Волны автоматизации в IT: эволюция требований рынка (часть 5 из 5)

5️⃣Пятая волна (2020-н.в.): Agentic AI и автономные системы
Современные технологии
➖Автономные ИИ-агенты
➖Генеративный ИИ
➖Квантовые вычисления
➖Гиперсинтетические данные
Требования рынка
〰️Управление ИИ-системами
〰️Этика искусственного интеллекта
〰️Работа в гибридных (человек+ИИ) командах
〰️Непрерывная адаптация к меняющимся технологиям
Текущее состояние рынка
▫️Резкое охлаждение: в 2023-2024 массовые увольнения в Big Tech (Meta -11%, Google -6%)
▫️Конкуренция на позиции Junior: 8 резюме на 1 вакансию (против 1:3 в 2021)
▫️Снижение зарплат на 30% для новых сотрудников
▫️Критический спрос на AI/ML-специалистов (+40% вакансий в 2024)
▫️При общем спаде, 72% компаний испытывают сложности с наймом senior-специалистов
Роль аналитиков сегодня
▫️Аналитики становятся "тренерами ИИ", формируя промпты и обучающие наборы
▫️Критически важны навыки валидации решений ИИ
▫️Управление "цифровой экологией" — балансом между автоматизацией и контролем
▫️Разработка онтологий для Agentic AI

Инсайт: По данным исследований, 72.3% команд уже активно используют ИИ в тестировании, а ESB-платформы с low-code инструментами сокращают потребность в junior-разработчиках на 50%

⚡️Будущее (2025-2030): что потребует рынок?
Прогнозируемые тренды
🤖Полная автономность: ИИ-агенты будут самостоятельно проводить анализ требований и адаптировать системы, но потребуют "наблюдателей" из числа аналитиков
🌳Живая аналитика: Системы реального времени с прогнозными возможностями станут стандартом, увеличивая спрос на аналитиков-интерпретаторов
👩‍⚖️Этическая автоматизация: Возникнет новая специализация — аудиторы алгоритмов и цифровых процессов
🅰️Гибридные навыки: Аналитики будущего будут сочетать технические компетенции с психологией и философией
😎Персонализация в масштабе: Как отмечают эксперты, в 2025 году маркетинговая аналитика достигнет уровня, когда контент будет динамически адаптироваться даже под настроение пользователя

Роль аналитиков в 2030
🗣Архитекторы цифровых экосистем: проектирование взаимодействий между автономными агентами
🗣Кураторы данных: обеспечение качества информации для ИИ
😺Послы цифровой этики: контроль за соблюдением моральных норм в автоматизированных системах
🗣Трансляторы смыслов: интерпретация решений ИИ для человека

Будущее (2025-2030): прогнозы по рынку труда

1️⃣Поляризация спроса
- Сокращение junior-позиций на 50% из-за low-code/AI
- Рост потребности в senior+ на 35% (центры компетенций)
2️⃣Новые профессии
- Промпт-инженеры (ожидается 1 млн вакансий к 2027)
- AI-аудиторы (законодательные требования)
- Цифровые этики (контроль bias в алгоритмах)
3️⃣Геополитический фактор
- Локализация IT-кадров (снижение офшоринга на 25%)
- Рост региональных хабов (Казань, Новосибирск, Екатеринбург)

Экспертная оценка: "Рынок переходит от количественного роста к качественному отбору — востребованы будут только T-shaped специалисты"

Аналитический вывод: Рынок цикличен
История показывает 3 ключевых паттерна:
1. Каждая технологическая волна сначала создает дефицит кадров, затем их избыток
2. Автоматизация сокращает рутинные позиции, но многократно увеличивает ценность экспертизы
3. "Золотой век" любой IT-специальности длится 7-10 лет, требуя постоянного переобучения

Рекомендация для специалистов
Фокусироваться на развитии:
- Гибких навыков (критическое мышлени, креативность)
- Доменной экспертизы (глубокая отраслевая специализация)
- Навыков работы с AI-инструментами

Как нейросети помогают аналитикам уже сегодня (и почему медлить в использовании нельзя)

Нейросети перестали быть "технологией будущего" — они стали рабочей лошадкой сегодняшнего. Разберем как они помогают решать проблемы уже сейчас:

1️⃣Проблема: Чистый лист парализует

Помощь ИИ
➖Генерация шаблонов за секунды
▫️Напиши план интервью с заказчиком для CRM-системы
▫️Создай чек-лист требований к API для банковского перевода
▫️Напиши сценарий интервью с заказчиком EdTech-стартапа
▫️Сгенерируй требования к микросервису проверки KYC с учётом ЦБ РФ 739-П
➖Первые наброски требований
▫️Загружаете сырые заметки — ИИ предлагает чёткие формулировки.

❗️Почему важно: Сокращает время «раскачки» с часов до минут

2️⃣Проблема: Клиент сам не знает, чего хочет

Помощь ИИ
➖Подготовка вопросов
▫️Какие уточнения нужны для требования “система должна быть удобной”?
➖Суммирование записей встреч (Otter.ai, Fireflies)
▫️ИИ выделяет решения, спорные моменты, action items
➖Выявление конфликтующих требований
▫️Покажи, где в этих user stories противоречия по ролям

❗️Почему важно: Исключает “а мы договаривались не так” на поздних этапах

3️⃣Проблема: Диаграммы рисуются вечность

Помощь ИИ
➖Генерация диаграмм по описанию
▫️Нарисуй sequence diagram для оплаты через QR в PlantUML. Участники: мобильное приложение, API-шлюз, БД платежей
➖Советы по декомпозиции
▫️Как разбить монолит на микросервисы для этой логистики?

❗️Почему важно: Готовый каркас за минуты

4️⃣Проблема: На совещаниях тонут в деталях

Помощь ИИ
➖Суммирование документов
▫️Загружаете ТЗ → ИИ выдаёт выжимку «главное за 5 минут
➖Прогноз возражений
▫️Какие вопросы задаст техлид про эту интеграционную схему?
▫️Выдели 3 спорных момента, которые поднимут архитекторы. Дай контраргументы
➖Генерация тезисов для защиты решений
▫️Приведи 3 аргумента для REST перед GraphQL в этом сценарии

❗️Почему важно: Вы приходите на встречу не с листочком, а с продуманной стратегией.

5️⃣Проблема: "Баг вылез на проде"
Баг на проде «никто не мог предвидеть» (не мог же 🤩)

Помощь ИИ
➖Генерация тест-кейсов
▫️Придумай сценарии для проверки скидочного купона
➖Симуляция нагрузки
▫️Как поведёт себя API при 10 000 RPS? на основе документации

❗️Почему важно: Снижает количество “аварийных ночных деплоев”.

Вывод: Почему ждать нельзя?
Конкуренция: Аналитик без ИИ — это кто-то из 2023 года
Сложность проектов: Ручной анализ уже не справляется с объёмами данных*
Карьера: Умение работать с ИИ — это must have в ближайшие годы

Чек-лист внедрения на следующей неделе
〰️Протестировать deepseek для генерации Use Case
〰️Настроить Fireflies.ai для записи митингов
〰️Попробовать Miro AI для автоматического создания BPMN
〰️Встроить в Jira плагин для предсказания рисков
〰️Ускорить ввод текста с помощью whisper

Важно: Лучшие аналитики будущего — не те, кто пишет больше документов, а те, кто эффективнее управляет ИИ-инструментами.

Участвую в конкурсе «Продолжи мысль» от @systems_education
#продолжи_мысль_SE

Закон Конвея: почему ваш продукт — это зеркало вашего офисного ада

Только сегодня осознал, что 18 лет в IT наблюдал один и тот же паттерн

▫️Гибкие команды → чистый код и логичный интерфейс
▫️Разрозненные отделы → "лоскутное одеяло" из 7 разных стилей кнопок
▫️Бюрократия → фича = 3 месяца согласований

Это не совпадение — это Закон Конвея (и ваши разработчики давно об этом знают).

Жесткая правда
"Продукт — это слепок структуры вашей компании"
Мелвин Конвей, 1967. (Все думали что он про код, а он про психологию)

Где вы это видели
▫️SAP → идеальный пример "как 40 отделов испортили интерфейс"
▫️Стартапы → когда все сидят в одной комнате, фичи летят как горячие пирожки
▫️Ваш прошлый проект → где "сохранить" было в 3 разных местах потому что UX и Backend не разговаривали

💡 Что делать (если не хотите позора)
1. Резать процессы — каждый лишний апрув = ещё один поп-ап в интерфейсе
2. Ломать стены — буквально. Open-space > переписки в 10 чатах
3. Дробить на "банды" — 5 человек с общей целью > 50 с KPI из разных вселенных

"Незнание законов не освобождает от ответственности"
(особенно когда пользователи проклинают ваш интерфейс)

👇 Ваша очередь
Какой самый жуткий пример Конвея встречали?
— Продукт, где логика повторяла оргструктуру?
— Фича, которая умерла в согласованиях?

Пет-проекты: харды + решение личных задач

Разработка пет-проектов — это мой любимый способ учить новые технологии на практике. Сегодня расскажу про RandomCoffee Bot — решение проблемы поиска собеседников и отличный тренажёр для скиллов.

Что за RandomCoffee Bot?
Во-первых, это никакой не новомодный ИИ, а нетворкинг в чистом виде.

Telegram-бот, который
- Написан на Go
- Упакован в Docker-контейнер
- Имеет открытый исходный код
- Решает проблему: "Хочу пообщаться с интересным человеком, но не знаю кого позвать"

Особенно актуально для IT-специалистов — буду тестировать в сообществах аналитиков!

Что это дало лично мне?
Конечно хард-скиллы и решение личных потребностей в общении.
▫️Практика с Docker – упаковал бота в контейнер, разобрался с образами и управлением зависимостями.
▫️Теперь у меня есть система для регулярных знакомств с интересными людьми — без неловких "о чём поговорить?", ведь собеседник тоже пришёл по желанию.

Ближайшие планы
1. Перенос из локального Docker в облако (уже в процессе)
2. Настройка GitHub Actions для авто-деплоя
3. Добавление вебхуков
В перспективе
▫️Внедрение rolling updates для бесшовных обновлений
▫️Blue-green deployments для минимизации downtime
▫️"Пиар" в профессиональных чатах (особенно среди аналитиков)

Код открыт — буду рад вашим звездочкам, issues и PR!

GitHub: CrazyElephantX/RandomCoffeeBotTelegram
🔗Ссылка на бота появится здесь после деплоя в облако.

А какие пет-проекты помогли вам прокачать скиллы? Делитесь в комментах — возможно, ваш опыт вдохновит кого-то на первый проект!

Вышла новая забавная нейронка, написал ей промт небольшой и за 17 минут ожидания получил прототип рабочий.

https://floot.com/

Это некоторое время назад я публиковал во внутреннем командном портале и призывал баловаться, играться.

Сегодня дизайнер мне показал, что теперь это часть фигмы, загрузил туда мои требования и мы получили очень крутой концепт… добавили нашу дизайн систему немного покрутили и все готово.

Сейчас вот изучаем как надо писать требования, что бы сократить время на проработку дизайна.

Ну и смотрите пост выше, там отличный UI 😆

Arch.Meetup by Sber - Впечатления

Вчера ходил на Arch.Meetup от Сбера. Делюсь впечатлениями и главными возникшими мыслями.

Часть 1: Восторги
Офис Сбера — это просто космос! Он пытается нанять тебя вместо HRов, просто находясь в нем хочется ходить в офис и перестать сидеть на удаленке.
Организация — на высшем уровне, спикеры — отличные, технологии и темы очень актуальные и заставляют задуматься попробовать новые практики в работе. Одним словом — горишь и хочешь на следующий митап.

Часть 2: Драма
...Но был и трагичный момент. Я там чуть ли не танцевал, тянул руку, чтобы задать вопрос, но микрофон так и не добрался до меня. Ребята-организаторы, недоработка!

Часть 3: Главный инсайт — завтра уже здесь. И у него есть права доступа.
Самой новой и интересной темой для меня стала тема управления правами для ИИ-агентов. Представьте: корпоративная экосистема — это уже не просто люди, а целый цифровой мегаполис, где тысячи ИИ-агентов работают рядом с людьми.

И это создает вызовы, с которыми классические системы безопасности (вроде RBAC) просто не справляются:

▫️Проблема 1: Масштаб и природа агентов
Они создаются и завершаются ежесекундно, а их поведение не всегда детерминировано. Нужны гибкие модели вроде ABAC, где права определяются динамически.

▫️Проблема 2: Межагентное взаимодействие = «испорченный телефон»
▫️Утечка данных: Агент А имеет доступ к данным, обрабатывает их и передает вывод агенту Б, который не должен их видеть. Если в выводе остался «след» — конфиденциальность под угрозой.
▫️Каскад ошибок: Один агент с некорректными правами принял плохое решение -> следующий ему поверил -> понеслась лавина сбоев по всей системе.

Чем это реально грозит?
〰️Утечка финансовых или клиентских данных.
〰️Прямой финансовый ущерб из-за ошибок в автоматизированных транзакциях.
〰️Полная потеря доверия к системе.

Что делать?
Это новая область, но контуры решений уже видны.
➖Принцип наименьших привилегий (PoLP) как догма. Права агенту — строго на задачу и строго на время ее выполнения.
➖Динамические политики. Не «можно вызывать API X», а «можно вызывать API X только для сотрудника Y и только с 9 до 18».
➖Доработка аудита и легирования. Любое действие любого агента должно быть залогировано и привязано к действию человека.

Вместо вывода
Управление правами в гибридных системах «люди + ИИ» — это новая интересная задача, которая может стать огромным вызовом.

Server-Sent Events (SSE)

Бывало у вас так: на проекте есть задача в реальном времени, но техлид или инфраструктура или ИБ накладывают табу на WebSocket?
Со мной такое случилось!
Есть задача сделать sorry, NDA, а использовать вебсокеты — нельзя. Долго думал, как обойтись, и решение нашлось в виде SSE (Server-Sent Events).

Делюсь забытой технологией древних.

Что это такое?
SSE — это стандарт, позволяющий серверу автоматически «проталкивать» (push) данные клиенту (например, браузеру) через одно постоянное HTTP-соединение. Клиент просто подписывается на событие и ждет обновлений.

Как выглядит на практике?
Сервер отправляет данные в специальном текстовом формате, а клиент (JavaScript) ловит их через объект EventSource. Это очень просто реализовать.

❓SSE vs WebSocket: В чем разница?
Частая ошибка — ставить их в один ряд. Они решают разные задачи!

Server-Sent Events (SSE) — это как радио. Сервер «вещает» данные, а клиент их «ловит».
▫️Связь односторонняя (только Server → Client)
▫️Работает поверх обычного HTTP(S
▫️Супер-фича: если соединение падает, клиент автоматически переподключается
▫️Отправляет только текстовые данные (чаще всего JSON).

WebSocket — это как телефонный звонок. Устанавливается полноценное двустороннее соединение (Server ⇄ Client).
▫️Свой специальный протокол
▫️Можно пересылать что угодно: текст, бинарные данные, файлы
▫️За эту мощь и функциональность приходится платить: переподключение и обработку ошибок нужно писать вручную
▫️Реализация сложнее

😎Когда использовать SSE?
SSE идеален для сценариев, где данные идут в основном в одну сторону — от сервера к клиенту.

Примеры:
〰️Лента уведомлений (новое сообщение, комментарий, лайк)
〰️Онлайн-датчики и мониторинг (курс акций, температура процессора)
〰️Ленты новостей / Таймлайны в реальном времени
〰️Статус длительной задачи (прогресс загрузки файла)
〰️Dashboard-ы, которые должны обновляться сами

😃Когда выбрать WebSocket?
WebSocket — ваш выбор, когда нужна полноценная двусторонняя связь в реальном времени.

Примеры:
〰️Чаты и мессенджеры (нужно не только получать, но и отправлять сообщения мгновенно)
〰️Онлайн-игры
〰️Совместное редактирование документов
〰️Сервисы видеозвонков

Итого
Не тянем за собой тяжелый WebSocket, если задача решается легким SSE.
Правильный выбор технологии:
▫️Экономит ресурсы на разработку и поддержку.
▫️Повышает надежность (SSE проще и отказоустойчивее за счет HTTP).
▫️Делает архитектуру подходящей под задачу.

Байт на комментарии: В каком из проектов вашей компании можно применить SSE прямо сейчас?