Кодик кратко объясняет суть статьи
Мировой рынок супераппов в 2025 году оценивается в 127 млрд долларов, а к 2035 году может вырасти до 862 млрд при среднегодовом темпе роста 21%. Основной драйвер развития — интеграция искусственного интеллекта, преодолевающего ключевые ограничения супераппов и трансформирующего пользовательский опыт. Супераппы — это многофункциональные приложения, объединяющие различные сервисы в единую экосистему. Наибольшее распространение они получили в Азии: китайский WeChat и юго-восточноазиатский Grab эволюционировали от мессенджера и такси-сервиса до платформ с оплатой услуг, доставкой, банкингом и медициной. В США модель супераппов менее популярна из-за традиции использования узкоспециализированных приложений, хотя Uber пытается интегрировать доставку и такси. В России супераппы развиваются в финтехе и социальных платформах, а Яндекс Go представляет собой городской суперапп с более чем 15 сервисами — от такси до доставки грузов. Ранее ИИ в приложениях воспринимался как непредсказуемый «чёрный ящик», но сейчас он стал невидимым помощником, персонализирующим интерфейс и предугадывающим потребности пользователя. В супераппах ИИ уже используется для рекомендаций, расчёта маршрутов и прогнозирования спроса. Например, в Grab задействовано более тысячи ML-моделей, а в Яндекс Go — умные подсказки, динамические ленты и предложение точек посадки. Следующий этап — появление ИИ-агентов, способных не просто рекомендовать, но и самостоятельно выполнять цепочки действий: выбирать, оформлять и оплачивать услуги. Такие агенты уже тестируются ведущими компаниями: Tencent использует ИИ на базе DeepSeek в WeChat, Kakao Corp и Grab сотрудничают с OpenAI и Anthropic, а ИИ-агенты в ChatGPT могут заказывать еду в Instacart и вызывать Uber. В Яндекс Go с декабря 2025 года тестируются ИИ-агенты через чат с нейросетью Алиса AI. Пользователь может, например, сказать: «Хочу отправить торт бабушке» — и агент по доставке сам уточнит детали и оформит заказ. Или попросить: «На обед — томатный суп с креветками» — и получить варианты блюд и ресторанов. Особенность — голосовой заказ такси, что становится новым сценарием для российского рынка. ИИ-агенты меняют принцип взаимодействия с приложением: навигация переходит от многоуровневого меню к диалогу, а интерфейс сводится к единому чату. Пользователю больше не нужно искать нужный сервис — он просто формулирует желание, а система сама определяет, какой агент должен его выполнить. Это делает взаимодействие бесшовным и глубоко персонализированным. В будущем супераппы эволюционируют от экосистемы сервисов к экосистеме ИИ-агентов, которые будут понимать контекст, привычки пользователя и городскую среду, становясь по-настоящему умными, автономными и универсальными помощниками в повседневной жизни.
Читайте в Telegram
|
В 2025 году мировой рынок супераппов оценивался в 127 млрд долларов и к 2035 может достичь практически 862 млрд со среднегодовым темпом роста в 21%.
Такая вера аналитиков обусловлена в том числе интеграцией искусственного интеллекта, который решает давние ограничения супераппов и совершает революцию внутри приложений.
Какими будут супераппы будущего и чего ожидать от сервисов, которыми пользуются миллионы людей по всему миру, — рассказывает Никита Кожуханов, руководитель продукта суперапп Яндекс Go.
— Давай начнем с небольшого введения — расскажи про ключевые рынки и игроков в нише супераппов.
— Супераппы — это приложения, как правило для мобильных устройств, которые объединяют разные сервисы в единую экосистему. Модель особенно популярна в Азии, можно сказать, что это ключевой рынок. Например, приложение WeChat в Китае запускалось как мессенджер, а превратилось в экосистему, где можно оплатить коммунальные счета, заказать еду, записаться к врачу, вызвать такси и воспользоваться услугами — не выходя из одного приложения. Grab в Юго-Восточной Азии вырос из сервиса заказа такси в суперапп с банкингом, доставкой и страхованием.
При этом в США такая модель так и не стала массовой. В стране исторически развивался рынок узкоспециализированных приложений, и лишь единичные компании идут по пути супераппности — например, попытку стать суперапп-платформой предпринял Uber, интегрировав Uber Eats.
В России супераппы более популярны. У нас они представлены, например, крупнейшими игроками финтеха, которые строят экосистемы вокруг своих финансовых сервисов по схожей модели с зарубежными игроками. Есть и социальный суперапп, где соседствуют сообщества, магазины и контент. Мы развиваем городской суперапп Яндекс Go, объединяющий более 15 сервисов, включая такси, доставку еды и доставку посылок и грузов.
— Мы привыкли, что ИИ пишет код, ищет за нас информацию или, на крайний случай, открытки бабушке генерирует. Зачем он в повседневных приложениях?
— Еще несколько лет назад отношение к искусственному интеллекту в массовых продуктах неизбежно сводилось к крайности, что это «черный ящик, которому нельзя доверять». Качество работы нейросетей было непредсказуемым, а разработчикам и пользователям приходилось контролировать каждый их шаг, чтобы получить нужный результат. Но сегодня ИИ превращается в невидимого помощника для повседневных задач — такого, который не требует от пользователя ни специальных знаний, ни лишних усилий.
ИИ помогает подстраивать возможности приложения под нужды каждого пользователя. Нейросети научились видеть даже неочевидные взаимосвязи в том, как человек использует сервис, — и начали предугадывать его потребности раньше, чем тот успевает их сформулировать.
Внутри супераппов это уже работает: Grab, например, использует более тысячи ML-моделей, которые в реальном времени формируют персональные рекомендации ресторанов, рассчитывают маршруты и предсказывают, где в ближайшее время будет повышенный спрос на поездки. Похожие технологии работают и в Go. Например, ML-модели подбирают удобные точки посадки, готовят умные подсказки про места, куда едет пользователь, а также динамически формируют персонализированную рекомендательную ленту товаров и услуг. Таким образом технологии в смартфоне пользователя активно взаимодействуют с его физической средой.
Сейчас здесь можно наблюдать новый виток эволюции с приходом ИИ-агентов. Если раньше ИИ в первую очередь решал задачу персонализации — то недавнее появление ИИ-агентов может в целом изменить подход к тому, как пользователи взаимодействуют с сервисами.
— Это футуризм или уже есть такие примеры на рынке?
— Компании, которые являются мировыми лидерами в области супераппов, уже сейчас идут по пути агентности. ИИ-агент не просто советует: он призван самостоятельно совершить цепочку действий — найти опции, помочь с выбором и оформлением услуги или продукта. Это органично ложится в концепцию супераппов: убрать между желанием пользователя и результатом все лишнее.
Мировые игроки активно развиваются в этом направлении, задействуя при этом силы известных разработчиков в области ИИ. Tencent тестирует ИИ-помощника на архитектуре DeepSeek в WeChat. Kakao Corp сотрудничает с OpenAI, чтобы превратить мессенджер в суперапп с умными функциями покупок и платежей. Grab запускает ИИ-инструменты в партнёрстве с OpenAI и Anthropic. ИИ-агенты через интерфейс ChatGPT уже могут формировать заказы в Instacart и вызывать машины в Uber, фактически избавляя пользователя от необходимости перемещаться между экранами разных приложений. Яндекс движется в этом же направлении. Но при этом мы одни из немногих в мире, кто может себе позволить построить экосистему, объединив и свои сервисы и свои технологии.
Так, в Яндекс Go с декабря 2025 года мы тестируем ИИ-агентов, которые через чат с нейросетью Алисой AI помогают по-новому решать городские задачи. Мы видим, что пользователи, которым уже доступны новые возможности в бета-версии, активно тестируют, например, заказ такси через нейросеть или подбор блюд. Про заказ такси еще важно уточнить, что с появлением Алисы AI в приложении станет доступна возможность заказа голосом — это вообще будет новый сценарий на российском рынке.
— Как работают эти агенты?
— Человек пишет запрос — а нейросеть распределяет его между нужными агентами, которые выполняют конкретные действия. Например, на фразу «Хочу отправить торт бабушке» агент «Доставки» уточнит детали и предзаполнит форму заказа, а по запросу «Хочу на обед томатный суп с креветками» агенты предложат варианты продуктов для готовки и рестораны с этим блюдом.
— Что это меняет для пользователей, как решает проблему удобства?
— Подобные системы меняют сразу две вещи. Первое — логику навигации: пользователям больше не нужно самостоятельно искать конкретный сервис внутри экосистемы и разбираться в опциях каждого раздела. Проблему, которая нарастала по мере усложнения и обогащения супераппов, наконец решил ИИ — максимальным упрощением интерфейса. Он трансформировался в диалоговое окно.
Второе — саму природу решения запроса. Раньше любые приложения требовали от пользователей уже готового, сформулированного желания: хочешь такси — открываешь раздел такси, хочешь суши — открываешь доставку и ищешь суши. Теперь достаточно сказать «я хочу чтобы в моем завтраке были блюда из яиц» — и ИИ предложит варианты: от подбора рецептов или готовых блюд до ресторанов и кафе поблизости. При этом система не просто отвечает на запрос, но и объединяет знания о привычках и предпочтениях пользователя, превращая приложение в личного городского ассистента, который предлагает нужное раньше, чем человек успел это сформулировать.
Таким образом теперь интерфейс становится по-настоящему гибким и персонализированным, а навигация пользователя внутри приложения — максимально бесшовной.
— Ну и напоследок. Что будет дальше?
— Суперапп как концепция прошел путь от идеи до зрелых экосистем с сотнями миллионов пользователей. Следующий шаг — переход от экосистемы сервисов к экосистеме агентов. Эти агенты станут незаменимыми помощниками для городских задач — они будут глубоко понимать пользователя и город, держать единый контекст и бесшовно работать на всех поверхностях.
