head-hanter.ruВ 2025 году фокус крупных технологических компаний сместился с демонстрации возможностей ИИ на их системную интеграцию и измеримую бизнес-отдачу. На этом фоне «Авито» провело масштабную реорганизацию, сделав искусственный интеллект стержнем своей стратегии. О том, как устроена новая архитектура, объединяющая платформенные решения, продуктовые инновации и исследовательские инициативы, в интервью IT Speaker рассказывает руководитель AI Lab «Авито» Глеб Баянов.
Движок для ИИ
Глеб, какой наиболее значимый проект в области технологической инфраструктуры был реализован в 2025 году? В чем его стратегическая важность?
В 2025 году команда развивала ML-платформу – ключевую технологическую основу для создания и внедрения ИИ-моделей в «Авито». В этом году мы объединили разрозненные инструменты для работы с алгоритмами ИИ в единую платформу. Теперь дата-сайентист может пройти весь цикл создания решения на основе алгоритмов машинного обучения в одном месте: от подготовки и разметки данных (вручную или с помощью наших больших языковых моделей) до запуска в работу и масштабирования. Многие процессы автоматизированы настолько, что с ними справляются даже нетехнические специалисты – достаточно задать промпт для разметки данных, и решение готово к запуску.
Как текущая глобальная ситуация повлияла на ваш технологический стек – от железа до ПО?
Глобальная ситуация подтолкнула нас к прагматичному подходу в разработке ИИ-моделей – разрабатываем технологии на базе открытых моделей. Опенсорс позволяет существенно сократить затраты на создание базовых моделей, снизить порог входа в технологию и свободно экспериментировать – мы можем сосредоточиться на решении конкретных бизнес-задач, а не тратить ресурсы на дорогостоящее обучение моделей с нуля. При этом сохраняем полный контроль над технологией и независимость от внешних поставщиков – можем переобучать модели на своих данных, дорабатывать под специфику платформы и быстро адаптировать под новые требования.
Как устроена Data Platform «Авито»?
Это фундамент для сбора, хранения и обработки огромных объемов данных платформы, который питает все аналитические и ML-решения компании. При масштабе более 230 миллионов активных объявлений и 72 миллионов пользователей ежемесячно платформа обрабатывает петабайты данных и обеспечивает их доступность для различных подразделений: от аналитиков и дата-сайентистов до продуктовых команд. Качество данных обеспечивается через многоуровневую систему валидации на этапах сбора и обработки, а также специализированные инструменты для очистки, дедупликации и обогащения информации. Вся инфраструктура работает в изолированном сетевом контуре на собственных мощностях и физически размещена в специализированных дата-центрах. Мы используем строгую систему контроля доступа к данным на разных уровнях. Пользовательские данные обязательно обезличиваются перед использованием в аналитике и обучении моделей.
От диалога с ботом к 21 млрд рублей
Какое ключевое продуктовое нововведение 2025 года оказало наибольшее влияние на пользователя и бизнес?
Главное продуктовое нововведение 2025 года – начало тестирования ИИ-ассистента «Ави», который работает на базе генеративных моделей. «Ави» упрощает взаимодействие с платформой и позволяет решать задачи через диалоговый интерфейс. Сейчас команда собирает обратную связь пользователей, изучает реальные сценарии использования и дорабатывает функционал, чтобы подготовить продукт к полноценному запуску во всех вертикалях платформы. По нашим прогнозам, генеративный ИИ, включая ассистентов, принесет «Авито» не менее 21 млрд рублей дополнительной выручки к 2028 году.
Артем Кострюков, Test IT: «ИТ-рынок входит в фазу консолидации»
Как изменилась роль искусственного интеллекта в компании?
ИИ стал стратегическим приоритетом и ключевым драйвером долгосрочного роста компании. Мы сформировали новое направление AI Experience с фокусом на разработку ИИ-ассистентов для пользователей и масштабировали команду до более 900 специалистов, объединив департаменты Data Science, «Поиска» и «Рекомендаций», «Аналитики данных». Приоритетные задачи – разработка новых технологий и продуктов на базе агентского и генеративного ИИ для упрощения взаимодействия покупателей и продавцов.
А как ИИ меняет внутренние процессы, например, саму разработку?
Параллельно мы повышаем внутреннюю эффективность компании за счет инструментов для разработки, например, автоматического написания продуктовых тестов или проведения код-ревью с помощью больших языковых моделей.
На шаг впереди
По какому принципу вы отбираете новые технологические тренды для внедрения в продукт? Как устроена ваша R&D-структура?
Создание собственного центра было осознанным ответом на скорость технологических изменений, которая растет каждый год. Нужно работать на опережение: выявлять перспективные технологии на стадии научных статей и создавать прототипы до того, как они станут массовыми. Это позволяет «Авито» получать конкурентное преимущество и находить «низко-висящие фрукты» – быстрые улучшения, которые уже сегодня способны принести пользу нашей аудитории и бизнесу. R&D выполняет стратегическую роль, совмещая технологические прорывы с практическими задачами компании и долгосрочным развитием. Работает по принципу быстрой проверки идей на практике: за полгода компактная команда R&D разработала пять рабочих прототипов решений, которые уже тестируются на внешней и внутренней аудитории «Авито». Это позволяет оперативно оценивать эффективность новых подходов через A/B-тестирование и масштабировать успешные эксперименты.
99% – без человека
Какие технологии и процессы позволяют вам поддерживать безопасность и качество контента на платформе с миллионами ежедневных действий?
Безопасность обеспечивает автоматическая модерация на базе искусственного интеллекта: 99% объявлений проходят проверку без участия человека. Умные алгоритмы анализируют текст объявлений, понимая смысл и контекст. С помощью анализа изображений и видео система определяет, что именно изображено на иллюстрациях, находит запрещенные товары и распознает нарушения. Если обнаружены подозрительные признаки, система принимает решение – пропустить объявление, заблокировать его или отправить на проверку человеку. При этом мы часто используем «мягкую модерацию» – вместо блокировки всего объявления система автоматически исправляет небольшие нарушения, например, убирает номер телефона с фотографии товара. Это позволяет поддерживать высокий уровень безопасности, не создавая лишних барьеров для добросовестных пользователей.
Основатель корпорации ITG Дмитрий Гачко: «ИБ – самое развитое для экспорта направление»
Главный вызов – ожидания пользователей
Есть ли в стратегии развития элемент превращения «Авито» в «суперприложение» для повседневной жизни?
По сути, «Авито» уже работает как суперприложение для повседневных дел. Пять направлений бизнеса – «Товары», «Услуги», «Работа», «Авто» и «Недвижимость» – помогают решать большинство жизненных задач: купить что-то нужное, найти мастера, подыскать работу, выбрать машину или квартиру. Внутри каждого направления мы развиваем целый набор сервисов, которые помогают пользователю на всех этапах – от поиска до завершения сделки. Искусственный интеллект связывает эти сценарии в единый, удобный пользовательский опыт.
Если отвлечься от текущих задач, какой самый большой стратегический вызов вы видите для бизнес-модели «Авито» в следующем году?
Следующий год станет этапом перехода от экспериментов с ИИ к запуску реальных массовых продуктов для миллионов пользователей. Главный вызов – адаптироваться к изменению пользовательских ожиданий. Люди привыкают к диалогу с универсальными ИИ-ассистентами и ждут такого же опыта от всех платформ – естественного диалога с помощником, который понимает, что тебе нужно, и сразу предлагает подходящее решение. Сильная технология сама по себе не гарантирует хороший продукт. Наша задача – создать ассистентов, которые стабильно работают, учитывают контекст и действительно помогают пользователю пройти путь от поиска до безопасной сделки.
Что для вас важнее в долгосрочной перспективе – безупречная эффективность и контроль над всеми элементами платформы или скорость инноваций и открытость к сторонним решениям и интеграциям?
Для нас важен баланс. Технологии генеративного ИИ фундаментально отличаются от всего, с чем технологические компании работали раньше. Здесь значительно выше скорость инноваций, новые прорывы происходят буквально каждую неделю. Но одновременно намного выше порог входа и стоимость разработки и инфраструктуры. Наш подход – это контролируемая открытость: строим инфраструктуру и развиваем собственные решения для критических компонентов, где нужна полная независимость, специализация под наши задачи и контроль над данными. Но активно используем опенсорс и готовые технологии в качестве фундамента там, где это дает скорость без потери качества.
В мире ИИ невозможно все делать с нуля – технологии развиваются слишком быстро, и компании, которые пытаются изобретать велосипед, просто не успевают за рынком. В то же время слепое использование чужих решений без понимания их ограничений и адаптации под специфику бизнеса приводит к посредственным продуктам. Умение удерживать баланс между скоростью инноваций и контролем над качеством становится ключевой компетенцией в эпоху ИИ.
Бум ИИ увеличил состояние ИТ-гигантов США до $2,5 трлн