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

Сегодня на разборе "триединство" современной архитектуры данных от Кая Венера. Тезис автора: три модных кита - Process Intelligence, Event-Driven Integration и Trusted Agentic AI - сами по себе, по отдельности красиво смотрятся только на слайдах, а реальную ценность приносят только объединенными вместе (купить все три и поставить их рядом - не считается).

Что это за киты:
🌟 Process Intelligence - эволюция старого доброго BPM в адаптивную событийную штуку. Три слоя: process mining (что у нас вообще за процессы), оркестрация (как их исполнять) и guardrails (что агенту можно решать самому, а что нести на согласование)
🌟 Event-Driven Integration - смерть батчам, да здравствует real-time события вместо ночных выгрузок. Kafka, Кролик тут де-факто стандарт, спорить уже не с кем
🌟 Trusted Agentic AI - безопасность на двух уровнях: внутри модели (alignment) и в процессе (те самые guardrails из пункта один)

Сценарии провала, когда эти вещи живут порознь: " Agentic AI without governed processes is fast but ungoverned". То есть умный агент на вчерашних данных - это быстро принятые решения по вчерашней реальности. События без процессов - поток данных без аудита и подтверждения. А ИИ без первых двух - некая абстрактная модель, которая действует в странном контексте и без ограничений. Что-то какая-то знакомая картинка нарисовалась. Никогда такого не было и вот опять.

В общем, технологии давно есть, не хватает - цитирую - архитектурной решимости их сшить: "The technology exists. The architectural commitment is what is missing."

ИМХО это диагноз половине ИИ-инициатив, которые сейчас идут. Пилят агента или бота, забывая, что под ним должны быть свежие события и управляемый процесс с правом вето человека. При таком подходе красивые демо так и останутся демо - а в проде будут жить быстрые, но неуправляемые решения, за которые потом отвечать живым людям.

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

#архитектура #data #платформы #AI #новости #цифроваятранформация

Сегодня кейс, который показывает, как выглядит импортозамещение на максималках. Росатом заявил, что заместил 92% критического иностранного ПО, а на стратегически важных объектах - все 100%. Для самой зарегулированной отрасли страны это серьёзная заявка.

Уровень импортозамещения критического ПО поднят до 92% - Алексей Лихачёв, гендиректор Росатома

Цифры вокруг этого тоже впечатляют:
🖇 200 млрд рублей инвестиций за пять лет (расходный бюджет Воронежской области за прошлый год)
🖇 550+ собственных решений добавлено в реестр отечественного ПО с 2016 года
🖇 4500 предприятий уже используют продукты Росатома

И это не замена Microsoft офиса. Заместили самый тяжёлый класс систем: промышленную автоматизацию, инженерное проектирование, математическое моделирование, мониторинг оборудования, управление жизненным циклом (тот самый PLM, который годами считался намертво привязанным к западным вендорам). Для атомной отрасли это, по сути, переборка всего ядра систем на ходу.

Но есть нюанс: обращаем внимание, что 8% иностранного ПО всё ещё в обращении. И это, как мне кажется, самые сложные 8% - нишевые инженерные пакеты, где аналог либо ещё пилят, либо его экономически бессмысленно делать ради пары десятков лицензий.

В общем, Росатом показал, что 100% суверенитет на критичном контуре - достижим, если у тебя есть масштаб госкорпорации и 200 млрд на пятилетку. ИМХО главный вывод не "смотрите, всё можно заместить", а "смотрите, сколько это стоит и сколько лет занимает". Радует, что в тяжёлом инженерном софте появились живые работающие продукты, а не презентации. Но повторить это в компании без атомного бюджета - совсем другая задача. Кому-то этот кейс - маяк, а кому-то - напоминание, что серебряной пули тут не будет.

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

#импортозамещение #платформы #разработка #ИТкомпании #новости

Вспоминаем вечный спор "монолит против микросервисов" и читаем статью Криса Пичманна про одноразовое ПО (disposable software). Убойный тезис (прямо вот подпишусь под каждым словом): системы ломаются не потому, что их плохо написали в первый день. Они ломаются потому, что их очень дорого менять. (Most software systems do not fail because they were poorly written on day one. They fail because they become too expensive to change)

То есть проблема не в качестве кода, а в стоимости изменения. И тут автор видит следующие причины: монолиты (которые становятся дорогой недвижимостью), распределённые монолиты (вся сложность распределенных систем, помноженная на сложность монолита) и главный кошмар - связанность - "Tight coupling is the silent killer of software systems"

Лечение - компонентная архитектура, следующая семи принципам:
🖇 Разделение по бизнес-возможностям (capabilities), а не по техническим слоям
🖇 Разделение интерфейса и реализации. Остальные компоненты должны зависеть от того, что делает компонент, а не от того, как он это делает
🖇 Никаких общих БД ради интеграции.
🖇 Асинхронное взаимодействие
🖇 Версионирование контрактов и сервисов
🖇 Изначально проектировать под заменяемость, а не на века
🖇 "Make deletion a design goal": здоровая архитектура позволяет удалять части кода. Если ничего нельзя безопасно удалить, то система будет только расти, повышая сложность

Отдельно про ИИ: возможности ИИ моделей надо втыкать как сменные модули через стабильные интерфейсы, а не вшивать в ядро бизнес-логики. Тогда смена провайдера или версии LLM - это замена коннектора, а не переписывание системы. Учитывая, как часто сейчас меняются модели, - совет дорогого стоит.

В общем, будущее, по Пичманну, не в выборе "монолит или микросервисы", а в системах из частей: что-то долговечное, что-то временное, но всё соединено осознанно. ИМХО это и есть взрослая инженерия - проектировать не идеальную систему навсегда, а ту, которую не страшно резать по живому, когда сегодняшние "идеальные" решения станут завтрашними ограничениями. В этом и состоит нормальная работа архитектора.

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

#архитектура #разработка #платформы #качество #новости