Обновить
189.89

Исследования и прогнозы в IT *

Исследования, тренды и прогнозы в IT-сфере

Сначала показывать
Порог рейтинга

Приглашаем на вебинар «Гиперавтоматизация в России 2025: эксклюзивные данные исследования TAdviser и SL Soft»

Эксклюзивные данные от 135 компаний из 23 отраслей:

  • 70% получают отдачу от RPA

  • 64% внедряют ИИ, но 50% недовольны результатами

  • xат‑боты — новый стандарт (63%)

На вебинаре разберем:

  • как масштабировать успешные кейсы автоматизации

  • почему ИИ‑проекты не всегда работают

  • какие технологии выбирают лидеры рынка

Для кого вебинар: ИТ‑директора, специалисты по цифровой трансформации, бизнес‑аналитики, руководители различных подразделений.

Участники получат полную версию исследования в PDF и презентацию с ключевыми выводами. В прямом эфире можно задать вопросы экспертам — Павлу Сергееву (исполнительный директор ROBIN x SL Soft) и Николаю Тржаскалу (директор по развитию технологий ИИ FabricaOne.AI)

12 ноября, 14:00 (Мск), онлайн, бесплатно, требуется регистрация.

Теги:
0
Комментарии0

Группа киберразведки Экспертного центра безопасности (PT ESC) представила обзор кибератак за III квартал 2025 года ✍️

В отчете рассмотрены хакерские атаки на инфраструктуры российских организаций и типовые цепочки группировок — от первоначального доступа до закрепления.

🙅‍♂ За период отмечена активность таких групп, как PseudoGamaredon, TA Tolik, XDSpy, PhantomCore, Rare Werewolf, Goffee, IAmTheKing, Telemancon, DarkWatchman и Black Owl.

✉ Фишинговые кампании шли непрерывно и маскировались под деловую переписку. Использовались:

• Запароленные архивы с LNK-, SCR-, COM-загрузчиками и документами-приманками; fake-CAPTCHA c запуском PowerShell.

• RMM и удаленный доступ (UltraVNC, AnyDesk), REST-C2 и многоступенчатые загрузчики.

• Редирект-логика: прошел проверку — скачивается полезная нагрузка; не прошел — происходит переадресация на заглушку легитимного сервиса.

• Zero-day-уязвимости: эксплуатация CVE-2025-8088 группировкой Goffee.

Полный отчет — на нашем сайте.

Теги:
+4
Комментарии0

Поделимся итогами исследования State of DevOps Russia 2025 на вебинаре

Команда «Экспресс 42» опросила тысячи инженеров и разработчиков для исследования состояния DevOps в России 2025. И вот анализ ответов завершён, а результаты готовы! Мы поделимся ими на вебинаре, который пройдёт 31 октября в 12:00 по московскому времени.

Зарегистрируйтесь, чтобы узнать, как изменился российский DevOps за год и какие тренды прослеживаются в индустрии — с фокусом на Developer Experience, ИИ и ИБ. Мы расскажем, какие инструменты и практики используют компании и покажем, как применить выводы исследования в ваших командах.

Что обсудим:

  • характеристики Developer Experience, которые отличают высокоэффективные команды;

  • задачи, для которых компании используют ИИ-инструменты;

  • практики внедрения ИБ в процесс разработки;

  • изменения в зарплатах и вакансиях DevOps-специалистов за год.

Будем вас ждать!

Теги:
+4
Комментарии0

В партнерстве с аналитическим центром TAdviser эксперты SL Soft оценили уровень внедрения технологий гиперавтоматизации в российских компаниях и определили, какие эффекты они приносят. Узнайте, как компании из разных отраслей применяют RPA, BPM, ИИ и другие смежные технологии.

Исследование поможет вам выбрать правильные инструменты для вашего бизнеса и даст понимание о том, как будет развиваться рынок гиперавтоматизации: тренды, драйверы, барьеры и перспективы внедрения.

О чем говорится в исследовании:

  • какие технологии применяются чаще всего,

  • какие инструменты приносят наибольший эффект,

  • планы компаний по внедрению технологий на ближайшие 3 года,

  • основные драйверы рынка,

  • барьеры внедрения,

  • приоритетные критерии выбора.

Доступ к исследованию бесплатный, но требуется зарегистрироваться. Затем мы вышлем вам материал на email.

Теги:
+1
Комментарии0

И все таки, сможет ли ИИ заменить джунов? Короткая аналитика от The Economist

Пока это трудно заметить в официальной статистике. Но исследование 300 000 компаний показывает, где именно ослаб спрос на новых сотрудников.

Американский рынок найма выглядит достаточно неоднозначно: рост остаётся устойчивым, но в августе было создано всего 22 000 рабочих мест против 158 000 в апреле. На этом фоне всё громче звучит вопрос — не начинает ли генеративный ИИ вытеснять человеческий труд?

Пока что признаков «ИИ-апокалипсиса» на рынке труда не видно. За последний год доля офисных профессий, наиболее подверженных автоматизации, осталась стабильной (см. график). Исследование ученых Йельского университета, опубликованное в октябре, также не выявило существенных изменений в структуре занятости с момента появления ChatGPT в конце 2022 года.

Доля белых воротничков (white-collar workers) в экономике США оставалась относительно стабильной
Доля белых воротничков (white-collar workers) в экономике США оставалась относительно стабильной

Однако на уровне компаний начинают проявляться едва заметные сдвиги. Работа аспирантов Гарвардского университета Сейеда Хоссейни и Гая Лихтингера отслеживает компании, нанявшие так называемых «интеграторов генеративного ИИ» — специалистов, внедряющих технологии в повседневные процессы. Используя ИИ для анализа 200 миллионов вакансий, исследователи обнаружили около 130 000 таких позиций в 10 600 компаниях, которые они назвали «активными пользователями ИИ». Рост числа подобных вакансий начался в первом квартале 2023 года — примерно в то же время, когда вышел ChatGPT 3.5. Остальные 274 000 компаний стали контрольной группой — они не нанимали сотрудников специально для внедрения ИИ в свои рабочие процессы.

Если бы ИИ не влиял на занятость, динамика найма в обеих группах должна была бы совпадать. Но исследователи выяснили, что после 2023 года число junior-позиций снижалось в целом по рынку, однако у «пользователей ИИ» падение оказалось на 7,7% сильнее за шесть последующих кварталов. При этом на уровне senior-позиций различий не наблюдалось. Работа, типичная для выпускников — вроде тестирования кода или проверки документов, — оказалась особенно лёгкой для передачи машинам. Падение, как отмечают авторы, связано не с массовыми увольнениями, а с сокращением темпов найма.

Какие выпускники оказались под наибольшим давлением? Учёные разделили университеты на пять уровней. Наихудшая ситуация сложилась у выпускников средних по рейтингу вузов — у них шансы на трудоустройство снизились заметно сильнее, чем у выпускников топ-школ и малоизвестных колледжей. Исследователи предполагают, что компании сохраняют выпускников элитных вузов ради их уникальных компетенций, а «нижний эшелон» — из-за более низкой стоимости труда. Таким образом, именно середина оказывается в зоне наибольшего риска автоматизации.

Тем не менее исследователи призывают к осторожности. Во-первых, только 17% сотрудников из выборки работали в компаниях, активно внедряющих ИИ, а значит, пространство для автоматизации пока ограничено. Во-вторых, рынок труда junior-специалистов в последние годы сильно колебался — пандемия COVID-19 нарушила прежние тенденции. Если ИИ и оказывает давление на найм выпускников, то он лишь один из множества факторов.

Теги:
0
Комментарии4

Проверяем интерфейс на реальных пользователях

Хотите создавать интерфейсы, которые действительно работают и не вызывают вопросов у пользователей? Тогда вам точно стоит познакомиться с нашим новым пособием по коридорному тестированию — простому и эффективному методу UX-исследований!

В статье «Как проводить коридорные тесты: памятка» от продуктового дизайнера Альфа-Банка вы найдете пошаговый гайд по проведению коридорных тестов, которые помогают обнаружить узкие места интерфейса еще на стадии прототипа.

Как проводить коридорные тесты: памятка
Привет! Меня зовут Тимофей, я продуктовый дизайнер в Альфа-Банке. Бывают ситуации, когда спроектиров...
habr.com

Читайте статью и переводите свои прототипы из разряда «красивых картинок» в удобные и понятные решения для реальных пользователей!

Теги:
0
Комментарии0

Квесты вместо тестов

Устали от скучных и однообразных UX-тестов? В Альфа-Банке нашли креативное решение — UX-квест! Это новый подход к юзабилити-тестированию, который предлагает сделать процесс исследования интерактивным и увлекательным для пользователей.

В статье «Не UX-тест, а UX-квест: как отойти от стандартных юзабилити-тестирований, когда они совсем наскучили» рассказываем, как команда Альфа-Банка отказалась от традиционных шаблонов тестирования и придумала захватывающий UX-квест, который не только помогает выявить реальные проблемы интерфейса, но и делает процесс максимально вовлекающим для участников. Подобные тесты показывают реальные барьеры: что мешает использовать фичу, а выводы помогут улучшить не только тестируемый объект, но и сценарии вокруг (в нашем случае точку входа, подсказки, текст кнопок). Что интересно, обычные исследования не показали бы этих ответов. Нужна была реальная среда, реальные задачи и немного хаоса.

Не UX-тест, а UX-квест: как отойти от стандартных юзабилити-тестирований, когда они совсем наскучили
Прошлой осенью нам на тестирование попала «умная камера» — инструмент (в приложении), который распоз...
habr.com

Если хочется вывести UX-исследования на новый уровень и получить действительно ценные данные, то приглашаем к прочтению.

Теги:
0
Комментарии0

Зумеры будут счастливы от взаимодействия с идеальным банком будущего

Аналитический центр НАФИ, ОТП Банк и Ассоциация ФинТех представили результаты масштабного исследования о том, каким клиенты и эксперты рынка банковских услуг видят «банк будущего». Презентация состоялась 09 октября 2025 года на площадке юбилейного форума инновационных финансовых технологий Финополис 2025.

К исследованию были привлечены как банковские клиенты, так и эксперты. В онлайн-опросе приняли участие 1680 респондентов — пользователей банковских услуг (мужчины и женщины в возрасте 18 лет и старше со средним доходом и выше среднего), а также 26 экспертов рынка банковских услуг.

Согласно данным исследования, 69% экспертов полагают, что использование современных технологий является одной из неотъемлемых характеристик идеального банка будущего. При этом развитие цифровых валют и использование ИИ – это именно те тренды, с которыми эксперты связывают изменения в банковской сфере будущего. А вот тренд на внедрение Открытых API и обмен данными эксперты посчитали пока малоизвестным.

Эксперты склонны недооценивать осведомленность клиентов банков о новых технологиях в сфере:

·        88% клиентов (против 58% по мнению экспертов) осведомлены о планах по использованию национальной цифровой валюты (Цифровом рубле),

·        68% (против 43%) — об ИИ в банковских бизнес-процессах,

·        60% (против 35%) — об обмене данными и использованию Open API в целях разработки инновационных продуктов, предложения более выгодных условий и повышения защиты от мошенников.

Осведомленность об актуальных трендах в банковской сфере формирует восприятие финтеха как наиболее технологичной индустрии. 89% клиентов считают банкинг в России высокоразвитым. При этом показатель особенно высок среди клиентов старшего возраста (92%).

Исследование показало, что знания о технологиях банковской сферы среди банковских клиентов абсолютно не соответствует уровню доверия к ним и их реальному использованию. Осведомленность не приравнивается доверию. «Знаю и пользуюсь» еще не значит – «доверяю».

Так, цифровой валютой готовы пользоваться только 5% клиентов банков, при этом знают о проекте 88% опрошенных. Лучше знают о возможностях в сфере цифрового рубля жители городов-миллионников (24%), те, кому 35-44 года (26%), мужчины (25%) и клиенты с высшим образованием (26%). Чаще готовы попробовать использовать технологию мужчины (56%).

Согласно исследованию, большую часть банковских операций клиенты предпочли бы делать самостоятельно. Использование ИИ в банкинге воспринимается клиентами настороженно, и они пока не готовы делегировать ИИ проведение финансовых операций от их лица. Менее половины (43%) положительно относятся к внедрению ИИ в банковские процессы, а остальные – не знают об этом или относятся негативно.

Топ-3 банковских операций, которые клиенты банков готовы полностью доверить ИИ:

·        уточнение об условиях по вкладам и кредитам — 34%,

·        узнать баланс на счете или карте — 33%,

·        освоить новые функции мобильного приложения банка — 31%.

Всего 18% клиентов готовы доверить ИИ денежные переводы. Еще меньшее количество клиентов готовы с помощью ИИ открывать вклад (16%) или оформлять кредит (12%).

При необходимости стать клиентом банка, в котором ранее не обслуживались, менее четверти (23%) клиентов предпочтут обратиться в банк, который активно внедряет ИИ. Чаще об этом говорят мужчины (27%), клиенты в возрасте 25–34 лет (31%), самые обеспеченные клиенты (41%), те, кто считают, что хорошо осведомлены об использовании ИИ в банкинге (47%).

·        Старшие поколения чаще подчеркивают надежность как необходимое качество банка (42%),

·        Более молодые клиенты банков ставят на первое место удобство (40%) и скорость (26%).

Уверенность – чувство, которое ждут клиенты от идеального банка будущего. 44% самых молодых клиентов банков (18-24 года) сказали, что что при взаимодействии с идеальным банком будущего будут испытывать счастье, увлеченность - 39% и удивление - 27%.

Теги:
+1
Комментарии0

Moscow Startup Summit 2025: как Москва укрепляет статус инновационного хаба

1–2 октября в СберСити прошёл второй Moscow Startup Summit, организованный Правительством Москвы и Сбером. Событие собрало более 4000 участников из 25 стран и стало одной из ключевых площадок года для технологического предпринимательства.

Что было:

  • Более 150 спикеров, включая мэра Москвы Сергея Собянина и топ-менеджеров Сбера.

  • Пять треков: General, Venture Capital, Corp&Gov, Workshops и Startups.

  • 30 команд в Demo Day акселератора Sber500, включая отдельный AI-трек на базе GigaChat.

  • Инвесторы сделали предложения на сумму свыше 1,2 млрд рублей, большинство в проектах GenAI и DeepTech.

  • Запущено более 1000 networking-контактов через мобильное приложение саммита.

Москва демонстрирует устойчивый рост экосистемы: 1688 из 2200 российских стартапов зарегистрированы именно в столице. На глобальном уровне отмечается рост венчурных инвестиций - в первой половине 2025 года они увеличились на 25% по сравнению с 2024-м, достигнув $330 млрд.

Фокус на искусственном интеллекте и глубоких технологиях очевиден: 70% проектов акселератора связаны с GenAI. От медицинских стартапов до робототехники — большинство решений ориентированы на международные рынки. Выставка представила роботов, летающие автомобили, ИИ-системы для бизнеса и водородный транспорт.

На саммите впервые прошла церемония Startup Summit Awards. Поступило свыше 1700 заявок из 79 регионов России. Полный список победителей ещё не опубликован, но известно, что ключевой акцент сделан на резидентах SberUnity и Московского инновационного кластера.

Организаторы анонсировали запуск Venture Online Hub и планы по расширению программы в 2026 году с акцентом на климат-tech и участие новых стран БРИКС.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии0

xAI анонсировала Grokipedia — ИИ-энциклопедию на основе модели Grok

Компания xAI Илона Маска объявила о разработке Grokipedia — альтернативы Википедии с автоматической коррекцией ошибок через искусственный интеллект. Проект позиционируется как шаг к цели xAI "понять Вселенную" и должен стать open-source платформой с ИИ-модерацией контента.

Технология и архитектура

Grokipedia будет использовать модели Grok от xAI для создания корпуса знаний, аналогичного Википедии. Система применяет синтетические коррекции для переписывания информации из Википедии, книг и других онлайн-источников с автоматической проверкой фактов.

Заявленные возможности:

  • Автоматическая коррекция ошибок через ИИ

  • Проверка точности и фактологичности контента

  • Open-source архитектура

  • Интеграция с моделями Grok для генерации статей

Отличия от Википедии

Основное отличие — использование ИИ для автоматической верификации и коррекции информации вместо краудсорсинговой модели редактирования Википедии. Маск критикует Википедию за предвзятость и позиционирует Grokipedia как более нейтральную альтернативу.

Ключевые преимущества по версии xAI:

  • ИИ-проверка фактов в реальном времени

  • Снижение человеческой предвзятости

  • Более быстрое обновление информации

  • Автоматическое выявление противоречий

Контекст и мотивация

Анонс Grokipedia следует за длительной критикой Маском Википедии, которую он обвиняет в политической предвзятости. Проект вписывается в общую стратегию xAI по созданию альтернатив существующим информационным платформам.

Маск заявил, что Grokipedia — "необходимый шаг к цели xAI понять Вселенную", связывая проект с более широкой миссией компании по развитию общего искусственного интеллекта.

Технические вызовы

Создание ИИ-энциклопедии сталкивается с рядом фундаментальных проблем. Большие языковые модели склонны к галлюцинациям — генерации правдоподобно звучащей, но ложной информации.

Потенциальные проблемы:

  • Галлюцинации ИИ и генерация ложных фактов

  • Сложность верификации автоматически созданного контента

  • Отсутствие прозрачности процесса редактирования

  • Зависимость от качества обучающих данных

Модель управления контентом

Детали управления Grokipedia пока не раскрыты. Непонятно, будет ли сохранена краудсорсинговая модель редактирования или контент будет полностью генерироваться и модерироваться ИИ.

Вопрос прозрачности критичен — Википедия показывает историю правок и обсуждения, что обеспечивает подотчетность. Неясно, как Grokipedia будет решать эту проблему в ИИ-управляемой системе.

Конкуренция и рынок

Grokipedia не первая попытка создать альтернативу Википедии. Существуют Conservapedia, Citizendium и другие проекты, но ни один не достиг сопоставимого охвата и влияния.

Преимущества Википедии:

  • 60+ миллионов статей на 300+ языках

  • Установленное доверие сообщества

  • Прозрачная модель редактирования

  • Некоммерческий статус

Сроки и доступность

Конкретные сроки запуска Grokipedia не объявлены. Маск заявил о разработке проекта в xAI, но детали технической реализации, модели финансирования и планов по выпуску не раскрыты.

Учитывая сложность задачи и амбициозность целей, реализация может занять значительное время и потребовать решения множества технических и этических вопросов.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии1

Размышлял на тему стартапа в HRTech и вот к чему пришел:

Веб.сервисы, моб.приложения, чат‑боты — это по сути автоматизация процессов.

И нет смысла автоматизировать то чего нет, или то что плохо работает. Нет смысла делать стартап, собирать команду, делать сервис и приложения, привлекать инвестиции, делать бизнес основываясь на том чего нет.. (кажется очевидно 😁)

(Это называют галлюцинациями, когда людям кажется одно, и они выстраивают вокруг этого инфраструктуру, бизнес, стартап, жизнь, а на самом деле происходит другое и всё сделанное идет в минус. Конечно, есть и плюсы, на ошибках учатся и заводят знакомства, сам так делаю 😁)

(Сейчас в сфере наема в IT сложилась ситуация что с одной стороны многие компании жалуются что им не хватает специалистов, тогда как с другой стороны опытные специалисты не могут получить работу, странно, но факт. Соответственно делаем вывод что тот процесс который имеется не дает нужных результатов, читай как - не работает. (не у всех так, у многих))

Продолжим:

В противоположность этому, есть смысл автоматизировать процесс что реально существует и стабильно дает хорошие результаты (читай как — процесс который реально решает задачу).

Это справедливо для многих сфер и HR-сфера не исключение. Тогда для создания сервиса мне нужно сначала выстроить процесс, или найти процесс который уже решает эту задачу.

(Из ТРИЗ вроде: лучшая система та которой нет, а задача решается за счет того что уже и так есть (тогда работа проделывается без особых затрат на выстраивание системы, как говорится: и волки не ругаются и овцы улыбаются 😁).)

Ок, давайте посмотрим на то как происходит наем в других сферах?

  1. Нанимая аниматора для ребенка я ориентируюсь на запросы ребенка и портфолио аниматора. Это если я смотрю на хотели ребенка, а если я смотрю на хотелки окружающих то я буду ориентироваться на сарафанное радио и оценки знакомых и незнакомых.

  2. Нанимая такси для себя я ориентируюсь на то надо мне куда-то ехать или нет, какие машины для меня доступны, как скоро может прибыть машина, могу я ждать дольше или тороплюсь, могу позволить себе ехать с комфортом или экономлю и т.д.

  3. Нанимая дизайнера для проекта я ориентируюсь на витрину его работ, на свои предпочтения в дизайне, на предпочтения клиентов сервиса и рекомендаций маркетологов, на то как скоро он может сделать то что мне нужно.

  4. Нанимая электрика починить проводку я рад что он вообще вызвался этой работой заниматься, и может сделать это за час (или за неделю, ситуации бывают разные), на портфолио даже не смотрю, обычно я почему-то доверяю таким людям на старте. Так же и с сантехником.

Список можно продолжить. И будет плюс-минус так же.

Почему бы нанимая разработчика моб.приложений (или других IT-специалистов) не сделать так же?

Зашел на хедхантер\хабркарьеру нашел тех кто матчится по стеку, запросил 10-30 портфолио, прозвонил рассказал про задачу, побеседовали пригласил на свидание.. Тьфу ты, на свидание говорю мальчишка, на работу конечно же.

И никакой стартап не нужен, все уже есть 😁

А если захочется сделать мега-супер-дупер-сервис то можно сделать сайт с витриной разработчиков, их стеком и портфолио, и статусом свободен-занят, готовность выйти на работу и цену поездки.. «машина приедет через 10-минут, поездка займет пол.часа», можно даже что‑то типа Uber замутить (или типа Tinder). А с другой стороны сервиса разработчикам будут прилетать заказы.

Если же компания захочет нанять себе «личного водителя», то можно пригласить «водителя» прямо во время поездки. Аналогия с сервисом знакомств еще интереснее 😁

Делюсь идеей — пользуйтесь, и обязательно пригласите меня на тест-драйв если сделаете, буду рад!

Можете считать что я ваш первый клиент, так что рынок есть :)

P.S. Я кстати говоря сейчас в ленивом поиске, открыт для предложений и новых возможностей, так что пишите в тг если что, обсудим сотрудничество: @alex_ku_san

P.P.S. Говорят что я изобрел Mercor. Из поиска: Стартап ИИ-рекрутинга Mercor привлек первые $100 млн и получил оценку в $2 млрд. Значит идея в целом интересная :)

Теги:
Всего голосов 4: ↑0 и ↓4-4
Комментарии2

Вообще, конечно, рынок сам себя отрегулирует и можно ему не помогать.

Просто в какой-то момент станет не хватать рабочих рук и бизнес начнет разваливаться.

Если повезет то Волки-разработчики вырастут за это время и затащат поставленные задачи. Если нет то придется таки найти способных для этого людей.

Те же кто реально на опыте за это время могут развиваться в смежных областях, экспериментировать с новыми технологиями и личными проектами, играми, стартапами о чем многие, как и я, давно мечтали но как-то руки не доходили..

Да и в конце-концов полочку прибить на кухне давно пора 😁

Тут же время для чтения книг, спорта, прогулок, творчества, хобби и свиданий..

Я вот стихи пишу например и Suno AI мне делает клубную музыку на их основе, мне нравится :)

Короче, наслаждаемся жизнью, качаем вторую профу, и ждем когда сами позовут.

А на момент когда позовут у нас уже будет прокачана 2-я профа, широкая душа (и кругозор), стабильная психика, любимые люди вокруг и экспертиза в новых технологиях пока они там с легаси копаются 😁

Разрушать монолитную скалу сложившегося рынка так себе идея, не лучше ли подождать пока сама развалится? Тем более что она уже трещит по швам.

В общем у этой ситуации есть свои минусы, и есть свои плюсы, сконцентрируемся на плюсах, а там жизнь покажет.

Благо в жизни есть и другие интересные дела и возможности.

Обнял 🤗

P.S. Я знаю что это не напрямую по теме моб.разработки, а около сложившейся ситуации в наеме в моб.разработке, ну и что? А где мне об этом писать как не в среде моб.разработчиков, частью сообщества которых я долгое время был? Так что пишу здесь и точка 😁

P.S. 2: Благодаря этому всему я опробовал Flutter на паре своих проектов и затем подсел на Compose Multiplatform. Сделал пару простых игр под мобилки в качестве эксперимента. Спроектировал маркетплейс как Avito от начала и до конца. Изобрел пару новых архитектурных решений. Придумал свой язык программирования и пилю среду разработки для него. Стартап запускал даже Structure Compositor для автоматической генерации кода по макетам. Пробую и экспериментирую с возможностями ИИ. Научился готовить - это прикольно, мне прям нравится. Ой, еще работ несколько разных перепробовал, начал больше гулять на природе, да много всего..

В общем живу насыщенной жизнью философа и любителя жизни, почти как в отпуске только за свой счет 😁

Теги:
Всего голосов 3: ↑1 и ↓2-1
Комментарии1

Давайте помечтаем или как я вижу адекватный мир трудоустройства в будущем:

1. Соискатель проходит собеседование, в котором раскрываются его ключевые компетенции и владение конкретными инструментами в рамках этих ключевых компетенций, а результат собеседования действителен в течении года.

Для разработчика моб. приложений например нужно подтвердить что ты можешь делать моб.приложения и что ты можешь делать их с использованием Jetpack Compose (выбрал пример из своей сферы Android-разработки потому как она мне близка, можно провести аналогию для других сфер). Понятно что ключевых компетенций и инструментов для их применения может быть больше.

Собеседование проходит в рамках любой компании которая возьмется это собеседование провести. Ключевые компетенции и инструментарий для каждой компетенции обговариваются перед собеседованием. Если соискатель и работодатель совпадают по ключевым компетенциям на 80% и более, и по конкретному инструментарию на 60% и более - проводится собеседование.

Для этого работодателю следует определить список ключевых компетенций для заполняемой должности и список инструментов для каждой компетенции, и предоставить их соискателю.

А соискателю следует ознакомиться с этим списком и решить хочет он пройти это собеседование и работать применяя эти компетенции и инструменты или нет.

Во время прохождения собеседования записывается видео которое можно свободно использовать и распространять для любых целей, будь то подготовка к собеседованию, разрешение спорных ситуаций, переиспользование видео собеседования для устройства на работу в другие компании.

Результатом собеседования является видео встречи и это видео может быть использовано для устройства в любую компанию без прохождения дополнительны собеседований.

Видео действительно 1 год, через год компании вправе запросить пройти собеседование снова.

Видео доступно как сотруднику так и компании, так и любым другим компаниям когда соискатель в поиске работы.

Соискатель имеет право запросить повторное собеседования через 1 месяц после прохождения предыдущего. Тогда предыдущий результат собеседования заменяется новым. (1 месяц между собеседованиями можно затратить на подготовку и освоение тем по которым показал слабый результат, чтобы его улучшить)

Практика переиспользования результатов хорошо зарекомендовала себя в разработке, так давайте перенесем этот опыт и в сферу трудоустройства. Это позволит сохранить время, нервы и деньги как компаниям так и сотрудникам.

2. Работодатель предлагает зарплату соискателю, такую какую считает нужной и возможной исходя из своих рисков и возможностей.

Не пытается выведать зп ожидания у соискателя. Не пытается прогнуть соискателя на более низкую зарплату.

Просто предлагает свои условия, как владелец бизнеса.

Соискатель соглашается на эти условия или нет.

Предложение оффера и согласование ЗП тоже происходит при личной встрече. Записывается на видео и может быть переиспользовано как соискателем так и компанией.

Работодатель имеет право предложить новый оффер через 7 дней. (Эти 7 дней можно затратить на обдумывание стратегии бизнеса и согласование бюджета)

Соискатель в решении о ЗП руководствуется своими реалиями и возможностями рынка.

3. Соискатель может найти работу на сайте компании без использования сторонних сервисов.

Каждая компания выставляет в открытый доступ список вакантных мест (3 разработчика, 2 дизайнера и т.п.)

Так же компания выставляет список людей их контакты и видео-результаты тех которые уже собеседуются на должность. (Так процесс наема будет открытым и наглядным, это так же позволит найти свободные места, поможет избавиться от чрезмерного наплыва соискателей, и поможет подготовиться соискателям к собеседованию)

Вот как-то так, такие мечты :)

Я думаю это позволит изменить ситуацию на рынке труда в лучшую сторону, на пользу и сотрудникам и компаниям, а что думаете вы?

P.S. Вообще конечно лучше вообще собеседования отменить. Давать на выбор: сделать ТЗ или отправить портфолио с проектами. А собеседования проводить только с целью знакомства.


Теги:
Рейтинг0
Комментарии12

Ближайшие события

Почему азиатский UX работает по другим законам?

Почему западные интерфейсы стремятся к минимализму и упрощению, а азиатские, напротив, демонстрируют переизбыток информации? Почему в азиатских культурах, особенно в Восточной Азии, пользователи привыкли к большому объему визуального контента и считают важным иметь доступ ко всей необходимой информации сразу, а небольшое количества информации или выбора может вызвать недоверие? Почему то, что может показаться хаосом для европейца, для азиата — удобный и информативный интерфейс? 

Если вы тоже задаете эти вопросы, то статья «Как проектировать интерфейсы по азиатски: холистически и беспощадно» точно для вас! Расскажем чему западным и российским дизайнерам стоит учиться у WeChat, Naver, KakaoTalk, Alipay, Rakuten и TaoBaо.

Как проектировать интерфейсы по азиатски: холистически и беспощадно
Почему западные интерфейсы стремятся к минимализму и упрощению, а азиатские, напротив, демонстрируют...
habr.com

Если хотите выйти за границы привычных паттернов и понять, как строится неочевидный, но очень эффективный UX восточных продуктов — обязательно прочтите!

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Проблема: Кадровый голод по специалистам, и при этом рекордные количества откликов на вакансии.

Причина: Плохая воронка наема специалиста (по аналогии с воронкой продаж, хорошие воронки способствуют продажам, а плохие нет), читай как - существующий процесс наема не помогает нанять специалиста, притом что специалистов на рынке более чем достаточно.

Общее решение: Изменить процесс наема так чтобы он помогал нанять специалиста для решения задач бизнеса.

Конкретные варианты решения:

  1. Использовать зарекомендовавшие себя решения в других воронках\процессах получения чего-либо. Например сарафанное радио и нетворкинг, кумовщину и рефералки, при этом отказаться от существующих фильтров в пользу доверия на старте.

  2. Устранить причину мешающую текущему процессу наема. Например сократить цепочку ЛПР-ов на пути соискателя до оптимума.

    (Сейчас это авто-скрипт, эйчар(или ряд эйчаров), собеседующий специалист(или ряд специалистов), представитель команды(или ряд представителей), опционально тут еще какие-то посредники, и вот тут уже можно выйти на работу и работать 😁. Причем на каждом этапе у лже-ЛПР-ов есть цель отсеять человека на основании формального фильтра. Тогда как лучшие работники обычно "неформалы" ибо они про работу работать как Стив Возняк, а не про продукт(себя) продавать как Стив Джобс. Очевидно что не каждая птица долетит даже до середины.. 😢)

    Оптимум - это ван ту ван, один ЛПР-соискатель на одного ЛПР-нанимателя. Собеседовать можно сколько угодно, но в конце один ответственный человек собирает всю информацию в кучу (и это не оценки и выжимки специалистов, а прям сесть и посмотреть портфолио, видео собеседования, пересказ нейронки прочитать как минимум по этому видео, переписку, на свою текущую ситуацию по задачам и срокам посмотреть и т.д.) и на основе всех имеющихся данных принять полноценное решение.

    ЛПР - это тот кто принимает решение что считает лучшим на этот момент, а не тот который работает по прописанному скрипту (иначе это не ЛПР, а человек которого настоящий ЛПР назначил отрабатывать строго по скрипту 😜).

  3. Устранить еще одну причину мешающую процессу наема. Например монолитность условий для прохождения собеседования. Можно искать пол жизни рыцаря на белом коне, до момента когда ни конь ни рыцарь уже будут не нужны, а можно взять то что само приползло и докрутить его под свои хотелки уже здесь и сейчас (то что само приползло должно быть согласно на докрутку, чтобы ни одно живое существо не пострадало в процессе наема 😁).

P.S. Все 3 варианта решения на самом деле про одно и то же, только заход с разных сторон: убрать не то что мешает обрабатывать заявки на чиле, в пол уха, левой пяткой, а убрать то что действительно мешает нанять сотрудника для решения конкретных задач. (Да стало много спама, ну и что? Разве то что много спама говорит о том что среди спама нет специалистов способных делать работу? Нет. Как раз таки в этом и заключается задача\работа нанимателя - нанять сотрудника в этих конкретных условиях. Ну да, придется поработать. Соискатель, наниматель и работодатель в одной лодке как ни крути, если кто-то не хочет грести, то далеко ли уплывет такая лодка?🛶)

Хорошего дня, наема и трудоустройства!

Обнял 🤗

Теги:
Всего голосов 7: ↑4 и ↓3+1
Комментарии2

Baidu представила ERNIE X1.1 — модель рассуждений уровня GPT-5 и Gemini 2.5 Pro

На конференции WAVE SUMMIT 2025 китайская компания Baidu анонсировала ERNIE X1.1 — обновленную модель рассуждений с существенными улучшениями в точности, следовании инструкциям и агентских возможностях. Модель превосходит DeepSeek R1-0528 и сопоставима с топовыми решениями от OpenAI и Google.

Технические улучшения

ERNIE X1.1 демонстрирует значительный прирост производительности относительно предыдущей версии. Фактическая точность выросла на 34.8%, следование инструкциям улучшилось на 12.5%, а агентские способности — на 9.6%.

Архитектурные особенности:

  • Построена на базе мультимодальной модели ERNIE 4.5

  • Использует итеративную гибридную систему обучения с подкреплением

  • Объединяет смешанное reinforcement learning и итеративную самодистилляцию

  • Поддерживает контекст 128K токенов

Производительность в бенчмарках

По результатам множественных тестов ERNIE X1.1 превосходит DeepSeek R1-0528 в общей производительности, показывая явные преимущества в ряде задач. Модель работает на одном уровне с такими топовыми решениями как GPT-5 и Gemini 2.5 Pro.

Модель показывает выдающиеся результаты в широком спектре задач: создании контента, логических рассуждениях, математических вычислениях, генерации кода и использовании инструментов.

Доступность и интеграция

ERNIE X1.1 доступна через несколько каналов:

  • ERNIE Bot — веб-интерфейс на ernie.baidu.com

  • Wenxiaoyan — мобильное приложение Baidu

  • Qianfan MaaS — платформа Models-as-a-Service для корпоративных клиентов и разработчиков

Параллельно с ERNIE X1.1 компания открыла исходный код модели ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking — легковесной MoE-модели с 21 миллиардом общих и 3 миллиардами активных параметров.

Экосистема PaddlePaddle

Развитие ERNIE X1.1 происходит в контексте расширения экосистемы PaddlePaddle. На данный момент экосистема PaddlePaddle-ERNIE обслуживает 23.33 миллиона разработчиков и 760,000 предприятий.

Новые инструменты включают:

  • PaddlePaddle framework v3.2 с улучшениями обучения и совместимости

  • ERNIEKit для разработки фундаментальных моделей

  • FastDeploy v2.2 для эффективного развертывания

  • Научные тулкиты PaddleCFD и PaddleMaterials

Baidu Comate 3.5S

Одновременно с ERNIE X1.1 представлена обновленная версия ИИ-помощника для программирования Baidu Comate 3.5S. Система поддерживает более 10 миллионов разработчиков, а внутри Baidu 45% нового кода теперь генерируется ИИ.

Новая версия усиливает возможности мульти-агентного сотрудничества, позволяя одному разработчику достигать продуктивности целой команды.

Конкурентная позиция

ERNIE X1.1 позиционируется как прямой конкурент западных моделей рассуждений. Baidu делает ставку на сочетание высокой производительности с локализацией под китайский рынок и требования регуляторов.

Преимущества модели:

  • Конкурентоспособная производительность с глобальными лидерами

  • Интеграция в экосистему китайских облачных сервисов

  • Поддержка специфичных для региона задач и языковых особенностей

  • Соответствие местным требованиям по данным и безопасности

Релиз ERNIE X1.1 демонстрирует способность китайских технологических компаний создавать модели мирового уровня и конкурировать с ведущими американскими разработчиками ИИ.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+3
Комментарии0

Решил посмотреть курс по обучению нейросетям, и вот что я осознал:

Курсы по нейросетям - это по прежнему бизнес продающий курсы.

Продажи курсов - это по прежнему продажи курсов, работают через хайп, возможности и боли, рассказывают истории по типу "Путь героя".

Само же обучение работе с нейросетями не требует какого-то специального обучения.

По сути работа с нейросетями требуют прокачать три навыка: давать понятный запрос, понимать результат, внедрять полученный результат для решения своей задачи.

По сути ничего не изменилось, только раньше все это относилось к людям, программам и сервисам, а теперь еще и нейронки добавились.

Шаги те же: выбираю задачу что хочу решить, декомпозирую(выбираю ряд маленьких шагов), делаю эти шаги сам или ставлю/делегирую задачу кому-то(человеку, гуглу, программе, сервису, нейросети), получаю и обрабатываю результат, перехожу к начальному шагу.

Скорость получения результата стала сильно выше, и инструменты новые появились, просто надо привыкнуть к таким скоростям и к таким инструментам.

В общем не надо особо чему-то новому учиться.

Просто делай то что делал до этого, только с использованием новых AI инструментов.

В своей предметной области, в своей теме, для своих задач.

Вот и всё :)

P.S. Основная польза курса как мне кажется - это история "Путь героя", которая подсвечивает варианты как это может быть и дает новую инфу(для кого-то), которая может подсветить какие-то новые инструменты. Все это есть как в платных курсах так и в свободном доступе. Ну еще автор работал над структурой. Но в жесткой структуре есть как свои плюсы, так и свои минусы.

Я за то чтобы бизнес(пусть даже и на курсах) зарабатывал, при этом я за то чтобы мне это было выгодно, у меня тут свой "бизнес" относительно себя :). Так что никого не осуждаю, ничего не советую, пусть каждый сам для себя решает что ему делать и как. Мои посты - это мои размышления, диалоги с собой и структурирование полученной информации в моем исполнении :)

Теги:
Рейтинг0
Комментарии3

LLM умрут, а бизнесы на API рухнут⁠⁠

35 лет подряд Янн Лекун угадывает повороты в ИИ.
В 80-х он говорил про распознавание изображений, в нулевых - про нейросети, в 2016 - про самообучение.
И вот сейчас он заявляет самое радикальное: LLM в том виде, в каком мы их знаем, мертвы.

Проблема не в данных и не в мощности, а в архитектуре.
Каждый токен чуть сдвигает модель в сторону, и чем длиннее вывод - тем выше шанс галлюцинаций. Никакие терабайты и GPU это не спасут.

А теперь подумай, сколько сейчас продуктов держится только на API OpenAI.
Чат-боты, резюмирование документов, генерация текстов.
Все эти проекты живут лишь потому, что можно позвать API.

Но новая волна придёт не от «больше параметров», а от моделей, которые учатся «как дети»: через видео, восприятие и понимание мира.
И тогда поддерживать бизнес на API старых LLM станет бессмысленно. Новые модели будут быстрее, точнее и дешевле.

Лекун прямо говорит: закрытые модели исчезнут, открытые и распределённые — победят. Meta уже вкладывает $20 млрд в перестройку стратегии. Сроки короткие: 3-5 лет до первых моделей мира, и около десятилетия до ИИ уровня человека.

Для корпораций это вызов. А для indie-hacker’ов - шанс.
У больших игроков всё завязано на старых API и инерции.
А у нас есть свобода пробовать новое. Пет-проекты — это маленькие лаборатории, где можно тестировать идеи будущего и учиться жить «после LLM».

Когда рынок перетрясёт, выиграют те, кто уже умеет мыслить продуктом, а не строками API.

Я как раз пишу о своих экспериментах в инди-хакинге и пет-проектах у себя в телеге 👉 https://t.me/debug_leg

Теги:
Рейтинг0
Комментарии2

Недавно у нас в университете ИТМО прошел форсайт, посвященный видению развития отдельных направлений искусственного интеллекта на ближайшее будущее. Были приглашены эксперты из Индии и Китая, которые рассказали о развивающихся в их странах направлениях ИИ. В том числе выступали и наши эксперты.

Мне тоже удалось выступить. Я рассказывал о временных рядах, а именно о «изощренных» методах их прогнозирования и генерации на основе физически-информированных нейронных сетей. По этому поводу можно обратиться к другим моим статьям на хабре или в блоге.

Вот к каким трем основным направлениям развития ИИ в ближайшие 5-10 лет пришло большинство экспертов:

1. Вопросы эффективности. Развитие современных методов активно порождает вопросы эффективности как программного обеспечения, так и аппаратного обеспечения («железа»). Сейчас создают очень большие модели, для обучения которых требуются тысячи видеокарт. Для инференса этих моделей требуется меньше ресурсов, но это все равно затратно. Сейчас, например, актуальны методы квантизации больших моделей. В этой области ведется много исследований. Также ученые ищут подходы к более эффективному использованию железа, например, как оптимальнее оркестрировать поток задач.

2. Биологически правдоподобные модели. Вторым направлением можно выделить построение новых моделей машинного обучения на основе принципов работы биологических нейронных сетей. Наш мозг очень эффективно обрабатывает входящую информацию: в каждый момент времени активируются не все нейроны сразу, а только те, которые нужны для текущей задачи. Кстати, если бы работали все нейроны одновременно, то в голове возник бы шум, и мы не смогли бы сконцентрироваться на чем-то одном.

А в классических нейронных сетях все не так — там задействуются все нейроны одновременно. Исключением являются модели Mixture of Experts (смесь экспертов). Их принцип работы можно вообразить так: представьте, что вы задаете нейронной сети вопрос по математике. Очевидно, что в данный момент не нужно задействовать знания по биологии, истории и т.д. В MoE есть специальный блок — маршрутизатор (router) — который отвечает за перенаправление запроса к тому или иному «эксперту». Конечно, он может направить запрос сразу к нескольким экспертам, если вопрос затрагивает разные области знаний.

На практике нет такого явного тематического разделения экспертов, обычно они подбираются и обучаются самостоятельно для наилучшей генерации той или иной последовательности. И обычно эксперты активируются не для всего запроса целиком, а для отдельных токенов (например, слов) внутри этого запроса.

В общем, направление верное, собственно все чат боты сегодня строят на этой архитектуре. Однако в реальном биологическом мозге эта система представляет собой гораздо более сложную структуру. В мозге взрослого человека около 86 миллиардов нейронов и на каждом нейроне может быть от 5 до 10 тысяч синаптических связей. Как можно понять, плотность связей в нашем мозге чрезвычайно высока.

3. Фундаментальные мультимодальные модели и новая математика. 

Наконец, последнее направление связано с созданием не просто языковых моделей, а фундаментальных моделей, работающих с разными модальностями (типами данных). На самом деле, любую информацию можно свести к языку — даже математические формулы можно просто описать словами. Однако в этом направлении предлагается переосмыслить текущие подходы и развивать модели с новой математикой для описания этих различных модальностей.

Также до сих пор нет единого математического обоснования нейронных сетей, лишь отдельные области и лишь отдельная математика. А когда будет единая теория не ясно.

В общем, есть куда двигаться. А как вы считаете какие направления появятся или переосмыслят в ближайшее 5-10 лет? Пишите комментарии, будет интересно почитать.

Мой блог: kirill_zakharov_blog

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии0

Сможет ли ИИ заменить юристов? Ответ — нет. И вот почему

Привет! На связи Егор Ярко, PR-директор «Технократии». Возможно, вы уже встречали наши материалы про ИИ в ленте Хабра — статьи, аналитические обзоры, новости. Теперь мы пошли дальше: делаем не только тексты, но и видеоролики по самым интересным темам.

Сегодня мы опубликовали сжатый пересказ нашего исследования о развитии индустрии LegalAI — технологий, которые автоматизируют работу юристов. Мы разобрались, насколько глубоко нейросети уже проникли в юридическую рутину и способны ли языковые модели вообще оставить юристов без работы.

Если удобнее смотреть на VK.Video, где мы тоже выложили выпуск.

Буду рад конструктивной критике — этот формат для нас пока новый, и обратная связь действительно помогает делать его лучше.

А ещё рекомендую подписаться на:

Спасибо, что дочитали! Отличной пятницы и до встречи на Хабре 👋

Теги:
Всего голосов 3: ↑1 и ↓2-1
Комментарии0

Вклад авторов