Yandex B2B Tech выяснила, как бизнес использует искусственный интеллект в системах аналитики (BI). За последние три месяца число компаний, использующих ИИ-агента в сервисе Yandex DataLens для анализа данных, выросло более чем в три раза — с 1,5 тыс. до 5 тыс. — и продолжает расти. Быстрее всего ИИ-аналитику осваивают технологические компании (40% аудитории) и организации из сферы торговли (25%). В топ-5 отраслей-лидеров по использованию также вошли банки и финтех (10%), транспорт и логистика (5%), здравоохранение и фармацевтика (4%).

Сейчас каждый пятый пользователь DataLens применяет ИИ-агента в ежедневной работе: в 73% случаев «Нейроаналитика» просят написать формулы для расчета бизнес-метрик, а в 50% — объяснить графики, проверить гипотезы или найти аномалии. Пользователи задают вопросы к графикам на естественном языке (например, «почему упали продажи в марте?») и получают текстовый анализ причин вместо ручной настройки фильтров.

«Наша цель — сделать «Нейроаналитика» единой точкой входа в аналитику компании. Мы тестируем новую версию агента, которая умеет не просто анализировать дашборды, но и самостоятельно «нырять» в датасеты. В будущем пользователю достаточно будет задать вопрос в чате, а ИИ сам найдет данные, подберет параметры и сгенерирует график в ответ. Аналитика станет такой же простой, как общение в мессенджере», — сказал директор по развитию сервиса Yandex DataLens Сергей Сошников.

Эффективность подхода подтверждают международные данные: по оценкам Лондонской школы экономики, ИИ в рутинных задачах экономит сотруднику 7,5 часа в неделю (около $18 тыс. на одного сотрудника в год). В финансовой аналитике результаты еще выше: совместное исследование MIT и Стэнфорда показало, что ИИ-ассистенты ускоряют подготовку отчетности на 7,5 дня и позволяют обслуживать на 55% больше клиентов.

«Мы отмечаем высокий интерес рынка к продуктам, где генеративный ИИ встроен в рабочие процессы. Без ИИ аналитик готовит пару отчётов в месяц – сколько успевает. Из-за трудоемкости у него нет времени перестраивать отчет, даже если выясняется, что исходный запрос был неточен. Нейросети позволяют бизнесу запрашивать десятки срезов мгновенно. В результате появляется возможность исследовать в разы больше скрытых закономерностей и точек роста. Например, в розничной сети с оборотом 10 млрд руб. задержка в выявлении падения маржинальности на 5 дней может стоить 15–20 млн потерь. ИИ-агенты, которые следят за метриками в реальном времени и сообщают об аномалиях, сокращают это время до нескольких часов», – отметил Василий Пименов, руководитель программы исследований российского рынка Apple Hills Digital.

За полгода крупный бизнес создал более 15 тыс. рабочих мест в локальной версии DataLens. В 2026 г. команда планирует увеличить выручку платформы еще в четыре раза за счет развития технологий ИИ и инструментов для корпоративных заказчиков.

Короткая ссылка