договор об учёте вычислений 2035 года, установивший прозрачные правила для ИИ на международном уровне.
К 2050-му мировой ВВП утроился, производительность труда растёт на 5,7% в год, средняя рабочая неделя сократилась до четырёх дней, а базовый доход стал нормой для большинства развитых стран.

Уже сейчас: EU AI Act вступил в силу в 2024-м — первый в мире закон, регулирующий ИИ по степени риска. DeepSeek в январе 2025-го показал: открытые модели не остановить экспортными ограничениями на чипы.

🔒 Сценарий второй: Battling Blocs — противостояние блоков

Противоположный мир. Планета поделилась на жёсткие экономические союзы, где безопасность и самодостаточность важнее глобального сотрудничества. Международная торговля рухнула до 35% мирового ВВП — уровень времён холодной войны. Военные расходы выросли до 7% ВВП.
Граница между государством и бизнесом стёрлась. Инновации существуют только там, где нужны армии или помогают выжить без импорта. Экстремальная бедность выросла до 10%. Индекс счастья упал на 10% — люди работают больше, выбирают меньше, живут в постоянном ощущении нестабильности.

Уже сейчас: тарифная война США и Китая в 2025-м — ставки выше 100%, цепочки поставок перекраиваются на ходу. ВТО фиксирует рекордный рост торговых ограничений в 2023–2024 годах — тренд на фрагментацию очевиден.

🌿 Сценарий третий: Climate Coalition — климатическая коалиция

Человечество объединилось — но не из-за договорённостей, а из-за катастроф. Серия экстремальных погодных событий конца 2020-х пришла раньше, чем предсказывала наука, и сломила политическое сопротивление. «Климатический клуб» индустриальных стран внедрил трансграничное углеродное регулирование. К 2050-му цена углерода — $300 за тонну.

Доля ископаемого топлива в энергобалансе упала с 81% до 35%, электричество почти полностью из возобновляемых источников. Но у успеха есть цена: стареющее население и накопленный долг создают межпоколенческий конфликт — работающие к 2050-му зарабатывают меньше пенсионеров.

Уже сейчас: углеродный пограничный налог ЕС (CBAM) заработал в 2023-м — первый шаг к глобальному «климатическому клубу». Наводнение в Дубае в апреле 2024-го: полтора года дождей за 12 часов, ущерб на миллиард долларов — климатические шоки опережают прогнозы.

🏚 Сценарий четвёртый: Digital Darwinism — цифровой дарвинизм

Мир, где государства-корпорации заняли ведущее место. ИИ везде: виртуальные начальники, алгоритмические платформы, персонализированные развлечения. ВВП растёт на 4% в год — почти удвоение за 25 лет.
Но 1% населения владеет половиной мирового богатства — такого не было со времён раннего капитализма. Средний класс тает. Большинство живёт в гиг-экономике: краткосрочные контракты, цифровой надзор, хроническое выгорание. Цифровая зависимость стала главной проблемой здравоохранения. Элиты тем временем вкладывают в бионику и технологии долголетия.

Уже сейчас: Nvidia в 2024-м — самая дорогая компания в мире, $3,3 трлн капитализации.

🦢 Чёрные лебеди — шок для каждого сценария

⚡️ ИИ-изобилие: сингулярность — AGI начинает самосовершенствоваться без участия человека
🔒 Противостояние блоков: война в космосе — рушится спутниковая инфраструктура, GPS, логистика, финансовые рынки
🌿 Климатическая коалиция: ядерный синтез — полностью переписывает экономику энергетики и делает углеродные ограничения избыточными
🏚 Цифровой дарвинизм: интерфейсы мозг–компьютер — новый двухуровневый рынок труда, где степень нейроусиления важнее любого опыта


В 2026 году скорость внедрения цифровых решений стала критическим фактором. Low-code платформы позволяют бизнесу собирать приложения без больших команд разработчиков — в 3–5 раз быстрее классической разработки. На российском рынке представлены более 30 решений для разработки приложений и моделирования бизнес-процессов. Мы выбрали топ-5 платформ, сделав акцент на решения уровня Enterprise, которые сочетают безопасность, гибкость low-code, универсальность для разных отраслей.

📍 SIMPLEONE — low-code платформа для автоматизации сложных бизнес-процессов и создания B2B-приложений. Позиционируется как решение для компаний с длинным циклом продаж и высокими требованиями к аналитике.

Что можно создавать: CRM-системы, порталы для партнеров, сервисы управления сделками и аналитические дашборды для сложных циклов продаж.

Функционал: визуальный конструктор с логикой low-code/no-code, AI-стек для автозаполнения карточек и скоринга лидов, поддержка методологий продаж (SPIN, MEDDICC).

📍ELMA365 — платформа для автоматизации процессов, СЭД и CRM на low-code.

Что можно создавать: корпоративные порталы, системы электронного документооборота, CRM и отраслевые сервисы согласования.

Функционал: трехуровневая архитектура (платформа/low-code/no-code), drag-and-drop конструктор бизнес-процессов, встроенная ИИ-аналитика, библиотека отраслевых шаблонов.

📍BPMSoft — платформа с мощным BPM-движком для замены Salesforce и Microsoft Dynamics.

Что можно создавать: кастомные CRM, системы управления клиентским опытом и автоматизированные воронки продаж.

Функционал: визуальный BPMN-дизайнер процессов, предиктивная аналитика и автоклассификация обращений.

📍Directum — low-code платформа для создания корпоративных приложений с акцентом на документооборот и маршруты согласования.

Что можно создавать: системы электронного документооборота, корпоративные порталы, HR-сервисы, автоматизацию закупок и регламентных процессов.

Функционал: конструктор форм и бизнес-процессов с правилами отображения, AI-виджеты для автозаполнения и классификации документов.

📍GreenData — визуальная low-code среда для быстрого прототипирования и запуска бизнес-приложений с минимальными затратами.

Что можно создавать: рабочие прототипы, MVP продуктов, внутренние утилиты для команд и лёгкие веб-интерфейсы для сбора данных.

Функционал: drag-and-drop редактор с привязкой к данным, генерация интерфейсов под роли пользователей, маркетплейс готовых модулей, бесплатная стартовая лицензия, горизонтальное масштабирование до уровня предприятия.

🔍 Про скаутинг и этот пост
В процессе выполнения скаутинга наша команда GoTech Innovation анализирует рынок и коммуницирует со всеми вендорами решений, чтобы в результате передать клиентам проработанный лонг-лист с детальной информацией о компаниях. Таким образом, можно всесторонне оценить потенциальную эффективность решений для бизнеса и выйти на переговоры. Обращайтесь, обсудим ваши задачи.

📝Поделитесь в комментариях:
Тестировали low-code в своей компании?
Какой инструмент выбрали и почему?
Что стало главным критерием: скорость разработки, безопасность или экосистема интеграций?


Agentic AI — следующий этап эволюции банков
Банки, которые первыми встроят агентных ИИ в операционную модель, получат не просто эффективность, а системное преимущество. Подтверждение этому мы увидели в исследовании компании BCG, а также собрали кейсы российских банков.

Согласно исследованию, рост экономики при внедрении ИИ-агентов действительно впечатляет: до +30% к прибыли и до 30–40% уменьшение затрат к 2030 году получат банки, внедрившие и внедряющие ИИ-агентов по прогнозам BCG.

Ключевые зоны внедрения:

1. Онбординг и KYC
AI-агент ведёт клиента как персональный менеджер: задает вопросы, подтягивает данные, проверяет документы, прогоняет через антифрод и санкции.
Решение принимается сразу, без ручных этапов.
👉 Эффект: минуты вместо дней плюс рост конверсии.

2. Персонализация
Агент не просто «советует», а действует: видит контекст клиента и подбирает нужный продукт.
👉 Эффект: исчезает разрыв между интересом и покупкой.

3. Риск и комплаенс
Агенты постоянно мониторят поведение и транзакции:
— динамически пересчитывают риск
— сами инициируют проверки
— блокируют или запрашивают данные при отклонениях
👉 Эффект: переход от реактивной модели к превентивной.

4. Бэк-офис:
Операции, которые раньше требовали людей - обработка заявок, споры, платежи, внутренние согласования - выполняются агентами с начала до конца.
👉 Эффект: кратное снижение затрат на сервис.

На российском рынке уже есть успешные кейсы внедрения AI-агентов в банковской сфере. Например:

💰Альфа-Банк внедрил GenAI для персонализации продаж: тестовая группа с индивидуализированными аргументами продемонстрировала рост на +16% по двум ключевым метрикам.

Результат: увеличилась конверсия в согласие — клиенты чаще принимали предложение. Также выросла конверсия в подключение после триала — больше пользователей доводили процесс до конца, что напрямую влияет на выручку. Общая конверсия увеличилась на 16%.

Источник: https://generation-ai.ru/cases/alfabank-personalization

💻Т-Банк разработал AI-агента, который функционирует в тех же интерфейсах, что и сотрудники, используя подход computer use. Система фиксирует действия операторов, обучается на этих данных, проходит этап тестирования в формате co-pilot и затем переводится в полностью автономный режим.

Результат: AI-агент автоматизировал около 60% трафика, показал качество работы на уровне 98 баллов (против 94 у людей) и вошел в топ-3 среди 50 операторов.

Источник: https://generation-ai.ru/cases/tbank-ai-agents

🚀Совкомбанк внедрил AI-помощника, который экономит порядка 310 000 рабочих часов ежегодно. «Сова» трансформировала внутренние коммуникации и доказала, что AI способен эффективно решать прикладные бизнес-задачи. Проект получил отраслевое признание, став победителем премии HR IMPACT в категории Digital Transformation.

Результат: снижены издержки, ускорение процессов и повышение эффективности работы работу тысяч сотрудников, в целом система экономит 310 000 рабочих часов в год.

Источник: https://generation-ai.ru/cases/sovcombank
Ссылка на исследование: https://www.bcg.com/publications/2026/how-retail-banks-can-put-agentic-ai-to-work


🌱 $3,1 трлн: где будет расти мировой рынок еды к 2035 году
Strategy& (консалтинговая компания PwC) опросили 30 топ-менеджеров крупнейших продовольственных компаний мира и выделили несколько зон роста в глобальном фудтехе.

🍎 Потребительский рынок еды к 2035 году: $2,06 трлн
Крупнейший кластер делится на три направления. Здоровое питание ($800 млрд) — главный по объёму сегмент: 10% взрослых американцев уже принимают GLP-1-препараты вроде Ozempic, что меняет поведение покупателей — предпочтения в размере порций, насыщении и выборе продуктов.

Растет quick commerce $630 млрд — Азия занимает 57% этого рынка. В Германии ритейл-сеть REWE работает с сервисом Flink, встраивая быструю доставку в омниканальную стратегию.

Покупки с ИИ — самый быстрорастущий сегмент из девяти (CAGR 15%, $630 млрд к 2035-му): ChatGPT запустил функцию Instant Checkout и интегрировался с сетью гипермаркетов Walmart для покупок прямо в интерфейсе чата. По данным PwC, 33% американских потребителей ожидают использовать ИИ при покупке продуктов к 2030 году.

🏭 Пищевое производство к 2035 году: $680 млрд
Рынок автоматизации в пищепроме вырастет более чем вдвое и достигнет около $65 млрд к 2035 году. Уже сейчас 43% производителей еды и напитков направляют от 26% до 50% оборудованного бюджета в роботизированные проекты. Производители смещаются в сторону коботов — небольших роботов, работающих рядом с людьми, — вместо полной автоматизации линий.

🌾 Сельское хозяйство к 2035 году: $400 млрд
В мире насчитывается 608 млн фермерских хозяйств, 84% из которых — меньше двух гектаров, 90% — семейные. Скорость принятия новых практик этими хозяйствами определяет траекторию всего кластера — от CRISPR-культур до точного земледелия.

Крупнейший сегмент — тепличное хозяйство ($220 млрд к 2035-му). По данным исследования Nature на основе спутниковых снимков, только в 2019 году мировая площадь теплиц составляла 1,3 млн га, из которых 60% приходилось на Китай.

В качестве итога, скажем, что наиболее прибыльные компании сектора товаров повседневного спроса вдвое чаще наращивают выручку через экосистемное участие и получают до 60% доходов от таких партнёрств. Strategy& подчёркивают, что ни одна компания не сможет закрыть все необходимые компетенции самостоятельно.

Ссылка на исследование: https://www.strategyand.pwc.com/de/en/industries/consumer-markets/future-of-food.html

Показано 20 последних публикаций.