Исследования и прогнозы в IT *

Будучи сторонником капиталистических отношений между акторами рынка, в том числе рынка труда, я всегда недоумевал, зачем кто-то ругает все эти бесчисленные курсы, если они существуют в конкурентной среде, предоставляют качественные услуги, о которых во времена юности миллениалов можно было только мечтать.

Фреймворки встречаются нам часто, например, их достаточно много в программировании (Swift UI, если мы говорим про IOS-разработку), в маркетинге (SWOT-анализ), в продакт-менеджменте (RICE для приоритезации). Любой фреймворк, который мы применяем в той или иной деятельности, должен облегчить принятие решения в бизнесе.

Сегодня мы будем говорить про фреймворк, который может быть полезен для исследователя и продакт-менеджера. Это фреймворк Outcome-driven innovation (ODI).

Для исследователя ODI - это возможность легко анализировать данные и делать выводы, а для продакт-менеджера - удобный инструмент для принятия решения. Впервые я услышала о нем в книге Джима Калбаха “Jobs To Be Done PlayBook”.

Что такое ODI?

ODI - это подход, разработанный в 1990-х годах Энтони Ульвиком, который позволяет с помощью исследований целевой аудитории анализировать рынок и создавать востребованный продукт. Outcome Driven Innovation базируется на JTBD (тут прослеживается тесная связь Энтони Ульвика с Клейтоном Кристенсеном).

Применимость ODI

Многие любят идти по проторенной дорожке и использовать один и тот же фреймворк для всех задач. Как будто один фреймворк может стать “волшебным ключиком” от всех неизведанных дверей. Например, так происходит со всеми любимым Jobs to be done. Но у него есть довольно понятные ограничения в использовании (об этом есть статья у Константина Ефимова и Анастасии Жичкиной, обязательна к прочтению, если вас интересует JTBD). Нельзя использовать один фреймворк под все задачи подряд, потому что это не приблизит вас к решению бизнес-задачи. Порой, скажу на своём опыте, не нужны никакие фреймворки. Вы можете ограничиться простой группировкой данных или кластеризацией, которую сами придумали.

Мы в ЮMoney любим не только работать, но и интересно проводить свободное время: многие сотрудники увлекаются настолками и собираются вместе, чтобы скоротать вечер за любимой игрой. Для этого у нас есть специальные чаты и даже небольшая коллекция настольных игр в офисах.

Чтобы изучить предпочтения IT-специалистов в области настолок, мы провели небольшое исследование внутри компании и за её пределами. Цель — посмотреть, какие игры любят айтишники, как часто играют и как оценивают влияние такого увлечения на ежедневную работу.

В этой статье делимся результатами, списком любимых игр коллег и их размышлениями по теме. Отметим, что не претендуем на научность и не делаем глобальных выводов — просто углубляемся в интересную для нас тему. 😊

ИБ-энтузиаст «теряет» на разных публичных площадках ключи AWS API, чтобы выяснить, как быстро до них доберутся злоумышленники, — и приходит к неутешительным результатам.

Благодаря широкому распространению инструментов ИИ сегодня один человек может с небывалой прежде легкостью выдать себя за другого, но ведущие компании принимают ответные меры и внедряют соответствующие политики и технологии. Осенью прошлого года завирусился ролик с Томом Хэнксом, в котором он рекламирует стоматологию, однако сам актер не участвовал в съемках. На самом деле кто-то просто воспользовался схожестью с актером и применил технологию deepfake («дипфейк»), чтобы создать подделку.

Инцидент в духе времени: можно создать убедительную иллюзию, в которой любой человек будет говорить или делать что угодно. Стремительное развитие генеративного ИИ породило массу нового контента, который достиг такого уровня, что практически невозможно отличить, где реальность, а где то, что создано бездушной машиной.

Читайте новую главу отчета Tech Trends 2024 от Deloitte в переводе Хабр-редакции КРОК под катом!

Рассказываю инсайды закрытого проекта от HeadHunter: джуниоры по-дешевке всем и пусть никто не уйдет обиженным. Кроме самих новичков, которые заплатят 100к+ за возможность получить первую работу и будут получать зарплату 36к.

Привет, на связи Елена Кузнецова, специалист по автоматизации Шерпа Роботикс. Сегодня я перевела для вас статью, посвященную причинам, по которым каждому квантовому компьютеру понадобится мощный классический компьютер. Давайте вместе разберемся, зачем квантовому компьютеру нужен сильный классический сопроводитель.

В этой статье я делюсь гибким архитектурным подходом к автоматизации сетей уровня сервис-провайдера и своим личным опытом отладки сигнального обмена.
Статья рассчитана не на новичков, а скорее тех, кто знаком с основными архитектурами и технологиями, используемыми в сетях уровня оператора и имеет в этом практический опыт.

Привет! Я Наташа Спрогис, руководитель департамента UX-исследований в Авито. В статье рассказываю, как именно устроена наша работа и на что в компании влияют исследователи. Будет полезно тем, кто тоже занимается пользовательскими исследованиями и хочет узнать, как у нас всё устроено.

Привет, Хабр! Это интервью со мной, Валерием Костиным, основателем конференции Merge. IT-индустрия в регионах России продолжает развиваться, несмотря на трудности. В своё время я придумал одну из крупнейших IT-конференций в России, предназначенную для IT-специалистов из регионов. Речь про Merge. Расскажу, как такие масштабные мероприятия помогают регионам развивать IT-индустрию и что ждёт участников на предстоящем событии.

Привет! Меня зовут Мария Ковалева, я руковожу Лабораторией образовательных технологий в Яндекс Практикуме. Мы исследуем учебный опыт студентов, чтобы выяснить, насколько успешно они осваивают новые навыки и как им в этом помогают те или иные образовательные практики.

Один из важных фокусов нашей работы — это доходимость студентов до конца курсов. В этом материале я расскажу, что нам удалось узнать и как это можно использовать при выборе курсов или составлении программы на самообучение.

Статья посвящена межсетевым экранам (МЭ) в 2024 году, их функционалу, архитектуре, и ключевым параметрам. Автор рассматривает функциональные возможности присущие межсетевым экранам на момент 2024 года без привязки к конкретным производителям. В статье рассмотрена архитектура и аппаратные компоненты, такие как процессоры, сетевые карты, оперативная память, и аппаратные ускорители, которые влияют на производительность. Особое внимание уделено реализации в МЭ задач позволяющих обеспечить надежность и управляемость решений.

Когнитивные способности LLM можно оценивать по способности мыслить логически и строить цепочки рассуждений, а можно по способности разгадывать загадки, требующие смекалки и нестандартного мышления. Почему-то всё внимание направлено только на первое и совсем не исследовано второе.

Люди в разной степени владеют этими навыками, а как это у моделей?

От оптимизма оптимистов о том, что нем не страшен ИИ серый волк.  Мол, были уже все эти технологии, все боялись, но в итоге всё было хорошо — люди находили работу. У меня прям случился приступ, я не выдержал и психанул.  Посчитал на салфетке, а что там по цифрам на данный момент, кому вообще новую работу будем искать и сколько можно новых рабочих мест зафигачить. Это салфетка , не научная статья с глубокими исследованиями, но мочить меня в комментариях очень приветствуется. Ну и кто дочитает до конца, большой молодец.

Заранее извиняюсь за кликбейтный заголовок, это цитата из твиттеровского треда о котором пойдет речь ниже, с сохранением пунктуации. Пост получился длинный, наполнен эмоциями и личным мнением и вообще не технический, но так вышло. Иногда слова цепляют почище всяких крючков и бьют сильнее кулака.

В бытность мою лидом в Gaijin, получилось поработать со многими отличными людьми и профессионалами своего дела, в том числе Женей К. и Давыдом Ф., и даже после перехода в другую студию мы продолжаем поддерживать связь, кидая друг другу интересные новости и поздравляя с днем рождения. Собственно несколько месяцев назад так мне и прилетел очередной хохмотред про джунов (не ходите туда, дабы не создавать хабрэффект) интересные цитаты я выложу ниже. Но на тот момент было совсем туго со временем, очередной майлстоун, поиск работы, собеседования новых ребят, перетряски в компании, вообщем не до тредов и статей было особо, доползти бы до кровати не уснув по дороге. Тогда глянул мельком, отметил странную подачу материала и забыл.

А тут добрался почитать более вдумчиво, и совместить это с реалиями набора не то что джунов, а мидлов и синьоров на нужные в студии позиции. Девушка-разработчица Наталья провела небольшой эксперимент, сделала фейковую вакансию и собирала отклики, отсмотрела туеву хучу резюме и собрала статистику на основе которой начала давать рекомендации как поправить эти самые резюме, чтобы пройти на эту фейковую вакансию.

На исторических данных за 1991-2019 год покажем, как можно "увидеть" и "выцепить" признаки переворота.  С помощью машинного обучения и ансамблевых модели. Ансамбли (конечно, не музыкальные), как показывает практика, – более эффективны в таких делах, и самое главное -  хорошо "тюнятся" и "чипуются".

*Nota Bene (та Bene, что ни разу не гессерит). При всем негативном отношении к революциям, переворотам и прочим событиям в любой части мира, это – объективная реальность, которую можно не только изучать, но и предупреждать.

Новые инструменты в области ML/Data меняют правила в опенсорсе ― позволяют создавать решения быстрее и дешевле и это трансформирует существующие практики. Мы в центре «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО задались вопросом: куда мы уже пришли и как эта отрасль изменится в ближайшие годы. А чтобы на него ответить, провели масштабное аналитическое исследование open source ― посмотрели как разработки крупных компаний, так и университетов, поговорили с экспертами рынка и проанализировали выложенный на GitHub код. На Хабре уже выходила новость с перечнем основных игроков и некоторыми результатами.

В этой статье ― более подробные выводы и инсайты от экспертов ― как тех, что уже участвовали в исходном исследовании, так и тех, кто решил прокомментировать результаты уже после публикации.

От автора Telegram-канала «Аналитика и Growth mind-set».

Stanford (один из лучших университетов в мире) опубликовал беседу с Эндрю Нг и Мехрамом Сахами про то, как ИИ меняет программирование и обучение.

Эта беседа, на мой взгляд, дает ответы на многие возникающие сейчас вопросы и опасения относительно ИИ.

— Эндрю Нг — основатель Coursera, пионер в машинном обучении и онлайн-образовании, бывший глава Google Brain и директор лаборатории ИИ в Стэнфорде.
— Мехран Сахами — профессор и глава кафедры компьютерных наук в Стэнфорде.

Полное видео тут, а далее будут ключевые выводы.

Как ИИ влияет на умение писать код?

Статья для тех, кто любит поговорить про значения слов в определениях и посмеяться. Предлагаю разобрать понятия Технологии информационного моделирования, информационная модель, среда общих данных и их взаимосвязь.

В статье есть нудный анализ существующих определений в различных нормативных документов. Без этого не обойтись.

Статья развлекательная в большей части. Практическая польза в том, чтоб говорить в предметной области на одном языке. Приглашаю к конструктивному диалогу в комментарии.

Привет, Хабр!

После ухода западных вендоров российским компаниям пришлось замещать не только компоненты собственной ИТ-инфраструктуры, но и клиентские сервисы.

С того момента прошло более двух лет. За это время одни успели подстроиться под текущие реалии, другие — нет. 

Мы решили узнать, как обстоят дела на практике, и пообщались с ИТ-директорами. Результатами поделились тут.