Исследования и прогнозы в IT *

Нейросеть — абсолютно новый объект, и пока не понятно, какие у него могут быть опасности для человека, обязанности перед ним, а, может, и вовсе права?

Микросхемы — основа всех современных устройств, от смартфонов до серверов. Кремний, из которого их делают, десятилетиями был главным материалом электроники, но его возможности ограничены. С каждым годом создавать чипы меньше, быстрее и экономичнее становится все сложнее — на помощь в этом приходят «двумерные» материалы: графен, молибденит и их аналоги толщиной в несколько атомов. Недавно ученые из Университета Фудань в Шанхае показали, как встроить такие вещества в обычный кремниевый чип. Эта технология открывает новые пути в создании электроники. Что это за материалы, как они работают и почему вызывают столько интереса? Разбираемся.

Начну с реального случая: в 2023 году американский юрист Стивен Шварц использовал ChatGPT для подготовки судебного иска. Система уверенно создала юридический документ с многочисленными ссылками на прецеденты. С одним нюансом — все цитируемые дела оказались полностью выдуманными. Более того, когда юрист попросил ChatGPT проверить достоверность источников, система с той же уверенностью «подтвердила» подлинность несуществующих судебных решений.

И это не единичный случай. Современные нейронные сети стали настолько сложными, что мы перестали понимать, как они принимают решения. Почему беспилотный автомобиль внезапно поворачивает не туда? По какой причине система медицинской диагностики пропустила опухоль на рентгеновском снимке? В таких критических случаях простого «доверия» к ИИ недостаточно — важно понимать, почему система принимает то или иное решение. Именно об этом и поговорим в статье.

Как-то раз мы со студентами-переводчиками по ИТ задались вопросом:

А реально ли LLM «думает»? Или она просто, подобно школьнику, подгоняет объяснения под ответ в конце учебника, не имея ни малейшего понятия о том, правилен ли этот ответ или логичны ли ее рассуждения?

Поиски ответов на этот вопрос привели нас к статье-исследованию "Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey", адаптированный перевод которой мы и предоставляем вашему вниманию.

Статья представляет собой большой обзор подходов к тому, как сделать языковые модели не просто «говорящими машинами», а системами, которые умеют думать, делать выводы и находить логические связи, «не натягивая сову на глобус».

Привет, Хабр!

В начале октября на XIV Международной IT-конференции «Стачка» в Санкт-Петербурге — одном из крупнейших профессиональных событий российского IT-комьюнити — мы решили провести эксперимент. Что, если предложить разработчикам публично выбрать сторону в вечных холиварах? Например: Микросервисы или монолиты? Low-code или только ручной код?

В этой статье рассматривается проблема галлюцинаций ИИ — их причины и возможные способы решения на архитектурном уровне. Это явление является одним из ключевых в работе современных языковых моделей. Создать надежную программу на базе ИИ невозможно без понимания причин возникновения галлюцинаций, которые нарушают работу систем и подрывают доверие к таким помощникам. Помимо технических сложностей, важную роль играет и человеческий фактор. Но обо всем по порядку.

Привет, Хабр! На связи команда PT Cyber Analytics. Мы подготовили для вас материал по устройству и безопасности современных беспроводных сетей. В его основе — результаты проведенных проектов и экспертиза наших исследователей.

Представьте, что вы вернулись в 1995 год. Там, где вместо гигабитных скоростей — dial-up, вместо Netflix — видеокассеты, а Wi-Fi — это магия, передающая данные со скоростью всего лишь 1–2 Мбит/с. Сейчас все иначе: беспроводные сети — от домашнего Wi-Fi до корпоративных инфраструктур, поддерживающих сотни устройств одновременно, — стали неотъемлемой частью нашей цифровой жизни.

Хабр, привет!

С мая 2025 года стала доступна новая версия Red Hat Enterprise Linux — RHEL 10. Одним из её главных новинок стала поддержка bootc-контейнеров — загружаемых контейнеров, которые можно запускать не только в привычном виде qcow, vmdk и raw-образов виртуальных машин, но и прямо на любимом Bare Metal.

Некоторые аналитики считают технологию крайне перспективной. В нашей практике мы с ней не сталкивались, но это только пока.  Для нас это отличный повод посмотреть на нее поближе.

Спойлер: bootc чем-то напоминает CoreOS и то, как Machine Config из OpenShift взаимодействует с ним. Но bootc применяется уже в отрыве от «родительского» окружения в «реальном мире». 

Меня зовут Ксюша Никульшина, и я исследователь B2B в Альфа-Банке в Alfa Research Center. Последние два с половиной года я наблюдала, как из прототипа концепции рождается новый продукт — «Альфа-Босс». И это не просто приложение, а инструмент для топ-менеджеров среднего бизнеса, у которого до нас не было аналогов.

​​За это время я провела множество исследований, проверила более 200 гипотез, выявила свыше 100 проблем и инсайтов. 

На момент написания статьи «Альфа-Босс» держит 75% retention. Пользователи возвращаются в приложение - и это лучший показатель того, что мы сделали что-то важное и нужное.

Что мы предложили пользователям? А что вырастил «Альфа-Босс» в исследователе?

Привет, Хабр! Китай снова выпустил кое-что интересное, так что давайте разбираться. 

Еще в сентябре у китайцев вышла новинка — DeepSeek-V3.2-Exp, экспериментальная версия последней модели DeepSeek-V3.1-Terminus. Цели и задачи у них вполне определенные: сделать архитектуру трансформеров еще более эффективной. Причем на сайте Hugging Face говорится, что особый акцент стартап делает на повышение вычислительной эффективности при обработке длинных текстовых последовательностей. 

Стоит ли IT-компании вкладываться в дизайн, или сайта на конструкторе будет достаточно?

Недавно мы провели редизайн собственного сайта. Погрузившись в процесс, провели свое мини-исследование: изучили десятки сайтов IT-компаний — от молодых стартапов до крупных игроков рынка. Мы смотрели на все: на структуру, подачу информации, визуальный язык и то, какие эмоции он вызывает.

В процессе собрали коллекцию интересных находок и наблюдений. Хочу поделиться с вами главным выводом: за внешней простотой и лаконичностью успешных digital-продуктов стоит огромная работа, которая не всегда измеряется прямыми метриками. Речь о доверии к бренду, его узнаваемости и том самом «ощущении» профессионализма.

Привет, Хабр!

«Разработчики исчезнут, но не все» — когда я услышал эту фразу в дискуссии на канале Dev Q&A, она засела в голове надолго. Вот факт: за 10 лет средняя зарплата разработчика в России выросла с миллиона до 2,8 миллиона рублей в год. Стоимость часа работы — с $30-50 до $80-100, у крупных агентств доходит до $300-400. И это происходит как раз тогда, когда появились ИИ-ассистенты, low-code платформы и масса других инструментов, которые вроде бы должны всё удешевлять.

Предприниматели из ИТ‑индустрии часто демонстрируют левые взгляды во всём, кроме одного: когда речь заходит о госрегулировании их компаний, они становятся правее правых. Экономисты Нил Малхотра и Дэвид Брукман изучили взгляды технопредпринимателей из Кремниевой долины и предлагают ввести новый вид «политического животного»: либералтарий.

Microsoft решила вернуть к жизни один из самых старых инструментов в своей истории — текстовый редактор Edit. Он появился еще в 80-х как часть MS-DOS и долгие годы оставался незаменимым в командной строке. Теперь, спустя 45 лет, Edit снова часть ОС от Microsoft. Причем уже Windows 11 — и не как пасхалка для любителей ретро, а полноценный компонент системы. Зачем компании, занятой ИИ и облачными сервисами, возвращать архаичный инструмент? Попробуем разобраться, что стоит за этим решением и как обновленный Edit вписывается в современную экосистему Windows.

Команда инженеров Prolo представила инновационное устройство Prolo Ring, которое позволяет полностью контролировать курсор на экране компьютера и выполнять действия без использования мыши. Prolo Ring позиционируется как альтернатива традиционным компьютерным мышкам, особенно для тех, кто проводит много времени за кодом или творческой работой.

Аннотация. Статья посвящена анализу этически вызовов, возникающих при интеграции систем искусственного интеллекта (ИИ) в промышленность. На основе ключевых международных и национальных документов — Рекомендации по этике ИИ ЮНЕСКО, Спецификации этики искусственного интеллекта нового поколения Китая, Закона Европейского Союза об искусственном интеллекте и российского Кодекса этики в сфере ИИ — рассматриваются основные риски и принципы, которые должны лежать в основе проектирования, внедрения и эксплуатации промышленных ИИ-систем на всех этапах их жизненного цикла. Особое внимание уделяется вопросам безопасности, прозрачности, объяснимости и подконтрольности человеку промышленных ИИ-систем в контексте Индустрии 4.0.

Привет, Хабр!

С начала текущего года в России зафиксировано 65 случаев утечки персональных данных. Об этом сообщил Глава Минцифры РФ Максут Шадаев на ежегодной конференции «Гарда: Сохранить всё. Безопасность информации». По его словам, несмотря на сложную экономическую ситуацию, компании продолжают увеличивать расходы на информационную безопасность, а количество утечек сократилось почти вдвое по сравнению с прошлым годом (тогда их было порядка 135).

Центр компетенций защиты данных группы компаний «Гарда» провел исследование общественного мнения и выяснил, как россияне относятся к утечкам персональных данных (ПДн) и защите личной информации, а также что изменилось в этом вопросе за последний год. Результаты этого ежегодного исследования мы представили на прошедшей конференции «Гарда: Сохранить всё. Безопасность информации» 16 октября в Москве. В этой статей делимся ключевыми инсайтами.

Кажется, ИИ в составе CRM считается привычным. Чат-боты, скоринг, предиктивная аналитика, прогнозирование полей - повсеместно заявленные возможности ИИ впечатляют, что увеличивает интерес компаний к рассмотрению соответствующих решений, но на практике большинство из них лишь прототипы.

Почему в бизнесе интеллектуальные системы редко используются в полную меру и как в этой плоскости развивается BPMSoft, расскажем в этой статье.

Перспективы

По нашим данным, объём рынка искусственного интеллекта в корпоративном ПО к концу 2025 года достигнет 1 трлн рублей, а главным драйвером роста всё же выступит спрос на интеллектуальные CRM.

Компаниям просто необходимо осваивать современные решения и внедрять инструменты для прогнозирования продаж, анализа клиентского поведения и автоматизации сервисных функций. Особенно востребованы чат-боты для первой линии поддержки: в ритейле ими пользуются 42% компаний, в медицинских организациях — 38%, в банковском секторе — 27%.

Прототипы vs Интеллектуальные CRM

Сегодня базовую модель машинного обучения может собрать даже небольшая команда: открытые фреймворки вроде TensorFlow и Scikit-learn, облачные ML-платформы и готовые библиотеки снижают порог входа. Поэтому рынок быстро наполнился CRM с «ИИ-ярлыками» — чат-ботами на базе LLM, классификаторами обращений, базовыми инструментами прогнозирования оттока.

Такие решения охотно поддерживаются малым бизнесом, который активно растёт, но в какой-то момент перестаёт чувствовать клиента. Это возможность задуматься о ИТ-решениях сейчас и на перспективу, сэкономить деньги и время, вернуть контроль над продажами и предотвратить хаос. При этом базовой функциональности вполне хватает для решения типовых задач.

В начале года, когда об AI не говорил только ленивый, я написал статью о том, как на самом деле LLM меняют рынок труда и меняют ли они его вообще. Спустя полгода многое изменилось. Из хороших новостей: чёрный лебедь не случился, рабочие места сохранились, AI-агенты не привели к массовой безработице. 

Однако изменения произошли. И если в начале года они были незначительными, то теперь AI-эффект стал ощутимее. И неоднозначнее. 

AI одновременно трансформирует бизнес-процессы, становится базой для автоматизации и меняет спрос на навыки, создавая турбулентность на рынке.

В этой статье, опираясь на источники, исследования и собственный опыт, я расскажу о том, как на самом деле AI поменял рынок труда, при чём здесь политика и что вообще будет дальше.

Искусственный интеллект развивается так быстро, что расстановка сил в индустрии меняется чуть ли не каждый месяц. OpenAI — лучшее тому доказательство. Компания почти одновременно договорилась о сотрудничестве с двумя главными производителями чипов — NVIDIA и AMD, на которых держится весь современный ИИ. Причем недавно казалось, что NVIDIA вне конкуренции. Ее ускорители H100 и Blackwell стали стандартом для обучения больших моделей, а акции компании росли вместе с безостановочным спросом на вычислительные мощности. В сентябре 2025 года OpenAI и NVIDIA объявили о партнерстве, предполагающем строительство дата-центров мощностью до 10 гигаватт — примерно столько потребляет крупная электростанция. Общий объем инвестиций оценивается в сто миллиардов долларов.

Но всего через две недели Сэм Альтман представил второе соглашение — уже с AMD. Этот шаг мгновенно отразился на рынке: бумаги AMD подскочили в цене, а аналитики заговорили о переломе в балансе сил между ведущими чипмейкерами. Для OpenAI такие соглашения стали не просто контрактами на поставку оборудования — компания формирует собственную экосистему, в которой конкуренция между производителями становится инструментом ускорения инноваций. Казалось бы, все хорошо. Но есть и опасения — ведь слишком быстрый рост может раздуть очередной технологический пузырь. Все это и обсудим.