IT стало "новым электричеством" или почему технологии больше не являются конкурентным преимуществом? Более 20 лет назад Николас Карр взорвал бизнес-мир статьей "IT Doesn’t Matter", заявив, что IT неизбежно превратится в коммодити — общедоступный ресурс, как электричество или железные дороги. Сегодня, в эпоху облаков, микросервисов и доступного ИИ, этот прогноз становится реальностью.

Суть проста: наличие серверов, баз данных или даже продвинутых нейросетей больше не делает вас уникальными. Это базовые условия для входа на рынок, а вовсе не гарантия лидерства. Если технология доступна вашему конкуренту по подписке за сто баксов в месяц, то она не может быть вашим стратегическим преимуществом.

Почему концепция IT как коммодити критически важна сейчас:
6️⃣ Смена фокуса: Basics vs. Differentiation. Для современного ритейла технологии делятся на два типа:
🌟 Basics - инфраструктура, кассы, базовый CRM, складской и управленческий учет. Здесь основная задача — минимум затрат и максимум стабильности. "Изобретать велосипед" здесь — бессмысленная трата денег.
🌟 Differentiation - nо, что реально отличает вас от Wb, Ozon или другого конкурента. Это может быть уникальный UX, алгоритмы ранжирования выдачи или специфическая программа лояльности.
2️⃣ Риск "карго-культа" - компании часто стремятся писать свои инхаус решения, аргументируя это "гибкостью". Но! Вы тратите бюджет на разработку кастомной системы, пока конкурент берет готовое промышленное или open-source решение и инвестирует освободившиеся ресурсы в маркетинг и клиентский сервис. Уже всем очевидно, что cобственная разработка оправдана только там, где готовые решения не дают нужного клиентского опыта или блокируют масштабирование.
3️⃣ Конкуренция смещается в плоскость процессов и данных. Если железо и софт у всех одинаковые, то побеждает тот, кто быстрее внедряет изменения (T2M) и/или лучше управляет данными (Data Governance). Сама по себе аналитическая платформа — коммодити, но инсайты, которые вы извлекаете — это ваш актив.

Что с этим можно сделать:
🌟 Проводим аудит портфеля проектов и бэклога. Если ваше ИТ тратит 80% времени на создание и поддержку систем, которые можно купить, то это сигнал тревоги.
🌟 Пересматриваем стратегию Buy vs Build. Для коммодити систем выбираем Buy и оставляем "Build" только для того, что напрямую влияет на клиентский путь и прибыль.
🌟 Снижаем TCO (Total Cost of Ownership). Правильно посчитанный TCO позволяет выбрать модель внедрени и гибко переходить от капитальных затрат (CAPEX) к операционным (OPEX) и обратно, делая бизнес более гибким в кризис.

ИТ давно уже перестало быть магией и стало инженерной и управленческой рутиной. Побеждает не тот, у кого круче стек и микросервиснее архитектура, а тот, кто эффективнее использует стандартные кирпичики для построения уникального клиентского опыта.
Делитесь в комментариях - играете в игру - "перепиши коммодити"?
#архитектура #development #разработка #платформы #впоискахсеребрянойпули #антипаттерны

По мотивам фразы одного из коллег по цеху - "По мелким массовым сбоям в системах мы не даем коммуникацию". Эта фраза — гениальный способ конвертануть IT-отдел во "врага народа" внутри собственной компании. В контексте любой компании внутренние пользователи (склад, логистика, контент-менеджеры, закупщики) — это такие же клиенты. Если клиентов (даже внутренних) не уведомлять о "незначительных" массовых проблемах с системами, в которых они работают, то это прямой путь к потере операционной эффективности. Если проблема массовая, она уже не может быть "мелкой" для бизнес-процессов.

Почему молчание может обойтись дороже, чем признание проблемы:
🔵 Скрытый простой и финансовые потери. Любой софт — это "станок" для тех, кто им пользуется. Предположим на складе у 1 сотрудника начал тормозить сканер или у 10 сотрудников., или у 20. Система работает, инцидент массовый, но мелкий. Но сборка заказов замедляется, очередь растет, начальник склада ищет виноватых. Бизнес теряет деньги и не понимает где.
🔵 Паралич поддержки. Когда падает 1С, зависает VPN или "лагает" админка, а IT молчит, каждый сотрудник считает своим долгом создать тикет и первая линия поддержки вынуждена разгребать сотни одинаковых заявок. Время реакции на реально критичные инциденты увеличивается, так как поддержка завалена мелочевкой.
🔵 Рождение теневого ИТ. Самый опасный риск, что если ИТ молчит о проблемах, то бизнес делает вывод, что ИТ не видит проблему или им все равно. В этом случае операционные команды начинают искать обходные пути: создавать собственные инструменты для учета и пересылки данных и заводить собственных "карманных" ИТ-шников, что порождает хаос в данных и дыры в безопасности, которые потом можно разгребать годами.

Что надо делать руководителю поддержки:
🔘 Создать Единое окно правды - например статус-страницу на внутреннем портале. Коммуникация простая: Знаем — чиним — сроки такие-то. Даже сообщение "Мы видим проблему, но пока не знаем причин" лучше, чем тишина.
🔘 Еще раз пересмотреть SLA для внутренних сервисов. Если инцидент затрагивает работу отдела в период особой нагрузки то, он автоматически получает первый или второй приоритет, даже если технически это выглядит как "просто медленная загрузка".
🔘 Тренировать поддержку на проактивность. При первых признаках массовости (3+ похожих заявки за 10 минут) — сразу выпускать рассылку или пуш на сотрудников. Останавливаем поток тикетов до того, как он нас накроет.

Внутри компании "мелких" массовых инцидентов не бывает. Либо это локальный баг у одного пользователя, либо это системная проблема, влияющая на прибыль компании. Молчание IT воспринимается бизнесом не как отсутствие проблем, а как отсутствие контроля.
#цифроваятранформация #новости #впоискахсеребрянойпули #управление #ИТ

Сегодня вспомним про "крах доткомов" и их призрак, который все еще ходит. Вспомним конец 90-х. Тогда инвесторы вливали миллиарды в любой стартап с приставкой ".com", искренне веря, что интернет изменит всё. И в принципе они не ошиблись. В долгосрочной перспективе все так и оказалось, но тогда они ошиблись в тайминге — и рынок рухнул, похоронив триллионы долларов.

Сегодня Harvard Business Review видит пугающие сходства. Сделки, где Nvidia инвестирует в компании, которые тут же на эти деньги покупают чипы у самой Nvidia — это классическое перекладывание денег из одного кармана в другой для искусственного раздувания выручки. Оценки компаний растут не на реальной прибыли от конечных пользователей, а на B2B-перепродажах железа друг другу.

Капитал снова бежит быстрее, чем реальное внедрение технологий в бизнес, а это значит, что правила игры будут меняться. На практике это означает смену "ресурсной парадигмы" и переход от виртуальных проблем к физическим.

Еще недавно у нас была "эра софта" и чтобы запустить крутой ИИ-продукт, были нужны всего три вещи: Вычислительные мощности, Данные и Люди (крутые дата сайентисты. Это все легко масштабировалось: нанял людей, купил место на AWS, залил данные.

А теперь мы возвращаемся в "эру железа и бетона" и теперь, чтобы масштабировать ИИ, цифровых ресурсов мало. Мы уперлись в физический мир с его ограничениями: Земля и ЦОДы, которые нужно построить физически, Энергия, которую ИИ потребляет в промышленных масштабах и Рабочие руки, которых не хватает (электрики, монтажники, инженеры по охлаждению). Goldman Sachs прогнозирует удвоение потребления ЦОДами энергии к 2030 году. Готовы ли энергосети к этому? Не факт.

Что это значит для всех нас:
1️⃣ Рост стоимости владения (TCO). Дефицит электричества и ЦОД неизбежно приведет к удорожанию облачных вычислений. Если сейчас юнит-экономика сходится "впритык" на текущих тарифах за токены/вычисления — то дальше она может перестать сходится.
2️⃣ Риск "Инфраструктурного пузыря". В 2000-х проложили тысячи километров оптоволокна, которое лежало без дела 10 лет. Сейчас компании закупают чипы H100 "про запас". Если/Вдруг/Когда ажиотаж спадет, рынок может быть завален мощным железом, которое не окупается. Возможно не надо сейчас инвестировать в свое железо, если нет нормальной загрузки.
3️⃣ Сроки внедрения. Физические ограничения (постройка подстанций, ЦОДов) нельзя ускорить кодом. Поэтому может сложиться, что внедрение тяжелых ИИ-моделей будет буксовать не из-за технологий, а из-за инфраструктуры.

На самом деле, медленно, но, верно, мы переходим от фазы "хайпа" к фазе "грязных работ" на стройке. Скорее всего в победителях останется не тот, у кого круче модель, а тот, у кого есть доступ к розетке и адекватная бизнес-модель. Внимательнее смотрим на свои инвестиции в ИИ проекты, считаем юнит-экономику и TCO и готовимся к новой эре.

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

#новости #цифроваятранформация #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt #data #данные

Наткнулся недавно на просторах бескрайнего интернета на вариант "Молитвы о душевном покое", но переложенном на ИТ-шный лад.

Господи, дай мне спокойствие, чтобы делегировать то, что нельзя автоматизировать. Мужество — автоматизировать то, что можно автоматизировать. И мудрость — всегда отличать одно от другого

На самом деле, тут описана большая часть работы технического директора и проектных и продуктовых менеджеров. Баланс ресурсов — это ежедневный вызов в любом проекте и в любой компании. Разберем вышенаписанное с точки зрения управления IT-командой и бизнесом:

6️⃣ Спокойствие делегировать. Не все задачи требуют кода (увы, но это так). Часто бизнес требует "запилить" дорогостоящую фичу, чтобы закрыть дыру в процессах. Но если процесс случается раз в квартал или требует высокой эмпатии (сложный кейс в поддержке, переговоры, уникальный изменяющийся процесс), то дешевле и надежнее отдать это человеку, потому что попытка оцифровать хаос или чрезмерный человеческий фактор приведет к созданию дорогой и сложной системы, которую некому будет поддерживать.

2️⃣ Мужество автоматизировать. Тут про то, чем заниматься никто не любит - про техдолг и операционку. CI/CD, автотесты, мониторинги, плавающие баги на проде. Рутина убивает мотивацию и замедляет T2M. Но если ведущий разработчик тратит несколько часов в неделю на ручной деплой или составление отчетов — то вы теряете деньги. А автоматизация всей этой шляпы высвобождает время команды для исследований и создания реальной ценности продукта, а не поддержания вечно сваливающихся штанов.

3️⃣ Мудрость отличать одно от другого. А это самая сложная часть — оценивать ROI автоматизации. Прежде чем даже начать думать над задачей, задайте вопрос: "Сколько времени мы сэкономим за год, если потратим неделю на автоматизацию этого процесса?". Поверьте, иногда ответ на этот простой вопрос вас сильно удивит.

Главные выводы:
🌟 Сначала процесс, потом код. Нельзя автоматизировать хаос. Сначала отлаживаем процесс "руками", и только когда он станет линейным — автоматизируем.
🌟 Считаем стоимость. Иногда нанять ассистента дешевле, чем отвлечь команду разработки на написание внутреннего инструмента.
🌟 Сложная архитектура - не решит всех ваших проблем. Не нужно дробить систему там, где нагрузку выдержит простая монолитная система или даже таблица в Excel на первых порах.
🌟 Автоматизация ради автоматизации — зло. Автоматизация ради масштабируемости и скорости — необходимость. Как бы банально все это ни звучало.

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

#разработка #цифроваятранформация #agile #development #продуктоваяразработка

Gartner выпустил прогноз топ-10 стратегических трендов на 2026 год. Нас ждет эпоха "крошечных команд" и битва за доверие к данным.
Аналитики Gartner разделили технологии на три вектора, в направлении которых будет сосредоточено развитие: Архитектура (фундамент), Синтез (объединение технологий) и Лидер (защита и управление). По мнению исследования - точечных ИИ-решений больше недостаточно — нужна комплексная экосистема, пронизывающая весь бизнес.

Что привлекло внимание:
1️⃣ Появление Tiny Teams ("крошечных команд"). Gartner предсказывает, что к 2030 году 80% инженерных команд трансформируются в малые группы, усиленные ИИ на базе нативных ИИ платформ, что позволит команде из 2 человек, делать столько же, сколько сейчас делает 5. Очень интересный и, как по мне, очень неоднозначный прогноз для управления разработкой. Gartner считает, что это поменяет баланс сил в вечном споре - Build vs. Buy в сторону собственной разработки
2️⃣ Мультиагентные системы вместо монолитного ИИ. Считается, что универсальные ИИ модели плохо справляются со сложными разноплановыми задачами. Будущее за оркестрацией специализированных агентов, где каждый выполняет свою узкую задачу. Это идеальный сценарий для сложных цепочек, например в ритейле, где надо решать вопросы от прогнозирования спроса до автоматической закупки и поддержки клиентов
3️⃣ Превентивная безопасность. В мире, насыщенном ИИ, реагировать на инциденты уже поздно. Тренд — использование ИИ для предсказания и нейтрализации угроз до того, как они случатся. "К 2028 году более 50% предприятий внедрят платформы безопасности ИИ"
4️⃣ Digital Provenance (подтверждение цифрового происхождения). С ростом дипфейков и сгенерированного кода критически важным становится подтверждение подлинности. Внедрение водяных знаков и верификация источника данных станут обязательными для снижения репутационных рисков

Не знаю, стоит ли с этим что-то делать сейчас, ведь прогнозы они на то и прогнозы, чтобы (не)сбываться, но можно пойти в достаточно простые действия:
🔵 Пересмотреть структуру команд и начать внедрять ИИ инструменты для разработчиков уже не "на посмотреть", а как инструмент для повышения производительности. А уж станет ли он новым стандартом - увидим.
🔵 Начать пилотировать агентов, не пытаясь решить все одной LLM. Экспериментировать и пробовать разные наборы агентов для конкретных бизнес-доменов (финансы, логистика).
🔵 Готовить инфраструктуру. Рост ИИ потребует гибридных вычислений и пересмотра подходов к хранению чувствительных данных.

Итак, по мнению Gartner, 2026 год станет годом, когда ИИ перестанет быть "хайповой фичей" и превратится в фундамент архитектуры. В общем частично звучит как неплохое предсказание, частично как утопия. Делаем ставки и делимся в комментариях своими мнениями.
#мнения #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt #data #данные

В современной разработке есть одна забавная ловушка. Зачастую мы путаем объекты нашего кода или объекты баз данных с реальным миром. Шон Гедеке в статье "Seeing like a software company" проводит параллель между принципами государственного управления и разработкой ПО.

Как государство стремится сделать общество четким и удобочитаемым через стандартизацию (паспорта, кадастры, реестры), так и разработчики ИТ систем пытаются "причесать" хаотичную реальность под строгие схемы баз данных и классов. Создавая класс User с одним email и одним телефоном, мы думаем о том, что так удобно системе. А в реальности одним аккаунтом может пользоваться семья, или один человек может иметь пять телефонов или адресов электронной почты. И мы попадаем в ловушку, что мы не описываем реальный мир, а пытаемся принудить его соответствовать своей упрощенной модели.
Чем нам отвечает мир:
🔵 Сломом последовательности действий - когда бизнес-процессы в еком сталкиваются с реальностью (сложная логистика, возвраты, B2B-закупки через B2C интерфейс) жесткая архитектура ломается. Например сталкивался, что доставка стройматериалов зачастую идет по координатам, так как дачного поселка еще нет на карте или невозможно доставить заказ в новостройку, потому что ФИАС еще не обновился
🔵 Потерей знания - когда в попытке все оцифровать и упростить, мы зачастую теряем контекст. Обратите внимание, если клиенты много пишут в комментарии к заказу свободного текста, то это значит, что ваша модель не соответствует их потребностям.
🔵 Иллюзией контроля - когда дашборды и метрики показывают красивые цифры, а продажи продолжают неуклонно падать. Это происходит, потому что ваши метрики построены на ваших упрощениях. Вы видите, не реальность, а то, что сами позволили записать в базу.

Что можно начать делать:
🔘 Проектировать с допущением хаоса. Примите за свершившийся факт, что реальность всегда сложнее ваших представлений о ней. Оставляйте место для неструктурированных данных - свободных полей и гибких атрибутов.
🔘 Не выдавать желаемое за действительное. Если UX требует от пользователя действий, неестественных для него, только ради того, чтобы данные "красиво легли" в таблицу — это технический долг, за который вы по любому платите конверсией
🔘 Vox populi - жалобы на "горячую линию" на невозможность заполнить форму или оформить заказ это зачастую признак того, что вы или ваша ИТ система пытается чрезмерно упростить реальность

Хорошая архитектура должна обслуживать реальность и помогать клиенту, а не пытаться все переделать под удобство разработчика. Иногда неидеальная структура — самое правильное решение для описания этого несовершенного мира, нашего клиента, да и чего греха таить - нашего бизнеса.

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

#разработка #цифроваятранформация #development#ритейл #еком #маркетплейсы #мнения

Новости рынка труда на базе ежемесячного отчета "Краткий обзор рынка труда за ноябрь 2025" от ХХ.
Основное:
🔘 Мы уже официально перешли от рынка умеренной конкуренции к рынку высокой - hh индекс (соотношение количества активных резюме к количеству активных вакансий) повысился до 8.1 против 7.3 в октябре - пробили потолок восьмерки и обновили максимум.
🔘 В ноябре среднее число активных вакансий уменьшилось на 31%, а активных резюме увеличилось на 34% по сравнению с уровнем предыдущего года - стабильность от месяца к месяцу
🔘 Среднее число активных вакансий упало по сравнению с октябрем, а количество резюме стабильно растет уже третий месяц

По ритейлу и по ИТ, имеем:
🟣 В ритейле дефицит кадров уменьшается ( hh индекс вырос до 2.7 по сравнению с 2.4 в октябре и 2.1 в сентябре)
🟣 В ИТ вакансий стало мало (hh индекс обновил максимум 19.4 против 17.8 в октябре и 16.1 в сентябре)
🟣 Число вакансий в ИТ уменьшилось на 43% по сравнению с ноябрем прошлого года, а число соискателей увеличилось на 26% за тот же период
🟣 Число соискателей в ИТ практически не увеличилось (на 1%), а количество вакансий уменьшилось на 10% по сравнению с октябрем этого года

Ситуация, к которой мы пришли к концу года проста - рынок труда сместился в сторону компаний. Сами компании изменили свою политику и больше не проводят массовые наймы. Гиперспрос ушел и фокус сместился на стратегическое планирование, а также удержание имеющегося персонала через его профессиональное развитие и внутреннюю ротацию кадров. Предполагаю, что подобная ситуация будет удерживаться на протяжении всего следующего года. Но время покажет.

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

#подбор #разработка #development #управление #HR #development #рыноктруда #войтивит

Пора ли паниковать или мы подходим к новой точке эволюции? Gartner прогнозирует сокращение штата на 20% из-за ИИ к 2026 году. В их недавнем отчете аналитики предрекают, что внедрение ИИ приведет к уплощению организационных структур и сокращению персонала в каждой пятой компании.

Если отбросить панику и смотреть на весь этот движ с точки зрения организационных процессов, то cуть не в том, что ИИ захватывает мир, а в том, что изменяются требования к скорости и эффективности бизнес-процессов. Под удар в первую очередь попадают рутинные задачи, не требующие глубокой экспертизы или творческого подхода. ИИ берет на себя роль исполнителя, оставляя человеку роль вершителя, архитектора и контролера.

Возможно, для всех нас это очередной сигнал к началу пересмотра стратегии найма и управления командами:
🌟 Оптимизация OPEX - первая линия поддержки, модерация контента, базовый копирайтинг карточек товаров — эти функции ИИ закрывает быстрее и дешевле. Давайте трезво посмотрим на процент ФОТ, который уходит на задачи, которые уже сегодня можно автоматизировать через LLM
🌟 Риск для джунов - уже сейчас специализированный ИИ пишет шаблонный код лучше джунов. И это создает риск для "кузницы кадров", поскольку становится невыгодно нанимать новичков, но и без новичков не будет мидлов и сеньеров. Поэтому нужно менять подход к онбордингу и менторству. Джун должен быстрее становиться мидлом, способным валидировать код ИИ, а не просто писать шаблонный код
🌟 Сдвиг фокуса с хардскилов на знание предметной области и софтскилы - знания фреймворков и языков начинает дешеветь. Умение правильно поставить задачу ИИ написав правильны промпт и понимание предметной области, наоборот, дорожает. Фокус смещается с умения сделать самому на умение управлять инструментами для достижения цели
🌟 Уплощение иерархии - уход от микроменеджмента и прослойки руководителей, которые водят руками и занимаются передачей задач и контролем сроков. ИИ сделает процессы прозрачными

Попробую суммировать: В 26 году 21 века ИИ уже доказанный инструмент оптимизации процессов и один из инструментов повышения маржинальности бизнеса. Рассматривать его как причину или инструмент массовых увольнений - немного преждевременно. Люди были и пока будут нужны. Выигрывают сейчас те компании, которые заменят раздутые штаты "ручников" на компактные команды экспертов, усиленных нейросетями. Делимся в комментариях примерами замены рутины на ИИ.

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

#новости #цифроваятранформация #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt #data #данные

Кибербез 2025. Мы все, и я в том числе, привыкли думать о кибератаках как о сложной операции, которую планируют месяцами, потом снаряжают, а потом быстро едут. Похоже пора начинать забывать об этом. Глобальные отчеты подтверждают сдвиг парадигмы: Генеративный ИИ демократизировал киберпреступления и теперь сложные атаки становятся доступными людям далеким от ИТ, при этом скорость взлома превышает скорость реакции человека.

Три ключевых момента, которые хочу подсветить после прочтения исследований:
🔘 ИИ используется для создания полиморфного вредоносного ПО, в котором код меняется при каждом запуске и позволяет обходить антивирусы, работающие по сигнатурам.
🔘 Автономные ИИ агенты, позволяют в реальном времени анализировать среду, выбирать стратегию взлома и менять тактику, встречая сопротивление.
🔘 Количество взломов через подрядчиков и контрагентов удвоилось за год.

И тут, конечно, надо задумываться о том, что подходы к ИТ безопасности могут устаревать не то, что быстро, а очень быстро. Так же быстро, как развиваются методики и инструменты тех, кто атакует. О каких вещах стоит задуматься:
🔵 Примите тот факт, что вас все равно взломают. Если мы принимаем это, то наш фокус смещается с защиты на устойчивость. Не как долго мы можем сопротивляться проникновению, а как быстро сможем подняться после атаки.
🔵 Подумайте о своем периметре. Точнее о том, что его у вас уже нет. Если у вас сложная распределенная микросервисная архитектура с большим количеством внешних сервисов, то периметр проходит по каждому из сервисов. И тут только ZeroTrust сможет хоть как-то помочь.
🔵 "Чтобы поймать преступника, нужно мыслить, как преступник". А если преступник ИИ? Значит нам нужен ИИ, чтобы ловить другой ИИ по едва заметным аномалиям в трафике.
🔵 Ваши сотрудники все уже "сдали" в публичные модели, чтобы ускорить работу, чтобы быть в тренде, чтобы не уволили…. Но ИИ уже знают о вас гораздо больше, чем вы думаете.

Как это не печально, но кибербезопасность уже давно не ИТ-шные "болты и гайки". Сейчас это уже часть бизнес-функции и обязательный элемент непрерывности бизнеса. Если ваш кибербез все еще подчиняется ИТ директору и пытается защитить бюджет на ежегодный пентест, то вы колосс на глиняных ногах. Вопрос, который возможно стоит задать себе - когда вы последний раз проверяли не наличие бэкапов, а реальную скорость и возможность разворачивания из них всей инфраструктуры компании с нуля?

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

#итбезопасность #кибербезопасность #ИТбез #разработка #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt

Nielsen представил очередной прогноз по FMCG и ритейлу на 2026 год. Тезис - эпоха "простого роста" в e-com заканчивается. Рынок взрослеет, а покупатель становится настолько рациональным и технически подкованным, что старые воронки продаж перестают работать эффективно.

На что обратил внимание:
🔘 Маркетплейсы замедляются. Динамика GMV снижается по мере взросления рынка. Эпоха быстрого захвата сменяется битвой за эффективность.
🔘 E-Retail Media. Рекламные бюджеты в ритейл-медиа обгоняют телевидение. По сути, каждый крупный e-com и маркетплейс уже стал и AdTech-платформой.
🔘 Слияние Финтеха с Ритейлом. Наличие своего собственного банка у крупных площадок, это уже не опция, а драйвер роста. BNPL-сервисы (Долями, Сплит, Подели) поднимают конверсию на 40%, а средний чек — на 30%.
🔘 Покупатель смарт-шопер. Покупатели используют банковские приложения для поиска промо, а GenAI — для составления корзины в соответствии со сложным запросом по многим разносторонним критериям.

Какие важные вещи можно взять себе на подумать (говорим про ИТ в ритейле):
🟡 BNPL (Buy Now, Pay Later) это уже не фича, а рядовой функционал и если чекаут не умеет с ним работать, то вы можете потерять до 30% LTV. А чтобы можно было легко за недели подключать новые сервисы, ваш чекаут должен стать модульным конструктором, к которому можно быстро подключаться.
🟡 Поиск через ИИ. Классический полнотекстовый поиск пасует перед сложными поисковыми запросами. Выиграет тот, кто научит поиск искать по смыслу.
🟡 AdTech - если все пошли в E-retail Media, то нагрузка на рекламные движки вырастет кратно. И теперь у вас не просто система аукциона рекламы и аналитика по показам должны быть, теперь они должны держать нагрузку чуть ли не лучше, чем процессинг заказов во время Черной пятницы.
🟡 Рационализация покупок. Если покупатель не хочет переплачивать за бренд, то системы должны уметь предложить ему альтернативу. Но не голимую замену, а качественный СТМ аналог. Иначе клиент пойдет искать альтернативу на другую площадку.

В общем - битва 2026 года будет не битвой товаров, а битвой алгоритмов персонализации и финансовых экосистем. И выиграет в итоге тот, чьи ИТ системы позволят покупателю получить быстро то, что ему нужно, не потеряв в качестве и в клиентском опыте.

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

#новости #еком #ритейл #цифроваятранформация #мнения #разработка #впоискахсеребрянойпули

Дорогие друзья. Вот мы и прожили еще один год. Было много разных интересностей, о которых я писал, вы читали и даже иногда дискутировали. Огромное спасибо за то, что вы есть и вы здесь! 🐈

2025 год продолжил стирать грани между просто бизнесом и IT. Мы наблюдали, как E-com переходил от экспериментов с ИИ к полноценным агентным системам, а микросервисы трансформировались под жесткие требования FinOps. Год был непростым, даже где-то сложным, но он всю дорогу напоминал нам: технологии ради технологий больше не работают.

Что же мы возьмем с собой в Новый 2026-й? В новом году вызовы для ИТ и бизнеса останутся прежними, но ставки возрастут. И вот на чем предлагаю сфокусироваться:
❄️ Прагматичная архитектура. Время бесконечного деления микросервисов сменяется трезвым взглядом на сложность. В 2026-м победит тот, чья система будет гибкой, но дешевой в поддержке.
❄️ CX как религия. Клиент перестал прощать задержки и плохой UX. Внимание окончательно сместилось с фич на бесшовность и скорость клиентского пути.
❄️ Синергия ИТ и Бизнеса. CTO уже не только и не столько главный чувак по разработке или чтобы вайфай работал в офисе, это уже бизнес-партнер, который переводит ИТ в выручку.

Пожелаю вам в новом году:
⛄️ Стабильных релизов: Пусть падает только снег, а не прод.
⛄️ Чистой архитектуры: Минимум легаси, максимум масштабируемости.
⛄️ Понимания: Чтобы бизнес ценил красоту инженерных решений, а инженеры понимали P&L компании и их на него влияние.

Пусть 2026-й станет годом, когда технологии станут вашим главным конкурентным преимуществом, а не источником головной боли.
Традиционно - первый пост в новом году после новогодних каникул!
До встречи.
#сновымгодом #новости

Начался новый рабочий год. И первым постом этого нового 2026 года, я продолжаю тему ИИ. Сегодня поделюсь недавним отчетом KPMG - AI Workforce: From Hype to Hard Truths 2025. Главный тезис звучит прагматично - компании потратили миллиарды стремясь "поймать ИИ волну", покупая лицензии на ИИ ассистентов и запуская пилоты без конкретной цели. В итоге большинство организаций далеки от получения реальной бизнес-ценности.
Суть проста: в очередной раз бизнес совершает ошибку, воспринимая внедрение ИИ как традиционный апгрейд софта, в то время как это — стратегическая революция рабочих процессов.

На что обратил внимание:
🖇 Агентный ИИ меняет правила игры - если раньше LLM ждали пошаговых инструкций, то агенты сами планируют, действуют и могут исправлять ошибки. Это означает постепенную смену архитектуры с транзакционной на целеориентированные агентные рабочие процессы. Все это превращает сотрудников из "рук" в "коучей" агентов, обучающих модели и валидирующие результаты.
🖇 Ловушка "вечных пилотов" - изолированные PoC не масштабируются в рамках компании. Без четкого владельца ИИ-стратегии и перестройки реальных процессов прогресс буксует в размытой ответственности между разными департаментами и дирекциями.
🖇 Гонка за быстрыми победами в ритейле и E-com. В отличие от банков или медицины, где мешает регуляторика, ритейл адаптируется быстрее всех и пытается монетизировать ИИ "здесь и сейчас". К сожалению, фокус на быстрых победах (а под этим в 150% случаев понимается обрезание костов) может скрыть необходимость трансформации сотрудников. В результате получится краткосрочная экономия, с дальнейшим проигрышем в стратегическом обновлении процессов.
🖇 Измерение ценности = Создание ценности. Если невозможно показать четкие цифры прибыли, то ИИ становится не драйвером роста, а очередным "топляком". KPMG рекомендует создавать "центр контроля полетов" для централизованного отслеживания метрик всех ИИ-инициатив.

Какие выводы делает KPMG в своем отчете:
🖇 Переходить от инструментов к процессам. Просто дать доступ к ChatGPT или Copilot недостаточно. Нужно перепроектировать процессы так, чтобы агенты в них встраивались.
🖇 Инвестировать в разобучение. Сотрудникам нужно не просто учиться новому, а разучиваться работать по-старому. Сопротивление изменениям — главная проблема на пути внедрения ИИ агентов.
🖇 Внедрять метрики успеха, привязанные к бизнес-результатам, с первого дня проекта.

В целом - соглашусь с выводами KPMG. Технологии ИИ уже действительно не являются узким горлом. Количество людей, использующих на разных уровнях ИИ, уже позволяет отнести его к массовым технологиям. Проблема — это готовность людей и оргструктуры внедрять внутрь себя новые процессы и работать в связке с ИИ коллегами.
#новости #цифроваятранформация #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt #data #данные

Я уверен на 200%, что каждый из нас хотя бы раз в своей профессиональной жизни сталкивался с ситуацией, когда в ИТ прибегают с каким-то очередным мега-запросом и все "в едином порыве" бросаются на реализацию новой фичи или функционала, которые по факту остаются невостребованными. Почему же зачастую требования от бизнеса ведут в тупик или заводят в бесконечный цикл починки процессов и систем?

В книге "Стив Джобс" написанной Уолтером Айзексоном звучит такая фраза, приписываемая автором Генри Форду:

По-моему, Генри Форд как-то сказал:
"Если бы я спросил у покупателей, что им нужно, они ответили бы: более быстрая лошадь"

Кстати, эту фразу зачастую приводят как аргумент различные адепты того, что не надо спрашивать клиентов о том, что им нужно, "профессионалы" лучше знают. Вопрос не в том - спрашивать или нет, а в том - как спрашивать. Есть метод "Пяти почему", по слухам изобретенный самим Сакити Тойода и активно применяемый в эволюции производства Тойота.

Суть метода проста - Столкнувшись с проблемой или запросом, надо задавать вопрос "Почему?" минимум 5 раз (или пока не упрешься в логический тупик), чтобы докопаться до первопричины.
Например, из области хайпового ИИ и практических кейсов его внедрения - Запрос бизнеса: "Нам срочно нужно внедрить ИИ-чатбота на сайт".
🟣 Почему? Техподдержка не справляется с потоком звонков.
🟣 Почему? Клиенты звонят, чтобы узнать статус заказа.
🟣 Почему? Статусы в личном кабинете обновляются с задержкой в 4 часа.
🟣 Почему? Обмен данными между WMS (складом) и сайтом работает через устаревший шлюз по расписанию.
🟣 Почему? Мы откладывали рефакторинг интеграции полгода.

В сухом остатке - Бизнес просит дорогого ИИ-бота (лечение симптома проблему), а реальная проблема гораздо проще — в архитектуре обменов данными. Скорее всего ИИ-бот тоже не помог бы, так как брал бы те же устаревшие данные из того-же источника.

В цифровом продукте "хотелка" клиента/бизнеса зачастую искажена его собственным представлением о технологиях. Люди просят то, что они в состоянии придумать, а не то, что реально решит их проблему.

Если не искать "корень проблемы", то рискуем:
🔘 Скатиться в "фичизм" - ИТ превращается в цех по производству фич, которые не влияют на метрики.
🔘 Экономией бюджета - зачастую сложная разработка не нужна. И тут товарищ Парето нам в помощь. Правда тогда нечем будет хвастаться на СД или конференциях.
🔘 Ухудшением клиентского опыта. Паллиатив (полумера) не лечит клиентские боли, зачастую усугубляя их.

Собственно любимый вопрос от Яндекса - "Коллеги, а какую проблему мы решаем?" нам в помощь. Важно, чтобы вопрос звучал искренне заинтересовано, а не как обвинение. Ну и готовимся к тому, что очень часто четвертое или частое "Почему?" переносит нас из области ИТ в область операционных процессов. В общем пользуемся как самым дешевым способом повышения эффективности разработки.
#разработка #впоискахсеребрянойпули #антипаттерны #development #анализ

Регулярно вижу одну и ту же картину: ИИ-проект защитили как разовую инвестицию: разработали модель, обучили, выкатили в прод — ну и дальше она начинает работать. Через 3–6 месяцев начинается неприятный разговор с финансами: счета растут, качество падает, команда снова что-то "срочно чинит". Формально всё запущено. По факту — создали не механизм, а "тамагочи", который требует постоянного внимания и денег.

В реальности создание ML-модели — это все лишь 15–20% усилий. Всё самое интересное начинается потом.
6️⃣ Дрейф данных и переобучение. Модель не может жить долго на старых данных.
Нужен постоянный цикл: сбор → очистка → разметка → дообучение → валидация → деплой
И это не раз в год, а это регулярный конвейер. Если его нет, то Data Science команда начинает вручную чистить данные и выполнять прочее шаманство. На практике до 70–80% времени уходит не на создание ценности, а на обработку данных.
2️⃣ Технический долг ML-систем, который накапливается быстрее, чем в обычной разработке, хуже виден инженерам и менеджменту и сильно дороже в поддержке.
3️⃣Стоимость инфраструктуры. Кроме того, что инфра просто дорожает, еще есть куча вещей, которые съедают бюджет. Например, забытые после экспериментов инстансы, прогоны полных датасетов (на всякий случай), хранение устаревших эмбеддингов и прочих отходов магического производства.

Отсюда логично следует, что не всегда нужно все пытаться запихнуть в ИИ и постоянно держать на продуктиве. Например, если решаемая задача редкая или статичная, или просто когда денег нет или их очень мало.
В общем - считайте TCO, учитывая все возможные затраты не только на создание моделей, а еще и на их содержание и поддержание в актуальном состоянии. И если решили развивать эту тему, то сразу смотрите в сторону MLOps, он может помочь вам построить правильные процессы обновления и сэкономить. Ну и воспринимайте все это как "скрытый налог на искусственный интеллект".

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

#новости #цифроваятранформация #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt #data #данные

Новости рынка труда на базе ежемесячного отчета Краткий обзор рынка труда за декабрь 2025 от ХХ.
Основное:
🟣 Конкуренция на рынке труда все растет и растет - hh индекс (соотношение количества активных резюме к количеству активных вакансий) повысился до 8.6 против 8.1 в ноябре - очередной максимум обновлен. Мы уверенно вошли в зону высокого уровня конкуренции и продолжаем идти дальше.
🟣 В ноябре среднее число активных вакансий уменьшилось на 28%, а активных резюме увеличилось на 37% по сравнению с уровнем предыдущего года - количество людей, которые ищут работу, опять увеличилось.
🟣 Среднее число активных вакансий упало по сравнению с ноябрем, а количество резюме стабильно растет уже четвертый месяц

По ритейлу и по ИТ, имеем:
🔘 В ритейле дефицит кадров сохраняется на прежнем уровне ( hh индекс изменился незначительно - 2.6 по сравнению с 2.7 в ноябре)
🔘 В ИТ вакансий было мало, а стало еще меньше (hh индекс обновил максимум 20.7 против 19.4 в ноябре)
🔘 Число вакансий в ИТ уменьшилось на 40% по сравнению с декабрем прошлого года, а число соискателей увеличилось на 29% за тот же период
🔘 Число соискателей в ИТ уменьшилось на 3% и количество вакансий уменьшилось на 3% по сравнению с ноябрем этого года

Из ироничного - согласно отчету, заметнее всего за год снизился спрос на специалистов в сфере управления персонала, а число вакансий за месяц увеличилось только в сфере административного персонала.
Согласно оценке ХХ:

Рынок труда смещает фокус с оперативного реагирования, гиперспроса и массового найма на стратегическое планирование, а также удержание персонала через его профессиональное развитие и внутреннюю ротацию кадров. Основа спроса на рынке труда остаётся неизменной: 2/3 вакансий сосредоточены в сферах рабочего персонала, ретейла, производства, строительства, транспорта, ИТ.

Но при этом по моим наблюдениям - все профессионалы, кто искали работу - в прошлом году ее нашли. Да, массового набора нет, но точечный набор продолжается. Улыбаемся, машем, запасаемся попкорном и продолжаем следить за ситуацией на рынке труда.

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

#подбор #разработка #development #управление #HR #development #рыноктруда #войтивит

Пока многие компании все еще обсуждают внедрение чат-бота для первой линии поддержки, технологический ландшафт уже сдвинулся (главное следить за тем, чтобы он нас не накрыл). Судя по дайджесту Технологических трендов от ДомРФ за 4 квартал 2025 года, мы входим в эру Large Action Models (LAMs). Это модели, которые не просто генерируют текст, а запускают процессы, управляют кодом и интерфейсами. Другим важным знаком по мнению коллег является тот факт, что в 2025 году 37% топ-1000 сайтов в США получают больше трафика из GenAI, чем из платного размещения в поисковиках.

Возможно для нас и наших бизнесов это сигналы к пересмотру стратегии:
1️⃣ API-First снова в фокусе, но уже с прицелом на ИИ агентов. Движение в сторону LAMs означает, что начинается переход от "пользователей-людей" к "пользователям-ИИ агентам".
2️⃣ Смерть классического SEO и переход к GEO. Если трафик идет из GenAI, то борьба за позицию в поисковой выдаче Яндекса или Гугла теряет смысл. Сайт должен стать понятен нейросетям, чтобы они могли его рекомендовать.
3️⃣ Новые люди - успех коллаборации человека и ИИ зависит не от IQ и не от технической грамотности, а от способности общаться с ИИ, понимая логику его поведения и предугадывая места возникновения ошибок. Эдакая синергия человека с машинным интеллектом.
4️⃣ Данные как актив - непрерывный сбор данных и построение цифровых двойников чего бы то ни было - ключ к построению системы, способную проактивно реагировать на изменяющиеся условия и возникающие проблемы и даже предвидеть проблемы, и их предотвращать. В контексте дайджеста говорится о цифровых двойниках городов и предиктивной урбанистике.

Получается мы очень мелкими шажками, но движемся в сторону реализации моделей фантастов, где все оцифровано, подключено к глобальной сети, где ИИ выполняет за людей множество действий и требует для своей работы космических энергий и технологий. Почти матрица.

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

#AI #ChatGPT #новости #цифроваятранформация #мнения #разработка

Google Cloud Security совместно с партнерами выпустил прогноз Cybersecurity Forecast 2026. Ключевой тезис — в 2026 ИИ у атакующих становится опцией по умолчанию, а у защитников — инструментом масштабирования SOC.

Если оставить за скобками фирменную риторику Гугла, то документ фиксирует смену подхода к атакам.
🖇 ИИ как ускоритель атаки. Речь уже не точечное использование LLMок, а про ускорение всего процесса - от разведки, персонализации, разработки ВПО до проведения самой атаки.
🖇 Промпт-инъекции перестают быть исследовательским кейсом и становятся масштабным инструментом добычи данных - проблема не вLLMках, а в том, что бизнес массово встраивает ИИ в различные процессы (поиск, саппорт, аналитика, автоматизация) без анализа безопасности и получает новый класс уязвимости.
🖇 Сдвиг в сторону агентов ломает привычную модель Identity and Access Management. Агенты, выполняющие определенные цепочки действий и принимающие решения не являются субъектами в классическом смысле. Требуются дополнительные подходы к управлению идентификацией и делегированию.
🖇 Теневой ИИ дрейфует в сторону Теневых Агентов. Самое неприятное: автономные агенты сотрудники могут поднять без санкции ИТ, самостоятельно. Банить эту историю бесполезно. Чтобы этот канал утечек перекрыть надо возглавить тему ИИ в компании. По другому это не победить.
🖇 Инфраструктурный слой снова в моде у атакующих. Отдельно коллеги отмечают разворот в сторону гипервизоров и виртуализации: много устаревших версий и дефолтных конфигов, сильное влияние — компрометация даёт контроль над большим куском инфры.

По мнению коллег из Гугла, все это будет основными фокусом кибербеза на 2026 год. Поэтому наравне с продолжением борьбы с фишингом и защитой от шифрования, надо начинать прорабатывать новые направления по защите ИИ направлений.

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

#итбезопасность #кибербезопасность #ИТбез #разработка #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt