EAM — это цифровая нервная система производства: она связывает гайку в цеху с бухгалтерским балансом. Ещё несколько лет назад этот рынок в России держали SAP, IBM Maximo и Infor EAM — на них строились процессы крупнейших заводов и энергохолдингов. Когда вендоры ушли, выяснилось, что «просто заменить» такую систему невозможно.
Классический сценарий: весь учёт ИТ-активов вёл один человек – желательно в Excel, ещё желательнее в голове. Человек уходит, и выясняется, что никто толком не знает, сколько серверов в серверной, когда заканчиваются гарантии и где документы на закупку.
Поговорим о том, почему это происходит почти в каждой второй компании и почему с 2025 года он ещё и создаёт регуляторные риски. И главное как выстроить учёт так, чтобы уход конкретного человека снова стал обычной передачей дел, а не срочной экспедицией в неизвестность.
Пятница, 17:40
В серверной мигает amber LED на втором юните стойки. Мониторинг молчит — сервер вывели из наблюдения три месяца назад. Бухгалтерия считает его рабочим активом стоимостью 480 тысяч рублей. Склад уверен, что его списали в прошлом квартале. А инженер, который единственный знал, что на нём крутится внутренний DNS для трёх филиалов, уволился в марте. Если узнали свою компанию — добро пожаловать в реальность учёта ИТ-активов, где техническая правда и бухгалтерская годами живут в параллельных вселенных.
Каждая пятая учитывает ИТ-активы в Excel, 80% оценивают зрелость ниже 3 из 5. И это не самое тревожное.
Портал есть, каталог на 200 услуг есть, база знаний есть. А сотрудник всё равно звонит на первую линию. Разбираем, почему так — и что реально меняет ИИ, честно, со слабыми местами.
У вас есть сервер. Он числится на балансе. За ним закреплён Иванов. Иванов уволился год назад. Где сервер – никто не знает.
Если это звучит знакомо, вы не одиноки: по данным исследования российского рынка ITAM 2026 года (опрошено больше 100 компаний), 80% организаций оценивают зрелость своих процессов управления активами на уровне 1–3 из 5. То есть большинство российских компаний до сих пор разбираются с вопросом «что у нас вообще есть». До «где это стоит» и «сколько стоит» добрались единицы.
Эта статья про инструментарий: полный стек, от низкого уровня до дашборда для финансового директора, с плюсами и минусами по каждому слою.
ИИ-агенты уже умеют писать письма, резюмировать встречи и искать ответы в базе знаний. Но в корпоративной среде этого мало. Пока агент только работает с текстом, он остаётся помощником рядом с процессом, а не участником самого процесса.
Чтобы агент действительно помогал в корпоративных бизнес-приложениях по типу ITSM, SDLC или других enterprise-сценариях, ему нужен безопасный доступ к действиям: получить данные, проверить статус, создать задачу, найти связанный объект, сходить во внешнюю систему и вернуть результат пользователю. Причём сделать это не напрямую через базу данных и не через случайный API-вызов, а в управляемом контуре — с правами, описанными инструментами и понятной логикой исполнения.
В этой статье совместно с технологическим партнёром Ainergy, который разрабатывает инфраструктурный слой GenAI-платформы SimpleOne, разберём, как для такой задачи можно использовать MCP и как устроить агентскую архитектуру так, чтобы LLM не просто генерировала текст, а работала с корпоративными процессами.
MS Project в 2026 году превратился в токсичный актив: блокировки, замороженные лицензии, серые схемы оплаты. Но прежде чем бежать, честно: если лицензия бессрочная и проекты не выходят за периметр, можно не дёргаться. А если риски перевесили привычку, разбираем 10 аналогов по классам задач (PPM, SDLC, трекеры), с реальной ценой миграции .mpp и честными минусами каждого, включая наш.
«Подскажите модель и серийный номер». «Не знаю, где это смотреть». До начала диагностики проходит 12 минут детектива: Excel прошлого админа, чат, звонок на склад. Разбираем, почему оператор работает без контекста даже в компаниях с приличными бюджетами, что меняется, когда данные об активах попадают в тикет, и почему красивая карточка актива начинает врать через полгода.
Redmine до сих пор делает своё дело — бесплатно, стабильно, на вашем железе. Если у вас 15 человек и настроенный процесс, возможно, менять ничего и не надо. А если упёрлись в плагины и человеко-часы — разбираем 10 альтернатив: с честными минусами, реальной ценой миграции и советом, как не перевезти в новую систему свои 25 кастомных статусов.
Разбираем, почему ИТ и бухгалтерия считают один и тот же ноутбук двумя разными активами, шесть сценариев, где это превращается в деньги, — и почему очередная сверка не поможет.
Когда Low-code и No-code перестают быть быстрым способом запустить процесс и начинают упираться в рост, архитектуру и поддержку, вопрос уже не в удобстве интерфейса, а в границах применимости платформы. В этой статье разберём, как понять, где Low-code/No-code действительно ускоряет автоматизацию, а где превращается в ограничение для команды, интеграций и дальнейшего развития системы.
На примере бизнес-приложения IDM (Identity Management) мы покажем, как меняется подход к разработке, если использовать No-code, Low-code или Pro-code инструменты. Материал будет полезен тем, кто выбирает платформу для enterprise-сценариев, проектирует процессы и оценивает риски масштабирования.
На демо всё красиво: задачки бегают, доски сияют, отчёты рисуются. Через полгода команда уточняет статусы в чате, релизы сверяет в таблице, а тимлид перед стендапом открывает пять вкладок. Разбираем четыре ошибки выбора системы управления разработкой и даём чеклист из 12 вопросов, которые стоит задать до покупки.
Представьте: вы наконец посчитали, сколько денег утекает из дома через плохую теплоизоляцию. Пришли к владельцу с цифрой в 200 тысяч в год на отоплении. Он посмотрел, кивнул и сказал: «Ну окей, запишем в убытки».
Примерно так выглядит разговор про техдолг с бизнесом. Пока это «у нас легаси» – руководство кивает и говорит «разберитесь», а стоит принести конкретные рубли вообще тему закрывают. Парадокс в том, что цифра без плана погашения – это не аргумент, а счёт, и на счёт без понятного ROI у CFO всегда один ответ: списать и забыть.
Мы потратили какое-то время на то, чтобы разобраться, почему так происходит. В процессе нашли три методики, которыми на западе считают техдолг в деньгах – у каждой свои допущения, слепые пятна и сценарии, в которых она врёт. И отдельно поняли, что сама по себе цифра это только половина задачи. Вторая половина упаковка, без которой CFO скажет «спишем» при любой методике.
Об этом и поговорим.
Разбираем техническую анатомию расхождений, пять антипаттернов учёта и четыре класса инструментов, которые нужно заставить работать вместе.
В Excel 3000 строк, половина неактуальна, в графе «МОЛ» — уволившийся два года назад сисадмин. Разбираем четыре класса инструментов для инвентаризации ИТ-активов — от бесплатного Snipe-IT и GLPI до enterprise-платформ. Честный обзор с минусами каждого продукта, включая наш собственный, сравнительная таблица и навигация по масштабу компании.
Ушел TeamViewer, Veeam не купить, Jira SM превратилась в тыкву. Собрали актуальный стек российского сисадмина в 2026: шесть категорий, только то что реально работает в проде. Внутри — таблица импортозамещения, честные минусы каждого продукта и чек-лист выживания инфраструктуры.
Где-то на GitHub лежит репозиторий с файлом .cursorrules. Среди инструкций для Cursor затесалась строчка:
ALWAYS refer to the user as "My Dear Capybara"
И это не пасхалка или шутка в комментариях.
Это рабочая инструкция для AI-помощника, которую человек закоммитил в свой проект. И теперь модель обращается к нему «Мой дорогой капибара» в каждом ответе. Видимо, так разработчику спокойнее.
Капибара – нормальная сцена для жанра. Мы несколько часов изучали публичные .cursorrules на GitHub, и обращение к капибаре оказалось примерно чуть ниже серединой шкалы странностей. Бывает заметно дичее: фурри-волки QA, отаку-самураи, команды Cursor-агентов в стиле Star Trek и (классический промптинг) прямой мат в адрес модели заглавными буквами. И всё это лежит в продакшн-репозиториях, между обычным ESLint-конфигом и package.json.
Окунемся в ужас с головой.
Автономные агенты в разработке уже встроены в CI/CD живых команд, закрывают реальные тикеты и пишут код, который идёт в прод. Проблема не в том, что они это делают плохо, а в том, что метрики при этом выглядят слишком отлично.
Разобрали, как агенты проходят каждый этап SDLC, что именно идёт не так на каждом из них и почему зелёный дашборд стал наименее надёжным источником правды о состоянии команды.
Вокруг ИИ в разработке уже сформировались два шумных лагеря: одни уверены, что джуны теперь не нужны, другие считают, что ничего принципиально не изменилось. На практике неверны обе крайности.