Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток Топ-менеджмент доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 10
нуждаются в самой лучшей няне... или воспитательнице с самым маленьким жалованием, и немедленно!© Мерри Поппинс, до свидания!
В цитате — знакомая мечта, но цель статьи — не сказка, а разбор реальной практики и цифр: где экономия работает, а где неизбежно бьёт по результату. Раскройте, что считаете наименее актуальным, что вызвало скепсис?
LLM-хайп добавляет экзистенциальной тревоги ("заменят ли меня") даже там где замены реально не будет ещё долго. Плюс новостной фон усиливает. Выходит массовый "пассивный поиск" работающими (страх и желание подстраховаться) и рост индекса HH как следствие.
Работодатели пытаются отловить с рынка попавших в трудную ситуацию и говорят что нет денег
Вы правы: ИИ-хайп и правда подогрел пассивный поиск — люди страхуются. А работодатели действительно давят на зарплаты, ссылаясь на бюджет. Но парадокс в том, что те же компании держат вакансии по полгода. Игра на понижение на перегретом рынке — тактика, которая работает только пока у сотрудников есть альтернативы. Их становится меньше, но не настолько, чтобы забыть про кадровый голод.
ИИ сложен к внедрению в разрезе ПДн. Все остальное временные трудности. А учить за kpi это отбить желание учить или получить сговор. Сеньоры не должны учить стажеров. Нужна лесенка и декомпозиция ожиданий.
Благодарю за замечание. Однозначно, обработка ПДн - ключевой барьер для 70%+ ИИ-внедрений, и соответствующие меры защиты необходимы. По наставничеству: идея в том, чтобы декомпозировать ожидания (чёткие задачи, ресурсы, признание), а не просто формально “повесить” КПЭ: спасибо за уточнение. Если опишете свой вариант такой “лесенки”, буду признателен - полезно для дальнейшей проработки
Интересная статья. Полезно посмотреть системно на вызовы ИТ-сферы. Такие статьи помогают верно выбрать следующий шаг в условиях неопределенности.
Спасибо за материал, прочитал с интересом.
Больше всего откликнулась мысль, что проблемы идут не по одной, а «пакетом»: не хватает людей, ИИ внедряют рывками, бюджеты режут, а результат требуют уже в этом квартале.
Из-за этого, как по мне, компании чаще всего экономят не там, где нужно: на качестве данных, нормальном управлении изменениями и планах восстановления. А потом удивляются, почему пилоты по ИИ не выходят в рабочий контур.
По опыту, если нет порядка в данных и ответственности за изменения, остальные инициативы начинают буксовать — хоть по ИБ, хоть по инфраструктуре, хоть по ROI.
Интересно, как вы это видите вживую: у крупных компаний дата-офисы уже реально влияют на решения или пока в основном «на бумаге»?
Благодарю за комментарий. Вы точно подметили одну из ключевых мыслей о системном эффекте: проблемы идут пакетом, где каждый фактор усиливает другой.
Ключевой момент: дефицит кадров затрудняет наведение порядка в данных, а без порядка не получается масштабировать ИИ. До 80% (!) времени инженеров уходит на подготовку данных, но в перегруженных командах приоритеты смещаются в сторону текущей эксплуатации и импортозамещения. В результате ИИ-пилоты работают с некачественными данными, не выходят в промышленную эксплуатацию, и бизнес теряет интерес к дальнейшим инвестициям. Возникает цикл, который сложно разорвать без системных мер.
По дата-офисам: в передовых компаниях (финансы, телеком, ритейл) они уже реально влияют на решения — управляют качеством мастер-данных и могут приостановить ИИ-проект, если данные не готовы. Доля успешных ИИ-проектов у них заметно выше средних 5%.
В большинстве же компаний (70–80%) дата-офисы пока не имеют достаточных полномочий и бюджета, чтобы влиять на приоритеты разработки. Это не критика, а объективная стадия зрелости. Как только у дата-офиса появляется реальный мандат и ресурсы — результат становится виден по живым ИИ-продуктам, а не только по слайдам.
Ваш вывод тоже подтверждаю: без порядка в данных и чёткой ответственности за изменения любые технологические инициативы буксуют. Дата-офис здесь — не волшебная палочка, а маркер системной зрелости.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Системные вызовы в сфере ИТ в 2026: стратегический взгляд для ИТ-руководителей