Нейроаналитик: как бизнес использует ИИ-агента в Yandex DataLens

За последние три месяца число компаний, которые используют ИИ-агента в Yandex DataLens для анализа данных, выросло более чем в три раза — с 1,5 до 5 тысяч. Об этом Yandex B2B Tech сообщила 30 марта 2026 года.

Кто внедряет ИИ-аналитику

Быстрее всего Нейроаналитика осваивают технологические компании (40% аудитории) и организации из торговли (25%). В пятёрку лидирующих отраслей также вошли банки и финтех (10%), транспорт и логистика (5%), здравоохранение и фармацевтика (4%).

Для чего используют агента

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

Что дальше

Яндекс тестирует новую версию агента, которая умеет не только анализировать дашборды, но и самостоятельно работать с датасетами. По словам представителя компании Сергея Сошникова, в будущем пользователю хватит вопроса в чате: ИИ сам найдёт данные, подберёт параметры и построит график. Цель — сделать Нейроаналитика единой точкой входа в аналитику компании.

В компании также сообщили, что за полгода крупный бизнес создал более 15 тысяч рабочих мест в локальной версии DataLens, а в 2026 году команда планирует увеличить выручку платформы ещё в четыре раза за счёт ИИ-технологий и инструментов для корпоративных заказчиков.

Что говорят оценки эффекта

В материале приводятся внешние данные: по оценке Лондонской школы экономики, ИИ в рутинных задачах экономит сотруднику около 7,5 часа в неделю, а по исследованию MIT и Стэнфорда, в финансовой аналитике ИИ-ассистенты ускоряют подготовку отчётности на 7,5 дня. Руководитель программы исследований российского рынка Apple Hills Digital Василий Пименов привёл пример: в рознице с оборотом 10 млрд рублей задержка в выявлении падения маржинальности на пять дней может стоить 15–20 млн рублей потерь, а ИИ-агенты, следящие за метриками в реальном времени, сокращают это время до нескольких часов.