O2Consulting

29/09/2026

За что сегодня платит бизнес на digital-рынке?

«Рейтинг Рунета выпустил большое исследование рынка (https://ratingruneta.ru/press/research-2026/?utm_source=chatgpt.com) заказных услуг в маркетинге, digital и разработке за 2024–2025 годы: сколько бизнес платит подрядчикам, за какие услуги и как структура расходов изменилась за год.

Исследование основано на данных «Рейтинга Рунета — 2026», включающего 49 рейтингов подрядчиков по маркетинговым и цифровым услугам. Команда O2Consulting участвовала в разработке методики рейтинга в части искусственного интеллекта.

Главный вывод: основной прирост рынка обеспечила разработка и поддержка корпоративных решений, а самым быстрорастущим направлением внутри технологического сегмента стал ИИ.

Ключевые выводы

Сегмент разработки и поддержки корпоративных решений вырос на 15,03% — до 213,7 млрд рублей и обеспечил около трёх четвертей прироста всего рынка. Заказная разработка ПО остаётся крупнейшей категорией — 161,1 млрд рублей (+14,11%), техническая поддержка — 44,3 млрд (+11,88%). Речь идёт о выручке подрядчиков за услуги без лицензий, выплат субподрядчикам и других транзитных платежей.

Заказная разработка решений на основе ИИ выросла на 65,13% — с 5,1 до 8,4 млрд рублей. Это первое место по темпам роста среди 26 категорий услуг, но только четырнадцатое по объёму. ИИ уже стал отдельной измеримой категорией рынка, однако его доля пока остаётся сравнительно небольшой.

Другие технологические категории тоже среди лидеров: чат-боты +46,19% — с 186 до 272 млн рублей, AR/VR/MR-приложения +38,85% — с 1,3 до 1,9 млрд. Но по абсолютному объёму оба направления пока невелики.
Традиционные направления растут заметно медленнее или сокращаются: разработка сайтов и веб-сервисов +4,45% — до 42,5 млрд рублей, аутстаффинг −0,86% — до 34 млрд, разработка мобильных приложений −6,51% — до 17,1 млрд.

ИТ — вторая по объёму отрасль-заказчик с долей 9,2% всех затрат за 2024–2025 годы. Выше только торговля — 10,7%. При этом государственные структуры и сервисы, занимающие восьмое место среди заказчиков, сократили расходы на подрядчиков на 23%.

Весь рынок вырос на 8,68% — с 427 до 464,1 млрд рублей, после роста на 29% годом ранее. При инфляции в услугах на уровне 9,30% в реальном выражении расходы заказчиков практически не изменились. Выше инфляции выросли только 13 категорий из 26.

Для компаний это сигнал пересматривать не только ИТ-бюджет, но и портфель цифровых инициатив. В реальном выражении рынок почти не растёт, однако внутри него заметно меняется структура спроса: быстрее увеличиваются расходы на корпоративные решения, автоматизацию и ИИ. Поэтому вопрос всё чаще звучит не «где внедрить ИИ?», а какие процессы действительно стоит перестроить с его помощью и где это даст измеримый экономический эффект.

28/09/2026

Какими технологиями сегодня интересуется IARPA

IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity) — исследовательское агентство разведывательного сообщества США. Оно финансирует высокорисковые проекты, способные в случае успеха дать серьёзный научный или технологический прорыв. Некоторые результаты появляются спустя годы: например, в сентябре 2026 года Synopsys получила патент на технологию проектирования сверхпроводящих цифровых схем, разработанную при поддержке IARPA.

Нынешние проекты идут по двум направлениям: Office of Analysis — анализ и интерпретация больших массивов информации; Office of Collection — новые способы получения данных с помощью сенсоров, микроэлектроники, квантовых технологий, космических систем и связи.

Вот над какими задачами сегодня работает агентство.

Анализ данных

— Сделать голос человека неузнаваемым в реальном времени, сохранив речь естественной и понятной.
— По самому материалу определять, как он был произведён: отличать биопроизведённые вещества и восстанавливать вероятный процесс, сырьё и оборудование.
— Сделать большие языковые модели надёжнее: снижать галлюцинации, утечки чувствительных данных и риски работы с отравленными или предвзятыми источниками.
— Идентифицировать человека на расстоянии более 300 метров, в том числе по лицу, походке и форме тела.
— Объединять спутниковые и другие геопространственные данные в постоянно обновляемую модель территории и отслеживать, что, где и когда изменилось.
— Распознавать новый сленг, жаргон, кодовые слова и аббревиатуры и восстанавливать их значение по контексту.
— Определять автора по языковому почерку и, наоборот, переписывать текст так, чтобы скрыть авторство, сохранив смысл.
— Определять место съёмки видео без GPS, объединяя визуальные и звуковые признаки.
— Выявлять аномальное поведение по траекториям перемещения людей.
— Помогать диагностировать неврологические двигательные нарушения по обычному видео.
— Узнавать один и тот же объект на записях разных камер и восстанавливать его перемещение.
— Создавать фотореалистичные 3D-модели местности из фото, видео, съёмки с дронов и спутников.

Новые способы получения данных и вычислений

— Использовать ИИ для подбора электронных компонентов по даташитам и технической документации.
— Создавать масштабируемые отказоустойчивые квантовые вычисления с высокоточной запутанностью логических кубитов и коррекцией ошибок.
— Научить ИИ самостоятельно проектировать радиопротоколы и формы сигнала под конкретные условия связи.
— Сделать маленькие антенны эффективнее без увеличения их размера.
— Создать более ёмкие и долговечные батареи для работы в экстремальных условиях.
— Автоматически обнаруживать подозрительные радиосигналы и возможные утечки информации.
— Находить мелкий космический мусор по физическому следу, который он оставляет во взаимодействии с космической средой.
— Встроить микрофоны, камеры, геолокацию, питание, память и вычисления прямо в ткань одежды.
— Создать более эффективные и долговечные источники энергии для спутников.

Что объединяет эти проекты

IARPA делает ставку на сочетание ИИ с новыми сенсорами, связью, микроэлектроникой, квантовыми системами и материалами.

Общая логика — расширить пределы наблюдаемого: увидеть то, что слишком мало или далеко, восстановить то, что скрыто, связать разрозненные данные и научить машины создавать новые инструменты анализа и сбора информации.

Именно поэтому проекты IARPA интересны не только разведке: они показывают, какие технологии сегодня ещё экспериментальны, но через несколько лет могут найти более широкое гражданское и коммерческое применение.

На видео — пример 3D-реконструкции и визуализации на разных высотах:

MVS reconstruction on part of the ULTRRA dataset. More information ...

26/09/2026

Роботы Unitree зажгли на церемонии WorldSkills Shanghai 2026

Гуманоиды пока скорее обещают промышленную пользу, чем доказывают её на практике, зато Unitree отлично умеет превращать демонстрации своих роботов в медийные события.

В 2025 году 16 H1 танцевали янге вместе с людьми на главном новогоднем телешоу Китая. В феврале 2026 года G1 испытывали в экстремальном холоде и глубоком снегу. А совсем недавно группа гуманоидов Unitree вместе с китайским танцором У Юйфэем дошла до финала America’s Got Talent с танцами, кунг-фу и акробатикой.

Теперь — WorldSkills Shanghai 2026. На церемонии открытия 22 сентября роботы Unitree выступили вместе со 120 танцорами перед аудиторией более 10 тыс. человек. Unitree называет это крупнейшим шоу с полноразмерными универсальными гуманоидами и заявляет о полностью автономной кластерной работе роботов: https://x.com/UnitreeRobotics/status/2103025066212819390?s=20

Получается интересная стратегия: пока экономический эффект гуманоидов в промышленности ещё предстоит доказать в масштабе, Unitree уже очень успешно продаёт образ будущего. Танцы, сальто, кунг-фу и бокс наглядно показывают качество управления движением, делают сложную технологию понятной массовой аудитории — и постоянно возвращают Unitree в информационную повестку.

Эффектность ≠ автономность

Но здесь важно не путать эффектность с универсальным интеллектом. Даже если робот автономно удерживает позицию, корректирует отклонения и синхронизируется с другими машинами, само шоу остаётся тщательно подготовленной постановкой. Хореографию и движения роботов на WorldSkills и America’s Got Talent заранее разработали, проверили в симуляции и многократно протестировали инженеры. Это совсем не то же самое, что способность робота самостоятельно разобраться в новой и непредсказуемой ситуации здесь и сейчас.

И все таки есть у гуманоидов важное преимущество: мы легко их очеловечиваем. Понимая, что перед нами машина, мы всё равно переживаем, когда робот падает, радуемся, когда он встаёт, и невольно болеем за него.

Так что сегодня — без серьёзных прогнозов: просто смотрим шоу, поддерживаем и аплодируем 😉

25/09/2026

Как управлять растущим техностартапом

На старте почти всё держится на основателе. Он глубоко понимает продукт и клиентов, быстрее принимает решения, лично нанимает людей и тушит пожары. Именно такая вовлечённость часто и позволяет молодой компании двигаться быстро.

Проблемы начинаются позже, когда компания растёт, а модель управления остаётся прежней, решения ждут согласования, руководители команд не понимают границ своих полномочий, команда привыкает не решать проблемы самостоятельно, а эскалировать их основателю. Зависимость бизнеса от одного человека начинает тормозить работу компании.

Обзор «Лидерские модели и управленческие практики в технологическом стартапе на этапах дефицита ресурсов, роста и высокой неопределенности (https://docs.yandex.ru/docs/view?url=ya-disk-public%3A%2F%2F6OTguSsqM9sF3CPdNykf3eaZkIuHepzWxhSo7uZ85RPojfmhd%2FP1E7YM3Sf4NeF6q%2FJ6bpmRyOJonT3VoXnDag%3D%3D%3A%2F03%20-%20Аналитический%20обзор%20№3%20(август).pdf&name=03%20-%20Аналитический%20обзор%20№3%20(август).pdf&nosw=1)»*, подготовленный для цикла «Стартап-кафе: Таланты (https://startupcafe.moscow/)», поможет понять, где участие основателя необходимо, где решения уже можно передать руководителям команд, как перестроить управление эффективно и безболезненно.

Некоторые управленческие проблемы роста и их решения

🚫 Все решения идут через основателя

✅ Разделить права на решения. Стратегия, критические риски и необратимые решения могут оставаться наверху. Повторяющиеся функциональные и обратимые решения должны постепенно переходить руководителям и командам. Основатель становится человеком, который определяет направление, распределяет ответственность и создаёт условия, в которых компания умеет принимать качественные решения без его постоянного участия.

🚫 Задача делегирована, но решение всё равно нужно согласовать

✅ Передавать не задачу, а ответственность. Для каждой области нужны конкретный ответственный, понятные полномочия, необходимые ресурсы и заранее определённые случаи, когда вопрос должен вернуться к основателю. Иначе получается руководитель, который отвечает за результат, но фактически не может им управлять.

🚫 Команда постоянно перегружена

✅ Перестать добавлять приоритеты поверх старых. При ограниченных ресурсах новый приоритет должен появляться только вместе с ответом на вопрос: что мы ради него перестанем делать? Сам обзор предлагает сначала защитить критически важную работу, затем сфокусироваться на главном препятствии для роста, а остальные инициативы сокращать, переносить или останавливать.

🚫 Основатель считает, что нужны ещё люди, а руководители команд говорят о другом

✅ Сначала провести диагностику. Отдельно собрать оценки основателя и руководителей команд и понять, что действительно мешает результату: нехватка людей, компетенций, полномочий, ресурсов или ясных приоритетов. Только после этого принимать решение о найме — иначе есть риск расширить команду, не устранив реальное управленческое узкое место.

🔽 Кому интересна тема, скачивайте полный обзор (https://docs.yandex.ru/docs/view?url=ya-disk-public%3A%2F%2F6OTguSsqM9sF3CPdNykf3eaZkIuHepzWxhSo7uZ85RPojfmhd%2FP1E7YM3Sf4NeF6q%2FJ6bpmRyOJonT3VoXnDag%3D%3D%3A%2F03%20-%20Аналитический%20обзор%20№3%20(август).pdf&name=03%20-%20Аналитический%20обзор%20№3%20(август).pdf&nosw=1): с конкретным планом перестройки управления за 90 дней, а также набором полезных инструментов:

— картой узких мест управления,
— матрицей прав принятия решений,
— моделью Head–Heart–Hands,
— памяткой «Что делать, когда всё срочно».

📆 5 октября пройдет очередная встреча аналитического цикла Стартап-кафе: Таланты (https://startupcafe.moscow/feartosay?utm_source=telegram&utm_medium=startapernaya).

*Материалы, подготовленные O2Consulting по заказу АНО «Развитие человеческого капитала»

24/09/2026

Завершили проект по токенизации реальных товарных активов

Токенизация реальных товарных активов (RWA) — это не просто технологический тренд, а возможный легальный инструмент для расчетов по внешнеторговому контракту (ВТК) в условиях инфраструктурных и санкционных ограничений в ВЭД. Разработанный нами подход успешно масштабируется на любые дорогостоящие, стандартизируемые товары (драгоценные металлы, зерно, энергоносители), позволяя компаниям превращать свои складские остатки в ликвидный платежный актив.

Подробностями завершенного проекта делится практика «Стратегия развития финансовых рынков», которой руководит Татьяна Сафонова, признанный эксперт в сфере финансовых рынков и налогообложения, а также в цифровых финансовых инструментах.

Ситуация

Классические каналы международных расчетов стали критически ненадежными: долгие сроки прохождения платежей, высокие риски блокировок со стороны банков-корреспондентов и жесткие комплаенс-барьеры. При этом у компании были значительные запасы дорогостоящих товаров, которые сложно быстро монетизировать. Клиенту требовался легальный, быстрый и защищенный способ рассчитываться с иностранными партнерами, не прибегая к «серым» схемам или рискованным инструментам.

Особенности проекта

Проект находился на стыке трех сложнейших областей: товарного рынка, международного платежного рынка, валютного контроля и нового законодательства о цифровых инструментах (282-ФЗ о цифровых валютах и цифровых правах вступил в силу 1 сентября 2026 года). Главным вызовом стала необходимость создать юридически безупречную, многостороннюю структуру, которая превращает физический товар в цифровой финансовый инструмент.

Решение

Команда Практики «Стратегии развития финансовых рынков» O2Consulting разработала юридически выверенную инновационную структуру расчетов с использованием утилитарных цифровых прав (УЦП) на пул товаров.

Результат

Клиент получил полностью легальную возможность для международных расчетов, защищенную от внешних блокировок. Товарные запасы клиента приобрели новую функцию, превратившись в высоколиквидный платежный инструмент для расчётов по экспортно/импортным операциям.

24/09/2026

ИИ-трансформация изнутри: чему Microsoft научилась на собственном опыте

На прошлой неделе Microsoft опубликовала (https://blogs.microsoft.com/) разбор собственной ИИ-трансформации — и выводы, к которым корпорация пришла на основе сотен внутренних инициатив: что действительно работает, что пришлось менять и где появились измеримые результаты. Например, в одной из команд продаж close rate вырос на 20%, в отдельных процессах цепочки поставок cycle time сократился на величину до 75%, а команда из девяти человек выпустила первую версию нового продукта за 35 дней.

Вывод Microsoft: само по себе распространение ИИ-инструментов по компании ещё не означает трансформации.

Павел Потеев, ассоциированный партнёр, руководитель Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting, отмечает, что Microsoft интересна своими масштабными изменениями как минимум потому, что продолжает удерживать и расширять позиции на рынках, где многие её бывшие конкуренты уже оказались либо в корпоративной Валгалле, либо на задворках индустрии.

«При этом по новостям последнего года хорошо видно: ИИ-трансформация Microsoft не проходит гладко. Можно было прочитать и об увольнениях, и о том, как Сатья Наделла перестраивает систему управления, сокращая дистанцию между собой и техническими командами. Ничего удивительного: мой первый наставник по трансформации сразу сказал, что в трансформации меня ждёт hell and high water. Не ошибался».

Ключевые выводы, по версии эксперта

1. Microsoft решила стать Customer Zero — «нулевым клиентом» собственных ИИ-решений и подходов.

Сначала пройти трансформацию самой, а уже затем помогать проходить её клиентам. Несмотря на разницу в масштабе, мы в O2Consulting начали с того же. Разработка контента для тренингов, сценарии и взаимодействие в ходе продаж — для всего этого мы применяем ИИ и агентов. Схожими оказались даже имена агентов из той сети, которую мы разрабатываем для себя.

2. Само по себе индивидуальное использование ИИ компанию не трансформирует.

Наибольший эффект появляется, когда перерабатывается workflow (англ. автоматизированные ИИ-процессы) целиком. В Microsoft это уже позволило получить десятки процентов улучшений в отдельных показателях продаж, скорости разработки и времени выполнения процессов. Наш ИИ-агент-консультант () при проектировании трансформации формулирует это ещё радикальнее: «Давайте забудем, как этот процесс делают люди, и спроектируем его заново».

3. Такие изменения быстро упираются в организационную структуру.

Чтобы перестраивать сквозные процессы, Microsoft создала кросс-функциональные советы, объединяющие корпоративные функции, сама старая, центрированная вокруг людей, организационная структура не перестраивается — приходится создавать новые механизмы взаимодействия.

4. При этом человек никуда не исчезает.

В Microsoft отдельно подчёркивают его роль в постановке целей, предоставлении контекста, суждении, контроле и ответственности за результат. ИИ может всё глубже встраиваться в цепочки работы, но люди по-прежнему определяют, что считать хорошим результатом и где необходимо человеческое решение. По сути, это требует апгрейда мышления — причём многие из этих навыков полезны и без всяких ИИ-агентов.

5. Microsoft свела сценарии трансформации к трём повторяемым моделям:

Persona Acceleration — усиление конкретной роли;
AI-Powered Process Redesign — перестройка целого workflow;
AI-First Possibility — создание принципиально новых возможностей, которые раньше были невозможны или экономически нецелесообразны.

Эта типология помогает отделить «мы дали сотрудникам Copilot» от настоящей трансформации бизнеса.

6. И, пожалуй, самый важный вывод: одной оптимизации недостаточно.

Microsoft, как и большинство компаний, начинала с автоматизации существующих задач и повышения эффективности. Но довольно быстро выяснилось: если только улучшать старые процессы, результатом станет та же компания — просто быстрее и дешевле. В Microsoft называют следующий уровень Capability Add (англ. добавление возможностей), сочетание человеческого и машинного интеллекта должно позволять делать то, что раньше было невозможно, слишком сложно или неоправданно дорого.

Для каждой компании и индустрии эти возможности будут своими, но именно это и есть трансформация.
В материале есть ссылка и на подготовленный «Фронтирные организации» (Microsoft Frontier Playbook) — более формализованное описание подходов, собранное на основе сотен внутренних проектов. Но мне живой корпоративный блог показался даже интереснее традиционного методического материала. Наверное, потому что нынешний этап ИИ-трансформации ещё просто не успел устояться. Готовых моделей «организации будущего» пока нет — они формируются прямо сейчас, методом проб, ошибок и постоянной перестройки».

Поэтому одна из самых полезных стратегий сегодня довольно проста: пробовать, запускать, измерять и делиться опытом. Именно это Microsoft сейчас и делает. А как проходит ваша ИИ-трансформация?

23/09/2026

McKinsey Technology Trends Outlook 2026: мнение эксперта

В отчёте — обзор 14 ключевых технологических трендов. Для каждого тренда McKinsey оценивает уровень инноваций, интереса, инвестиций, спроса на специалистов и степень внедрения в компаниях: https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-top-trends-in-tech

🛑 Агентная разработка ПО
🛑 Агентный ИИ
🛑 ИИ для научных открытий и инженерии
🛑 Инфраструктура ИИ и архитектуры моделей
🛑 Специализированные полупроводники
🛑 Кибербезопасность и доверенные системы
🛑 Передовые технологии связи
🛑 Иммерсивные технологии
🛑 Квантовые технологии
🛑 Робототехника
🛑 Мобильность
🛑 Космические технологии
🛑 Науки о жизни и биоинженерия
🛑 Энергетика и технологии устойчивого развития.

Ключевая мысль — ИИ становится ускорителем почти для всей технологической повестки: он меняет разработку ПО, робототехнику, научные исследования, кибербезопасность и инфраструктуру. При этом авторы подчёркивают, что одного внедрения технологий недостаточно: компаниям приходится перестраивать операционные модели, развивать компетенции сотрудников и решать вопросы инфраструктуры, безопасности, энергии и управления.

Руководитель проектов Сергей Дранев отмечает, что отчёт интересно читать: многие описанные тенденции действительно существуют и заслуживают внимания. Однако использовать его как основу для долгосрочного прогноза стоит с осторожностью — слишком многое сейчас зависит от дальнейшей траектории развития ИИ.

Эксперт обращает внимание на то, что возможности ИИ во многом зависят от качества и масштаба доступных данных. На узких, хорошо описанных участках — например, на конкретном производстве — ИИ уже может давать заметный эффект. Но для более сложных задач нужны сопоставимые и верифицированные данные по множеству аналогичных объектов и процессов.

Иммерсивная реальность выглядит потенциально прорывным направлением: фактически это путь к технологиям полного погружения. Графика, дополненная и виртуальная реальность постепенно становятся лучше, однако настоящего прорыва пока не видно, хотя о нём говорят уже много лет.

Робототехника. Отчёт отмечает движение физического ИИ от производства и логистики к более сложным средам — больницам, строительству, сельскому хозяйству и городской инфраструктуре. Однако и здесь сохраняется проблема качества и полноты данных.

Квантовые технологии также нельзя рассматривать как единое направление. Квантовые коммуникации и квантовые сенсоры — уже вполне рабочие области, в отличие от квантовых вычислений, где прорыв пока только ожидается.

Кроме того, эксперт отмечает, что в технологическом прогнозе стоило бы подробнее рассмотреть собственно энергетические технологии, а не в основном их роль в обеспечении цифровой инфраструктуры. Хотя энергетика выделена в отчёте как отдельный тренд, значительная часть анализа сосредоточена на растущем энергопотреблении ИИ и дата-центров. Аналогичная ситуация с биоинженерией и науками о жизни: направление важно, но и здесь существенная часть повестки связана только с ролью ИИ в ускорении исследований.

Что из этого следует уже сегодня?

Дальнейший эффект от развития ИИ будет зависеть не только от качества моделей, но и от качества доступных им данных. Поэтому уже сегодня необходимо развивать системы сбора, верификации и сопоставления промышленных, финансовых, социальных, демографических и других данных, при необходимости — в обезличенном виде. Это дорогая и долгосрочная задача, но без такой базы возможности всё более сложных ИИ-систем будут существенно ограничены.

Which new technology will have the most impact in 2026 and beyond? Our annual analysis ranks the top tech trends that matter most for companies and executives.

19/09/2026

ИИ против прогнозистов: машина впервые выиграла Metaculus Cup

В сентябре впервые в истории сезонного Metaculus Cup первое место занял ИИ-прогнозист (https://www.economist.com/science-and-technology/2026/09/16/artificial-intelligence-now-beats-some-of-the-best-human-forecasters). Причём победил бот, созданный независимым разработчиком из Техаса. По его оценке, на разработку ушло менее 150 часов и несколько тысяч долларов на вычисления и данные. Его система обошла четыре стартапа, которые вместе привлекли более $15 млн инвестиций, а сейчас лидирует ещё и в отдельном ИИ-турнире Metaculus с призовым фондом $50 тыс. ИИ занял также второе и пятое места, тогда как третье и четвёртое достались людям.

ИИ уже впереди?

Ранее мы уже писали об ИИ прогнозировании в контексте синтетических респондентов и цифровых двойников (https://t.me/O2Consult/1966), которые достаточно точно могут в некоторых случаях моделировать поведение людей и групп, например в опросах или на выборах.

Но в Metaculus логика иная: ИИ выступает как аналитик-прогнозист и напрямую оценивает вероятность будущих событий: введут ли отдельные штаты США или страны ЕС ограничения на строительство дата-центров, распространится ли вспышка хантавируса за пределы пассажиров судна MV Hondius, сколько будет стоить нефть Brent и др. Чем точнее и устойчивее был прогноз, тем больше баллов получал участник.

Интересно, что в основе моделей ИИ-конкурсантов лежали обычные большие языковые модели (БЯМ), которые искали новости, сопоставляли источники и анализировали данные, но делали это быстрее и в большем объеме, чем человек-прогнозист.

Конечно, результат Metaculus не означает, что ИИ уже превосходит лучших человеческих прогнозистов вообще. Всё-таки кубок длился четыре месяца и в основном проверял сравнительно короткий горизонт, тогда как для бизнеса и государства часто важны прогнозы на годы вперёд. Да и участники турнира не обязательно представляют мировую элиту прогнозистов. Тем не менее ИИ всё ближе к паритету с прогнозистами, что фиксирует (https://forecastingresearch.substack.com/p/ai-models-have-likely-reached-parity) и Forecasting Research Institute с помощью ForecastBench — бенчмарка, который сравнивает точность прогнозов языковых моделей и людей. Некоторые ИИ-системы уже статистически неотличимы от уровня суперпрогнозистов.

За счёт чего ИИ становится точнее в прогнозах (некоторые факторы)

Fusion-подход. Несколько моделей или агентов независимо исследуют разные стороны вопроса, проверяют и дополняют друг друга, после чего их оценки объединяются в итоговый прогноз.

Данные и качество источников. По мере того как сильные БЯМ становятся общедоступными, преимущество смещается к специализированным данным и умению оценивать их надёжность.

ИИ можно «вернуть в прошлое». Моделям дают только ту информацию, которая была доступна на определённую дату, и смотрят, какой прогноз они сделали бы. Затем меняют инструкции, источники или архитектуру и повторяют эксперимент. Такой backtesting позволяет системно учиться на прошлых ошибках без эффекта знания задним числом.

Пока эффективным способом взаимодействия с ИИ, как правило, остается гибридная модель: например, ИИ используется как участник команды, с которым можно сверять собственные оценки. В дальнейшем развитие ИИ-прогнозирования может не только помочь нам лучше видеть будущее, но и показать границу между тем, чего мы пока не знаем, и тем, что в принципе невозможно надёжно предсказать. И это, возможно, окажется не менее важным результатом, чем сами прогнозы.

👋 Подписаться на Max (https://max.ru/id7708746582_biz)

Crystal balls give way to LLMs

18/09/2026

Эксперты O2Consulting: еженедельный дайджест

Распространение ИИ и рост его влияния происходят быстрее, чем меняются корпоративные правила и практики использования. Эксперты O2Consulting помогают осваивать новую реальность и работать с ИИ сегодня: на этой неделе они очередной раз провели обучение по этой теме среди основатели компаний, будущих предпринимателей и государственных служащих.

14 сентября Татьяна Сафонова, старший партнер, руководитель практики «Стратегии развития финансовых рынков», рассказала слушателям «Стартап-кафе: Таланты», как в 2026 году встраивать ИИ-инструменты в работу техкоманды так, чтобы усиливать людей, не теряя контроль, качество и мотивацию. В основе выступления — аналитические материалы, подготовленные O2Consulting по заказу АНО «Развитие человеческого капитала». Подробностями обязательно поделимся на следующей неделе.

Кроме того, Анна Никитченко, управляющий партнер, и Павел Потеев, ассоциированный партнёр, руководитель Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting, провели обучающие мероприятия в кластере «Ломоносов» МИК, посвящённые развитию практических навыков работы с ИИ-инструментами.

Анонсы

22 сентября в 14:00 Татьяна Сафонова проведет бизнес-практикум «Финансы будущего: цифровые права как новая форма финансовых инструментов (https://lp.synergy.online/lektoriy/finansy-buduschego-cifrovye-prava)» в Школе бизнеса «Синергия».

25 сентября Татьяна выступит на сессии VIII Форума Финсовет для профессионалов РЦБ, работающих с клиентским капиталом на фондовом рынке: от советников до управляющих активами. Мероприятие пройдет в Москве в отеле «Альянс Бородино», с участием ведущих экспертов и лидеров рынка.

29 и 30 сентября эксперт также примет участие в IX Банковском форуме «Казначейство» в Москве.

1 октября Татьяна приглашена в качестве почетного гостя на XXI Форум «Российский рынок производных финансовых инструментов», «Деривативы 2026».

25 сентября Павел Потеев, руководитель Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting, проведёт вебинар для выпускников программы нацпроекта по повышению производительности. Тема — применение искусственного интеллекта в бизнесе и в работе и мышлении руководителя. К вебинару присоединятся участники программы разных лет — за это время её выпускниками стали несколько тысяч человек.

Следующие мероприятия «Стартап-кафе: Таланты» пройдут 28 сентября (https://startupcafe.moscow/businesslab?utm_source=telegram&utm_medium=startapernaya) и 5 октября (https://startupcafe.moscow/feartosay?utm_source=telegram&utm_medium=startapernaya).

17/09/2026

Тенденции развивающихся технологий для архитекторов будущего

Команда JPMorganChase по глобальной технологической стратегии, инновациям и партнёрствам (Global Technology Strategy, Innovation and Partnerships) изучила технологический ландшафт и на основе исследований, внутренних данных и общения с отраслевыми экспертами выделила ключевые технологические тренды года в отчете 2026 Emerging Technology Trends.

Сами по себе направления, выделенные в отчете, не стали для нас неожиданностью. Многие из них O2Consulting уже выделял в собственных исследованиях и публикациях — от новых форматов ИИ-инфраструктуры и энергоснабжения ЦОДов до агентных интерфейсов и синтетических пользователей. Поэтому ценность исследования скорее в том, что взгляд крупного глобального финансового института, через которую проходит значительная доля мировых финансовых потоков, отчасти подтверждает наши наблюдения и гипотезы.

Отдельные технологии всё отчетливее складываются в единый контур: меняются одновременно инфраструктура, интерфейсы, способы взаимодействия человека и ИИ и сами подходы к проектированию организаций.

4 основных тенденции этой трансформации

Контекстные ИИ-архитектуры реального мира

Большие модели становятся «цифровым мозгом», объединяющим корпоративные данные, память, правила, инструменты и других ИИ-агентов. В физических сценариях модель также получает данные из реального мира, принимает решения и использует обратную связь.

Рост ИИ-инфраструктуры

Растущий спрос на вычисления стимулирует развитие новых форматов дата-центров — например, плавучих ЦОДов, — специализированных чипов, охлаждения, сетей и памяти. Одновременно программные решения повышают эффективность вычислений и снижают стоимость работы моделей.

От приложений к интерфейсам намерений

Вместо переключения между приложениями пользователь формулирует цель, а ИИ сам выбирает инструменты и выполняет необходимые действия. Интерфейс при этом динамически адаптируется к пользователю и задаче. См. также «Новая эпоха „умных“ браузеров»
ИИ-симуляции

Виртуальные среды всё чаще позволяют тестировать продукты и процессы до запуска. Синтетические пользователи уже применяются для интервью, проверки маркетинговых материалов, интерфейсов и корпоративного ПО: «Виртуальные группы для исследования потребительского поведения»

«Отчет с такой структурой и способом подачи — для руководителей, готовых радикально перепроектировать свои организации, их структуры и цепочки создания ценности на основе решений, которые активно развиваются прямо сейчас, на наших глазах. Причем ключевой эффект возникает именно от их сочетания: работая вместе, они придают организации новое качество и позволяют выйти на иной уровень эффективности.
Для такого проектирования недостаточно понимать отдельные технологические тренды. Необходима работа с будущим — способность видеть, как они будут развиваться, взаимодействовать друг с другом и менять бизнес-модели, процессы и архитектуру организации во времени. Отчет помогает перейти от интуитивного «страха не отстать» к системному и осознанному встраиванию этих изменений в стратегию. То есть это отчет для архитекторов будущего».

Павел Потеев, ассоциированный партнёр, руководитель Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting