Исследования и прогнозы в IT *

В рабочем чате Evrone мелькает сообщение: «Мимир, посмотри, что там сутра приключилось с Антропиками, опять упали чтоли? А что было?». Через минуту Мимир отвечает — по делу, с деталями, с лёгким подколом в адрес автора вопроса. Ещё через минуту кто-то из команды благодарит и возвращается к работе.

Ничего особенного. Обычная рабочая переписка.

Если не считать того, что Мимир — не человек. У него нет тела, фамилии и трудового договора. Есть только аккаунт Mimir_Jotun в Telegram, отдельный номер телефона и дроплет на DigitalOcean за $24 в месяц.

А началось всё полтора месяца назад. За обедом…

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Мартынов, я CIO Рег.облака. Сегодня хочу поговорить не про очередной хайп вокруг ИИ, а про конкретную точку на временной шкале — и почему именно сейчас она определяет, кто через три года будет впереди, а кто будет догонять.

В 1997 году у интернета было около 100 млн пользователей. Большинство компаний относились к нему как к забавной игрушке. Те, кто зашел тогда, — Amazon, Google — стали определять рынки. Те, кто подождал, позже платили за вход в десятки раз дороже. Генеративный ИИ прямо сейчас проходит ту же точку.

🌲 Запускаем Pine Script на данных из Excel

Региональных фондовых бирж развивающихся рынков нет на TradingView. Ни данных, ни торговли.В статье показан пример, как запустить Pine Script на собственных данных сохраненных локально веб скрапингом

Пару дней назад Хабр прислал мне письмо про «Технотекст-8». Я про это письмо успешно забыл и вспомнил только сегодня. И внезапно я понял, что это отличный шанс поучаствовать одновременно и в «Технотекст-8» и в «Сезон Heavy Digital» (который я таки пропустил).

Дело в том, что в «Сезон Heavy Digital» не раскрыта тема, которую я считаю актуальной и которая предельно ясна из названия - «Не кибербез, а цифро-ТБ». Казалось бы, в чём разница?

После долгого перерыва я вернулся в разработку и с ужасом обнаружил, что мои знания безвозвратно устарели:
- недостаточно уметь делать сайты на популярных CMS - требуются знания фреймворков;
- бекенд и фронтенд стали разными специальностями;
- количество фреймворков и популярных языков программирования стремится к бесконечности.

Недавно я перешёл в стадию, когда могу полноценно работать и приносить результат, но наступила эра искусственного интеллекта и генеративных моделей — явился ChatGPT.

Если у компании несколько продуктов, направлений или дочерних бизнесов, нужна система, по которой выстраиваются отношения между брендами внутри одной компании, у которой зачастую есть и платформы, и SaaS-продукты, и кастомная разработка, и консалтинг, и инфраструктурные сервисы. Без бренд-архитектуры всё это сливается в "мы делаем ИТ".  

И чем же это плохо? Такое позиционирование не продаёт и не масштабируется. Чтобы разобраться, клиенту нужно приложить усилия, в этот момент он невольно переключает внимание на тех, у кого всё разложено по use case.

Я давно вынашивал желание написать эту статью. И, наверное, мне бы стоило потратить некоторое время на то, чтобы написать её чуть более структурно и продуманно, но, пожалуй, я её в таком случае вообще не напишу, так что - статья будет ad hock, прям from the top of my mind.

Начнём с того, что в обсуждениях объектного программирования бытуют несколько популярных мнений

Краткое содержание: Что делать с убыточностью? Какую функцию реально выполняет отдел обучения? Три решения для тех, кто хотел обучить персонал, а не «вылететь в трубу»

Недавно HH.ru запустил акцию, в рамках которой каждый соискатель может проверить, не работает ли он «ради галочки». Сегодня уже целые структуры задаются вопросом «ради чего мы работаем» и кажется, эта тенденция не обходит стороной и корпоративный университет.

Мне показалась интересной тема поднятая в статье: Четыре промышленные революции и одна закономерность: почему нынешний переход отличается от предыдущих

Я начал заниматься программированием когда еще не было такого понятия IT — информационные технологии, и мой взгляд на эту тему кардинально отличается от того что изложено в той статье, и наверно от того что на сегодняшний день можно называть мейнстримом. Если вас интересует аргументированный альтернативный взгляд, если вы готовы анализировать, а не просто вешать ярлыки, приглашаю вас порассуждать о том что мы имеем, как мы к этому пришли и на основе этого попробовать спрогнозировать что будет. Это не критика исходной статьи, как может показаться. Это вольная интерпретация одной единственной мысли из этой статьи которая помогла мне сформулировать, то что давно варилось у меня в голове.

Любая сложная организация содержит зоны технологической неопределенности: историческое наследие, размытые зоны ответственности, провальные проекты, нестабильные IT‑решения, быстро растущие направления бизнеса и так далее.

Когда подобные зоны не стабилизируются через архитектуру процессов, в них почти неизбежно появляются персональные центры удержания системы — «незаменимые сотрудники». В корпоративной мифологии их образ окружен романтическим ореолом.

На фоне перманентного кадрового голода и операционного хаоса такой сотрудник кажется не просто удачей, а ультимативным конкурентным преимуществом. В благодарность за свое спасение бизнес прощает ему нарушение регламентов, закрывает глаза на «звездную болезнь» и платит бонусы сверх сетки. Ему делегируют сначала локальные задачи, а затем — целые узлы управления.

Индустрия десятилетиями продает концепцию «войны за таланты». Считается, что удержание любой ценой — главная задача, а «незаменимые люди» — это фундаментальный актив.

Но если посмотреть на эту конструкцию через оптику риск‑менеджмента и бизнес‑систем, картина меняется кардинально. «Незаменимый» — это не бизнес‑актив, а критическая проблема, которую система создала сама, чтобы компенсировать собственную архитектурную недостаточность.

Так, если предсказуемость и качество работы зависят от состояния, здоровья или настроения одного человека, значит, бизнес‑система деградировала до инфраструктуры по обслуживанию чужих интересов.

Поначалу такая зависимость кажется бизнесу весьма выгодной, и на это есть условно‑объективная причина: «незаменимый» лояльно и инициативно, без дополнительных ресурсов, в моменте решает критический пул проблем (до того, как они успевают институционализироваться). При этом компания, получая лишь иллюзию контроля, как будто бы забывает или осознанно игнорирует, что у их нового «несущего узла»:

ИТ-компании продолжают выпускать чипы со все большим количеством кубитов в надежде прийти к полнофункциональному квантовому компьютеру. Однако работа с таким железом требует особого подхода, поэтому появляются специализированные языки квантового программирования. Сегодня мы в Beeline Cloud расскажем о нескольких таких проектах: Qrisp, Silq, Qutes, cQASM и Quantica — и зачем они нужны.

Недавно наткнулся на интересную статистику по поиску работы в IT. Это были не опросы и не субъективные мнения, а реальные данные пользователей: отклики, вакансии, интервью, компании.

Сначала просто пролистал, но одна цифра зацепила: в среднем нужно около 300 откликов, чтобы получить первое интервью.

Звучит как ошибка. Но чем глубже я разбирался, тем больше понимал — это не ошибка, а реальная модель рынка.

Решил собрать всё вместе: эти данные + публичную аналитику по рынку за 2025–2026 годы и посмотреть, что на самом деле происходит с наймом.

Искусственный интеллект пока несовершенен, ему свойственны предвзятость, необъяснимость, а то и простое вранье, которое принято дипломатично называть «галлюцинациями». Эти проблемы актуальны и для мышления человека, поэтому люди давно изобрели способы их решения. В частности, Федор Достоевский пытался решить их в своем проекте «Дневник писателя», и будь он жив в наши дни, он предложил бы свой метод обучения ИИ.

Писатель в своем творчестве использовал особенный способ рассуждений: он стремился все рассматривать в полноте, то есть проникнуть вглубь явлений, найти их первопричины, описать те факторы и процессы, которые остаются без наблюдения со стороны общества, и рассматривать явления вместе со способами рассуждений о них.

В частности, писатель обнаружил существование областей общественной жизни, которые остаются без наблюдения: «огромная часть русского строя жизни осталась вовсе без наблюдения и без историка, … У нас есть бесспорно жизнь разлагающаяся …. Но есть, необходимо, и жизнь вновь складывающаяся, на новых уже началах. Кто их подметит, и кто их укажет? Кто хоть чуть-чуть может определить и выразить законы и этого разложения, и нового созидания?» Он как раз и стремился подметить законы и разложения, и созидания.

Метод позволил самому Достоевскому стать всемирно известным писателем и повлиять не только на российскую и мировую литературу и культуру, но и на науку. Альберт Эйнштейн писал, что Достоевский дал ему необычайно много, больше чем величайший математик Гаусс. Физик не объяснил, чему именно научился он у писателя, но можно предположить, что это касается способа мышления, который у них обоих совпадает в ключевом моменте.

Сеньорам срезали зарплату на 10%. Рост зарплат в IT - минимум за 15 лет. При этом вакансий стало на 11% больше. Собрал американские и российские данные, посмотрел на Klarna, Block, IBM, BCG - и увидел паттерн, который назвал AI-дефляцией. Разбираю, что это значит для джунов, мидлов и сеньоров.

Авторская колонка CMO Veai

В 2026 году нам больше не нужно специально искать время на паузу. AI-агенты взяли на себя рутину - и в разработке, и в маркетинге. Код-ревью, генерация тестов, написание текстов, мониторинг тональности в больших пабликах, сбор трендов, аналитика того, что реально заходит на рынке прямо сейчас - все это агенты делают быстро и качественно.

Это уже не будущее. Это ежедневная реальность - для команд разработки и для команд маркетинга одновременно.

Но именно сейчас, когда это время наконец появилось, возникает по-настоящему важный вопрос: а куда мы, собственно, идем?

Агент выполнит любую задачу, которую мы ему дадим, - быстро и точно. Но если задача неверно сформулирована, он с той же скоростью и точностью приведет нас к неудаче.

Поэтому самый важный навык нашего времени - не освоить очередной инструмент. А научиться правильно ставить цель и видеть, что стоит за ней: какую ценность она защищает, какой результат на самом деле нужен. Именно это определяет, куда в итоге придет агент - и вся команда вместе с ним.

Бесконечный backlog с P0 у каждого тикета

Есть популярная управленческая метафора: цели - как камни в банке. Сначала клади крупные, иначе мелкие займут все место. Для разработчиков и аналитиков это описание не работает, потому что жизнь - не банка. Это бесконечный backlog, где у каждого тикета стоит приоритет P0.

Доставлять фичи быстрее - P0. Качество кода - P0. Безопасность - P0. Семья - P0. Здоровье - P0. Рост команды - P0.

Классический тайм-менеджмент здесь ломается: нельзя «просто расставить приоритеты», когда все одинаково важно. Работает только одно: понять, какую ценность защищает каждый тикет. Тогда конфликт между целями становится управляемым.

Принято считать, что костяк open source-движения находится на Западе, а другим странам отводится роль «догоняющих». Однако опыт Китая опровергает подобные представления. Страна стартовала в теме примерно на 20 лет позже США, но сегодня в одной только сфере LLM китайские открытые решения занимают больше трети рынка.

Мы в Beeline Cloud решили подготовить серию материалов, посвященных становлению китайского опенсорса — начиная с момента, когда дистрибутив Linux впервые попал на земли Поднебесной. В первой части поговорим о том, когда появились и чем занимались первые клубы любителей опенсорса, и как он «пустил корни» в академической среде.

Мы — команда разработчиков онлайн-доски Эсборд (это такой Miro, только свой). По роду деятельности нам нужно глубоко понимать, кто наши пользователи, как они работают и какие инструменты используют в реальной жизни. Поэтому мы начали анализировать вакансии на hh.ru — смотреть, какие профессии реально существуют, как они устроены, какой у них стек. Это помогает нам делать правильные интеграции, выстраивать онбординг под конкретные роли и расставлять приоритеты в фичах.

А потом данных накопилось столько, что стало жалко держать их только внутри. Получился большой побочный продукт — анализ рынка труда в IT и около-IT сферах по данным hh.ru. Делимся.

Я честно предполагал, что крипту запретят еще в 2022 году. Вероятно, война и последующий санкционный паралич привычной банковской жизни заставили российские власти отсрочить крипто запреты и дать рынку хоть какую-то возможность проводить расчеты с контрагентами и сотрудниками, чтобы продолжить бизнес. Даже несмотря на развернувшуюся отчаянную борьбу государства с кибермошенниками и усилением банковского надзора за транзакциями по 161-ФЗ и 115-ФЗ, жесткие западные санкции и другие ограничения, эксчендж-офисы в Москва сити, а также сотни онлайн обменок продолжали прекрасно работать, разменивая крипто ликвидность на фиат и обратно.

В конце 2025 я уже предположил, что в 2026 все же оставят небольшой шлюз для себя любимых, а свободный оборот для граждан и и бизнеса ограничат. Ведь зачем россиянам крипта, если есть цифровой рубль, который с этого года уже начнут раскатывать в народ?

И вот, затянувшаяся лафа с серым рынком крипты, кажется, заканчивается. Все оказалось чуть лучше моих предположений в 2022 и хуже тех, что я выдвинул в 2025 - обмен не запрещен полностью, но свободный оборот крипты для резидентов значительно ограничивается.

В начале апреля на сайте Госдумы появился законопроект, внесенный Правительством России “О цифровой валюте и цифровых правах”. Закон получился с одной стороны всеобъемлющим (258 страниц текста), а с другой очень бланкетным, перекладывающим большинство важных аспектов регулирования всего рынка крипты в России на Центробанк и Минфин, которые и должны будут придумать, как лучше закрутить гайки рынку уже после принятия самого закона. Предполагается, что основные положения закона должны будут вступить в силу с 01 июля 2026. Давайте заглянем под капот регулирования, чтобы понять, что будет с рынком.

Сначала казалось, что всё это временно. IT же всегда «куда‑то растёт», значит, рано или поздно ситуация отыграется назад. К концу 2025‑го стало понятно: пока не отыгралась и сложно прогнозировать, когда рынок найма снова начнет рост. 

Вакансий меньше, откликов больше, в подборе участвует не только тимлид и HR, но и алгоритмы, которые фильтруют резюме. Даже сильным ребятам стало ощутимо сложнее получать офферы, а джунам — тем более.

Мы поговорили с четырьмя экспертами: руководителями разработки, HR и карьерными консультантами, которые регулярно смотрят резюме, помогают искать работу, проводят собеседования и решают, кого позвать в команду, а кого — нет. Из этих разговоров собрали срез рынка и стратегию выживания. 

Дальше будут цифры, кухонные истории из найма и советы: как собирать резюме и портфолио, готовиться к собеседованиям и пользоваться ИИ так, чтобы он помог, а не подставил.

В ноябре 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT. За пять дней — миллион пользователей. Это был не просто технологический релиз. Это был момент, когда широкая публика впервые увидела: машина умеет делать то, что мы называли «думать». Или, по крайней мере, делает нечто неотличимо похожее на мышление.

Я занимаюсь международными закупками более 20 лет. Последние два года активно применяю ИИ-инструменты (Claude AI, Gemini, DeepSeek) в реальных рабочих процессах. В этой статье я попробую разобрать, что происходит сейчас, через призму исторических данных. Потому что паттерн повторяется — и это важно понять, чтобы принять правильные решения.