Исследования и прогнозы в IT *

Автономные агенты вроде опенсорсного OpenClaw или закрытого Manus сейчас прям хайпуют. Мало ещё кто разобрался, что это и зачем, но все уже эксперты: обзоры ради обзоров, без понимания предметной области, ради трафика на горячем заголовке. Честно говоря, на волне этого блогерского хайпа я лично долго откладывал взять и попробовать, а попробовав, - не могу оторваться, чего и вам желаю.

Я, по сути, этой статьёй предлагаю немного поразмышлять о том, куда нас завел очередной виток, в виде ИИ-агентов, идущей промышленной революции.
Мне вот видится, что наравне с LLM, агентный ИИ займет в ней весьма значимое место.
Так как же мы их будем называть и воспринимать?

Если с программированием, вроде, всё понятно и на сегодня, с лёгкой руки Андрея Карпаты повсеместно используется вайбкодинг. Хотя agentic coding - теперь, мне кажется, это крайне актуальный термин и подход.
Очевидно, на смену вайбкодингу и программированию с ассистентом в виде LLM приходит именно он - агентский кодинг.
Вайбкодинг - это ты и ассистент: ты описываешь задачу, LLM пишет код, ты проверяешь, правишь, итерируешь. Агентский кодинг - это когда ты ставишь задачу, а агент сам декомпозирует её, пишет, тестирует, фиксит ошибки, и приходит к тебе с результатом.

И поэтому, но далеко не только поэтому, агенты явно прочно войдут в нашу жизнь.
Автоматизация агентами примерно всего, а не только процесса разработки: рутинной работы финансиста - сведение таблиц по щелчку, подсвечивание аномалий, какого-нибудь аутрича в продажах. Или совсем ботовое, вроде сортировки фотографий и файлов за 10 лет, и т.д. и т.п. И это уже день сегодняшний.
И такие решения как опенсорсный OpenClaw или закрытый Manus, кажется, ещё не получили своего устойчивого места в цифровой экосистеме и общепринятого наименования.

2026 год. Нейросети окончательно перестали быть просто «умными чатами» и превратились в полноценных сотрудников, дизайнеров и даже пилотов компьютера. Мы уже привыкли, что ИИ помогает писать код и посты, но теперь амбиции моделей вышли на новый уровень — они учатся самостоятельно управлять мышкой, заполнять формы и строить долгосрочные стратегии. Казалось бы, живи и радуйся.

Но есть одна проблема. Рынок снова раскололся. OpenAI выпустила GPT‑5.2 с упором на математику и науку, а Anthropic – Claude Sonnet 4.6, который обещает революцию в программировании и агентных сценариях. Два титана, две философии, и нам снова выбирать, на кого ставить в этом году.

В этой статье мы перестанем гадать и просто посмотрим на цифры бенчмарков, кейсы и, конечно, на цену. Сравнив их по ключевым метрикам, честно ответим на вопрос: кто же реально сильнее в коде, анализе данных и управлении компьютером, а кто просто громко прозвучал?

Читайте, сравнивайте и делитесь мнением! Claude Sonnet 4.6 против GPT-5.2: кодеры против математиков, гигантский контекст против научной точности, агенты против аналитиков. Разминаем пальцы и готовимся выбирать нового короля горы!

В феврале 2026 года электроника столкнулась с одним из самых серьезных кризисов за последние годы. Чипы NAND — ключевой элемент смартфонов, ноутбуков, автомобилей и телевизоров — стали дефицитом. Заводы работают на пределе, но объемы выпусков все равно недостаточны. Соответственно, стоимость чипов выросла кратно, поставки срываются, а компании за пределами первой десятки рискуют уйти с рынка. 

Что случилось? Тут нет сюрприза — ИИ стал главным потребителем ресурсов. Обучение моделей, их работа и хранение генерируемых данных требуют колоссального объема накопителей. Гигантские корпорации платят огромные деньги, заставляя производителей работать на себя, а потребительский сегмент в это время получает то, что осталось. Давайте попробуем разобраться в ситуации и понять, когда все наладится.

Вспомните 2016 год. Только что вышел iPhone 7, в кинотеатрах крутят «Зверополис», а слова «тикток» еще не существует. Мы уже начали использовать приложения, чтобы заказать такси, но курьеру за пиццу по привычке отдавали наличные, потому что так надежнее. Видео в 720p на смартфоне иногда подтормаживает в метро, а шесть часов в интернете за день воспринимались как признак жуткой зависимости.

Кажется, что это было буквально недавно, но с точки зрения цифровой эволюции 2016 год — другая геологическая эпоха.

Мы привыкли оценивать изменения короткими отрезками: год к году и квартал к кварталу. В подобном масштабе цифры кажутся скучными: «рост на 2%», «падение на 1%». Но если отойти на шаг назад и взглянуть на десятилетие целиком, картина становится пугающей и завораживающей одновременно.

Я изучил массивные данные из отчетов Global Digital по России за 10 лет (с 2016 по 2025 год). Это сотни слайдов сухой статистики, которые при наложении друг на друга показывают, как незаметно, но радикально изменилось наше взаимодействие с интернетом и цифровой эпохой в целом.

На этот раз обойдемся без сложных метрик и долгих текстов — вас ждут пять фундаментальных сдвигов: как мы перестали спать, почему убрали на полку компьютеры, как обманули западную статистику и почему TikTok физически не мог появиться в России десять лет назад.

Так сказать, добро пожаловать в цифровую машину времени.

Мы в Beeline Cloud говорили о том, каким видели 2026-й год десять лет назад. На этот раз предлагаем поговорить о прогнозах в сфере информационной безопасности, которые делают сегодня — каким может быть этот год и дальнейшее развитие событий. Специалисты отмечают стремление хакеров накопить как можно больше зашифрованных данных (например, чтобы расшифровать их с появлением квантовых компьютеров), а также указывают на рост числа атак с использованием открытых решений.

Каждая вторая статья о том, что работу в IT найти невозможно, что на каждую вакансию космический спрос, а джуны готовы работать за еду. В этой статье поделюсь фактурой — как я нанимал продуктового аналитика в известную международную компанию и какая у меня получилась статистика отбора на каждом этапе.

Если посмотреть открытые данные в HH, то можно ужаснуться — на IT вакансии может быть по 1000+ заявок от кандидатов. Чтобы не умереть, разбирая тысячи резюме, по рекомендации HR я добавил в начале достаточно простой опросник — сам заполнял похожий при трудоустройстве. Результат? Всего 85 откликов за всё время публикации вакансии!

Ну а дальше случилась дикая воронка отсева, которую я зафиксировал в цифрах, и сейчас ею поделюсь. Пристёгивайтесь и всё внимание на процент отсева кандидатов на каждом этапе.

В сегодняшней подборке материалов (предыдущий выпуск) — научная литература, характеризующая разнородных контекст открытого подхода, а также его влияние на уровне: контрибьютеров, компаний и консорциумов, стран и страновых объединений.

Научных статей по теме выходит не так много — несколько десятков в год. Дело в том, что прицельным изучением open source с точки зрения менеджмента и стратегического управления занимается не так много ученых. Разберем четыре свежие работы.

Первая предлагает взглянуть на open source как на новое направление для развития на уровне стран и международного сотрудничества, дает объемное представление о том, как за последние 30 лет опенсорс превратился из малозначимого фактора в мощный драйвер технологического развития в БРИКС. Вторая (пока еще в формате препринта) поднимает ряд вопросов по теме регулирования опенсорса — что открытый подход дает государствам и какие лучшие практики можно позаимствовать у наиболее успешных в этом отношении стран. Третья — рассматривает успешность открытых инновационных проектов через призму идентичности отдельных контрибьютеров. Четвертая — оценивает возможности и риски внедрения открытого ПО в «традиционных» (напрямую не относящихся к ИТ) индустриях.

Разработчик и инструктор по дайвингу, который предпочёл скрыть своё имя, пожаловался, что он обнаружил уязвимость в личном кабинете крупной страховой компании, но вместо признания получил иск. Приводим перевод этой истории.

Вчера, в очередной раз перебирая VPN-протоколы на своём VDS в надежде найти хоть что-то рабочее и не заблокированное силами РКН — просто чтобы посмотреть YouTube или пообщаться с ChatGPT по какой-нибудь ерунде, — я поймал себя на мысли: своими действиями РКН вредят не только обычным пользователям, но и методично убивают российское IT как направление.

Потому что возникает простой вопрос: зачем условному «кабану кабанычу» вкладываться в IT, если сегодня всё работает, а завтра — внезапно нет?

Один из главных вопросов, который стоит сегодня на повестке — это какое преобразующее воздействие окажет новая технологическая революция, связанная с нейросетевыми агентами и роботизацией на рабочие места. Будет ли уничтожен труд?

Давайте сначала раскроем само понятие труда. Маркс определял его следующим образом:

"Труд есть прежде всего процесс, совершающийся между человеком и природой, процесс, в котором человек своей собственной деятельностью опосредствует, регулирует и контролирует обмен веществ между собой и природой. <...> Он развивает дремлющие в ней силы и подчиняет игру этих сил своей собственной власти." [1]

При помощи чего человек осуществляет труд — лопаты, трактора или робофабрики, не важно. Труд никуда не денется, пока человек подчиняет этот процесс собственным потребностям. Труду ничего не угрожает. Но что на самом деле под угрозой — это система наемной занятости.

Человечество уже совершило две революции, кардинально изменившие способ организации труда и углубившие его разделение. Это была неолитическая — переход от присвоения к производству, связавший человека с природными циклами и ресурсами, такими как земля и скот, и промышленная, опредметившая его физическую силу в орудиях.

Первая превратила человека-потребителя в производителя, а вторая свела его до поставщика способностей к труду, прежде всего присущей человеческому телу ловкости и когнитивных навыков, и дала зеленый свет товарному производству. Дальнейшее разделение труда довело до предела специализацию работника и сложность общественного производства. Сегодня борьба за дальнейшее расширение интеллектуальной емкости человечества привела нас на порог третьей революции, позволяющей опредметить уже когнитивные навыки.

Продолжаю серию обзоров о том, под какими ролями скрывается привычная нам работа системного аналитика в разных странах. На этот раз речь пойдёт о Польше.

В рамках исследования я проанализировал ведущий польский сайт (более 4000 вакансий) с вакансиями для IT-специалистов. Отобрал 194 вакансии, где полностью или частично выполняются функции системного аналитика, знакомые российскому рынку. Что получилось…

Вы когда-нибудь регистрировались в соцсети, где вам сразу предлагают выбрать: “я – человек” или “я – ИИ‑агент”?

Ваш мозг на долю секунды зависает. Вы‑то точно человек. Но сам факт, что платформа всерьёз рассматривает второй вариант, заставляет по‑новому взглянуть на экран. Добро пожаловать в Moltbook – первый “реддит для ботов”, где 150 000 ИИ обсуждают экзистенциальные кризисы, безопасность кода и запускают мемкоины, пока мы, люди, можем только подглядывать за этим за стеклом.

Одни называют это “началом сингулярности”. Другие – “самым дорогим кукольным театром в истории”. Но правда, как всегда, сложнее и интереснее. Пока технобратья и критики ломают копья в спорах о том, “проснулись” ли агенты или им просто прописали роль, Китай уже в декабре 2025 года подготовил регуляции для антропоморфного ИИ, а Anthropic нанимает специалистов по благополучию ИИ.

В этом тексте мы перестанем гадать, “настоящее” ли это, и посмотрим на Moltbook как на уникальный социальный эксперимент.

Разберем три главные темы, которые ИИ обсуждают между собой, и поймем, почему этот “театр” может стать боевыми учениями для исследователей, регуляторов и бизнеса – независимо от того, кто на самом деле дёргает за ниточки.

Я много лет работаю на стыке технологий и операционного управления. И почти в каждой компании вижу один и тот же парадокс. Команда сильная, процессы выстроены, релизы регулярные.

Но в P&L (Profit and Loss) нет заметного роста. И в какой-то момент возникает вопрос, который неприятно задавать: Если команда хорошая, почему бизнес не чувствует этого в прибыли?

Всем привет, меня зовут Двенадцатова Таня. Я руководитель команды исследователей в «БКС Мир инвестиций». Почти 2 года назад у нас в БКС появились Прожарки. Это мероприятие придумала не я. Более того, его концепция и идея мне изначально не нравились и не были на 100% понятны. Встреча называлась дерзко «Поясни за UX», и явка для всей команды исследователей на нее была строго обязательной.

Как «Поясни за UX» превратилось в Прожарку, зачем мы стали собираться и что обсуждать, а также как Прожарка стала регулярным и востребованным ритуалом, я и поделюсь в этой статье. Возможно, такую практику задумаетесь внедрить и вы, а возможно она у вас и так есть (просто называется иначе), но вы сможете подсмотреть что-то из моих лайфхаков.

Количество и мощность DDoS-атак ежегодно растут, ставя под угрозу доступность публичных и корпоративных сервисов. Для бизнеса это оборачивается не только прямыми финансовыми потерями, но и серьезным репутационным ущербом.

Инфраструктура Selectel объединяет более 31 000 клиентов, которые генерируют легитимный сетевой трафик объемом свыше 500 Гбит/с. Анализ атак на проекты такого масштаба дает уникальные данные для оценки ландшафта угроз в облачных средах.

Мы в Selectel подготовили аналитический отчет о DDoS-атаках за 2025 год и отдельно рассмотрели показатели за второе полугодие. Эти данные помогают компаниям оценить динамику угроз для облачной инфраструктуры и вовремя скорректировать настройки IT-систем и средств защиты. Какие выводы можно сделать, читайте под катом!

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я редактор в команде техпиара МТС Web Services. Читая про историю технологий, обратил внимание на две противоположные идеи. В одних материалах технологии рассматриваются как вариант «социального лифта» и инструмента, который выравнивает возможности людей. А вот другие авторы утверждают, что технологии, наоборот, усиливают расслоение и становятся барьером, который одним преодолеть значительно сложнее, чем другим. 

Я решил проверить, насколько в разных странах легко получить доступ к ИТ-технологиям, которые реально использовать в бизнесе. Когда-то первые ПК можно было собрать из деталей в радиомагазине, а программу — найти в журнале или записать из радиопередачи. Затем можно было взять бэушный ноутбук или собрать себе ПК из китайских комплектующих — и это действительно было под силу практически любым энтузиастам. А вот сохраняется ли эта тенденция — вопрос интересный. 

Для этого я вспомнил индекс бигмака, когда по цене одного бургера делают вывод о реальной покупательной способности в разных странах. Взял цену сферического ML-сервера в вакууме и посмотрел, сколько нужно работать в разных странах, чтобы собрать его и попробовать создать какой-нибудь реальный продукт. Например, строить ML-модели для анализа родных лесов, будь то дубравы Полесья, джунгли Бангалора или южноамериканские пампасы. А еще забил на этот материал на полгода сравнил динамику и прикинул, как повлияло на эту картинку повышение цен на комплектующие. Все детали и мои выводы — под катом. 

С начала 2026 года рынки, связанные с искусственным интеллектом, переживают серию потрясений. Но всё ли так плохо? Разбираемся.

По какой-то причине мнения относительно ИИ сильно поляризованы. Одни едко критикуют, другие восторгаются. Вместе с развитием технологии растет и ее аудитория, как в дне сурка проходя все те же стадии принятия. За 3 года бурного распространения генеративного ИИ стали понятны глубинные мотивы некоторых комментаторов и участников процесса. Ниже результаты расследования, основанного на моем опыте как руководителя ит-компании Starfish и компании-вендора ИИ-копайлота для 1С-ников 1yes.pro.

Вчера у меня был очередной первый этап собеседования. Мне сообщили, что если я успешно пройду техничку, то дальше меня, возможно, ждёт несколько финальных этапов, где меня будут водить между командами, чтобы каждая посмотрела на меня и высказала своё мнение — хотят они меня брать или нет.

И в этот момент я вдруг отчётливо почувствовал себя, простите за выражение, шлюхой, которую сутенер водит от клиента к клиенту, демонстрируя как товар и пытаясь кого-нибудь заинтересовать:
«Ну посмотрите, он вроде ничего, может подойдёт?»

Зачем нужен этот цирк с третьим, четвёртым и пятым ... N-этапом — я, если честно, не понимаю. Если я прошёл техничку и доказал, что могу выполнять работу, то бери и назначай меня в конкретную команду. Всё.
Но нет — начинается показательное турне.

И тут я задумался и понял, что между HR и сутенерством параллелей на самом деле больше, чем хотелось бы.

Как люди достигали понимания задолго до появления продуктовых команд? Картинки. Это первое, что использовали для объяснения, — образы и примитивные рисунки. Современные тренды в коммуникации возвращают нас к этой практике — к визуализации смыслов. В статье расскажу про три техники визуализации информации.