Наша цель — сделать Нейроаналитика единой точкой входа в аналитику компании. Мы тестируем новую версию агента, которая умеет не просто анализировать дашборды, а самостоятельно «нырять» в датасеты. В будущем пользователю достаточно будет задать вопрос в чате, а ИИ сам найдёт данные, подберёт параметры и сгенерирует график в ответ. Аналитика станет такой же простой, как общение в мессенджере.
Нейроаналитик: как бизнес использует ИИ-агента в Yandex DataLens
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.
31 марта 2026 г.
7 минут чтения
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 расчёта 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.
Эффективность подхода подтверждают международные данные: по оценкам Лондонской школы экономики, ИИ в рутинных задачах экономит сотруднику 7,5 часов в неделю (около 18 тыс. долларов на одного сотрудника в год). В финансовой аналитике результаты ещё выше: совместное исследование MIT и Стэнфорда показало, что ИИ-ассистенты ускоряют подготовку отчётности на 7,5 дней 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 трудоёмкости у него нет времени перестраивать отчёт, 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 рублей задержка в выявлении падения маржинальности на пять 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.
За полгода крупный бизнес создал более 15 тыс. рабочих мест в локальной версии DataLens. В 2026 году команда планирует увеличить выручку платформы ещё в четыре раза за счёт развития ИИ-технологий и инструментов для корпоративных заказчиков.
