Раньше было лучше? Не уверен. Еще 10 лет назад я тестировал без ИИ: искал ошибки, писал отчеты, огребал от разрабов. А теперь — всё в 5 раз быстрее, и пока вам несут матчу на кокосовом, можно словить и починить баги. В статье — гайд + код.

Рано или поздно в каждой IT-компании происходит смена руководства. Иногда боссом становится кто-то из своих, в других случаях приходит человек с улицы. И от этого сильно зависит, как дальше будет работать команда. Разберёмся, что происходит в обоих случаях, и как к этому подготовиться.

ИИ в ритейле уже меняет правила игры. Пока одни составляют стратегии, Walmart и Amazon давно монетизируют ИИ-решения.

Разбираем на примерах: где технологии реально прибавили к выручке, а где — к судам, багам и массовым сокращениям.

Сидел я с ними в одном офисе и своими глазами видел, как старший разработчик забирал все сложные и интересные задачи себе, хотя по идее должен был обучать новичка. У этого «младшего» был такой же опыт, просто в других компаниях.

Устал от багов нейросети. Решил разобраться в алгоритмах ИИ-галлюцинаций, как они влияют на работу, и в конце оставил гайд с рекомендациями по написанию промптов для генерации кода, текста и изображений.

«Дорогие коллеги! С понедельника мы переходим на новую CRM-систему. Ваши учётные записи уже созданы. Обучающий вебинар — в пятницу после работы. Успехов!» — кто получал такие письма от руководства, знает, что после этого не будет ничего хорошего.

DeepSeek 1.5B — маленький, но шустрый собрат больших языковых моделей. Работает локально, не требует железа на киловатт.

Внутри — инструкция по установке, настройке и запуску DeepSeek 1.5B на Ubuntu 24.04 с Ollama и Open WebUI.

ИИ заменяет людей, дата-центры строят как города, промпт важнее диплома. Мир движется к техно-коммунизму — но никто не предупредил, останется ли в нём место для человека.

Разбираем, как Grok, Copilot, китайские роботы и $500 млрд инвестиций меняют всё: от работы до власти.

Онбординг — это не просто «рассказать, как у нас всё устроено». Это ежедневная, изматывающая работа, которую часто делают в фоне.

Рассказываем, как с помощью ИИ разгрузить команду и ускорить адаптацию новичков — без потерь в качестве и продуктивности.

Каждый апдейт нейросетей звучал, как выстрел. Пока я правил очередной текст, ИИ уже генерировал сотни. В отделе шептали о сокращениях, и однажды мне сказали прямо: «Или учишься, или…».

Страх выкинул меня из зоны комфорта — я нырнул в бездну промтов, инструкций и лайфхаков. Хотел понять, как работать с машиной, прежде чем она займёт моё место.

И знаете что? В процессе я понял кое-что важное.

Я устал писать бойлерплейт и базовые стили. В итоге заставил ИИ делать это за меня. Результаты, размышления и откровения — внутри.

Я думал, что дисциплина в ИТ — это просто приходить на созвон вовремя и держать Jira в порядке. Но после пяти почти-увольнений понял: дело не в графике, а в том, как ты реально работаешь.

Разобрался на собственных фейлах — делюсь, как перестать саботировать себя и свой код.

«Людей не будет — справляйтесь сами».

Кто-то слышит это в первый рабочий день, кто-то — после пятой переработки за неделю. Новички выгорают, не успев войти в ритм, а опытные специалисты понимают: разговоры с руководством — как об стену.

Почему компании не нанимают, даже когда всё трещит по швам? Что делать в такой ситуации сотрудникам и руководителям? Разбираемся — а в финале делимся историями, от которых стынет кофе в кружке. Возможно, после них вы посмотрите на свою работу иначе.

В нашей компании всегда было… скажем так, интенсивно. Не то чтобы прямо ад, но бодренько. Обычно у меня было 2–3 проекта одновременно, дедлайны плотненькие, но справлялся. Я даже гордился тем, что мог вытаскивать сложные ситуации.

Уже 8 лет я — бэкенд-разработчик. Последние три года работаю в продуктовой компании, где до недавнего времени все ценили мой подход к работе: архитектура, чистый код и продуманная система всегда стояли на первом месте. Если что-то делали, то делали хорошо, чтобы потом не переделывать. 

Думаете, что нужно просто работать на 100%, и вас заметят? К сожалению, это не так.

Мы провели исследование, изучили различные причины и кейсы, чтобы понять: почему компании иногда не спешат повышать даже самых целеустремлённых сотрудников? А главное — что делать в такой ситуации: прокачиваться или искать новое место?

Дело было год назад. У меня за плечами уже было семь лет опыта в сисадминстве, три места работы и устойчивое убеждение, что 95% людей в IT — это идиоты, каким-то чудом устроившиеся в индустрию. Особенно бесили менеджеры, которые, по моему глубокому убеждению, были бесполезным балластом, HR-специалисты, которые вообще ничего не понимали в технологиях, и, конечно, джуны, которые не знали даже основ.

Ненавидеть свою работу я начал на третий год. Тот самый момент, когда тебя уже не хвалят за свежий взгляд, а начинают душить регламентами и бессмысленными правками.

Я собрал самые популярные мифы о зумерах (поколении Z, родившихся примерно с 1997 по 2012 год) и проверил их на основе последних исследований.

Может ли искусственный интеллект стать причиной сокращения ИТ-специалистов? Вопрос открытый. Пока автоматизация не приводит к массовым увольнениям, но затрагивает всё больше процессов, и многие задумываются, как это изменит рынок в будущем.

Разбираемся, какие тенденции заметны уже сейчас, что говорят компании и специалисты и как адаптироваться к новой реальности.