Исследования и прогнозы в IT *

Задумали собрать умный датчик или домашний сервер на Raspberry Pi, но заметили, что цена подскочила? Не вы одни, одноплатники на самом деле дорожают. Это отголосок глобальной перестройки в мире технологий, где искусственный интеллект перетягивает ресурсы, оставляя меньше чипов для компактных компьютеров. 

В октябре 2025 года Raspberry Pi Foundation объявила о росте цен на свои платы. Причина — не инфляция, а дефицит микросхем: производители переключились на выпуск памяти для ИИ-ускорителей, и обычным устройствам просто не хватает ресурсов. Давайте разберем, как нейросети вызвали нехватку компонентов и что ждет энтузиастов, разработчиков и индустрию умных гаджетов.

Вчера закончил читать «Четвертую промышленную революцию» Клауса Шваба. Автор — достаточно известная фигура, в течение многих лет был председателем Всемирного экономического форума в Давосе*, то есть, того небезызвестного элитарного клуба, который многие считают теневым мировым правительством, и являющегося почти синонимом понятия «глобалисты».

Книгу условно можно разделить на две части. В первой Шваб анализирует тенденции развития общества и технологий, которые условно и обозначает термином, вынесенным в заглавие книги. А вторая часть состоит из прогнозов на ближайшие 10 лет, сделанных на основе экспертного опроса членов клуба, то есть самых влиятельных людей планеты.

Мне показался интересным тот факт, что, будучи написана в 2016 году, эта работа содержала прогнозы на 2025 год, то есть на настоящий период, и я решил посмотреть, что из данных прогнозов сбылось, а что нет. К своему большому удивлению, я обнаружил, что подавляющая часть предсказаний не исполнилась, либо исполнилась в малой степени.

— Например, 79% респондентов ожидали, что к 2025 году 10 процентов автомобилей в США будет управляться беспилотными системами. По факту — автопилоты контролируют статистически ничтожную долю рынка вождения, по большому счету так и не выйдя из этапа тестирования.

— Или же 82% опрошенных считали, что имплантируемые технологии («чипирование» и подобное) в 2025 году поступят в свободное обращение. По настоящему моменту — они не то чтобы не поступили в обращение, но и пока толком не разработаны.

Или как объяснить менеджменту, почему лучше перестать пушить внедрение ИИ в разработку.

Ниже я разбираю основные проблемы и приземляю их на реальные исследования.

Представьте, что каждая обученная языковая модель — это жёсткий диск, на котором записаны все данные её обучения, но в сжатом и зашифрованном виде. Традиционное взаимодействие с моделью — это как чтение отдельных файлов через не всегда предсказуемый интерфейс.

А теперь представьте, что у вас появился инструмент, который позволяет провести дефрагментацию и декомпрессию этого диска, извлекая данные обратно в чистом, структурированном виде. Над созданием такого инструмента — LLM-deflate — автор и работал последнее время.

Очень многие хотят начать именно с предиктивных моделей — ведь всем хочется знать, что будет впереди, чтобы сделать правильный выбор сегодня.
Но здесь кроется опасность: люди часто довольствуются теми данными, которые у них есть, считая, что этого достаточно для прогноза. А на самом деле — это иллюзия.
Построить адекватную предиктивную модель на исторических данных за 2 года — практически невозможно. Особенно если данные разреженные, неполные или не покрывают полный цикл.
Даже если модель покажет высокую точность (например, 95% accuracy), она может быть неадекватной — то есть не отражать реальную картину. Придумал этот термин для пояснения глубины предиктивных исследований (предиктивный происходит от английского predict – «предсказывать, пророчить)
Что значит «адекватная точность»? Это...

Хабр, привет! На связи Александр Леонов, ведущий эксперт PT Expert Security Center и дежурный по самым опасным уязвимостям месяца. Мы с командой аналитиков Positive Technologies каждый месяц исследуем информацию об уязвимостях из баз и бюллетеней безопасности вендоров, социальных сетей, блогов, телеграм-каналов, баз эксплойтов, публичных репозиториев кода и выявляем во всем этом многообразии сведений трендовые уязвимости. Это те уязвимости, которые либо уже эксплуатируются вживую, либо будут эксплуатироваться в ближайшее время.

С прошлого дайджеста мы добавили 3 трендовые уязвимости.

Лендскейп ИИ-рынка прямо сейчас (Q3 2025) очень похож на WEB3 2017-2018. LLM-гиганты, такие как OpenAI, Google, Antrhopic, X (Grok), Meta находятся в фазе притока максимального институционального капитала, инвестируют его в гонку мощностей, моделей и рекрутмента

Эта гонка очень похожа на инфраструктурную гонку L1 блокчейнов в 2017-18 годах. Ethereum, Solana, Avalanche, Binance Chain сначала привлекали сотни миллионов-миллиарды венчурного капитала, а затем соревновались в пропускной способности сети, скорости и стоимости транзакций.

Стандартное форматирование анкет маркетингового исследования — это не просто вопрос эстетики или формальности, а ключевой элемент обеспечения качества, достоверности и сопоставимости получаемых данных. Для менеджера, отвечающего за сбор и интерпретацию рыночной информации, знание и применение единых стандартов оформления анкет критически важно по следующим причинам:

Единообразная структура вопросов, логическая последовательность блоков и чёткая формулировка и единообразное форматирование инструкций снижают вероятность недопонимания интервьюерами и программистами. Это минимизирует ошибки при создании скрипта, заполнении анкеты и повышает точность собранных данных.

Нестандартные формулировки, двусмысленные вопросы или хаотичная структура анкеты могут привести к неявным искажениям в собранных данных.

Стандартное форматирование включает проверенные методики построения шкал, формулировок и логики переходов, что снижает когнитивную нагрузку на разработчика, интервьюера и уменьшает время разработки и тестирования анкеты перед началом поля.

Применяя стандарт менеджер не тратит время на "изобретение велосипеда" для каждого нового опроса. Он использует готовый, утвержденный шаблон. Это ускоряет создание анкеты в разы, снижает количество правок и время на их согласование будет потрачено на полевой этап и более качественный анализ результатов.

Данные с чистой, стандартизированной анкеты прописаны в задачах анализа в упорядоченном виде. Аналитику не приходится тратить 80% времени на "очистку" данных, исправление ошибок кодировки и приведение переменных к единому виду и поиску, какой именно вопрос имел ввиду менеджер фразой "Имиджевые высказывания в разрезе на возраст". Аналитик сразу приступает к анализу Q3s с банером Age.

С каждым выходом новой версии операционная система от Microsoft всё больше отдаляется от пользователя, а её «нововведения» вызывают всё больше недоумения. Windows становится всё менее удобной и пользователи это чувствуют. Кому‑то всё это нравится, но большинство нормальных людей негодует из‑за неожиданных изменений, а также из‑за того, что некоторые крайне важные вещи так и не были добавлены в Систему спустя долгие годы.

В этой статье я постараюсь описать главные, критические недостатки последних версий Windows, да и старых тоже. Описать то, как довести эту ОС до ума. Описать то, чего не было в этой системе, но стоило бы добавить. Описать то, чего следовало бы изменить, а что убрать.

Примечание: в связи с тем, что все мои компьютеры сейчас заняты и ради написания этой статьи у меня нет возможности полноценно переустановить Windows на каком‑нибудь из компьютеров, да и устройств видеозахвата по HDMI у меня нет, часть скриншотов будет с Виртуальной машины, а часть — из просторов Интернета.

Прошлой осенью нам на тестирование попала «умная камера» — инструмент (в приложении), который распознаёт номера телефонов, карты и QR-коды с любой поверхности. Мы взяли 5 человек, Alfa Research Center, один вечер и решили провести нестандартное юзабилити-тестирование.

Кофе, таски, календарь забитый встречами и ощущение, что жизнь проходит где-то между Zoom и Jira. Неудивительно, что идея четырёхдневной рабочей недели звучит всё громче. Меньше часов, та же зарплата, а производительность на прежнем уровне. Но это не теория: с 2015 года десятки стран и сотни компаний — от стартапов до госучреждений — реально попробовали. И оказалось, что короткая неделя может работать не хуже (а иногда и лучше) классической пятидневки.

В статье реальные кейсы, цифры и выводы: кто выиграл, кто пожалел, и что происходит, когда пятница перестаёт быть рабочим днём. 

Спойлер — некоторые результаты могут вас по-настоящему удивить.

В новой подборке материалов по стратегическому менеджменту и маркетингу (первая и вторая) — академическая литература с фокусом на open source-стратегиях и управлении компанией в контексте открытой разработки. Статей по теме выходит не так много — не более пары десятков в год. Дело в том, что изучением open source с позиции стратегического управления занимается всего несколько человек в мире.

Рассказываю о четырех научных статьях 2025 года. Первая работа предлагает новый аналитический фреймворк для топ-менеджеров, корпоративных стратегов и исследователей. Вторая — поднимает ряд общих вопросов по теме изменения OSS-лицензий. Третья — рассматривает кейс известного open source-консорциума, а четвертая статья посвящена роли «якорных» компаний в открытых экосистемах.

Хабр, привет!

Вендоры и исследователи по кибербезопасности традиционно не спешат раскрывать технические детали уязвимостей сразу после их обнаружения. Причина в том, что публикация рабочего PoC (proof of concept) резко повышает вероятность массовой эксплуатации. Компании предпочитают выиграть время, чтобы пользователи успели установить обновления, и только после этого публикуют подробные отчёты.

Однако даже без раскрытия PoC можно определить уязвимости, которые представляют реальную опасность и требуют оперативной реакции.

Аналитики R-Vision регулярно отслеживают новые уязвимости, оценивают их критичность и подбирают практические рекомендации по защите. В сентябре мы выделили несколько CVE, которые уже эксплуатируются или могут представлять серьёзную угрозу .

В начале октября 2025 года, за несколько дней до окончания официальной поддержки Windows 10, StatCounter опубликовал любопытную статистику. В сентябре доля Windows 7 на рынке настольных ОС выросла до 9,61% — это сразу на 6% выше, чем в августе. На фоне неожиданного подъема «предка» Windows 11 съехала до 48,94%, ну а «десятка» сохранила позиции на уровне 40,5%. Такой скачок вызывает вопросы: почему устаревшая система вновь набирает популярность? Сегодня попробуем разобраться в причинах этой динамики и оценить ее последствия для рынка, безопасности и стратегии Microsoft.

За последние недели я провел больше двух десятков диагностик с IT-специалистами. Картина почти всегда одна: передо мной сидит крутой инженер с восьмилетним опытом, а его главная боль – «нет откликов» и «не могу продать свой опыт». Как бывший рекрутер, я вижу причину за десять секунд. И она не в коде. Она в голове.

Привет, Хабр. Меня зовут Роман Изотов. Пять лет я был по ту сторону баррикад, в IT-рекрутинге. Сейчас я помогаю специалистам взламывать систему найма. И то, о чем я хочу сегодня поговорить, – это главный внутренний конфликт, который я вижу почти у каждого сильного разработчика.

«Почему я должен подстраиваться? Система сломана, а не я»

Привет! На связи снова я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ, VESNA.

В прошлом тексте я обмолвился о том, что стараюсь выполнять задачи руками даже тогда, когда легко могу это сделать через ИИ.

И решил развить эту тему и написать еще один текст. А именно найти ответ на вопрос: почему нам хочется во всем разобраться самостоятельно. Будь то химическая реакция или сложный низкоуровневый язык.

Но раз я специалист по ИИ и по написанию кода, а не по мозгу, буду говорить только о своих гипотезах и ощущениях. А еще иногда подкреплять их мнением моих знакомых.

Привет! Я Даня Платонов - руководитель группы UX-исследований в БКС Мир инвестиций. Это первая статья нашего корпоративного блога, где будем делиться интересным и познавательным из нашей работы. И начать я хочу с самых начал. А именно - с вопроса «кто я?», который каждому продуктовому исследователю не лишне себе иногда задавать.

Одна из психологических сложностей работы исследователя в том, что каждый раз, выходя на общение с респондентом в рамках качественных методов, мы строим коммуникацию с нуля. Вы можете установить правильный контакт с продуктовой командой, с бизнесом, с любыми коллегами. И этот правильный контакт будет работать на вас годами. Но с респондентами так не получится - они всегда новые и с каждым из них нужно устанавливать контакт с нуля. У вас получится это сделать только если вы четко понимаете, кто вы и что делаете.

Почему это вообще важно? В статье подробнее расскажем про метасообщения и то, как исследователю показывать и презентовать себя.

Ну и пара свежих новостей внутри для пущего реализма.

Повестка, конечно, застала всех врасплох: с одной стороны люди видят и чувствуют тенденцию, когда крупные компании второпях пытаются внедрить AI для автоматизации бизнес-процессов. Безоса можно понять — ведь если не он, то кто-то другой.

Как эта контора OpenAI появляется из ниоткуда и Google в попыхах пытается...

Привет! Меня зовут Мария Пуха, я CEO агентства AggreMarketing. В последние годы мы стали замечать, что средним и малым брендам стало значительно сложнее генерировать лиды и привлекать клиентов. Если до конца 2022 года модель «запустить рекламу → собрать лиды → закрыть продажи» ещё работала, то с 2023-го процесс усложнился в разы. При этом аналогичные кампании для крупных брендов продолжили стабильно лидгенить.

Это заставило нас проверить гипотезу: ценность бренда для ИТ‑компаний резко выросла, и сегодня он стал стратегическим активом для роста. Простая схема «дать денег на рекламу и получить результат» перестала работать. Чтобы найти ответ, мы провели серию глубинных интервью с руководителями бигтеха, интеграторами, разработчиками, консалтерами, реселлерами и аутстаферами. 

Забегая вперед, мы не только подтвердили гипотезу, но и узнали, как компании используют бренд в условиях рецессии, как в него инвестируют и какие инструменты работают. Основными выводами делюсь в этой колонке.

Привет!

С вами Юрий Сергеев, основатель и генеральный партнер в Swordfish Security. Мы строим DevSecOps и развиваем безопасный искусственный интеллект.

В этой статье я расскажу, как компании переходят от базового применения ИИ к концепции AI-Native, какие уровни зрелости существуют, как классифицируются приложения и модальности, а также с какими рисками сталкиваются организации при внедрении ИИ.