Вайбкодинг — это когда ты не столько пишешь код, сколько раздаёшь указания LLM, а она уже что то генерит, а ты максимум подправляешь по месту. Еще совсем недавно можно было только улыбнуться, при разговоре о таком сценарии. А сейчас смотрю вокруг — и как-то уже не до смеха. Вайбкодинг стал нормой: кто-то пишет промпты, кто-то генерит куски кода в GitHub Copilot, а кто-то вообще живёт в мире "сгенерируй мне сервис, который делает вот это".

Для джуна LLM — как мощный экзоскелет: помогает тащить задачи, которые он сам бы не вывез. Но экзоскелет не наращивает мышцы, вот в чем проблема. Он делает вид, что ты сильный. Новичок вместо того, чтобы проходить через боль чтения чужого кода, отладки, придуманных им самим кривых архитектур, отдаёт этот трудовой подвиг нейросети. В результате он решает задачи, но не растёт. Исследования уже показывают, что люди с ассистентом хуже понимают код, особенно если просто доверились генерации, а не пытались разобраться в концептах.

У сеньора - всё наоборот. У него есть уже паттерны в голове и насмотренность по стеку и LLM превращает его в мини команду.
Сеньор умеет:
🟣 сформулировать задачу так, чтобы ИИ не уехал в космос
🟣 проверить каждый кусок генерации на адекватность
🟣 собрать из кусочков работающую систему, а не библиотеку багов
И для них LLM бустер продуктивности и квалификации. Они закрывают шире, глубже и быстрее.

Теперь точка зрения CTO (вполне рациональная, кстати). Зачем мне давать типовую задачку джуну, если:
🔘 синьор с LLM сделает её в 3–5 раз быстрее
🔘 качество результата предсказуемее
🔘 джуну всё равно придётся долго объяснять, а потом переписывать за ним
Постепенно целый слой задач становится экономически невыгодно отдавать новичкам. Те самые скучные, но полезные задачи, на которых все мы когда-то учились. В результате в кривой развития компетенций образуется мёртвая зона. Есть "операторы LLM" - я умею нажимать кнопки в IDE и писать промпты и "волшебники" - которые могут с LLM практически все. А между ними - Чапаев и пустота - задачи этого уровня полностью съедены автоматизацией.

Если джун захочет сознательно развиваться и писать все руками, чтобы наработать себе опыт, то заведомо проиграет соседу, который будет вайбкодить. Его продуктивность будет меньше и выбор руководства будет не в его пользу. Нюанс в том, что через пару лет у него будет солидный фундамент и он перейдет в категорию "волшебников", а у соседа - потолок по квалификации. Но сейчас этого никто не видит и не понимает.

Один из вариантов развития событий таков:
🟣 Резкий дефицит реально сильных спецов, которые понимают, как работает система, а не только как писать промпты
🟣 Общее падение качества ПО: больше быстроклёпанного кода, больше скрытых багов, больше продакшена на костылях

Вот сижу и думаю, мы сможем поймать баланс или придём к миру, где чистых сильных инженеров станет кратно меньше, чем LLM волшебников?

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#AI #ChatGPT #разработка #мнения #продуктоваяразработка

Вышел новый технологический радар - Technology Radar от Thoughtworks, который во многом рассказывает нам о том, как жить, писать и эксплуатировать софт в мире агентов.
Три основным мысли:
6️⃣ Агенты и когнитивный бардак. Коллеги из Thoughtworks замечают, что с появлением код агентов и "специализированных помощников" мы начали бешено наращивать сложность, не успевая осмысливать, что вообще происходит в коде. Они вводят термин codebase cognitive debt — когда система меняется быстрее, чем мозг команды успевает построить ментальную модель. Отсюда все эти истории, когда маленький фикс в одном сервисе валит половину платформы, а разработчики стоят и не могут объяснить, что там вообще происходит
2️⃣ Возвращение старых добрых принципов под соусом ИИ. Очень понравилось - забудьте измерять эффективность по строкам кода из агента — DORы/DODы никто не отменял, и если lead time, частота релизов и MTTR не улучшаются, то вся ваша "ИИ продуктивность" — просто красивая иллюзия. Параллельно они отмечают значимость zero trust, тестируемости, аккуратного дизайна и прочих, незаслуженно забытых вещей
3️⃣ Агенты как новый слой риска и управления. Thoughtworks отмечает, что по настоящему полезные агенты должны иметь доступ ко всему (данные, прод, внешние API, коммуникации), но вот тут и начинается веселье с тем же zero trust и потоками данных. И к этому надо относится более чем серьезно, иначе прилетит и сильно.

Что надо будет еще обдумать и понять, как это влияет:
🌟 Все, что есть вокруг "context engineering", прогрессивного подмешивания знаний и навыков, вместо бесконечных AGENTS.md. Если все так и есть, то это прям ИМХО must have паттерн
🌟 Их скепсис к MCP и подходу, что предложить агенту нормальный CLI иногда полезнее, чем заворачивать всё в модный протокол
🌟 Акцент на измерении "качества коллаборации с агентами", а не скорости генерации кода — как это соотносится с реальностью больших команд

В общем надо обдумывать инженерные практики под мир, где агенты — штатные участники команды, чтобы не получить ИИ ускоренную версию всего того техдолга, от которого мы последние десятилетия героически пытаемся сбежать.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#AI #чтотампроchatgpt #data #архитектура

Сегодня смотрим отчёт SENSE за первый квартал 2026-го. Рынок ИТ специалистов в России объективно провалился. Эйфория роста тихо закончилась, компании перешли в режим скрытой (а некоторые и открытой) оптимизации: массовых увольнений конечно не видно, но вакансии редеют, резюме на hh.ru — 22,9 на одну позицию, индекс вдвое выше кризисного. Несмотря на то, что ключевую ставку подотпустили, но она все еще давит бизнес. Все жмут ФОТ, перераспределяют роли и ставят на ИИ, чтоб сократить штат на 20–30% без шума.

Медианная зарплата по рынку скатилась с 370к (Q3 2025) до 350к net (-5,4%), вилки сжимаются везде — прощайте жирные офферы. Число вакансий в феврале подскочило, но к марту снова произошел спад, конкуренция зашкаливает, стартапы не выживают, фокус на эффективность.

Про динамику:
🌟 Кто еще держится - ИБ и 1C — вечные фавориты последних лет из-за дефицита и импортозамещения, их не трясёт
🌟 Просели по ЗП - системные аналитики, ручные тестировщики
🌟 Выросло число вакансий с требованиями знания ИИ на уровне продвинутого промптинга, создания агентов, понимания многошаговых сценариев итд. Остальные - в топку
🌟 Новые бизнесы в ИТ появляются, но требования жёстче — устойчивость модели на первом месте
🌟 Удалёнка уходит, оффлайн возвращается, особенно в регионах, как в старые добрые времена

В общем - на рынке труда все сложно. Боюсь, что просто сидеть и ждать, что пролетит мимо - ИМХО не стоит. Тут либо уходить в безнадежный долгий поиск на сложном рынке, либо учить ИИ, чтобы перейти в другую категорию. Компании не рубят топором, но точечно режут издержки, а рынок адаптируется под текущую ситуацию.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#рыноктруда #HR #подбор #ИТ #новости

Сегодня смотрим распоряжение Правительства РФ №360-р от марта этого года — ERP-системы официально приравняли к объектам критической информационной инфраструктуры (КИИ). В списке для кого это обязательно пока — химия, металлургия, горнодобыча, ракетно-космос и оборонка. Ритейла там нет. Но я бы посоветовал начинать читать документ сейчас — потому что под пресс попадает сам класс систем ERP, а не только конкретная отрасль.

Что меняется:
🖇 Обязательное категорирование ERP-системы
🖇 Дополнительные средства защиты на уровне платформы и инфраструктуры
🖇 Обязательный аудит у ФСТЭК или ФСБ
🖇 Переход с SAP и Oracle на отечественные аналоги является обязательным

Штрафы: 1,5 млн руб — за непредоставление данных о категорировании. 200 тыс. руб — за эксплуатацию без лицензии. До 2 млн руб или лишение свободы на 6 лет — за нарушения, повлекшие ущерб свыше 1 млрд руб.

А теперь смотрим на крупных федеральных ритейлеров. У каждого есть свои логистические комплексы, производственные мощности, импорт и таможня. И всё это как правило сидит в едином ERP-контуре. Формально под КИИ ритейл-периметр не попадает, но это пока. Слишком много пограничных кейсов: маркетплейсы стали системообразующими, СТМ и готовая еда — это уже производство, логистика крупных федералов критичнее иных промышленных систем.
Вопрос - сколько времени оставят компаниям на переход, если за ритейл возьмутся всерьез.

Что делать ИТ руководителям прямо сейчас:
🖇 Провести инвентаризацию связей ERP с производством, логистикой и потоками данных
🖇 Заложить логическую, а лучше физическую сегментацию модулей, потенциально попадающих под КИИ
🖇 Ускорить план миграции с SAP/Oracle на что-то скрепное
🖇 Включить требования ФСТЭК в roadmap архитектуры, даже если ваша компания пока не в списке КИИ-отраслей

ИМХО, кто сейчас закладывает правильную сегментацию архитектуры — дешевле пройдёт миграцию и аудит потом. Остальные побегут переделывать в авральном режиме — а это всегда дороже, чем спланировать заранее.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#архитектура #ИТбез #импортозамещение #закон #ритейл

Посмотрим на кейс канадского ритейлера Canadian Tire — компания подтвердила утечку данных 38,3 млн клиентов из БД екома. Под удар попали бренды Canadian Tire, SportChek, Mark's/L'Équipeur и Party City — одна база работала на четыре сети. Это, считай, всё взрослое население страны (взрослых канадцев ~32 млн), с учётом дублей, бывших клиентов и иностранцев. Кейс показательный — и тем, как атаковали, и тем, что и как утекло и не утекло.

Подробности:
🖇 Инцидент обнаружили 2 октября 2025-го и уязвимость быстро закрыли. А публично данные всплыли в Have I Been Pwned 25 февраля 2026 — после почти 5 месяцев тишины
🖇 Утекли: ФИО, телефоны, адреса, пол, даты рождения, хеши паролей, у части клиентов — тип карты, срок действия и маскированный PAN
🖇 НЕ утекли данные Canadian Tire Bank и программы лояльности Triangle Rewards — они были изолированы в отдельных контурах. Респект архитекторам
🖇 Это был НЕ ransomware и НЕ malware. Расследование указывает на конфигурационную ошибку, инсайдера или 0day — то есть тихий слив, без шумных атак и феерверков

> 86% email-адресов из этой утечки уже всплывали в предыдущих утечках. Для большинства жертв Canadian Tire — далеко не первая компания, потерявшая их данные.

Что можем забрать себе из этого кейса, о чем стоит подумать:
🖇 изоляция платёжного контура и контура лояльности от контура екома — рабочая стратегия. Один периметр упал, два других выжили.
🖇 PBKDF2 как алгоритм хеширования паролей — это разумный выбор, сильно осложнивший атакующим жизнь, в отличие от более старых алгоритмов
🖇 Мульти-бренд на общей БД — это компромисс бизнеса и ИБ: один аналитик хочет видеть всех клиентов, но и атакующий тоже хочет видеть всех. Тут надо очень аккуратно делить роли доступа и не складывать всё про всех в одно место

Ну и тишина в 5 месяцев. Технически инцидент закрыли быстро, но коммуникация с клиентами и регуляторами явно тормозила. Это типовой паттерн крупных компаний: все пофиксили, а юристы и пиар ещё думают. ИМХО, в эпоху, когда HIBP всё равно подсветит факт за вас, разумнее закладывать в реакцию на инцидент не только техническое восстановление, но и готовые шаблоны коммуникации. Иначе про вас расскажут раньше, чем вы — и в не факт, что в выгодном для вас свете.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#ИТбез #кибербезопасность #архитектура #ритейл #еком

Апрельский обзор рынка труда от ХХ. Главный показатель — hh индекс = 10,3 (отношение активных резюме к активным вакансиям). По сравнению с мартом - снижение индекса на 1.1 пункт.
По собственной шкале ХХ это уверенный «рынок работодателя» — вторая по жёсткости категория из пяти, в которой мы находимся уже приличное количество времени.

Тренд изменений индекса пугает сильнее апрельской цифры:
Апрель 2023 – 4.0
Апрель 2024 – 3.3, острый дефицит сотрудников, рынок соискателя
Апрель 2025 – 5.6
Апрель 2026 – 10.3, острый дефицит работы, рынок работодателя. х3 за два года

Год к году: активных вакансий стало меньше на 25%, активных резюме увеличилось на +36%. Медиана предлагаемой зарплаты (средняя зарплата по палате) — 84 000 ₽ (−800 ₽ к марту), ожидаемая — 80 000 ₽. Фокусы математики - получается, что работодатели предлагают больше, чем просят соискатели. А серьезно - воронка найма впервые за долгое время работает не на ажиотаже, а на реальной экономике.

Мантра, которую уже, по-моему, захардкодили в отчет:

Рынок труда смещает фокус с оперативного реагирования, гиперспроса и массового найма на стратегическое планирование, а также удержание персонала через его профессиональное развитие и внутреннюю ротацию кадров

Самое интересное — рынок раскололся и в одной и той же экономике одновременно живет несколько реальностей:
➡️ ИТ — индекс 22,6, вакансий −35% год к году. Конкуренция вдвое жёстче среднего по стране
➡️ HR и тренинги — вакансий −39%, рекордный спад. Кадровики первыми попали под собственный нож оптимизации. Цитата из РБК Про, 17.04 - "До 80% рутины в найме уже можно отдать нейросети, но системно это делают лишь 5–12% компаний". Собственно все, что вы хотели знать про оптимизацию HR.
➡️ Розничная торговля — индекс 3,3, у врачей 2,1, у поваров 2,9. Эти специалисты в дефиците и у них рынок соискателя

В общем, картина выглядит так - офисный сегмент проседает, линейный персонал по-прежнему в дефиците. Работодатель выигрывает в любом случае: и потому что выбор богатый и потому, что научились автоматизировать через ИИ то, что раньше делал человек. Задумываемся о слогане - "Не нанимай, если можно автоматизировать. Автоматизируй, если можно не нанимать". Что делать тем, кто оказался внутри этой воронки — об этом отчёт hh.ru тактично молчит.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#рыноктруда #ИТ #войтивит #AI #новости

Майская волна отчётов по технологическим трендам прокатилась дружно — Coastal, Deloitte, Gartner, Zscaler — и все четверо рассказывают примерно одно и то же, только разными словами. "Корпоративные ИИ-инициативы упёрлись в стену, инвестиции продолжают расти, а результат отстаёт". Второй квартал подряд "картинка" не меняется.

Coastal, AI Operations Report от 11 мая: 74% компаний наращивают инвестиции в ИИ, но 46% инициатив не оправдали ожиданий и только меньшинство называет измеримый бизнес-эффект. Deloitte Global AI Report от 14 мая: 95% респондентов считают приватный и суверенный ИИ важным, но только 29% реально приоритизируют его в ближайших планах. Старая добрая разница между надо и делаем.

Что интересного в свежих отчётах, за что зацепился глаз:
🖇 Gartner в апреле выпустил первый отдельный Hype Cycle for Agentic AI — раньше тема жила пунктом в общем AI hype cycle. Платформы для разработки ИИ-агентов сидят на Пике завышенных ожиданий, прогноз 2-5 лет до плато продуктивности (если они туда доберутся через пропасть разочарования). 17% компаний уже задеплоили агентов в проде, 60% планируют в течение двух лет — самая агрессивная кривая среди всех новейших перспективных технологий в обзоре
🖇 Суверенный ИИ становится отдельным направлением. Видимо, геополитика дошла до уровня, где частный/суверенный — это отдельный архитектурный паттерн, а не модный термин
🖇 Безопасность ИИ — параллельный трек. Zscaler в ThreatLabz 2026: ИИ стал по умолчанию корпоративным акселератором, и одновременно — главным расширителем поверхности атаки. Shadow AI распространён сильно шире, чем компании готовы признать
🖇 Главное препятствие — данные. 70% организаций ловят проблемы с доступом к данным или их качеством на этапе настройки ИИ; 73% — на этапе эксплуатации в проде. Технически модель готова, организационно её нечем кормить

Итого по отчетам: Gartner признал тему агентного ИИ достаточно сложной и зрелой для самостоятельного отчета. Инвестиции растут на фоне того, что почти половина инициатив не доходит до измеримого результата. И всё это упирается в две скучные вещи: качество данных и зрелость организации. Те же грабли, что и пятнадцать лет назад с BI и big data — только теперь под красивой ИИ обёрткой.

ИМХО, технология опять опережает процессы. Потому кроме ИИ сейчас надо вкладываться в чистку и каталогизацию данных и редизайн операций, тогда в самом ближайшем будущем есть шанс оказаться в том самом небольшом меньшинстве, у которого ROI случается, а не обещается.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#AI #чтотампроchatgpt #архитектура #новости #мнения #data #цифроваятранформация

Давайте посмотрим, что происходит с архитектурой ритейла. Главный тренд конца прошлого, начала этого года — Composable Commerce: модульный подход, при котором коммерческие сервисы (каталог, корзина, чекаут, лояльность, поиск, ценообразование) собираются из взаимозаменяемых компонентов через API. Технический фундамент — MACH: Microservices, API-first, Cloud-native, Headless.

Цифры внушительные:
Глобальный рынок Composable-платформ: в 2023 году - $4,8 млрд, а прогноз к 2030 году - $14,5 млрд при среднегодовом темпе роста в 17%. Время вывода фичи в прод сокращается с 4–6 месяцев до 2–3 недель. Выход ритейлера на новый рынок сокращается — с 12–18 месяцев до 3–4. Кейс одного мебельного ритейлера с присутствием в 50+ стран - после миграции на Composable — минус 35% операционных издержек, плюс 25% конверсии, минус 20% out-of-stock.

Но есть нюанс. 80% ритейлеров говорят, что внедряют или планируют Composable, а полностью Composable называют себя только 2%. Классическая картина кривой Hype Cycle: желание велико, но до целевой архитектуры доходят единицы. К 2027-му аналитики прогнозируют, что 60% средних и крупных ритейлеров перейдут на Composable как основной инфраструктурный слой.

Что важно понимать архитектору при движении в этом направлении:
🌟 GraphQL вытесняет REST как стандарт API для composable — клиент запрашивает ровно те данные, которые нужны, без излишеств
🌟 Двигаться надо инкрементально — заменить одним махом монолит за один проект не получится, да и не нужно. Strangler Fig — наш друг и товарищ
🌟 Разделение на слои обязательно, иначе persistence layer тащит на себе бизнес-логику и преимущество модульности теряется
🌟 Композиция имеет цену: интеграции, observability и единый API gateway

У нас в РФ composable пока не так сильно распространено — главная боль ритейлеров это импортозамещение монолитов, а не их декомпозиция. Но через 2–3 года, скорее всего у всех встанет вопрос: переписывать импортозамещённый монолит ещё раз ради модульной архитектуры или сразу строить под MACH. Радует, что некоторые крупные игроки уже идут по этому пути.
ИМХО, кто сейчас закладывает эти принципы в основу своей архитектуры — потом не будет переписывать его второй раз.

Почитать про Composal Commerce можно тут, тут, тут и тут.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#архитектура #еком #ритейл #development #новости #цифроваятранформация

В апреле прошло Российское Ритейл Шоу. В одном из залов слушал презентацию Татьяны Волиной из ХХ на тему Найма в эпоху ИИ и дефицита продавцов.

Про ритейл:
🟣 он по-прежнему растёт и формирует 11,7% ВВП страны, обороты розницы доползли до 32 трлн ₽ в 2025-м
🟣 половина рынка (ну почти - 44.8%) - федеральные сети, они же развиваются динамичнее остальных
🟣 каждая шестая вакансия на ХХ — это найм в розницу, причём 77% спроса идет на синих воротничков и линейный персонал и объективно упирается всего в 59% предложения соискателей

По статистике ХХ:
🔘 выросло применение ИИ инструментов: чат-боты, поиск резюме, сквозная аналитика
🔘 топ 3 ключевых метрики HR - срок закрытия вакансий, стоимость найма одного сотрудника, эффективность воронки конверсии HR
🔘 61% ритейлеров уже регулярно используют ИИ-инструменты в HR — генерируют тексты вакансий, подготовке к интервью, анализа данных
🔘 каждый второй ритейлер создает вакансии с помощью ИИ, а каждый третий - коммуникацию с кандидатами
🔘 с применением ИИ 39% ритейлеров ускорили найм, у 50% стоимость найма не изменилась, у 42% качество кандидатов не изменилось, а у 53% качество найма тоже не изменилось

В общем интересная статистика - Инструменты внедрены, а ключевые HR-метрики буксуют. Это говорит не о слабости ИИ (как вообще в этом можно сомневаться), а о слабости процесса вокруг него.

Что ещё бросилось в глаза:
🟣 Только 28% ритейлеров имеют бесшовную передачу данных между HR-системами — остальные живут как придется
🟣 48% HR-команд в ритейле работают как операционная поддержка — то есть исполняют запросы, а не партнёрят с бизнесом
🟣 Влияние HR на бизнес-показатели отслеживают только 19% торговых компаний — у остальных HR-функция в "слепой зоне"
🟣 36% эйчаров в ритейле боятся, что ИИ их заменит, и 72% опасаются снижения "человеческого" в работе
🟣 Топ-2 навыка на 5 лет вперёд — применение ИИ-инструментов (56%) и стратегическое бизнес-партнёрство (58%)

Выводы - очень знакомые по другим функциям. ИИ не замена HR, а его инструмент, позволяющий выполнять задачи быстрее и эффективнее, позволяя сосредоточиться на стратегии. ИИ не отменяет цифровизацию, а дополняет ее. ИИ и HR-Tecр - ценность в партнерстве с бизнесом - обеспечение операционной эффективности и гибкости. Может это и так, а может это очередная мантра для самоуспокоения.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#HR #рыноктруда #подбор #ритейл #AI

Сегодня смотрим св ежий манифест ИИ-трансформации от McKinsey — 12 принципов, которые, по их мнению, отделяют компании, реально перешитые под ИИ, от всех остальных. Авторы собрали выжимку из сотен трансформаций, которые вели в McKinsey и дочерних компаниях.

Главный тезис - технологии у всех одинаковые, преимущество — в скорости и качестве их применения. Те же тулы, те же модели, та же инфраструктура — но для одних это становится game changer'ом, а для других - потерями от бесконечных ИИ пилотов.

➡️ Средний эффект — аплифт EBITDA в 20%,
➡️ выход в плюс за 1–2 года,
➡️ $3 дополнительной EBITDA на каждый $1 инвестиций.
➡️ Лидеры концентрируются на 1–3 ключевых доменах и пересобирают их с ИИ, а не размывают свои усилия, пытаясь решить все и вся во всех направлениях

Основные принципы манифеста:
🌟 Экономические рычаги — фокус на 1–3 бизнес-доменах, где ИИ даёт максимальное плечо. Freeport-McMoRan — процессы добычи меди и золота. Toyota — цепи поставок
🌟 Технологические навыки у бизнес-лидеров. Не у CTO/CIO, а именно у бизнес-руководителей на 1–3 уровня ниже CEO. Они должны владеть ИТ-повесткой: концептуализировать, принимать участие в построении, эксплуатировать ИИ-системы.
🌟 Правило 30/70 для команд: больше 70% инхаус, больше 70% исполнителей (doer), больше 70% уровня сеньоров и экспертов.
🌟 Скорость — главное организационное преимущество. Авторы называют это уровнем метаболизма — скорости перераспределения ресурсов на новые возможности, скорость от инсайта до решения и от решения до действия.
🌟 Платформы — стратегический актив. Понимать свою техническую архитектуру для CEO теперь так же обязательно, как читать P&L.
🌟 Агентная Инженерия — следующий маст-хэв. Лидеры уже строят агентные системы, автоматизируют процессы, кодифицируют рабочую рутину. Кто опоздает — будет догонять, как с облаками 10 лет назад.

И финально, что мне больше всего понравилось: (Re)learn — учись, разучивайся, переучивайся. Период полураспада навыков сокращается, и самое важное, что может сделать CEO — взять команду в learning expedition. Без веры и убежденности топ-менеджмента трансформация не взлетает.

В общем, манифест может читаться как чек-лист для самопроверки. Если по большинству пунктов хочется ответить "ну, мы примерно...", — это и есть та дельта, которую надо преодолеть, чтобы стать лидером. К сожалению, тут действует компаунд-эффект - небольшие и последовательные действия со временем накапливаются и приводят к значительным результатам. Но это значит и то, что перепрыгнуть фундамент не получится. Есть куда стремиться.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#AI #цифроваятранформация #управление #архитектура #новости #платформы #разработка #цифроваятранформация

По мотивам еще одного доклада с Russian Retail Show. В этот раз уже от Авито Работы. Анна Осьмак - руководитель направления работы с ключевыми клиентами рассказывала про Макротренды рынка труда в ритейле и взгляд в будущее. По ее мнению - главный сигнал: баланс сил окончательно разворачивается в сторону работодателей и в рознице это видно особенно ярко. Соискателей на одного работодателя в январе-феврале 2026 года — 15. Точка разворота рынка — Q3 2024-го, когда индекс упал до минимума 7,1. За полтора года конкуренция за рабочее место выросла больше чем в 2 раза.

Что это значит для ритейла:
🖇 Динамика вакансий в розничной торговле на Авито Работе: -18%. То есть работодатели сократили объём найма. Параллельно соотношение откликов на одну вакансию: +21%** — кандидаты активнее реагируют
🖇 Несмотря на спад, ритейл — это по-прежнему 18% всех вакансий на платформе. Один из самых ёмких сегментов
🖇 Топ профессий по спросу и предложению почти совпадает — продавец, продавец-кассир, продавец-консультант, работник торгового зала. Никаких новых ролей рынок не создаёт, базовый штат торгового зала остаётся главным центром, без которого никак
🖇 Зарплатные дельты столицы vs регионы по-прежнему 30–40%: продавец-кассир 71,4 тыс. руб против 49 тыс. руб, директор магазина 119,7 тыс. руб против 88,6 тыс. руб
🖇 По данным макроопроса Банка России, аномальный рост реальной зарплаты 2022–2024 закончился — на 2026-й прогноз говорит про умеренный рост или плато

Дальше, как обычно — про ИИ. Авито собрала свежие цифры: 80% сокращения нагрузки на кадровиков за счёт автоматизации, 50% ускорения закрытия вакансии, 30% снижения стоимости найма. Источники — McKinsey и AS Russia. И данные эксперимента Университетов Чикаго и Роттердама: 78% кандидатов предпочитают собеседование с ИИ при наличии выбора, 70% оценили опыт как позитивный, конверсия в выход на работу выросла на 18%. Забавно, что Авито презентует международные данные, а не локальные. Учитывая то, как работают платформы поиска и как через них трудно общаться кандидату и работодателю - я сильно сомневаюсь.

В результате картинка простая:
🖇 Кандидатов на рынке стало кратно больше, а объёмы найма сокращаются
🖇 Зарплатная гонка кончилась, рынок снова управляется работодателями
🖇 ИИ претендует на базовый слой процесса найма
🖇 Временная занятость идёт в мейнстрим — больше 70% крупного бизнеса её уже привлекали, и Авито Подработка эту нишу активно занимает

ИМХО, главный риск в том, что автоматизировать обработку входящего потока с помощью ИИ - легко, сложно сделать это по нормальному. Я думаю, рано или поздно этот треш закончится и те, кто сейчас сидит на ручном скрининге — будет терять кандидатов и платить за каждого вдвое.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#HR #рыноктруда #ритейл #AI #новости

Сегодня про вечный архитектурный спор — монолит vs. микросервисы, который Gartner методично решает в пользу микросервисов (по их данным к 2026 году их проникновение в энтерпрайз дойдёт до 90% - куда же больше). Но за красивыми цифрами процентов прячется более интересная картина — рынок уже устал от хайпа микросервисов и массово сдрейфовал в сторону гибридов.

Интересные данные: 62% разработок в энтерпрайзе идут на микросервисах, 28% — на гибридах, и только 10% продолжаются на классическом монолите. То есть уже почти треть проектов изначально проектируется как "ни рыба, ни мясо" — и этот сегмент продолжает расти.

Что происходит в архитектурных головах:
☀️ Монолит возвращается в моду. Например - кейс 2023 года, Amazon Prime Video, где команда переехала с микросервиса мониторинга аудио и видео потоков обратно на монолит и сэкономила 90% затрат на инфраструктуру.
☀️ Модульный монолит — главный тренд. Один деплой, одна БД, но строгие модули с явными API внутри. Получаем 80% преимуществ микросервисов (изоляция, независимость, тестируемость) без проблем распределённой системы.
☀️ Распределенный монолит — антипаттерн, в который попадают все. Сервисов нарезали, но они синхронно ходят друг к другу, шарят БД и катятся вместе. Получили все минусы микросервисов и ноль плюсов. Самая частая болезнь перехода на микросервисы по моему опыту.
☀️ Когнитивная нагрузка — новый KPI архитектора. Топология рулит: главный лимит масштабирования системы — это не вычислительные мощности, а способность команды держать в голове связи. Команда из 5 человек на 30 микросервисов — это распределённый ад.
☀️ Затраты на сопровождение бьют затраты на вычисления. Когда железо подешевело, а DevOps-ы подорожали — экономика микросервисов перевернулась. Шесть пайплайнов на одну фичу можно рассматривать как налог на хайп.

В общем — убеждение "микросервисы by default" тихо умирает, и хорошо. ИМХО, правильный вопрос в 2026-м звучит не как "монолит или микросервисы", а "сколько единиц развертывания нам реально нужно, чтобы каждая команда могла катиться независимо". Часто ответ — один. Иногда — три. Почти никогда — тридцать. Радует, что индустрия наконец начала считать стоимость операционной модели.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#архитектура #разработка #ИТ #впоискахсеребрянойпули #новости

Прочитал апрельский отчёт от Б1 - "Аутсорсинг как новая норма". Громкое название, красивая инфографика, колибри на каждой странице. Все по красоте. Только есть нюанс: исследование рынка аутсорсинга написала компания, которая сама на рынке продаёт услуги различного аутсорсинга. Чтобы уж точно заметили - информацию о контактах поместили в оглавление.

Выборка: 70+ компаний, 77% - Москва. Получается это срез по столичным клиентам. Называть это исследованием национального рынка - немного неправильно. Как говорится, за МКАДом жизнь тоже есть.

Дальше - игры с терминологией. Авторы пишут, что 23% респондентов "путают" аутсорсинг с аутстаффингом, и фиксируют своё определение — "передача определенных функций другой организации, профессионально занимающейся этими функциями". На той же странице ссылаются на Рональда Коуза, у которого границы гораздо шире - всё, что передано подрядчикам и поставщикам. То есть респонденты не путают, они мыслят шире, в терминах Коуза, но не в терминах Б1.

Очень интересно, на 13-й странице, где авторы пишут про новые технологии, ИИ и аутсорсинг:

ИИ нельзя признать автоматическим основанием для снижения цены услуги. Более того, ценность самой услуги только растёт.

Опа, приехали. Можно это прочитать как: "мы внедрили ИИ, делаем работу в десять раз быстрее, но платить вы будете столько же или больше". Выглядит как манипуляция и публичное обоснование сверхмаржи перед клиентами, которые задают неудобные вопросы. И задают правильно: если ИИ-агент за вечер закрывает то, на что раньше уходила неделя бухгалтера, экономика контракта обязана меняться.

И еще несколько цифр из отчета:
🌟 ИТ-аутсорсинг 75% - как бы да, но нет. По факту крупный российский бизнес после 2022-го массово тянет разработку обратно в инхаус: импортозамещение, ИБ-требования, контроль кода. В исследовании эта динамика не раскрыта
🌟 53% боятся утечки данных — рекордная цифра за три года. Авторы просто фиксирую цифру. А ведь это главный риск для любой компании, который думает про аутсорс ПДн или финансов: инцидент у подрядчика, а отвечать перед регулятором будешь ты
🌟 Москва 77% доступности качественных услуг, регионы 23%. Получается норма не совсем нормальная. Четверть - это конечно не половина, но и не малая величина, которой можно пренебречь. Все же не весь бизнес сосредоточился в Москве.

В общем, отчёт полезный. На примере учимся как рассказывать рынку, что услуга всем нужна. Берем цифры, выводы пропускаем через свой фильтр (возможно с ИИ). И получаем красивую картинку.
По моему мнению, в 2026 году вопрос про аутсорс звучит иначе: что из того, что вчера отдавали подрядчику, сегодня может сделать один грамотный человек с правильным ИИ-стеком? Но вот эту таблицу нам не покажут — это сломает бизнес-модель всех аутсорсеров.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#мнения #впоискахсеребрянойпули #антипаттерны #AI #новости

Киберинциденты мая-июня 2026 по международным отчётам. Атакующие перестали ломать периметр - они логинятся. Основные сюжеты связаны не с уязвимостями типа 0-day, а по сути, скучной статистикой угнанных аккаунтов. Почти каждый крупный инцидент начался с человека - его заражённого ноутбука, фишинга или вендора, чей доступ просто увели. Свежий отчет Mandiant M-Trends 2026 подтверждает тенденции: 17% облачных компрометаций начались с третьего лица. Каждый шестой инцидент в облаке - через подрядчика. Похоже это уже становится нормой.

Основные кейсы последних месяцев:
🖇 ShinyHunters унесли 275 млн записей через одну атаку на Canvas (LMS - Learning Management System). Пострадало 8 809 школьных округов, университетов и онлайн-платформ обучения. Тут надо задуматься, что если почти вся отрасль сидит на одном SaaS решении, то его компрометация ставить всю отрасль под удар.
🖇 Взлом Vercel — все как по книжке. Сотрудник Context.ai в феврале подцепил Lumma Stealer на личный ноутбук. Утекли OAuth-токены. Через скомпрометированное OAuth-приложение атакующие забрали креды. Один заражённый стилером ноут — и SaaS-инфраструктура десятков клиентов под угрозой
🖇 TeamPCP индустриализировали атаки на open-source. Одна группа за два месяца отравила LiteLLM через захват аккаунта мейнтейнера и исходники Trellix. Это уже конвейерная работа: захват мейнтейнера → бэкдор в пакет → распространение. Никакой пионерщины, чистый промышленный масштаб
🖇 Агентный ИИ назвали угрозой №1 этого года. 48% экспертов в кибербезе поставили автономных ИИ-агентов выше дипфейков и классических методов взлома. Ну и ожидается, что к концу этого года 80% энтерпрайза развернут автономных агентов в проде
🖇 Шесть ИИ инцидентов за две недели апреля. Все по одному сценарию: утечка кредов, поставка через ИИ-зависимости, автономная генерация вредоноса, мультивекторная атака, отказ контроля над агентом. Средняя цена дырки в агента ИИ в проде, по оценкам SecOps - 4,88 млн долларов, и эта цифра будет расти по мере того, как агентам отдают всё больше привилегий
🖇 Группы вымогателей сменили тактику. Атакующие отказываются от шифрования и переходят на чистое вымогательство — кража + шантаж публикацией. Операционно проще, давление на жертву не меньше. Риск изменился, атака может закончиться без единого зашифрованного файла, но с полной БД на продажу.

В общем: периметр теперь не самая важная часть защиты, теперь важна идентификация и аутентификация. Ну и zero-trust до кучи. Open source может превратится в источник атак. Кстати, я минимум год назад, а то еще раньше писал о том, что для использования опенсорса надо делать форк к себе и дальше развивать решение. Иначе это может завернуть не туда как с точки зрения функционала, так и с точки зрения безопасности. Ну и ИИ - это не новая надежда, а новая угроза.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#кибербезопасность #ИТбез #новости #AI #ИТ

Сбер опубликовал первое в России публичное руководство по тому, как перестроить разработку под ИИ. Автор - Кирилл Меньшов, старший вице-президент блока "Технологии". Релиз Whitepapers был на ЦИПР-2026 в мае. Есть два варианта документа: короткий PDF на 28 страниц (выжимка для CEO/CTO) и полная техническая концепция на 337 тысяч знаков, где всё расписано до уровня архитектурных принципов, метрик зрелости и антипаттернов внедрения.

Очень классно, что это не очередная статья про "сферический ИИ в разработке", это попытка осознать и зафиксировать новую природу процесса разработки.

Главный тезис простой и не очень удобный для тех, кто привык меряться моделями: среда работы ИИ-агента важнее модели. Реверс-инжиниринг боевых агентных систем 2026-го показывает, что в кодовой базе только ~2% это собственно ИИ-логика принятия решений, остальные ~98% - детерминированная обвязка: permission gates, recovery, evals, audit, context management, tool routing, policy hooks. Модели могут меняться каждые пару месяцев и периодически обнуляют все ваши настройки, а среда работы накапливает ценность годами.

Документ очень подробно рассматривает инженерную реализацию интегрированной платформы разработки (IDP), работы с контекстом и спецификациями, а также организационные изменения, обеспечивающие зрелость подхода и его применимость в условиях промышленной эксплуатации.

Без IDP значительная часть усилий разработчика уходит не на решение содержательной задачи,
а на ручное перекладывание корпоративного контекста в работу модели — сессию за сессией,
на каждое действие. Альтернативный сценарий ещё хуже: контекст вообще отсутствует, и инструмент перестаёт соответствовать организации — создаваемое решение оказывается
оторванным от её приоритетов, архитектуры и нормативов.

В общем чтение захватывающее, рекомендую. Дополнительно есть цифры, которые имеет смысл осмыслить и возможно забрать в ИИ стратегию:
➡️ McKinsey: рост продуктивности 35-45% при системном внедрении ИИ против 11-25% от ИИ-ассистентов на рабочем месте
➡️ 66% компаний фиксируют рост скорости выхода на рынок при ИИ-интеграции в 10+ сценариев PDLC - против лишь 35% при менее чем 5 сценариях. Интересный нелинейный эффект
➡️ >50% традиционных рабочих мест разработчиков к 2030 году заместит роль Product Engineer
➡️ 80% организаций перейдут от больших инженерных команд к компактным, усиленным ИИ (Tiny Teams - 4-6 человек делают за 3 месяца то, что раньше требовало 20 человек и год разработки).

В общем, есть что почитать и с чем поспорить (например, тезис про "сэкономленное время не перенаправляется в новый объём работ"). Но в целом документ редкого для последнего времени качества - с конкретикой, цифрами, антипаттернами и нормальным разбором того, где ИИ-агент вообще не нужен. Радует, что у наконец появилось инженерное руководство, на которое можно ссылаться в спорах с бизнесом. Боюсь только, что 12-18 месяцев - это уже не окно входа, а окно последнего вагона, и значительная часть компаний это окно проспит, как когда-то проспала Agile (несмотря на то, что сейчас уже считается хорошим тоном его ругать).

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#AI #разработка #цифроваятранформация #архитектура #новости

Обзор рынка труда на базе ежемесячного отчета Краткий обзор рынка труда за май 2026 от ХХ. Посмотрим, что у нас поменялось:
🟣 hh индекс по стране = 9,1 (отношение активных резюме к активным вакансиям). Цифра чуть ниже апрельской (10,3), но это сезонные колебания: работодатели и соискатели каждую весну сбавляют темп (-10% к апрелю по активности)
🟣 За год вакансий -20%, резюме +30%. Безработица 2,2%. Медианная предлагаемая ЗП - 85 200 руб (+1200 к апрелю), ожидаемая - 80 000 руб. Работодатель уже стабильно предлагает чуть больше, чем хочет соискатель (ну по крайней мере статистика нам об этом говорит)

Обеспеченность компаний персоналом все еще недостаточная, а 93% работодателей говорят, что им не хватает нужных компетенций у соискателей

Интересное направление по сферам деятельности:
🔘 ИТ - индекс 22,2 (против 22.6 в апреле). На одну вакансию 22 резюме, это в 2,4 раза выше среднего по стране. Вакансий за год -31%, резюме +24%
🔘 Маркетинг, реклама, PR - индекс 25,1. Тут вообще ад - одни из самых "востребованных" специалистов
🔘 Стратегия, инвестиции, консалтинг - индекс вообще 42,3. Тут уже без комментариев
🔘 HR и тренинги - индекс 20,6, вакансий -34% за год. Кадровики продолжают резать сами себя
🔘 Розница - индекс 2,7, медицина 3,6, рабочий персонал 6,2. Тут дефицит

Внутри ИТ - как уже не первый месяц дикий перекос - доля ИТ-вакансий по стране (от общего числа вакансий) - 4,7%, доля ИТ-резюме - 10,1%. В общем, для работодателей открылось окно: можно укреплять команды без ажиотажа в стиле "беру первого, кто хоть как то подходит". Но не стоит обольщаться. В таких условиях лента ATS будет толстеть, а реально закрывать вакансии станет сложнее: на одного подходящего теперь приходится 22 откликнувшихся, и в этом потоке очень легко промахнуться. В общем - мало соискателей - плохо, много - тоже плохо.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#рыноктруда #ИТ #HR #новости

Обзор рынка инфраструктуры высоконагруженных систем (ИВНС) и программно-аппаратных комплексов (ПАК) от группы Б1 - большой отчёт, построенный на 40+ интервью с ИТ-руководителями крупнейших российских компаний и госсектора. Если в одном предложении: рынок ИВНС в РФ вырастет в 2 раза за 6 лет — с 658 млрд руб. в 2025-м до 1,5 трлн руб. к 2031-му, а сегмент российских вендорских ПАК рванёт почти в 5 раз - с 52 до 255 млрд руб. Главные двигатели - КИИ, ИИ и господдержка.

Доля российских ПАК в продажах готовых решений вырастет с 59% в 2025 г. до 96% к 2031 г. При этом в парке установленных систем российских ПАК будет лишь ~74% - старое импортное железо ещё долго будет догнивать в стойках.

Что под капотом по драйверам:
🌟 КИИ - главный таран импортозамещения. Субъекты КИИ обязаны перейти на доверенные ПАК до 1 января 2028 г. (с возможностью продления до 2030-го). Это единственный легитимный способ построения КИИ - других вариантов регулятор не оставил.
🌟 CAPEX на дата-центры для ИИ в России: 65 млрд руб. в 2025 → 407 млрд руб. к 2030-му (СГТР 44%). Ввод мощностей - с 73 до 394 МВт.
🌟 Государственные дотации: свыше 1 трлн руб. господдержки до 2030 г. на цифровую трансформацию в рамках нацпроекта "Экономика данных". Целевая доля российского ПО в госсекторе — 95% к 2030-му.
🌟 Боль этого года - географ глобус пропил. Доля памяти в стоимости сервера выросла с 28% до 63% с середины 2025 г. до февраля 2026 г. Сам сервер прибавил в стоимость до +93%. В моменте это перегруз ИТ-бюджетов, восстановление ждут в 2027–2028 году, но это не точно.
🌟 Облака давят онпрем. Доля облаков в структуре ИВНС: 13% в 2025 должна увеличится 29% к 2031.

Как заказчики строят ИВНС сегодня (по версии Б1): 64% - покомпонентный сбор инфраструктуры силами своих команд (420 млрд руб.), 23% - разработка собственного ПАК (крупняки типа Сбера и Яндекса, 149 млрд) и только 13% - готовые вендорские ПАК (89 млрд). Б1 прогнозирует, что доля готовых вендорских ПАК вырастет до 17% - за счёт дефицита кадров и зрелости отечественных решений.

В общем, картина вполне понятная: рынок прёт на трёх китах - КИИ-регулирование, ИИ и государственные деньги. Боюсь только, что отечественные вендоры не успеют дорасти до уровня Oracle Exadata и NVIDIA DGX за короткое время. Но посмотрим.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#импортозамещение #ИТ #архитектура #новости #платформы #ИТ #импортозамещение #новости

Сегодня посмотрим доклад Саранга Кулкарни из Thoughtworks о deep research agents (агентах глубокого исследования). Главная мысль проста и, наверное, в середине 2026 года очевидна: чтобы такой агент реально работал, а тем более в высокорисковой отрасли, недостаточно навалить контекста в промпт - нужно создать продуманную инженерию вокруг модели.

Контекст - фарма. Вывод одного лекарства на рынок стоит 2,6 млрд долларов, и при этом половина исследований стартует вообще без анализа уже доступной информации. Цена ошибки и цена "слепого старта" такие, что ИИ исследование - это не хайповая тема, а способ не сжечь миллиарды. По словам автора - "50% исследований проводятся без предварительного анализа доступной информации".

Архитектурно команда собрала систему из трёх пересекающихся циклов:
➡️ Цикл уточнения - агент сначала договаривается с пользователем о том, что вообще ищем
➡️ Цикл исследования - think → plan → execute → reflect → adjust, классический PDCA цикл
➡️ Цикл написания - write → reflect, где черновики переписывается и идет закрытие смысловых дыр

Под капотом исследователя - RAG со взвешенным гибридным поиском (20 контекстных блоков, инструмент переранжирования и семь уточненных контекстных блоков) и Text2SQL, который обеспечивает обратную связь от БД в ИИ и позволяет учиться на ошибках запросов к БД через обратную связь.

Но самое ценное для меня - честная цена вопроса. Высокие затраты на токены, разрывы в решениях между этапами, и мое любимое - "context anxiety": когда данные неполные, агент перестаёт адекватно оценивать сам себя и начинает "плыть". Лечат это рефлексией двух видов - над данными (полные ли?) и над процессом (закрыт ли этап?).

Кулкарни называет это термином harness engineering (создание обвязки или в прямом переводе упряжи):

Designing the tools, memory systems, and validation checks, constraints, and feedback loops makes autonomous AI agents more reliable

В общем, фокус смещается с написания гениальных промптов на как построение правильной инженерной обвязки вокруг LLM - инструментов, памяти, валидации, петель обратной связи. ИМХО это и есть взросление индустрии: магия заканчивается, начинается нормальная инженерия. Кто это понял раньше других - тот реальный молодец.

Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#AI #разработка #архитектура #data #новости #цифроваятранформация