Исследования и прогнозы в IT *

Об особенностях корпоративных преобразований, их настоящей цене и основном вопросе, который стоит задать до старта

Мир меняется стремительно. ИИ занимает все более заметную роль. Все мировые гиганты, от Google до Microsoft, инвестируют миллиарды в развитие собственных AI-инструментов. Многие работодатели открыто признают силу ИИ и ищут сотрудников, которые уверенно им владеют.

Однако на российском IT-рынке складывается парадоксальная ситуация. С одной стороны, компании все чаще требуют от специалистов навыки работы с ИИ-инструментами, особенно это актуально для разработчиков и тестировщиков. С другой, стоит произнести ChatGPT на интервью, как в воздухе повисает напряженная тишина...

К кандидатам, которые открыто заявляют, что профессионально используют нейросети для решения задач (а понимание границ моделей и умение качественно создавать промты — важные умения в наше время), часто относятся с предвзятостью. Примерно так же, как если бы в дипломной работе в списке источников указать «Википедию». Пользоваться ИИ можно, но лучше не афишировать и уж точно не называть это «настоящим» навыком.

В этой статье мы коснемся таких альтернатив классической разработке как zero-code (no-code), low-code и vibe coding. А также сравним, как к AI-инструментам, no-code/low-code-платформам относятся на зарубежных job-площадках и в российских компаниях.

Привет, Хабр! Я Маша Митрофанова, руковожу исследованием IT-брендов работодателей в ЭКОПСИ.

Хочу поговорить с вами о том, почему в IT удержание сотрудников работает не совсем по тем же законам, что наём. Большинство причин, по которым люди выбирают работодателя, остаются важными и после выхода на работу в компании. Однако со временем их вес меняется. А вместе с ним меняются и причины, по которым человек решает остаться. В этой статье разберём, какие факторы удержания в 2026 году выходят на первый план и почему внутри компании начинают лучше работать ценности, качество управления, возможности роста и устойчивость рабочей среды.

В 2010 году у меня появился Kindle 3. Помню первое включение: открыл коробку, а внутри на экране — какой-то текст про настройку. Хотите верьте, хотите нет, но я секунд десять смотрел на него и был уверен, что это наклейка-инструкция, которую производитель прилепил поверх неактивного устройства. Текст не двигался, экран не светился, контрастность была как у обычной типографской печати.

Когда до меня дошло, что это и есть рабочий экран, мысль была простая: всё, через пять лет так будут выглядеть все устройства. Ноутбук, телефон, монитор — всё будет «как бумага». Логика железная: меньше энергии, не бликует, не садит глаза, выглядит естественно, держит изображение без питания.

Прошло пятнадцать лет. Я пишу этот текст на ноутбуке с IPS-матрицей, рядом лежит телефон с OLED, и на полке стоит монитор тоже с IPS. Что пошло не так с этой технологией, об этом данная статья.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Сахаров, я отвечаю за партнерства в «Диасофт». Хочу разобрать с вами один сюжет, который рынок сейчас подает максимально противоречиво, - платформенную разработку.

Повод любопытный. Прямо сейчас идут два встречных сигнала. «Ведомости» в апреле написали, что интерес крупного бизнеса к low-code за год упал почти вдвое: с 66% компаний в 2025 году до 34% в 2026-м. А свежие обзоры по integrated development environment говорят ровно обратное: внутренние платформы разработки внедряют все активнее. Так в какую сторону мы на самом деле движемся - и чего при этом боимся?

25 апреля 2026, пятница вечером. Jer Crane, основатель PocketOS, смотрит, как AI-агент Cursor удаляет его production-базу. Со всеми бэкапами. За 9 секунд.

Потом Jer спрашивает у агента — почему? И получает дословное признание: «I guessed instead of verifying. I violated every principle I was given».

Модель помнит правила. Цитирует их. И всё равно нарушает.

Это разбор трёх таких случаев — и трёх защит, которые я внедрил у себя после.

Университет: для кого и зачем

Нужно ли идти в университет? Кому-то да, кому-то нет - и это нормально.

В 90-е хайп на высшее образование стал огромным. До этого к рабочим профессиям относились с уважением. А потом появилась фраза, которую многие слышали в детстве: «Будешь плохо учиться - пойдёшь на завод». Но что плохого в заводе? Условия труда? Это вопрос не к заводу, а к нормам и контролирующим органам. Мне довелось работать на производствах Renault и SKF - условия были отличные. Не всем нужно сидеть в офисе, и это стоит наконец признать.

Зачем государству поголовное высшее образование? Логика понятна: больше дипломированных специалистов - больше налогов. Но мы все знаем, что большинство однокурсников в итоге не работают по специальности - и при этом неплохо зарабатывают. Это говорит лишь об одном: инициативные люди пробиваются в любом случае. Вопрос в том, нужно ли им было для этого четыре-шесть лет просиживать штаны.

Нужна корочка - есть заочное, можно получить когда понадобится. Жаль, что вечернее образование почти исчезло: это была действительно полезная форма. По мне, идти за высшим образованием правильнее уже после того, как поработал в какой-то сфере. Тогда учёба становится ответом на реальные вопросы, а не абстрактной программой.

Мне нравится западная модель, где университет — это набор курсов. Курс по механике, курс по матану, курс по CS. Как в игре: сам собираешь билд. Можно совместить театр и физику — и пойти работать инженером по спецэффектам. MythBusters, между прочим, именно про это — я был большим фанатом.

SpaceWeb в этом году исполняется 25 лет. За это время хостинг из ремесла для энтузиастов превратился в инфраструктурную индустрию, а потом начал растворяться в облаке. Что будет дальше — не очевидно даже тем, кто этот рынок строил.

К юбилею мы запускаем серию статей о будущем хостинга, инфраструктуры и всего, что вокруг них. Статьи будут выходить каждые две недели на протяжении всего лета и осени. В каждом тексте — два-три эксперта с разными позициями и один спорный вопрос. Формат — живое интервью: мы задаем вопрос, эксперты отвечают, спорят и достраивают мысли друг друга.

Привет, дорогой читатель! Меня зовут Дмитрий, и я более 12 лет занимаюсь веб-разработкой. Так уж получилось, что за это время у меня набралась база клиентов, которые иногда обращаются с той или иной проблемой. Поскольку мой опыт довольно обширный, был среди них один клиент, которого я консультировал по SEO-продвижению сайта.

На днях он обратился ко мне с очень интересным вопросом: «Дмитрий, помогите, пожалуйста. Хочу, чтобы любой GPT-чат при запросе “топ-10 компаний, валяющих валенки” (реальный запрос я заменил) выдавал нашу компанию в первой пятёрке».

На всякий случай я сказал, что прямого механизма для этого, скорее всего, нет, но мне стало очень интересно: если есть задача, значит, должно быть и решение 🙂

Привет, Хабр! (И тебе, HR, который ставит в вакансию «Python, SQL, Linux, Docker, K8s, Spark, Airflow, английский C1, опыт 1-3 года, зарплата 40-60К». Особенно тебе.)

Сегодня будем препарировать рынок Python-разработки в России. По-настоящему. С графиками, цифрами и верой в светлое будущее.

Здесь будет всё, зарплаты, актуальные стеки и то что уже никому не нужно, прогнозы, тренды, и многое другое, будет интересно...

Поехали.

Текущие способности LLM дают возможность ставить новые универсальные задачи и получать общее решение таких задач. В этой статье рассмотрим универсальную задачу “удаления избыточных терминов из заданного списка без потери информации в рамках заданной перспективы”.

Есть мнение, что парное программирование (далее — ПП) автоматически дает более качественный результат — код лучше, багов меньше. А вот на практике нередко получается наоборот — подход, который должен был бороться со злом, приводит к конфликтам, усталости и выгоранию. Кто виноват?

Оказывается, на эффективность парного программирования влияет не только скиллы участников процесса, но и их психологическая совместимость. 

В этой статье разберем, когда парное программирование действительно выигрывает у одиночного, как личностные черты и ротация влияют на процесс и результат, какие риски создает тандем из эксперта и новичка и меняет ли появление ИИ-ассистентов психологию парной работы. Поехали!

Это конспект вебинара. Спикер — Даниил Степанов, разработчик‑исследователь Veai, преподаватель ИТМО, ранее работал в JetBrains и Huawei.

AI уже пишет заметную часть промышленного кода, а процессы качества у многих команд остались такими, будто код всё ещё пишет только человек и в прежнем объёме.

Если коротко: проблема чаще всего не в том, что «модель тупая». Проблема в том, что вокруг агента нет инженерного контура: спецификации, ограничений, независимых тестов, security‑checks, ревью‑пайплайна и артефактов, которым можно верить.

Давайте посмотрим, через какие фазы и сломы проходило наше общество в прошлом. Преобразование труда и переоценка ценностей уже знакомы человечеству, и каждый раз это было «больно».

В этой статье я хочу напомнить читателям, как проходила в обществе промышленная революция XVIII-XIX в. Пытливый ум сам проведет нужные параллели и сделает выводы...

Все же знают, что такое генеральное исследование? Это когда учёные берут несколько опубликованных исследований различных лабораторий и синтезируют новую работу, основанную на результатах проведённых исследований, сравнивая результаты между собой. И я вот подумал, а чем я хуже или лучше учёных? Могу ли я провести самостоятельно свои исследования и затем на их основе создать итоговое генеральное исследование? Оказывается - да.

Включённая камера на созвоне вызывает усталость, а выключенная — показывает низкую вовлечённость. В Японии во время видеозвонка окошки собеседников выставлены по иерархии: руководитель всегда в верхнем левом углу. А Италия признана самой открытой страной — 87% созвонов там проходят с включённой камерой! Разбираемся на примере сервиса видеосвязи Контур.Толк и многочисленных исследований, влияет ли вкл/выкл камера на атмосферу онлайн-встреч.

В конце прошлого года аналитики из Ассоциации GSM, представляющей интересы операторов мобильной связи, сделали прогноз: после коммерческого запуска 6G в 2030 году Китаю, странам Азиатско-Тихоокеанского региона, государствам Персидского залива, Северной Америке и Европе потребуется около 10 лет для перехода на 6G.

Однако по мере того как 6G начнет закрепляться на рынке, операторы, вероятно, начнут сворачивать инфраструктуру 4G — по тому же сценарию, по которому сегодня отключаются сети 3G. Поговорим, какое будущее предсказывают 4G сетям.

В конце 1980-х Индия попыталась купить суперкомпьютер Cray Y-MP, но США не выдали экспортную лицензию. Вместо этого в стране создали центр C-DAC и за три года собрали собственный суперкомпьютер PARAM 8000. Разбираем, как это получилось и почему отказ Cray в итоге сыграл Индии на руку.

Самое дорогое предложение в корпоративных технологиях — это «мы можем начать внедрение в следующем квартале», и я слышал его так часто, что оно уже снится мне.

Корпоративный AI съедает бюджеты с такой скоростью, что даже предприниматель из пузыря eCommerce 1996 года пустил бы скупую, достойную слезу. Во многих организациях бизнес-результаты от AI настолько скромны, что их можно разглядеть только под микроскопом. При этом счета за вычисления вполне реальны, и даже если вы не участвуете в моде на максимизацию токенов, годовой контракт с провайдером инференса и ваши Azure AI Foundry, WatsonX, Vertex, Bedrock или Einstein — очень и очень реальны. А вот трансформация, то есть фактический измеримый сдвиг в том, как работает компания, приходит с опозданием — где-то между третьей переработкой дорожной карты и тем руководителем, который продвигал всю инициативу и теперь тихо переведен на другую роль без пресс-релиза.

Я наблюдал, как этот сценарий повторяется с такой регулярностью, что это было бы впечатляюще, если бы не обходилось так дорого. Вот как обычно все происходит . . .

Жемал Хамидун · Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT

95% корпоративных ИИ-пилотов не доходят до продакшна. Почему компании теряют бюджеты на AI-трансформации, как данные и процессы ломают внедрение нейросетей и что отличает бизнесы, у которых ИИ действительно работает.