Битубитех от Яндекса

Сегодня понедельник, а значит, пришло время битуби-дайджеста. Рассказываем, что произошло в мире технологий за неделю.

🔹 xAI представила новую модель Grok Code Fast 1 для быстрой генерации кода
Её архитектура состоит из 314 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 тысяч токенов. Разработчики отмечают, что модель генерирует и исправляет код быстрее конкурентов, но для лучшего результата запросы нужно формулировать максимально подробно. Кроме того, компания анонсировала новую ИИ-платформу Macrohard на базе xAI — для разработки ПО с функциями ИИ-агентов, облачных ИИ-сервисов и приложений для генерации речи и текста.

🔹 Новое исследование Yandex B2B Tech: более 25 тысяч атак на облачные и гибридные сервисы за полгода
По данным Yandex B2B Tech, самые слабые места в таких системах — это компрометация учётных данных, неправильные настройки безопасности и использование легального доступа в преступных целях: в 54% случаев злоумышленники использовали уже украденные пароли и логины. Чаще всего атаки приходились на IT-компании и SaaS-сервисы (35%), через которые хакеры пытались добраться до клиентов, на онлайн-ритейл и розничную торговлю (22%). При этом 61% всех атак связаны с вымогательством: хакеры шифровали данные, чтобы требовать деньги за их возврат или перепродавали их. Эксперты из Yandex Cloud рекомендуют защищать пароли, использовать многофакторную аутентификацию и тщательно следить за действиями пользователей.

🔹 Из-за Google AI Overviews поисковой трафик онлайн-медиа упал на 40%
ИИ выдаёт краткие ответы прямо над поисковой выдачей Google, в результате чего пользователи всё чаще не кликают по ссылкам. В США только за май — июнь этого года премиальные издатели потеряли в среднем около 10% трафика из Google по сравнению с прошлым годом. Google утверждает, что общий объём органического трафика из поиска остаётся стабильным, а переходы именно из AI Overviews качественнее: пользователи проводят на сайтах больше времени.

🔹 Большинство российских логистических компаний находятся на базовом уровне роботизации
Около 60% используют только простые автоматизированные решения — вроде палетайзеров (44% компаний) или укладчиков коробок на поддоны (16%). Более сложные системы, такие как конвейерные ленты с сепараторами, применяются ещё реже — всего у 9%. А полностью роботизированные склады и системы для инвентаризации или погрузки встречаются только у 3%. Средняя плотность роботизации на российских складах составляет около 30 роботов на 10 тысяч сотрудников, тогда как в развитых странах этот показатель достигает 500–800. При этом ведущие игроки, такие как Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет, уже используют мобильных роботов и манипуляторы, автоматизируя 30–40% процессов в отдельных областях.

🔹 Яндекс Роботикс создал мобильного робота-комплектовщика на базе ИИ
Он способен перемещаться по складу и работать в человеческом темпе, планируя оптимальный маршрут с помощью платформы Yandex RMS и применяя ИИ для укладки коробок по принципу тетриса. Робот также умеет самостоятельно объезжать препятствия и безопасно взаимодействовать с людьми, освобождая их от тяжёлого физического труда. До конца 2026 года Яндекс Роботикс планирует внедрить пилотные проекты на складах российских ритейлеров. Серийное производство намечено на 2027 год. 

🔹 18 из 25 крупнейших банков России создают собственные ML-центры компетенций
Машинное обучение в финтехе уже считается ключевой бизнес-стратегией. Для крупных банков с ML-командами из сотен человек расходы только на оплату труда достигают миллиардов рублей в год. Так использование ИИ банками стало core-функцией, критически влияющей на эффективность и финансовые результаты. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

В 2023 году в сеть загрузили 500 000 deepfake-видео. К концу 2025-го их будет уже около 8 млн. Но к счастью, сгенерированные ИИ видео можно использовать и в полезных целях. 

Сколько рекламодателей используют ИИ, какие инструменты доступны в Cloud Video и что за вакансия мечты открылась в Grok — в свежем выпуске IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

⅔ крупных компаний России внедрили или уже внедряют low-code платформы. Цифра — из исследования BPMSoft о проблемах цифровизации российского бизнеса. По мнению аналитиков, low-code — большой тренд на российском рынке цифровизации. 

Low-code платформы — это конструкторы для создания программ и приложений. Комбинируя заготовленные блоки кода и шаблоны, разработчик может быстро создавать работающие IT-решения с минимальным количеством кодинга или вовсе без него — это позволяет высвободить лишние человекочасы. Такие платформы внедряются для автоматизации самых разных бизнес-процессов: от CRM и внутреннего документооборота до корпоративных порталов и систем управления проектами.

По сравнению с разработкой с нуля, такие платформы позволяют значительно сократить расходы на IT-отдел, ускорить процессы и потенциально упростить масштабируемость решений. Главный минус — low-code платформа определяет технологический стек компании. У нее остается меньше гибкости в выборе решений и технологий. 

Low-code платформа может стать унифицированным интерфейсом для бизнес-процессов и интеграционным хабом для цифровых систем, пишут эксперты BPMSoft. Для быстрого старта low-code нужно быть готовым к её интеграции в legacy-системы. Кроме того, будет полезно, если в компании уже есть ключевые цифровые модули (CRM, ЭДО) — их легче соединить через low-code хаб, но платформа может включать эти компоненты и «из коробки». 

На Yandex Cloud можно попробовать такие low-code платформы и конструкторы, как Nodul, GreenData, Scalaxi Platform и Loginom. Среди других лидеров этого рынка в России — платформы BPMSoft, DirectumRX, ELMA365, Comindware и «Первая Форма».

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Yandex Cloud AI Studio открыли доступ по API к новой генеративной модели YandexGPT 5.1 Pro. Модель будет полезна в ритейле, промышленности и финтех-компаниях для автоматизации рутинных рабочих процессов.

Рассказываем, что умеет новая модель и как компании уже используют предыдущую.

Преимущества новой модели

▪️ YandexGPT 5.1 Pro специализируется на решении бизнес-задач. Теперь модель лучше переписывает тексты в нужном формате, выделяет ключевые мысли из объемного отчёта, даёт короткие и содержательные ответы на основе информации в базе знаний.

▪️ Технология RAG (Retrieval Augmented Generation) позволяет YandexGPT 5.1 Pro отвечать более точно, «подтягивая» информацию из внешних источников прямо перед формированием ответа. Например, сотрудник чата поддержки может получать подсказки из внутренних регламентов и истории общения с клиентом в реальном времени.

▪️ В новой LLM лучше поддерживается системный промт — настройки, которые регулируют поведение модели, например задают определённый стиль общения. Это позволяет назначить роль, от имени которой будет общаться языковая модель. Например, можно создать бота-консультанта по юридическим вопросам для сайта.

▪️ Количество некорректных или выдуманных ответов сократилось почти в два раза — модель распознаёт ситуации, в которых не знает верный ответ, и сообщает об этом. 

При этом стоимость флагманской модели втрое ниже предыдущей: до 40 копеек за 1000 токенов.

Как в бизнесе использовали Yandex GPT5 — предыдущую версию

Например, компания AIMOTO создала детские умные часы BuddyGPT с интеллектуальный ассистентом на базе LLM. Он помогает делать уроки и изучать окружающий мир в формате игры. При этом общение полностью безопасное — системный промт исключает все неподходящие возрасту темы. 

Банки.ру создали чат-бота для поиска по базе знаний. В их базе — 135 ГБ информации, и она пополняется каждую неделю на 1,5 ГБ. Раньше поиск по базе работал по точному совпадению и плохо справлялся с синонимами. Чат-бот с YandexGPT 5 значительно упростил доступ к знаниям: время поиска информации сократилось в 200 раз, на получение ответа уходит до 1,3 секунды.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Интеллектуальная обработка документов (Intelligent Document Processing, IDP) — технология автоматизации работы с бумагами. Любая современная компания сталкивается с большим потоком внутренних и внешних документов. Но автоматизировать процесс с помощью нейросетей становится всё проще и эффективнее. Рассказываем, какие сценарии автоматизации документооборота используют самые разные компании — от страховщиков до промышленных заводов. 

Промышленность: классификация документов от контрагентов
Боровичский комбинат огнеупоров производит огнеупорные материалы для промышленности. В 2021 году компания получала 6,5 тысячи документов в месяц, а на их обработку уходило 325 часов — полная загрузка для двух сотрудников. Эту объёмную и муторную, но несложную работу в компании решили оптимизировать с помощью ИИ. 

Компания внедрила ИИ-систему классификации документов Directum Ario — нейросети автоматически распознают и классифицируют документы. Трудозатраты на работу с документами сократились втрое. 

Жилищное хозяйство: распознавание анкет голосования жильцов
ГК «Смарт Сервис» управляет жильём «Донстрой». Среди прочего она обрабатывает результаты голосования на собраниях собственников, где те заполняют бумажные анкеты. Много лет подсчёты голосов велись вручную, при этом ошибки в обработке данных были чреваты юридическими последствиями. 

В 2024 году компания автоматизировала распознавание анкет и подсчёт голосов с помощью IDP-платформы EasyDoc от ITFB Group. Решение ускорило обработку анкет в несколько раз и исключило ошибки. 

Страхование: рассмотрение заявок на лечение
Раньше в компании «Ренессанс страхование» заявки на лечение по ДМС рассматривали врачи. Высококвалифицированные специалисты тратили около двух часов на анализ и одобрение заявки. 

Страховщик высвободил трудовые ресурсы врачей, автоматизировав задачу с помощью цифрового помощника на базе YandexGPT. Нейросеть рассматривает направления врачей, сопоставляет их с программой страхования и автоматически принимает решение за 2–5 минут.

Медицина: автоматическая обработка запросов на исследования
НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова — крупный центр исследований рака. Чтобы провести исследование, сотрудники должны подать заявку в этический комитет. Треть заявок отклоняется из-за мелочей — неполного пакета документов или неверно указанных данных. Выискивать эти ошибки приходилось вручную врачам и крупным учёным. Рассмотрение заявки занимало несколько месяцев. 

В 2025 году НМИЦ в разы ускорил этот процент с помощью решения на базе YandexGPT. Нейросеть проверяет пакет документов и, если он правильно собран, передаёт его этическому комитету — тот уже рассматривает заявку по существу. Скорость рассмотрения заявки снизилась с нескольких месяцев до 5–10 дней. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Yandex B2B Tech вместе со студентами ШАД и Санкт-Петербургским государственным педиатрическим медицинским университетом (СПбГПМУ) разработал и протестировал нейросеть для автоматической сегментации МРТ-снимков головного мозга младенцев — первое подобное решение в мире для этой возрастной группы.

ИИ за несколько минут анализирует снимок, с точностью до 90% определяя объёмы серого и белого вещества. Это критически важно для ранней диагностики патологий, таких как ДЦП, и выбора эффективной тактики реабилитации. Раньше это была ручная долгая работа врача-рентгенолога, но это решение ускоряет диагностику в десятки раз.

Чем раньше признаки ДЦП обнаружат у новорождённых, тем выше шанс на успешную терапию. Врач может использовать сервис бесплатно, загрузив на специальную страницу МРТ ребёнка. При этом конфиденциальная информация пациента не раскрывается. 

Решение развёрнуто на Yandex Cloud. В основе — ансамбль моделей BIBSNet, ResNet и U-Net, обученный на 1500+ реальных обезличенных снимков из СПбГПМУ и открытом наборе данных MICCAI Grand Challenge. Сервис готов к имплементации в медицинские учреждения РФ.

Системы анализа медицинских изображений — один из трёх ключевых юзкейсов ИИ в медицине. Другие два — системы поддержки принятия врачебных решений и системы автоматизации рутинной работы, например роботы-операторы для записи к врачу по телефону. По оценкам компании «Яков и партнёры», к 2030 году российский рынок ИИ в медицине вырастет в 6 раз — с 12 млрд рублей по итогам 2024 года до 78 млрд рублей. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

🔹 DeepSeek представил новую модель V3.1 с базовым и рассуждающим режимами
По точности и скорости она превосходит флагманскую R1, и это первый шаг компании в сторону создания полноценного ИИ-агента. Модель пока уступает западным конкурентам, но выигрывает ценой и тем, что доступна российским пользователям без VPN. 

🔹 Alibaba запустила ИИ-ассистента для разработчиков
Новая платформа Qoder — аналог AI Cursor. Бета-версия пока бесплатная, подписки введут в течение нескольких недель. В режиме Quest Mode агент автономно работает с кодом по заданному техническому заданию, отмечая выполненные этапы через to-do-листы и обращаясь за помощью лишь при затруднениях. Функция Repo Wiki позволяет агенту визуально представить структуру уже существующего проекта, что облегчает понимание базы кода.

🔹 В Х5 появится собственное RPA-подразделение
Х5 Robotics займётся масштабной автоматизацией операционных и производственных процессов компании — от разработки и пилотирования до масштабного промышленного внедрения роботизированных решений. Главная цель — снизить долю ручного труда, повысить скорость, точность и качество выполнения задач при минимальных затратах, а также улучшить условия труда сотрудников.

Ранее в X5 Group уже запустили доставку роботами-курьерами Яндекса для заказов из «Пятёрочки» и «Перекрёстка» в Москве, Ленобласти и Иннополисе в Татарстане.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

По трассам России уже ездят более 80 авто без водителя, а к 2030 году их будет 1700.

Больше фактов и кейсов автономных погрузчиков и грузовиков, а также новые законы для роботов-доставщиков — в свежем выпуске нового IT-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Столько, по оценке консалтинговой компании «Яков и партнёры», ИИ может принести российскому АПК. По оценкам чиновников, ИИ используют только 12% российских агропромышленных компаний, ещё 37% уже планируют начать его внедрение. 

Кто уже применяет?

О нескольких проектах мы уже рассказывали здесь. Вот ещё примеры:

🔸 Системы автономного управления сельхозтехникой
Комбайнами, культиваторами и сеялками на российских полях всё чаще управляют нейросети. Они могут работать круглые сутки, экономят топливо и в целом реже совершают ошибки. В таких хозяйствах, как агрофирма «Победа» и «Щёлково Агрохим», такие ИИ-системы ускоряют сбор урожая на 25% и снижают потери топлива на 5%. 

🔸 Платформы для управления полями «История поля» от «АссистАгро» — цифровая платформа для аграриев, которая с помощью компьютерного зрения, дронов и спутниковых снимков определяет состояние поля, составляет карты урожайности и кадастровые карты, планирует разные процессы на сельхозпредприятиях. Решение экономит 300–5 000 рублей с гектара в год.

🔸 Системы визуальной аналитики могут заменить экспертные осмотры животных. Роботизированная молочная ферма Maslov.ai распознаёт коров, анализирует исторические данные об их надоях и на основании этих данных автоматизирует кормление и доение — удой может вырасти на 15%. Компания CVC разработала систему для визуального взвешивания свиней. С помощью компьютерного зрения программа оценивает физические параметры животных, а затем рекомендует рацион и прогнозирует вероятность болезней. Операционная прибыль от внедрения растет на 3–5%. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

По оценкам РБК и «Магнита», рынок готовой еды в России в 2024 году вырос на 25%, а вот продажи готовой еды в ритейле — на 35%. Поэтому бизнес ищет новые решения, которые помогут быстро обеспечить покупателей качественной готовой едой по конкурентным ценам.

Одно из таких предлагает краснодарская компания Qummy. Продолжаем рассказывать о стартапах, за которыми интересно наблюдать с точки зрения технологий, продукта или бизнес-модели.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Поколение альфа — это дети, родившиеся с 2010 по 2025 год. Они растут в окружении технологий и начинают общаться с голосовыми помощниками раньше, чем учатся читать. Для них привычно говорить «Алиса, включи мультики» или «Расскажи сказку». 

Уже сегодня они влияют на рынок: более половины родителей учитывают мнение детей при покупке гаджетов, игрушек, одежды, выборе кафе и развлечений. Через несколько лет альфа сами станут полноценными участниками рынка, и ожидается, что их совокупные расходы, особенно на предметы роскоши, превысят траты предыдущих поколений.

Что поколение альфа ждёт от бизнеса

41% детей хотят в будущем совершать покупки через голосовых помощников. Для них управление голосом — не диковинка, а самый естественный интерфейс. Они будут ждать от брендов не форм, кнопок и длинных инструкций, а удобного живого диалога. Многие компании понимают это уже сейчас.

Например, AIMOTO представила детские умные часы AIMOTO BuddyGPT с ИИ-помощником на базе технологий YandexGPT и Yandex SpeechKit. В умных часах — встроенный GPS-трекер для родительского контроля, звонки и интеллектуальный ассистент, который помогает с уроками и изучением окружающего мира в игровом формате. При этом языковая модель оснащена детскими фильтрами, исключающими неподходящие возрасту темы и делающими общение безопасным. 

Совсем недавно разработка детского голосового ассистента была доступна только IT-гигантам с собственной экспертизой в языковых моделях. Но теперь с помощью платформы Yandex Cloud AI Studio компании любого размера могут создавать уникальные решения для своих клиентов.

Сегодня дети разговаривают с часами, а завтра будут голосом управлять домом, офисом и сервисами. И тот бизнес, который научится говорить с поколением альфа на их языке, в том числе с помощью речевых технологий, получит лояльность клиентов на десятилетия вперёд.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

TuringBots — концепция ИИ-ассистентов полного цикла, которые участвуют во всех этапах разработки ПО. Её разработали в Forrester — одном из самых авторитетных технологических консалтингов. Это класс решений, которые начинают развиваться уже сегодня, но Forrester впервые выделяет их как класс. Исследователи уверены, что TurigBots могут стать одной из ключевых новых технологий 2025 года. 

Чем TuringBots отличается от обычного ассистента для кодинга?

ИИ-ассистенты для разработки ПО, которые существуют сегодня, это чаще всего сторонние платформы. Они могут помочь в конкретной задаче по просьбе пользователя, но не погружены в корпоративный и продуктовый контекст. Передавать им слишком много внутренней информации попросту рискованно. 

TuringBot — не внешний «приглашённый» сервис, а полноценный сотрудник: он размещается внутри контуров безопасности компании, дообучается на полном репозитории, внутренних стандартах код-ревью и SLA-регламентах. Его можно вовлекать на всём цикле разработки ПО (SDLC, Software Development Life Cycle) — от проектирования до регрессионного тестирования. 

Ассистент знает корпоративный стек так же глубоко, как команда архитекторов, и подключается ко всем фазам SDLC — от проектирования схем данных до последнего регрессионного прогона.

Для сравнения, типовой генеративный помощник вроде GitHub Copilot решает локальную задачу, не хранит долгосрочного контекста о ваших микросервисах, CI/CD-процессах и правилах безопасности. Именно эта сквозная, контекстно-чувствительная интеграция превращает TuringBot в полноценного участника DevOps-конвейера, а не в еще один инструмент умного дополнения кода.

Как это работает?

TuringBots основаны на трёх технологиях: 

🌟предиктивная AI-аналитика — выявляет паттерны дефектов, рекомендует архитектурные решения

🌟генеративный ИИ — создаёт код, документацию, тесты

🌟retrieval-augmented generation — учитывает внутренние стандарты, API-паттерны, библиотеки компании.

В результате TuringBot может решать куда больше задач с меньшим количеством пользовательских итераций. Ему можно поручать комплексные задачи, например автоматическое создание сервисов и компонентов, перевод монолитов на микросервисы с минимальной доработкой или систематическую документацию легаси. 

Зачем это бизнесу?

Ключевая метрика Forrester — ROI (возврат инвестиций). TuringBots относят к технологии с краткосрочным горизонтом прибыли, то есть она должна окупиться и начать приносить деньги меньше чем за два года. А обычные агентские ИИ отнесены к технологиям со среднесрочной окупаемостью — от двух до пяти лет. 

В Forrester считают, что TuringBots прежде всего пригодится общественному сектору и ритейлу, где с такими решениями уже вовсю экспериментируют, а также финтеху и промышленности. 

Готовы трудоустроить цифрового Тьюринга?

👍 — ещё бы!
🤔 — пусть лучше джуны опыта набираются

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Понедельник — день битубитех-дайджеста. 

🔸 IT-корпорации возвращаются к очным собеседованиям из-за ИИ
Доля работодателей, которые проводят личные встречи с кандидатами — включая Google, McKinsey и Cisco, — выросла с 5% в 2024 году до 30% в 2025-м. Причина — соискатели всё чаще используют ИИ-инструменты «за кадром» во время технических интервью, в итоге оценить их реальные навыки невозможно. По данным опроса Gartner, около 6% кандидатов признавались в мошенничестве на собеседованиях: выдавали себя за другого или использовали чужой голос.

К 2028 году каждый четвёртый профиль соискателя может оказаться поддельным, а значит, работодателям пора учиться отслеживать признаки мошенничества, обращаться к сервисам биометрической идентификации и проверке данных. 

🔸 Российский рынок платформ для инференса ИИ-моделей растёт на 20% ежегодно
Инференс — этап работы модели, когда она применяет уже обученные алгоритмы к новым данным, что требует значительных вычислительных мощностей при работе с крупными нейросетями, хотя выполняется быстрее обучения. В 2025-м этот рынок в России превысит 15 млрд рублей. На нём уже работают поставщики облачных сервисов, стремящиеся ускорить обучение ИИ и автоматизировать процессы. Крупные компании расширяют парки ML-моделей, а готовые open source‑модели позволяют среднему и малому бизнесу использовать ИИ без глубокой технической экспертизы.

Пока что рынок остаётся фрагментированным. Но эксперты считают, что лидерами станут те, кто предложит полноценную экосистему для инференса с вычислительными мощностями, безопасностью, удобной интеграцией и возможностью выбора моделей — от open source до кастомных.

🔸 Доля разведывательных кибератак на бизнес в России выросла в пять раз за полгода
Согласно данным BI.ZONE, в первой половине 2025 года их число увеличилось с 6,8% до 38,65%. При этом традиционные атаки на учётные записи и удалённый взлом серверов сократились почти в 2,5 раза — с 14,8% до 6,3%. Основными объектами атак стали компании в сферах IT, телекоммуникаций, медиа и ритейла — из-за множества e-commerce площадок и высокой публичности их ресурсов. 

По данным другого исследования, фродовый трафик сегодня обходится бизнесу примерно в 390 млн рублей ежедневно. Для сравнения: общий рекламный бюджет в поисковых системах и соцсетях в 2024-м составлял около 470 млрд рублей. Это говорит о том, что проблема затрагивает компании любого уровня и указывает на необходимость создания технологий защиты от фрода.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Столько записи чистой речи нужно, чтобы сгенерировать уникальный голос бренда с помощью SpeechKit Brand Voice. Синтезированный голос можно использовать для озвучки рекламного контента, виртуальных помощников, подкастов и даже целых книг. Например, «Литрес уже озвучил с помощью речевых технологий более 60 тысяч книг.

И это только один пример использования речевых технологий, больше — в свежем выпуске нового ИТ-шоу «404 секунды» на VK Video и YouTube.

Это шоу от Yandex B2B Tech, в котором Антон Черноусов, Developer Advocate Yandex Cloud, рассказывает о машинном обучении, нейросетях, кибербезопасности, а также кейсах и исследованиях в мире технологий для бизнеса.

Выпуски выходят раз в неделю и длятся всего 404 секунды.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech

Яндекс перезапустил Интернетометр — бесплатный сервис для измерения скорости интернет-соединения

Интернетометр получил новый дизайн и перешёл на новую технологию замеров — результат стал точнее.

Как работает новая технология

Теперь Интернетометр измеряет скорость, используя сеть CDN-серверов Яндекса. CDN-сервисы распределены по всей стране, их задача — кешировать большие объёмы данных сервисов Яндекса. Например, если вы ведёте трансляцию через Телемост из офиса, к вашим удалённым сотрудникам видео будет «доставляться» через ближайшие к ним серверы — загрузка займёт меньше времени и трансляция будет идти без задержек.

Интернетометр во время замера скорости тоже обращается к CDN-серверам — сразу нескольким поблизости. Так результат получается полным и объективным.

Зачем это бизнесу

🔸 Быстрая диагностика проблем с подключением — техподдержка и IT-специалисты могут моментально определить, в интернете ли проблема, и сэкономить время на поиске причин.

🔸 Поддержка удалённых сотрудников — можно быстро проверить, достаточно ли скорости и стабильности для видеозвонков, работы в облаке или с CRM. 

🔸 Улучшение клиентского опыта — IT-компании могут интегрировать ссылку на Интернетометр в инструкции клиентов и шаблоны переписки для техподдержки, чтобы сделать процесс проверки на стороне клиента быстрее.

А вы знаете, насколько быстрый у вас интернет?

👍 — всегда знаю, когда тормозит
😎 — теперь буду 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech