Исследования и прогнозы в IT *

Разбираемся, где на самом деле проходит потолок возможностей современных моделей и какие задачи останутся за человеком в ближайшие годы.

Похоже, рынок найма в России начал меняться не только на уровне инструментов, но и на уровне участников.

Сначала автоматизация пришла со стороны компаний: фильтрация резюме, ранжирование кандидатов, шаблонные ответы, первичный скрининг без участия человека. Затем начали адаптироваться кандидаты — использовать нейросети для подготовки резюме, сопроводительных писем и откликов.

На этом фоне SuperJob запустил маркетплейс вакансий для ИИ-агентов. Формально он устроен так же, как классический рынок труда: есть вакансии и есть “резюме”. Но в качестве кандидатов там выступают не люди, а системы.

В какой-то момент это перестаёт быть историей про автоматизацию.

Это уже изменение состава участников рынка.

Современный бизнес оказался в эпицентре информационного шторма. Каждый день рынок наводняют сотни обзоров и подборок ПО — созданных не экспертами, а контент‑креаторами, оснащёнными инструментами ИИ, но без качественной проверки фактов и пост-обработки полученного текста. Качество таких материалов стремительно падает: 87% публикаций содержат фактические ошибки или устаревшие данные...

Сразу прошу лояльно отнестись к моей, местами чрезмерной эмоциональности, но, видит Бог, я держалась как могла. Уже несколько взрослых, умных и уважаемых экспертов попытались меня переубедить, что к 35 году грядет «передел мира», где массово живые специалисты будут заменяться роботами... Данные фигуры меня особенно повеселили: персонаж 1, персонаж 2. Мой симбиоз сумбурных мыслей, вперемешку с истерическим смехом и желанием послать в Туево-Кукуево, поутих, внимаю к последней чакре самообладания и начинаю «изливать» свою позицию. Крах будет, он обязательно будет, но не из-за роботов!

Безуспешные попытки запугивания полной ИИ-изацией или толпами роботов, которые с каждым этапом будут забирать всё больше рабочих мест, лишь форсируют приобретение успокоительных, т. к. повсеместно образовавшийся «хаос» ещё не лишает нас обязанностей, которые всё так же нужно исполнять. Но новоиспечённые тенденции уже дают хорошенький крен, начиная от сломанной системы трудоустройства и заканчивая большим процентом выгорания на работе специалистов, на которых «свалились» горы новых обязанностей.

Далее к «вам» я буду обращаться не к конкретному субъекту, это скорее собирательный образ того злодея, который сеет в массы панику и раздор.

За последние десятилетия мы как-то все привыкли, что живем в уютной айтишечке – собственном, закрытом мире, практически лишенном недостатков. И в этом мире были кофе по утрами, смузи в обед и неограниченные поездки на такси, часто оплачиваемые напрямую работодателем. И проблем как будто вообще не существовало. Мы выбирали себе новых работодателей, меняя их как перчатки, и за каждую смену места работу гарантированно получали надбавку 10-30% к заплате.

Но, оглянитесь, времена меняются. А в каких-то странах и в каких-то it-направлениях поменялись невозвратно.

То, что когда-то давно было стартапами, стало монополиями. То, что ранее было конкуренцией, превратилось в монопольные сговоры и отсутствие конкуренции. То, что ранее было интересом и творчеством, превратилось в рутину. То, что ранее было супер-вызовами и супер-задачами, ради которых стоило жить, превратилось в потогонку за тасками и в конечном итоге прибылью владельцев. А иначе и быть не могло.

Потому что никакого закрытого мира никогда и не было. Был общий капиталистический мир со своими объективно работающими законами, и мы всегда были его частью, на определенном этапе развития - привилегированной частью.

Так вот, один из законов развития такого мира заключается в том, что монополии и государство неизбежно сближаются, сращиваются, сливаются в страстном поцелуе взасос. И это обоюдное влечение, обусловленное объективными экономическими интересами.

В нашей сегодняшней it-индустрии эти процессы происходят прямо сейчас. Нет, они были и раньше, но в последние пару лет и даже месяцев всё это закрутилось с новой, невиданной ранее скоростью. И наши сегодняшние лидеры отрасли - Яндекс, Т-Банк, Озон и другие – наперегонки спешат слиться с государством, а государство спешит слиться с ними. И так – далеко не только в РФ.

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.