Русский диджитал

77% видеоподкастов остаются без рекламы Видеоподкасты стремительно превращаются в самостоятельный медиабизнес, однако большая часть активных шоу пока не получает заметной рекламной поддержки. Согласно исследованию MillionPodcasts, из 34 тыс. активных англоязычных видеоподкастов только около 23%, или примерно 7,8 тыс. проектов, имеют подтвержденные признаки спонсорской активности. Следовательно, около 77% шоу не имеют рекламы. Значительная часть активных и измеримых проектов остается без заметной спонсорской активности. Правда, важно учитывать методологию: наличие рекламы определяется по наблюдаемым признакам — упоминаниям брендов, рекламным интеграциям, данным рекламных сделок и другим сигналам. Отсутствие этих признаков не означает, что подкаст вообще никогда не зарабатывал на рекламе. Главная причина разрыва — масштаб аудитории. У спонсируемых шоу медианная прогнозируемая аудитория составляет около 10 тыс. слушателей в месяц против 1,5 тыс. у проектов без спонсоров. Таким образом, рекламодатели в первую очередь приходят туда, где аудитория уже сформирована. Авторы исследования прямо предлагают рассматривать спонсорство скорее как следствие популярности подкаста, а не инструмент ее создания. Еще сильнее концентрация заметна на уровне всего рынка. По оценке MillionPodcasts, верхние 10% подкастов получают около 85,4% всех ежемесячных часов прослушивания, тогда как нижняя половина каталога делит между собой примерно 1% аудитории. Средний подкаст имеет около 32 тыс. слушателей в месяц, но медианный показатель — всего около 2 тыс.: разницу создает небольшая группа гигантов. В топ-10 проектов, по данным исследования, суммарно приходится около 55 млн ежемесячных слушателей. Таким образом, рынок видеоподкастов пока остается рынком с крайне неравномерным распределением аудитории и спонсорской активности. При этом внимание к подкастам растет: почти половина компаний уже использует формат в маркетинговых стратегиях, а еще четверть планирует запустить их в ближайший год.

В Москве робособаки начнут патрулировать склады и стройплощадки Роботы будут выявлять нарушения и передавать информацию о нештатных ситуациях В Москве в конце августа испытают систему управления робособаками, предназначенную для автономного патрулирования объектов городской инфраструктуры. Технология позволит роботам самостоятельно обходить заданную территорию, выявлять нарушения и передавать информацию о нештатных ситуациях оператору. Об этом сообщили в столичном департаменте предпринимательства и инновационного развития. Систему разработала компания «Кью Групп». До демонстрационных испытаний в московском кластере «Ломоносов» технология прошла тестирование в Центре испытаний роботов Московского инновационного кластера на территории Сколково, а также пилотирование на базе РАНХиГС. Робособаки смогут патрулировать склады, строительные площадки, парковки и другие территории. С помощью искусственного интеллекта и компьютерного зрения они будут обнаруживать людей в запрещенных зонах, случаи вандализма, появление граффити, курение, нарушения правил парковки и требований безопасности. Для запуска патрулирования оператору достаточно задать маршрут и обозначить контрольные точки на цифровой карте. После этого робот сможет самостоятельно передвигаться по территории, обходить препятствия и анализировать окружающую обстановку. При обнаружении нарушения система в режиме реального времени отправит оператору информацию, дополненную фото- и видеоматериалами. Робот также сможет взаимодействовать с людьми. Если устройство обнаружит человека в запрещенной зоне, оно подъедет к нему и передаст голосовое предупреждение либо автоматически соединит его с оператором по двусторонней аудиосвязи. Система предусматривает одновременное управление несколькими робособаками. При этом, несмотря на возможность автономной работы, оператор сохраняет возможность перейти к ручному управлению. В зависимости от модели робот способен работать без подзарядки до пяти часов и преодолевать расстояние до

Развлечения впервые стали крупнейшими арендаторами новых ТЦ Доля fashion-ретейла в новых торговых центрах снизилась до 13%, а досуговых форматов выросла до 14% Развлекательные форматы впервые обошли магазины одежды и обуви по доле среди арендаторов новых торговых центров. В первом полугодии 2026 года на fashion пришлось 13% арендованных площадей против 22% годом ранее, тогда как доля развлечений за год удвоилась — до 14%, сообщают «Известия» со ссылкой на данные CMWP. Девелоперы адаптируют структуру ТЦ к более сдержанному потребительскому спросу и сокращению экспансии fashion-ретейлеров. Перестройка затрагивает и действующие крупные комплексы. В ТЦ площадью более 100 тыс. м2 доля магазинов одежды и обуви за год снизилась на 2 п.п., до 38%. При этом товары для дома заняли 13% площадей против 5% годом ранее, а спортивные товары — 4%. Доля продуктовых магазинов сократилась с 16% до 11%. По оценке CMWP, крупные ТЦ все меньше ориентируются на повседневные покупки, которые потребители закрывают в магазинах у дома. Снижение активности fashion-ретейлеров связано с замедлением потребительского спроса и насыщением рынка после активного прихода новых брендов в 2022−2023 годах. По данным NF Group, за семь месяцев 2026 года 47 российских и зарубежных ретейлеров объявили об изменении своего присутствия на рынке. Сети оптимизируют площади и закрывают наименее эффективные магазины: «Стокманн» планирует закрыть до пяти универмагов, Gloria Jeans — около 150 точек, а Lime отказалась от дальнейшей активной экспансии. На этом фоне развлечения становятся для ТЦ одним из способов конкурировать не только за деньги, но и за время посетителей. Фитнес-центры, фуд-холлы и другие досуговые форматы сложнее заменить онлайн-покупками и способны увеличивать продолжительность визита, поддерживая трафик остальных арендаторов. Однако сама по себе замена fashion на развлечения не гарантирует роста посещаемости.

Россияне экономят до 10 рабочих часов в неделю благодаря ИИ Высвободившееся время позволяет сотрудникам глубже прорабатывать задачи и заниматься развитием новых проектов Использование искусственного интеллекта позволяет российским офисным сотрудникам экономить в среднем до 10 рабочих часов в неделю. Респонденты отмечают, что их рабочий день в среднем сокращается примерно на два часа. Чаще всего ИИ используют для автоматизации рутинных операций. 64% опрошенных применяют нейросети для поиска и обработки информации, 57% — для подготовки текстов и документов, 46% — для анализа данных, а 41% — для создания презентаций. Еще 35% обращаются к ИИ, чтобы быстро получить несколько вариантов решения рабочей задачи. Высвободившееся время постепенно меняет структуру рабочего дня. 48% участников исследования заявили, что благодаря ИИ быстрее справляются с привычными задачами, 37% получили больше времени для работы, требующей концентрации, а 29% стали чаще заниматься стратегическими и творческими задачами. 31% респондентов отметили, что работодатели постепенно заполняют сэкономленное время новыми задачами. Еще 22% используют его для более равномерного распределения нагрузки в течение дня. По данным J`son & Partners Consulting, ИИ экономит компаниям около 12 рабочих часов в неделю. Экономический эффект может достигать 150 тыс. руб.

ИИ не прошел проверку на финансовую грамотность Чат-боты ошибаются в 99% случаев при сложных расчетах Чат-боты дают неправильные ответы на финансовые вопросы в среднем в 57% случаев. При сложных запросах, где требуется провести несколько расчетов или учесть одновременно несколько условий, показатель ошибок возрастает до 88%, в наиболее сложных сценариях отдельные модели ошибаются в 99% случаев. К такому выводу пришли исследователи финтех-компании Saturn, результаты их работы приводит Financial Times. Авторы исследования протестировали 18 коммерческих ИИ-моделей и задали им более 10 тыс. вопросов о налогах, кредитах, ипотеке, пенсионных накоплениях, сбережениях и займах. Среди протестированных систем были ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Copilot. Каждый вопрос отправляли моделям несколько раз, чтобы проверить стабильность ответов. Проблема оказалась не только в математических ошибках. Чат-боты могли не учитывать важные условия, использовать устаревшие налоговые правила или ссылаться на несуществующие нормы. При этом формулировки ответов зачастую выглядели достаточно убедительно, чтобы пользователь мог принять их за профессиональную консультацию. Платная подписка также не стала гарантией точности. По данным исследования, бесплатные версии моделей ошибались в 63% случаев, платные — в 49%. Даже модель с лучшим результатом допустила ошибки примерно в четырех из десяти проверенных случаев. Исследователи отмечают, что особенно уязвимы пользователи, которые обращаются к ИИ за финансовым советом именно потому, что не разбираются в теме. Если человек не знает правильного ответа заранее, ему сложно заметить ошибку в уверенно написанной рекомендации. Исследование провели на фоне роста доверия пользователей к ИИ в финансовых вопросах. По данным британского регулятора Financial Conduct Authority, 26% потребителей уже используют или готовы доверять универсальным ИИ-инструментам при получении финансовых советов.