Embedika в числе крупнейших поставщиков заказной разработки ПО

Аналитическое агентство TAdviser представило ежегодный обзор российского рынка заказной разработки. В нем участвовали 87 компаний, а их суммарная выручка превысила 220 млрд рублей. По итогам исследования Embedika вошла в число крупнейших поставщиков услуг в этом сегменте.

Ключевой результат: наш рост выручки в сегменте заказной разработки с 2023 по 2024 год составил 115,9%.

В своем обзоре аналитики TAdviser фиксируют смену фазы рынка: от «срочного импортозамещения» мы переходим к «зрелой разработке». Темпы роста стабилизировались на уровне 20-25% в год, а структура спроса изменилась:

👉 Интеграция и кастомизация — один из ключевых трендов. На интеграционные решения и сложные корпоративные проекты приходится до 70% рынка.
👉 ИИ и аналитика данных — второй сегмент по темпам роста. Рынок по-прежнему осторожен, но интерес к внедрению ИИ в бизнес-процессы только усиливается.

Попадание в рейтинг — это еще одно подтверждение правильного вектора развития. Наши платформы закрывают те потребности бизнеса и государства, которые сегодня в фазе наибольшего роста — сложная кастомизация и работа с данными.

🔗 Полный текст обзора доступен по ссылке.

Цифровая среда без перегрузки сотрудников: обзор ИИ-инструментов

И еще одна важная новость — в Т-Бизнес Секретах уже вышел новый материал от директора по развитию бизнеса в Embedika, Айканыш Орозбаевой!

Рассказываем о системных причинах, по которым количество инструментов растет, а скорость работы падает, и о подходах к автоматизации, которые действительно освобождают время.

Главные проблемы, которые разбираем:
▫️ До 90% корпоративного контента остается неструктурированным — поиск превращается в отдельный рабочий процесс;
▫️ Сложные регламентные цепочки с ручным контролем растягивают сроки согласования;
▫️ Эксперты тратят время на подготовительные операции вместо профильной работы.

Подходы к автоматизации за счет внедрения ИИ-решений:
✔️ ИИ не заменяет специалистов, а берет на себя поиск, подготовку данных и формальный контроль. Эксперт подключается на этапе анализа и принятия решений.
✔️ Эффект дает не установка отдельного сервиса, а встраивание технологий в сквозные процессы. Это убирает лишние переключения между системами и сокращает долю ручного труда.
✔️ Автоматизация должна опираться на конкретные метрики до старта — от скорости обработки документов до экономии часов работы.

🔗 Полный текст статьи и карта ИИ-решений для автоматизации — на сайте Т-Бизнес Секреты

#сми_о_нас

Команда тестирования в проектах Embedika: роли, задачи и регрессионные проверки

Когда у нас есть план работ и проектная команда, возникает главный вопрос: как обеспечить стабильность и предсказуемость проекта? Тестирование не гарантирует полное отсутствие ошибок, но позволяет снизить риски, выявить проблемные зоны и сделать систему надежной. Тестировщик в свою очередь следит за качеством проекта: ищет ошибки, проверяет соответствие требованиям, делает функционал удобным и стабильным.

Когда и как подключается команда тестирования?
Тестировщик может подключаться к проекту уже на начальном этапе: оценивать реализуемость требований, выявлять потенциальные риски и влияние на систему. Однако активная фаза начинается примерно через месяц — к моменту, когда появляется первый код, который можно проверять.

В проектах задействована группа во главе с ведущим тестировщиком, который становится связующим звеном между руководителем проекта и командой. Когда требования сформированы, специалисты проводят анализ, выявляют противоречия и формируют план тестирования. После завершения разработки они проверяют систему по плану: функциональные проверки, пользовательские сценарии, дефекты и способы их устранения.

Распределение задач внутри команды тестирования
Ведущий тестировщик отвечает за процессы внутри QA-команды. При распределении задач опирается на экспертизу и занятость специалистов: сложные задачи передает более опытным тестировщикам, а рутинные проверки — специалистам с меньшим опытом. Следит, чтобы нагрузка была равномерной, без простоев и переработок.

QA-специалисты работают с разными задачами: тестирование новой функциональности, регресс, интеграции, проверка исправлений дефектов, приемочное тестирование. Команда также участвует в анализе инцидентов и поддержке качества системы в продакшене.

Как оценивается эффективность тестировщика?
Влияние тестировщика на проект часто недооценивают. Для объективной оценки эффективности мы смотрим на метрики: качество проверенных сценариев, влияние на стабильность релизов, вклад в улучшение процессов.
Если ведущий тестировщик замечает разницу в продуктивности специалистов, он выясняет причины — возможно, кому-то нужна поддержка или пересмотр задач. При необходимости подключает руководителя проекта, и они вместе определяют дальнейшие шаги. Например, это может быть обучение, корректировка зон ответственности или перераспределение нагрузки.

Такой подход позволяет выстроить прозрачные процессы тестирования, равномерно распределять нагрузку и своевременно реагировать на возникающие риски. В результате тестирование становится не отдельной стадией, а частью общей системы обеспечения качества проекта.

Мы много рассказываем об искусственном интеллекте. Но если оглянуться на реальные проекты, станет понятно: внедрение — это лишь начало пути. Превратить ИИ в стратегический актив намного сложнее.

Разобраться в этом поможет Настольная книга руководителя v.2, которую выпустил Алексей Сидорюк, руководитель направления «Экономика данных» АЛРИИ.

Подробностями делимся в репосте ⬇️

Дайджест событий в области искусственного интеллекта

Российские компании продолжают активно внедрять ИИ в разработку и бизнес-процессы, мировые игроки пересматривают стратегии, а аналитики фиксируют новые тренды. Собрали для вас главные новости за март в дайджесте.

В России:
☁️ В Университете «Иннополис» разработали систему бронирования облачных ресурсов для ИИ-экспериментов: сервис позволяет резервировать вычислительные мощности в один клик.
🤖 «Сбер» представил платформу GigaChat Enterprise: с помощью неё компании могут создавать собственных ИИ-агентов и адаптировать их под свои бизнес-задачи.
💻 «Альфа-Банк» переходит на вайбкодинг: разработка, в основе которой лежит собственная платформа AlfaGen, где основную часть кода пишет ИИ.
🧠 «МТС Web Services» запустил R&D-направление Physical AI: пилотные запуски ПО и платформы навыков для роботов на основе ИИ запланированы на вторую половину 2026 года.

В мире:
⚙️ Nvidia делает ставку на inference: на конференции GTC 2026 Дженсен Хуан заявил о смене стратегии, акцент смещается с обучения моделей на их использование в реальном времени.
🛠️ Tesla и xAI представили совместный проект Macrohard: ИИ-система для разработки ПО, объединяющая языковую модель Grok и ИИ-агента для управления компьютером.
🚫 OpenAI закрыла приложение для генерации видео Sora и отказалась от функции оплаты товаров через ChatGPT.

Аналитика:
📊 Исследование «Т-Технологий» выявило: 58% разработчиков используют ИИ для написания кода, но доверяют ему лишь 11%, а выпуск релизов ускорился не более чем на 5–10%.
🛡️ Эксперты Softline прогнозируют появление в компаниях новой должности: Chief AI Risk Officer (CAIRO) будет отвечать за безопасность и надежность систем искусственного интеллекта.

#дайджест