Greenbook Exchange: умные данные побеждают — деньги в AI и аналитике

Greenbook Exchange: умные данные побеждают — деньги в AI и аналитике

20 мая 2026 года

Эпизод подкаста The Exchange (Greenbook)

Ведущие: Карен Линч (Head of Content, Greenbook) и Леонард Мёрфи (Chief Advisor for Insights and Development, Greenbook)

Индустрия аналитики переживает структурный сдвиг: AI и движение капитала отдают предпочтение качеству данных, а не их объёму. В этом эпизоде разбираются свежие инвестиции и партнёрства — и то, что они говорят о будущем исследовательских технологий.

Следим за деньгами

Леонард Мёрфи: Начнём с первой новости: компания Query привлекла $30 млн в рамках раунда Series A при оценке $300 млн. Их задача — превращать экспертные знания в корпоративные AI-системы. Они не используют термины «синтетический интеллект» или «цифровые персоны», но именно об этом речь: встраивание масштабированного экспертного знания в рабочие процессы.

Карен Линч: На их сайте есть цитата: «Будущее AI будет строиться не на большем объёме данных, а на лучшем мышлении». Это важный тезис — когда мы говорим об интеграции человеческого мышления и AI, именно за этим стоит следить. Обучение на наборах данных — это одно, но за данными должна стоять мысль.

Мёрфи: Согласен. Я сейчас работаю с Perplexity как с моим основным инструментом, и он уже думает так, как я. Выстраивает задачи и связывает концепции именно так, как ожидаю. Это и есть пример масштабирования экспертного знания.

OpenAI и конкуренция за лояльность пользователей

Линч: The Verge опубликовал внутренний меморандум OpenAI, посвящённый конкуренции с Anthropic. Директор по доходам Дениз Дрессер написала: «Многопродуктовое принятие делает нас сложнее для замены. Мы должны перестать думать как компания с отдельными продуктовыми линейками. Мы должны думать как платформенная компания с множеством точек входа и единым интегрированным корпоративным предложением».

Но реальность такова, что пользователи сейчас активно переключаются между инструментами. Я сама только что перешла с кастомного GPT в ChatGPT на NotebookLM для одной из задач — и это сработало мгновенно. Задача, с которой шесть месяцев назад NotebookLM не справлялся, теперь решается в секунды.

Мёрфи: И в этом весь смысл. Modeli продолжают обгонять друг друга. Мне нравится Perplexity именно потому, что это мультимодальная система: он применяет ту модель, которая лучше всего подходит для конкретной задачи — не обязательно собственную. Я принял его как свой оркестрационный слой.

Линч: У тех, кто не экспериментирует, пока есть гибкость — пока эти компании не построили свои «рвы» и не заперли корпоративных клиентов. Нужно пользоваться этим окном.

RepData приобретает SideX

Мёрфи: RepData продолжает активно поглощать компании. Они купили SideX — очень продвинутую платформу для сбора данных. Раньше RepData ассоциировалась прежде всего с панелью и контролем качества выборки, а теперь получает полноценный исследовательский workflow: от данных до исполнения. Это логичный шаг: если ваши данные качественные, рабочий процесс должен соответствовать этому стандарту. SideX особенно хорошо справлялся с коммуникацией сложных результатов и исследованиями типа max diff и conjoint, где требования к качеству данных особенно высоки.

Lizzen Labs и Lovable: UX-исследования прямо в платформе разработки

Линч: Lizzen Labs заключили партнёрство с Lovable. Это означает, что функции user research будут встроены прямо в интерфейс Lovable — платформы для vibe coding, где команды создают продукты за часы, а не дни. Пользователи Lovable смогут получать мгновенную обратную связь от пользователей, не выходя из инструмента.

Мёрфи: Это тот самый тренд, о котором мы говорим: insights встраиваются в рабочие процессы, где раньше это было дорого или неудобно. Снижение трения — ключевой результат. Continuous feedback прямо в платформе разработки.

Yobi и Microsoft: предиктивный поведенческий AI в корпоративной среде

Линч: Yobi заключила партнёрство с Microsoft. Их предиктивный поведенческий AI будет встроен в Azure на корпоративном уровне. Это история о том, как аналитические возможности появляются там, где раньше их не было, — непосредственно в инфраструктуре принятия решений.

Мёрфи: Это синтетический подход, построенный на прикладной поведенческой науке. Вы строите приложения или платформы, и этот слой аналитики уже встроен. Всё интегрируется в workflow.

Google, Thoma Bravo и интеграция Gemini

Мёрфи: Google Cloud и Thoma Bravo — крупнейший private equity с множеством портфельных компаний в нашей отрасли — объявили о партнёрстве для интеграции моделей Gemini в корпоративный software. По сути, Google стал стандартным AI-провайдером для всего портфеля Thoma Bravo.

Линч: Google при этом тестирует агентский интерфейс для рабочего стола в Google Enterprise. Параллельно Microsoft разворачивает корпоративного AI-агента внутри Microsoft 365 вместе с Copilot. Все крупные платформы интегрируют агентов в стандартные инструменты, которыми пользуются команды каждый день.

Мёрфи: Интересно, что они, похоже, движутся не к закрытым экосистемам, а к взаимосвязанным системам с плагинами, MCP и API. Конкуренция выглядит не так, как мы привыкли: потребителю позволяют выбирать, но без барьеров между платформами.

Frank: AI-интервьюер для клиентов

Мёрфи: Среди технологических новостей — Frank, AI customer interviewer, находящийся на стадии pre-launch. Мы обсуждали его пару недель назад в контексте возвращения голосовых исследований…

Контекст

Единый нарратив всех этих новостей — AI переходит от экспериментальных инструментов к базовой инфраструктуре. Инвестиции и партнёрства указывают в одном направлении: insights встраиваются в места, где раньше их не было — в платформы разработки, в корпоративные облачные среды, в повседневные рабочие инструменты. Индустрия market research и UX research пересобирает свой tech stack: от панелей к interviewing, от отдельных инструментов к встроенным рабочим процессам.