В 2025 году акцент крупных технологических компаний переместился с демонстрации возможностей ИИ на их интеграцию в системы и измеримые бизнес-результаты. В этом контексте «Авито» провело значительную реорганизацию, сделав искусственный интеллект центральным элементом своей стратегии. О том, как устроена новая архитектура, объединяющая платформенные решения, продуктовые новшества и исследовательские инициативы, в интервью IT Speaker делится руководитель AI Lab «Авито» Глеб Баянов.
Движок для ИИ
Глеб, какой наиболее важный проект в сфере технологической инфраструктуры был реализован в 2025 году? Какова его стратегическая значимость?
В 2025 году наша команда активно развивала ML-платформу – основное технологическое основание для разработки и внедрения ИИ-моделей в «Авито». В этом году мы объединили разрозненные инструменты для работы с ИИ-алгоритмами в единую платформу. Теперь дата-сайентисты могут пройти весь процесс создания решения на основе машинного обучения в одном месте: от подготовки и разметки данных (вручную или с помощью наших больших языковых моделей) до развертывания и масштабирования. Многие процессы автоматизированы до такой степени, что даже нетехнические специалисты могут с ними справляться – достаточно задать промпт для разметки данных, и решение готово к запуску.
Как текущая глобальная ситуация сказалась на вашем технологическом стеке – от аппаратного обеспечения до программного обеспечения?
Глобальная ситуация подтолкнула нас к более прагматичному подходу в разработке ИИ-моделей – мы используем технологии на базе открытых моделей. Опенсорс значительно снижает затраты на создание базовых моделей, уменьшает порог входа в технологию и позволяет свободно экспериментировать – мы можем сосредоточиться на решении конкретных бизнес-проблем, не тратя ресурсы на дорогостоящее обучение моделей с нуля. При этом мы сохраняем полный контроль над технологией и независимость от внешних поставщиков – можем переобучать модели на своих данных, адаптировать под специфику платформы и быстро реагировать на новые требования.
Как организована Data Platform «Авито»?
Это основа для сбора, хранения и обработки больших объемов данных платформы, которая поддерживает все аналитические и ML-решения компании. При наличии 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 с помощью специализированных инструментов для очистки, дедупликации и обогащения информации. Вся инфраструктура функционирует в изолированном сетевом контуре на собственных мощностях и физически размещена в специализированных дата-центрах. Мы используем строгую систему контроля доступа к данным на различных уровнях. Пользовательские данные обязательно анонимизируются перед использованием в аналитике и обучении моделей.
От диалога с ботом к 21 млрд рублей
Какое ключевое продуктовое новшество 2025 года оказало наибольшее влияние на пользователей и бизнес?
Главным продуктовым новшеством 2025 года стало начало тестирования ИИ-ассистента «Ави», который функционирует на базе генеративных моделей. «Ави» упрощает взаимодействие с платформой и позволяет решать задачи через диалоговый интерфейс. В настоящее время команда собирает отзывы пользователей, изучает реальные сценарии использования и дорабатывает функционал, готовя продукт к полноценному запуску во всех вертикалях платформы. По нашим прогнозам, генеративный ИИ, включая ассистентов, принесет «Авито» не менее 21 миллиарда 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 важным двигателем долгосрочного роста компании. Мы создали новое направление AI Experience, ориентированное на разработку ИИ-ассистентов для пользователей, и увеличили команду до более чем 900 специалистов, объединив департаменты Data Science, «Поиска», «Рекомендаций» и «Аналитики данных». Приоритетные задачи – создание новых технологий и продуктов на базе агентского и генеративного ИИ для упрощения взаимодействия между покупателями и продавцами.
Как ИИ меняет внутренние процессы, например, сам процесс разработки?
Параллельно мы повышаем внутреннюю эффективность компании с помощью инструментов для разработки, таких как автоматическое написание продуктовых тестов или проведение код-ревью с использованием больших языковых моделей.
На шаг впереди
По какому критерию вы выбираете новые технологические тренды для внедрения в продукт? Как организована ваша R&D-структура?
Создание собственного центра было осознанным ответом на растущую скорость технологических изменений, которая увеличивается каждый год. Необходимо действовать проактивно: выявлять перспективные технологии на стадии научных статей и создавать прототипы до их массового распространения. Это позволяет «Авито» получать конкурентное преимущество и выявлять «низко висящие фрукты» – быстрые улучшения, которые уже сегодня могут принести пользу нашей аудитории и бизнесу. R&D выполняет стратегическую роль, соединяя технологические прорывы с практическими задачами компании и долгосрочным развитием. Работает по принципу быстрой проверки идей на практике: за полгода компактная команда R&D создала 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 помогают вам поддерживать безопасность и качество контента на платформе с миллионами ежедневных действий?
Безопасность обеспечивается автоматической модерацией на основе искусственного интеллекта: 99% объявлений проходят проверку без участия человека. Умные алгоритмы анализируют текст объявлений, понимая их смысл и контекст. С помощью анализа изображений и видео система определяет, что именно изображено на иллюстрациях, находит запрещенные товары и распознает нарушения. Если обнаруживаются подозрительные признаки, система принимает решение – пропустить объявление, заблокировать его или направить на проверку человеку. При этом мы часто применяем «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
Включает ли стратегия развития элемент превращения «Авито» в «суперприложение» для повседневной жизни?
По сути, «Авито» уже функционирует как суперприложение для повседневных задач. Пять бизнес-направлений – «Товары», «Услуги», «Работа», «Авто» и «Недвижимость» – помогают решать большинство жизненных вопросов: купить что-то нужное, найти специалиста, подыскать работу, выбрать автомобиль или квартиру. Внутри каждого направления мы развиваем целый спектр сервисов, которые помогают пользователю на всех этапах – от поиска до завершения сделки. Искусственный интеллект объединяет эти сценарии в единый, удобный пользовательский опыт.
Если отвлечься от текущих задач, какой самый серьезный стратегический вызов вы видите для бизнес-модели «Авито» в следующем году?
В следующем году мы перейдем от экспериментов с ИИ к запуску реальных массовых продуктов для миллионов пользователей. Главный вызов – адаптироваться к изменению ожиданий пользователей. Люди привыкают к диалогу с универсальными ИИ-ассистентами и ожидают аналогичного опыта от всех платформ – естественного общения с помощником, который понимает их потребности и сразу предлагает подходящее решение. Сильная технология сама по себе не гарантирует качественный 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 – идеальная эффективность и контроль над всеми элементами платформы или скорость инноваций и открытость к сторонним решениям и интеграциям?
Для нас важен баланс. Технологии генеративного ИИ принципиально отличаются от всего, с чем технологические компании работали ранее. Здесь значительно выше скорость инноваций, новые прорывы происходят буквально каждую неделю. Но одновременно порог входа и стоимость разработки и инфраструктуры также значительно выше. Наш подход – контролируемая открытость: мы строим инфраструктуру и развиваем собственные решения для критических компонентов, где требуется полная независимость, специализация под наши задачи и контроль над данными. Однако активно используем опенсорс и готовые технологии в качестве основы там, где это позволяет достичь скорости 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 применение чужих решений без понимания их ограничений и адаптации под специфику бизнеса приводит к посредственным продуктам. Умение находить 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
