Исследования и прогнозы в IT *

Мы опросили ИТ-специалистов из бигтеха и промышленного ИТ, почему они выбирают одну сферу и что отталкивает их от другой.

Делимся результатами с вами. Спойлер: ключевые различия двух сфер лежат в ценностях, мотивации и профессиональных установках.

Результаты исследования помогут вам увидеть, как устроены эти сферы изнутри и где вам комфортнее расти и работать.

Дисклеймер: Это краткий разбор масштабного исследования о том, как алгоритмы и устаревшие HR-процессы отфильтровывают миллионы талантливых специалистов. 

Представьте себе ситуацию: компании по всему миру (и Россия не исключение) жалуются на острейший кадровый голод, не могут найти сотрудников с нужными навыками, и это ставит под удар их рост и конкурентоспособность. В то же время миллионы людей активно ищут работу, готовы трудиться полный день, но остаются не у дел. Их резюме годами пылятся в базах, не доходя до рекрутера. На Хабре постоянно выходят гневные статьи про то, что даже сверхопытные разрабы, менеджеры и дизайнеры вынуждены откликаться на сотни вакансий ради одного-двух приглашений в течение полугода. Зачастую их резюме или не просматривают, или после пяти секунд оценки ботом приходит стандартный вежливый отказ. Matrix has you! 

Это не сценарий из антиутопии, а суровая реальность, которую в своем исследовании «Скрытые работники: неиспользуемый талант» (Hidden Workers: Untapped Talent) описали эксперты Harvard Business School и Accenture. Авторы вводят термин «скрытые работники» (hidden workers) — это не те, кто прячется от работы, а те, кого система найма по разным причинам «не видит».

В этой статье мы разберем, почему так происходит, кто эти люди и что не так с современными процессами рекрутинга. Опубликовали исследование еще в сентябре 2021 года, но своей актуальности оно, увы, не потеряло. 

Всем привет! С вами снова на связи Кирилл, и я только вернулся из своей недельной поездки в Китай на конференцию International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE 2025), где я выступал с новой разработкой. Я бы хотел поделиться новыми открытиями, достижениями в области ML и ИИ. Немного раскрыть представление об AI и его применении в Китае, да и по миру в целом. Так что усаживайтесь по удобнее, заварите чаек, кофеек – и вперед читать новые инсайты!

Самое время признать: несмотря на шум в СМИ и на Хабре о массовых увольнениях разработчиков и «заморозке» найма, 2025-й год не принёс обвала. Но индустрия вышла из режима лёгких денег и хаотичного роста и перешла к требовательной, измеряемой нормальности. Айтишка стала более осознанной и экономной в вопросах продвижения и маркетинга.

Или нет?

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Ширяев, я — HRD в МойОфис. Ниже разбор главных мифов о рынке и тех механизмов, по которым реально жили найм, удержание и развитие людей в IT в 2025 году. Я вижу это как по нашей компании, так и в целом по индустрии. Читайте короткую версию и сохраняйте полную — она пригодится.

Привет, Хабр. Пишу, потому что на текущем проекте прямо сейчас живу эту боль: всем включили Cursor «для скорости», а нормальных автотестов так и не завезли. Может, кто-то уже описывал этот кейс, но я не нашёл — поэтому делюсь своей ситуацией и тем, как это надо было делать с самого начала.

Всем привет!
Погружаюсь в новую для себя область AI Security, в связи с чем решил написать несколько обзоров на самые обсуждаемые исследования  и статьи по этой теме. Сегодня поговорим про взлом LLM и неожиданные выводы исследования StrongReject.

За 18 часов вместо 120 создал production-ready ETL-инструмент с 30-кратным ускорением. За 6 часов вместо 40 — фреймворк статистического анализа. Экономия времени: 85-88%. Улучшение качества: +48%.

Перевод свежей (ноябрь 2025) и вызывающей споры статьи об оценке роста производительности для разных работ при использовании LLM. Использованы реальные диалоги и оценено время, сэкономленное людьми в связке с LLM.

Испанская футбольная лига LaLiga известна в сети уже несколько лет довольно своеобразной «борьбой с пиратством», от которой страдают все окружающие. 

В 2025 году это дошло до пика — LaLiga удалось получить официальное разрешение суда на «динамические блокировки пиратских сайтов» — после чего они немедленно забанили в Испании инфраструктуру Cloudflare, и начался полный хаос. 

Рассказываем об основных моментах этой знаковой истории про схватку технологий со здравым смыслом — а наш эксперт Дмитрий Никонов анализирует техническую сторону дела и прогнозирует развитие таких кейсов в будущем. 

Всем привет! Меня зовут Ульяна Айкович и я исследователь БКС Мир Инвестиций. Сегодня я расскажу, как мы можем глубже анализировать время выполнения заданий, а также как измерить группы респондентов в немодерируемых UX тестах.

В данной статье я разберу не только медиану и процентили для оценки времени, но и критерий Манна–Уитни — простой способ статистически сравнить две группы респондентов.

Приятного прочтения и погружения в мир статистики!

Илон Маск замахнулся на 200 миллиардов чипов в год. Ян Лекун, главный учёный по искусственному интеллекту Meta, покидает компанию после 12 лет работы. В ChatGPT интегрировали TripAdvisor. Google запустила Gemini 3 с режимом Deep Think. Microsoft призналась в том, что у винды проблемы, а WhatsApp* допустил утечку 3,5 млрд номеров пользователей.

Kimi K2: новая китайская LLM, которая навязывает конкуренцию GPT-4.1 и Claude 3. Подробный обзор, фишки и инструкция по установке.

Постановка проблемы. Современные промышленные предприятия требуют принципиально новых решений, направленных на прогнозирование отказов работы оборудования и своевременное устранение нештатных аварийных ситуаций, управления затратами на ремонт, а также оптимизации и улучшения стратегий технического обслуживания. Существующие автоматизированные системы прогнозируемого обслуживания имеют различные функциональные ограничения. Это требует разработки новых архитектурных решений для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать большие объемы разнородных данных в режиме реального времени, прогнозировать отказы с высокой точностью и оптимизировать процессы плана обслуживания, в тесной взаимосвязи с работой устройств промышленного Интернета вещей в условиях использования новых технологий периферийного искусственного интеллекта. Данная работа посвящена исследованию возможности применения большой языковой модели OpenThinker2-32B, как вспомогательного инструмента для автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. Данная модель может быть использована в реализации следующих функций автоматизированной системы: анализ исторических данных; прогнозирование оставшегося срока службы оборудования; подготовка данных для снижения факторов неопределенности данных для улучшения прогнозов; подготовка экспертных заключений; оптимизация расписаний по техническому обслуживанию промышленного оборудования.

Цель работы. Изучить возможность применения и адаптации большой языковой модели OpenThinker2-32B, как дополнительного и вспомогательного инструмента, применяемого для повышения эффективности работы автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов для малых и средних промышленных предприятий. Это позволит решить следующие задачи: выполнить анализ исторических данных; с помощью алгоритмов, разработанных на основе теории свидетельств Демпстера-Шафера снизить факторы неопределенности произвести прогнозирование отказов, а также подготовить экспертные рекомендации по оптимизации расписаний и процессов технического обслуживания промышленного оборудования. Также необходимо разработать алгоритмы информационного взаимодействия для каждой из задач, и определить положение большой языковой модели в предложенной концепции конвергентной архитектуры автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания для повышения точности прогнозов и возможности ее интеграции с экспертными, аналитическими, прогнозными системами и системами поддержки принятия решений.

В начале года мы отметили тенденцию на общий рост количества и мощности кибератак. Сегодня посмотрим, что произошло за последние месяцы — взглянем на актуальные работы исследователей и отчеты профильных компаний по данной теме.

В Университете Аалто в Финляндии разработали чип, который использует свет для выполнения тензорных вычислений — базовой операции современных нейронных сетей. Исследование опубликовано в Nature Photonics и описывает прототип оптической системы, где все процессы выполняются с помощью фотонов вместо электрических сигналов. Такой подход ускоряет операции и снижает энергозатраты по сравнению с электронными схемами. Давайте посмотрим, как устроен этот чип, чем он отличается от обычных процессоров и какие задачи ему можно поручить.

Рынок жестких дисков переживает настоящий перелом. Сроки поставок корпоративных HDD растянулись до двух лет, а производители, кажется, физически не успевают за спросом. Виной тому — бум искусственного интеллекта, стремительный рост дата-центров и смена приоритетов в инфраструктуре. 

В этом материале попробуем разобраться, что происходит с жесткими дисками, почему заводы не справляются и как ИИ перекраивает привычные подходы к хранению данных. Забегая наперед: похоже, это не просто локальный сбой в цепочках поставок, а часть масштабной трансформации рынка накопителей, которая уже влияет на всех — от облачных гигантов до обычных пользователей.

Когда использование инструмента грозит потерей качества. Сравнивать нужно не только скорость, но и качество кода, время на дебаггинг и код-ревью.

Команда комплексного реагирования на киберугрозы экспертного центра Positive Technologies завершила анализ инцидентов за период с IV квартала 2024 года по III квартал 2025 года. За это время мы провели более сотни расследований и в очередной раз убедились: киберугрозы не становятся сложнее, но становятся результативнее. Хакеры нечасто придумывают что-то принципиально новое — они совершенствуют уже проверенные методы и реализовывают их эффективнее .

Наша статья для тех, кто ответствен за информационную безопасность: от CTO и CISO до администраторов и аналитиков SOC. В ней собрана информация о том, как проникают хакеры, какие инструменты используют, и что из этого следует для защиты.

Недавно мы в Beeline Cloud рассказывали о полезных ресурсах для тех, кто желает влиться в open source и начать контрибьютить. Сегодня поговорим о крайне дискуссионном тренде в данной области — продолжающемся переходе западных open source-компаний на ограничительные лицензии. Кроме того, разберем примеры противоречивого опенсорсинга, когда открытый код на поверку оказывался не таким уж открытым. А в конце материала — поделимся литературой с рекомендациями о том, как эффективно работать с корпоративным open source в подобных условиях.

Корпорация Microsoft и энергетическая компания Westinghouse Nuclear планируют использовать ИИ для ускоренного строительства новых атомных электростанций в США. Однако, согласно отчёту аналитического центра AI Now, подобный сценарий может привести к катастрофическим последствиям.