https://www.itweek.ru Издание itWeek (до 2018 года — PC Week) на портале и на страницах бумажного номера информирует читателей об актуальных информационных и коммуникационных технологиях, продуктах и решениях и опыте развития цифровой экономики и цифровой трансформации предприятий и организаций всех масштабов и отраслей. Издание рассказывает о важнейших событиях отечественного и мирового рынка ИКТ и анализирует тенденции развития ИКТ-индустрии. https://www.itweek.ru/images/itweek/logo-100x40.gif https://www.itweek.ru https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234652 Mon, 13 Apr 2026 10:39:17 +0300 <p><em>Вероятно, их вытеснят платформы, интегрирующие возможности агентного искусственного интеллекта, что позволит предприятиям жестко контролировать цифровой труд, сообщает портал </em><em>No</em> <em>Jitter</em><em>.</em></p> <p>По данным Gartner, к 2028 г. более половины предприятий перестанут платить за вспомогательный интеллект (например, «вторых пилотов», ИИ-помощников, смарт-консультантов), который помогает людям выполнять ручные задачи и поддерживает их в принятии решений.</p> <p>В связи с новыми возможностями агентного ИИ, внедряемыми поставщиками больших языковых моделей (LLM) с целью помочь «предприятиям создавать, развертывать и управлять ИИ-агентами», как это делает OpenAI Frontier, само ПО превращается из инструмента, используемого людьми для выполнения работы, в инструмент, «контролирующий интеллектуальные системы, которые выполняют задачи от их имени», — отмечает Аластер Вулкок, вице-президент-аналитик Gartner.</p> <p>Он утверждает, что это изменение в первую очередь затронет «управление ИТ-услугами, юридические вопросы и обеспечение соответствия нормативным требованиям, закупки, CRM и операции по управлению доходами, а также отдельные области ERP, рынки, основанные на повторяющихся, основанных на правилах рабочих процессах, которые агенты могут все чаще выполнять автономно».</p> <p>Gartner также оценила поставщиков решений для поддержки клиентов и операционной деятельности как очень подверженных возможному вытеснению в течение следующих 18 месяцев, если они «не смогут внедрить делегированное исполнение» — то есть возможность для людей передавать работу агентам ИИ. В этой новой парадигме цифрового труда «роли людей изменятся, а не исчезнут», говорит Вулкок.</p> <p>Поставщики могут повысить свою конкурентоспособность, внедрив «оркестрацию агентов в системы учета, предоставив API для выполнения с учетом политик и обеспечив идентификацию, разрешения и аудит на уровне панели управления», — считает Вулкок. Оркестрация агентов означает, что один агент ИИ координирует деятельность подчиненных агентов для выполнения работы. В качестве примеров можно привести AI Control Tower от ServiceNow и мультиагентную оркестрацию от Salesforce и Talkdesk.</p> <p>Большинство платформ с возможностями агентного ИИ предлагают агент-оркестратор, хотя особенности его работы различаются. Model Context Protocol (MCP) стал основным способом доступа агентов ИИ к внутренним инструментам и данным, хранящимся на сторонних платформах. Сервер MCP находится на «границе» этих платформ; концептуально, единственный путь входа и выхода для агентов ИИ — через этот сервер.</p> <p>Вулкок предостерегает поставщиков SaaS от закрытия своих «систем учета для сохранения контроля». Вместо этого конкурентное преимущество будет получено за счет «контролируемой открытости» — например, прямой интеграции, MCP-доступа. «Те, кто полагается на ограничения, рискуют быть обойденными уровнями оркестрации, которым предприятия доверяют больше», — предостерегает Вулкок.</p> Вероятно, их вытеснят платформы, интегрирующие возможности агентного искусственного интеллекта, что позволит предприятиям … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234650 Mon, 13 Apr 2026 10:14:14 +0300 <p>Казалось бы, схема HaaS (Hardware as a Service, аппаратное обеспечение как сервис) давно отработана: платишь помесячно — и пользуешься. Но дьявол, как обычно, кроется в деталях: что будет, когда понадобится модернизация, кто настраивает сервер и в какой момент он считается работающим «до зеленых лампочек»?</p> <p>Заказчики часто уверены, что условия по умолчанию одинаковы для всех. Провайдеры же искренне считают, что клиент сам знает, о чем спрашивать. Итог — неловкие паузы и классическое «вы не спросили — мы не сказали». В статье расскажу, какие вопросы задавать провайдеру еще «на берегу», чтобы не услышать эту фразу через год.</p> <h3>Как работает апгрейд оборудования?</h3> <p>В модели HaaS клиент получает в аренду оборудование с конкретной спецификацией, которую обычно фиксируют еще до подписания договора. HaaS, по своей сути, менее гибкая схема, чем аренда выделенных серверов, Dedicated/Bare metal (выделенный сервер/"голое железо«), и в процессе работы может потребоваться замена компонентов на более мощные. Независимо от того, кто формировал исходную конфигурацию — специалисты провайдера или инженеры заказчика — вопрос апгрейда потребует решения.</p> <p>Ключевой момент, который стоит прояснить на этапе переговоров — возможность изменения конфигурации арендованного железа. Очевидно, что для некоторых типов устройств, например коммутаторов, такая опция может быть неактуальной, однако для серверов этот пункт заслуживает особого внимания.</p> <p>Обязательно нужно уточнить, предусмотрена ли такая возможность и как именно она прописана. Если модернизация критична для бизнес-задач, стоит внимательно изучить соответствующие разделы контракта и, при необходимости, инициировать согласование альтернативных формулировок, чтобы зафиксировать условия на понятном для обеих сторон языке.</p> <p>Параллельно имеет смысл прояснить процедуру: как именно будет проходить апгрейд в случае его реализации — предполагаются ли выезд инженера провайдера на площадку заказчика, доставка оборудования в сервисный центр или передача комплектующих для самостоятельной установки силами технических специалистов компании-арендатора.</p> <p>Важно обратить внимание на оформление изменений. У разных провайдеров по-разному: где-то хватает подписанной спецификации или дополнения к договору, а где-то могут предложить заключить отдельный контракт. Также необходимо уточнить, как изменения отразятся в финансовых документах: будет ли производиться перерасчет всей суммы аренды или новые компоненты проведут отдельной позицией в счетах. В первом случае возможно как простое обновление графика платежей, так и необходимость внесения правок в основную часть договора, а это дополнительная нагрузка на юристов с обеих сторон.</p> <p>Среди рекомендаций, которые могут показаться очевидными, но на практике нередко помогают избежать сложностей в ходе исполнения контракта, — требование точной информации. Фразы в духе «все решаемо, но потом» зачастую маскируют отсутствие у провайдера внятного регламента. А устные договоренности, не закрепленные в договоре, имеют свойство терять силу при смене менеджера. В результате заказчик может столкнуться с позицией: «мы так не работаем, вы не уточняли — мы не говорили».</p> <h3>На что обратить внимание при приемке оборудования и вводе в эксплуатацию?</h3> <p>При любой модели поставки — покупка, лизинг или аренда — ключевой этап один: ввод оборудования в эксплуатацию. Если в компании есть штат системных инженеров, которые умеют устанавливать и настраивать конкретные устройства, услуга пуско-наладочных работ может и не понадобиться. Но даже в таких ситуациях нередко предпочитают переложить эти задачи на инженеров провайдера, и на то есть веские причины.</p> <p>Во-первых, требования самого провайдера. Корректная пусконаладка позволяет избежать проблем как аппаратных, так и программных. Поэтому в условиях поставки прописывают пункт об обязательной или, как минимум, рекомендованной установке силами вендора или интегратора.</p> <p>Во-вторых, снижение рисков для заказчика. Особенно актуально, когда оборудование дорогостоящее, технически сложное, enterprise-уровня (enterprise — предназначенный для корпоративного сегмента). Передача пусконаладки провайдеру снимает с заказчика значительную долю ответственности: в случае сбоев или некорректной работы отвечает именно исполнитель. Профессионалы эту стадию называют емко: «до зеленых лампочек» — то есть до момента, когда оборудование не просто включено, а функционирует в штатном режиме и готово к эксплуатации.</p> <p>Но за этим, казалось бы, понятным критерием нередко скрывается разница в ожиданиях. Заказчик думает, что пусконаладка — это полная настройка с подключением и маркировкой сетевых кабелей, сборкой RAID-массивов (технология объединения нескольких физических дисков в одну логическую систему) и установкой ПО. Провайдер же иногда ограничивается физическим креплением оборудования в стойку и включением в розетку. Чтобы избежать недопонимания на столь критическом этапе, поставщик обязан заранее предоставить критерии завершения работ и согласовать их с заказчиком. Это позволит провести прозрачные границы ответственности.</p> <p>Прием оборудования же больше связан с формальной стороной сделки — подписанием актов приема-передачи и иных документов, предусмотренных договором и логистикой. На первый взгляд процедура выглядит тривиально: осмотрели, подписали — и дело сделано. Однако на практике, чтобы подпись имела законную силу, представителю заказчика необходима либо доверенность, либо печать организации. Это стандартное требование любой службы доставки, и пренебрежение им чревато срывом сроков и дополнительными расходами на повторный привоз.</p> <p>Особый случай — размещение оборудования в ЦОДе провайдера. Там приемку осуществляют инженеры дата-центра, они же потом и берут ответственность за все, что связано с вводом в эксплуатацию.</p> <h3>На что смотреть в технической поддержке?</h3> <p>При аренде оборудования по модели Hardware as a Service один из ключевых параметров, который стоит разобрать еще на этапе заключения договора, — это техническая поддержка. Провайдеры могут предлагать принципиально разные условия: от круглосуточного реагирования в течение 20 минут до поддержки в режиме 8/5 с реакцией до четырех часов. Внешне выбор очевиден, особенно если цены сопоставимы, но за внешней простотой скрывается ряд нюансов.</p> <p>У провайдера, как правило, есть несколько тарифных планов поддержки. Если у компании собственный штат квалифицированных специалистов, вариант 8/5 может стать разумным способом сэкономить на аренде без особого ущерба для бесперебойности сервисов. Иная ситуация, если на оборудовании планируют разворачивать критически важные бизнес-приложения, которые должны работать 24/7 без перебоев. В таком случае уже нужна поддержка с максимально быстрой реакцией и круглосуточным охватом.</p> <p>Лучший способ зафиксировать договоренности — прописать в контракте соглашение об уровне обслуживания (SLA). Там должны быть не только сроки реакции, но и конкретика: выезжает ли инженер на площадку, есть ли запасной комплект запчастей и где он лежит — на складе провайдера или прямо у заказчика. От этого напрямую зависит, как быстро починят, если что-то сломается, равно как и наличие системы мониторинга, позволяющей предотвратить сбой до его наступления.</p> <p>Географию поддержки тоже важно учесть, если оборудование за срок аренды может переехать. Например, компания планирует временно разместить серверы в коммерческом ЦОДе в Москве, а потом, когда достроит свою площадку в регионе, перенести их туда. Поскольку уровень сервиса в регионах отличается от столичного, необходимо заранее уточнить, сохранятся ли условия поддержки при переезде. Место эксплуатации обычно фиксируют в договоре, и самовольно переносить оборудование недопустимо — оно застраховано по конкретному адресу. При смене локации придется оформлять новый страховой полис, что влечет дополнительные расходы.</p> <p>Еще один момент, где часто возникает недопонимание и даже откровенные манипуляции, — это разница между технической и гарантийной поддержкой. Обычная гарантия, как правило, ограничивается тем, что оборудование отправляют в ближайший сервисный центр. Ни доставку, ни выезд специалистов для диагностики и ремонта она может не покрывать. В такой конфигурации HaaS превращается в инструмент финансового планирования, позволяющий распределить платежи во времени, но не в полноценный арендный сервис.</p> <p>И третье, что напрямую связано с управлением рисками при аренде, — страхование. Основные вопросы — кто выгодоприобретатель и что реально дает страховка заказчику. В одном случае это может быть надежная защита инвестиций, в другом — формальность с большим количеством «но» и «если» при наступлении страхового случая.</p> <h3>Чем все заканчивается?</h3> <p>В HaaS, как правило, длительные контракты, действующие до пяти лет, но вопросы выхода из них, целесообразно прорабатывать еще на стадии подписания договора. Обычно доступно несколько опций: выкуп, возврат или замена на другое оборудование.</p> <p>Самая привлекательная из них — выкуп. Его право или обязанность должны быть прописаны в договоре аренды, чтобы по окончании срока его действия у сторон не возникало разночтений. Важно, чтобы в формулировке фигурировала конкретная сумма, за которую оборудование можно выкупить. Стандартная процедура выглядит так: составляется отдельный договор купли-продажи, где прописывают ссылки на исходную аренду. Такие документы, в отличие от сложных арендных соглашений, простые и, как правило, быстро согласовываются, когда приходит время выкупа. Но есть нюанс: чаще всего срок гарантии и технической поддержки ограничен периодом действия арендного договора. И после приобретения заказчик остается с оборудованием один на один.</p> <p>Альтернативой выкупу выступает возврат оборудования. В некоторых договорах встречаются общие формулировки, которые дают арендатору право выбрать — выкупить или вернуть, причем опции равнозначные. Это удобно: спустя несколько лет можно гибко подойти к вопросу и не ставить актив на баланс, если он вдруг стал не нужен. Особенно это актуально для проектных контрактов, после завершения которых актив может оказаться невостребованным.</p> <p>Замена на новое оборудование — еще один теоретически возможный вариант. Однако на практике он встречается редко. Тут и клиенту, и провайдеру непросто: заказчику новое железо может и не пригодиться, а поставщику сложно просчитать, насколько это вообще рентабельно. Поэтому обычно провайдеры предлагают обсуждать замену отдельно, ближе к финалу текущего контракта.</p> <p>Досрочный выкуп — еще один способ выхода из контракта HaaS. Сразу стоит сделать оговорку: такая возможность есть не всегда. При краткосрочных контрактах (скажем, на 13 месяцев) право досрочного выкупа у заказчика чаще всего отсутствует, поскольку это невыгодно провайдеру или финансирующей организации. На длительных же сроках такая практика вполне распространена, и ключевым здесь становится экономический смысл. Если у компании-арендатора появляется возможность выкупить оборудование раньше, можно сэкономить на процентах за будущие периоды и снизить общую стоимость контракта. Но готовность провайдера к такому сценарию не гарантирована. Поэтому просчитывать варианты завершения договора лучше заранее, «на берегу».</p> <h3>Что еще полезного можно взять у провайдера?</h3> <p>На первый взгляд обсуждение дополнительных услуг может показаться лишь инструментом провайдера для увеличения чека. Но если подойти к вопросу с умом, можно грамотно использовать сильные стороны арендодателя и собрать инфраструктуру ровно под свои задачи. Набор полезных опций напрямую зависит от того, где стоит оборудование — в ЦОДе провайдера или на собственной площадке, — и эту разницу важно учитывать и заранее уточнять возможности партнера.</p> <p>Если оборудование размещено в дата-центре провайдера, многие сопутствующие услуги уже включены в ежемесячный платеж по умолчанию: аренда стойко-мест, каналы связи, базовое электропитание и климат-контроль. Однако на этом база не заканчивается. Арендодатель способен предложить значительно более широкий спектр опций — от расширенного мониторинга и администрирования прикладных систем до резервного копирования или построения гибридной инфраструктуры с облачной частью. Узнать о таких возможностях лучше на старте проекта: это позволит не только более грамотно спроектировать решение под задачи заказчика, но и своевременно заложить в бюджет приобретение сервисов, которые существенно дополнят основной контракт.</p> <p>Отдельное направление — программное обеспечение, включая системы виртуализации. Интеграция ПО в договор аренды оборудования дает заказчику ряд преимуществ. Во-первых, появляется возможность получить готовый программно-аппаратный комплекс (ПАК), который уже заточен под конкретные задачи и избавлен от проблем совместимости. Во-вторых, такой подход не зависит от места эксплуатации: оборудование с предустановленным и лицензированным ПО можно разместить как в ЦОДе провайдера, так и на площадке клиента. Наконец, это удобно: заказчик получает комплексное решение задачи, экономит время сотрудников, избегая лишних согласований, бюрократических процедур и необходимости заключать отдельные договоры с разными поставщиками.</p> <h3>Вывод</h3> <p>HaaS по своей сути — это просто поставка нового оборудования, только с платежами, растянутыми во времени. И именно поэтому почти все спорные моменты возникают не в самом железе, а в том, как оно живет по договору: как его принимать и на каких условиях, что считать вводом в эксплуатацию, как в реальности работает поддержка, можно ли что-то менять по ходу срока и какие варианты завершения контракта действительно доступны.</p> <p>Если свести все к одной практической рекомендации, она звучит просто: просите у провайдера не общие обещания, а четкие и понятные правила. Апгрейда и оформления изменений. Приемки — с критериями, чтобы фраза «до зеленых лампочек» не превратилась потом в спор о терминах. Поддержки — не просто «24/7», а где лежит ЗИП, выезжает ли инженер и сколько реально времени уйдет на восстановление. Выхода, включая выкуп, возврат или досрочный выкуп — с конкретными сроками, документами и цифрами. И отдельно — правила по дополнительным сервисам, которые сегодня кажутся необязательными, а через год становятся критичными, но уже не входят в договор.</p> <p>Важно требовать конкретику. Если она есть, то и через год вы не услышите: «Ну вы как-то не спросили, мы думали, вы знаете».</p> <p>#IMAGE_234651#</p> Казалось бы, схема HaaS (Hardware as a Service, аппаратное обеспечение как сервис) давно отработана: платишь … article Роман Зацепин, менеджер продукта Softline Облако (“Софтлайн Решения”, входит в ГК Softline) https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234649 Mon, 13 Apr 2026 10:01:37 +0300 <p><em>Конфиденциальные вычисления (</em><em>confidential</em> <em>computing</em><em>) закрывают давний пробел в безопасности: защиту данных во время их обработки. Для </em><em>CIO</em> <em>вопрос заключается в том, как, когда и где их использовать, считают опрошенные порталом </em><em>InformationWeek</em> <em>эксперты.</em></p> <p>Шифрование, брандмауэры и архитектуры нулевого доверия — это проверенные временем методы защиты конфиденциальных данных. Но есть загвоздка: в эпоху облачных вычислений и глубоко взаимосвязанных цифровых сетей становится все сложнее узнать, где в любой момент времени находятся данные — и кто может их просмотреть.</p> <p>Это побуждает CIO обращаться к конфиденциальным вычислениям. Эта технология устраняет распространенный, но часто упускаемый из виду пробел в безопасности: организации обычно используют шифрование для данных в состоянии покоя и при передаче, но в момент расшифровки они потенциально становятся видимыми. Это делает их уязвимыми для атак любого, кто имеет доступ к системной памяти, включая вредоносный процесс, скомпрометированный гипервизор или злоумышленника.</p> <p>Конфиденциальные вычисления защищают данные в процессе использования, обрабатывая их внутри доверенной среды выполнения (TEE) с аппаратным шифрованием — защищенной области внутри чипа, которая изолирует данные от окружающей инфраструктуры, приложений, облачных провайдеров и даже привилегированных пользователей. Представьте себе TEE как почтовое отделение без дверей и окон: никто не может войти, но письма могут проходить через защищенный слот.</p> <p>«Когда мы описываем конфиденциальные вычисления, и люди действительно понимают их, реакция почти всегда одна и та же: почему бы нам это не использовать?», — расказывает Марк Боуэр, главный стратег Anjuna Security и сопредседатель рабочей группы Cloud Security Alliance по конфиденциальным вычислениям.</p> <p>По мере усиления угроз и роста рисков, включая геополитическую нестабильность, конфиденциальные вычисления все больше оказываются в центре внимания. Недавний опрос, проведенный IDC Research, <a href="https://www.prnewswire.com/news-releases/new-study-finds-confidential-computing-emerging-as-a-strategic-imperative-for-secure-ai-and-data-collaboration-302631213.html">показал</a>, что 75% из 600 респондентов внедряют конфиденциальные вычисления в той или иной форме — 18% уже используют их в производственной среде, а 57% тестируют. Не менее важно, что 88% руководителей предприятий говорят, что это повышает целостность данных, а 77% считают, что это усиливает ключевые технические гарантии.</p> <p>«По мере роста внедрения ИИ, усиления регуляторного давления и развития многосторонней аналитики организации стремятся устранить пробелы в безопасности и обеспечить устойчивость в будущем, — говорит Филип Бьюз, старший менеджер IDC по исследованиям. — Это становится императивом на уровне совета директоров».</p> <h3>Установление доверия к коду, защита данных в процессе обработки</h3> <p>Что делает конфиденциальные вычисления такими привлекательными, так это то, что они обеспечивают проверяемое доверие посредством аппаратной аттестации. Рабочие нагрузки содержат уникальную криптографическую идентичность, которая доказывает, что код выполняется в конфиденциальной среде. «Вы избегаете инъекции секретов в конвейер CI/CD, именно там они и подвергаются компрометации», — поясняет Боуэр.</p> <p>Обычно организации запускают ПО и сервисы без гарантии того, что пароли, ключи или секреты по своей сути безопасны. «Существует „проблема первого секрета“. Как мне узнать, действительно ли система заслуживает доверия, когда я устанавливаю контроль доступа? — говорит Боуэр. — Конфиденциальные вычисления решают эту проблему. Они устанавливают доверие еще до того, как коснутся данных».</p> <p>Эта технология уже широко используется для чиповых карт и платежных платформ, включая Apple Pay и Google Pay. Она также встроена в аппаратные модули безопасности, которые хранят и защищают криптографические ключи. Теперь, когда организации стремятся защитить интеллектуальную собственность, регулируемые аналитические рабочие нагрузки, личные и конфиденциальные данные, а также информацию, которая может обрабатываться моделями генеративного ИИ, конфиденциальные вычисления расширяются на облачные, гибридные и периферийные среды.</p> <p>Конфиденциальные вычисления отлично подходят для «чувствительных рабочих нагрузок и там, где суверенитет данных и операционный суверенитет занимают важное место в списке проблем», — отмечает Барт Виллемсен, аналитик Gartner. Это включает в себя финансы и банковское дело, здравоохранение, AdTech и MarTech. Также растет интерес к конфиденциальному ИИ и запуску небольших, подходящих для конкретных целей моделей ИИ с открытым исходным кодом в рамках TEE. Фактически, Gartner включила конфиденциальные вычисления в тройку ведущих технологий, за которыми следует следить в 2026 г.</p> <p>«Конфиденциальные вычисления обеспечивают аппаратную защиту, которую одни только программные средства контроля не могут обеспечить», — отмечает Боуэр.</p> <h3>Как CIO могут внедрить конфиденциальные вычисления</h3> <p>До недавнего времени многие CIO рассматривали конфиденциальные вычисления как экспериментальную технологию. Ранние версии требовали технических знаний для развертывания, управления и использования систем, а инструменты часто плохо интегрировались с существующими рабочими процессами. В результате разработчики и команды DevOps были недовольны, и внедрение отставало.</p> <p>Изменилось то, что современные программные стеки поддерживают конфиденциальные вычисления в существующих средах выполнения, включая виртуальные машины и контейнеры. В результате нет необходимости перепроектировать приложения и заново изобретать протоколы безопасности. Кроме того, TEE включают в себя средства контроля, которые работают совместно с существующими инструментами шифрования, а не заменяют их, отмечает Виллемсен.</p> <p>Также формируется нормативная база. В декабре NIST <a href="м">опубликовал</a> первоначальный публичный проект, в котором прямо рекомендовал конфиденциальные вычисления в качестве средства контроля для чувствительных рабочих нагрузок. NSA, чьи рекомендации оказывают существенное влияние на планирование безопасности американских государственных и корпоративных структур, добавило TEE в свои последние рекомендации по концепции нулевого доверия. Другие инициативы по всему миру, включая Закон ЕС о цифровой операционной устойчивости и Monetary Authority of Singapore, также продвигают этот подход.</p> <p>IDC рекомендует начинать с наиболее чувствительных рабочих нагрузок, запуская целевые пилотные проекты, используя сторонние решения для аттестации и Open Source-инструменты для проверки целостности среды, а также взаимодействуя с поставщиками, поддерживающими открытые стандарты и совместимость. Важно участвовать в отраслевых инициативах, сотрудничать с ключевыми заинтересованными сторонами и инвестировать в обучение и развитие навыков, считает Бьюз.</p> <h3>Роль конфиденциальных вычислений в безопасном предприятии</h3> <p>Конфиденциальные вычисления — не единственный вариант. Другие методы, такие как гомоморфное шифрование, безопасные многосторонние вычисления и федеративное обучение с сохранением конфиденциальности, также набирают популярность. Однако каждый из них приводит к снижению производительности или сложен в реализации. Привлекательность конфиденциальных вычислений заключается в том, что они уже работают в масштабе инфраструктурных организаций.</p> <p>Боуэр отмечает, что, когда CIO обращаются к конфиденциальным вычислениям, важно сосредоточиться на одном важном факте: рентабельность инвестиций не выражается в конкретных цифрах. TEE снижают риски и улучшают соответствие требованиям. Они помогают организациям избежать потенциально разрушительных — и дорогостоящих — сбоев в безопасности и соблюдении нормативных требований. Боуэр предлагает обратиться к отраслевым источникам, таким как Консорциум конфиденциальных вычислений (Confidential Computing Consortium), чтобы получить представление об обучении, Open Source-инструментах и других ресурсах, которые могут облегчить переход к конфиденциальным рабочим нагрузкам.</p> <p>По словам Бьюза, конфиденциальные вычисления, вероятно, будут конвергировать с платформами управления состоянием безопасности ИИ (AI Security Posture Management, AI-SPM) и управления состоянием безопасности данных (Data Security Posture Management, DSPM). Это позволит устранить критический пробел: TEE обеспечивают безопасность данных в процессе обработки, в то время как DSPM и AI-SPM управляют рисками и обеспечивают управление на остальных этапах жизненного цикла. Бьюз ожидает, что в течение нескольких лет может появиться новый стандарт для того, как предприятия управляют и защищают конфиденциальные рабочие нагрузки. Результатом станет структура, которая еще больше интегрирует безопасность и управление.</p> <p>«Вопрос больше не в том, должны ли конфиденциальные вычисления быть частью предприятия, — говорит Бьюэр. — Вопрос в том, как быстро CIO смогут сделать их частью архитектуры».</p> Конфиденциальные вычисления (confidential computing) закрывают давний пробел в безопасности: защиту данных во время … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234648 Fri, 10 Apr 2026 12:32:05 +0300 <p>BI.ZONE представила платформу для управления поверхностью атаки BI.ZONE EASM. Новая платформа вобрала в себя ключевую функциональность BI.ZONE CPT по оценке уровня защищенности инфраструктуры, борьбе с теневыми IT и отслеживанию новых сервисов на периметре.</p> <p>В рамках BI.ZONE EASM эти возможности расширены и дополнены за счет глубокой интеграции с порталом киберразведки BI.ZONE Threat Intelligence.</p> <p>Павел Загуменнов, руководитель BI.ZONE EASM, отметил: «Помимо списка обнаруженных уязвимостей, пользователи платформы также будут получать дополнительный контекст для их приоритизации. В частности, он будет включать информацию об эксплуатации уязвимости в реальных атаках и обсуждении таких планов злоумышленниками на теневых ресурсах, данные о доступности эксплоитов, а также о наиболее важных экспозициях внешнего периметра».</p> <p>На новой платформе также улучшена видимость результатов проверок внешнего периметра. Чтобы пользователи могли в кратчайшие сроки узнавать о появлении на периметре потенциально небезопасных сервисов, добавлена возможность работы с черными списками. Во многих компаниях корпоративная политика безопасности запрещает публикацию на внешнем периметре ряда сервисов — например, сервисов управления (RDP, Telnet), СУБД или высокорисковых системных сервисов, таких как SMB или LDAP. Пользователи BI.ZONE EASM теперь могут внести запрещенные к публикации сервисы в особый список. При обнаружении такого сервиса на периметре пользователь немедленно будет об этом оповещен и сможет принять необходимые меры для устранения рисков.</p> <p>На дашбордах пользователю постоянно доступна информация об общем уровне риска для его организации, а также о важнейших находках — наиболее критичных уязвимостях с учетом данных BI.ZONE Threat Intelligence. Кроме того, пользователю доступна расширенная аналитика по дополнительным зонам экспозиции — DNS, почтовым сервисам и TLS-контуру.</p> <p>Ранее BI.ZONE сообщала о добавлении в BI.ZONE CPT метрики EPSS (Exploit Prediction Scoring System) для приоритизации уязвимостей. Эта возможность сохранена в рамках новой платформы BI.ZONE EASM. EPSS дополняет классическую метрику CVSS (Common Vulnerability Scoring System) и показывает, насколько высока вероятность того, что атакующие будут эксплуатировать уязвимость в течение ближайших 30 дней.</p> BI.ZONE представила платформу для управления поверхностью атаки BI.ZONE EASM. Новая платформа вобрала в себя ключевую … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234647 Fri, 10 Apr 2026 12:30:17 +0300 <p>Рынок ИТ-оборудования в России по итогам 2025 года продемонстрировал стагнацию и смещение интереса заказчиков к базовым инфраструктурным решениям. По оценке экспертов группы компаний DатаРу, высокая ставка и мировой дефицит компонентов затормозили проекты цифровизации, а в перспективе это приведет к пересмотру ИТ-бюджетов заказчиков — сервисная поддержка станет ключевым сегментом рынка ИТ в 2026 году.</p> <p>Объем российского рынок ИТ-оборудования в 2025 году фактически не вырос и остался на уровне около 3,5 трлн рублей, подсчитали в DатаРу. На протяжении большей части года развитие отрасли сдерживала высокая ключевая ставка, которая ограничивала инвестиции в инфраструктуру. При этом год ознаменовался сменой мотивации заказчиков: фактор импортозамещения больше не оказывает значительного влияния на спрос, поскольку сегмент компаний и организаций, где переход на локальные решения является обязательным, уже завершил необходимые проекты. </p> <p>Основным драйвером остается практическая потребность в цифровизации и поддержание устойчивости ИТ-ландшафта. Однако с осени 2025 года рынок столкнулся с новым вызовом — влиянием глобального сокращения доступности компонентов. Нехватка связана со стремительным ростом числа проектов в области искусственного интеллекта и переориентацией производственных линий крупнейших вендоров на высокопроизводительные решения для ИИ и гипермасштабируемых дата-центров. В результате оборудование для базовой инфраструктуры — серверы, СХД и компоненты, наиболее востребованные на отечественном рынке — оказалось в дефиците.</p> <p>Особенно заметным стал рост стоимости оперативной памяти (ОЗУ): цены увеличились кратно на фоне нехватки чипов. Подобные скачки уже наблюдались как последствия природных катастроф, однако текущая ситуация рассматривается участниками рынка как долгосрочная и требующая структурной перестройки. Вслед за памятью дорожают и ключевые элементы инфраструктуры — серверные платформы, системы хранения данных, сетевые компоненты. Динамика цен может варьироваться от 50 до 400%. </p> <p>На этом фоне требования заказчиков к оборудованию также пережили значительную трансформацию. По ряду популярных позиций — ОЗУ, жестким дискам, адаптерам — сроки поставок перестали фиксироваться, а стоимость выросла в два-три раза. Производители и интеграторы столкнулись с невозможностью удерживать цены даже на краткосрочном горизонте. В условиях зависимости от зарубежной компонентной базы заказчикам приходится принимать решения о закупках максимально оперативно и быстро обеспечивать финансирование.</p> <p>«Кратный рост стоимости ОЗУ, вызванный дефицитом чипов, сначала казался очередным скачком на рынке. Рынок уже сталкивался с подобными реакциями производителей после землетрясения в Японии в 2011 года или крупных наводнений. Но сейчас мы должны признать, что текущая ситуация дефицита — это новая реальность. В 2026 году компаниям и заказчикам потребуется полное переосмысление организации всего ИТ, причем как в B2B, так и в B2C сегменте. Вырастет не только цена ноутбуков и телефонов, но и стоимость базовой ИТ-инфраструктуры — серверов и СХД», — прокомментировал генеральный директор ГК DатаРу Роман Гоц.</p> <p>В 2026 году, по прогнозам DатаРу, ключевой стратегией компаний станет адаптация к новой конфигурации поставок и бюджетов. Приоритет получат проекты с четко сформулированными инфраструктурными задачами и партнерство с поставщиками, способными гарантировать логистику и сервисную поддержку. В начале года также возможен рост спроса на облачные сервисы как альтернативы закупке «железа», поскольку значительная часть облачной инфраструктуры выстроена в докризисный период. Однако во второй половине года фактор роста цен окажет влияние и на этот ИТ-сегмент, что потребует новой оценки экономической эффективности по каждому конкретному проекту.</p> <p>Одновременно в фокусе участников рынка будет оставаться сервисное обслуживание. Ограниченные возможности по обновлению ИТ-ландшафта будут стимулировать бизнес продлевать жизненный цикл существующих систем, оптимизировать использование ресурсов и повышать требования к технической поддержке. Критическое значение приобретает эффективное управление емкостью хранилищ, оперативной памятью и состоянием инфраструктуры.</p> <p>«Ожидать бурного роста цифровизации в 2026 году точно не приходится. После сложного начала года и адаптации к новым реалиям заказчики будут пересматривать свои инвестиционные бюджеты в части ИТ-оборудования. Это повлечет переоценку требований и возможностей под расширение ПО и других систем. Доверие и прозрачное взаимодействие по цепочке „заказчик — интегратор — вендор“ станет определяющим для успеха любого проекта», — добавил Роман Гоц.</p> Рынок ИТ-оборудования в России по итогам 2025 года продемонстрировал стагнацию и смещение интереса заказчиков … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234644 Fri, 10 Apr 2026 10:49:31 +0300 <p><em>Аналитический центр при Правительстве РФ и Минцифры в ноябре 2025 года прогнозировали рост энергопотребления дата-центров в нашей стране с 1 ГВт на указанный период до минимум 2,5 ГВт к 2030 году. Главной причиной этого, безусловно, является усиление роли ЦОДов в развитии экономики России. Одновременно с этим растут запросы ЦОДов на электроэнергию, за которую им приходится конкурировать с девелоперами и промышленностью.</em></p> <p>В 2026 году порядка <nobr>60-90%</nobr> расходов на ЦОД составляет оплата электроэнергии, которая в свою очередь может поставляться по тарифу высокого напряжения и по тарифу среднего напряжения. Учитывать это крайне важно для планирования дальнейшей эксплуатации объекта.</p> <p>Попробуем разобраться, чем отличаются друг от друга вышеупомянутые тарифы, а также можно ли и нужно ли их менять.</p> <h3>Тарифы в различных регионах не коррелируются</h3> <p>Тарификация в электроэнергетике зависит от класса напряжения, согласно которому потребитель получает электричество. Так, высокое напряжение будет предоставляться дешевле, чем среднее. Однако подключить его будет дороже из-за различий в требованиях к системам электроснабжения и затрат на оборудование.</p> <p>Если говорить о распределении по тарифам, то к высокому напряжению относятся 110 кВ и выше (крупные промышленные предприятия, металлургия, нефтепереработка), к среднему — ниже 110 кВ (заводы, крупные цеха, промпарки, малые производства, торговые центры).</p> <p>По нашим подсчетам, от региона к региону соотношение между тарифами «высокое напряжение» и «среднее напряжение» будет разным. Мы не можем говорить, что, допустим, в Москве и в Свердловской области соотношение между высоким напряжением и средним напряжением будет одним и тем же. Сравнивать такие тарифы один к одному не представляется возможным. В разных регионах за этими терминами скрываются разные показатели. Отметим, что высокое напряжение выгоднее для ЦОДов, и большинство инвесторов в дата-центры (как частные, так и государственные) стремится к нему.</p> <p>Для того чтобы претендовать на высокое напряжение, в 90% случаев необходимо расположение дата-центра в непосредственной близости от источника питания (питающей подстанции/питающего центра) высокого напряжения. Только так возможно подключиться к данному тарифу без посредников в лице сетевых организаций. Как только появляется посредник, стоимость сразу же чуть ли не кратно возрастает. Цепочка энергоснабжения состоит из тех, кто производит электричество, транспортирует его и непосредственно поставщиков для потребителей. Выпадение какого-либо из звеньев цепочки автоматически уменьшает стоимость энергии. Так, если ЦОД подключается к подстанции напрямую, из конечной цены будет исключена стоимость транспортировки. Иметь высокое напряжение есть смысл, только если мы подключаемся напрямую к генерирующей инстанции или подстанции с высоким напряжением. А если ЦОД и подстанцию разделяет большое расстояние, необходимо будет самостоятельно проложить линию.</p> <p>По нашим наблюдениям, высокое напряжение на сегодняшний день есть либо у крупных игроков рынка, либо у тех, кому повезло купить землю с уже подключённым тарифом. Но таких участков довольно мало. Поэтому в среднем по рынку используется среднее напряжение.</p> <p>По сути, выбор между средним и высоким напряжением осуществляется практически раз и навсегда. Так, если вы приобрели участок, где изначально было лишь среднее напряжение, нет никаких гарантий, что получится в перспективе сменить этот тариф. Независимо от подведённой мощности. У энергетиков нет стимула давать ЦОДам высокое напряжение, если уже было выделено среднее. Они ведь и так получают деньги, тариф хороший. Делать льготные условия им должно быть выгодно для чего-то. Высокое напряжение подразумевает строительство новых сетей, другие мощности, трансформаторы, оборудование и кабели. То есть замена среднего напряжения на высокое потребует больших финансовых затрат.</p> <p>Как мы уже упоминали, тариф планируется еще на этапе создания бизнес-проекта и далее закладывается в бизнес-модель. Если он подобран под высокое напряжение, а к участку подведено лишь среднее, бизнес-модель автоматически неверна. Любые инвесторы выделяют финансирование только после тщательных подсчётов. С их позиции невыгодно давать деньги на подобные проекты. Сначала бизнес должен получить высокое напряжение, а потом, не под обещание, а под реальность, могут выделить финансы.</p> <p>К слову, о мощности. Согласно плану на <nobr>2022-2032 годы,</nobr> одобренному правительственной комиссией в конце декабря 2024 года, осуществляется развитие московской энергосистемы. Так, реализуются проекты строительства в столице новых энергоблоков на ТЭЦ-25 и ТЭЦ-26 общей установленной мощностью 950 МВт. Минэнерго ожидается, что запуск объектов произойдёт в конце 2027 года и в конце 2029 года соответственно.</p> <p>В связи с крупными реконструкциями в Москве и Подмосковье, завершением строительства энергоблоков на станциях и прочим создаётся энергодефицит. В этом регионе энергия есть, и её довольно много, но делиться с другими нет возможности: очень много критических и важных производств. Энергетики стараются удовлетворить потребности рынка. При этом ЦОДы — это менее 10% от общего потребления. Есть гораздо более крупные потребители (девелоперы, крупные производства).</p> <h3>Выгоднее приобретать электричество у частных поставщиков</h3> <p>Рынок электроэнергии для розничных потребителей закрытый: нет ни аукционов, ни квот для выбора ЦОДами поставщика электроэнергии. Большую его часть занимают государственные компании (гарантирующие поставщики), которые при желании или необходимости могут увеличить стоимость ресурса. При этом стоимость не регламентирована, нет постоянного тарифа. Цена непрестанно меняется на фоне общей ситуации с энергопотреблением в стране.</p> <p>Однако существуют и частники. Они стараются держать на одном уровне планку коэффициента надбавки за транспортировку для конечных потребителей. К примеру, гарантирующий поставщик начисляет по 35 копеек сверх того, что он покупает на рынке, а частный — 16. В итоге эта разница в размере 5-8-10 МВт приносит <nobr>1,2-1,3 млн.</nobr> рублей в год экономии. Пропорционально она будет расти от объема потребления. Именно поэтому многие ЦОДы переходят от гарантирующих поставщиков к частным сбытовым компаниям.</p> <p>При этом независимо от того, какого поставщика выбрал конкретный дата-центр, ЦОДы вынуждены заранее учитывать потенциальное удорожание энергии. Предугадать, каким оно будет, практически невозможно. Клиенты ЦОДов в итоге получают плавающие ставки в договоре, аргументированные законодательством РФ.</p> <h3>Строительство — в приоритете</h3> <p>Сегмент ЦОДов фактически конкурирует в борьбе за электроэнергию с другими объектами. При этом в приоритете оказываются не дата-центры, а застройка жилья. Это вполне логично, поскольку жильё подразумевает новые единицы, инфраструктуру и рабочие места. А в сфере ИТ количество рабочих мест сильно ограничено, так как максимально применяется автоматизация процессов.</p> <p>Помимо этого, важно учитывать, что точное определение ЦОДы получат лишь в марте текущего года. Благодаря внесению соответствующих изменений в закон «О связи». А что такое строительство жилья, известно и определено давно.</p> <p>Конечно, ЦОДы как конкретные объекты всё чаще появляются в информационном поле. Как раз в 2026 году должно завершиться множество проектов в рамках центров обработки данных, которые начали строиться в <nobr>2024-м.</nobr> Наблюдается также яркая тенденция заинтересованности государства в построении гиперскейлеров (крупномасштабных провайдеров облачных услуг, которые предлагают масштабируемую и гибкую инфраструктуру для облачных вычислений и обработки данных). Анонсируется строительство очень крупных и мощных ЦОДов в таких регионах как Ямал, Дальний Восток, Сибирь.</p> <p>По словам губернатора ЯНАО Дмитрия Артюхова, произнесённым на Международном арктическом форуме, «центры обработки данных любят прохладу». И в вышеупомянутых регионах как раз подходящий температурный режим.</p> <p>Однако там довольно слабо развита сеть Интернет, а покупка спутника стоит дорого. То есть для запуска крупных проектов придётся выстраивать новую инфраструктуру, заниматься усилением соседних городов и т. д. Это невозможно без помощи государства. При этом строить ЦОД, скажем так, на пустыре намного эффективнее, чем возводить очередной там, где их и так много. К примеру, в Москве.</p> <p>Эксперты отмечают новую любопытную тенденцию: некоторые компании, планирующие устанавливать генерирующие подстанции, принимают решения о самостоятельном строительстве дата-центра (либо для коммерческой реализации, либо для собственных нужд). В этом случае энергетики могут сами выбрать тариф, поскольку фактически продают электричество сами себе. Это интересная концепция идеальной диверсификации бизнеса.</p> <p>Причем реализация обратного сценария, где ЦОДы становятся поставщиками энергии, вряд ли возможна. Чтобы стать энергогенерирующей компанией, потребуется получить очень много разрешений и вложиться материально на гораздо большую сумму, чем при строительстве дата-центра. Немаловажный фактор формирования конечной стоимости проекта — это его географическое расположение. Так, в Москве земля дороже электроэнергии. И именно она, помимо инженерной системы в рамках здания, будет существенно влиять на финальную сумму как при строительстве ЦОДа, так и при реализации любого другого проекта.</p> <p> #IMAGE_234645#</p> <p> #IMAGE_234646#</p> Аналитический центр при Правительстве РФ и Минцифры в ноябре 2025 года прогнозировали рост энергопотребления … article Антон Турсунов, директор по эксплуатации центров обработки данных облачного провайдера Nubes; Олег Царёв, главный энергетик облачного провайдера Nubes https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234643 Fri, 10 Apr 2026 10:24:04 +0300 <p><em>Для этого необходимы прочные партнерские отношения с HR-отделом, четкие указания для корпоративных архитекторов и ясность в отношении навыков, необходимых сотрудникам для сохранения своей актуальности, пишет на портале </em><em>InformationWeek</em> <em>независимый </em><em>CIO</em><em>-аналитик Майлз Суэр.</em></p> <p>В своей книге 1993 года «Управление с помощью двойных стратегий» («Managing with Dual Strategies») Дерек Абелл выдвинул смелый для своего времени аргумент: управление бизнесом и его изменение — это не последовательные действия, а процессы, которые должны происходить параллельно. Он писал, что изменение бизнеса требует четкого видения будущего и стратегии развития организации для соответствия этому будущему.</p> <p>Это сложно в эпоху искусственного интеллекта, когда нет готовых дорожных карт. И это особенно сложно для CIO, от которых теперь ожидается одновременное управление бизнесом и его изменение, но которые во многих случаях по-прежнему испытывают недостаток в глубоких деловых партнерских отношениях, необходимых для успешного выполнения обеих задач.</p> <p>Часто этот пробел начинается с HR-отдела. «ИТ — это, по сути, бизнес, основанный на людях, и без прочного партнерства с отделом кадров CIO рискуют потерпеть неудачу», — говорит Джонатан Фельдман, CIO округа Уэйк в Северной Каролине.</p> <p>В эпоху ИИ это партнерство имеет решающее значение, а не является опциональным. В качестве партнеров CIO и HR-руководители могут определять и формировать будущее работы своих компаний в тесном сотрудничестве с генеральными директорами. Риск бездействия значителен.</p> <p>Организации, которые не смогут адаптироваться, столкнутся с более высокими затратами, чем конкуренты, будут испытывать трудности с формированием необходимого кадрового резерва и им будет не хватать скорости, необходимой для конкуренции в мире, все больше управляемом ИИ.</p> <p>Ниже рассматриваются три вопроса, которые CIO должны решать параллельно, чтобы оставаться конкурентоспособными:</p> <ul> <li> Как меняется работа в разных ролях и функциях.</li> <li> Как должны развиваться системы для поддержки работы, дополненной ИИ.</li> <li> Какие навыки понадобятся работникам, чтобы оставаться востребованными.</li> </ul> <h3>Изменения на рынке труда и сдвиги в структуре рабочей силы</h3> <p><a href="https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2025/11/CanariesintheCoalMine_Nov25.pdf">Исследование</a> Стэнфордского университета, проведенное в ноябре прошлого года доктором Эриком Бринйольфссоном на основе данных миллионов ADP-записей о заработной плате, показало, что ИИ уже вызывает сдвиги на рынке труда. Среди начинающих работников в профессиях, подверженных влиянию ИИ, наблюдается снижение занятости на 16%, в то время как занятость опытных работников пока остается стабильной. Следует отметить, что изменения в занятости сосредоточены в профессиях, где ИИ автоматизирует, а не дополняет труд.</p> <p>Безусловно, ИИ будет по-разному влиять на задачи, профессии и отрасли, заменяя работу в одних, дополняя другие и трансформируя третьи. К профессиям, уже затронутым на уровне найма, относятся разработчики ПО и представители служб поддержки клиентов. Более опытные работники не испытывают таких же изменений, несмотря на то, что они менее склонны использовать ИИ для дополнения своей работы. Инструменты генеративного ИИ, такие как модели Claude и Open AI, уже демонстрируют рост личной продуктивности.</p> <p>Вопрос, на который должны ответить CIO и их HR-партнеры, звучит так: какие бизнес-процессы и задачи внутри предприятия будут автоматизированы, дополнены или изменены? И — со временем — как будет выглядеть работа, если ее выполнение будет осуществляться агентами? В долгосрочной перспективе в мире, где все выполняют агенты, люди будут отвечать за проектирование работы, объединение схем управления (руководящих принципов, ограничений и стандартов) и управление тем, как агенты выполняют свою работу. На этом этапе, по словам основателя и главного футуролога Signal and Cipher Иэна Бикрафта, мы переходим к агентным организациям.</p> <h3>Какая работа будет автоматизирована, дополнена, перестроена?</h3> <p>Чтобы справиться с изменением структуры рабочей силы, CIO должны поручить своим корпоративным архитекторам взять их карты бизнес-возможностей и бизнес-процессов и определить, какие из них будут автоматизированы, дополнены или изменены. На практике это делает корпоративную архитектуру механизмом для перепроектирования работы. Во многих случаях это следует делать с использованием карт будущего состояния, отражающих то, как ИИ может трансформировать операционные модели и создавать новые ценностные предложения.</p> <p>Имея эти данные, CIO, совместно со своими HR-партнерами и архитекторами, обладающими навыками работы с ИИ, должны оценить профессиональные навыки, определить, какие из них можно автоматизировать или дополнить с помощью ИИ, и привести их в соответствие с должностными обязанностями.</p> <h3>Роль корпоративных архитекторов</h3> <p>Корпоративные архитекторы могут помочь, сопоставив карты бизнес-возможностей, навыков и должностных обязанностей. Следует уточнить, что корпоративные архитекторы выполняют вспомогательную роль; они не должны напрямую отвечать за персонал или перепроектирование рабочих мест.</p> <p>Вместо этого корпоративные архитекторы должны связывать воедино бизнес-возможности, процессы, системы, данные, операционную модель и управление, помогая совместно с HR и бизнесом вносить изменения в роли и навыки.</p> <p>Эти совместные усилия должны привести к двум результатам: во-первых, к выявлению высокоавтоматизированных рабочих мест; во-вторых, к определению новых классификаций должностей, которые будут объединять задачи частично автоматизированных рабочих мест или роли, которые будут управлять работой и производительностью, управляемыми агентами. Возможно, это самая важная работа, которую когда-либо выполняли корпоративные архитекторы — перестройка всего предприятия.</p> <h3>Системы должны поддерживать работу, дополненную ИИ</h3> <p>После этого следующий логичный вопрос, который следует рассмотреть, — как следует проектировать системы для лучшей поддержки дополненных ИИ рабочих мест?</p> <p>CIO, HR-директорам, корпоративным архитекторам и генеральным директорам следует рассмотреть вопрос о том, какими функциями должны обладать системы для поддержки расширенной работы — и в чем их сегодняшние недостатки.</p> <p>Это важные вопросы, на которые необходимо отвечать совместно. И снова: корпоративные архитекторы должны занять здесь центральное место.</p> <h3>Двенадцать навыков, которые, по мнению CIO, необходимы работникам для сохранения актуальности</h3> <p>Наконец, я спросил CIO о навыках, которые работники должны развивать, чтобы оставаться востребованными в будущем, управляемом ИИ. Их ответы были обобщены в 12 рекомендаций по навыкам:</p> <ol> <li><strong> Владение ИИ.</strong> Понимание того, как работают модели ИИ — как они получают, обрабатывают и проверяют данные — и в чем заключаются их ограничения.</li> <li><strong> Человеческое суждение.</strong> Применение критического мышления для оценки результатов работы ИИ, особенно когда что-то кажется неправильным или неполным.</li> <li><strong> Умение решать проблемы.</strong> Способность формулировать правильные вопросы и использовать ИИ для ускорения принятия более качественных и обоснованных решений.</li> <li><strong> Этическая ответственность и осведомленность об опасностях ИИ. </strong>Понимание ответственного использования ИИ с учетом предвзятости, рисков, подотчетности и управления.</li> <li><strong> Адаптивность.</strong> Способность постоянно адаптироваться к быстро развивающимся инструментам, рабочим процессам и ожиданиям бизнеса.</li> <li><strong> Ориентация на непрерывное обучение.</strong> Приверженность постоянному развитию навыков по мере того, как ИИ меняет роли и требуемые возможности.</li> <li><strong> Деловая хватка.</strong> Понимание основных бизнес-целей, процессов и факторов, определяющих ценность, для обеспечения того, чтобы ИИ приносил значимые результаты.</li> <li><strong> Процессное и системное мышление.</strong> Способность переосмысливать рабочие процессы от начала до конца — переходя от разрозненных задач к интегрированным результатам на основе ИИ.</li> <li><strong> Креативность и инновации.</strong> Выявление новых наборов данных, сценариев использования и способов, которыми ИИ может раскрыть ценность, а не просто оптимизировать существующую работу.</li> <li><strong> Коммуникативные навыки и навыки перевода.</strong> Соединение технического и делового миров путем объяснения концепций ИИ в ясных, практически применимых терминах.</li> <li><strong> Межфункциональное сотрудничество.</strong> Эффективная работа с ИТ-, HR- и бизнес-подразделениями по мере внедрения ИИ во все функции.</li> <li><strong> Ориентация на результат.</strong> Сосредоточение на создании систем, которые обеспечивают предиктивные инсайты и измеримое влияние на бизнес.</li> </ol> <p>Это внушительный список. Очевидно, что степень владения навыками и системного мышления будет разной для ИТ-специалистов и бизнес-работников. Но все работники должны в той или иной степени разбираться в ИИ.</p> <h3>Что CIO не могут позволить себе делать неправильно</h3> <p>В этой статье утверждается, что сейчас CIO должны активизироваться и тесно сотрудничать со всеми подразделениями организации. В ней также подчеркивается важная возможность для корпоративных архитекторов помочь определить дальнейший путь. Для реализации этой возможности потребуются дисциплина и тесное сотрудничество. Успех будет зависеть от формирования правильного сочетания навыков. Победители в эпоху ИИ будут определяться не только глубиной технических навыков, но и их способностью сочетать человеческие возможности — рассудительность, креативность, этику — с ИИ как партнером для достижения бизнес-результатов.</p> Для этого необходимы прочные партнерские отношения с HR-отделом, четкие указания для корпоративных архитекторов … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234641 Thu, 09 Apr 2026 16:11:22 +0300 <p>На фоне экспериментов международных финтех-компаний с допуском ИИ-агентов к финансовым сервисам, на рынке начинает формироваться новая модель взаимодействия пользователя с цифровыми продуктами. В числе показательных кейсов — развитие подобных решений у Paypal и Revolut, тестирующих сценарии прямого взаимодействия агентов с торговыми и платежными инструментами без прямого управления пользователем через традиционный интерфейс.</p> <p>Как отметил директор по маркетингу Web3 Tech Матвей Войтов, такие подходы отражают системный сдвиг в пользовательском опыте: часть задач, ранее требовавших ручной работы с интерфейсом, может передаваться ИИ-агенту, которому пользователь формулирует цель на естественном языке.</p> <p>«Фактически появляется новый уровень взаимодействия: клиент ставит задачу агенту — например, по доходности или стратегии, а дальше агент взаимодействует с биржей, исполняет операции и управляет процессом в рамках заданных условий. Это снижает порог входа и сокращает время на выполнение операций», — прокомментировал эксперт.</p> <p>В рамках собственных тестов разработчик корпоративных блокчейн-решений и провайдер web3-сервисов Web3 Tech пришел к выводам, что появление агентной прослойки меняет саму роль интерфейса как основного канала взаимодействия. Пользователь возвращается в систему скорее для контроля, чем для непосредственного управления процессами. При этом ключевые параметры задаются человеком, а уровень автономности ограничивается требованиями безопасности и допустимым уровнем риска. Отдельное внимание уделяется корректности интерпретации задач, контролю действий ИИ и разграничению прав в зависимости от подготовки пользователя.</p> <p>Параллельно развивается инфраструктурный слой. В 2025 году усилился тренд на создание специализированных L1-блокчейнов, ориентированных на платежные сценарии и работу со стейблкоинами. Крупные участники рынка, включая таких эмитентов стейблкоинов, как Circle и Tether, начали развивать собственные сети, оптимизированные под скорость, стоимость транзакций и прикладные сценарии расчетов. И вместе с этим стандартизируются агентные платежные протоколы — такие стандарты как Google AP2 и X402 позволяют ИИ-агентам совершать мгновенные микроплатежи и оплачивать цифровые услуги напрямую, без участия человека и традиционных платежных форм.</p> <p>Эти технологии, вышедшие на уровень рыночной зрелости буквально за последний год, связаны с огромным потенциалом агентной экономики. В рамках данной концепции значительная часть экономических транзакций может выполняться автоматически, без прямого участия пользователей. В такой среде критически важны не только новые пользовательские способы взаимодействия с финансовыми платформами, но и инфраструктура, способная обеспечивать мгновенные и безопасные транзакции. </p> <p>«Мы видим, как стремительно формируется технологическая база для перехода к агентной экономике. Это касается не только трейдинга, но и платежей, merchant-сервисов и работы с цифровыми активами. Но говорить о сроках и масштабах полноценного внедрения подобных моделей пока преждевременно: их развитие будет зависеть от регуляторной среды, безопасности и отказоустойчивости инфраструктуры и готовности пользователей к делегированию операций ИИ-системам», — отметил Матвей Войтов.</p> На фоне экспериментов международных финтех-компаний с допуском ИИ-агентов к финансовым сервисам, на рынке … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234640 Thu, 09 Apr 2026 16:09:45 +0300 <p>Компания Axenix представила усовершенствованную платформу для создания и эксплуатации интеллектуальных ассистентов на базе технологий генеративного ИИ — Numira 2.0. Комплексное решение позволяет предприятиям разрабатывать ИИ-агентов из готовых компонентов и запускать их в промышленную эксплуатацию, повышая эффективность бизнеса.</p> <p>Numira 2.0 представляет собой обновленную платформу для работы с ГенИИ, первая версия которой была представлена Axenix в 2025 году. Она позволяла компаниям легко создавать ИИ-ассистентов для автоматизации прикладных задач: например, протоколирования встреч, анализа клиентских отзывов, обработки регламентов и др.</p> <p>Усовершенствованная версия решения, представленная 9 апреля 2026 года на конференции Data Fusion, содержит большое количество доработок в части архитектуры, инструментария, интеграционных возможностей и интерфейса. В ней значительно расширены функциональность и сценарии применения инструментов на основе ИИ. </p> <p>Отдельный акцент — на доступности: любой бизнес сможет легко создавать и внедрять ИИ-агентов (автономные системы анализа данных и принятия решений) без сложных настроек и глубоких технических знаний.</p> <p>Numira 2.0 является частью более широкой практики Axenix по внедрению решений на базе искусственного интеллекта. Axenix сочетает технологическую экспертизу с опытом цифровой трансформации, отраслевыми знаниями и пониманием бизнес-функций, что позволяет не только запускать ИИ-сценарии, но и адаптировать их к реальным процессам заказчика.</p> <p>Платформа обеспечивает быстрый старт прикладных сценариев и их последующее масштабирование, а открытая архитектура позволяет использовать ее как самостоятельно, так и в сочетании с решениями других вендоров. Такой подход дает заказчикам возможность рационально формировать целевой ИИ-ландшафт, снижать риски внедрения и выбирать оптимальную комбинацию технологий под конкретные бизнес-задачи.</p> <p>Numira 2.0 позволяет создавать ИИ-агентов для разнообразных бизнес-сценариев, реализовывать их интеграции, формировать единую базу знаний, а также переиспользовать наработки для решения новых задач автоматизации. Взаимодействие конечных пользователей с ИИ происходит через окно чата. Достаточно сформулировать в нем запрос, а помощник предоставит нужные пользователю данные или выполнит требуемые от него действия. </p> <p>Например, ИИ-агент может самостоятельно подготовить коммерческое предложение. Для этого он ознакомится с техническим заданием и необходимой внутренней документацией компании, а затем сопоставит эти данные с рыночной информацией, которая есть во внешних источниках. На основе всех собранных данных он сгенерирует оформленное нужным образом коммерческое предложение. А затем, при необходимости, составит к нему сопроводительные письма для контрагентов и проведет рассылку. </p> <p>Платформа позволяет сформировать многослойную структуру ИИ-агента с акцентом на его поведенческой парадигме (подход behaviour-first). Ядро такого агента — это ИИ-модель, отвечающая за рассуждения и генерацию. Поведение агента определяет набор инструкций, которые прописывают, как он должен действовать для достижения результата. Слой подключений расширяет его навыки и инструментарий. Еще один важный слой — правила этики и безопасности, которые определяют границы допустимого поведения агента и защищают бизнес от рисков. </p> <p>Ключевые компоненты, которые реализованы в новой версии платформы: среда для создания ИИ-агентов; API для программной работы с агентами их внешних систем и сценариев; средства подключения собственных <nobr>LLM-моделей,</nobr> а также приложений и интеграций через протокол MCP; библиотека агентов, баз знаний, приложений, промптов и моделей; оркестратор для выполнения комплексных инструкций и работы с несколькими инструментами. </p> <p>Numira 2.0 можно развернуть по модели on-premise в изолированном контуре заказчика. При этом остается возможность интегрировать платформу с различными внешними ИИ-сервисами и источниками данных. Для этого предусмотрены контроль доступа и настройка ограничений.</p> <p>«Один из наиболее заметных мировых трендов в области ИИ — это использование ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять сложные цепочки действий. С помощью Numira 2.0 компания может легко создать своего агента для той или иной цели или выбрать в библиотеке нужное решение и донастроить его под свои бизнес-процессы. Мы идем дальше: развиваем интеграционные возможности ИИ-агентов для работы с учетными системами, такими как 1С и SAP», — прокомментировал Александр Стрельников, руководитель направления GenAI Axenix.</p> <p>«Numira 2.0 — ответ на растущую потребность бизнеса в прикладном использовании ИИ. Платформа помогает компаниям повысить эффективность: вместе с ней заказчики получают доступ к экспертизе Axenix в области цифровой трансформации — от медицины до металлургии. Наша команда не просто предлагает решение, а помогает внедрить его и адаптировать под реальные процессы бизнеса», — рассказал Алексей Сергеев, руководитель практики «Машинное обучение и искусственный интеллект» Axenix.</p> <p>«Мы не ограничиваем заказчиков рамками одной платформы. Numira 2.0 используется как часть более широкого подхода: под каждую задачу выстраиваем решение, сочетая собственные технологии, существующие системы и лучшие решения рынка. Это позволяет внедрять ИИ в реальные процессы компании и развивать его дальше без привязки к одному продукту или поставщику», — добавил он.</p> <p>Благодаря широкой функциональности и низкому порогу входа, платформа Numira 2.0 будет востребована как среди заказчиков сегмента Enterprise, так и у компаний Middle+ и выше. Axenix уже реализует ряд внедрений платформы: в частности, запущен совместный проект с одним из крупнейших агрохолдингов страны. </p> Компания Axenix представила усовершенствованную платформу для создания и эксплуатации интеллектуальных ассистентов … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234639 Thu, 09 Apr 2026 16:07:29 +0300 <p>Забытые виртуальные машины, диски, балансировщики, статичные IP-адреса и вспомогательные сервисы, которые давно утратили свою функциональную нагрузку, однако продолжают потреблять вычислительные мощности и расходовать бюджет. Они появляются стихийно, например, после завершения пилотных проектов, при ротации кадров, миграциях между регионами или из-за отсутствия четких процедур. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, рассказал, что для ИТ-специалистов это не просто технический долг, а скрытая угроза, так как неиспользуемые инстансы часто содержат устаревшие учетные данные, не получают критических патчей безопасности и искажают метрики мониторинга, создавая иллюзию нормальной нагрузки там, где ее объективно нет.</p> <p>Финансовые потери от облачной «пустоты» редко фиксируются в явном виде в отчетах, однако их совокупный эффект критичен для маржинальности и скорости инноваций. По данным Flexera State of the Cloud Report 2025, с ростом затрат все острее ощущается проблема перерасхода — в среднем он составляет 17%, а до 27% трат признаются неэффективными. Такой бюджет мог бы быть направлен на развитие продуктов или оптимизацию бизнес-процессов. Проблема усугубляется архитектурной сложностью: без единого плана учета в мультиоблачных средах ресурсы дублируются, генерируя скрытые издержки на хранение и передачу данных.</p> <p>Эффективный поиск забытых виртуальных машин начинается не с массового удаления, а с системной инвентаризации. Ручные проверки в средах на сотни инстансов довольно сложны. Рекомендуется проводить автоматизированный сбор метрик через инструменты провайдеров. Критерии выявления должны быть формализованы: средняя загрузка CPU менее 5% за 30 дней, нулевой входящий/исходящий трафик, отсутствие подключенных томов, отключенные планировщики задач и другие.</p> <p>Также важно на начальном этапе настройки виртуальных машин использовать тегирование. Теги превращают анонимную инфраструктуру в управляемый портфель.</p> <p>Обнаружение ресурса не дает права на мгновенное удаление. Профессиональная практика предполагает поэтапный цикл нейтрализации. Первый этап — уведомление владельца. Второй — снижение конфигурации или перевод в режим остановки с обязательным сохранением снапшотов. Третий — перенос в изолированный сегмент внутри облачной платформы или отдельную подписку с полностью отключенным публичным доступом и сетевыми правилами, блокирующими входящие соединения. Финальный шаг — полное удаление после истечения гарантийного периода. Сквозной аудит каждого действия и исключает случайное удаление критичных, но плохо промаркированных систем.</p> <p>По данным Flexera, 59% мировых компаний уже создали FinOps-команды для управления затратами в облаке, и лишь 14% не планируют их внедрение. По данным M1Cloud, организации с зрелой культурой управления затратами сокращают потери на неиспользуемые ресурсы в среднем на треть. Помимо прямой экономии бюджета, по мнению ИБ-экспертов, значительная доля инцидентов утечки данных в облаке может быть связана с заброшенными ресурсами, не попадающими под политики централизованного мониторинга. Гигиена облака должна стать частью ИТ-менталитета: задача считается выполненной только после описания стратегии масштабирования, назначения владельца и планирования даты утилизации тестовых сред.</p> <p>Забытые ресурсы — это не технический сбой, а индикатор зрелости ИТ-процессов. В эпоху жесткой оптимизации ИТ-бюджетов и растущих требований к кибербезопасности, чистое облако перестает быть конкурентным преимуществом — оно становится базовым стандартом операционной устойчивости. Компании, которые систематизируют управление жизненным циклом облачных активов, превращают инфраструктуру в предсказуемый драйвер эффективности.</p> Забытые виртуальные машины, диски, балансировщики, статичные IP-адреса и вспомогательные сервисы, которые давно утратили … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234638 Thu, 09 Apr 2026 16:06:30 +0300 <p>Cloud.ru на конференции GoCloud 2026 объявил о запуске нового сервиса AI Workflows, который позволяет создавать и автоматизировать рабочие процессы бизнеса через графический интерфейс. Low‑code инструмент с ИИ помогает оптимизировать ресурсы, экономить средства, а также повышает доступность применения инструмента для сотрудников без навыков программирования.</p> <p>AI Workflows имеет аналогичный n8n функционал и работает по принципу конструктора, позволяя создавать цепочку связанных шагов, которые система будет выполнять по порядку. Например, она может извлечь данные из 1С, затем обработать их с помощью ИИ, а после передать их в Jira или чат в мессенджере. Сейчас AI Workflows находится на стадии публичного тестирования.</p> <p>AI Workflows — часть цифровой среды AI Factory, которая объединяет инструменты Cloud.ru для создания собственных ИИ-решений и их внедрения в бизнес-процессы и продукты. В данный момент инструмент AI Workflows интегрирован с сервисами Evolution Foundation Models и Evolution ML Inference для работы с большими языковыми моделями, сервисом для создания и запуска работающих автономно ИИ-агентов Evolution AI Agents, а также сервисом для обогащения языковой модели собственными данными — Evolution Managed RAG. </p> <p>Помимо сервисов Cloud.ru, на каждом из шагов пользователь может подключать к AI Workflows десятки популярных корпоративных систем: Jira, 1С, Confluence, PostgreSQL, почтовые клиенты, мессенджеры, а также внутренние сервисы с API. С помощью AI Workflows можно автоматизировать десятки разных бизнес-сценариев. Например, торговые сети могут использовать AI Workflows для организации процесса покупки — от проверки наличия товаров на складе до обработки платежей и доставки товара.</p> <p>«Мы видим, каким популярным стал инструмент n8n. Для автоматизации не всегда нужны ИИ-агенты с сложными механизмами рассуждений, зачастую требуется только взять данные и попросить LLM выполнить детерминированные шаги. Наша задача — демократизировать использование ИИ-сервисов. AI Workflows позволяет проектировать сложные бизнес-процессы без необходимости писать код: настроить мониторинг серверов, выстроить алгоритмы реагирования на инциденты, ускорить процессы обработки данных», — сказал руководитель продукта AI Factory Артемий Мазаев.</p> Cloud.ru на конференции GoCloud 2026 объявил о запуске нового сервиса AI Workflows, который позволяет создавать … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234637 Thu, 09 Apr 2026 16:02:24 +0300 <p>Решение BSS позволяет быстро автоматизировать обслуживание граждан в MAX с помощью единого окна для оператора, чат-бота с готовыми сценариями, речевой аналитики, AI-портала, и инструмента проактивного информирования. Технология уже готова к развертыванию в контуре заказчика без необходимости интеграции разрозненных систем.</p> <p>Мессенджеры стали важнейшим каналом общения между гражданами и организациями, и эту роль все чаще берет на себя MAX. BSS — аккредитованный партнер платформы — помогает быстро запустить обслуживание в этом канале. </p> <p>Для этого BSS предлагает готовую экосистему: чат с оператором, чат-бот, речевую аналитику, AI-портал и инструменты для исходящих коммуникаций.</p> <p>Благодаря опыту работы с ведомствами в более 50 регионах РФ — Социальный фонд России, МФЦ, Министерство здравоохранения, Федеральное казначейство — BSS знает специфику задач госсектора и повышенные требования к надежности. Решение поддерживает авторизацию через ЕСИА и разворачивается в контуре заказчика с соблюдением высоких стандартов ИБ.</p> <p>Чат с оператором работает как окно общения через MAX, которое соединяется с другими каналами: сайтом, мобильным приложением и т.д. Так оператор видит полную историю взаимодействия с клиентом и может точнее решить запрос. Заявки автоматически распределяются между специалистами с учетом их загрузки и темы.</p> <p>Интеллектуальный чат-бот уже включает готовые сценарии — запись к врачу, получение справок, консультации МФЦ — и его можно легко адаптировать под задачи учреждения, оставив нужные и добавив новые сценарии. Он помогает гражданам получать услуги без ожидания оператора, но при необходимости быстро переводит диалог на специалиста.</p> <p>Речевая аналитика поможет проанализировать 100% коммуникаций и с помощью AI-модуля быстро выявить частые причины обращений, проблемные места, ошибки операторов и любую другую информацию для улучшения качества обслуживания. </p> <p>AI-портал — это умная база знаний, которая поможет операторам мгновенно найти любые инструкции и регламенты, а также будет давать подсказки по ходу диалога с клиентом.</p> <p>Модуль исходящих коммуникаций — инструмент проактивного информирования граждан: он автоматически отправляет напоминания и уведомления о записи на прием, оплате услуг, изменениях в законодательстве и других важных событиях.</p> <p>Таким образом, экосистема BSS закрывает весь цикл взаимодействия с гражданами: пользователи могут быстро решать свои вопросы в удобном канале, а ведомства — эффективно управлять нагрузкой на контакт-центры. Решение готово к развертыванию и не требует интеграции разрозненных модулей, поэтому запуск пилота и базовых сценариев займет от 1 недели. Технология уже успешно работает в ряде регионов РФ. </p> <p>О том, почему эта технология не только удобна прямо сейчас, но еще и обладает большим заделом на будущее рассказал директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский: «В платформу встроен конструктор для создания агентов на больших языковых моделях. Вы можете выйти за рамки простого скриптового бота и внедрить интеллектуального ассистента. Кроме того, платформа поддерживает и текстовые, и голосовые сценарии. Начав с мессенджера, вы сможете легко масштабировать автоматизацию на голосового робота в единой среде. Таким образом, решение поможет заложить фундамент для цифровой трансформации на годы вперед».</p> Решение BSS позволяет быстро автоматизировать обслуживание граждан в MAX с помощью единого окна для оператора, чат-бота … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234635 Thu, 09 Apr 2026 10:28:59 +0300 <p>Облачные сервисы прочно вошли в жизнь бизнеса более 10 лет назад. Однако долгое время компании оценивали перспективы использования услуг cloud-провайдеров исключительно через призму экономии. Сегодня характер взаимоотношений между ними претерпел серьезные изменения. Теперь сервис-провайдер — это не просто поставщик недорогих ресурсов для снижения затрат на ИТ-инфраструктуру, а партнер, с которым можно разделить ответственность за безопасность данных, соблюдение требований законодательства и устойчивость бизнеса. В таких условиях кардинально меняются критерии выбора, а концепция универсального партнера уходит в прошлое. Как именно трансформируются запросы и кого ищет бизнес — разбираемся в этой статье.</p> <h3>Эволюция критериев</h3> <p>Еще <nobr>5-7</nobr> лет назад компании рассматривали облака как некие коммунальные услуги, а провайдеров — просто как их источник. Чтобы понять, как именно поставщики позиционировали свои решения, достаточно взглянуть на маркетинговые материалы того времени. Как правило, на первый план выходили такие факторы, как стоимость самих ресурсов, гарантия аптайма и «девятки» в SLA, наличие ЦОДов в Москве и Санкт-Петербурге. Кроме того, нередко облачные сервисы позиционировались для клиентов как возможность сэкономить на владении инфраструктурой через замену капитальных расходов операционными.</p> <p>Сегодня критерии выбора сервис-провайдера кардинальным образом трансформировались — ниже рассмотрим наиболее яркие изменения.</p> <p>Крайне высокий приоритет получили вопросы безопасности данных и соответствия требованиям регуляторов, в частности, ФСТЭК, ФСБ и Роскомнадзора. Если ранее заказчик воспринимал облако как возможность быстро получить нужный объем ресурсов, то теперь это еще и непосредственный инструмент управления рисками компании, в том числе регуляторными.</p> <p>В этом ключе еще одним важным критерием стало наличие у провайдера продвинутых сервисов кибербезопасности и профильной экспертизы в защите ИТ-инфраструктуры от киберугроз. Интенсивность кибератак на российские предприятия остается на довольно высоком уровне, а сами атаки <a href="https://iz.ru/2005200/dmitrii-bulgakov/itogi-koda-kak-izmenilis-kiberataki-v-rossii-za-2025-god?ysclid=mlqpy019xa648546140">приобретают</a> все более деструктивный характер. Очевидно, что в таких условиях предприятия будут все чаще обращаться за защитой к провайдеру — из-за наличия специализированных сервисов и ИБ-компетенций. Теперь для заказчика он не только поставщик облачных мощностей, но и партнер, с которым можно разделить ответственность за обеспечение непрерывности бизнеса. Даже если компания не планирует на старте подключать необходимые сервисы кибербезопасности, сама возможность оперативно их внедрить становится весомым аргументом при выборе поставщика услуг.</p> <p>Кроме того, клиенты сервис-провайдеров стали обращать более пристальное внимание на доступность отечественных технологий. В этом ключе довольно показательны рейтинги от аналитиков рынка. Как правило, подобные материалы отражают не столько внутренние амбиции провайдеров, сколько критерии, по которым их оценивает бизнес. Если пять лет назад аналитики смотрели на общее количество доступных гипервизоров, то в рейтингах последних лет в число важных критериев вошло <a href="https://www.cnews.ru/reviews/rejting_provajderov_iaas_enterprise_2025/review_table/2ea0bce54bdc5e36f7ba959308088831be7fb73a">наличие реестровых ОС и гипервизоров</a>. При этом внедрение отечественных решений все реже носит формальный характер и все чаще становится ответом на реальные запросы со стороны клиентов. Это подтверждает и наш опыт — как правило, провайдеру нужно не просто решение задачи импортозамещения, а внедрение реально работающей экосистемы, которая станет фундаментом развития их портфеля услуг.</p> <p>Параллельно с этим, по данным аналитиков, в России <a href="https://www.comnews.ru/content/243677/2026-02-06/2026-w06/1008/spros-biznesa-gpu-cherez-oblako-mozhet-vyrasti-do-50-2026-g?ysclid=mlqti4qjh5764236608">растет</a> спрос на специализированные вычислительные ресурсы и сервисы GPU-as-a-Service — в первую очередь, для обработки задач генеративного ИИ, машинного обучения и работы с большими данными. Именно поэтому для ряда заказчиков важным критерием становится не просто наличие высокопроизводительных ресурсов, а доступ к специфическим сервисам. Несмотря на то, что этот вопрос сегодня актуален не для всех, все чаще провайдеры оцениваются потенциальными клиентами не по широте портфеля услуг, а по возможности закрыть конкретные технологические потребности.</p> <h3>Сегментация запросов</h3> <p>Безусловно, эти критерии довольно редко используются бизнесом «в чистом виде». На практике чек-лист выбора сервис-провайдера будет определяться спецификой отрасли конкретной компании — предприятие из сферы финансов, ритейлер, digital-стартап или частная медицинская организация расставят приоритеты по-разному. Универсального поставщика услуг, которой смог бы одинаково хорошо удовлетворить запросы компаний, отличающихся по области деятельности и масштабу, не существует.</p> <p>Финансовый и государственный сектор, запросы к инфраструктуре которых обусловлены ужесточающимися с каждым годом рамками регуляторов, формируют спрос на сервисы с высоким уровнем безопасности данных, например, частные облака с возможностью аттестации. В то же время технологический стартап, с высокой долей вероятности, будет выбирать провайдера, исходя из возможностей оптимизировать расходы, оперативно масштабировать ресурсы и наличия у того специализированных сервисов — например, GPUaaS. Ритейл и промышленность, часто вынужденные строить гибридные инфраструктуры, при выборе провайдера обратят внимание на его компетенции в ключе ИТ-аутсорсинга и консалтинга.</p> <p>Проще говоря, несмотря на существенную трансформацию требований к сервис-провайдеру в целом, критерии выбора со стороны конкретного бизнеса будут определяться спецификой его деятельности, профилем риска и вектором развития. Банк будет стараться минимизировать регуляторные издержки, ритейл — повысить уровень гибкости и снизить простои, небольшой стартап — оптимизировать расходы при сохранении возможности быстрого масштабирования и доступа к специализированным ресурсам.</p> <p>Наблюдаемая нами сегодня трансформация подхода к выбору сервис-провайдера — маркер растущей зрелости рынка. На первый план выходят не финансовые условия и экономическая составляющая, а возможность найти ИТ-партнера по управлению рисками и решить с его помощью конкретные бизнес-задачи. А рынок, в свою очередь, отвечает на эти структурные изменения не унификацией, а специализацией — провайдеры не только формируют предложения под специфические запросы отраслей, но и активно наращивают технологические компетенции.</p> <p>Выбор провайдера становится стратегическим решением, которое будет определять уровень устойчивости ИТ-инфраструктуры компании и возможность безболезненно пережить грядущие изменения — будь то новые требования регуляторов, технологический сдвиг или рыночная турбулентность.</p> <p> #IMAGE_234636#</p> Облачные сервисы прочно вошли в жизнь бизнеса более 10 лет назад. Однако долгое время компании оценивали перспективы … article Павел Гуральник, генеральный директор ISPsystem https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234634 Thu, 09 Apr 2026 10:11:25 +0300 <p>Как пишут в корпоративном блоге аналитики IDC, искусственный интеллект уже обеспечил измеримые операционные улучшения в различных отраслях. Рабочие процессы автоматизированы. Процессы ускорены. Команды повысили эффективность и снизили затраты. </p> <p>Раннее внедрение ИИ было ориентировано на производительность, поскольку руководителям требовались четкие, измеримые результаты. Эти ранние результаты были важны. Контакт-центры сократили время обработки звонков. В операциях бэк-офиса были автоматизировали рутинные задачи. Команды продаж и маркетинга повысили пропускную способность. ИИ доказал, что может повысить производительность в различных бизнес-функциях.</p> <p>Однако преимущества в производительности быстро рассеиваются.</p> <p>То, что создает конкурентное преимущество в одном квартале, часто становится стандартной возможностью в следующем. Улучшения производительности, накладываемые на существующие операционные модели, в конечном итоге достигают насыщения. Организации обнаруживают, что оптимизируют процессы, которые конкуренты могут легко скопировать.</p> <p>В результате многие руководители начинают понимать, что наступает плато продуктивности.</p> <h3>Почему продуктивность достигает плато</h3> <p>Стратегии, ориентированные на производительность, сдерживают развитие организаций тремя способами:</p> <ul> <li><strong>Они укрепляют межфункциональные барьеры.</strong> Когда ИИ внедряется в функции одну за другой, каждая команда сосредотачивается на оптимизации своих собственных целей. Маркетинг автоматизирует кампании, финансы улучшают циклы отчетности, а сервисные команды сокращают время реагирования. Достижения достигаются изолированно, что не способствует созданию ценности в масштабах всего предприятия.</li> <li><strong>Они закрепляют существующие предположения. </strong>Оптимизация укрепляет существующие рабочие процессы и показатели. По мере развития рынков организации, которые вкладывают значительные средства в совершенствование устаревших моделей, часто оказываются ограниченными теми самыми системами, которые они улучшали.</li> <li><strong>Они обеспечивают линейный рост. </strong>Повышение эффективности неизбежно достигает плато. ИИ становится слоем улучшений, а не двигателем роста.</li> </ul> <p>Ограничение заключается не в самой технологии. Возможности ИИ продолжают быстро развиваться. Ограничение заключается в операционной структуре.</p> <p>Когда ИИ накладывается на устаревшие структуры без переосмысления способов создания ценности, результаты остаются постепенными.</p> <h3>Пределы эффективности как стратегии</h3> <p>На ранних этапах внедрения ИИ, естественно, основное внимание уделялось наиболее немедленным и измеримым результатам. Автоматизация снижала затраты и ускоряла выполнение. Эти результаты помогли организациям оправдать инвестиции и укрепить уверенность в технологии.</p> <p>Однако со временем эффективность становится обязательным условием.</p> <p>Конкуренты внедряют аналогичную автоматизацию. Поставщики интегрируют сопоставимые возможности в стандартные платформы. То, что когда-то обеспечивало дифференциацию, становится базовым ожиданием.</p> <p>Тогда организации сталкиваются со стратегическим выбором.</p> <p>Они могут продолжать оптимизировать существующие модели — получая меньшие, постепенные выгоды — или начать перепроектировать системы, определяющие, как создается ценность.</p> <p>Этот переход знаменует собой сдвиг от производительности к инновациям.</p> <h3>Инновации как структурная выгода от агентного ИИ</h3> <p>Инновации происходят, когда ИИ перестраивает структуру предприятия, а не просто ускоряет выполнение задач.</p> <p>Агентные системы обеспечивают скоординированное принятие решений в рамках маркетинга, цепочки поставок, финансов, обслуживания и партнерских экосистем. Системы переходят от изолированной автоматизации к оркестрации, встроенной в операционные модели предприятия.</p> <p>Этот сдвиг меняет то, как организации получают ценность.</p> <p>Когда агенты работают автономно в масштабе, предположения о ресурсах, стоимости и результатах меняются. Бизнес-кейсы, разработанные для линейного улучшения, не учитывают накопительную ценность, создаваемую при координации систем в рамках портфелей и экосистем.</p> <p>Инновации, выходящие за рамки повышения производительности, требуют от организаций переосмысления экономической логики, моделей управления и даже отраслевых границ.</p> <h3>Преодоление плато продуктивности</h3> <p>Организации, которые по-прежнему сосредоточены исключительно на эффективности, рискуют превратиться в высокооптимизированные версии вчерашней операционной модели.</p> <p>Те, кто выходит за рамки повышения производительности, начинают перестраивать корпоративные системы, ориентируясь на координацию, адаптивность и рост.</p> <p>Переход от производительности к инновациям не отменяет важности эффективности. Он уточняет ее пределы.</p> <p>Эффективность повышает производительность.</p> <p>Инновации меняют конкурентные преимущества.</p> <p>В агентную эпоху руководители лидеры, понимающие эту разницу, смогут подготовить свои организации к освоению следующей волны ценности, создаваемой ИИ.</p> Как пишут в корпоративном блоге аналитики IDC, искусственный интеллект уже обеспечил измеримые операционные улучшения … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234631 Wed, 08 Apr 2026 13:22:25 +0300 <p>UserGate, российский разработчик решений в области информационной безопасности и архитектор сетевого доверия, и компания Nubes, провайдер безопасных облачных сервисов для бизнеса, объявили о начале предоставления услуги Nubes Cloud WAF на базе межсетевого экрана для защиты веб‑приложений UserGate WAF (uWAF).</p> <p>Услуга Nubes Cloud WAF нацелена на представителей малого и среднего бизнеса, которые стремятся обеспечить защиту своих веб‑ресурсов и при этом избежать инвестиций в приобретение ПО и оборудования, а также сократить совокупную стоимость владения решением. Новая услуга будет актуальна и для крупных компаний, которые стремятся развернуть дополнительные сервисы безопасности. Таким клиентам Nubes и UserGate предлагают комплексный облачный сервис на базе импортонезависимого сертифицированного решения uWAF, который позволит избежать капитальных затрат, связанных с приобретением ПО, выделением необходимых серверов и администрированием. При этом срок внедрения решения сократится с нескольких недель до нескольких часов. В свое распоряжение клиенты получат всегда актуальную версию uWAF, обеспеченную вычислительными мощностями с быстрым масштабированием и поддержкой облачного провайдера.</p> <p>«Для многих клиентов серьезным препятствием становится высокая стоимость владения WAF. Это проблема не только заказчиков, но и наша проблема как вендора. Поэтому мы стремились предложить рынку uWAF не только в виртуальной версии или в составе аппаратной платформы, но и как облачное SaaS‑решение. Первым провайдером, который будет предлагать услуги „WAF как сервис“ на базе uWAF, станет компания Nubes. Мы активно взаимодействовали с партнерами в течение последних месяцев, специалисты провайдера тестировали uWAF, сформировали целый пакет предложений, который касался и функциональности продукта, и особенностей его использования в качестве услуги. Сотрудничество с Nubes позволит нам не только обеспечить потребности клиентов, которые стремятся защитить свои веб‑приложения, но и послужит драйвером новой модели потребления uWAF», — отметил менеджер по развитию UserGate WAF Виталий Абрамович.</p> <p>По данным компании Nubes, веб‑сайт условного интернет‑магазина сканируется ботами на наличие уязвимостей каждые <nobr>3–5 минут.</nobr> Специалисты провайдера выяснили, что за последний год число атак на ресурсы заказчиков возросло на 65%. И если компания не использует для защиты своих веб‑приложений современные решения, утечка данных неизбежна. При этом, помимо компрометации данных, заказчик столкнется с такими последствиями, как штрафы со стороны регуляторов и репутационный ущерб. В этой связи компании-заказчику необходимы инвестиций в WAF‑решение, а также найм как минимум двух специалистов для его обслуживания. Использование WAF в качестве услуги в данном случае становится простым, действенным и экономичным способом обеспечения защиты своих веб‑приложений.</p> <p>«Нашим клиентам стала доступна услуга, в основе которой лежит решение ведущего российского вендора средств сетевой безопасности. Она доступна всем заинтересованным заказчикам уже сегодня — всего через несколько часов они смогут начать использование эффективного инструмента защиты веб‑приложений, оплачивая его по модели OPEX (операционные расходы). Nubes Cloud WAF легко масштабируется в соответствии с текущими потребностями компании, услуга обеспечена поддержкой наших специалистов и экспертизой UserGate, а его присутствие в реестре российского ПО гарантирует, что безопасность веб‑приложений не будет зависеть от односторонних решений иностранных вендоров», — подчеркнул руководитель команды киберзащиты в облачном провайдере Nubes Дмитрий Шкуропат.</p> UserGate, российский разработчик решений в области информационной безопасности и архитектор сетевого доверия … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234630 Wed, 08 Apr 2026 13:18:24 +0300 <p>Компания «Тантор Лабс» (входит в «Группу Астра») представила третье поколение машин баз данных Tantor XData. Событие состоялось в рамках пресс-конференции, прошедшей 7 апреля в Москве. Новое решение реализует полноценную одновременную обработку транзакционных и аналитических запросов (HTAP) и предназначено для крупных корпоративных заказчиков, которые до сих пор не имели возможности полностью заместить зарубежные СУБД ввиду архитектурных ограничений классического PostgreSQL.</p> <p>Машина баз данных (МБД) Tantor XData Gen3 предназначена для крупных корпоративных заказчиков и решает ключевую задачу импортозамещения для информационных систем, в которых продолжают эксплуатироваться решения зарубежных компаний Oracle, SAP и IBM.</p> <p>Малый и средний бизнес в России уже активно использует решения на базе PostgreSQL. Крупный же бизнес работает с гораздо более объемной и разнообразной нагрузкой, поэтому иностранные решения остаются по-прежнему широко распространены. При переходе на решения на базе PostgreSQL корпоративные заказчики сталкиваются с архитектурными ограничениями открытой СУБД: отсутствием нативного горизонтального масштабирования, деградацией производительности при большом количестве соединений и сложностями при работе со смешанными транзакционными и аналитическими нагрузками. Эти ограничения долгое время сдерживали использование PostgreSQL в критически важных системах enterprise-уровня и, соответственно, динамику импортозамещения в крупнейших компаниях.</p> <p>В МБД Tantor XData Gen3 реализован комплекс технологий, устраняющих эти барьеры, что позволяет бизнесу перейти на отечественную платформу без компромиссов по производительности и масштабируемости, при этом сохраняя полную совместимость с PostgreSQL и использующими ее бизнес-приложениями и расширениями. Так, устранено ключевое ограничение PostgreSQL — привязка к одному серверу. БД могут расти без архитектурного потолка, при этом система не усложняется, а масштабируется линейно, то есть подсистемы вычислений и хранения можно масштабировать независимо друг от друга сообразно обрабатываемой нагрузке. Реализовано общее хранилище с высоким показателем IOPS, которое работает с той же скоростью, как локальный диск, но для всего кластера. Приложение обращается к одной базе, при этом система сама балансирует нагрузку и отрабатывает сбои. Проприетарная распределённая файловая система Tantor PFS работает поверх высокоскоростной сети RDMA (InfiniBand или RoCEv2) и протокола NVMe-oF, предоставляя всем узлам кластера единое блочное устройство с задержками, сопоставимыми с использованием локального SSD-диска.</p> <p>Среди других технологий enterprise-уровня — конвейерная запись WAL и возможность параллельной обработки запросов на всех узлах кластера. Технология для отказоустойчивости и балансировки Tantor RAC (Real Application Clusters) реализует активно-пассивную схему с одним пишущим и несколькими читающими узлами с автопереключением на реплику с минимальным временем простоя, умным прокси и согласованностью на уровне сессий, при этом добавление читающих узлов увеличивает пропускную способность запросов. Реализованы механизм CSN (commit sequence number) для повышения производительности и устранения узких мест при высокой конкуренции транзакций, инструменты балансировки нагрузки и управления соединениями. В итоге новая МБД Tantor XData Gen3 открывает для бизнеса возможность полноценной одновременной обработки транзакционных и аналитических запросов (hybrid transactional/analytical processing, HTAP).</p> <p>Аппаратной основой Tantor XData Gen3 стали процессоры AMD EPYC, которые благодаря большому количеству ядер в одном сокете, поддержке десятков линий PCIe 4.0/5.0 и пропускной способности до 12 каналов памяти на процессор обеспечивают максимальную мощность для обработки смешанных нагрузок.</p> <p>Новое решение «Тантор Лабс» позиционируется как полноценная альтернатива таким продуктам, как Oracle Exadata, SAP HANA и IBM Netezza, и ориентировано на информационные системы с критическими требованиями к масштабируемости, обработке смешанных нагрузок и непрерывности бизнес-процессов.</p> <p>«До сих пор крупные компании не могли полностью уйти с Oracle, SAP и IBM на решения на базе PostgreSQL, поскольку на практике сталкивались с архитектурными ограничениями этой СУБД: отсутствием горизонтального масштабирования, деградацией при 5 тыс. соединений и выше, невозможностью обрабатывать смешанную нагрузку. С выходом МБД Tantor XData Gen3 эти опасения сняты — российский рынок впервые получает PostgreSQL-совместимую машину баз данных, которая обеспечивает горизонтальное масштабирование и стабильную работу при десятках тысяч подключений, и позволяет enterprise-сегменту заместить иностранные СУБД, оставаясь в апробированной экосистеме Postgres. Реализованные технологии — это не очередной „ускоренный PostgreSQL“, а долгожданный прорыв в импортозамещении СУБД для самого требовательного сегмента корпоративных заказчиков», — заявил в ходе пресс-конференции генеральный директор «Тантор Лабс» Вадим Яценко.</p> Компания «Тантор Лабс» (входит в «Группу Астра») представила третье поколение машин баз данных Tantor XData. Событие … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234629 Wed, 08 Apr 2026 13:16:38 +0300 <p>Компания «Сигналтек» запустила в производство флагманскую серверную платформу серии СИГНАЛ СТЭК с поддержкой новейших процессоров Intel Xeon Scalable <nobr>6-го</nobr> поколения для задач искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений и обработки больших объёмов данных. Решение ориентировано на корпоративный рынок и предназначено для построения современной локальной ИИ-инфраструктуры.</p> <p>В зависимости от конфигурации системной платы новая 6U-платформа поддерживает до 8 GPU-ускорителей и два процессора Intel Xeon Scalable <nobr>5-го</nobr> или <nobr>6-го</nobr> поколения. Платформа рассчитана на широкий круг ресурсоёмких сценариев: <nobr>LLM-инференс,</nobr> обработку и генерацию видео, компьютерное зрение, научные расчёты, HPC и запуск корпоративных ИИ-сервисов в локальном контуре.</p> <p>Среди ключевых преимуществ решения — поддержка GPU с энергопотреблением до 600 Вт на один ускоритель, до 8 ТБ памяти DDR5, удалённое управление через IPMI и Redfish, поддержка TPM/TCM, а также резервирование питания по схеме N+N. Платформа поддерживает активное и пассивное охлаждение GPU и позволяет гибко адаптировать конфигурацию под конкретные задачи заказчика.</p> <p>«Мы видим быстро растущий спрос на локальные вычислительные платформы для ИИ со стороны бизнеса и разработчиков программного обеспечения. Заказчикам нужны высокая плотность вычислений, гибкость конфигурирования и возможность развертывания собственных мощностей под конкретные прикладные сценарии. Запуск платформы серии СИГНАЛ СТЭК в производство позволяет нам предложить рынку современное и масштабируемое решение для ИИ и больших данных», — отметил Алексей Волков, Менеджер по продукту.</p> <p>Платформа серии СИГНАЛ СТЭК предназначена для использования в корпоративных дата-центрах, инженерных и исследовательских задачах, ИИ-проектах и специализированных программно-аппаратных комплексах, где критичны производительность, масштабируемость и управляемость.</p> Компания «Сигналтек» запустила в производство флагманскую серверную платформу серии СИГНАЛ СТЭК с поддержкой новейших … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234628 Wed, 08 Apr 2026 13:15:22 +0300 <p>Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ на основе последних данных Росстата проанализировал, с какими угрозами информационной безопасности россияне чаще всего сталкиваются в Сети.</p> <p>С теми или иными киберугрозами сталкивался каждый второй интернет-пользователь в России (52% в 2025 г.); за пять лет их доля увеличилась на 17,5 п. п. (в 2021 г. — 34,5%). Минимальное значение показателя (31,9%) отмечалось в 2022 г., после чего масштабы различных видов кибератак устойчиво росли.</p> <p>Наиболее распространенной проблемой остается спам: в 2025 г. несанкционированные рассылки через различные каналы связи получали 44,7% пользователей (26,8% в 2021 г.). Каждый восьмой становился адресатом мошеннических писем с просьбой предоставить паспортные данные, реквизиты банковских карт и т. п. (12,1% против 3,2% в 2021 г.). Все чаще актуализируются и такие угрозы, как заражение цифровых устройств вирусами (8,7% в 2025 г., +2,2 п. п. за пять лет) или переход на поддельные сайты (4,9%, +2,8 п. п.).</p> <p>Подобные тенденции вынуждают россиян перестраивать тактики защиты информационной безопасности и использовать для этого как старые, так и новые инструменты. Так, почти не меняются масштабы использования антивирусного ПО (в течение пяти лет показатель удерживается на уровне примерно 70%). За тот же период более чем в 1,7 раза (с 18,2% до 32%) выросла доля пользователей, установивших на свои цифровые устройства антиспамовые фильтры.</p> <p>С учетом роста числа кибератак и усиления их возможных эффектов, в зоне риска находятся пользователи, которые не прибегают к средствам защиты информационной безопасности, а это — каждый пятый выходящий в Сеть (20,2% в 2025 г.).</p> Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ на основе последних данных Росстата … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234626 Wed, 08 Apr 2026 12:12:16 +0300 <p>Персонализированная медицина давно вышла из рамок теоретических дискуссий и превратилась в рабочий инструмент, просто мы редко замечаем механику, пока процессы идут «в фоне». Так, раньше подбор терапии во многом строился методом проб и ошибок, а сегодня система предлагает варианты ещё до первого визита в кабинет.</p> <p>Разница кроется в объёме информации и скорости её обработки. Именно здесь пересекаются большие данные, алгоритмы и автоматизация. Чтобы понять, как это работает на практике, сначала стоит посмотреть на сам фундамент персонализированного подхода. Речь идет о данных.</p> <h3>Цифровой след и роль больших данных</h3> <p>В основе персонализированной медицины лежит простая идея: чтобы подобрать лечение под конкретного человека, нужно понимать, как болезнь ведёт себя у тысяч похожих пациентов. Именно поэтому всё начинается с цифрового следа. Ещё десять лет назад такие сведения лежали в разных поликлиниках на бумажных носителях, архивах и в разрозненных файлах, собрать их воедино было почти невозможно.</p> <p>Именно фрагментарность данных долгое время оставалась одним из главных барьеров для развития персонализированного подхода. Сейчас ситуация кардинально изменилась. К единой информационной системе здравоохранения подключены практически все медицинские организации страны. В одном контуре аккумулированы сотни миллионов электронных записей. И это не архив, а «живая база» для ретроспективного анализа, доступная в официальном паспорте федерального <a href="https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/046/712/original/FP_Cifrovoj_kontur_zdravooxraneniya.pdf?1565344851">проекта</a> «Создание единого цифрового контура в здравоохранении».</p> <p>Когда такие массивы данных становятся доступны для анализа, у исследователей появляется возможность видеть закономерности, которые раньше просто терялись в объёме информации. Например, как определённый генотип реагирует на стандартную дозировку или какие сопутствующие факторы ускоряют развитие хронического процесса. Большие данные превращают медицинскую практику «из искусства в точную науку», где каждое решение опирается на статистику.</p> <p>Для медицины это важно не только с точки зрения хранения информации. Система позволяет формировать репрезентативные когорты даже для редких заболеваний. Когда мы видим тысячи случаев вместо десятка, паттерны начинают говорить сами за себя, это фундамент для любых вычислительных моделей, без которого алгоритмы оставались бы слепыми экспериментаторами.</p> <h3>Как алгоритмы помогают видеть то, что легко упустить</h3> <p>Однако одних данных недостаточно. Сами по себе массивы ничего не решают, их нужно уметь читать. Именно здесь в процесс входит алгоритмический анализ. Наиболее наглядно это видно в лучевой диагностике. Человек устаёт, рентгенолог может просмотреть за смену десятки снимков и неизбежно пропустить микроскопическое затемнение на границе доли лёгкого. Машина же не устаёт, она сравнивает новый снимок с миллионами прошлых, ищет отклонения от нормы и сразу подсвечивает зоны внимания. Речь идёт уже не о пилотных каких-то экспериментах, а о реально работающей практике. Уже в 2025 году в Москве системы на базе искусственного интеллекта помогли обработать более <a href="https://www.mos.ru/mayor/themes/12699050/">14,4 млн.</a> лучевых исследований, а к началу 2026 года — свыше 17 млн. Сегодня такие сервисы используются по 43 клиническим направлениям и помогают выявлять признаки широкого спектра патологий, включая ранние стадии онкологических заболеваний и остеопороз.</p> <p>Стоит подчеркнуть, что алгоритм не ставит диагноз, он работает как второй взгляд, который никогда не отвлечётся на усталость или срочный звонок. Врач же получает уже размеченный материал и тратит время на клиническую оценку, а не на рутинный перебор пикселей. Это снижает процент диагностических ошибок и позволяет ловить болезнь на этапе, когда её ещё можно остановить малой кровью.</p> <p>Причём потенциал ИИ не ограничивается только анализом изображений. Алгоритмы учатся на исторических данных и начинают подсказывать риски до появления явных симптомов. Они выявляют скрытые связи между показателями крови, возрастом, генетикой и образом жизни, которые человеческий мозг просто не способен удержать в оперативной памяти одновременно. Это меняет саму логику профилактики, смещая фокус с лечения последствий на управление вероятностями.</p> <h3>Автоматизация и скорость принятия решений</h3> <p>Но влияние ИИ и автоматизации заметно не только на этапе диагностики. Ускорение касается не только распознавания образов, автоматизация меняет сам процесс принятия решений. Если посмотреть на это глазами практикующего врача или пациента, проблема становится особенно наглядной. Классический маршрут пациента: анализы в одной лаборатории, снимки в другом архиве, выписка из стационара где-то в третьем месте, врачу приходится собирать пазл вручную. Сейчас системы подтягивают все результаты в одно окно, формируют предварительные заключения и выделяют критические отклонения маркерами.</p> <p>Эффект такой автоматизации подтверждается и в прикладных исследованиях. Предварительная разметка компьютерной томографии сокращает среднее время интерпретации почти на 30%, медианный показатель падает ещё сильнее. Данные подтверждены в <a href="https://www.researchgate.net/publication/358153513_Effect_of_artificial_intelligence_technologies_on_the_CT_scan_interpreting_time_in_COVID-19_patients_in_inpatient_setting">публикации</a> об эффективности ИИ при анализе КТ. На первый взгляд это выглядит как чисто технический показатель. Но в реальной системе здравоохранения за ним стоит вполне осязаемый результат. Когда кабинет пропускает больше пациентов без потери качества, очереди двигаются быстрее, назначения выписываются точнее, система перестаёт работать в режиме пожарной команды и переходит на плановое сопровождение.</p> <p>Автоматизация снимает когнитивную нагрузку, врач не тратит силы на поиск информации, он направляет энергию на анализ. Структурированные данные исключают ситуацию, когда важное исследование теряется в почте или бумажной папке, всё под рукой, всё отсортировано по приоритету.</p> <p>Это напрямую влияет на скорость назначения терапии и снижает риск врачебной усталости, которая часто становится причиной ошибок в конце рабочей смены, когда рутинные операции делегированы софту, специалист получает возможность сосредоточиться на дифференциальной диагностике, где опыт и интуиция всё ещё незаменимы.</p> <h3>Геномика и доступность персонализированного подхода</h3> <p>Если большие данные и автоматизация помогают быстрее принимать решения, то геномика делает эти решения по-настоящему индивидуальными. Всё это имеет смысл только тогда, когда персонализированный подход выходит за рамки частных клиник и становится доступным.</p> <p>При этом ещё недавно такие возможности оставались эксклюзивной услугой: полное чтение генома стоило как хороший автомобиль и требовало месяцев на расшифровку. Сегодня ситуация уже иная. Если в 2024 году <a href="https://pcr.news/stati/polnye-genomy-100-tysyach-rossiyan-budut-prochitany-k-kontsu-2025-goda/">речь шла</a> о планах масштабировать полногеномное секвенирование в рамках национальной инициативы, то к октябрю 2025 года в России уже сообщалось о формировании базы из 100 тысяч секвенированных геномов. Параллельно коммерческий рынок тоже становится более доступным: в зависимости от лаборатории и параметров исследования стоимость полногеномного анализа сегодня обычно составляет порядка <nobr>80-100 тыс.</nobr> рублей, хотя отдельные предложения могут быть и выше.</p> <p>Главное изменение здесь — не только технологическое, но и экономическое. Цена падает, а качество растёт, когда у врача есть доступ к генетическому паспорту пациента, он видит не просто набор симптомов, а биологическую карту. Он понимает, почему один препарат даёт побочные эффекты, а другой работает тихо и точно, он знает, к каким наследственным рискам стоит подготовиться заранее. Именно за счёт этого персонализация постепенно перестаёт быть привилегией отдельных центров. Технологии превращают индивидуальный подбор лечения из штучного продукта в отлаженный процесс, где каждый блок подгоняется под уникальные параметры организма. Центры данных объединяют результаты генетических тестов с клиническими исходами, это позволяет быстро находить мишени для терапии и избегать долгих подборов схем.</p> <p>Масштабирование происходит именно за счёт стандартизации протоколов, когда система знает, как реагирует определённая мутация на конкретный ингибитор, она рекомендует это решение любому врачу в стране, независимо от региона, персонализация перестаёт зависеть от географии, превращаясь в универсальный стандарт оказания помощи.</p> <h3>Заменит ли машина врача</h3> <p>Однако по мере развития таких систем всё чаще возникает и другой, уже не технологический, а профессиональный вопрос. Главный вопрос всегда один: не заменит ли машина врача? Ответ простой: она «разгрузит его руки».</p> <p>И практика показывает, что сами врачи всё чаще воспринимают такие решения как поддержку. Опросы показывают, что почти 60% медиков положительно оценивают внедрение цифровых инструментов, они говорят о снижении административной нагрузки и возможности сосредоточиться на сложных случаях, полная аналитика опубликована в <a href="https://itentika.ru/news/iskusstvennyj-intellekt-v-medicine">материале</a> об оценке врачами внедрения медицинских ИИ-инструментов.</p> <p>В этом и состоит, пожалуй, главный парадокс цифровизации медицины<strong>.</strong> Когда рутину забирает алгоритм, у врача появляется ресурс на диалог, он может объяснить схему лечения, обсудить образ жизни, учесть психологическое состояние пациента, это то, что алгоритм никогда не заменит. Ведь эффективность системы здравоохранения измеряется не количеством установленных серверов, а качеством контакта между специалистом и человеком, автоматизация убирает барьеры, большие данные дают контекст, искусственный интеллект подсказывает вектор, а врач остаётся тем, кто принимает окончательное решение.</p> <p>Снижение нагрузки напрямую влияет на текучесть кадров и выгорание, когда специалист видит перед собой не экран с бесконечными формами, а живого человека, он работает иначе. Технологии возвращают медицину к её первоначальной цели, помогать конкретному пациенту, а не просто закрывать отчёты.</p> <h3>Технологии и эмпатия как единая модель помощи</h3> <p>В итоге всё более очевидным становится то, что персонализированная медицина перестаёт быть утопией, она становится стандартом работы. Просто мы уже начинаем привыкать называть это цифровизацией. Данные накапливаются, алгоритмы учатся, процессы ускоряются, всё это не отменяет человеческий фактор, а возвращает его в центр внимания.</p> <p>Когда система берёт на себя вычисления, у специалиста остаётся самое важное — понимание пациента. Именно в этом сочетании технологий и эмпатии рождается устойчивая модель оказания помощи, она уже начинает работать. Просто нужно дать ей пространство для развития, сохраняя баланс между технологическими возможностями и клинической экспертизой.</p> <p>#IMAGE_234627#</p> Персонализированная медицина давно вышла из рамок теоретических дискуссий и превратилась в рабочий инструмент … article Егор Кашка, операционный директор цифровой экосистемы регистрации медицинских изделий КРЕДО.ТЕХ https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234625 Wed, 08 Apr 2026 10:26:17 +0300 <p><em>Простое внедрение искусственного интеллекта в операции не приносит положительных результатов без значительной работы за кулисами. Новое исследование показывает, что для технологических команд, работающих непосредственно над интеграцией и внедрением ИИ в свои технологические стеки, эта задача оказалась сложной, сообщает портал </em><em>ZDNet</em><em>.</em></p> <p>Сегодня ведутся многочисленные дискуссии об уровне успеха ИИ, и вызывает беспокойство то, что растущие инвестиции в инструменты и инфраструктуру ИИ не оправдывают ожиданий, которые часто обещают поставщики и консультанты.</p> <p>Новое исследование BlueOptima «AI Refactoring Evaluation (BARE)» показывает, что даже лучшие кодирующие модели ИИ оказываются успешными менее чем в 23% случаев при работе с реальным производственным кодом. Более того, результаты бенчмарков не отражают реальную производительность. Большинство моделей набрали более 85% баллов в популярных бенчмарках, но в среднем показали лишь 17% успеха в задачах по обеспечению поддерживаемости в производственной среде.</p> <p>В исследовании были протестированы 57 больших языковых моделей (LLM) на задачах рефакторинга, ориентированных на обеспечение поддерживаемости, на основе 4276 реальных файлов исходного кода, охватывающих девять языков программирования (Cи, C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Python, TypeScript), что дало 243 732 пары «модель-файл».</p> <p>ROI от использования ИИ в программировании значительно варьируется в зависимости от языка и задачи. Как показывает исследование, уровень успеха варьируется от 32% в JavaScript до всего 4% в Cи и падает до 1,5% при решении сложных архитектурных задач.</p> <p>Так что же, ИИ не реализует свой потенциал в полной мере, или его просто переоценивают? Опять же, исследование служит проверкой реальности: внедрение ИИ в работу не принесет результатов без работы за кулисами, включая работу над обеспечением поддерживаемости.</p> <p>«Чтобы считаться успешным, сгенерированный ИИ код должен соответствовать строгим критериям, — поясняют авторы отчета. — Код должен компилироваться и работать корректно; сохранять поведение без регрессий; и улучшать обеспечение поддерживаемости, которое измеряется, а не предполагается».</p> <p>Большая часть восторженных отзывов об ИИ от поставщиков, консультантов и других лиц удобно замалчивает сложную работу, которая происходит на бэкэнде ИИ. Короче говоря, в маркетинге ИИ часто применима классическая максима: «Если это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, то, вероятно, это неправда».</p> <p>В результате ИИ сильно переоценивают, говорит Дэвид Линтикум, ведущий голос здравого смысла в сфере технологий на протяжении многих лет. Недавно он <a href="https://www.youtube.com/watch?v=y5y7MCX3tvQ">призвал</a> менеджеров остерегаться тех, кто «стремится нажиться на привлекательности технологии. Только с трезвым, основанным на фактах взглядом мы можем преодолеть ажиотаж и гарантировать, что технология послужит бизнесу, а не наоборот».</p> <p>Самый большой риск с инструментами и платформами ИИ заключается в том, что они могут «стоить в <nobr>10-20</nobr> раз дороже традиционных систем, — говорит Линтикум. — Слишком много сегодняшних рекламных кампаний ИИ подкреплены мощными PR-кампаниями, которые опережают глубину реального понимания». Риск возрастает по мере того, как ИИ становится приоритетом для советов директоров.</p> <p>«Решения об организационной стратегии, инвестициях и инновациях могут зависеть от советов тех, чьи технические знания не простираются за поверхностный уровень. Некомпетентные рекомендации могут привести к дорогостоящим перерасходам и стратегическим ошибкам», — предупреждает Линтикум.</p> <p>Как показывают данные, к этому можно добавить и неправильное использование модных терминов в сфере ИИ. «Хотя большинству аудиторий не хватает технических знаний, чтобы подвергнуть сомнению смелые заявления, самопровозглашенные эксперты используют сложный язык, чтобы скрыть свои ограниченные знания», — предостерегает Линтикум.</p> <p>По его словам, социальные сети и более широкое цифровое обсуждение усугубляют проблему, вознаграждая тех, кто рассказывает захватывающие истории и проявляет необоснованный оптимизм, а не тех, кто признает компромиссы и выступает за более тонкий прогресс. Компании часто ценят увлекательных рассказчиков больше, чем тех, кто действительно понимает суть дела.</p> <p>Ставки высоки, отмечает Линтикум: «Современные системы ИИ сложны и дороги, они намного превосходят большинство традиционных решений. Слепое внедрение, подпитываемое безудержным оптимизмом, ставит под угрозу как ресурсы, так и будущее организации».</p> <p>Профессионалам следует учиться отличать «истинную экспертизу», призывает он: «Выделение квалифицированных специалистов на фоне толпы — тех, кто понимает как ограничения ИИ, так и его потенциал, — имеет жизненно важное значение для любого бизнеса, работающего в этой сложной сфере. Руководители должны искать тех, кто понимает обе стороны уравнения ИИ: перспективы и подводные камни, возможности и присущие ему риски».</p> <p>Ключевым элементом успешной формулы является «убедиться, что люди, определяющие вашу стратегию в области ИИ, будут принимать правильные решения, — говорит Линтикум. — Нам нужно понимать, что они знают, а чего не знают. И нам нужно понимать, как они должны принимать решения, включая привлечение людей, которые знают преимущества и недостатки использования этой технологии, знают, как создавать подобные вещи, чтобы они не совершали ошибок».</p> <p>Он отметил важность сбалансированного подхода, поскольку людям необходимо узнать и о недостатках использования технологий: «Реальность такова, что если вы не рассмотрите преимущества и недостатки в совокупности, у вас не будет жизнеспособного решения для бизнеса, и в конечном итоге вы просто подтолкнете бизнес к краю пропасти».</p> Простое внедрение искусственного интеллекта в операции не приносит положительных результатов без значительной работы … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234623 Wed, 08 Apr 2026 10:12:35 +0300 <p>Роль разработчика за последние два года сильно изменилась. Если раньше такой специалист тратил большую часть дня на написание кода, отладку и чтение документации, то сегодня его главная задача — грамотно сформулировать задачу и проконтролировать результат. ИИ-агенты берут на себя рутину: собирают контекст, проектируют архитектуру, генерируют код и тут же проверяют его на ошибки. Часть работ внутри спринта, которая раньше занимала несколько дней, теперь может быть выполнена за несколько часов, но полный цикл по-прежнему включает тестирование и проверки.</p> <p>Эта трансформация затронула не только крупные технологические компании, но и небольшие продуктовые команды. Параллельно сместились грейды: джуниоры выполняют задачи прежнего мидл-уровня, мидлы берут на себя нагрузку старших специалистов, а сеньоры становятся лидерами ИИ-команд. При этом ответственность за качество продукта по-прежнему лежит на человеке, а не на модели.</p> <h3>Типичный день разработчика: от кодера к оркестратору</h3> <p>Рабочий день программиста в 2026 году начинается не с открытия IDE (среды разработки), а с постановки задачи на естественном языке. Разработчик формулирует поручение своим ИИ-ассистентам — например, «Сделай API для авторизации с использованием такого-то токена, интегрированный с нашими корпоративными системами». Далее агенты выполняют предварительную работу: один собирает документацию, другой предлагает архитектуру, третий генерирует код для последующей проверки разработчиком.</p> <p>Днем разработчик просматривает результаты, вносит корректировки и при необходимости запускает дополнительные итерации. Вечером вместе с тимлидом или продакт-менеджером он оценивает, насколько полученное решение соответствует бизнес-целям. Финальная версия либо уходит на стенды тестирования и проверки информационной безопасности, либо отправляется на короткую доработку.</p> <p>Наша фокусная группа из 40 разработчиков тестирует именно такой формат: компания предоставила им вычислительные мощности, а они в ответ передают телеметрию, по которой видно, как устроен их повседневный процесс.</p> <h3>ИИ-агенты работают в компаниях любого масштаба</h3> <p>Формат делегирования задач ИИ-агентам одинаково применим и в крупном бизнесе, и в небольших командах. Разница — в сложности окружения. В масштабных проектах моделям приходится учитывать множество корпоративных интеграций: подключение к внутренним сервисам, телеметрия, соответствие стандартам безопасности. Для части действий им нужны отдельные разрешения, которые они запрашивают у разработчика.</p> <p>В небольших лабораториях процесс выглядит проще. Там нет тяжелой инфраструктурной обвязки, и требования к квалификации специалистов ниже: достаточно понимать, что такое хороший код, чтобы принять или отклонить предложенное решение. При этом сами агенты уже «натренированы» на создание качественного и эффективного кода.</p> <p>Отдельно стоит выделить ИИ-агентов для код-ревью. Они показывают впечатляющую точность: по внутренним оценкам, большинство обнаруженных ИИ ошибок подтверждаются разработчиками, а доля ложных срабатываний остается низкой. Такой уровень «шума» минимален и не мешает рабочему процессу. По сути, ИИ уже стал повседневным инструментом вне зависимости от размера организации.</p> <h3>Быстрее, но не хуже: влияние на скорость и качество</h3> <p>Один из главных вопросов, которые возникают при массовом внедрении ИИ-агентов, — не приводит ли ускорение к росту числа дефектов. Ответ прост: ошибки и баги никуда не исчезли. Нерабочий код, несовпадение версий библиотек, логические просчеты — все это осталось. Однако теперь проблемы выявляются на ранних стадиях и устраняются гораздо быстрее.</p> <p>Ключевой фактор — агенты сами исправляют свой код. Раньше при появлении бага разработчику приходилось вручную читать логи, искать документацию, экспериментировать с решениями. Теперь этот цикл автоматизирован: агент находит ошибку, анализирует причину и предлагает исправление. Благодаря этому волны новых дефектов не возникает: относительное количество дефектов на единицу кода остается сопоставимым, несмотря на рост скорости разработки.</p> <p>Главный эффект от внедрения ИИ-агентов — не улучшение абсолютного качества кода, а кратное ускорение всего цикла: от первой строки до работающего решения и от обнаружения бага до его устранения.</p> <h3>Новая расстановка: джуниоры, мидлы и вопрос атрофии навыков</h3> <p>Опасения, что ИИ вытеснит начинающих специалистов, не подтвердились. Джуниоры по-прежнему востребованы, но профиль их компетенций изменился. К классическим навыкам — системное мышление, знание алгоритмов, понимание паттернов проектирования — добавился еще один: умение грамотно делегировать задачи ИИ и формировать собственную экосистему ИИ-агентов. Такие навыки постепенно появляются в программах ведущих технических университетов.</p> <p>Благодаря такой «усиленной» подготовке джуниоры могут выполнять более сложные задачи при поддержке ИИ и контроле со стороны старших специалистов: самостоятельно формулировать постановки, анализировать выводы агентов, находить и устранять проблемы. Мидлы, в свою очередь, переходят на позиции, близкие к уровню сеньоров, и фактически становятся лидерами ИИ-команд. Таким образом, общая линейка грейдов сдвинулась вверх.</p> <p>Что касается атрофии навыков, здесь важен подход к работе. Если разработчик использует ИИ как «автопилот» — просто принимает готовые решения, не вникая в суть, — его компетенции со временем деградируют. Но в режиме ассистента или агента с опцией human-in-the-loop, когда человек разбирается в предложениях агента, сопоставляет их с контекстом проекта и получает от ИИ обратную связь о качестве своего кода, навыки не только сохраняются, но и развиваются.</p> <h3>Ответственность, безопасность и реальный экономический результат</h3> <p>При всем удобстве ИИ-агентов зона ответственности не сместилась: за финальную версию кода все еще отвечает человек. ИИ остается инструментом, а не автором. Разработчик обязан валидировать результаты, запускать тесты и следить за тем, чтобы сгенерированный код соответствовал стандартам.</p> <p>Для минимизации рисков в области безопасности компания придерживается комплексного подхода. Во многих компаниях использование публичных ИИ-ассистентов ограничено или запрещено для рабочих задач — допускается использование только корпоративных моделей, развернутых в изолированном контуре. Все генерации логируются, что позволяет восстановить полную историю взаимодействия агента с моделью и определить, была ли ошибка следствием галлюцинации или умышленного вмешательства пользователя. Параллельно работают автоматические сканеры уязвимостей, которые отлавливают потенциальные закладки и небезопасные фрагменты в сгенерированном коде.</p> <p>При этом экономический результат от внедрения ИИ-агентов ощутим и измерим. Наше внутреннее тестирование показало рост скорости выполнения задач примерно на 20% в пилотных командах. Это привело к росту скорости разработки и снижению time-to-market.</p> <p>Вместе с тем появляются и новые статьи расходов: ИИ-инфраструктура, промпт-инженеры, архитекторы агентов, усиленный контроль качества и аудит безопасности. Однако в совокупности баланс остается положительным. Компании не просто сокращают затраты — они трансформируются: выходят на рынки, которые раньше считались недоступными, и реализуют проекты, на которые ранее не хватало ресурсов.</p> <p>#IMAGE_234624#</p> Роль разработчика за последние два года сильно изменилась. Если раньше такой специалист тратил большую часть дня … article Татьяна Сезeмина, руководитель “Фабрика ИИ-агентов” направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1) https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234622 Wed, 08 Apr 2026 10:02:27 +0300 <p><em>В течение многих лет мы описывали директора по данным (CDO) как руководителя, ответственного за данные, аналитику и инсайты. Это определение было полезным — и какое-то время точным. Но теперь его недостаточно, пишет в корпоративном блоге Ким Херрингтон, старший аналитик </em><em>Forrester</em><em>.</em></p> <p>Наш обновленный профиль роли CDO отражает тихий, но важный сдвиг, происходящий в ведущих организациях: сегодняшний CDO отвечает не только за создание согласованных, заслуживающих доверия данных — он отвечает за то, чтобы данные действительно влияли на решения, поведение и результаты — и не только это! Он должен делать это, ориентируясь в постоянно меняющейся волне коммуникационных процессов/каналов и нестабильных технологических изменениях.</p> <p>Это совершенно другая работа.</p> <h3>От предоставления данных к управлению и принятию решений</h3> <p>В более ранних версиях своей роли CDO часто представлялся как своего рода директор по инсайтам — он создавал аналитические команды, разрабатывал дашборды и повышал грамотность в работе с данными. В других версиях CDO фактически возглавлял отдел инжиниринга данных. Многие CDO до сих пор выполняют эту работу, и она по-прежнему важна.</p> <p>Но организации усвоили (иногда это было болезненно), что одних только инсайтов, конвейеров и схем недостаточно для достижения реальных результатов.</p> <p>Что же действительно необходимо?</p> <ul> <li> Четкое распределение ответственности.</li> <li> Достоверные данные.</li> <li> Уверенное принятие решений.</li> <li> Меньше совещаний, посвященных спорам о том, чьи цифры «правильные».</li> </ul> <p>Современный CDO работает по всей цепочке создания ценности данных — от необработанных сигналов до информации, знаний и, в конечном итоге, мудрости, которая влияет на решения, формирует внутренние коммуникации и нарративы, обеспечивает контекст для операций и способствует достижению бизнес-результатов. Успех больше не измеряется количеством существующих дашбордов, а тем, насколько быстро организация переходит от вопроса к действию.</p> <h3>Почему управление изменениями теперь является ключевым элементом роли CDO</h3> <p>Одно из важнейших обновлений в новом профиле роли четко сформулировано: управление изменениями, взаимодействие с заинтересованными сторонами и создание историй о ценности теперь являются основными компетенциями CDO.</p> <p>Это не обновление мягких навыков. Это ответ на реальность.</p> <p>Большинство сбоев в работе с данными сегодня носят не технический, а человеческий характер:</p> <ul> <li> Руководители не решаются действовать на основе данных, которым не доверяют.</li> <li> Команды останавливаются, когда показатели противоречат друг другу.</li> <li> Сотрудники избегают вопросов, когда данные указывают на риск или неопределенность.</li> </ul> <p>Это не проблемы с инструментами. Это проблемы с коммуникацией, уверенностью и культурой.</p> <p>Пересмотренная роль CDO отражает это. От современного CDO ожидается снижение трения при принятии решений, вызванного неопределенностью или недоверием, а не просто улучшение качества данных. Это означает влияние на то, как данные обсуждаются, формируются, распространяются и используются в организации.</p> <p>Другими словами: CDO теперь является лидером преобразований в той же мере, что и лидером в работе с данными.</p> <h3>Рост значимости опыта работы с внутренними данными</h3> <p>Еще один тонкий, но важный сдвиг: теперь роль специалиста по работе с данными делает акцент на внутренних данных, а не только на грамотности в работе с данными или цифровой компетентности.</p> <p>Опыт работы с данными ставит другие вопросы.</p> <ul> <li><strong> Найти.</strong> Могут ли люди найти то, что им нужно?</li> <li><strong> Использовать.</strong> Знают ли они, как этим пользоваться?</li> <li><strong> Доверять.</strong> Доверяют ли они этому настолько, чтобы действовать без колебаний?</li> </ul> <p>Качественный опыт работы с данными сокращает циклы принятия решений, уменьшает объем доработок и повышает уверенность. Слабый опыт незаметно истощает организацию за счет задержек, дублирования анализа и осторожного выполнения.</p> <p>Современный CDO несет ответственность за этот опыт — даже если он охватывает несколько платформ, команд и функций.</p> <h3>Искусственный интеллект повышает ставки</h3> <p>ИИ ускоряет эту эволюцию.</p> <p>По мере того, как организации внедряют ИИ в процесс принятия решений, стоимость некачественных данных, слабого управления и культурного страха быстро возрастает. Из-за них модели не просто масштабируют инсайты — они масштабируют неопределенность, предвзятость и недоверие.</p> <p>Вот почему обновленная роль CDO включает в себя управление рисками, снижение вреда и принятие решений с участием человека. Кто-то должен нести ответственность за то, чтобы данные — и решения, которые они порождают, — были не просто сложными, но и ответственными и заслуживающими доверия.</p> <p>Этим «кем-то» все чаще становится CDO.</p> <h3>Что это значит для руководителей и советов директоров</h3> <p>Если вы сегодня нанимаете, оцениваете или поддерживаете CDO, вопросы, которые следует задавать, изменились:</p> <ul> <li> Может ли этот лидер способствовать освоению, а не только реализации?</li> <li> Может ли он влиять на руководителей и изменять поведение?</li> <li> Может ли он превращать данные в уверенность, а не просто в инсайты?</li> </ul> <p>Роль CDO не просто расширилась. Она повзрослела.</p> <p>Организации, которые осознают этот сдвиг, будут принимать решения быстрее, брать на себя меньше рисков и извлекать больше пользы как из своих данных, так и из своих инвестиций в ИИ. Те, кто этого не сделает, могут обнаружить, что у них есть аналитика мирового класса — и очень мало результатов.</p> <h3>Что дальше?</h3> <p>Если ваши ожидания от CDO не изменились, но при этом изменились корпоративные данные, ИИ и структура рисков, то пора пересмотреть свои взгляды.</p> В течение многих лет мы описывали директора по данным (CDO) как руководителя, ответственного за данные … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234632 Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 +0300 <p><em>ИТ-компания DIS Group и разработчик «Платформа данных Селена» объявили о запуске решения Селена Моделирование. Инструмент в составе интеллектуальной платформы данных AIDP </em><em>предназначен для визуализации и проектирования структурированных данных на основе реляционной модели.</em></p> <p>Количество информационных систем и аналитических платформ в компаниях и организациях, интеграций с внутренними и внешними источниками постоянно растет за счет увеличения спроса со стороны бизнес-подразделений на оперативную аналитику. Это делает архитектуру данных и управление ею все сложнее. Селена Моделирование помогает системно описывать структуры данных и их взаимосвязи, поддерживая и развивая основу архитектуры данных компании.</p> <p>Визуальное представление данных для анализа и для проектирования их структур существенно снижает затраты времени на поиск источников данных в таблицах, видов связей при построении отчетов, получения данных для аналитики и при разработке информационных систем. Селена Моделирование помогает системно описывать структуры данных, а также их взаимосвязи, поддерживая и развивая основу архитектуры данных компании.</p> <p>Новое решение охватывает весь жизненный цикл работы с данными. Концептуальное моделирование используется для описания бизнес-сущностей и предметной области. Логическое моделирование позволит проектировать структуру данных в информационных системах. Функции обратного инжиниринга автоматически опишут модель данных в существующих базах данных. Можно, наоборот, сгенерировать структуру базы данных на основе модели.</p> <p><em>«Мы видим рост спроса на моделирование данных в компаниях и организациях, так как они хотят задействовать как можно больше источников и самих данных в бизнес-аналитике реального времени по мере перехода на современные платформы управления данными. Селена Моделирование позволит добиться максимального эффекта от сочетания различных структурированных данных в аналитике», — сказал <strong>Олег Гиацинтов</strong>, технический директор DIS Group.</em></p> <p>Селена Моделирование будет полезно специалистам офисов управления данными: архитекторам данных, аналитикам данных, бизнес- и системным аналитикам, а также разработчикам прикладных решений. Инструмент интегрируется с системами Data Governance для связывания моделей данных с метаданными и бизнес-глоссарием.</p> ИТ-компания DIS Group и разработчик «Платформа данных Селена» объявили о запуске решения Селена Моделирование … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234621 Tue, 07 Apr 2026 15:58:22 +0300 <p>Компания «СёрчИнформ» представила результаты исследования уровня информационной безопасности в государственных организациях за 2025 год. В опросе приняли участие специалисты по ИБ из 414 госорганизаций различного масштаба.</p> <p>Согласно исследованию, 32% государственных учреждений сообщили о росте своих бюджетов на информационную безопасность, больше половины (52%) — оставили финансирование на текущем уровне, 16% — сократили расходы на ИБ.</p> <p>Эксперты «СёрчИнформ» также проанализировали, на какие ИБ-меры российские государственные организации направляли бюджеты в 2025 году. Большинство опрошенных выделяли средства на продление лицензионных ключей (86%), закупку отечественного ПО (64%) и отечественного оборудования (50%). В меньшей степени в 2025 году госорганизации направляли бюджеты на масштабирование имеющихся средств защиты (18%), приобретение импортного оборудования (3%) и ПО (2%).</p> <p>Рост ИБ-бюджетов в государственных организациях вызван несколькими факторами. На первом месте стоят требования регуляторов — 60% опрошенных отмечают, что нормативные требования стимулируют увеличение инвестиций в защиту данных и инфраструктуры. Еще один не менее важный фактор для 50% госорганизаций — импортозамещение. Также для 35% респондентов одной из причин увеличения бюджетов стал рост цен на ПО и оборудование из-за инфляции. Лишь 18% организаций основной причиной увеличения бюджетов назвали защиту от киберугроз.</p> <p>34% опрошенных выделяют на информационную безопасность до 500 тысяч рублей. 15% организаций тратят на покупку защитных решений от 500 тысяч до 1 миллиона рублей в год. 10 и более миллионов рублей выделяют лишь 11% организаций. 9% организаций не располагают бюджетами на ИБ.</p> <p>Эксперты «СёрчИнформ» выяснили, какие российские средства защиты информации используют в государственных организациях. Большинство организаций используют антивирус (93%), криптографические СЗИ (75%), встроенные средства ИБ в ОС (55%). Более половины организаций используют отечественные NGFW (54%). DLP-системы для защиты информации от утечек внедрили лишь в 24% государственных организаций.</p> <p>«На внедрение дополнительных классов ИБ-средств влияет вступление в силу новых актов регулирования, в частности, положений <nobr>187-ФЗ,</nobr> устанавливающих обязанность организаций госсектора взаимодействовать с ГосСОПКА, а также приказа ФСТЭК № 117. Выполнение этих требований на практике без расширения ИБ-инструментария невозможно. Внедрение ИБ-средств отдельных классов (SIEM и DLP) предусматривается действующими предписаниями властей или заложено в проекты актов, которые будут приняты в 2026 году.</p> <p>Организации уже планируют качественное усиление ИБ: это заметно по данным об объемах и структуре ИБ-финансирования. Поэтому в 2026 году следует ожидать рост числа организаций госсектора, использующих продвинутые решения для мониторинга ИБ (SIEM, EDR/XDR), защиты сетевого периметра (NGFW), предотвращения утечек информации (DLP)», — прокомментировал Дмитрий Вощуков, GR-специалист «СёрчИнформ».</p> <p>Государственные организации при выборе средств защиты информации (СЗИ) в первую очередь ориентируются на функциональность решений — 52%. Не менее важным для 45% опрошенных является гибкость лицензирования. Также одним из основных критериев выбора СЗИ 44% заказчиков назвали соответствие нормативным требованиям и стандартам.</p> <p>По данным исследования, дефицит ИБ-специалистов продолжает расти, об этом заявили 14% опрошенных. В разной степени нехватку кадров ощущают 78% госорганизаций. Лишь 5% — считают, что специалистов на рынке достаточно, 17% — не испытывают сложностей с наймом ИБ-кадров.</p> <p>57% опрошенных государственных организаций видят решение проблемы нехватки кадров в профессиональной переподготовке своих сотрудников. 25% респондентов предпочитают привлекать готовых специалистов с рынка. 33% — рассказали, что нанимают студентов/выпускников, а 20% привлекают внешних специалистов и сторонних подрядчиков (аутсорсинг, SOC).</p> Компания «СёрчИнформ» представила результаты исследования уровня информационной безопасности в государственных организациях … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234620 Tue, 07 Apr 2026 15:56:18 +0300 <p>Компания «РуБэкап» (входит в «Группу Астра») выпустила версию 2.9 корпоративной платформы для защиты данных в гетерогенных ИТ-средах RuBackup. Релиз включает обновления ключевых компонентов, новые модули резервного копирования, расширенную интеграцию с российскими программными продуктами, а также ряд улучшений, направленных на повышение производительности и удобства администрирования.</p> <p>В RuBackup 2.9 реализована возможность обновления компонентов без последовательной установки промежуточных версий, что заметно упрощает миграцию для организаций, использующих предыдущие выпуски продукта. Эти изменения сокращают время обновления и трудозатраты ИТ-персонала на сопровождение инфраструктуры резервного копирования, а ускоренный обмен данными между площадками снижает окна простоя и повышает оперативность при реорганизации ландшафта, миграциях и аварийном восстановлении.</p> <p>Еще одним важным нововведением стала возможность создания синтетических резервных копий с использованием пулов типа Block device. Для заказчика это означает уменьшение нагрузки на серверы и сетевую инфраструктуру, что особенно актуально для высоконагруженных баз данных и бизнес-критичных систем с минимальным окном резервного копирования.</p> <p>Для управления служебной базой данных RuBackup добавлена поддержка СУБД Tantor версий 17 и 18, а также реализована работа с ленточной библиотекой от российской компании Nerpa.</p> <p>RuBackup 2.9 расширяет перечень поддерживаемых платформ виртуализации за счет нового модуля для среды «Горизонт-ВС» от компании «ИЦ Баррикады» — российской платформы, применяемой в органах государственной власти и оборонном секторе. Организации, использующие «Горизонт-ВС» в рамках импортозамещения, получают полноценный инструмент защиты виртуальных машин, интегрированный в единую корпоративную стратегию резервного копирования.</p> <p>Модуль MySQL дополнен поддержкой СУБД MariaDB. Клиенты, применяющие MariaDB, теперь могут управлять резервным копированием этих систем из единой консоли RuBackup наряду с другими СУБД, что упрощает администрирование и обеспечивает единый стандарт защиты информации.</p> <p>Модуль для PostgreSQL, Tantor и Jatoba обновлен для работы с PostgreSQL 18 и Tantor 18. Также добавлена аутентификация через Unix-сокет с использованием метода peer, что повышает безопасность и упрощает настройку на локальном уровне. Поддержка актуальных версий позволяет клиентам обновлять используемые базы данных с уверенностью в надежной защите средствами RuBackup.</p> <p>Значительные улучшения получили модули для всех ключевых платформ виртуализации. Модуль Basis DynamiX Standard теперь поддерживает восстановление виртуальных машин во внешнее хранилище, автоматическое переключение на полное резервное копирование при обнаружении изменений конфигурации дисков, а также оптимизирована очистка временных файлов при штатном и нештатном завершении задач. Basis DynamiX Enterprise обеспечивает создание копий без использования промежуточного хранилища и поддерживает хранилище секретов, что позволяет снизить требования к дисковому пространству и централизовать управление учетными данными. </p> <p>Для модуля VMmanager добавлена поддержка актуальных версий платформы виртуализации. В документацию внесено уточнение: IP-адрес восстанавливаемой виртуальной машины должен принадлежать действующему пулу адресов кластера. Также в информации о ресурсе резервного копирования теперь отображается не только идентификатор, но и имя виртуальной машины.</p> <p>Модуль для oVirt, zVirt, «РЕД Виртуализация», ROSA Virtualization и HOST VM получил поддержку хранилища секретов, возможность выполнять запросы на получение списка виртуальных машин в многопоточном режиме, а также копирование только непустых блоков дисков. Многопоточный режим и выборочное копирование значительно сокращают время выполнения задач и объем хранимых данных.</p> <p>Модули OpenStack — как для виртуальных машин, так и для отдельных томов — дополнены поддержкой хранилища секретов. Модуль виртуальных машин OpenStack также получил возможность автоматического удаления системного диска при удалении ВМ, восстановленной из резервной копии, что предотвращает накопление неиспользуемых ресурсов.</p> <p>Модуль ПК СВ «Брест» обогащен рядом функций, повышающих удобство и безопасность эксплуатации. Реализована автоматическая проверка наличия пользователя, от имени которого выполняются команды взаимодействия с платформой виртуализации, во всех требуемых группах на узлах фронтальных машин и гипервизоров, а также автоматическое добавление этого пользователя в необходимые группы. При настройке копирования по расписанию теперь можно выбрать в качестве ресурса тег или группу виртуальных машин, а при восстановлении — указать виртуальную сеть для подключаемой ВМ. Для крупных организаций с масштабными виртуальными инфраструктурами такие возможности упрощают управление и снижают вероятность ошибок при конфигурировании.</p> <p>Модуль, отвечающий за работу с почтовым сервером RuPost, обновлен для версий 4.0 и 4.1 и получил функцию гранулярного восстановления писем по их атрибутам в произвольный ящик или папку. Возможность восстановить отдельные сообщения, а не весь почтовый ящик целиком, критически важна при расследовании инцидентов, восстановлении случайно удаленной корреспонденции и соблюдении требований регуляторов. Это экономит время администраторов и минимизирует влияние на работу конечных пользователей.</p> <p>«Менеджер администратора» RuBackup теперь умеет получать перечень ресурсов, доступных на узлах клиентов, для массового создания правил стратегии резервных копий. Это многократно ускоряет начальную настройку и масштабирование системы в крупных организациях.</p> <p>Веб-интерфейс Tucana дополнен авторизацией через ALD Pro и возможностями по управлению объемом директории с файлами журналов. Поддержка ALD Pro обеспечивает единую точку входа для администраторов и соответствие требованиям информационной безопасности в импортозамещенных средах.</p> <p>Помимо перечисленных ключевых нововведений, релиз RuBackup 2.9 включает многочисленные исправления и улучшения, сделанные на основе обратной связи от пользователей.</p> <p>С выходом RuBackup 2.9 прекращена поддержка операционных систем Astra Linux Special Edition 1.6 и Debian 10. Также завершается поддержка REST API v1 — начиная с версии RuBackup 3.0 она будет полностью прекращена. Заказчикам рекомендуется заблаговременно спланировать переход на актуальные версии операционных систем и REST API v2.</p> <p>«С каждым новым релизом RuBackup мы доказываем, что российские технологии способны не просто соответствовать мировому уровню, а задавать собственный стандарт качества и надежности. Версия 2.9 — это больше, чем набор новых функций. Это ответ на реальные вызовы, с которыми ежедневно сталкиваются наши заказчики: растущие объемы данных, сложность гетерогенных инфраструктур, жесткие требования регуляторов и необходимость обеспечивать непрерывность бизнеса в любых условиях. Мы строим экосистему, в которой защита данных перестает быть головной болью и становится конкурентным преимуществом. Впереди — еще более амбициозные цели, и мы уверены: вместе с партнерами и клиентами мы создаем технологический фундамент, на который можно опереться на десятилетия вперед», — прокомментировал Андрей Кузнецов, генеральный директор компании «РуБэкап». </p> Компания «РуБэкап» (входит в «Группу Астра») выпустила версию 2.9 корпоративной платформы для защиты данных … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234619 Tue, 07 Apr 2026 15:54:55 +0300 <p>Российская ИТ-компания <nobr>I-SYS</nobr> объявила о выходе нового продукта — DocTrix.Опросы, модуля для создания и проведения корпоративных опросов, анкетирования и внутренних исследований. Решение предназначено для бизнес-пользователей и позволяет получать обратную связь от сотрудников и клиентов без использования зарубежных сервисов.</p> <p>DocTrix.Опросы — это полноценная отечественная замена Microsoft Forms и Google Forms, разработанная с учётом требований российских компаний к безопасности, масштабируемости и интеграции с внутренними ИТ-системами. Продукт входит в экосистему DocTrix и органично встраивается в корпоративные процессы заказчика.</p> <p>Модуль помогает компаниям улучшить внутренние коммуникации, повысить вовлечённость сотрудников и ускорить принятие управленческих решений за счёт автоматизированного сбора и анализа данных. С помощью DocTrix.Опросы можно проводить пульс-опросы, оценивать процессы, собирать обратную связь в свободной форме, а также использовать метрики CSAT и NPS.</p> <p>Функциональные возможности DocTrix.Опросы охватывают весь жизненный цикл работы с опросами: от создания анонимных и персонализированных анкет до анализа результатов. Пользователи могут настраивать логику ветвления вопросов, выбирать различные типы ответов, гибко задавать аудиторию опросов по сотрудникам, подразделениям или ролям, а также визуализировать и фильтровать результаты. Для удобства распространения доступны генерация ссылок и QR-кодов, а результаты опросов можно выгружать в формат XLSX для дальнейшей аналитики.</p> <p>В ближайших планах у разработчиков — развитие модуля в сторону проведения тестов с проверкой правильных ответов, подсчетом и выставлением баллов.</p> <p>DocTrix.Опросы доступен как в формате SaaS из российского облака, так и в варианте on-premise — для развертывания в инфраструктуре заказчика. Это делает продукт универсальным решением для компаний с разными требованиями к размещению и обработке данных.</p> <p>«DocTrix.Опросы — это не просто замена зарубежных форм. Мы создали инструмент, который помогает компаниям выстраивать диалог с сотрудниками и клиентами на системном уровне, получать честную обратную связь и быстро превращать её в управленческие решения», — отметил Аркадий Золотовицкий, исполнительный директор <nobr>I-SYS.</nobr></p> <p>Выход DocTrix.Опросы усиливает экосистему DocTrix и подтверждает экспертизу <nobr>I-SYS</nobr> в развитии российских ИТ-решений, обеспечивающих бизнесу независимость от иностранных платформ и реальную прикладную ценность для конечных пользователей.</p> Российская ИТ-компания I-SYS объявила о выходе нового продукта — DocTrix.Опросы, модуля для создания и проведения … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234617 Tue, 07 Apr 2026 10:36:24 +0300 <p><em>Когда мы говорим об ИИ-проектах, на уровне пилота результаты часто впечатляют: точность растёт, процессы ускоряются, а экономический эффект кажется очевидным. Но между успешным пилотом и устойчивой промышленной системой лежит пропасть. Именно в этой точке большинство инициатив ломается. Модели, которые хорошо работали в лабораторных условиях, начинают деградировать в реальной среде. Данные оказываются нестабильными, процессы — неготовыми к изменениям, а бизнес не до конца понимает, как встроить ИИ в операционную структуру компании.</em></p> <p><em>П</em><em>остроить работающий пилот — это <nobr>10-15%</nobr> пути. Остальные 85% — это превращение модели в систему, которая приносит бизнесу деньги, а не головную боль.</em> <em>Такой вывод мы вынесли из нашей трехлетней практики </em><em>реализ</em><em>ации</em><em> проектов по внедрению ИИ в крупных компаниях — от прогнозирования спроса в FMCG до компьютерного зрения на строительных площадках.</em></p> <p><em>Разберём, что именно ломается при переходе от пилота к продуктиву, и как выстроить экономику ИИ-продукта так, чтобы проект не умер после первой презентации совету директоров.</em></p> <h3>Почему 70% пилотов не доживают до продуктива</h3> <p>Пилот — это демонстрация возможности, а продуктив — это эксплуатация в сложной системе с экономикой, ответственностью и рисками. Между этими двумя состояниями возникает несколько типовых разрывов. Обычно сценарий выглядит так: команда data science за <nobr>2-3</nobr> месяца собирает модель на исторических данных, показывает хорошие метрики на тесте, получает одобрение руководства. А затем проект замирает.</p> <p>По моему опыту, причины укладываются в три категории.</p> <p>На этапе пилота модель, как правило, обучается на заранее подготовленном датасете: данные очищены, нормализованы, лишены пропусков и структурных аномалий. Это создаёт контролируемую среду, в которой можно продемонстрировать высокий уровень точности и стабильности.</p> <p>В эксплуатации ситуация принципиально иная. Модель начинает получать данные из операционных систем — «1С», SAP или ERP-решений, где качество информации значительно ниже. В среднем, от 15 до 30% записей могут содержать ошибки, пропуски, дубли или неконсистентные значения.</p> <p>В результате возникает системный разрыв: модель, оптимизированная под идеальные данные, сталкивается с реальной, шумной средой. Это приводит к деградации качества предсказаний, снижению доверия со стороны бизнеса и, как следствие, торможению или остановке внедрения.</p> <p>На одном из FMCG-проектов мы обнаружили, что у клиента 12% SKU имели некорректные единицы измерения в учётной системе. Модель прогнозирования спроса на пилоте работала идеально, но при подключении к живым данным точность упала на 25 процентных пунктов за первый же месяц.</p> <p>Вторая причина — отсутствие «последней мили» до конечного пользователя. Модель может выдавать прекрасные прогнозы, но, если результат приходит в виде CSV-файла на почту, а не встроен в рабочий процесс закупщика или прораба, adoption стремится к нулю. Нет смысла в разработке инновационных моделей и сложных агентов, когда нет системы по использованию инструмента в бизнесе. В строительном проекте мы потратили больше времени на интеграцию результатов детекции дефектов в существующий workflow инспекции, чем на саму модель компьютерного зрения.</p> <p>Третья — экономика не сходится на масштабе. Пилот на 500 SKU обслуживает один специалист по данным вручную. Когда ассортимент вырастает до <nobr>5-10 тыс.</nobr> позиций, нужна автоматизация переобучения, мониторинг деградации модели и поддержка инфраструктуры. Но расходы на доработку часто превышают ожидаемый эффект.</p> <p>ИИ-решение должно проектироваться сразу как масштабируемый продукт с понятной unit-экономикой, а не как локальный эксперимент. Иначе экономика расходится с реальностью.</p> <h3>Что ломается технически: данные, инфраструктура, мониторинг</h3> <p>Самый недооценённый этап — это data engineering. В enterprise-среде данные распределены по десяткам систем, каждая из которых имеет собственные форматы, различную частоту обновления, ограничения по доступу и уровень качества. Это создаёт высокую степень фрагментации и усложняет формирование единого, согласованного источника данных для моделей.</p> <p>На практике от 60 до 70% времени проекта уходит не на разработку модели, а на построение надёжного и воспроизводимого пайплайна данных: извлечение, очистку, трансформацию, согласование и контроль качества. Именно на этом этапе закладывается устойчивость будущего решения.</p> <p>Недооценка роли инженерии данных приводит к тому, что даже сильные модели оказываются зависимыми от нестабильных входных данных, а их поведение — непредсказуемым в продуктивной среде. В результате возрастает стоимость сопровождения, увеличиваются риски сбоев и снижается доверие со стороны бизнеса.</p> <p>В FMCG-проектах я работал с интеграциями через SOAP API к «1С», где данные обновляются с задержкой в <nobr>24-48</nobr> часов и могут ретроспективно корректироваться. Это означает, что модель должна уметь работать с «плывущей» историей. Но это требование, которое редко закладывают на этапе пилота.</p> <p>Инфраструктурно пилот живёт на ноутбуке аналитика или в Jupyter-ноутбуке в облаке. Продуктив требует контейнеризации, CI/CD, автоматического масштабирования и, что критично для российского рынка, — возможности развёртывания в закрытом контуре без доступа в Интернет.</p> <p>Однако во многих компаниях политика информационной безопасности запрещают любые облачные решения. В итоге вся инфраструктура ML должна работать на внутренних серверах с ограниченными ресурсами.</p> <p>Отдельная проблема — мониторинг модели в продуктиве. Без системы отслеживания data drift и деградации качества модель тихо угасает за <nobr>2-4 месяца.</nobr> Причем не всегда можно быстро заметить ошибки. Поэтому без постоянного мониторинга есть риск работать с моделью, которая продолжит выдавать рекомендации на основе неверных паттернов.</p> <h3>Как выстроить экономику ИИ-продукта</h3> <p>Экономика ИИ-продукта не возникает сама по себе. Её нужно проектировать так же осознанно, как архитектуру системы. Многие команды сначала делают модель, а уже потом решают её экономический смысл.</p> <p>Главная ошибка — считать ROI от модели, а не от системы. Метрики вроде WAPE на уровне <nobr>55-60%</nobr> остаются абстракцией и не отражают бизнес-ценность сами по себе. Для принятия инвестиционных решений необходима прямая связка с операционными и финансовыми показателями.</p> <p>Корректная постановка — перевод качества модели в измеримый экономический эффект: сокращение упущенных продаж на <nobr>8-12%,</nobr> снижение товарных остатков на <nobr>15-20%,</nobr> высвобождение оборотного капитала и т. д.</p> <p>Такие показатели формируют язык диалога с CFO и служат основанием для принятия решений о масштабировании и бюджетировании.</p> <p>Мы пришли к следующей структуре затрат для типового enterprise-проекта:</p> <ul> <li> <nobr>30-40%</nobr> бюджета уходит на data engineering и интеграции;</li> <li><nobr>15-20% —</nobr> на <nobr>ML-разработку;</nobr></li> <li><nobr>20-25% —</nobr> на фронтенд и UX для конечных пользователей;</li> <li> оставшиеся <nobr>15-25% —</nobr> на мониторинг, поддержку и доработку в первый год эксплуатации.</li> </ul> <p>При этом экономика масштабирования работает нелинейно. Первый клиент обходится дорого — нужно построить весь стек с нуля. Второй и третий клиент в той же отрасли обходятся в <nobr>3-4</nobr> раза дешевле за счёт повторного использования пайплайнов данных и адаптированных моделей. Именно поэтому для студий виртуализации критически важна отраслевая специализация.</p> <h3>Что делать: чеклист перед масштабированием</h3> <p>Прежде, чем переводить пилот в продуктив, стоит проверить несколько вещей.</p> <p>Во-первых, есть ли автоматический пайплайн данных, или модель питается ручными выгрузками.</p> <p>Далее, оценить, встроен ли результат работы модели в существующий бизнес-процесс, или инструмент будут игнорировать. Также убедиться, что заложены мониторинг качества модели и алерты на деградацию. Посчитана ли стоимость владения на 12 месяцев, включая поддержку и доработки?</p> <p>И наконец, есть ли «внутренний мотиватор» на стороне клиента, то есть человек, который будет «продавать» систему своим коллегам после того, как подрядчик уйдёт?</p> <p>Если хотя бы на два вопроса ответ «нет» — проект с высокой вероятностью не переживёт первый квартал после запуска.</p> <p>ИИ в enterprise — это не про модели. Это про системы, которые работают с грязными данными, вписываются в существующие процессы и приносят измеримый результат. Компаниям, которые это понимают на старте, удаётся сократить путь от пилота до продуктива с <nobr>12-18</nobr> месяцев до <nobr>4-6.</nobr> И главное, получить возврат инвестиций уже в первый год.</p> <p>#IMAGE_234618#</p> Когда мы говорим об ИИ-проектах, на уровне пилота результаты часто впечатляют: точность растёт, процессы … article Артем Розинский, СТО Insight AI https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234616 Tue, 07 Apr 2026 10:07:10 +0300 <p><em>Инструменты для программирования с использованием искусственного интеллекта, такие как Claude Code и большие языковые модели (LLM), трансформируют разработку ПО, возрождая страсть к программированию у возрастных специалистов (сеньоров) и одновременно вызывая опасения по поводу качества кода, сообщает портал </em><em>The</em> <em>New</em> <em>Stack</em><em>.</em></p> <p>Возможно, все началось в феврале, когда <nobr>51-летний</nobr> программист и предприниматель Пол Форд написал <a href="https://www.nytimes.com/2026/02/18/opinion/ai-software.html?unlocked_article_code=1.WVA.bDAw.CVwHQtIcgLoQ&smid=url-share">гостевое эссе</a> для The New York Times, восторженно заявив, что «ИИ-революция уже наступила». ИИ-нструменты для кодирования становятся все сильнее — как и надежды и опасения программистов, которых они вытесняют. В онлайн-среде уже идет сложный, происходящий в режиме реального времени процесс переосмысления.</p> <p>В своем эссе Форд приветствует возможности, открывающиеся благодаря более быстрому и дешевому ИИ-кодированию: «Приятно видеть, как старые идеи оживают», — пишет он, возвращаясь к давно заброшенным проектам.</p> <p>В середине марта в The New York Times была <a href="https://www.nytimes.com/2026/03/12/magazine/ai-coding-programming-jobs-claude-chatgpt.html?unlocked_article_code=1.TFA.JuvB.P-MSK-ymmFUc&smid=url-share">опубликована</a> статья Клайва Томпсона на основе интервью с более чем 70 разработчиками ПО из Google, Amazon, Microsoft и стартапов. Общий вывод таков: «Большинство были странно воодушевлены своими новыми возможностями. Меня удивило, сколько разработчиков ПО сказали, что они рады больше не писать код вручную. Большинство заявили, что по-прежнему чувствуют прилив успеха, даже когда ИИ пишет строки кода».</p> <p>Но другие продолжали выражать более глубокие опасения. Пиа Торейн, инженер-программист Point Health A.I., рассказала Томпсону, что после четырех месяцев ежедневной отправки сотен запросов она «начала терять способность к программированию». Она предупреждает, что это может быть главной опасностью чрезмерной передачи программирования в руки ИИ. Теперь Торейн сознательно старается замедляться и осваивать всю архитектуру и рабочий процесс программы,</p> <p>«Если ты этим не пользуешься, ты это потеряешь», — сказала она Томпсону. И это создает еще большую дилемму для начинающих разработчиков, как метко <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=47287250">выразился</a> автор недавнего комментария на Hacker News. «Если никто не нанимает начинающих разработчиков (джуниоров), потому что LLM могут выполнять работу для начинающих быстрее и дешевле, как кто-либо сможет стать экспертом?».</p> <p>Эта проблема проявляется по-разному. «В какой-то момент я подумал, что, когда стану старше, было бы неплохо начать учить других, — <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=47284841">размышляет</a> один из комментаторов в ветке Hacker News. — Но у студентов есть бесконечное количество учителей на YouTube, а теперь у них есть Gemini/Claude/ChatGPT, которые просто потрясающие». Уже сейчас кажется, что преподаватель-человек мало что может предложить, считают они, и с учетом темпов совершенствования инструментов, человеческое обучение может сойти на нет в течение двух лет.</p> <p>Ускорение программирования порождает свои проблемы, включая опасения по поводу качества кода и вопросы о том, останется ли экспертность более или менее ценной в мире, наполненном мощными ИИ-кодерами, а также о повышенном риске выгорания разработчиков.</p> <p>По мере того, как новые инструменты преобразуют наш мир, эти дискуссии становятся все громче, а ведущие издания и онлайн-дискуссии освещают эти изменения с разных точек зрения, демонстрируя, что индустрия сейчас осмысливает новые инструменты программирования ИИ и преобразования, которые они приносят — как негативные, так и позитивные последствия.</p> <h3>Страсть и скорость против качества и экспертности</h3> <p>Дискуссия разгорелась в полную силу в начале апреля на Hacker News, когда <nobr>60-летний</nobr> программист <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=47282777">написал</a>, что Claude Code «вновь разжег страсть». Эта ветка собрала 1086 голосов «за» и 989 комментариев с новыми историями и анекдотами, но также и с некоторыми спорами и опасениями. (Несколько дней спустя было опубликовано своего рода опровержение, в котором <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=47386813">утверждалось</a>, что Claude Code «убил страсть»).</p> <p>За последние несколько месяцев более мощные инструменты ИИ явно повысили производительность некоторых программистов — особенно тех, кто находится на более поздних этапах своей карьеры. Среди 989 комментаторов был программист Джон Калхун, описывающий себя как старого автора shareware-программ для Macintosh, который начал работать в Apple в 1995 г. Он признался, что «с помощью вайб-кодинга написал веб-сайт, который бы иначе не стал делать... И я уже поставил в очередь пару своих заброшенных проектов...».</p> <p>Возрождение заброшенных проектов, похоже, происходит по всему миру. <nobr>62-летний</nobr> программист Рейни Урбан из Дрездена рассказал, что кодирующие <nobr>LLM-агенты</nobr> «снова разожгли во мне страсть. Скоро я разархивирую старые проекты, которые было слишком сложно продолжать. С Opus это наконец-то станет возможным». А <nobr>51-летний</nobr> инженер-электрик и предприниматель из Бостона Джон Рейн написал: «Это придало мне смелости стать основателем-одиночкой».</p> <p>Но среди 70 разработчиков ПО, опрошенных Томпсоном, было и страстное меньшинство, которое, по его словам, теперь «активно избегает» инструментов ИИ, включая анонимного инженера Apple, который по-прежнему хочет писать весь свой код самостоятельно. «Это может быть весело, полезно и увлекательно, а когда компьютер делает это за тебя, то лишает тебя всего этого», — сообщили они, настаивая на том, что не хотят «отдавать на аутсорсинг» свою страсть.</p> <p>Также существуют опасения по поводу качества кода. Как выразился один из комментаторов Hacker News: «LLM довольно хороши в программировании, но ужасны в разработке ПО... В данный момент я пытаюсь исправить приложение, написанное методом вайб-кодинга: хотя каждая отдельная функция в порядке, в целом приложение представляет собой полный хаос, что вызывает множество проблем».</p> <p>Одним из комментаторов был Джоэл Дэйр, <nobr>50-летний</nobr> инженер-программист из Юты, который пожаловался, что после 40 лет работы в этой отрасли «у меня развилась низкая терпимость к архитектурному упадку». Например, когда он забыл сказать Claude, чтобы тот не использовал фреймворки для проекта на Node, в итоге у него оказалось 89 зависимостей. «В мире, где мы ставим „скорость“ выше поддержки, это статус-кво. Для меня это неприемлемо. Я попробую еще раз, но нам <em>необходимо</em> профессионально управлять этими инструментами, по крайней мере, сейчас...», — считает Дэйр</p> <p>С другой стороны, несколько комментаторов отметили, что инструменты ИИ просто повышают ценность их экспертных знаний, а один из ведущих разработчиков ПО считает, что ИИ «усиливает то, что я делаю хорошо — архитектуру, отладку и принятие правильных технических решений».</p> <p>А <nobr>63-летний</nobr> Крис Маршалл, который программирует с 1983 г., сказал: «Я чувствую, что мой опыт... имеет решающее значение для использования LLM для разработки чего-то, что можно выпустить. Мне пришлось научиться работать с LLM, и я думаю, что нашел свой путь».</p> <p>Интересный анализ представил инженер-программист и основатель компании Хуан Рейеро, который занимается программированием уже 40 лет и видит в этой дискуссии два лагеря. «Я думаю, что самая большая разница заключается в том, что кто-то в основном получает удовольствие от самого процесса кодирования (тщательно создавая красивый код...), а кто-то получает удовольствие от готового, хорошо структурированного и работающего кода и в основном воспринимает сам процесс его написания как раздражающее отвлечение».</p> <p>Как выразился Дэйр, ИИ-кодирование «по-прежнему требует нашего опыта для управления им». Хотя он также добавил: «Я не уверен, будет ли так же через год, но сегодня это так».</p> <h3>Хорошие новости, плохие новости</h3> <p>Возможно, ничто так не характеризует неоднозначную реакцию на инструменты ИИ-кодирования, как высказывание инженера-программиста Стива Йегге, который, приближаясь к своему <nobr>57-летию</nobr> в январе, отметил на Medium, что «выдает тысячи строк производственного кода в день... и вообще получает от этого огромное удовольствие». (В статье в Times Йегге говорит, что сейчас он «в 10, 20 и даже 100 раз продуктивнее, чем когда-либо за свою карьеру... Как будто мы всю жизнь ходили пешком»).</p> <p>В его профиле на LinkedIn его профессия теперь указана как «ИИ-няня», поскольку он наслаждается экспоненциальным ростом своих способностей благодаря мощным роям ИИ-агентов и оркестраторов.</p> <p>Но для Йегге вся эта продуктивность имеет и непредвиденные побочные эффекты. Он и двое его коллег решили, что «высококлассный вайб-кодинг нарушает наши циклы сна». («В прошлом году такого не было. Это началось только тогда, когда мы стали работать одновременно с десятком или более агентов и обрабатывать большие объемы работы...»).</p> <p>«Наша гипотеза заключается в том, что мы работаем на таком высоком уровне принятия решений, что истощаем некоторые внутренние резервы и нам нужно время для градиентного спуска, прежде чем мы сможем продолжить. Но мне кажется, что... это очень утомительно», — <a href="https://steve-yegge.medium.com/the-ai-vampire-eda6e4f07163">пишет</a> Йегге.</p> <h3>Настоящая находка для сеньоров?</h3> <p>Возможно, эта вновь обретенная способность кодировать особенно важна для возрастных программистов. Кент Бек, <nobr>64-летний</nobr> гуру программирования, даже рассказал Томпсону, что он почти перестал программировать 10 лет назад, разочарованный языками и инструментами, но LLM вернули его к программированию. (Признавая это чувство удовольствия, Бек сказал, что непредсказуемость ИИ «вызывает привыкание, как игровой автомат».)</p> <p>Крис Маршалл, которому 63 года, даже видит в этом решение проблемы скрытого эйджизма. «Больше всего меня расстраивало после выхода на пенсию отсутствие людей, готовых работать со мной, — <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=47286598">написал</a> он в онлайн-дискуссии. — Всю свою карьеру я работал в командах, и необходимость работать в одиночку ограничила мои возможности. Мне кажется, что LLM позволили мне снова мечтать о большем». Хотя он остается программистом на пенсии, он пишет: «Мне нравится кодировать в паре с <nobr>LLM-партнером</nobr> ».</p> <p>По мере того, как комментарии на Hacker News накапливались, некоторые опытные программисты подробно рассказывали о том, что их привлекает в программировании с использованием ИИ. <nobr>52-летний</nobr> Дуглас Тарр написал, что программирование «вручную» возвращает воспоминания о <nobr>12-часовых</nobr> рабочих днях и «меня утомляет даже мысль об этом... Я уже слишком стар для этого, у меня болит спина, если я слишком долго сижу, и иногда у меня бывают мигрени, если я слишком долго смотрю на экран...».</p> <p>Но самым обнадеживающим был <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=47287667">отклик</a> от программиста из Миннесоты Т.Ку. Уайта, который написал свою первую программу в 1967 г. Он сообщил, что ИИ-инструменты программирования решили его главную проблему: «Изоляция, которую испытывает программист-пенсионер, — это настоящая жесть...»</p> <p>Он пошутил, что «мне не следует считать ИИ адекватной заменой из-за страха, что критики скажут, что я нездоров...». Но затем добавил: «Между нами говоря, как бы я ни скучал по общению с реальными людьми, возможность обсуждать идеи с сущностью, которая знает практически всё и способна выполнять мою волю без жалоб, — ​​это неплохо. И приятно иметь кого-то, что-то, с кем, чем можно поговорить о технических идеях. Сейчас прекрасное время, чтобы чувствовать себя живым...»</p> Инструменты для программирования с использованием искусственного интеллекта, такие как Claude Code и большие языковые … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234614 Mon, 06 Apr 2026 15:48:05 +0300 <p>VK Tech представил обновления супераппа VK WorkSpace. Обновление доступно в облачной версии. Для организаций, которые разворачивают платформу в собственном контуре, добавлена возможность брендирования приложений VK WorkSpace на ПК и мобильных устройствах.</p> <p>В веб-версии слева появилась вертикальная панель навигации, в которой собраны ключевые сервисы VK WorkSpace. Обновление реализовали по результатам исследования, которое провела команда продукта: пользователи отметили, что вертикальная панель удобнее, проще в освоении и визуально привлекательнее горизонтальной. Кроме того, если раньше сервисы открывались в разных вкладках, то теперь переключение между ними происходит в одной.</p> <p>Расширился набор сервисов, доступных в панели: к Почте, Мессенджеру, Календарю и Диску добавились инструменты для совместной работы: интерактивное пространство для визуализации идей Доска VK WorkSpace и сервис для совместного создания и редактирования текстов, таблиц и презентаций Документы VK WorkSpace. Они также открываются в единой вкладке супераппа.</p> <p>Одновременно упростился процесс авторизации: достаточно один раз ввести логин и пароль от корпоративной Почты, чтобы получить доступ ко всем сервисам VK WorkSpace.</p> <p>Для компаний, развернувших VK WorkSpace в собственном контуре, стала доступна возможность создания брендированных приложений на всех платформах. Заказчик получает корпоративные сервисы с логотипом, собственным названием и цветовой палитрой по брендбуку, которые можно выложить в магазины приложений от своего имени.</p> <p>Это позволяет организациям представить сотрудникам платформу как корпоративный инструмент под брендом компании, что усиливает доверие к продукту и органично вписывает его в корпоративную культуру.</p> <p>«Мы развиваем платформу VK WorkSpace как продукт, за который команда скажет „спасибо“. Одно из важнейших направлений нашей работы — улучшение пользовательского опыта. Обновление веб-версии супераппа — шаг в этом направлении: мы упростили вход, переключение между сервисами и сделали навигацию ближе к привычному опыту пользователей настольного приложения», — отметил руководитель направления сервисов продуктивности VK Tech Петр Щеглов.</p> VK Tech представил обновления супераппа VK WorkSpace. Обновление доступно в облачной версии. Для организаций … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234612 Mon, 06 Apr 2026 15:44:50 +0300 <p>Специалисты BI.ZONE Compromise Assessment установили, что злоумышленники присутствуют в инфраструктуре каждой пятой компании, которая обращается для проверки на предмет компрометации. В отличие от реагирования на инцидент такая проверка проводится в профилактических целях, без признаков нарушения процессов компании со стороны атакующих.</p> <p>Владимир Гришанов, руководитель BI.ZONE Compromise Assessment, пркомментировал: «Большинство выявленных случаев скрытого присутствия (60%) приходится на кластеры, нацеленные на кибершпионаж. Это не означает, что именно кибершпионы атакуют российские компании чаще всего: просто специфика этих группировок такова, что им для достижения своих целей необходимо долго находиться в инфраструктуре жертвы, незаметно собирая чувствительную информацию. Этим они отличаются, к примеру, от финансово мотивированных кластеров, использующих шифровальщики, — те, как правило, проводят атаку стремительно и могут находиться в инфраструктуре не больше нескольких дней».</p> <p>Еще 20% случаев выявленного скрытого присутствия в инфраструктуре приходится на долю хактивистских кластеров активности.</p> <p>На ранних этапах атаки, связанных с получением доступа и первоначальным закреплением, злоумышленники, как правило, скрываются на том хосте, на который им изначально удалось проникнуть. Чаще всего это узлы на периметре сети или в DMZ — части сети с публичной IP-адресацией, отделенной и от интернета, и от внутренней сети организации межсетевым экраном. Это почтовые серверы, серверы веб-приложений, VPN-шлюзы или системы, обслуживаемые подрядчиками. Такие хосты доступны извне, регулярно взаимодействуют с внешней средой и потому представляют собой удобную точку входа для атакующих.</p> <p>Если же злоумышленникам удалось повысить привилегии и получить более глубокий контроль над инфраструктурой, они стремятся закрепиться в ключевых системах организации. В первую очередь это доменные контроллеры, системы виртуализации и серверы резервного копирования. Контроль над этими узлами позволяет атакующим управлять учетными записями, влиять на всю IT-инфраструктуру компании.</p> <p>Внутри самих систем механизмы закрепления чаще всего реализуются через автозапуск-службы, задания планировщика, изменения в конфигурации или легитимные механизмы инициализации приложений. Это позволяет вредоносному коду автоматически запускаться даже после перезагрузки и подолгу сохранять доступ к системе.</p> <p>По данным исследования Threat Zone 2026, в целях шпионажа совершается 37% всех атак, нацеленных на российские организации. Шпионские кластеры активно используют легитимные инструменты, а также ВПО собственной разработки. Все это позволяет им эффективнее обходить средства защиты и дольше оставаться в инфраструктуре незамеченными.</p> Специалисты BI.ZONE Compromise Assessment установили, что злоумышленники присутствуют в инфраструктуре каждой пятой … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234606 Mon, 06 Apr 2026 11:05:29 +0300 <p><em>Работа вендора над информационной безопасностью начинается задолго до того, как защита попадает в продукт и становится доступной клиентам. Новые уязвимости и вредоносные инструменты требуют постоянного мониторинга, воспроизведения атак, разработки детектирующей логики и регулярных обновлений. Этот процесс представляет собой непрерывный цикл, где скорость реакции должна сочетаться с качеством и минимизацией ложных срабатываний. Рассмотрим, как он устроен и как добиться оптимального баланса</em><strong><em>.</em></strong></p> <h3>Закладка фундамента: сбор информации</h3> <p>Цикл работы внутри вендора начинается со сбора информации. На этом этапе ведется мониторинг инфополя — собираются упоминания о новых угрозах, уязвимостях, уже совершенных атаках и инструментах, которые используют злоумышленники. В качестве источников могут выступать профильные СМИ, публикации специалистов, заметки других вендоров. Кроме того, постоянно ведется обмен данными внутри профессионального сообщества.</p> <p>Далее полученные данные анализируются и проходят внутренние критерии отбора. Они помогают понять суть уязвимости и выяснить, какие механизмы она затрагивает, а также определить, есть ли в продуктовой линейке готовое решение, которое может ее устранить. Критерии зависят от типа продукта и включают приоритизацию по распространенности программного обеспечения, резонансности уязвимости и ее релевантности для рынка. Фокус делается на тех угрозах, которые могут затронуть большинство клиентов и требуют оперативного закрытия.</p> <p>В ряде случаев внутренняя аналитика позволяет выявлять проблемы еще до того, как они становятся широко известны. Так, в ходе анализа одного из мессенджеров были обнаружены серьезные недостатки в шифровании. Из-за недостатков в реализации механизма генерации сеансового ключа появилась возможность доступа к групповым чатам и подмены сообщений. Подобные находки также выступают основой для определения логики защиты и ее внедрения в программное обеспечение.</p> <h3>Воспроизведение атак и создание детектирующей логики</h3> <p>После прохождения критериев отбора начинается этап воспроизведения. На этой стадии идет моделирование атаки. Уязвимая инфраструктура воссоздается в лабораторных условиях. Затем инженер ИБ берет на себя роль злоумышленника и максимально полно воспроизводит его действия. Эта работа позволяет получить цифровые артефакты атаки. Они могут проявляться в журналах событий, сетевом трафике, поведении приложений. Эти маркеры собираются и анализируются, чтобы определить, каким продуктом лучше закрыть конкретную уязвимость. Если следы остаются в событиях, речь идет о SIEM. Если атака видна в трафике — о системе обнаружения вторжений. Если направлена на веб-приложение — логика добавляется в WAF. В случаях, когда атака затрагивает сразу несколько уровней, обнаружение внедряется сразу в несколько продуктов.</p> <p>Отдельная сложность состоит в том, что не всегда существуют готовые эксплойты. Иногда доступно только описание механизма, и тогда приходится предполагать развитие событий, чтобы выявить корень проблемы. Это позволяет строить более устойчивое обнаружение, которое опирается на принцип атаки, а не на ее отдельные вариации.</p> <p>После разработки правил проводится валидация. Она включает воспроизведение атаки с уже написанными детекторами, проверку корректности работы и тестирование легитимной активности, позволяющее избежать ложных срабатываний. Затем все это доставляется клиентам, от них вендор получает фидбэк, смотрит, как все происходит в реальности. А дальше цикл запускается по новой, потому что с течением времени уязвимостей становится все больше, появляется новая информация. Весь этот путь — постоянный цикл улучшений, проходящий через практически все перечисленные выше этапы.</p> <h3>Баланс между скоростью и качеством</h3> <p>Когда возникает новая уязвимость, бизнес по понятным причинам хочет закрыть ее прямо сию же секунду — или хотя бы так быстро, как только возможно. В свою очередь, очевидно, что вендору для построения надежного заслона требуется время, и чем тщательнее он проводит анализ, тем дольше идет процесс. Где искать золотую середину? На практике баланс между скоростью выпуска и качеством достигается за счет итеративного подхода. При появлении эксплойта в публичном доступе сразу же появляется немало желающих его испытать, т. е. начинается массовая эксплуатация. Особенно это актуально для популярных программных решений. К примеру, год назад была очень резонансная волна атак, которые проводились через зараженные серверы Microsoft Exchange. В результате хакеры перехватывали в открытом виде пароли и логины от Microsoft OWA. Атакам подверглись серверы в десятках стран, в том числе в России, при этом жертвами стали крупные компании и государственные организации.</p> <p>Поэтому, когда речь идет о подобных уязвимостях и атаках, которые я не побоюсь сравнить с пандемией, то в первой итерации лучше пожертвовать качеством и универсальностью, но взамен эффективно отразить именно ту конкретную вариацию, которая в настоящий момент актуальна. А уже после этого можно дорабатывать решение, повышать качество, разрабатывать инструменты против семейства подобных атак, чтобы у клиента усиливалась защита и появлялся задел на будущее. Параллельно запускается работа с клиентами, отправляются информационные рассылки с новостями, заметками, руководством к действию и т. п. Если же эксплойта в общем доступе нет, то приоритеты сдвигаются от скорости к качеству, и есть возможность уже на старте заложить логику для закрытия не только этой конкретной уязвимости, но и ее будущих вариаций.</p> <p>Важно понимать, что защита требует постоянного пересмотра. Бывали случаи, когда уязвимость считалась закрытой, но уже через неделю появлялось описание, как ее задействовать снова, где вендор не запатчил ее полностью и где остались альтернативные пути эксплуатации. Поэтому нужно постоянно отслеживать, что происходит, какие новые подробности об уязвимости появляются. Иначе говоря, стоит всегда быть готовым оперативно обновить защиту.</p> <p>Существуют также методы получения информации до появления эксплойта в открытом доступе. Назвать их предугадыванием будет слишком громко, однако и они вносят свой вклад в ИБ. Например, анализ патча через обратную разработку позволяет выявить место уязвимости и понять, как она может быть использована, чтобы заранее подготовить детектирующую логику.</p> <h3>Синергия как ключ к защите</h3> <p>После того как клиент получает продукт, ему необходимо в том числе следить за тем, чтобы было включено обновление, а также удостовериться в правильности настроек. Иначе говоря, он не может на 100% полагаться на вендора и при этом полностью бездействовать. Вендор не знает, как устроена конкретная инфраструктура, поэтому клиент тоже отвечает за использование инструментов, полученных от поставщика. Грамотная настройка решает очень много проблем. Если все настроено правильно, если все обновления включены, то вы можете быть уверены в том, что получите актуальный контент, который поможет вам защититься.</p> <p>С другой стороны, создание защитной логики невозможно без экспертов на стороне вендора, которые занимаются анализом угроз и разработкой детекторов. Важна синергия опытных сотрудников и молодых специалистов, которые учатся в боевых условиях и привносят альтернативный взгляд. Именно наличие такой команды определяет способность вендора оперативно реагировать на новые угрозы.</p> <p> #IMAGE_234607#</p> Работа вендора над информационной безопасностью начинается задолго до того, как защита попадает в продукт … article Максим Подобаев, руководитель направления продуктовой экспертизы UserGate uFactor https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234604 Mon, 06 Apr 2026 10:34:05 +0300 <p><em>В течение многих лет архитекторы решений работали над модернизацией архитектуры приложений: декомпозицией монолитных систем, предоставлением доступа к бизнес-возможностям через API и внедрением событийно-ориентированного дизайна. Эта работа не меняется. Но быстрое внедрение искусственного интеллекта в архитектуру приложений коренным образом меняет то, как архитекторы решений оркестрируют и проектируют приложения, пишет в корпоративном блоге Дэвид Мутер, главный аналитик </em><em>Forrester</em><em>.</em></p> <p>В новом отчете Forrester «Rearchitecting Applications For The Age Of AI» проводится исследование, почему ИИ не просто добавляет еще один компонент к существующим архитектурам. Вместо этого он оказывает давление на некоторые давние архитектурные аспекты и поощряет организации, которые делают упор на другие аспекты.</p> <h3>Как ИИ меняет архитектуру приложений</h3> <p>Forrester выявила три сходящихся тренда, которые уже видны на рынке:</p> <ul> <li><strong> Адаптивная оркестрация процессов.</strong> Платформы оркестрации на основе ИИ все чаще используют вероятностное принятие решений — а не только детерминированные потоки — для координации бизнес-сервисов в среде выполнения. Это позволяет системам стремиться к результатам, а не просто выполнять предопределенные шаги. Это также бросает вызов архитектурам, построенным на основе жесткого, линейного управления процессами.</li> <li><strong> Генерация приложений на естественном языке.</strong> Платформы генерации приложений позволяют пользователям создавать приложения, описывая, что они хотят, а не как строить. Это ускоряет создание ПО и позволяет создавать гораздо более индивидуальные и эфемерные приложения, предназначенные для конкретных бизнес-задач. Это также смещает архитектурное внимание от статических приложений к многократно используемым сервисам, которые ИИ может собирать по запросу.</li> <li><strong> Пользовательский опыт, управляемый ИИ.</strong> Агентные интерфейсы отклоняются от традиционных моделей взаимодействия на основе кликов и касаний. Вместо того чтобы направлять людей по линейным потокам UX, агенты ИИ интерпретируют намерения и действуют от имени пользователя. Эта инверсия — адаптация машин к людям, а не наоборот — разрушает архитектурные шаблоны, разработанные на основе линейных фронтендов и поддерживающих их бэкенд-сервисов для фронтенда.</li> </ul> <p>В совокупности эти факторы приводят к общей теме: ИИ должен иметь возможность динамически оркестрировать бизнес-возможности в рамках установленных ограничений, а не быть ограниченным линейными потоками приложений.</p> <h3>Где ИИ дает сбои и что он укрепляет</h3> <p>Однако это не означает, что с ИИ «все меняется». На самом деле, некоторые архитектурные основы становятся более, а не менее важными.</p> <p>Сложности у ИИ возникают на самых низких уровнях абстракции. Оркестрация низкоуровневых технических API или тесно связанных корпоративных приложений быстро перегружает агентов ИИ. ИИ преуспевает в работе с четкими сервисами бизнес-уровня, которые инкапсулируют намерения, правила и результаты.</p> <p>В результате архитектуры, построенные вокруг немодульных приложений или фрагментированных технических API, страдают недостатками. И наоборот, предприятия, которые инвестируют в бизнес-API — те, которые отражают бизнес-возможности и потоки создания ценности — оказываются в лучшем положении, чтобы позволить ИИ безопасно и эффективно создавать новые процессы. Архитектура приложений становится меньше связана с проектированием жестких приложений и больше с проектированием строительных блоков, которые ИИ может надежно использовать.</p> <h3>Контекст становится архитектурной проблемой</h3> <p>Одним из наиболее важных следствий агентного ИИ является необходимость контекста реального времени. Под «контекстом» подразумеваются данные и их семантическое значение. Некоторые могут назвать это семантическим слоем. Но сосредоточение исключительно на семантике упускает из виду важность доставки данных в большие языковые модели (LLM) в реальном времени. И то, и другое жизненно важно. Это приводит к появлению нового архитектурного слоя, ориентированного именно на контекст. Стандарты, такие как MCP, указывают на то, как этот слой может развиваться, позволяя агентам обнаруживать, понимать и безопасно вызывать корпоративные возможности в масштабе.</p> <p>Для архитекторов решений это меняет подход к управлению и проектированию: вместо контроля каждого пути через приложение с помощью Experience APIs, которые адаптируют и оркестрируют бизнес-API для конкретных технических или бизнес-потребностей, целью становится определение безопасных границ, в рамках которых ИИ может работать автономно, руководствуясь контекстом реального времени.</p> <p>В результате происходит отход от традиционной модели приложений с разноуровневыми API, когда контекст заменяет слой Experience APIs.</p> <p>#IMAGE_234605#</p> <h3>Возможности для архитектора</h3> <p>Архитекторам решений, которые придерживаются мышления, ориентированного на приложения, придется противостоять естественной операционной модели ИИ. Те, кто переключит свое внимание на проектирование бизнес-возможностей, границы оркестрации и контекст реального времени, станут важными проводниками в реализации ИИ-амбиций своих организаций.</p> В течение многих лет архитекторы решений работали над модернизацией архитектуры приложений: декомпозицией монолитных систем … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234603 Mon, 06 Apr 2026 10:15:23 +0300 <p><em>Гибридная инженерия возникла для удовлетворения современных потребностей бизнеса, когда системы должны адаптироваться к постоянным изменениям, пишет на портале </em><em>InformationWeek</em> <em>Ингрид Кертис генеральный директор консалтинговой компании Sparq.</em></p> <p>Первые исследователи часто путешествовали с картами, которые были прекрасно иллюстрированы, но при этом вводили в заблуждение. Береговые линии дрейфовали, реки блуждали, а целые регионы существовали лишь в воображении картографа.</p> <p>В результате выжившие экипажи не всегда точно следовали карте. Ими руководили проводники, которые разбирались в местности и корректировали курс по мере изменения условий.</p> <p>Это расхождение снова имеет значение, теперь уже при формировании современных ИТ-систем.</p> <p>Дилемма «создать или купить» по-прежнему обсуждается, как будто ничего принципиально не изменилось. На практике системы, за которые отвечают руководители, больше не ведут себя как фиксированные береговые линии.</p> <p>Данные постоянно движутся. Рабочие процессы развиваются, как только достигают производственной среды. Искусственный интеллект вводит новые уровни рассуждений, зависимостей и сбоев, которые никогда не были частью первоначальной модели. Концепция, разработанная для стабильных условий, теперь применяется к системам в движении.</p> <h3>Модель, разработанная для спокойной воды</h3> <p>«Создать» и «купить» когда-то представляли собой два четких пути. Каждый из них имел свои компромиссы, которые были хорошо понятны, и любой из них мог обеспечить надежный результат, поскольку окружающая среда оказывала ограниченную нагрузку на архитектуру. Рабочие процессы были предсказуемы, а изменения происходили в рамках заданных циклов. От ПО ожидалось выполнение, а не интерпретация.</p> <p>Такого мира больше не существует. Современные операционные системы должны постоянно адаптироваться к изменениям, оставаясь при этом надежными. ИИ ускорил этот процесс, внедрив принятие решений непосредственно в рабочие процессы. Теперь системы рассуждают и адаптируются в режиме реального времени. Первоначальный подход был разработан для спокойных условий. Сегодня же руководители работают в условиях меняющейся погоды.</p> <p>Таким образом, отказоустойчивые системы зависят от архитектур, созданных для обработки изменений и стрессовых ситуаций, и значительная часть корпоративных приложений вскоре будет включать в себя специализированных агентов ИИ. Это приближает нас к интеллекту, непосредственно интегрированному в операционную деятельность, а не наложенному сверху.</p> <h3>Скорость сопряжена со скрытыми ограничениями</h3> <p>SaaS заслужил свою роль, предложив скорость и предсказуемость. Для стандартизированных рабочих процессов он по-прежнему приносит пользу. Ограничения проявляются, когда в дело вступает операционная сложность.</p> <p>В средах, определяемых полевыми условиями, нюансами регулирования или переменным спросом, SaaS начинает навязывать свои собственные предположения. Организации адаптируют свои процессы к ПО, а не наоборот. Со временем они перенимают точку зрения поставщика на то, как должна выполняться работа.</p> <p>Затраты не являются теоретическими. В одной организации, занимающейся выездным обслуживанием, годовые расходы на одну платформу достигли примерно 170 000 долларов, при этом использовалась лишь небольшая часть ее возможностей. Когда поставщик ввел ценообразование, основанное на доходах, рост фактически стал налогом. ПО, предназначенное для поддержки операций, стало тормозить рентабельность.</p> <p>Это распространенный шаблон. Поставщики SaaS заинтересованы в обслуживании максимально широкого рынка, что приводит к тому, что многие организации арендуют системы на неопределенный срок, принимая на себя ограничения, которые накапливаются со временем.</p> <h3>Точность имеет свою цену</h3> <p>Индивидуальная разработка находится на противоположном конце спектра, предлагая уровень точности и контроля, который становится необходимым, когда рабочие процессы действительно уникальны. Однако эта точность имеет свою цену. По мере того, как системы становятся все более адаптированными, поверхности интеграции увеличиваются, требования к техническому обслуживанию возрастают, а сроки поставки увеличиваются, часто таким образом, что это трудно обратить вспять после того, как архитектура создана.</p> <p>Исторически сложилось так, что экономические факторы делали этот подход нереалистичным для многих организаций. Создание специализированной операционной системы требовало значительных времени и капитала. Однако руководители, разочарованные ограничениями SaaS, часто соглашались на них, потому что альтернатива казалась худшей.</p> <p>ИИ изменил эту арифметику. Когда подробный документ с требованиями можно преобразовать в работающий, удобный для навигации прототип за дни, а не за месяцы, кривая затрат меняется. Системы, которые раньше требовали сотен часов работы инженеров, теперь можно формировать итеративно с гораздо меньшими трудностями. Право собственности снова становится жизнеспособным, при условии, что оно применяется избирательно.</p> <h3>Создано для движения</h3> <p>Для удовлетворения этих условий возникла гибридная инженерия. Она начинается с прочного операционного ядра, состоящего из компонентов, готовых к интеллектуальному управлению и предназначенных для безопасной адсорбции изменчивости. Эти основы стабилизируют части системы, наиболее подверженные сбоям, одновременно создавая базу, которая может поддерживать рассуждения, проверку и изменения с течением времени.</p> <p>Затем инженерные усилия сосредотачиваются на той части системы, где действительно имеет место дифференциация. Именно здесь проявляются операционные нюансы и формируется конкурентное преимущество. В результате получается система, разработанная для эволюции, потому что она изначально была создана для движения.</p> <p>Рельеф больше не соответствует карте. Лидеры могут продолжать следовать планам, разработанным для более спокойной эпохи, или же принять модель, отражающую особенности современных систем. Гибридный подход не заменяет здравого смысла, но восстанавливает его.</p> Гибридная инженерия возникла для удовлетворения современных потребностей бизнеса, когда системы должны адаптироваться … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234602 Fri, 03 Apr 2026 17:25:39 +0300 <p>Российский бизнес получил доступ к флагманской языковой модели ГигаЧат Ультра (GigaChat Ultra) для создания корпоративных ИИ-агентов. На платформе ГигаЧат Бизнес (GigaChat Enterprise) компании теперь могут использовать самую современную версию ИИ-помощника Сбера. Платформа разработана российской ИТ-компанией «Салют для бизнеса» (входит в группу Сбер).</p> <p>На первом этапе ГигаЧат Ультра будет доступна в облачном и гибридном форматах поставки платформы, которая настраивается под конкретные задачи предприятия. С ним сотрудники получают возможность автоматизировать рутинные рабочие операции, ускоряя поиск данных, подготовку отчётов или написание кода прямо «из коробки» с помощью типовых ИИ-агентов для разных офисных ролей.</p> <p>Новая архитектура модели позволяет ИИ-агентам обрабатывать запросы быстрее, что имеет огромное значение для бесшовного взаимодействия в сложных мультиагентных системах. Увеличенная скорость в сочетании с высокой производительностью даёт сотрудникам компаний возможность эффективно решать комплексные задачи с минимальной задержкой, рационально используя вычислительные мощности. Кроме того, ГигаЧат Ультра поддерживает исполнение кода непосредственно в интерфейсе.</p> <p>Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка, отметил: «Привычные офисные приложения скоро уступят место интеллектуальным агентам. У специалистов появятся полноценные цифровые помощники, заточенные под специфику конкретного предприятия, которые будут не только отвечать на вопросы, но и самостоятельно выполнять задачи. Вместе с ГигаЧат Бизнес компании подключают передовой генеративный ИИ, при этом данные остаются под их полным контролем».</p> <p>Владимир Толмачёв, генеральный директор «Салют для бизнеса», прокомментировал: «Бизнес больше не хочет выбирать между скоростью внедрения ИИ-решений и безопасностью данных. Интеграция ГигаЧат Ультра в нашу платформу дает компаниям доступ к самой мощной российской языковой модели в сочетании с гибридной моделью поставки. Компания может работать в приватном облаке и при этом не требуется строительства собственного ЦОД. Такой подход станет стандартом для крупного бизнеса, которому важны и операционная гибкость, и соблюдение регуляторных требований».</p> <p>Платформа ГигаЧат Бизнес доступна в трёх форматах: гибридном, облачном и on-premise, то есть полностью в инфраструктуре предприятия. В гибридной модели платформа работает в приватном облаке: данные пользователя хранятся на его собственных серверах, а языковая модель не сохраняет информацию после ответа. Компания получает управляемость облачной инфраструктуры без необходимости строить собственный центр обработки данных. Те, кому необходимо быстрое масштабирование, могут использовать облачную конфигурацию (SaaS). Для крупнейших компаний, банков и объектов критической информационной инфраструктуры, где предъявляются наивысшие требования к безопасности, ГигаЧат Бизнес поставляется в виде локального программно-аппаратного комплекса (ПАК). В любом из этих вариантов система обеспечивает контроль доступа, реализует политики безопасности и позволяет управлять агентами, созданными сотрудниками.</p> Российский бизнес получил доступ к флагманской языковой модели ГигаЧат Ультра (GigaChat Ultra) для создания корпоративных … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234601 Fri, 03 Apr 2026 17:23:33 +0300 <p>Пока мировой рынок обсуждает гонку за обучением больших языковых моделей (LLM), в сегменте облачных вычислений формируется устойчивый спрос на другой класс задач. Владимир Лебедев, директор по развитию бизнеса сервис-провайдера M1Cloud, рассказал, в каких отраслях востребованы высокопроизводительные графические процессоры не только в мире, но и в России. Архитектурные бюро, инженерные отделы заводов, биоинформатические лаборатории, медиапроизводства все чаще отказываются от собственных вычислительных кластеров в пользу аренды облачных GPU.</p> <p>Российский бизнес уже несколько лет уверенно движется от парадигмы «владеть» к парадигме «использовать». Компании, которые первыми адаптируют гибкие модели потребления GPU-мощностей, получат преимущество в скорости вывода продуктов и оптимизации затрат.</p> <p>Ключевое преимущество облачных GPU — не только доступ к мощности, а финансовая гибкость. Традиционная модель покупки оборудования (CapEx) предполагает высокие первоначальные вложения, риски морального устаревания, затраты на обслуживание, охлаждение, электроэнергию и простои между проектами.</p> <p>Согласно исследованию Polaris Market Research, мировой рынок систем автоматизированного проектирования (САПР) оценивался в $13,6 млрд в 2024 году с прогнозируемым среднегодовым темпом роста 11,5% до 2034 года.</p> <p>В сфере CAE/CAD (Computer-Aided Engineering/Design) облачные GPU решают задачу ускорения итераций при проектировании. Аэродинамические симуляции, расчеты прочности, тепловые модели — все это требует массивных параллельных вычислений. Инженерная команда может разворачивать временный GPU-инстанс в облаке, запускать симуляцию и получать результат за часы, а не дни. После завершения задачи ресурсы освобождаются.</p> <p>В науке каждая минута вычислений может приблизить открытие нового препарата или расшифровку генома. Современные задачи молекулярной динамики, анализа последовательностей ДНК и предсказания структуры белков идеально ложатся на архитектуру GPU.</p> <p>Согласно данным экспертов M1Cloud, использование графических ускорителей позволяет ускорить обучение моделей и выполнение расчетов в биоинформатике в <nobr>10–100</nobr> раз по сравнению с традиционными CPU-системами. Это критически важно для исследований, где время вычислений напрямую влияет на скорость научных публикаций и вывода продуктов на рынок.</p> <p>Облачный GPU-кластер позволяет обработать базу данных за день, тогда как локальная инфраструктура потребовала бы недель. При этом исследовательская группа не инвестирует в специализированное оборудование, которое может устареть к следующему проекту.</p> <p>Индустрия компьютерной графики исторически зависела от дорогостоящего «железа». Однако рост сложности сцен, внедрение трассировки лучей в реальном времени и требования к срокам сдачи проектов сделали локальные рендер-фермы экономически неэффективными для многих студий.</p> <p>По данным DataIntelo, глобальный рынок облачного рендеринга на базе GPU оценивался в $1,95 млрд в 2024 году и демонстрирует устойчивый рост. При этом сегмент облачных рендер-ферм, по прогнозам, увеличится до $18,18 млрд к 2033 году, со средним темпом роста на 29,7% в год. </p> <p>Для российских компаний, работающих в условиях ограниченного доступа к импортному оборудованию, облачные GPU-сервисы становятся стратегическим инструментом. Возможность арендовать вычислительные ресурсы у локального провайдера позволяет соответствовать требованиям по локализации данных, не жертвуя производительностью.</p> Пока мировой рынок обсуждает гонку за обучением больших языковых моделей (LLM), в сегменте облачных вычислений … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234600 Fri, 03 Apr 2026 17:22:06 +0300 <p>Компания «БСС ИИ» заключила партнерское соглашение с национальным мессенджером МАХ об интеграции речевых решений. В рамках сотрудничества обеспечена полная совместимость программных продуктов «БСС ИИ», построенных на базе интеллектуальной диалоговой платформы D2VerbAI, с интерфейсами и API МАХ.</p> <p>Это позволит партнерам совершенствовать свои сервисы, а бизнесу и государственному сектору — подключить альтернативный канал коммуникации с клиентами, сделав обслуживание более быстрым, удобным и персонализированным.</p> <p>Ключевым элементом интеграции выступает чат-платформа, разработанная компанией «БСС ИИ». Она выполняет роль универсального шлюза, обеспечивающего маршрутизацию сообщений между виртуальным ассистентом и API мессенджера МАХ.</p> <p>Чат-платформа позволяет бизнесу и организациям управлять обращениями в MAX и других каналах через единый интерфейс. Система сохраняет полную историю взаимодействия с клиентом, автоматизирует рутинные задачи, снижает нагрузку на контакт-центр и упрощает работу операторов.</p> <p>«Интеграция нашей интеллектуальной платформы D2VerbAI с национальным мессенджером МАХ — закономерный шаг в эволюции клиентских сервисов. Наша задача — не просто добавить новый канал связи, а создать персонализированный клиентский опыт на основе чат-платформы, речевых решений и технологий „БСС ИИ“. Партнерство с МАХ открывает доступ к аудитории более 107 миллионов пользователей. Это уникальная возможность для организаций масштабировать свои сервисы и сделать их по-настоящему доступными», — подчеркнул директор по развитию партнерских продаж компании BSS Артем Роменский.</p> Компания «БСС ИИ» заключила партнерское соглашение с национальным мессенджером МАХ об интеграции речевых решений … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234599 Fri, 03 Apr 2026 17:18:37 +0300 <p>«Группа Астра», российский разработчик инфраструктурного ПО, выпустила новую версию службы каталога ALD Pro 3.2 с долгосрочной поддержкой (LTS). В рамках LTS-подхода для версии 3.2 на срок не менее 12 месяцев гарантируется выпуск обновлений безопасности, в которых не предполагается изменения архитектуры, что упрощает установку обновлений и позволяет снижать расходы на эксплуатацию продукта в промышленной среде. Релиз 3.2 сфокусирован в первую очередь на повышении надежности, производительности, безопасности и упрощении эксплуатации продукта в крупных доменных средах.</p> <p>Надежность и производительность. Оптимизирована скорость входа пользователей в систему благодаря переработке PAM-стека, что снижает задержки при высокой нагрузке на LDAP-сервер — особенно в крупных мультидоменных инфраструктурах. Улучшена работа подсистемы мониторинга: теперь она позволяет контролировать более 150 хостов серверной группировки при меньшей нагрузке. Работа портала управления оптимизирована для сценариев крупного бизнеса.</p> <p>Безопасность и сертификация. Реализован запрет на LDAP-аутентификацию с просроченным паролем — это закрывает сценарии, при которых доступ фактически сохранялся после истечения срока действия пароля. Реализована фильтрация групповых политик по пользователям, компьютерам и их группам, что позволяет точнее настраивать политики без внесения изменений в организационную структуру предприятия. Добавлено логирование запросов, выполняемых от имени системных учетных записей с выводом событий в отдельный журнал, что упрощает расследование инцидентов безопасности. В состав продукта включены 25 параметров групповых политик для управления настройками безопасности и аудита по рекомендациям ФСТЭК России (приказы 17, 21, 31, 239).</p> <p>Удобство миграции. Функции графической утилиты ввода в домен aldpro-join встроены теперь в штатное приложение aldpro-client-installer, что упрощает процедуру подключения рабочих станций. Реализован прототип утилиты для построения отчетов о результатах применения групповых политик (gpresult).</p> <p>Кроме того, теперь служба PKI Proxy стала расширяемой за счет механизма плагинов, что позволяет обеспечить нативную интеграцию ALD Pro с любыми сторонними удостоверяющими центрами. Если ранее управление жизненным циклом машинных сертификатов можно было обеспечить только с помощью службы Certmonger, которой нужно было иметь прямой доступ к удостоверяющему центру, то теперь для отправки запросов и получения сертификатов в качестве транспорта можно использовать сервис LDAP, доступ к которому есть из любой точки инфраструктуры.</p> <p>«Наполнение каждого релиза ALD Pro мы планируем вместе с нашими заказчиками, которые строят свою новую импортонезависимую инфраструктуру на базе решений „Группы Астра“. В версии 3.2 мы решили ряд задач, с которыми ежедневно сталкиваются администраторы: необходимость снижения рисков неавторизованного доступа, требования по гибкому управлению полномочиями, удобство работы с крупными оргструктурами. Также мы сделали очередной важный шаг в направлении интеграции с PKI для построения доверенной среды. Новый LTS-релиз станет надежным фундаментом для долгосрочного развития ИТ-инфраструктуры наших заказчиков и полного перехода на отечественный стек технологий», — отметил Анатолий Лысов, менеджер продукта ALD Pro «Группы Астра».</p> <p>ALD Pro — корпоративная служба каталога и управления доступом на базе Linux, разработанная как импортонезависимая альтернатива Microsoft Active Directory. Решение обеспечивает централизованное управление учетными записями пользователей, компьютеров и сервисов при миграции с Windows на Linux, а также автоматизацию настройки рабочих станций в домене в соответствии с требованиями информационной безопасности. Служба каталога ALD Pro входит в портфель серверных решений «Группы Астра» наряду с операционной системой Astra Linux Server и менеджером конфигураций ACM.</p> «Группа Астра», российский разработчик инфраструктурного ПО, выпустила новую версию службы каталога ALD Pro 3.2 с … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234598 Fri, 03 Apr 2026 17:17:34 +0300 <p>Хостинг-провайдер SpaceWeb добавил в частное облако четыре популярных open-source решения: MinIO, Zulip, n8n и Zabbix. Каждый из них — готовый к работе инструмент, который решает конкретную задачу команды ИТ-разработчиков. Сервисы можно подключать по одному или все вместе без какой-либо принудительной связки — только то, что нужно для команды.</p> <p>MinIO представляет собой S3-совместимое объектное хранилище для бэкапов, логов, артефактов сборки и статики. Zulip — командный чат с тематическими ветками для асинхронной работы. Zabbix отвечает за мониторинг серверов и приложений: загрузку CPU, память, диски, состояние баз данных и веб-серверов. n8n — конструктор автоматизации без кода, который соединяет сервисы, ловит вебхуки, создает тикеты и управляет файлами, работая связующим звеном между всеми компонентами.</p> <p>Благодаря обновлению пользователи SpaceWeb смогут быстрее собрать рабочую внутреннюю облачную среду без долгой интеграции разрозненных сервисов. Вместо нескольких внешних платформ команда получает управляемый контур в частном облаке, где можно хранить артефакты и резервные копии, обсуждать инциденты и задачи, отслеживать события из мониторинга и управлять рутинными действиями — от уведомлений до создания тикетов и обработки файлов. Набор инструментов снижает операционную нагрузку на небольшие ИТ-команды, упрощает поддержку процессов и помогает сохранить контроль над данными и ИТ-инфраструктурой.</p> <p>«Мы в SpaceWeb хорошо понимаем, из чего складываются будни ИТ-разработчика: россыпь внешних сервисов, бесконечные интеграции, ручные операции, которые отвлекают от кода. С новым набором облачных сервисов в частном облаке мы убираем эту рутину — команда получает готовый рабочий контур без лишней сложности, где всё под рукой и ничего не нужно склеивать скотчем», — отметил Егор Шилов, руководитель продуктового направления SpaceWeb.</p> <p>Новые облачные сервисы в SpaceWeb облегчают переход команд разработки от набора разрозненных внешних SaaS-решений к единому управляемому контуру внутри облака. Готовые решения необходимо настроить самостоятельно под конкретные задачи, сервис предоставляется в виде готового предустановленного инструмента на VPS. На практике такой стек может использоваться как базовая платформа для сопровождения сайтов, веб-приложений и внутренних ИТ-сервисов. </p> Хостинг-провайдер SpaceWeb добавил в частное облако четыре популярных open-source решения: MinIO, Zulip, n8n и Zabbix … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234597 Fri, 03 Apr 2026 17:14:22 +0300 <p>Российский разработчик высокотехнологичного программного обеспечения (ПО) СберТех представил публичную версию веб- и обратного прокси-сервера для нагруженных веб-сервисов и сайтов — Platform V SynGX Community Edition. Компании и профессиональное ИТ-сообщество смогут бесплатно и без ограничений использовать современный отечественный продукт для повышенной отказоустойчивости критически важных веб-ресурсов бизнеса.</p> <p>Platform V SynGX создан на основе открытого программного обеспечения Nginx и предлагает расширенные возможности распределения нагрузки и повышения надежности работы веб- и прокси-сервера. Российское решение дополнено специальными инструментами мониторинга, благодаря которым можно быстро обнаружить неполадки, снизить вероятность сбоев, ускорить обработку запросов и повысить устойчивость сервера к перегрузкам. Platform V SynGX позволяет гибко настраивать дополнительные функции и логику обработки запросов, что упрощает обслуживание и улучшает пользовательский опыт.</p> <p>Публичная версия продукта размещена на платформе для разработчиков GitVerse с качественными инструкциями по развертыванию и эксплуатации, готовыми шаблонами и примерами, что позволяет максимально ускорить и упростить начало использования продукта и знакомство с его ключевой функциональностью.</p> <p>СберТех будет развивать Platform V SynGX Community Edition с упором на удобство администрирования и быстрый поиск проблемных мест в работе высоконагруженных веб-приложений. Коммерческая версия продукта успешно применяется для обеспечения отказоустойчивости сайта и других онлайн-сервисов Сбера, и этот опыт ляжет в основу дальнейшего развития публичной версии.</p> <p>Максим Тятюшев, генеральный директор СберТеха, отметил: «Сегодня как для стартапов, так и для корпораций с многомиллионным числом пользователей и высокими нагрузками Nginx стал стандартом эффективной обработки большого количества одновременных соединений. В своем продукте Platform V SynGX мы расширили функциональность этого популярного решения, чтобы сделать его еще более полезным, безопасным и актуальным для современных сервисов. Бизнес-версия нашего продукта уже зарекомендовала себя работой в крупнейших веб-ресурсах, и теперь пользователи могут познакомиться с его возможностями в бесплатной версии. Дальнейшее развитие публичной версии будет связано в том числе с использованием AI. Мы планируем добавить новый модуль, который позволит пользователям реализовать свои интеграции с инструментами искусственного интеллекта и машинного обучения, найти и расширить список доступных сценариев использования Platform V SynGX, а также добавить собственные, поделиться ими и развивать вместе с сообществом».</p> Российский разработчик высокотехнологичного программного обеспечения (ПО) СберТех представил публичную версию веб- … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234594 Fri, 03 Apr 2026 11:19:30 +0300 <p><em>К 2029 году, по прогнозам Gartner, агентный ИИ возьмет на себя 80% рутинных задач в обслуживании клиентов. Но влияние технологий может оказаться куда глубже, </em><em>поскольку</em><em> ИИ изменит не только интерфейсы, но и саму природу ИТ-ландшафта. В</em> <em>статье</em><em> попробуем заглянуть в будущее, которое, кажется, уже наступает нам на пятки.</em></p> <h3>Техподдержка без интерфейсов: как ИИ-агенты меняют саму точку входа</h3> <p>ИИ-агенты позволят пользователю общаться с системой обычным языком, почти как с человеком. Вместо того, чтобы разбираться в формах, категориях и маршрутах заявок, пользователь сможет просто сказать: «мне нужен компьютер» или «у меня сломался доступ», а агент сам создаст нужные обращения, отправит их на согласование и запустит процесс исполнения. То есть точкой входа в поддержку станет не интерфейс, а разговор.</p> <p>Речь не про классических ботов, которые ограничиваются ответами по базе знаний. Новый тип агентов — это исполнители. Они не объясняют, а делают. Инициируют процессы, взаимодействуют с системами и людьми, фиксируют результат. Это очень умный ассистент, который берет на себя значительную часть операционной работы. И в этом смысле агенты уже начинают частично замещать функции первой линии поддержки.</p> <p>Именно первый уровень техподдержки оказывается под наибольшим давлением. Контакт-центры и L1-поддержка постепенно «размываются»: прием обращений, их регистрация и первичная маршрутизация автоматизируются. Этот процесс уже идет — сотрудники смещаются на более сложные уровни, где требуется анализ, контекст и опыт. При этом полностью убрать людей из поддержки не получится: по мере роста ИТ-ландшафта и усложнения систем растет и сложность инцидентов.</p> <p>Скорее, нас ждет не вытеснение, а перераспределение ролей. Агенты возьмут на себя рутину, но требования к компетенциям специалистов вырастут. Решение нестандартных проблем, диагностика сложных инцидентов, работа с архитектурными ограничениями — все это останется за человеком. Поддержка станет менее массовой, но более экспертной.</p> <p>В перспективе можно ожидать и более сложную модель — своего рода симбиоз агентов. С одной стороны, агент пользователя, который формулирует и «переводит» проблему в задачи. С другой — агент на стороне исполнителя, который помогает диагностировать инцидент, подсказывает, где искать причину, и возвращает результаты. При этом агент выступает не как замена эксперта, а как усилитель его компетенций. В итоге диагностика становится диалогом, а не набором ручных операций в разных системах.</p> <h3>Как ИИ «вымывает» привычное ПО</h3> <p>ИИ-агенты постепенно размывают саму идею привычного пользовательского ПО как набора интерфейсов, в которых нужно работать руками. Если раньше, чтобы собрать презентацию, вы открывали редактор и делали слайды, то сегодня уже можно сформулировать задачу: «сделай презентацию по теме» — и получить готовый результат. В этой логике пользователь больше не «работает в программе», а просто получает нужный артефакт.</p> <p>Особенно заметно это в задачах визуализации. То, что раньше требовало отдельного инструмента — построение графиков, диаграмм, ментальных карт — превращается в запрос: «покажи тренд», «разложи по сегментам», «собери структуру». Агент сам выбирает форму представления и сразу выдает результат. Причем не обязательно через интеграцию с привычными системами — визуализация может стать встроенной функцией самого агента. В этом смысле часть специализированного ПО действительно рискует «раствориться» внутри ИИ.</p> <p>При этом не все категории софта исчезнут. Табличные инструменты — хороший пример устойчивого класса. Но и здесь изменится взаимодействие: вместо ручной настройки фильтров, формул и сводных таблиц пользователь будет говорить: «собери пивот по таким параметрам» или «покажи продажи за четвертый квартал».</p> <p>В итоге мы приходим к парадоксальной модели: программы как будто остаются, но перестают быть самостоятельной сущностью для пользователя. Часть из них уйдет в инфраструктуру агентов, часть трансформируется в «редактор результата», а часть просто исчезнет как отдельный класс. ИИ в этом смысле не просто добавляет новый слой: он постепенно поглощает саму идею ПО, превращая его в функцию внутри диалога.</p> <h3>Кастомизированное приложение по щелчку: как ИИ-агенты меняют сам процесс разработки</h3> <p>Код все чаще появляется не как результат ручной работы разработчика, а как ответ на правильно сформулированный промпт. В ряде сценариев это уже кратно ускоряет разработку: вместо того чтобы писать с нуля, специалист «собирает» систему из написанных ИИ кусков кода, проверяет их и дорабатывает. Если этот тренд закрепится, компании получат возможность создавать внутренние приложения и платформенные решения значительно быстрее и гораздо ближе к своим реальным процессам.</p> <p>При этом роль людей не исчезает. Она трансформируется. Появляется новый тип специалистов, которые одновременно понимают бизнес-процессы и умеют «разговаривать» с ИИ на правильном языке. По сути, это гибрид консультанта и разработчика. Он не столько пишет код, сколько формулирует задачу так, чтобы агент сгенерировал корректное решение. Эти роли будут стремительно сближаться. До степени, где граница между ними станет условной.</p> <p>Меняется и экономика ИТ. Модель с покупкой лицензии, последующей кастомизацией и многолетней поддержкой начинает терять смысл в тех сегментах, где систему можно быстро собрать под себя. Вместо универсальных «коробок» — уникальные ландшафты, заточенные под конкретную компанию. Это не означает, что все станет полностью кастомным, но сама идея «один продукт для всех» будет постепенно сдавать позиции там, где важна гибкость.</p> <p>При этом некоторые вещи останутся неизменными. Интеграции никуда не денутся. Любые системы по-прежнему нужно будет связывать между собой, и универсального решения здесь как не было, так и не появится. Но даже эта область будет меняться: значительную часть работы по интеграции агенты возьмут на себя. В итоге разработка станет быстрее, системы — более индивидуальными, а сама ИТ-функция — гораздо ближе к бизнесу, чем это было в эпоху коробочного софта.</p> <h3>Не все так просто: ограничения, риски и эффект «черного ящика»</h3> <p>На фоне энтузиазма вокруг ИИ-агентов важно не терять трезвость: у агентного подхода есть вполне осязаемые ограничения. Главный вопрос не «как быстро сгенерировать систему», а «что с ней делать дальше». Создать приложение по промпту — уже не фантастика. А вот безопасно и предсказуемо развивать его, особенно если оно встроено в критичные бизнес-процессы и работает с накопленными данными, — пока остается зоной риска. Здесь цена ошибки слишком высока.</p> <p>Сегодня практически нет кейсов, где ключевые бизнес-системы полностью построены агентами «с нуля» и стабильно работают в продакшене. Компании по-прежнему опираются на проверенные решения. Именно потому, что они прошли годы тестирования, аудитов и эксплуатации. В агентной разработке этот слой пока только формируется. А значит, возрастает роль контроля: больше тестов, больше проверок, отдельные процессы валидации безопасности кода, прежде чем что-то попадет в продуктивную среду.</p> <p>Отдельная проблема — поддержка и изменения. Любая система живет, пока в нее вносят доработки. И здесь возникает эффект «черного ящика»: если код был сгенерирован, но команда не до конца понимает, как он устроен, любые изменения превращаются в рискованную операцию. Без глубокого понимания архитектуры и логики работы системы развивать ее практически невозможно. Поэтому, вопреки ожиданиям, роль сильных технических специалистов никуда не исчезает, а наоборот, становится критичной.</p> <p>Есть и ограничения на уровне самих ожиданий. Идея, что «любой сможет собрать себе ERP по промпту», пока выглядит утопично. Простые сценарии — да, прототипы — да. Но сложные, нагруженные, безопасные системы требуют не только генерации кода, но и архитектурного мышления, понимания интеграций, данных, отказоустойчивости.</p> <h3>Трансформация не будет мгновенной, но стратегически кажется неизбежной</h3> <p>В ближайшие годы компании вряд ли массово начнут собирать сложные корпоративные системы «по промпту». На короткой дистанции агенты будут встраиваться в существующие процессы: ускорять разработку, упрощать поддержку, автоматизировать рутину. Но стратегически вектор понятен. Через несколько лет этот подход способен не просто дополнить, а перестроить ИТ-ландшафт.</p> <p>Ключевое изменение — в требованиях к людям. Просто «уметь пользоваться агентом» будет недостаточно. Важно понимать, что именно он сделал и почему выдал такой результат. Если ИИ считает финансовые показатели или собирает аналитику, специалисту придется не только принять цифру, но и уметь ее объяснить, проверить и при необходимости скорректировать. Работа не упрощается до уровня «нажал кнопку — получил ответ», она усложняется на уровне ответственности за результат.</p> <p>В этом смысле агентная модель не делает специалистов «ненужными». Она поднимает планку. Придется глубже разбираться в предметной области, лучше понимать логику систем и данных, быстрее ориентироваться в сложных сценариях. Фактически человек начинает конкурировать с машиной не в скорости и объеме вычислений (здесь шансов нет), а в качестве интерпретации и принятия решений.</p> <p>Отсюда и новый тип компетенций. Помимо технических навыков, критически важными становятся системное мышление, умение задавать правильные вопросы и проверять гипотезы. Промптинг сам по себе — это не магия, а лишь интерфейс. За ним стоит необходимость понимать, как устроен результат. И чем сложнее задачи, тем больше ценится не способность «сгенерировать», а способность осмыслить.</p> <p>В итоге трансформация будет постепенной, но требовательной. Компании, которые смогут встроить агентов в процессы и одновременно прокачать компетенции команд, получат серьезное преимущество. Остальным придется догонять — уже в условиях, где скорость изменений задают не люди, а системы, с которыми им предстоит научиться работать на равных.</p> <p>#IMAGE_234595#</p> К 2029 году, по прогнозам Gartner, агентный ИИ возьмет на себя 80% рутинных задач … article Артем Хижний, генеральный директор РИКИТЛАБ https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234592 Fri, 03 Apr 2026 11:09:30 +0300 <p><em>Искусственный интеллект все чаще называют главным драйвером изменений в ИТ, и в сфере ИТ-аутсорсинга ИИ уже работает как практичный инструмент повышения эффективности проектов. Автоматизация первой линии поддержки, предиктивная аналитика и алгоритмы планирования помогают сервисным провайдерам снижать издержки и повышать стабильность, при этом ключевая роль по-прежнему остается за людьми. Рассмотрим, почему ИИ не заменяет инженеров, какие задачи действительно стоит ему доверять и как меняется экономика ИТ-поддержки.</em></p> <h3>Почему бизнес все чаще смотрит в сторону ИТ-аутсорсинга</h3> <p>Интерес бизнеса к ИИ подогревает ожидание того, что он приведет к росту эффективности, но самостоятельное внедрение таких решений оказывается сложнее, чем кажется. Требуются инвестиции в инфраструктуру, данные, безопасность, обучение моделей. Нужны специалисты, которые умеют не только разрабатывать, но и поддерживать системы в рабочем состоянии. Кроме того, любое ИИ-решение приходится встраивать в уже существующие процессы, а это почти всегда болезненная интеграция.</p> <p>Поэтому многие компании приходят к прагматичному выводу: дешевле и надежнее опереться на сервисного партнера, который уже выстроил операционные процессы и может масштабировать экспертизу. В результате ИТ-аутсорсинг становится для бизнеса способом получить преимущества ИИ без необходимости строить собственный центр компетенций с нуля.</p> <p>Для провайдера повышенный интерес со стороны потенциальных клиентов, в свою очередь, означает постоянный поиск резервов эффективности. Конкуренция в ИТ-сервисе высока, и выигрывает тот, кто способен обеспечивать лучшее качество за меньшие деньги. Именно здесь ИИ начинает играть практическую роль.</p> <h3>На каком этапе находится развитие ИИ в ИТ-аутсорсинге</h3> <p>Искусственный интеллект за несколько лет прошел путь от экспериментальной технологии до обязательного элемента любой ИТ-стратегии: по оценкам экспертов, объем российского рынка больших данных и ИИ в 2025 году <a href="https://www.kommersant.ru/doc/8195580">достигнет</a> 520 млрд. руб., что существенно выше оценок за 2024 г. (433 млрд. руб.), а вклад ИИ в ВВП России к 2035 году может <a href="https://www.vedomosti.ru/economics/news/2026/01/23/1171243-razvitie-generativnogo-ii">составить</a> до <nobr>2-2,5%.</nobr></p> <p>В операционной реальности ИТ-аутсорсинга изменения, продиктованные «бумом» ИИ, происходят куда спокойнее. Здесь по-прежнему важнее всего предсказуемость, соблюдение SLA, контроль затрат и стабильность процессов. Поэтому ИИ, хоть и внедряется активно, становится логичным продолжением автоматизации — еще одним инструментом, который помогает выполнять ту же работу быстрее, аккуратнее и стабильнее.</p> <p>Мы воспринимаем искусственный интеллект как естественный этап развития сервисных технологий. Когда-то похожую роль сыграли виртуализация, облака, системы мониторинга и управления. Сначала вокруг них было много споров и завышенных ожиданий, затем они стали базовой инфраструктурой. С ИИ происходит то же самое: он постепенно становится частью повседневной работы.</p> <h3>Где ИИ уже приносит ощутимую пользу</h3> <p>Сегодня наиболее очевидная зона применения ИИ в ИТ-аутсорсинге — первая линия поддержки. Классификация обращений, ответы на типовые вопросы, базовые коммуникации с пользователями, первичная диагностика — все это хорошо формализуется и поддается алгоритмизации. Такие задачи массовые и повторяемые, не требуют глубокой экспертизы, поэтому автоматизация дает быстрый и измеримый эффект. Там же, где начинается нестандартная диагностика, сложная архитектура или работа в поле, по-прежнему решающим остается опыт инженера.</p> <p>Для клиента внедрение ИИ чаще всего остается незаметным. Заказчику важен конечный результат — чтобы инциденты обрабатывались быстрее, заявки не терялись, а SLA соблюдались. Какими именно инструментами достигается этот результат, обычно вторично.</p> <p>Тем не менее эффект хорошо виден в операционных показателях. Стабильная классификация обращений на старте снижает количество ошибок маршрутизации и повторных работ. Более точное планирование выездов сокращает время реакции. Предиктивная аналитика помогает предотвращать сбои до того, как они превращаются в инциденты. В итоге сервис становится более предсказуемым, а риски штрафов и простоев — ниже.</p> <p>Например, уже сейчас ИИ может использоваться в проектах по автоматизации первого контакта с клиентами — внутренние ИИ-ассистенты способны определять заказчика и его контрактные условия, классифицировать обращение в рамках конкретного договора, назначать рабочую группу. Традиционно эти функции выполняют несколько десятков сотрудников, однако после полноценного внедрения системы команда может ограничиться лишь несколькими специалистами, которые будут следить за контролем качества и дообучать модель.</p> <h3>Ограничения технологии</h3> <p>Несмотря на прогресс, важно трезво оценивать границы применимости ИИ. Вторая и третья линии поддержки часто связаны с выездом на площадку, физической диагностикой и нестандартными ситуациями. Для таких задач требуются контекст и опыт, которые трудно формализовать. Без робототехники алгоритмы не способны заменить инженера, который работает в поле.</p> <p>Кроме того, ИИ чувствителен к качеству данных и инфраструктуры. Нестабильная связь, проблемы с геолокацией, неполные базы знаний снижают точность моделей. Это еще раз подтверждает, что технология не существует отдельно от процессов и дисциплины их исполнения. Поэтому ожидать резкого сокращения роли человека в ИТ-аутсорсинге в ближайшие годы не приходится.</p> <p>Парадоксально, но чем больше автоматизации, тем выше требования к людям. «Живые» ИТ-специалисты должны внедрять решения, настраивать их, контролировать результаты, реагировать на сбои и брать на себя ответственность перед заказчиком. Именно сервисная команда становится связующим звеном между алгоритмами и реальным бизнесом.</p> <h3>Баланс технологий и экспертизы</h3> <p>Опытные специалисты необходимы для сложных инцидентов, архитектурных задач, наставничества и поддержания стандартов. Именно они обеспечивают тот уровень контроля качества, без которого ИИ быстро превращается в источник новых рисков. В этом смысле технология не вытесняет человека, а усиливает его.</p> <p>Оптимальная модель для ИТ-аутсорсинга сегодня — гибридная. Алгоритмы берут на себя рутинные и массовые операции, помогают анализировать данные и прогнозировать загрузку. Люди отвечают за сложные решения и конечный результат. Такой баланс позволяет одновременно снижать себестоимость сервиса и повышать его надежность — и для провайдера, и для клиента.</p> <p>#IMAGE_234593#</p> Искусственный интеллект все чаще называют главным драйвером изменений в ИТ, и в сфере ИТ-аутсорсинга ИИ уже … article Анатолий Савчук, исполнительный директор ”Т1 Сервионика” (ИТ-холдинг Т1) https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234590 Fri, 03 Apr 2026 10:54:09 +0300 <p><em>Аддитивные технологии окончательно вышли за рамки лабораторий и прототипирования. Сегодня 3D-печать становится элементом корпоративной </em><em>ИТ</em><em>-инфраструктуры наравне с серверами, сетями и системами управления производством. Вопрос уже не в том, использовать ли ее, а в том, как встроить ее в существующий цифровой контур предприятия с учетом безопасности, управляемости и интеграции.</em></p> <p>За последние годы 3D-печать преодолела путь от инструмента быстрого прототипирования до полноценной производственной технологии, интегрируемой в бизнес-процессы предприятий. К 2026 году аддитивные технологии стали неотъемлемой частью цифровой трансформации промышленности, особенно в условиях роста спроса на локализацию производства, кастомизацию продукции и сокращение логистических цепочек.</p> <p>Для бизнеса это означает смену подхода. Речь идет уже не о покупке отдельных устройств, а о внедрении технологического слоя, который должен органично работать внутри ИТ-ландшафта компании.</p> <h2>Полный технологический цикл: от CAD до изделия</h2> <p>Любой процесс аддитивного производства начинается с цифровой модели. CAD-системы позволяют создавать точные трехмерные объекты с учетом требований к функциональности и материалам. Параллельно часто проводится инженерный анализ, который помогает оптимизировать конструкцию еще до запуска в производство.</p> <p>Следующий ключевой этап — слайсинг. Он связан с преобразованием модели в управляющий код для оборудования. Слайсеры разбивают объект на слои и формируют G-код. Качество слайсинга напрямую влияет на результат печати, поскольку параметры температуры, скорости, заполнения и поддержек определяют прочность, точность и эстетику конечного изделия.</p> <p>После этого управление переходит в производственный контур. Здесь критически важными становятся планирование заданий, мониторинг выполнения и контроль состояния оборудования. При масштабировании без специализированных систем уже не обойтись: требуются реальный мониторинг статуса всех устройств, управление очередями заданий и приоритизация, массовые операции (обновление прошивок, настройка параметров), сбор аналитики по производительности и использованию материалов</p> <p>Завершает цикл послепечатная обработка — удаление поддержек, шлифовка, окрашивание. В современных сценариях она также может быть встроена в автоматизированные процессы, что повышает воспроизводимость и снижает трудозатраты.</p> <h2>3D-принтеры как часть ИТ-среды</h2> <p>Современные 3D-принтеры фактически являются IoT-устройствами. Они подключены к сети, обмениваются данными, передают телеметрию и получают задания удаленно. Для этого используются протоколы обмена сообщениями, в частности MQTT. Это превращает принтеры из автономных станков в активные элементы цифровой инфраструктуры, требующие соответствующего подхода к безопасности и управлению.</p> <p>Интеграция в корпоративную среду автоматически поднимает стандартные требования ИТ-департаментов. В центре внимания безопасность, централизованное управление, масштабируемость и совместимость с существующими системами, включая каталоги пользователей, инфраструктуру ключей и системы мониторинга.</p> <p>На практике основная сложность связана с тем, что многие устройства изначально ориентированы на облачную работу. Это не всегда соответствует корпоративным политикам безопасности. Поэтому критичны возможности работы в локальной сети и поддержка корпоративных стандартов. Речь идет о защищенных протоколах Wi-Fi с аутентификацией на уровне предприятия, сетевом контроле доступа, поддержке сертификатов и наличии проводного подключения. Важным фактором остается и возможность физически отключить беспроводные интерфейсы. Такие механизмы позволяют интегрировать оборудование в инфраструктуру с жесткими требованиями к безопасности и контролю доступа.</p> <p>При переходе от единичных принтеров к промышленному использованию возникает также задача централизованного управления. Необходимо видеть состояние всех устройств, управлять заданиями, обновлять прошивки и распределять нагрузку. Архитектурно такие системы включают серверную часть, которая взаимодействует с оборудованием, и клиентскую, предоставляющую интерфейс управления. Поддерживается многопользовательский доступ с разграничением ролей и прав. На практике подобные решения позволяют управлять десятками устройств, автоматизировать рутинные операции и повышать общую эффективность производства.</p> <p>В корпоративном сегменте к оборудованию предъявляются дополнительные требования. Помимо базовых характеристик печати важны устойчивость к нагрузкам и встроенные механизмы безопасности. Речь идет о поддержке инженерных материалов, высокой температуре печати, контроле микроклимата внутри камеры и точной калибровке. Отдельное внимание уделяется системам фильтрации воздуха и безопасности эксплуатации.</p> <h2>Еще немного о безопасности и интеграции</h2> <p>В основе взаимодействия устройств и систем управления лежит протокол MQTT. Он широко используется в IoT благодаря своей легковесности и эффективности. Однако изначально он не предусматривал встроенной защиты. Поэтому в корпоративных сценариях применяется дополнительный уровень безопасности. Соединения шифруются через TLS, используется аутентификация по учетным данным, а также сертификаты.</p> <p>Возможны разные режимы работы. Облачные брокеры обеспечивают удаленное управление, локальные используются при работе внутри сети предприятия. Для интеграции с внешними системами применяется промежуточное программное обеспечение, которое контролирует доступ к функциям оборудования. При этом доступ к критическим операциям ограничивается. Это касается управления параметрами, обновлений прошивки, работы с камерой и запуска заданий.</p> <p>Одно из ключевых направлений развития сегодня — интеграция 3D-печати в корпоративные системы управления. Связка с ERP позволяет автоматизировать создание заданий на печать при поступлении заказов, учитывать расход материалов и управлять приоритетами. Интеграция с MES дает возможность включить аддитивное производство в общий производственный контур с мониторингом в реальном времени. Для этого используются API и стандартные протоколы обмена данными. В результате 3D-печать становится частью сквозного цифрового процесса, а не изолированным участком.</p> <p>Отдельная задача связана с защитой интеллектуальной собственности. В аддитивном производстве ключевым активом являются не только физические изделия, но и цифровые модели, параметры печати и производственные данные. Поэтому важны механизмы разграничения доступа, аудит действий пользователей и защита данных на уровне прошивки и интерфейсов.</p> <h2>Как выбирать и внедрять решения для корпоративной 3D-печати</h2> <p>Переход к использованию аддитивных технологий в корпоративной среде требует системного подхода. На практике компании сталкиваются не столько с выбором конкретного оборудования, сколько с необходимостью встроить новый класс решений в существующие ИТ-инфраструктуру и производственные процессы.</p> <h3>Критерии выбора</h3> <p>При оценке решений на первый план выходит соответствие корпоративным требованиям безопасности. Важно, чтобы оборудование и программные компоненты поддерживали современные механизмы аутентификации, включая WPA2-Enterprise, 802.1X и работу с сертификатами. Это базовое условие для интеграции в защищенные сети.</p> <p>Не менее значима управляемость. В корпоративной среде невозможно эффективно использовать разрозненные устройства без централизованного контроля. Наличие инструментов мониторинга, управления заданиями и обновлениями становится обязательным требованием.</p> <p>Интеграционный потенциал определяет, насколько органично 3D-печать впишется в существующий цифровой контур. Речь идет о доступности API, поддержке стандартных протоколов и возможности доработки под конкретные бизнес-процессы.</p> <p>Отдельное внимание уделяется масштабируемости. Решение должно стабильно работать как с несколькими устройствами, так и с десятками или сотнями, без потери производительности и управляемости.</p> <p>Наконец, важен фактор развития. Наличие профессиональной поддержки, регулярных обновлений и понятного вектора развития решений снижает риски на этапе долгосрочной эксплуатации.</p> <h3>Этапы внедрения</h3> <p>Практика показывает, что внедрение аддитивных технологий целесообразно разбивать на последовательные этапы. На первом этапе проводится анализ требований. Компания определяет, какие задачи должна решать 3D-печать, какие требования предъявляются к безопасности и как будет выстроена интеграция с существующими системами.</p> <p>Далее следует подготовка инфраструктуры. Проверяется готовность сети, соответствие внутренним политикам безопасности и возможность подключения нового оборудования. После этого запускается пилотный проект. Ограниченное количество устройств позволяет протестировать процессы, выявить узкие места и адаптировать сценарии использования.</p> <p>Следующий шаг масштабирование. Решение распространяется на весь парк оборудования, выстраивается интеграция с корпоративными системами, включая ERP и системы мониторинга. Финальный этап — постоянная оптимизация. Компании дорабатывают процессы, внедряют новые функции и повышают эффективность использования оборудования.</p> <h3>Управление изменениями</h3> <p>Не стоит забывать и о том, что техническая интеграция — лишь часть задачи. Не менее важны организационные изменения. В первую очередь требуется обучение персонала работе с новым оборудованием и программными инструментами. Без этого невозможно обеспечить стабильную эксплуатацию.</p> <p>Параллельно происходит адаптация бизнес-процессов. Аддитивные технологии открывают новые возможности, и их использование требует пересмотра привычных подходов к производству.</p> <p>Отдельное направление — развитие компетенций в области проектирования под 3D-печать. Конструкции, оптимизированные для традиционных методов, не всегда эффективны в аддитивной среде.</p> <p>И, наконец, необходимо выстроить систему управления цифровыми активами. 3D-модели, параметры печати и связанные данные становятся частью интеллектуальной собственности компании и требуют соответствующей защиты и контроля.</p> <h2>Практика внедрения</h2> <p>Опыт внедрения показывает, что наибольший эффект достигается при комплексном подходе. В производственных компаниях централизованное управление парком устройств позволяет оптимизировать загрузку и снизить издержки.</p> <p>В исследовательских лабораториях ключевую роль играет безопасность. Возможность работать в изолированной сети и использовать корпоративную аутентификацию становится критическим фактором.</p> <p>В образовательной среде важна поддержка многопользовательского доступа и гибкое управление правами. А в мелкосерийном производстве на первый план выходит интеграция с ERP и автоматизация процессов от заказа до выпуска изделия.</p> <p>Подводя итоги, стоит отметить, что 3D-печать перестала быть экспериментом и стала полноценным элементом корпоративной IT-инфраструктуры. Ее интеграция требует такого же подхода, как внедрение любой другой критической системы.</p> <p>Компании, которые рассматривают аддитивные технологии как часть цифрового контура, получают преимущества в скорости производства, гибкости и возможности кастомизации продукции. В условиях растущей конкуренции это становится не просто технологическим выбором, а фактором стратегического развития.</p> <p>#IMAGE_234591#</p> Аддитивные технологии окончательно вышли за рамки лабораторий и прототипирования. Сегодня 3D-печать становится … article Владимир Плескевич, генеральный директор 3D-OUTLET (входит в состав ООО ЦЕНТР ХК) https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234589 Fri, 03 Apr 2026 10:16:49 +0300 <p><em>В последние несколько лет корпоративный мир вовлечен в ИИ-гонку. Каждая компания пытается двигаться быстрее, инвестировать больше и не отставать от темпов, заданных бигтехом, пишет на портале </em><em>BigDataWire</em> <em>Феликс Ван де Маэле, основатель и генеральный директор Collibra.</em></p> <p>Но скорость — не единственная проблема. Мы достигли точки, когда капиталовложения опережают уверенность организаций.</p> <p>Новое исследование Collibra, проведенное в партнерстве с The Harris Poll, выявляет явное противоречие в основе корпоративного искусственного интеллекта: 84% лиц, принимающих решения в сфере технологий, говорят, что им необходимо увеличить расходы на ИИ в этом году, чтобы оставаться конкурентоспособными по отношению к крупным технологическим компаниям, однако 88% признают, что их организации по-прежнему не используют ИИ в полной мере.</p> <p>Больше инвестиций, меньше уверенности.</p> <p>Это разрыв в доверии к ИИ, фундаментальное несоответствие между желанием внедрить ИИ и способностью гарантировать его результаты. И это не только проблема совета директоров. Данные YouGov показывают, что, хотя более трети американцев сейчас используют ИИ еженедельно, только 5% говорят, что очень ему доверяют. Мы живем в мире, где ИИ используется, но ему пока не доверяют, и одних только затрат недостаточно, чтобы это исправить.</p> <h3>Для повышения производительности необходим контроль</h3> <p>Системы ИИ уже способны быстро и масштабно генерировать инсайты, рекомендации и решения. Проблема не в возможностях, а в контроле.</p> <p>Наше исследование это ясно показывает. 89% руководителей говорят, что не могут полностью доверять ИИ-инсайтам, пока базовые данные не проверены и подтверждены.</p> <p>Если данные, лежащие в основе ИИ, неполны, не проверены или оторваны от бизнес-контекста, результат становится ненадежным. А когда результатам нельзя доверять, их необходимо проверять. Этот контроль не происходит автоматически, он обеспечивается управлением.</p> <p>Управление определяет данные, контекст и границы, в рамках которых работают системы ИИ, обеспечивая точность, безопасность и соответствие результатов. Без него ИИ не масштабирует решения, он масштабирует неопределенность.</p> <h3>Человек в цикле: задачи перемещаются, ответственность остается</h3> <p>Это отсутствие доверия имеет прямую цену.</p> <p>Согласно нашему исследованию, более половины лиц, принимающих решения (55%), говорят, что им, по крайней мере иногда, приходится исправлять или оспаривать результаты, сгенерированные ИИ. Это не просто небольшое неудобство, это время руководителей, тратящееся на контроль качества вместо стратегии.</p> <p>Это также подчеркивает различие, которое часто упускается из виду в дебатах об ИИ и рабочих местах: разница между выполнением задачи и ответственной работой. ИИ может выполнять повторяющиеся, ресурсоемкие задачи, но он не может брать на себя ответственность. Общественность уже это понимает. 68% респондентов говорят, что никогда бы не доверили системе ИИ действовать от их имени, не проверив предварительно каждое действие.</p> <p>Когда руководитель использует ИИ для создания сложного отчета, технология обрабатывает задачу, которая раньше выполнялась вручную. Но если этот руководитель по-прежнему проверяет каждую строку на ошибки и искажения, бремя ответственности не перемещается. Машина выполнила работу. Ответственность осталась за человеком. Преодоление разрыва в доверии к ИИ означает выход из замкнутого круга, чтобы руководители могли перестать контролировать результаты и вернуться к принятию действительно важных решений.</p> <h3>Новый тревожный сигнал 2026 года</h3> <p>Разрыв в доверии к ИИ также меняет представление о компетентности. Наше исследование показало, что 64% ​​лиц, принимающих решения, уже считают тревожным сигналом отсутствие у кандидатов знакомства с инструментами ИИ. Но такое знакомство быстро становится обязательным условием.</p> <p>В дальнейшем настоящую тревогу будут вызывать руководители, которые не могут отличить результаты, которые выглядят правильно, от результатов, которые являются правильными. Знать, как запустить модель, — это одно. Понимать, являются ли данные, лежащие в ее основе, надежными, контролируемыми и проверенными, — это другое. Именно в этом направлении развивается грамотность в области ИИ, и организации, которые не внедрят эту способность в свою культуру, будут испытывать трудности с оценкой рисков или реализацией ценности систем, в которые они инвестируют.</p> <h3>Преодоление разрыва</h3> <p>Путь к окупаемости инвестиций в ИИ начинается не с увеличения бюджета. Он начинается с контроля. Результаты нашего исследования очевидны: инвестиции без доверия порождают дорогостоящую неопределенность. А доверие не возникает само по себе. Оно должно быть заложено в саму концепцию работы систем ИИ. Организации, которые вырвутся вперед в 2026 г., — это те, которые сочетают свои амбиции в области ИИ с надежными данными, эффективным управлением и способностью оценивать результаты работы ИИ.</p> <p>Именно благодаря этому разрыв в доверии сократится. Именно поэтому системы ИИ перестанут тормозить развитие и начнут демонстрировать реальную эффективность. И именно тогда ИИ начнет становиться настоящим конкурентным преимуществом.</p> В последние несколько лет корпоративный мир вовлечен в ИИ-гонку. Каждая компания пытается двигаться быстрее … article https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234587 Thu, 02 Apr 2026 16:03:28 +0300 <p>«МойОфис», российская продуктовая ИТ-компания, объявила о выпуске релиза 26.1 продукта «МойОфис SDK». Обновление открывает вендорам корпоративного ПО и крупным заказчикам возможности создания собственных надстроек для веб-редакторов «МойОфис». Новый релиз также включает ряд готовых функций, упрощающих работу с документами.</p> <p>«МойОфис SDK» (Software Development Kit, комплект средств разработки) — это инструменты для встраивания веб-редакторов в сторонние и собственные решения. Продукт позволяет использовать функции редакторов «МойОфис» в прикладных системах, расширяя их возможности по обработке документов и помогая автоматизировать бизнес-процессы.</p> <p>Ключевое нововведение релиза 26.1 — появление возможности разрабатывать и интегрировать собственные надстройки в веб-редакторы, адаптируя их под специфичные бизнес-сценарии. Теперь можно самостоятельно дополнять функциональность веб-редакторов «МойТекст», «МояТаблица», «МояПрезентация» своими модулями.</p> <p>Также в составе релиза уже доступны несколько полезных надстроек, которые можно сразу применять в редакторах:</p> <ul> <li>«Генерация QR-кода» — позволяет удобно и быстро переносить данные на смартфон или делиться ссылками;</li> <li>«Смена раскладки» — исправляет текст, случайно набранный не на той раскладке. Надстройка включает функции транслитерации (замена алфавита с сохранением звучания слова) и смены регистра (перевод всех символов в верхний или нижний регистр);</li> <li>«Число прописью» — переводит цифры в буквенный эквивалент;</li> <li>«Поиск в интернете внутри редактора» — ищет текст в поисковой системе «Яндекс» из контекстного меню редактора без перехода в браузер;</li> <li>«Закрепление заголовков в тексте» — автоматически закрепляет заголовок.</li> </ul> <p>«МойОфис SDK» включает четыре компонента: сервер совместного редактирования (ССР), автономный модуль редактирования (АМР), средство просмотра документов (СПД) и Document API. Их можно приобрести как комплексно, так и по отдельности.</p> <p>ССР обеспечивает работу с веб-редакторами в собственном хранилище «МойОфис» в рамках решений «Документы Онлайн» и Squadus, а также позволяет встраивать редакторы в сторонние облачные хранилища и приложения. АМР включает веб-редакторы для работы с текстовыми документами, таблицами, презентациями и PDF-файлами в однопользовательском режиме. СПД предназначено для просмотра файлов без редактирования. Document API — это комплект библиотек для организации автоматизированного создания и редактирования текстовых документов и электронных таблиц в настольных редакторах. Он предназначен для встраивания в прикладные системы, такие как СЭД, CRM и ERP.</p> <p>«„МойОфис SDK“ — это не просто набор инструментов для встраивания редакторов, а проверенная платформа для безопасного технологического партнерства. Решение позволяет работать с документами в различных режимах: однопользовательском, совместном или полностью автоматизированном. В новом релизе мы добавили возможность создавать собственные надстройки, что дает еще больше свободы в кастомизации решений. Мы также помогаем партнерам с интеграцией, делимся экспертизой и проводим тестирование совместимости», — заявил Антон Сутягин, руководитель группы управления продуктом Веб-редакторы в «МойОфис».</p> «МойОфис», российская продуктовая ИТ-компания, объявила о выпуске релиза 26.1 продукта «МойОфис SDK». Обновление открывает … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234586 Thu, 02 Apr 2026 15:59:00 +0300 <p>В системе управления корпоративными сервисами от Directum появилось больше готовых услуг, новые формы для отправки запросов, которые настраиваются без кода, уведомления о технических работах и улучшения в базе конфигурационных единиц.</p> <p>Для каждой услуги администратор может настроить отдельный набор полей для сбора данных. Так количество данных на вход сокращается, они становятся более конкретными. В результате пользователи быстрее заполняют строки и не путаются, а служба поддержки получает структурированные обращения. Это ускоряет запрос информации и решение вопросов, экономит ресурсы техподдержки.</p> <p>В базовой поставке Directum ESM появились новые преднастроенные услуги для работников:</p> <ul> <li>заказ справок о доходах, трудовой деятельности, стаже и персонифицированном учете, страховых взносах, отпуске;</li> <li>заявки на внешнее обучение;</li> <li>запросы на оплату корпоративного спорта, материальную помощь, смену данных.</li> </ul> <p>Эти сервисы доступны сразу после установки системы, понадобится только настроить роли.</p> <p>Расширенный список готовых услуг ускоряет запуск ПО и перестройку процессов в отделе кадров.</p> <p>Теперь специалисты поддержки могут оперативно сообщать, что сервисы временно не предоставляются. Перед созданием обращения сотрудники видят предупреждение о плановых и аварийных мероприятиях. Запросы по услугам, которые находятся на техобслуживании, не копятся, снижается нагрузка на сервисные отделы.</p> <p>Сотрудники службы поддержки могут просматривать все связанные обращения по конфигурациям (объектам, которые находятся в ведении компании, — техника, ПО, мебель, помещения и др.). Это помогает быстро оценить загрузку каждой единицы, выявить проблемное оборудование по количеству инцидентов и оперативно предложить решения.</p> <p>«При совершенствовании системы управления услугами Directum ESM мы делаем упор на удобство использования. Новые возможности упрощают и ускоряют работу по обращениям, повышают лояльность персонала и разгружают сервисные отделы», — отметил Константин Кочергин, product-менеджер Directum ESM.</p> <p>Directum ESM — система для управления заявками и услугами по принципу «одного окна», которая реализует концепцию Enterprise Serviсe Management (управление сервисами предприятия) и обеспечивает прозрачную работу внутренних служб (ИТ, АХЧ, бухгалтерия и т.д.), а также ОЦО.</p> В системе управления корпоративными сервисами от Directum появилось больше готовых услуг, новые формы для отправки … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234585 Thu, 02 Apr 2026 15:38:16 +0300 <p>Компания «ДоксВижн» объявила о выпуске СЭД/ECM-платформы Docsvision версии 6 — самого масштабного обновления за последние годы. Docsvision 6 получила кросс-платформенную архитектуру, бесшовно встроенные ИИ-функции и защиту от новых киберугроз.</p> <p>Разработка новой версии Docsvision стала ответом на изменение технологического ландшафта на российском рынке. Крупные предприятия и госструктуры сегодня реализуют программы импортозамещения, однако реальная практика нередко требует сохранения в корпоративной ИТ-инфраструктуре отдельных зарубежных решений или части оборудования.</p> <p>Главное отличие Docsvision 6 — единая кодовая база, позволяющая разворачивать серверные компоненты как на российских операционных системах на базе Linux, так и на Windows.</p> <p>«С выпуском Docsvision 6 мы объединяем две технологические ветки развития, которые выделились несколько лет назад с появлением Linux-версии платформы. Одной из сильных сторон Docsvision всегда была гибкость, востребованная в enterprise-сегменте, и сегодня мы добились максимальной гибкости продукта с точки зрения ИТ-инфраструктуры заказчика, — подчеркивает заместитель генерального директора „ДоксВижн“ Сергей Пуцин, — Кроме того, Docsvision 6 отвечает стандартам новой эпохи, когда применение ИИ стало нормой для любого корпоративного приложения, а требования к безопасности решений заметно выросли».</p> <p>Docsvision 6 реализована на .NET 8 — платформе разработки, которая обеспечивает высокий уровень производительности и ИБ. При создании новинки команда «ДоксВижн» следовала принципам безопасной разработки ПО. В частности, использовались статические и динамические анализаторы, позволяющие проверять исходный код и готовый продукт на наличие уязвимостей и анализировать всю цепочку связанных компонентов. На этапе регрессионного тестирования Docsvision 6 успешно прошла 960 тест-кейсов из 960 запланированных.</p> <p>В Docsvision 6 доступна новая «Консоль управления» — центр управления высоконагруженными решениями, дающий администратору доступ к настройкам платформы через веб-интерфейс. Основным пользовательским интерфейсом стал адаптивный web-клиент Docsvision, который поддерживает всю функциональность платформы вне зависимости от ОС и типа устройства.</p> <p>«Кросс-платформенность открывает новые возможности для компаний, использующих решения на базе Docsvision. Прежде всего это миграция с предыдущих версий на Docsvision 6 без изменения ИТ-инфраструктуры. Стали возможными и максимально гибкие стратегии: реализация среды разработки под Windows, а рабочей среды под Linux, запуск в одном кластере серверов на Linux и на Windows, а также другие варианты», — отметил Сергей Пуцин.</p> <p>Новая версия платформы включает сервис Docsvision AI и поддерживает 10 сценариев применения генеративного ИИ, ускоряющих организацию совещаний, делопроизводство, управление договорами и работу с заданиями. Функции на основе больших языковых моделей (LLM) не только помогают пользователям эффективнее выполнять рабочие задачи, но и снижают риски, связанные с использованием публичных ИИ-сервисов. Чтобы полностью исключить киберугрозы такого рода, в Docsvision 6 реализована возможность подключения локальных LLM.</p> Компания «ДоксВижн» объявила о выпуске СЭД/ECM-платформы Docsvision версии 6 — самого масштабного обновления … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234584 Thu, 02 Apr 2026 15:36:34 +0300 <p>MWS AI (входит в МТС Web Services) объявила о выпуске Cotype Light 3 — мультимодальной языковой модели, предназначенной для встраивания в ИИ-агентов для бизнеса. Модель одинаково точно работает с текстом и визуальными данными в едином контексте: договоры, технические чертежи, формы, изображения. Это позволяет ИИ-агентам и мультиагентным системам обрабатывать разнородные корпоративные материалы без переключения между специализированными системами и самостоятельно решать многоэтапные задачи, освобождая сотрудников от необходимости писать сложные инструкции а на каждом этапе.</p> <p>Cotype Light 3 содержит 9 млрд параметров. Модели такого размера на специализированных задачах работают сопоставимо с более крупными аналогами, но требуют значительно меньше ресурсов: работают на стандартном корпоративном оборудовании и быстрее обучаются под конкретную задачу. Для бизнеса это означает меньше инфраструктурных затрат, возможность быстрого тестирования гипотез и сокращённый путь от пилота до рабочей системы. Следующие версии семейства получат увеличенное число параметров для высоконагруженных сценариев; приоритет при разработке сохраняется за задачами, актуальными для корпоративных развёртываний. MWS AI планирует расширять линейку в течение года по мере завершения тестирования новых моделей в ключевых отраслевых сценариях.</p> <p>По данным независимого бенчмарка MERA (разработан Альянсом в сфере ИИ, оценивает языковые модели по широкому спектру задач на русском языке), Cotype Light 3 стала первой компактной моделью в топ-3 за всю историю рейтинга, набрав 0,792 балла из 1,0. Это лучше большинства моделей, работающих с русским языком, — в том числе тех, которые содержат 100+ миллиардов параметров и требуют кратно больше вычислительных мощностей. В задачах на математику и «знания о мире» — географию, историю, науку, культуру — точность модели превышает 99%.</p> <p>«Финансовый эффект от внедрения ИИ становится главным критерием для бизнеса во всех отраслях, а стоимость инференса (обработки каждого запроса к модели) — одна из ключевых статей в экономике любого ИИ-проекта. Компактная специализированная модель здесь имеет двойное преимущество: она дешевле в эксплуатации и точнее работает в конкретном домене, чем универсальная система с избыточным числом параметров. Cotype Light 3 создавалась с учётом этой логики: девять миллиардов параметров, единая архитектура для текста и изображений, возможность дообучения под отраслевую специфику и развёртывания в закрытом контуре — без специализированного оборудования. Это позволяет конкурировать с моделями значительно большего размера при принципиально иных затратах», — отметил генеральный директор MWS AI Денис Филиппов.</p> <p>Модель на 9 млрд параметров в стандартной точности (FP16/BF16) занимает около 18 ГБ видеопамяти. Это позволяет запускать инференс на одном серверном ускорителе — без многокарточных конфигураций и специализированных кластеров. Для развёртывания подходит стандартное серверное оборудование с одним GPU: NVIDIA A100 (40 или 80 ГБ), A10 (24 ГБ), L4 (24 ГБ) или аналогами. В ходе тестирования MWS AI также подтвердила полную технологическую совместимость моделей семейства Cotype со всеми компонентами отечественных программно-аппаратного комплексов, включая ПАК Скала^р Машина ИИ (продукт Группы Rubytech).</p> <p>MWS AI обучает Cotype Light 3 и другие модели на облачных мощностях MWS Cloud. </p> MWS AI (входит в МТС Web Services) объявила о выпуске Cotype Light 3 — мультимодальной языковой модели … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234583 Thu, 02 Apr 2026 15:30:06 +0300 <p>Один из лидеров результативной кибербезопасности Positive Technologies и сервис для подбора персонала и поиска работы SuperJob провели исследование российского рынка труда в сфере ИБ в 2025 году и первом квартале 2026 г. По итогам 2025 года количество вакансий по профессиям в области информационной безопасности выросло на 26%. При этом в ИТ-секторе и на рынке в целом наблюдается снижение числа предложений. Такая динамика говорит о востребованности технологий и экспертизы по ИБ в цифровой экономике, а также о реальной готовности компаний увеличивать инвестиции в это направление.</p> <p>В 2025 году на российском рынке труда в целом число вакансий сократилось на 13% по сравнению с 2024. Аналогичная отрицательная динамика наблюдается и в ИТ-секторе, где компании переходят от этапа активного масштабирования к оптимизации и повышению эффективности существующих процессов. На конец марта 2026 г. рынок труда в кибербезопасности показывает стабильную динамику, начатую в 2025 году: количество вакансий выросло на 24% год к году, в то время как спрос на ИТ-специалистов упал на 18%.</p> <p>Сокращение числа вакансий в ИТ говорит о том, что компании сместили фокус со сверхбыстрого роста на модернизацию текущих проектов, а также на развитие перспективных технологий на базе искусственного интеллекта. Для решения этих задач чаще всего выбирают более опытных кандидатов, что подтверждается снижением востребованности новичков. Спрос на специалистов перераспределяется и с точки зрения профиля: мы видим, что информационная безопасность становится одной из ключевых точек роста. </p> <p>Аналитики связывают увеличение количества вакансий в сфере ИБ с несколькими долгосрочными факторами. Среди них: прогрессивная цифровизация экономики, рост числа и сложности кибератак, а также ужесточение регуляторных требований к защите данных. Эти процессы формируют устойчивую потребность в специалистах по кибербезопасности вне зависимости от краткосрочных колебаний рынка.</p> <p>«Рост спроса на специалистов по информационной безопасности — это прямое отражение тенденций цифровой экономики. Россия входит в топ-3 стран, которые чаще всего повергаются атакам со стороны высокоорганизованных киберпреступных группировок и хактивистов. Злоумышленники применяют искусственный интеллект и нестандартные инструменты для создания фишинговых материалов, стремясь украсть конфиденциальную информацию, провести разведку, получить финансовую выгоду или нарушить бизнес-процессы. Это подстегивает бизнес активнее инвестировать в свою киберустойчивость, причем не только внедрять решения и продукты по ИБ, но и развивать профильные команды», — отметила Анастасия Федорова, руководитель образовательных программ Positive Education, Positive Technologies.</p> <p>Структура вакансий в сфере ИБ за год практически не изменилась: по-прежнему больше всего предложений работодателей для специалистов с опытом работы <nobr>1–3</nobr> года (48%). А в это же время в IT-сфере в целом работодатели сместили фокус найма на middle- и senior-специалистов. </p> <p>Чаще всего ИБ-специалисты востребованы в следующих отраслях: информационные технологии (больше всего вакансий на конец марта 2026 г.), финансах, государственных организациях, ритейле и B2B-услугах.</p> <p>На фоне растущего спроса увеличиваются и зарплатные предложения для ИБ-экспертов. За 2025 г. в Москве медианные заработные платы за год выросли на <nobr>6–10%:</nobr></p> <ul> <li>руководитель отдела информационной безопасности — 350 тыс. руб. (+6% год к году), максимум 600 тыс. руб.;</li> <li>ИБ-специалист — 230 тыс. руб. (+10% год к году), максимум 400 тыс. руб.;</li> <li>консультант по кибербезопасности — 220 тыс. руб. (+10% год к году), максимум 400 тыс. руб.;</li> <li>пентестер — 220 тыс. руб. (+10% год к году), максимум 400 тыс. руб.</li> </ul> Один из лидеров результативной кибербезопасности Positive Technologies и сервис для подбора персонала и поиска … message https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234577 Thu, 02 Apr 2026 15:07:02 +0300 <p><em>Финтех сегодня способен реализовать практически любые сценарии работы с клиентом: от мгновенного скоринга на основе внешних данных до полностью дистанционного обслуживания. Но на практике развитие продуктов определяется не только технологиями, но и регуляторной рамкой. В России именно баланс между возможностями и ограничениями формирует архитектуру финансовых сервисов, влияет на пользовательский опыт и задает вектор развития рынка.</em></p> <h3>Технологии, которые есть, но работают не в полную силу</h3> <p>Один из самых показательных примеров в отношении технологий, которые работают не в полную силу, это open banking. В России это направление развивается, но пока не стало массовым стандартом, как в Европе, где участие банков закреплено на уровне директив. Потенциал при этом очевиден: доступ к данным о клиентах из разных финансовых организаций позволяет точнее оценивать риски, улучшать скоринг и эффективнее выстраивать работу с задолженностью. Например, появляется возможность видеть, на каких счетах у клиента есть средства, и адресно работать с ними в рамках взыскания. В Европе для этого нужно получить согласие клиента, но оно собирается в момент оформления кредита, и если клиент его не дает, это влияет на вероятность одобрения.</p> <p>Другой чувствительный сегмент — это удаленный онбординг. В России он возможен, по сути, только через государственную инфраструктуру и с большим числом ограничений на сценарии. В Европе удаленный онбординг — гораздо более распространенная и легковесная история. Там нет централизации: большое количество компаний соревнуются между собой в качестве этого онбординга, и это приводит к тому, что технология становится более развитой, она дешевеет для финтех-компаний и в результате гораздо меньше влияет на воронку продаж.</p> <p>Отдельная тема — это криптовалюты. В России они остаются инвестиционным инструментом, но не используются как платежное средство. Центральный банк не хочет признавать крипту как платежное средство, и это главное ограничение. Отсутствие легальных расчетных сценариев сдерживает развитие целого класса продуктов, которые уже активно применяются в других юрисдикциях.</p> <h3>Компромисс между UX и комплаенсом</h3> <p>Регуляторные ограничения напрямую влияют на экономику продуктов, а значит и на пользовательский опыт. Один из ключевых факторов это ограничение полной стоимости кредита. Банки с дорогим фондированием вынуждены искать способы сохранить маржинальность.</p> <p>Чаще всего это приводит к развитию дополнительных услуг. Наиболее распространенный инструмент это страховые продукты, которые зачастую не входят в расчет полной стоимости кредита. За счет этого банки увеличивают доходность и расширяют аудиторию заемщиков. При этом сценарии продажи могут быть разными: от добавления страховки на этапе подписания до пакетных предложений с более низкой ставкой, где реальная стоимость становится очевидной только при внимательном изучении условий.</p> <p>В сегменте кредитных карт аналогичную роль играют комиссии: за снятие наличных, переводы или использование рассрочки. Все это — следствие необходимости уложиться в ограничения по доходности.</p> <p>Такая модель ухудшает клиентский опыт. Интерфейсы становятся более нагруженными, количество условий и документов растет. Особенно это заметно для клиентов, которые досрочно закрывают кредиты: страховка продается исходя из срока кредита, и если человек закрыл кредит за год вместо пяти, он переплатил за четыре года страховки. Формально можно отказаться и вернуть деньги за оставшийся срок, но финансовая грамотность российских граждан недостаточно высокая, и большинство этой опцией не пользуются.</p> <p>Есть и другой подход — экосистемный. Банки выстраивают систему, где зарабатывают не на одном продукте, а на миксе: транзакционные продукты, зарплатные проекты, карты, инвестиции, кредиты под залог, даже тарифы мобильной связи. Зарплатные проекты, например, позволяют видеть доход клиента, отслеживать его стабильность, вовремя реагировать на рост риска просрочки. Банки приглашают к использованию продуктов членов семьи — детские карты, подростковые приложения, управление финансами для родителей.</p> <p>Но вот что важно: навязывание страховок подрывает доверие, а без доверия экосистемная модель не работает — клиент просто уйдет. Поэтому, с одной стороны, прозрачность — это задача регулятора, а с другой стороны, мы живем во времена рыночной экономики, и это про выстраивание долгосрочных отношений с клиентом и про коммерческую выгоду.</p> <h3>Когда регулирование становится драйвером</h3> <p>Есть и обратные примеры, где именно регулятор ускоряет развитие технологий. Самый яркий пример — это Система быстрых платежей. Массовое внедрение стало возможным благодаря активной позиции Центрального банка. Простота сценария перевода по номеру телефона, понятный интерфейс и продуманные лимиты сделали сервис одним из самых востребованных на рынке. И все это — благодаря регулированию Центрального банка.</p> <p>Второй — удаленная идентификации клиентов через ЕБС и выдача кредитов по удаленной идентификации. Несмотря на то что европейский подход с конкуренцией провайдеров, приносит свои результаты, в России эта система тоже работает и упрощает доступ к финансовым инструментам для людей.</p> <p>Кроме того, само по себе жесткое регулирование кредитования — обязанность раскрывать ПСК, условия, комиссии, не превышать определенные планки — привело к тому, что повысилось доверие к кредитным продуктам у населения. Люди перестали бояться этих продуктов. Раньше это обязательно был поход в банк, долгая консультация с сотрудником, куча вопросов. Сейчас очень многие оформляют кредиты онлайн, без обращения в отделение. И это связано не только с развитием технологий, но и с тем, что люди понимают: банк имеет регуляторные ограничения и не может обобрать клиента, потому что за ним следит Центральный банк.</p> <h3>Как рынок находит обходные решения</h3> <p>Даже в жесткой регуляторной среде компании находят новые продуктовые модели. Один из известных кейсов — это карта рассрочки «Халва». В базовой конструкции комиссию платит партнер, а не клиент, что позволяет обходить ограничения по полной стоимости кредита. Дополнительные услуги при этом формируют экономику продукта, но воспринимаются клиентом как осознанная ценность, а не скрытая комиссия.</p> <p>Второе направление — экосистемная монетизация. Компании зарабатывают на подписках с повышенными кэшбэками и привилегиями, на страховках, на партнерских программах. Партнерства становятся ключевым инструментом. Бизнес получает доступ к ликвидным клиентам и продвижение через приложение банка с аудиторией в десятки миллионов. Банк получает более привлекательные условия для клиента и монетизирует партнерство через комиссии и рекламные размещения.</p> <p>Интересный пример — это BNPL-сервисы. За счет юридической конструкции они долгое время существовали вне классического регулирования кредитования. Сейчас сектор попадает в поле внимания регулятора, но сама модель уже доказала жизнеспособность и будет адаптироваться к новым условиям.</p> <h3>Клиенты: между доверием и удобством</h3> <p>Пользовательские ожидания формируются на пересечении двух факторов. С одной стороны, клиенты ценят, что есть контроль, — повышается доверие к банкам как к основным игрокам финансовой системы. С другой стороны, у банков очень сильные ИТ- и продуктовые подразделения, которые позволяют эти ограничения хорошо обрабатывать, и с точки зрения клиентского опыта ничего радикально не ухудшается. Банковские интерфейсы выглядят современно, продвинуто, понятно для клиентов. Банки научились с этим работать.</p> <h3>Что изменится в ближайшие годы</h3> <p>Ключевое направление развития это дальнейшее движение в сторону open banking, развитие OpenAPI и механизмов коммерческих согласий. Это может привести к появлению полноценных решений в области управления личными финансами, агрегации счетов, более точного скоринга и встроенные финансовые сервисы.</p> <p>Отдельный вопрос это возможная легализация криптовалютных расчетов. В случае смягчения регулирования рынок может получить новый импульс развития.</p> <p>Серьезное влияние окажет и регулирование BNPL. Ужесточение требований повысит прозрачность, но одновременно изменит экономику сервисов. Вероятнее всего, рынок пойдет по уже знакомому пути: базово бесплатные продукты будут дополняться платными сервисами, которые и станут основным источником дохода.</p> <h3>Баланс, который формирует рынок</h3> <p>В целом, российский финтех — один из сильнейших в мире. И во многом именно потому, что регулятор, несмотря на все ограничения, оставляет банкам и финтех-игрокам пространство для маневра. Те ограничения, которые вводятся в последние годы, делают финансовые продукты более прозрачными для клиента. Но одновременно они снижают доходность отдельных бизнес моделей и вынуждают рынок либо сокращать доступность кредитования для более рискованных клиентов, либо искать новые способы монетизации. В то же время ЦБ оставляет рынку достаточно свободы, чтобы находить решения.</p> <p>#IMAGE_234580#</p> Финтех сегодня способен реализовать практически любые сценарии работы с клиентом: от мгновенного скоринга … article Вячеслав Бойко, Chief Product Officer ID Finance https://www.itweek.ru/themes/detail.php?ID=234570 Thu, 02 Apr 2026 10:56:27 +0300 <p>С момента ухода крупных европейских брендов с рынка инженерной ИТ-инфраструктуры рынок наполнился огромным количеством поставщиков блоков стоечного распределения питания (БРП), или PDU (Power Distribution Unit) отечественного или китайского производства. Ассортимент пестрит самыми различными характеристиками, формами и даже цветами. Поделюсь своими наблюдениями о том, на что сегодня обратить внимание при выборе решения.</p> <h3>Корпус и крепление</h3> <p>В основном на рынке представлено два варианта корпусов: сталь и экструдированный алюминий. Алюминий намного легче, но, из-за необходимости устройства внутренних ребер жесткости для конструкции, имеет увеличенные габариты. Также для алюминиевых корпусов характерно наличие более интересных вариантов крепления в стойке в виде закладных гаек, скользящих креплений и так далее.</p> <p>#IMAGE_234572#</p> <p>С точки зрения крепления в стойке: сейчас не те времена, когда заявление о том, что монтаж осуществляется в <nobr>0-unit</nobr> действительно соответствует правде. В большинстве моделей крепление осуществляется «грибками» на задней стенке или проушинами сверху и снизу к кабельной трассе. Таким образом, в подавляющем большинстве случаев монтаж осуществляется розетками к центру задней плоскости стойки, что несколько затрудняет обслуживание оборудования сзади из-за его частичного перекрытия вилками, особенно в шкафах шириной 600 мм. Некоторое производители предусмотрели комплектные крепления для более вариативного монтажа, но пока никто не предлагает полноценный монтаж сбоку между 19″ плоскостью и боковой стенкой шкафа. Поэтому стоит обратить внимание сразу на глубину корпуса и способ монтажа, чтобы в итоге не получить на 60% перекрытое оборудование.</p> <h3>Внутреннее расключение</h3> <p>В основном существует два варианта исполнения внутренней системы распределения: на проводах и на медных шинках. К сожалению, понять, как делает конкретный производитель, без вскрытия «пациента» невозможно. Но если вам в руки попал тестовый образец, рекомендую обратить внимание на этот фактор.</p> <p>Дело в том, что проводные системы представляют из себя набор «лапши» из линий, тянущихся к отдельным силовым банкам. Весь этот пучок плотно уложен внутри корпуса и при разборке стремится разбежаться в разные стороны. Если крышка блока сдвижная, то часто кромка торца срезает часть изоляции, что пагубно влияет на состояние проводников. Присоединение проводов бывает как на клеммы, так и пайное. С учетом некоторой подвижности линий внутри могут наблюдаться ослабления винтовых соединений или разрушение припоя. Плюс взаимный нагрев проводников при плотной укладке неблагоприятно влияет на состояние изоляции.</p> <p>#IMAGE_234573#</p> <p>Шинные системы в этом контексте показывают себя лучше. У вас получается единый сквозной жестко фиксированный проводник, который соединяет все силовые банки. Здесь нет риска обрыва, все компоненты жестко зафиксированы, не расползаются и сразу на виду в случае необходимости ремонта.</p> <h3>Защита от перегрузки</h3> <p>В составе блока обязательно присутствует N-ное количество автоматических выключателей защиты от перегрузки отдельных наборов силовых розеток. Зачастую номинал этих автоматов 16 А, но бывают и вариации на 10 А (в случае применения только розеток С13) и на 20 А (о причинах этого я расскажу позже). В основном применяют два типа: стандартные модульные автоматы с тепловым расцепителем, аналогичные бытовым, либо более современные магнитно-гидравлические.</p> <p>Более старый и привычный вариант в виде модульных автоматов достаточно громоздкий. Из-за перекидной конструкции выступающего ключа высока вероятность случайного отключения аппарата при проведении работ в стойке. Для этого многие производители предусматривают защитные крышечки из прозрачного пластика, которые занимают еще больше места. Но не это самое главное. Важно то, что тепловые расцепители начинают терять свою отключающую способность в зависимости от температуры. Например, блок стоит у вас в стойке, которая «выдыхает» воздух с температурой <nobr>40-45</nobr> градусов или и того выше. И таким образом ваш автомат на 16 А может отключиться уже при 14 А или 12 А. Именно поэтому некоторые производители предусматривали автоматы на 20 А, хотя это превышает максимальный ток 16 А для розеток С19.</p> <p>#IMAGE_234574#</p> <p>И тут на сцену выходят магнитно-гидравлические собратья. Это более современная и специализированная версия защитных аппаратов. Они имеют утопленный монтаж, когда кнопка во включенном состоянии находится заподлицо с корпусом, а в случае срабатывания — поднимается. Удобно и защищает от ложных срабатываний из-за человеческого фактора. Для любопытных — функция ручного отключения имеется. Для этого нужно чем-то острым нажать в специальное окошко. Не нужно пытаться подковырнуть кнопку.</p> <p>Данный тип аппаратов не подвержен тепловому воздействию, ну или по крайней мере не настолько подвержен. Плюс, у них нет полноценной огромной дугогасительной камеры, которая после некоторого количества срабатываний выходит из строя и требует замены. Принцип их работы построен на магнитном якоре, который располагается в капсуле с тормозящей жидкостью. В случае превышения тока выше расчетного — магнитная сила якоря превышает сопротивление жидкости и срабатывает расцепитель. Переключение происходит практически мгновенно и, как заявляют, без образования дуги.</p> <p>#IMAGE_234575#</p> <p>Так что такой вариант защиты можно назвать более технологичным и устойчивым к внешним и человеческим факторам.</p> <h3>Контроллер</h3> <p>Пожалуй, самый разнообразный пункт. От производителя к производителю набор функций, портов и количество подключаемых устройств может значительно варьироваться. О функциональности мы говорить не будем, тут каждый выбирает сам, в зависимости от своих потребностей.</p> <p>Здесь мы поговорим о механическом устройстве. Дело в том, что многие производители уверяют, что их контроллер имеет функцию «горячей» замены, но по факту это оказывается не так. Ведь что такое горячая замена? Это замена компонента системы без отключения и потери функциональности системы в целом. Ну как может быть горячая замена платы, вставленной изнутри и прикрученной оттуда к корпусу?</p> <p>#IMAGE_234576#</p> <p>Поэтому, если для вас важно, чтобы блок электроники управления был действительно сменным, обращайте внимание на то, как он снимается и имеет ли какие-то части или компоненты, которые нельзя демонтировать без полного разбора корпуса.</p> <h3>Плата управления для интеллектуальных версий</h3> <p>В подавляющем большинстве БРП применяются с каким-то набором функций измерения и, иногда, управления нагрузкой. За функции измерения отвечает отдельная плата, которая обычно устанавливается возле ввода в блок. Контроллер не отвечает за измерение, он только обрабатывает и интерпретирует сигналы от платы измерения и передает их во внешнюю среду. И тут возникает загвоздка в том, где же эта плата находится. Практически у всех производителей эта плата внутри корпуса и не имеет возможности замены и ремонта без полного демонтажа PDU из стойки.</p> <p>Мне удалось встретить пока только одного производителя, кто предусмотрел мероприятия для ее быстрой замены.</p> <h3>Что выбрать</h3> <p>Как видите, я не говорю о том, кто молодец и сделал хорошо, а кто нет, и не называю марки и производителей. Лишь рассказываю о том, на что обратить внимание и что по-настоящему важно при эксплуатации. Не стесняйтесь и не бойтесь запрашивать у производителей демонстрационные образцы. Если им не за что краснеть и нечего скрывать — они с радостью их вам предоставят.</p> <p>#IMAGE_234571#</p> С момента ухода крупных европейских брендов с рынка инженерной ИТ-инфраструктуры рынок наполнился огромным количеством … article Кирилл Дмитриев, ведущий архитектор инженерных систем ГК “УльтимаТек”