Исследования, тренды и прогнозы в IT-сфере
Всем привет!
Рынок SEO в 2025 году в очередной раз встряхнуло, виновниками стали нейросети, кто-то даже пророчил, что SEO умрет (хоть что-то стабильно в нашем мире).
SEO не умирает – SEO немного меняется, да и то не критично.
Мы в агентстве решили сделать обзор основных трендов рынка поискового SEO-продвижения на будущий год.
Мы доверили ИИ первым реагировать на критические инциденты в продакшене. Это сократило время реакции, но одна его галлюцинация едва не отправила весь кластер в ребут...
История о том, как мы получили мощного, но странного стажёра, с которым нельзя оставаться наедине.
Если вы являетесь наёмным сотрудником, то ваши моральные принципы могут вступают в противоречия с должностными обязанностями. Сегодня мы живём в реальности, где бизнесу и государству для эффективного функционирования необходимо использовать всё более продвинутые, а порой и недостаточно изученные технологии. Например, видеонаблюдение с элементами искусственного интеллекта задача которого анализировать поведение людей и прогнозировать потенциально опасные ситуации. Почему алгоритм, а не человек? Субъективность мнения не всегда основывается на его опыте и может быть основано на интуиции или в корыстных целях. Скорость не сопоставима с со скоростью оборудования, работа без перерывов. Единственная опасность этого алгоритма заключается в том, что он написан человеком, и нужно понимать какие критерии поиска и паттернов поведения в него заложены, ошибки проектирования, недостаточный набор данных, смещённые метрики и неверно выбранные поведенческие паттерны. Данная система не дает 100 % вероятность совершения преступления, но она может сегментировать людей как потенциально опасных при совпадении их поведения с установленными критериями. Она не способна выявить, одиночку-психопата на этапе задумки, в лучшем случае только в момент совершения противоправных действий (достать оружие под наблюдением камеры, которая выявить что это источник потенциальной опасности). Алгоритм можно обмануть или ввести в заблуждение, так как в случае потенциального указания на источника угрозы к нему будут приведены действия опознания/дознания и так далее, результатом которого может быть получена обратная связь, что данный паттерн поведения расценивается как норма и исключается из поиска, а в случае если это был преступник из группы лиц, его обратная связь пойдет по их каналам и они начнут ещё аккуратнее себя вести. Таким образом, система не инструмент поиска, а лишь часть его.
Big Data, Python, Data Analysis
.В данной работе представлены методы и результаты комплексного анализа вакансий в промышленной отрасли России, собранных с платформы HeadHunter (hh.ru). Для сбора данных разработан высокопроизводительный асинхронный клиент, собравший более 200,000 промышленных вакансий из 36 российских регионов. Обработка и классификация данных реализованы в модуле IndustrialDatabaseManager, который автоматически классифицирует вакансии по отраслевым сегментам (машиностроение, металлургия, химическая промышленность, энергетика и др.) и уровням позиций (рабочий, специалист, инженер, руководитель). Аналитический модуль ComprehensiveIndustrialAnalyzer выполняет статистический анализ, сравнивает зарплаты различных категорий специалистов, выявляет динамику спроса и строит прогноз на ближайшие месяцы. Визуализация результатов включает 6 тематических графиков. Результаты показывают, что ядро спроса формируют машиностроение и энергетика (42% вакансий), наиболее востребованы рабочие специальности, средняя зарплата инженеров на 3% превышает зарплату рабочих, а прогнозируемый спрос демонстрирует вариативность в зависимости от периода.
В мире стартапов существует документ, который в США считается одним из краеугольных камней при создании новой компании - Founders’ Agreement (Соглашение основателей). В нём фиксируются роли, доли, обязанности и основные правила игры между создателями проекта. В России же аналогичные вопросы обычно решаются позже, при подписании Корпоративного договора уже после регистрации ООО. Но между моментом, когда идея выстрелит и официальным рождением юрлица лежит критически важный период. Именно в это время команда уже несёт затраты: на хостинг, домены, рекламу, разработку прототипа и так далее. Для этой фазы и нужен отдельный документ - своего рода предварительный договор, фиксирующий все договорённости «на берегу».
Несмотря на очевидную практическую пользу, в России такая практика пока не прижилась. По итогам опросов основателей и инвесторов выяснилось, что практически никто из них не подписывал подобный документ на самом старте, хотя многие признали, что это могло бы избавить от будущих конфликтов. Видел, что иногда подписывают "ПОНЯТИЙНОЕ СОГЛАШЕНИЕ ", но прям, очень редко. Так почему же Founders’ Agreement так важен, особенно в российской реальности?
Сделал российский аналог «Соглашение основателей».
Новые законы о маркировке бизнес-звонков в России, введенные Федеральным законом № 41-ФЗ с 1 сентября 2025 года, привели к сокращению на 25–30% общего количества спам-звонков в стране, но ключевая цель закона — борьба с мошенничеством — не достигнута. По словам президента Ассоциации малых операторов связи Дмитрия Галушко, более 90% мошеннических и спам-звонков совершаются с мобильных номеров, которые новая система охватывает лишь частично1. Одновременно законы привели к падению объема телефонных опросов на 78%, что напрямую угрожает и IT-отрасли, с её зависимостью от маркетинговых и социологических данных. Это снижает оперативность сбора пользовательских инсайтов, необходимых для разработки продуктов, и усугубляет кадровые риски для программистов. Статья анализирует влияние на ИТ-сообщество через призму данных и цепочек поставок информации.
Телефонные опросы CATI обеспечивают репрезентативные данные о предпочтениях пользователей в регионах России, где онлайн-доступ ограничен, что критично для тестирования UI и в UX-исследований в IT. IT-компании используют эти данные для валидации продуктов перед релизом, анализа спроса на отечественное ПО и корректировки стратегий локализации. Сокращение звонков на 78% приводит к дефициту свежих данных, замедляя итерации разработки на 20–30% по оценкам аналитиков2.
Без телефонных исследований IT-фирмы теряют оперативную обратную связь от B2C-аудитории, что повышает риски неудачных релизов и увеличивает затраты на доработки на 15–25%. Программисты сталкиваются с неполными user stories, основанными на устаревших или искаженных онлайн-данных, снижая качество кода и скорость фичеринга. В ИТ-секторе, где 29% компаний инвестируют в ИИ более 10 млн рублей ежегодно, отсутствие региональных инсайтов тормозит персонализацию моделей ML.
Этой статьей я начинаю цикл «Пробуем на вкус техники MITRE ATT&CK».
Суть данного цикла - изучать логи, сформированные одной из реализаций той или иной техники MITRE ATT&CK (далее MA).
Необходимоеуточнение — не все реализации той или иной техники будут рассмотрены, так как я буду выбирать интересные лично для меня и, возможно, предложенные в комментариях.
На дворе конец 2025 года, и мы продолжаем украшать нашу киберёлку подводить киберитоги и делиться киберпрогнозами. Мы уже вглядывались в кибершторм, оценили ландшафт киберугроз, направленных на Россию в целом. Заглянем в госучреждения и законодательные акты.
В индустрии есть много странностей и парадоксов. При этом один парадокс, достаточно распространенный, сейчас особо сильно и больно бьет по компаниям. Его суть: при массовом внедрении «лучших практик» от модных коучей и не менее массовой интеграции AI‑решений (даже там, где они не нужны), качество, стоимость (а порой и скорость поставки) бизнес‑ценности либо стагнирует, но чаще начинает падать.
В самой статье все очень хорошо разложено по полочкам и я рад что они решились на это этот шаг. Очень емко и по делу. Перевод сделал гугло переводчиком, так что если что напишите в личку, поправлю ошибки.
MASQUE интересен не как «ещё один VPN», а как пример того, куда движется транспортный уровень интернета.
За три недели экспериментальный прототип превратился в полноценную реализацию с тестами, метриками и документацией, делимся результатами.
Привет! Я - Инга, старший UX-исследователь в Атоме.
До этого два года разбиралась в роли CJE, как научить ИИ понимать людей, а последние полтора года проектирую голосового ассистента для электромобиля в команде Voice&Sound.
Мне всегда нравились сложные продукты и роль защитника пользователя. Но в мире разработчиков и менеджеров, где правят код, дедлайны и технические метрики, нас не всегда слышат.
В этой статье-рефлексии хочу углубиться в тему и попробовать разобраться, как можно найти выход из этой ситуации.
Новые законы о защите от мошенников в России, включая Федеральный закон № 41-ФЗ, вводят обязательную маркировку бизнес-звонков и строгие требования к операторам связи. Эти меры значительно повышают стоимость телефонных исследований, приводя к резкому падению их объема и угрожая существованию отрасли. Социологические и маркетинговые компании сталкиваются с 20–50-кратным ростом расходов на звонки.
Федеральный закон № 41-ФЗ от 1 апреля 2025 года запрещает массовые и автоматические звонки без согласия абонента, обязывает бизнес заключать договоры с операторами и вводит маркировку звонков с 1 сентября 2025 года. Операторы связи теперь отображают название компании, категорию звонка и идентификатор, взимая плату за каждую попытку вызова независимо от соединения. Абоненты могут активировать самозапрет на спам, что усиливает фильтрацию входящих вызовов.
В 2024 году российские социологи провели 5,7 млрд телефонных звонков для опросов общественного мнения, что составляло основу доходов отрасли. После введения маркировки количество звонков колл-центров упало на 78%, а ассоциация «Группа 7/89» (46 компаний из 32 городов) предупреждает о возможном закрытии сотен центров и массовых увольнениях. Телефонные опросы — единственный оперативный способ охвата регионов с высокой репрезентативностью, и их исчезновение снизит качество данных для самого государства и для бизнеса.
В этой статье:
Технология создания ИИ-помощника для работы с 1С:ERP.
Почему невозможно создать такого помощника, опираясь только на официальную документацию 1С.
И почему та же самая документация 1С, при правильной обработке, способна превратить ИИ в супер-помощника – то есть многократно его усилить.
Если верить стереотипам, разработчик — это человек, который приходит на работу и до вечера пишет код. Иногда его отвлекают на кофе или баги, но в целом картинка в массовом сознании простая: программист = кодер.
Но стоит спросить самих разработчиков, как проходит их обычный рабочий день, и выясняется, что код — это небольшая часть того, чем они занимаются. Всё остальное время уходит на встречи, обсуждения, поддержку, согласования, контекст-переключения и попытки хоть ненадолго сохранить фокус.
И это не ощущения «кажется, я сегодня ничего не написал», а данные исследований.
В статье собрали и разобрали исследования Microsoft и других компаний, чтобы понять, из чего на самом деле состоит рабочий день разработчика и почему измерять продуктивность количеством строк кода давно пора перестать.
Привет, я директор по маркетингу в IT-компании, много лет работаю в этой нише и впервые наблюдаю такие жесткие сокращения на рынке. Этот текст — попытка отрефлексировать все, что произошло в айти за последний год. Увы, тут не будет позитивных прогнозов.
Долгое время большие языковые модели строились по принципу «больше — лучше». Топовые компании гнались за количеством параметров, не считаясь с затратами. Но когда счета за обучение GPT-4 превысили $100 миллионов, а инференс начал требовать промышленных масштабов энергии, стало ясно: «грубая сила» больше не работает. Индустрии срочно понадобился способ разорвать связку «умнее = дороже».
И решением стала архитектура Mixture-of-Experts (MoE). Суть метода проста: перестать «думать» всей нейросетью над каждой задачей и научить модель активировать ресурсы выборочно. Такое выборочное использование вычислений позволяет наращивать число параметров, не превращая модель в прожорливого монстра.
Причем эта идея не новая. Google экспериментировал с ней ещё в 2017-м, потом была пара академических проектов, а дальше технология благополучно канула в небытие. Трансформеры вроде GPT захватили рынок, и про MoE все дружно забыли. Но в последние пару лет MoE резко вернулась: Mixtral и Mistral 3, DeepSeek, DBRX, Qwen, Kimi K2 Thinking. И список громких релизов пополняется чуть ли не ежемесячно.
Давайте разбираться, что стоит за этим возвращением и действительно ли МоЕ станет решением всех проблем.
Ранее я уже делился опытом, как мой приятель искал работу в Германии в 2025 году (см. статью [Личный опыт] Поиск работы в Германии в середине 2025). И вот теперь уже нашей компании самой пришлось искать Middle Data Engineer в команду на замену увольняющемуся сотруднику, что позволило мне взглянуть на процесс с другой стороны баррикад, так как я выполнял в этом найме роль основного технического эксперта. Как это выглядит со стороны работодателя, а также своими наблюдениями я хочу поделиться в данной статье.
Спойлер - от результата (кого в итоге мы наняли) я выпал в осадок %)
Совокупные расходы крупнейших технологических компаний на ИИ-инфраструктуру достигли максимума и в 2025 году составили до 60% от операционного денежного потока.
За этой гонкой стоят триллионы долларов инвестиций, которые уже стали ключевым драйвером роста мировой экономики и фондового рынка. Но ряд факторов вызывает опасения, и возникает логичный вопрос — не очередной ли это финансовый пузырь, который лопнет и запустит очередной кризис.
Обсудим дорожные карты и ход развития квантовых сетей, а также технологические барьеры, с которыми сталкиваются исследователи и инженеры в данной области: от стабильности квантовых состояний до масштабируемости инфраструктуры.