https://www.novostiitkanala.ru IT Channel News — издание об ИТ-бизнесе для ИТ-бизнесменов. Мы пишем о тенденциях развития ИТ-рынка в мире и России, об основных событиях, происходящих в ИТ-отрасли и бизнес-сообществе, о стратегии ключевых игроков, новых технологиях. http://www.novostiitkanala.ru/images/crn/logo-100x40.gif https://www.novostiitkanala.ru https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196675 Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>Роботрак — грузовой автономный автомобиль Яндекса — совершил заезд из Москвы в Санкт-Петербург полностью в автономном режиме, без какого-либо вмешательства человека. Тягач ехал с прицепом, а маршрут проходил по трассе М-11 «Нева» — его общая протяжённость составила около 700 км. Водитель-испытатель находился в кресле, но не участвовал в управлении.</p> <p>Поездку снимали камеры, расположенные снаружи роботрака и в салоне. Яндекс опубликовал два видео с камер: <nobr>8-часовую</nobr> полную запись без склеек и короткий ролик с ключевыми моментами.</p> <p>На протяжении всего пути роботрак вела система управления на базе ИИ, разработкой которой занимается команда автономного транспорта и роботов Яндекса. Под контролем системы грузовик опережал более медленный транспорт, объезжал зоны ремонтных работ и миновал пункты взимания платы. Единственная остановка была плановой — регламент предписывал водителю-испытателю сделать перерыв и отдохнуть.</p> <p>М-11 — скоростная трасса с плотным потоком машин, поэтому манёвры на скорости около 90 км/ч, с которой двигается роботрак, требуют точного расчёта. Искусственный интеллект Яндекса анализирует скорость и траектории автомобилей вокруг, прогнозирует их поведение и выбирает момент для манёвра с учётом тормозного пути гружёного тягача. </p> Роботрак — грузовой автономный автомобиль Яндекса — совершил заезд из Москвы в Санкт-Петербург полностью в автономном режиме, без какого-либо … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196669 Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>На протяжении последнего десятилетия гиперскейлеры определяли представления ИТ-руководителей о том, какой должна быть облачная инфраструктура. Масштабируемость, высокий уровень абстракции и удобство использования стали универсальным ответом практически на любой вопрос, связанный с вычислительными ресурсами.</p> <p>Однако искусственный интеллект меняет экономику облачных вычислений, и в ответ на эти изменения появляется новый класс игроков — неооблака (neoclouds).</p> <p><a href="https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-06-23-gartner-predicts-neocloud-providers-will-capture-20-percent-of-the-267-billion-dollar-ai-cloud-market-by-2030">По оценке Gartner</a>, к 2030 году неооблачные провайдеры будут контролировать около 20% мирового рынка облачных сервисов для ИИ, который достигнет 267 млрд долларов. Неооблака представляют собой специализированных поставщиков облачной инфраструктуры, изначально спроектированной для работы с ИИ-нагрузками, требующими большого количества графических процессоров (GPU). Они не являются заменой гиперскейлерам, а скорее выступают как структурная корректировка существующей модели создания, покупки и потребления ИИ-инфраструктуры.</p> <h3>Почему появляются неооблака</h3> <p>Гиперскейлеры строили свои платформы, исходя из универсального подхода. Их архитектура создавалась для обслуживания миллионов различных приложений и сценариев использования. Такая универсальность стала преимуществом в эпоху традиционных облачных вычислений.</p> <p>Однако современные ИИ-нагрузки предъявляют совершенно иные требования.</p> <p>Обучение и эксплуатация крупных языковых моделей требуют огромного количества GPU, специализированных сетей передачи данных, высокопроизводительных систем хранения и особых подходов к управлению вычислительными ресурсами. В таких условиях универсальная инфраструктура часто оказывается менее эффективной как с технической, так и с экономической точки зрения.</p> <p>Неооблачные провайдеры строят свои платформы именно под такие задачи. Их инфраструктура оптимизирована для обучения моделей, инференса, высокопроизводительных вычислений и других ИИ-сценариев.</p> <h3>Что отличает неооблака</h3> <p>Основное отличие заключается в специализации. Если гиперскейлеры предлагают тысячи сервисов для самых разных задач, то неооблака концентрируются на нескольких направлениях:</p> <ul> <li>предоставление GPU как сервиса (GPU-as-a-Service);</li> <li>инфраструктура для обучения моделей ИИ;</li> <li>инфраструктура для инференса;</li> <li>высокопроизводительные вычисления;</li> <li>специализированные ИИ-кластеры.</li> </ul> <p>Такой подход позволяет быстрее вводить новые вычислительные мощности в эксплуатацию и эффективнее использовать дорогостоящее оборудование.</p> <p>Кроме того, специализированные провайдеры могут быстрее внедрять новейшие поколения ускорителей NVIDIA и других производителей.</p> <h3>Не конкуренты, а дополнение к гиперскейлерам</h3> <p>По мнению Gartner, неооблака не вытеснят AWS, Microsoft Azure или Google Cloud. Скорее рынок придет к модели сосуществования.</p> <p>Гиперскейлеры сохранят лидерство в области комплексных облачных платформ и экосистем сервисов, тогда как неооблачные игроки будут забирать наиболее ресурсоемкие ИИ-нагрузки, где критически важны производительность и стоимость вычислений.</p> <p>Для многих компаний наиболее вероятным сценарием станет гибридный подход: традиционные корпоративные приложения останутся в крупных публичных облаках, а обучение и эксплуатация ИИ-моделей будут переноситься в специализированные GPU-облака.</p> <h3>Новая экономика ИИ-инфраструктуры</h3> <p>Появление неооблаков отражает более глубокую тенденцию. В эпоху генеративного ИИ вычислительные мощности становятся стратегическим ресурсом. Стоимость доступа к GPU, энергоснабжение дата-центров и эффективность использования ускорителей начинают играть не меньшую роль, чем сами модели искусственного интеллекта.</p> <p>Поэтому конкуренция постепенно смещается от универсальных облачных платформ к специализированной инфраструктуре, способной максимально эффективно обслуживать ИИ-нагрузки.</p> <p>Именно на этом фоне Gartner ожидает, что к концу десятилетия неооблачные провайдеры займут примерно пятую часть мирового рынка облаков для искусственного интеллекта.</p> <blockquote> <p>Для российского ИТ-рынка эта тема особенно интересна, поскольку многие отечественные GPUaaS-провайдеры (M1Cloud, Cloud.ru, Selectel, VK Tech, «Ростелеком-ЦОД» и др.) фактически уже начинают двигаться в сторону модели neocloud, хотя пока обычно называют это «облаками для ИИ» или «GPU-облаками».</p> </blockquote> На протяжении последнего десятилетия гиперскейлеры определяли представления ИТ-руководителей о том, какой должна быть облачная инфраструктура … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196552 Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>Рынок искусственного интеллекта проходит важный этап взросления. Еще недавно компании в основном искали, где можно протестировать ИИ и какие гипотезы проверить на пилотах. Сейчас повестка заметно изменилась: бизнесу уже недостаточно демонстраций и прототипов. Главный вопрос — как довести ИИ-решение до реального процесса, измеримого эффекта и масштабирования.</p> <p>Эта смена фокуса хорошо чувствовалась на ЦИПР-2026. Группа fabricaONE.AI (акционер — ГК Softline) приняла участие в деловой программе конференции сразу в нескольких дискуссиях об искусственном интеллекте. Мне довелось модерировать партнерскую сессию <a href="http://fabricaone.ai">fabricaONE.AI</a> (акционер — ГК Softline) «ИИ как управляемый актив. Почему пилоты не становятся работающими решениями?», а также выступить спикером в сессии «От моделей к машинам. Как превратить исследования в технологическое лидерство».</p> <p>Темы были разными, но в основе обеих дискуссий — один и тот же вопрос: почему одни ИИ-проекты становятся рабочими инструментами, а другие остаются экспериментами. Ответ, как правило, лежит не только в качестве модели. Чаще он связан с данными, процессами, ответственностью, экономикой и готовностью компании менять привычные подходы к работе.</p> <h3>Почему пилоты устревают</h3> <p>За последние два года компании запустили много ИИ-пилотов. Это нормальный этап для новой технологии: нужно проверить гипотезы, собрать опыт, понять, какие сценарии действительно работают. Но успешный пилот сам по себе еще ничего не гарантирует.</p> <p>На панели fabricaONE.AI мы много говорили о моменте, когда проект вроде бы показал результат, но дальше не двигается. Причины часто лежат не в самой модели. Проблема может быть в данных, интеграции, безопасности, экономике, ожиданиях пользователей или в том, что в компании никто не готов отвечать за решение после пилота.</p> <p>В тестовой среде ИИ может выглядеть убедительно. Но когда его нужно встроить в ежедневную работу, появляются вопросы: кто владеет результатом, как измерять эффект, что делать при ошибках, как контролировать качество, где проходят границы применения модели. Без ответов на эти вопросы пилот остается демонстрацией, а не инструментом.</p> <h3>ИИ нужен владелец</h3> <p>Один из главных выводов дискуссии — ИИ-решение не может быть «ничьим». Если проектом занимается команда пилота, но после завершения эксперимента у него нет бизнес-владельца, шансы на внедрение резко падают.</p> <p>Владелец — это не просто человек, который согласовал проект. Это тот, кто понимает, как решение будет жить в процессе: какие метрики считаются успешными, какие риски допустимы, кто следит за качеством, как обновляется модель, что происходит при сбое или некорректном ответе.</p> <p>Для промышленности это особенно важно. Если ИИ влияет на диагностику, планирование, качество, ремонты или действия персонала, цена ошибки выше. Поэтому здесь нельзя ограничиться логикой «пилот сработал — значит, можно масштабировать». Нужны проверка на реальных данных, понятные ограничения, контроль изменений и доверие пользователей к результату.</p> <h3>Модель — это только часть решения</h3> <p>На сессии «От моделей к машинам» мы обсуждали, как доводить ИИ-разработки до уровня продукта. Для меня важный вывод здесь в том, что сама модель редко бывает главным барьером. Гораздо чаще все упирается в данные, процессы, инфраструктуру и экономику.</p> <p>Бизнес приходит с очень разными запросами. Одним нужно решение под конкретную задачу. Другим — помощь в усилении внутренней команды. Третьим — технологический компонент, который можно встроить в собственную архитектуру. Поэтому универсальная «коробка» подходит далеко не всегда.</p> <p>Перед внедрением ИИ важно разобраться в самом процессе. Иногда оказывается, что проблема не там, где ее изначально видели. Иногда сначала нужно привести в порядок данные или уточнить правила работы. Иногда ИИ вообще показывает, что процесс стоит перестроить, а не просто автоматизировать.</p> <p>Поэтому я бы не рассматривал ИИ как отдельную надстройку над бизнесом. Он дает эффект, когда встроен в понятную задачу: ускорить разработку, снизить издержки, повысить качество решений, убрать рутину или открыть новый сценарий для клиента.</p> <h3>Компетенции внутри компании становятся критичными</h3> <p>Еще один заметный тренд — компании все чаще хотят не просто получить готовое решение, а научиться работать с ИИ сами. Это правильный подход. Даже если разработку делает внешний партнер, внутри компании должны быть люди, которые понимают, как решение устроено, как оценивать его качество и как развивать его дальше.</p> <p>Отсюда растет спрос на кастомную разработку, обучение команд и передачу методологии. Это говорит о том, что рынок уходит от разовых экспериментов к более устойчивой работе с технологией.</p> <p>Роль разработчика тоже меняется. Недостаточно просто принести модель или интерфейс. Нужно помочь заказчику пройти весь путь: сформулировать задачу, оценить готовность данных, выбрать архитектуру, встроить решение в процесс, настроить контроль качества и передать команде понятные правила работы.</p> <h3>Что изменилось на рынке</h3> <p>Главное ощущение после ЦИПР строится на том, что разговор об ИИ стал более практичным. Меньше внимания к «магии» технологии, больше — к тому, как она работает в реальной компании. Обсуждают не только возможности моделей, но и экономический эффект, ответственность, безопасность, качество данных, доверие пользователей и масштабирование.</p> <p>Следующий этап развития ИИ будет определяться не количеством пилотов. Важнее другое — сколько решений действительно дойдет до эксплуатации и станет частью ежедневной работы бизнеса.</p> <p>ИИ уже перестал быть технологией будущего. Но чтобы он стал рабочим инструментом, недостаточно провести эксперимент. Нужны понятные задачи, владелец результата, качественные данные, контроль рисков и готовность компании менять процессы. Именно это отличает пилот от настоящего внедрения.</p> Рынок искусственного интеллекта проходит важный этап взросления. Еще недавно компании в основном искали, где можно протестировать ИИ и какие гипотезы … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196550 Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>Корпоративный интерес к применению ИИ в разработке перешел из стадии точечных экспериментов в фазу масштабных ожиданий. Компании внедряют кодовых ассистентов, автоматизируют тестирование, интегрируют генеративные модели в инженерные процессы, создают внутренние платформы для ускорения разработки.</p> <p>На уровне стратегических планов все это выглядит как естественный этап развития цифровых продуктов. Однако на практике многие инициативы либо остаются локальными экспериментами, либо дают эффект заметно ниже ожидаемого.</p> <p>Согласно исследованию <a href="https://www.mckinsey.de/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value?utm">McKinsey</a>, наибольшую отдачу от генеративного ИИ получают компании, которые меняют не только инструменты, но и рабочие процессы.</p> <p>Причина чаще всего связана не с качеством самих моделей и не с ограничениями инфраструктуры. Основные сложности обычно возникают на уровне процессов, данных, метрик и организационной готовности компании к работе с такими инструментами.</p> <p><strong>Константин Попандопуло, </strong>технический директор Umbrella IT, рассказал, почему даже технологически зрелые команды сталкиваются с трудностями при внедрении ИИ в разработку и какие системные ошибки чаще всего мешают получить измеримый результат.</p> <h3>Ошибка первая. ИИ внедряется поверх существующих процессов</h3> <p>Один из самых распространенных сценариев выглядит так: компания берет существующий процесс разработки и добавляет в него генеративный инструмент, рассчитывая получить ускорение практически автоматически.</p> <p>На этапе пилота это действительно может выглядеть убедительно. Команда быстрее получает кодовые фрагменты, ускоряет подготовку документации, автоматизирует часть рутинных операций.</p> <p>Но довольно быстро становится заметно, что общий темп поставки изменений не меняется.</p> <p>Причина обычно заключается в том, что ИИ начинает создавать результат быстрее, чем организация способна его проверить, согласовать и встроить в существующий контур разработки.</p> <p>Если в процессе уже есть длинные циклы согласования, размытая зона ответственности или высокая доля ручных проверок, автоматизация не устраняет эти ограничения. Она лишь делает их заметнее.</p> <p>Поэтому внедрение ИИ почти всегда требует пересмотра инженерного контура.</p> <p>Если модель участвует в создании кода, обычно приходится адаптировать:</p> <ul> <li> <p>правила ревью;</p> </li> <li> <p>критерии приемки;</p> </li> <li> <p>структуру тестовых сценариев;</p> </li> <li> <p>подход к трассируемости изменений;</p> </li> <li> <p>распределение ответственности за результат.</p> </li> </ul> <p>Без этого инструмент начинает создавать дополнительную нагрузку вместо ожидаемого ускорения.</p> <h3>Ошибка вторая. Компания измеряет активность, а не результат</h3> <p>Еще один типовой сценарий связан с выбором метрик.</p> <p>Во многих организациях эффективность ИИ оценивается через показатели использования: сколько сотрудников подключились к инструменту, сколько запросов было отправлено, насколько вырос объем автоматически создаваемого кода.</p> <p>Эти параметры действительно важны, но сами по себе они не позволяют понять, приносит ли внедрение реальную инженерную пользу.</p> <p>Команда может активно использовать кодовый ассистент и при этом тратить больше времени на ревью, отладку и повторную доработку.</p> <p>На практике эффект генеративных инструментов во многом зависит от контекста применения. Если измеряется только скорость создания артефактов, часть выигрыша может компенсироваться дополнительными затратами на последующую проверку.</p> <p>Гораздо полезнее смотреть на другие показатели:</p> <ul> <li> <p>ускорилось ли прохождение задачи через весь цикл разработки;</p> </li> <li> <p>сократилось ли число дефектов;</p> </li> <li> <p>уменьшились ли затраты на инженерный цикл;</p> </li> <li> <p>сократилось ли время до релиза без потери качества.</p> </li> </ul> <p>Именно такие метрики позволяют понять, стало ли внедрение частью производственного улучшения или осталось локальным экспериментом.</p> <h3>Ошибка третья. Качество данных воспринимается как отдельная инфраструктурная задача</h3> <p>Когда речь идет о внедрении ИИ, качество данных часто воспринимается как зона ответственности дата-команды.</p> <p>На практике в инженерных сценариях этого недостаточно.</p> <p>Для ИИ в разработке данные — это не только обучающие наборы. Это весь рабочий контекст, в котором существует продукт:</p> <ul> <li> <p>архитектурная документация;</p> </li> <li> <p>история изменений;</p> </li> <li> <p>описание бизнес-логики;</p> </li> <li> <p>структура репозиториев;</p> </li> <li> <p>внутренние инженерные соглашения;</p> </li> <li> <p>требования информационной безопасности и политики работы с данными;</p> </li> <li> <p>накопленная проектная экспертиза.</p> </li> </ul> <p>Если этот контекст неполон, противоречив или устарел, модель начинает воспроизводить ограничения самой системы.</p> <p>Часто компании получают хорошие результаты в контролируемом демо, но после подключения к реальной кодовой базе качество рекомендаций заметно снижается.</p> <p>Обычно это связано не с моделью как таковой, а с тем, что она начинает работать в среде, где инженерное знание распределено фрагментарно.</p> <p>Это один из тех случаев, когда ИИ довольно быстро показывает реальный уровень зрелости внутренних процессов.</p> <h3>Ошибка четвертая. Отсутствует непрерывная проверка качества</h3> <p>Традиционные подходы к тестированию не всегда применимы к генеративным системам.</p> <p>Даже при одинаковом запросе модель может выдавать разные результаты в сходных условиях. Это требует дополнительных механизмов контроля.</p> <p>На практике многие компании продолжают относиться к ИИ как к обычному инструменту автоматизации и не выстраивают для него отдельный контур проверки качества.</p> <p>Это создает риск ситуаций, когда ошибки выявляются уже после попадания результата в рабочий процесс.</p> <p>Для корпоративных ИИ-систем проверка должна становиться частью инженерного процесса, а не отдельной процедурой на этапе запуска.</p> <p>Обычно это включает:</p> <ul> <li> <p>сценарное тестирование;</p> </li> <li> <p>проверку на типовых инженерных кейсах;</p> </li> <li> <p>контроль устойчивости ответов;</p> </li> <li> <p>регрессионную проверку;</p> </li> <li> <p>отслеживание изменений качества во времени.</p> </li> </ul> <p>Если такие механизмы отсутствуют, использование ИИ начинает напоминать экспериментальную эксплуатацию, где система работает без достаточного наблюдаемого контроля.</p> <h3>Ошибка пятая. ИИ остается локальной инициативой</h3> <p>Еще одна распространенная ситуация — когда внедрение ИИ развивается внутри небольшой экспериментальной команды отдельно от основного процесса разработки.</p> <p>На этапе пилота такой подход выглядит удобным: проще быстрее проверить гипотезу, собрать прототип, показать результат.</p> <p>Однако при попытке масштабирования возникают организационные ограничения.</p> <p>Основные продуктовые команды часто не понимают:</p> <ul> <li> <p>как встроить инструмент в свою работу;</p> </li> <li> <p>кто отвечает за результат;</p> </li> <li> <p>какие ограничения действуют;</p> </li> <li> <p>как оценивать качество выдачи.</p> </li> </ul> <p>В результате успешный пилот остается изолированным решением.</p> <p>На практике устойчивый эффект появляется тогда, когда ИИ становится частью общей инженерной модели компании.</p> <p>Это требует изменений на уровне ролей, процессов ревью, внутренних регламентов и единых правил использования.</p> <h3>Как понять, что проблема уже возникла</h3> <p>Есть несколько признаков, которые обычно указывают на системные ограничения.</p> <p>Команда регулярно использует ИИ, но темп поставки изменений остается прежним.</p> <p>Количество автоматически создаваемых артефактов растет, но длительность релизного цикла не сокращается.</p> <p>Senior-разработчики тратят больше времени на проверку результатов.</p> <p>Модель показывает хорошие результаты в демонстрационной среде, но работает нестабильно в реальном проекте.</p> <p>Эффект описывается субъективно и не подтверждается инженерными метриками.</p> <p>Если проявляется сразу несколько таких симптомов, причина обычно связана не с настройкой инструмента, а с устройством самого процесса.</p> <h3>Почему ИИ делает инженерные ограничения заметнее</h3> <p>Важно понимать: ИИ не устраняет системные ограничения автоматически.</p> <p>Скорее, он делает их более заметными.</p> <p>Если процессы зрелые, данные структурированы, зоны ответственности определены, а качество измеряется понятными метриками, генеративные инструменты действительно способны ускорять разработку.</p> <p>Если же в основе лежат неформализованные практики и слабая управляемость процессов, автоматизация лишь быстрее проявляет уже существующие ограничения.</p> <h3>Что в итоге</h3> <p>Практика внедрения показывает: заметный эффект появляется не там, где ИИ просто ускоряет отдельные действия, а там, где компания адаптирует под него инженерную систему в целом.</p> <p>Это означает пересмотр процессов, уточнение ответственности, усиление контроля качества и формирование единых правил использования.</p> <p>ИИ действительно способен повышать скорость разработки и снижать операционную нагрузку. Но устойчивый результат возникает только тогда, когда вокруг него выстраивается управляемый и измеряемый производственный процесс.</p> <p>Именно это сегодня становится главным показателем зрелости работы компании с ИИ.</p> Корпоративный интерес к применению ИИ в разработке перешел из стадии точечных экспериментов в фазу масштабных ожиданий. Компании внедряют кодовых … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196674 Tue, 23 Jun 2026 15:48:06 +0300 <p><nobr>X-Com</nobr> сообщает важную информацию: Adobe полностью прекращает предоставление доступа ко всем продуктам и сервисам для пользователей в России с 7 июля 2026 года.</p> <p><strong>Что важно знать:</strong></p> <ul> <li> Не просто прекратятся продажи и продления. Adobe заблокирует доступ к уже купленным и продлённым лицензиям.</li> <li> Деньги за продления не вернут. Все оплаченные лицензии станут недоступны с указанной даты.</li> </ul> <p>Сохраните свои данные сейчас. Если вы храните файлы, проекты, документы или другие данные на ресурсах Adobe — скачайте их и перенесите на другие носители до 7 июля 2026 года.</p> <p><strong>Что делать:</strong></p> <ol> <li> проверьте, какие продукты Adobe вы используете;</li> <li> скачайте и сохраните все данные с серверов Adobe;</li> <li> рассмотрите альтернативные российские решения для ваших задач.</li> </ol> <p><nobr>X-Com</nobr> рекомендует отнестись к этому предупреждению максимально серьёзно, чтобы не потерять важную информацию и не остаться без работающих инструментов.</p> X-Com сообщает важную информацию: Adobe полностью прекращает предоставление доступа ко всем продуктам и сервисам для пользователей в России с 7 июля … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196673 Tue, 23 Jun 2026 15:21:34 +0300 <p>DCLogic и ООО «Омега», разработчик BI-платформы OmegaBI, заключили партнёрское соглашение.</p> <p>Сотрудничество направлено на продвижение OmegaBI как современного инструмента бизнес-аналитики для российских компаний, развитие локального рынка BI-решений и расширение доступа корпоративных заказчиков к технологиям анализа и визуализации данных. </p> <p><strong>Ярослав Алейник</strong>, генеральный директор ООО «Омега», отметил: «Партнёрство с DCLogic — важный этап в развитии OmegaBI и расширении нашего присутствия на российском рынке BI-решений. Для нас особенно ценно, что партнер обладает не только интеграционной экспертизой, но и глубоким пониманием задач корпоративных заказчиков. Мы рассчитываем, что совместная работа позволит сделать OmegaBI более заметной и доступной для компаний, которым необходимы качественная аналитика, прозрачная отчётность и удобные инструменты для принятия решений. Уверены, что опыт и рыночная экспертиза DCLogic помогут усилить платформу и раскрыть её потенциал для более широкого круга заказчиков.</p> <p><strong>Евгений Шелестюк</strong>, генеральный директор DCLogic, добавил: «Российские компании всё чаще ищут надежные и гибкие инструменты для работы с данными. OmegaBI полностью соответствует этим требованиям: платформа помогает контролировать ключевые метрики и принимать решения на основе актуальной аналитики. Сотрудничество с ООО „Омега“ позволит нам усилить портфель предложений для клиентов и предоставлять им не только продукт, но и профессиональную поддержку — от настройки отчетности до интеграции с существующими системами. Мы уверены, что это партнерство принесет реальную пользу бизнесу наших заказчиков».</p> DCLogic и ООО «Омега», разработчик BI-платформы OmegaBI, заключили партнёрское соглашение. message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196672 Tue, 23 Jun 2026 14:20:49 +0300 <p>Межрегиональное управление ФАС по Ярославской области и Костромской области рассмотрело заявление ООО «Байт», АО «Байт» и ИП Шинкаря И. А. о возможном нарушении антимонопольного законодательства. Ранее мы <a href="https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196124">писали</a> о конфликте компаний по поводу товарных знаков.</p> <p>УФАС 11.06.2026 г. исх. № АБ/5891/26 установлено: ООО «Байт» имеет законные основания в соответствии с лицензионным договором от 25.04.2025 на использование товарных знаков № 349511, № 208417 и № 770979 «АРБАЙТ» («ARBYTE») как на товаре и его упаковке, так и на сопроводительной и деловой документации, связанной с введением товара в гражданский оборот, в предложениях о продаже товаров, использовать в переписке. Между правообладателем торговых знаков АРБАЙТ (ARBYTE) и ООО «Арбайт» лицензионный договор о предоставлении права использования указанных товарных знаков расторгнут 17.03.2025 г.</p> <p>По итогам рассмотрения антимонопольный орган указал, что на сайте arbyte.ru размещены сведения о компании ООО «Байт», которые содержат признаки дискредитации и могут затрагивать её деловую репутацию. В связи с этим УФАС выдало ООО «Арбайт» предупреждение о необходимости в срок до 10 июля 2026 года удалить сведения о недобросовестной предпринимательской деятельности, дискредитирующих ООО «Байт», на сайте с доменным именем arbyte.ru. Если предупреждение не будет исполнено в установленный срок, антимонопольный орган вправе перейти к следующей процессуальной стадии в порядке, предусмотренном законом (в данный момент сообщения остаются на сайте arbyte.ru — <em>прим. ред.</em>).</p> <p>«Для ООО „Байт“ полученный ответ подтверждает правомерность использования товарных знаков АРБАЙТ (TM ARBYTE) и пресекает распространение ООО „Арбайт“ дискредитирующих об ООО „Байт“ сведений на сайте с доменным именем arbyte.ru», — отмечено в сообщении компании.</p> Межрегиональное управление ФАС по Ярославской области и Костромской области рассмотрело заявление ООО «Байт», АО «Байт» и ИП Шинкаря И.А. о возможном … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196671 Tue, 23 Jun 2026 14:20:27 +0300 <p>Аутсорсинговый контактный центр мобильного виртуального оператора СберМобайла внедрил в работу ИИ-супервайзера Fedot.ai, разработанного компанией «Цифровая логистика». Система контролирует работу менеджеров с клиентами, которые купили сим-карты на маркетплейсах. Решение подбирает для каждого процесса лучшую нейросеть (по соотношению цена/качество), с преимущественным использованием нейросетевой модели GigaChat для бизнеса. Это позволяет анализировать 100% клиентских обращений без привлечения дополнительных человеческих ресурсов. Все данные о клиентах находятся в защищенном изолированном хранилище, что гарантирует их конфиденциальность.</p> <p>«ИИ-супервайзер автоматически сегментирует обращения по тональности: благоприятные и конфликтные, сложные, анализирует нагрузку сотрудников и помогает контролировать качество обработки клиентских запросов. Сегодня решение используется в аутсорсинговом контактном центре, который сопровождает клиентов, приобретающих сим-карты СберМобайла на маркетплейсах. Благодаря этому мы можем оперативно выявлять проблемные обращения и поддерживать высокий уровень клиентского сервиса», — отмечает директор по продажам СберМобайла <strong>Екатерина Петропавловская</strong>. </p> <p>«Прежде чем вывести решение на рынок, мы оценили работу ИИ-супервайзера, задействовав его в нашей клиентской службе и добились 100% решения всех клиентских запросов. Трудно представить, сколько сотрудников потребовалось бы для ручной обработки такого объема задач. Новое ИТ-решение позволило нам повысить выполнение SLA на 28%, — отмечает <strong>Виктор Сизов</strong>, сооснователь компании „Цифровая логистика“. — Внедрение ИИ-супервайзера в СберМобайле позволит аутсорсинговому контактному центру, прежде всего, автоматизировать всю рутинную работу, которая ранее занимала огромное количество времени и сил, а менеджеры смогут уделять больше времени действительно сложным задачам».</p> Аутсорсинговый контактный центр мобильного виртуального оператора СберМобайла внедрил в работу ИИ-супервайзера Fedot.ai, разработанного компанией … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196670 Tue, 23 Jun 2026 13:29:52 +0300 <p>Аналитики сети сервисных офисов SOK выяснили*, что 33% офисных сотрудников задерживаются за задачами несколько раз в неделю, 22% — несколько раз в месяц и лишь 12% практически каждый день. Чаще всего они тратят до часа нерабочего времени (66%), 21% — от 1 до 2 часов, 13% — 2 часа и более. </p> <p>Лишь 19% считают задержки в офисе своим осознанным выбором и делают это по собственному желанию. Каждый третий отмечает, что остается в офисе тогда, когда ему это выгодно, а 44% вынуждены находиться допоздна из-за накопившихся задач или поручений руководителя. </p> <p>В большинстве случаев** причиной задержки является повышенный объем работы (33%), срочные проекты или дедлайны (28%), а также желание пропустить большие очереди и загруженность общественного транспорта (25%). Неспособность закончить дела вовремя становится причиной задержек у каждого пятого опрошенного. Реже всего россияне задерживаются в офисе из-за общения с коллегами — такой вариант ответа был выбран в каждом восьмом случае.</p> <p>Каждый четвертый опрошенный уверен, что в офисе ему проще сосредоточиться, чем дома. Удаленную занятость считают более продуктивной лишь 14% респондентов. Еще треть заявили, что эффективность и концентрация скорее зависят от задачи, а 21% одинаково относятся к работе дома и в офисе. Чаще всего** в офисе респондентов привлекают более удобные рабочие места (29%), наличие переговорных комнат (27%), а также имеющиеся кафе и зоны отдыха рядом (25%). В топ причин также входит возможность быстро обсудить рабочие вопросы с коллегами без необходимости создавать онлайн-звонок. </p> <p>Интересно, что женщины в среднем на 5 п.п. чаще задерживаются в офисе, чем мужчины. Однако вторые на 10 п.п. чаще считают задержки в офисе удобными (25% против 35%).</p> <p><em>*Исследование проведено методом онлайн-анкетирования среди 1266 офисных работников (линейных сотрудников и руководителей) из 16 крупных городов России с населением свыше 1 млн чел.</em></p> <p><em>** Вопрос предполагал множественный выбор</em></p> Аналитики сети сервисных офисов SOK выяснили*, что 33% офисных сотрудников задерживаются за задачами несколько раз в неделю, 22% — несколько раз в … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196668 Tue, 23 Jun 2026 12:38:00 +0300 <p>Компания «Код Безопасности» опубликовала ежегодный аналитический отчет «Пульс», посвященный состоянию и динамике рынка кибербезопасности в РФ. Исследование охватывает ключевые сегменты: сетевую защиту, защиту конечных точек, DLP, SOC, средства управления доступом, а также рынки ОС и виртуализации.</p> <p>Аналитики «Кода Безопасности» отмечают, что после всплеска в 2022 и 2023 годах, когда рост российского ИБ-рынка составил 56% и 35% соответственно, наблюдается стабилизация спроса. В 2025 году прирост составил всего 17%, достигнув объема в 211 млрд руб.</p> <p>Самым крупным сегментом остается направление сетевой безопасности, которое занимает 23%. В прошедшем году объем этой части рынка достиг 48 млрд руб (+17%), при этом темпы роста замедлились: в <nobr>2024-м</nobr> сегмент увеличился на 10 млрд, в <nobr>2025-м —</nobr> лишь на 7 млрд. Также стагнация роста наблюдается в сегменте российских операционных систем и средств виртуализации. Первый вырос всего на 4%, второй — на 5%, оба направления достигли объема в 13 млрд руб.</p> <p>Стабильностью отличается направление DLP: объем достиг 17 млрд руб. (+26%). Согласно прогнозам аналитиков «Кода Безопасности», к 2030 году сегмент может вырасти до <nobr>35-42 млрд.</nobr> Главные факторы популярности DPL-решений — регуляторные нововведения и повышение ценности данных. </p> <p>В исследовании отмечается, что ИБ-рынок РФ переходит к более зрелой и конкурентной фазе, где заказчики делают выборочные инвестиции, а регуляторика перестает быть единственным драйвером. Так, общая доля топ-10 вендоров ИБ снизилась на 5% — второй год подряд. При этом сегмент кибербезопасности остается одним из главных в ИТ-отрасли России и показывает опережающие темпы роста по сравнению с другими технологическими направлениями.</p> <p>«Отчет „Пульс 2025“ отражает реальную картину российской отрасли кибербезопасности: рынок насыщается, регуляторный импульс ослабевает, на первый план выходит экономическая эффективность и качество продуктов. Аналитики „Кода Безопасности“ фиксируют перераспределение долей как естественный процесс перехода к зрелой конкуренции», — отметил руководитель отдела по продвижению продуктов «Кода Безопасности» <strong>Павел Коростелев</strong>.</p> Компания «Код Безопасности» опубликовала ежегодный аналитический отчет «Пульс», посвященный состоянию и динамике рынка кибербезопасности в РФ … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196667 Tue, 23 Jun 2026 12:33:11 +0300 <p>Аудиторско-консалтинговая фирма Kept совместно с российским ИТ-разработчиком инфраструктурных решений Deckhouse завершила миграцию платформы ИИ-агентов KeptStore на Deckhouse Kubernetes Platform (DKP).</p> <p>Новая архитектура на базе DKP позволяет сократить время развертывания новых клиентских проектов до трех минут за счет автоматизации горизонтального и вертикального масштабирования, нативной совместимости с микросервисной архитектурой и оптимизации использования дорогостоящих GPU-ресурсов.</p> <p>«Раньше каждый проект требовал „прокладывать дорогу“ вручную. Теперь мы создали „платную трассу“ для наших сервисов, где „автомобили“ — контейнеры с агентами — едут по готовому, безопасному и масштабируемому маршруту. Это дает нам и клиентам скорость, предсказуемость и экономию», — отметил <strong>Роман Малюга</strong>, партнер Kept.</p> <p>«ИИ-агенты сегодня становятся полноценными „цифровыми сотрудниками“, но их работа требует стабильной защищенной среды и мгновенного доступа к ресурсам. Перенос на Deckhouse Kubernetes Platform превратил инфраструктуру KeptStore из ограничивающего фактора в гибкий актив: теперь мощности GPU перераспределяются в реальном времени под текущие задачи. Мы автоматизировали всю рутину эксплуатации: от развертывания приложений до мониторинга состояний. Это позволит команде Kept не тратить время на администрирование слоев инфраструктуры, а фокусироваться на развитии логики самих ИИ-агентов», — прокомментировал <strong>Александр Подмосковный</strong>, директор продуктового направления ML/AI Deckhouse. </p> Аудиторско-консалтинговая фирма Kept совместно с российским ИТ-разработчиком инфраструктурных решений Deckhouse завершила миграцию платформы … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196666 Tue, 23 Jun 2026 12:27:34 +0300 <p> «Первый Бит» определил актуальные факторы выбора облачной инфраструктуры для систем 1С, основные боли аудитории и потенциальные точки роста для поставщиков облаков.</p> <p>Около 90% представителей бизнеса назвали бесперебойность работы главным фактором в выборе облачного поставщика. При этом технические характеристики инфраструктуры стали значимым критерием менее чем для 10% опрошенных.</p> <p>Всего в опросе приняли участие представители 15 компаний из сфер бухгалтерского аутсорсинга, торговли, логистики, производства и услуг совокупной численностью более 500 человек.</p> <p>Результаты опроса показывают, что большинство компаний сегодня относится к облаку не как к технологическому инструменту, а как к сервисной услуге. Поэтому основными критериями выбора становится стабильность работы, бесперебойный доступ к системе, быстрое реагирование службы поддержки и снижение операционных рисков.</p> <p>Сильнее всего эти тенденции отразились на бухгалтерском сегменте: «Практически все представители бухгалтерских компаний и аутсорсинговых служб отмечали, что для них критически важны доступность системы в отчетные периоды, сохранность данных и возможность удаленной работы сотрудников», — объяснила Product Marketing Manager сервиса «БИТ.CLOUD» компании «Первый Бит» <strong>Дарья Назимова</strong>.</p> <p>Более половины компаний переносят ИТ-инфраструктуру в облако не из-за технических ограничений, а в связи с ростом бизнеса. Переход на облачную модель респонденты объясняют увеличением числа сотрудников, развитием филиальной сети, запуском новых направлений и ростом объема данных.</p> <p>Удовлетворенность клиентов облачным провайдером чаще всего зависит от качества сопровождения. Порядка 80% назвали скорость реакции специалистов и качество поддержки одним из ключевых факторов для продолжения сотрудничества с поставщиком услуг.</p> <p>Среди основных рисков, которые беспокоят компании, лидируют потеря данных, простои и зависимость от отдельных специалистов. Так, 90% участников исследования говорили о рисках остановки бизнес-процессов значительно чаще, чем о стоимости используемых решений.</p> <p>Участники опроса отметили, что рынок облачных сервисов постепенно переходит от конкуренции инфраструктур к конкуренции сервисных моделей. Для бизнеса становится важнее не то, где расположен сервер, а то, насколько предсказуемо работают критически важные процессы, и кто несет ответственность за результат.</p> <p>«Самым неожиданным выводом исследования стало то, что клиенты практически не говорят про облако как технологию. Большинство интервью были посвящены вопросам стабильности работы, отчётности, доступности данных и снижению рисков. Сегодня компании покупают не серверы и вычислительные мощности, а уверенность в том, что бизнес-процессы не остановятся в самый неподходящий момент», — комментирует Дарья Назимова.</p> <p>Исследование также подтвердило высокий потенциал развития поставщиками действующей клиентской базы. Половина участников опроса рассказывали о стоящих перед ними задачах в области резервного копирования, информационной безопасности, интеграций и автоматизации процессов, однако не связывали их решение с текущим поставщиком облачных услуг.</p> <p>Результаты опроса показывают, что рынок облачных сервисов для 1С постепенно смещается от конкуренции технологий к конкуренции сервисных моделей. Компании всё реже выбирают поставщика по характеристикам инфраструктуры и всё чаще оценивают его способность обеспечивать стабильную работу бизнеса.</p> <p>Сегодня ключевыми факторами становятся качество поддержки, ответственность за результат, предсказуемость затрат и снижение рисков простоев. Именно эти критерии всё чаще определяют выбор клиентов на рынке облачных сервисов.</p> «Первый Бит» определил актуальные факторы выбора облачной инфраструктуры для систем 1С, основные боли аудитории и потенциальные точки роста для … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196664 Tue, 23 Jun 2026 12:22:08 +0300 <p>Правительство доработало документ с учетом предложений от бизнеса. Законопроект становится отправной точкой для регулирования и развития отечественных ИИ-технологий.</p> <p>Законопроект вводит в российское законодательство базовые понятия: искусственный интеллект, большие фундаментальные модели. </p> <p>Основной акцент — на поддержке развития российских ИИ-моделей. </p> <p>Разработчики отечественных ИИ-моделей получают право на предоставление мер поддержки. </p> <p>Планируется, что в ближайшее время законопроект будет рассмотрен на заседании Правительства и внесен в Государственную Думу. </p> Правительство доработало документ с учетом предложений от бизнеса. Законопроект становится отправной точкой для регулирования и развития … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196663 Tue, 23 Jun 2026 12:19:08 +0300 <p>Yandex B2B Tech и Кибердом представили результаты совместного исследования российского рынка SIEM‑решений. 80% крупных компаний используют системы мониторинга безопасности, однако после внедрения не у всех получается эксплуатировать их эффективно. Зачастую в SIEM-системах не хватает места для хранения собираемых данных. Это снижает качество расследований инцидентов безопасности.</p> <p>По данным исследования, около 60% компаний вынуждены сокращать объём собираемых событий безопасности и хранить их не более <nobr>6-12 месяцев.</nobr> Причина в том, что локальные (on‑premises) SIEM‑решения требуют значительных ресурсных и финансовых затрат, что ограничивает возможности масштабирования этих систем и снижает экономическую эффективность в долгосрочной перспективе. При этом отсутствие ретроспективных данных напрямую влияет на качество расследований, особенно в случае атак с длительным жизненным циклом. </p> <p>Ограничение хранения данных — не единственная проблема при использовании SIEM-систем. 43% компаний сталкиваются с большим количеством ложных срабатываний инструмента — это повышает нагрузку на аналитиков и отнимает время от работы с реальными угрозами. Ещё 33% отмечают высокую совокупную стоимость владения решениями: это сдерживает масштабирование сбора данных и развитие новых сценариев мониторинга. И треть компаний указали среди барьеров использования SIEM нехватку квалифицированных специалистов для ручной настройки правил и расследований, что осложняет своевременное реагирование на инциденты.</p> <p> «Сегодня обеспечение кибербезопасности — обязательное условие устойчивости бизнеса. Архитектура безопасности усложняется: появляется много новых решений и вместе с ними — новых угроз. Мы регулярно проводим встречи для руководителей центров мониторинга информационной безопасности (SOC) и аккумулируем отраслевую экспертизу через исследования рынка. Результаты исследования Кибердома и Yandex B2B Tech показали, что российский рынок SIEM переходит от модели сбора событий к управляемой аналитике безопасности. Становятся востребованными решения, снижающие операционную нагрузку: с минимальной ручной настройкой, возможностью быстрого масштабирования и встроенными инструментами для ускорения расследований», — комментирует<strong> Ольга Орденова</strong>, руководитель бизнес‑клуба Кибердома.</p> <p>«Одно из наиболее важных наблюдений исследования — компании вынуждены ограничивать объём данных в SIEM для ретроспективного анализа. Если учесть, что 60% организаций ограничивают сбор событий, не хранят логи более полугода, а остальные — не дольше года, то возникает противоречие. Чем сложнее атаки и длиннее их жизненный цикл, тем ценнее исторический контекст — но именно его чаще всего оптимизируют из‑за стоимости хранения и обработки. В качестве решения мы видим высокий потенциал у SaaS‑модели SIEM-решений, интеграции с Data Lake, встроенную автоматизацию и AI‑инструменты. Всё это не заменит аналитика, а поможет ему в разы быстрее разобраться в инциденте, проверить гипотезу и принять корректное решение», — прокомментировал <strong>Евгений Сидоров</strong>, директор по информационной безопасности Yandex Cloud.</p> <p>Исследование основано на опросе 223 компаний из различных отраслей — от финансового сектора и телекоммуникаций до промышленности и ритейла. Анализ данных показал, что рынок движется к новой модели SIEM — как платформы управляемой аналитики безопасности. Главными критериями выбора инструмента становятся легкость масштабирования под растущие объёмы данных и снижение общих затрат на использования решения. Автоматизация и вспомогательные ИИ-инструменты здесь играют роль катализатора: они ускоряют расследования и фильтруют «шум», позволяя командам SOC работать эффективнее без расширения команды.</p> Yandex B2B Tech и Кибердом представили результаты совместного исследования российского рынка SIEM‑решений. 80% крупных компаний используют системы … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196662 Tue, 23 Jun 2026 11:51:23 +0300 <p>Strategy Partners <a href="https://strategy.ru/research/research/strategy-partners-podtverzdaet-prognoz-rosta-rynka-korporativnogo-po-v-srednem-na-24-v-god-do-2031-goda/">представила</a> обновленный анализ российского рынка ИТ и корпоративного программного обеспечения (ПО). Аналитики подтверждают прогноз CAGR корпоративного ПО на уровне 24% до 2031 года — в два раза выше ожидаемой динамики ИТ-рынка в целом. К 2031 году рынок корпоративного ПО в России может достичь 831 млрд рублей за счет роста зрелости российских решений и сохраняющегося высокого спроса.</p> <p>Российский рынок ИТ в 2025 году рос с устойчивым темпом 13% и составил 4,0 трлн рублей. Фактическая динамика превысила базовый сценарий предыдущего выпуска исследования (декабрь 2025 года), который предполагал рост на 9% за год. В 2026 году рынок вошел в фазу повышения зрелости продуктов и консолидации. До 2031 года он будет расти с темпами <nobr>8–12%</nobr> в год и в базовом сценарии достигнет 8,1 трлн рублей.</p> <p>Российский рынок корпоративного ПО продолжает расти темпами, опережающими рынок ИТ. В 2025 году он достиг 231 млрд рублей, увеличившись на 20%, и почти удвоился относительно 2022 года. В 2026 году рынок может вырасти еще на 20% — до 277 млрд рублей, а к 2031 году — до 831 млрд рублей (в 3,6 раза относительно 2025 года).</p> <p>Основные драйверы роста рынка:</p> <ul> <li>рост зрелости российских решений и переход к экосистемам: заказчики выбирают комплексные платформы вместо набора разрозненных продуктов;</li> <li>высокая стоимость «железа» и капитала стимулирует переход к публичным облакам, OPEX-моделям и подпискам;</li> <li>отложенный спрос на замену иностранных неподдерживаемых решений, в частности в сегменте «корпоративная связь и продуктивность».</li> </ul> <p>Лидерство по темпам роста — как и в предыдущих выпусках исследования — сохраняют ПО для частных облаков (CAGR <nobr>25–31:</nobr> 29%) и HR-Tech (CAGR <nobr>25–31:</nobr> 31%) за счет активной цифровизации бизнеса, импортозамещения и растущего спроса на ИИ-интегрированные решения. Сегмент ПО для частных облаков будет поддерживаться новой волной спроса на виртуализацию в 2028 году на фоне обновления серверного оборудования и регуляторных сроков замещения иностранного ПО. HR-Tech будет расти за счет спроса со стороны отраслей с массовым персоналом и понятного экономического эффекта от цифровизации HR-процессов. Данные сегменты вырастут в объеме в 5 раз к 2031 году относительно 2025 года.</p> <p>Публичные облачные сервисы будут расти со среднегодовым темпом в 25%, что соответствует ранее данным прогнозам, и к 2031 году их объем может увеличиться почти в 4 раза относительно 2025 года. Рост цен на аппаратное обеспечение ограничивает CAPEX-закупки и стимулирует переход заказчиков в публичные облака. Дополнительно спрос поддерживает развитие инфраструктуры для ИИ-моделей. Прогноз предыдущего выпуска исследования о полном замещении иностранных альтернатив в <nobr>2025–2026</nobr> годах реализуется: сегмент уже на 99% представлен российскими игроками.</p> <p>Сегмент корпоративной связи и продуктивности будет в среднем расти на 22% в <nobr>2025–2031 годах,</nobr> что соответствует прогнозной динамике предыдущих выпусков исследования. Сегмент сохраняет высокий потенциал для импортозамещения. Корпоративная почта остается базовым элементом сегмента, при этом всё чаще становится частью интегрированных платформ, объединяющих коммуникации, документы, файлохранилища и управление задачами. Дополнительным драйвером роста станет отказ бизнеса от иностранных решений без полноценной поддержки: к <nobr>2027–2028</nobr> годам риски информационной безопасности могут ускорить переход на отечественные платформы формата on-cloud и on-premise со встроенной защитой и ИИ-функциями.</p> <p>Сегмент управления данными также будет демонстрировать активный среднегодовой рост. Прогноз предыдущих выпусков исследования повышен до CAGR 16%, сегмент удвоится в объеме к 2031 году относительно <nobr>2025-го.</nobr> Темп роста отечественных вендоров составит 20%. Активно развиваются дата-платформы, предлагающие заказчикам инструменты подготовки, хранения, обработки, интеграции и управления данными, а также ИИ-инструменты для работы с ними.</p> <p>Сегмент налогового мониторинга покажет рост с CAGR 21% до 2031 года, что подтверждает корректность ранее данных оценок. Рынок имеет большой потенциал за счет увеличения числа участников налогового мониторинга. Доля проникновения витрин данных — то есть доля участников налогового мониторинга, использующих специальные системы для раскрытия отчетности ФНС, — вырастет с 81% в 2025 году до 89% в 2031 году в значительной степени за счет сегмента B2B SMB.</p> <blockquote> <h3>Ключевые выводы:</h3> <ul> <li>231 млрд руб. — объем рынка корпоративного ПО в 2025 году (+20% относительно 2024 года);</li> <li>277 млрд руб. — прогноз по рынку корпоративного ПО на 2026 год (+20%);</li> <li>831 млрд руб. — ожидаемый объем рынка корпоративного ПО к 2031 году (CAGR 24%);</li> <li>4,0 трлн руб. — объем ИТ-рынка в 2025 году;</li> <li>8,1 трлн руб. — ожидаемый объем ИТ-рынка к 2031 году;</li> <li>частные облака и HR-Tech — CAGR 29 и 31% (рост в 5 раз к 2031 году);</li> <li>публичные облака — CAGR 25% (рост почти в 4 раза к 2031 году);</li> <li>корпоративная связь и продуктивность — CAGR 22%;</li> <li>управление данными — CAGR 16% (рост в 2 раза к 2031 году);</li> <li>налоговый мониторинг — CAGR 21% (проникновение витрин данных вырастет с 81 до 89% к 2031 году).</li> </ul> </blockquote> <p>«Рынок корпоративного ПО в России растет за счет повышения зрелости отечественных решений и активного курса на импортозамещение. Мы сохраняем прогноз среднегодового роста рынка на уровне 24% в <nobr>2025–2031 годах.</nobr> В то же время бюджетные ограничения заказчиков, высокая ключевая ставка и долговая нагрузка замедляют крупные внедрения и переносят часть спроса на <nobr>2027–2029 годы.</nobr> А сохранение иностранных неподдерживаемых решений и развитие in-house-разработки у крупных заказчиков ограничивают часть спроса для вендоров.</p> <p>На этом фоне сохраняется тренд на переход от CAPEX к OPEX и подписочным моделям, наблюдается консолидация решений в экосистемы. Искусственный интеллект становится стандартным функционалом, а не „надстройкой“. Пока — в отдельных сегментах. При этом происходит переход к промышленной зрелости, а также растет ценовая конкуренция и снижается средний чек», — отмечает <strong>Александр Постников,</strong> партнер практики «Промышленность и технологии» Strategy Partners.</p> Strategy Partners представила обновленный анализ российского рынка ИТ и корпоративного программного обеспечения. Аналитики подтверждают прогноз … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196661 Tue, 23 Jun 2026 11:45:53 +0300 <p>Компания «Диасофт» завершила проект по автоматизации бизнес-процессов оператора информационной системы (ОИС) Ozon Банка. Для этой цели в банке были развернуты решения «Блокчейн» (Digital Q.Blockchain) и «Цифровые финансовые активы» (Digital Q.DFA) от «Диасофт». Со старта до прохождения аудита Банка России прошло всего 4 месяца.</p> <p>Целью Ozon Банка был запуск собственной платформы для эмиссии, учета и обращения ЦФА, а также получение статуса оператора информационной системы от Банка России.</p> <p>«Мы адаптировали Digital Q.Blockchain и Digital Q.DFA под бизнес Ozon Банка и выполнили задачу в рекордные сроки. Такому результату способствовало сочетание глубокой экспертизы в работе на финансовых рынках специалистов компании „Диасофт“ с возможностью гибкой настройки наших импортонезависимых решений», — прокомментировал <strong>Алексей Курочкин</strong>, руководитель продуктового направления «Цифровые финансовые активы» в «Диасофт».</p> <p><strong>Максим Хрусталев</strong>, руководитель по развитию ЦФА Ozon Банка, подчеркнул стратегическую значимость проекта: «Участие в этом проекте подтвердило нашу гипотезу: скорость вывода продукта на рынок и внедрение инноваций совместимы даже в такой высокорегулируемой сфере, как ЦФА».</p> <p>По итогам проверки Банк России включил Ozon Банк в реестр операторов информационных систем и зафиксировал успешное завершение проекта.</p> Компания «Диасофт» завершила проект по автоматизации бизнес-процессов оператора информационной системы (ОИС) Ozon Банка. Для этой цели в банке были … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196660 Tue, 23 Jun 2026 11:40:12 +0300 <p>«Софтлайн Решения» и ГК «Аквариус» подписали соглашение о сотрудничестве. Стороны будут совместно развивать проекты, направленные на обеспечение технологической независимости и цифровизацию государственных организаций, промышленных предприятий и коммерческих структур.</p> <p>В рамках партнерства «Софтлайн Решения» и ГК «Аквариус» планируют адаптировать совместные продукты под конкретные отраслевые задачи и объединять компетенции для обеспечения потребностей государственных и корпоративных заказчиков. Сотрудничество предполагает поставку программно-аппаратных комплексов, построение комплексных инфраструктурных решений на оборудовании Aquarius, а также внедрение и техподдержку со стороны компании «Софтлайн Решения».</p> <p>«Сотрудничество с ГК „Аквариус“ направлено на решение наиболее актуальных задач, которые стоят перед российскими предприятиями и госсектором. Речь идет о безопасной цифровой трансформации и технологической независимости: соответствующие проекты компания „Софтлайн Решения“ реализует по всей стране. Объединяя нашу экспертизу с компетенциями партнера, мы комплексно закроем потребности заказчиков в части оборудования и ПО, в том числе на объектах с самыми строгими требованиями к защите критической информационной инфраструктуры», — отметил<strong> Александр Минин</strong>, генеральный директор компании «Софтлайн Решения» (ГК Softline).</p> <p>«Совместная работа с „Софтлайн Решениями“ нацелена на предоставление заказчикам предварительно отлаженных ИТ-систем. За счет совместного тестирования совместимости оборудования „Аквариуса“ и ПО партнера клиенты смогут сократить сроки внедрения и избежать типичных интеграционных проблем», — прокомментировал <strong>Аркадий Соколов</strong>, член Правления, коммерческий директор ГК «Аквариус».</p> «Софтлайн Решения» и ГК «Аквариус» подписали соглашение о сотрудничестве. Стороны будут совместно развивать проекты, направленные на обеспечение … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196659 Tue, 23 Jun 2026 11:32:34 +0300 <ul> <li> 54% россиян работают не по профессии мечты — более половины опрошенных признались, что детские грёзы не совпали с реальной карьерой.</li> <li> Творчество уступило место прагматике — 20% мечтали о сцене и славе, но столько же в итоге выбрали производство и инженерию из-за стабильности и заработка.</li> <li> Деньги и случай определяют карьеру чаще, чем призвание — по 20% респондентов назвали главными факторами выбора профессии финансовые мотивы и удачное стечение обстоятельств.</li> <li> Каждый четвёртый хотел бы всё изменить — 25% опрошенных признались, что выбрали бы другой путь, если бы могли вернуться назад.</li> </ul> <p>Июнь традиционно становится временем важных решений. Пока одни школьники сдают экзамены, другие — уже вчерашние выпускники — мучительно выбирают между факультетами. В этот момент детские мечты о космосе, сцене или собственном бизнесе впервые сталкиваются с реальностью проходных баллов и родительских ожиданий. Аналитики финтех-компании ЮMoney изучили этот вопрос, опросив более 1800 пользователей сервиса. Результаты позволяют увидеть, как трансформируются профессиональные устремления россиян на пути от школьной скамьи к рабочему месту.</p> <h3>Мечты: сцена, технологии, своё дело</h3> <p>Если раньше советские дети массово грезили о космосе и полярных экспедициях, то современные данные демонстрируют смещение приоритетов в сторону творческой самореализации и предпринимательства.</p> <p>Каждый пятый опрошенный (20%) в детстве видел себя на сцене — артистом, музыкантом или актёром. Это самая популярная детская мечта среди респондентов. На втором месте — технические профессии: 12% хотели стать программистами, инженерами или изобретателями. Замыкает тройку лидеров предпринимательство — 11% мечтали о собственном деле.</p> <p>Классические «героические» профессии оказались менее популярны, чем принято считать. О карьере врача, космонавта или спортсмена грезили по 8% </p> <p>опрошенных. Стать пожарным, спасателем или полицейским хотели 7%. Художниками и дизайнерами себя представляли 5%, столько же мечтали о романтике дальних странствий — профессиях геолога или моряка. Лишь 3% в детстве хотели стать блогерами, журналистами или телеведущими.</p> <h3>Реальность: производство, продажи, поиск себя</h3> <p>Интересно, что распределение реальных профессий существенно отличается от карты детских мечтаний. Данные опроса показывают характерный разрыв между романтическими устремлениями и прагматичным выбором.</p> <p>Сегодня 20% опрошенных заняты на производстве, стройке и в инженерии — это самая массовая сфера трудоустройства. По 11% работают в продажах, маркетинге, медиа и PR, ещё столько же ушли в предпринимательство и самозанятость. Цифровыми продуктами и IT занимаются 10% респондентов.</p> <p>При этом творческие профессии, о которых мечтал каждый пятый, в реальности выбрали только 6%. В силовых структурах и на госслужбе работают 5%, в финансах, бухгалтерии и банковской сфере — 2%, столько же — в образовании и медицине. Часть опрошенных отметила, что пока находится в поиске себя или продолжает учиться.</p> <p>Более половины участников исследования (54%) признали: их нынешняя работа не имеет ничего общего с детскими мечтами. Это показывает, насколько сильно жизненные обстоятельства корректируют первоначальные планы.</p> <p>Частичное совпадение отметили 20% — они работают в смежной сфере или занимаются чем-то похожим на то, о чём когда-то грезили. Ещё 14% сообщили, что всё ещё движутся к профессии мечты. И только у 12% опрошенных детские планы реализовались полностью.</p> <h3>Что повлияло на выбор</h3> <p>Данные опроса позволяют понять, какие факторы на практике определяют профессиональный путь. Романтика и вдохновение уступают место расчёту и обстоятельствам.</p> <p>Прагматичные мотивы — деньги и стабильность — назвали решающими 20% респондентов. Столько же (20%) признались, что профессию определил случай: удачная возможность, неожиданное предложение, стечение обстоятельств. Интерес и хобби стали отправной точкой для 17%.</p> <p>Влияние семьи и окружения отметили 15% опрошенных. Выбор университета определил карьеру для 6%, а возможность переезда — для 5%. Примечательно, что вдохновляющий пример — история успеха кумира или знакомого — мотивировал лишь 4% участников. Анализ рынка и востребованности профессии учитывали только 3%.</p> <p>«Опрос показал интересную закономерность: детские мечты редко становятся профессией, но часто определяют ценности. Те, кто грезил о сцене, сегодня нередко работают в маркетинге или PR — сферах, где тоже важны креативность и умение увлекать аудиторию. Мечта трансформируется, но не исчезает полностью», — говорит руководитель направления карточных продуктов ЮMoney <strong>Наталья Ражева</strong>.</p> <h3>Назад в будущее</h3> <p>Ретроспективный взгляд на собственный путь оказался неоднозначным. Каждый четвёртый (25%) хотел бы изменить профессию, если бы мог отмотать время назад. При этом 21% полностью доволен тем, как сложилась карьера, а у 10% всё получилось даже лучше, чем мечталось в детстве.</p> <p>13% респондентов сожалеют не о выборе профессии, а об отсутствии проекта «для души» — хобби или дела, которое приносило бы удовольствие независимо от заработка. Почти треть опрошенных (31%) пока не определились, хотели бы они что-то изменить или нет.</p> <p>Участникам исследования предложили сформулировать послание себе в детство. Ответы распределились на несколько характерных групп.</p> <p>40% дали советы, связанные с обучением и развитием: «учиться», «не останавливаться», «быть открытым новому», «верить в себя». Около 20% сформулировали конкретные рекомендации: «поступить в другой университет», «начать изучать программирование раньше», «выбрать техническую специальность».</p> <p>Ещё 20% предпочли эмоциональные напутствия: «улыбнись», «танцуй, пока молодой», «не бойся ошибаться». Остальные посчитали, что давать советы бессмысленно — ребёнок всё равно разберётся сам.</p> <p><em>Опрос проводился в июне 2026 года среди более 1800 пользователей ЮMoney. Среди участников 70% мужчин и 30% женщин. Географическое распределение: 32% проживают в Центральном федеральном округе, 18% — в Северо-Западном, по 11% — в Южном и Сибирском федеральных округах. По форме занятости: 61% работает по найму, по 10% составляют фрилансеры и предприниматели, остальные — учащиеся школ, вузов и училищ.</em></p> <p><em>Возрастной профиль: большинство респондентов (54%) — миллениалы <nobr>(1981–1996</nobr> годов рождения), 27% — представители поколения X <nobr>(1965–1980),</nobr> 11% — зумеры <nobr>(1997–2010).</nobr></em></p> ... детские мечты о космосе, сцене или собственном бизнесе впервые сталкиваются с реальностью проходных баллов и родительских ожиданий. Аналитики … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196657 Tue, 23 Jun 2026 11:27:35 +0300 <p>«Завод высотных конструкций» в Гатчинском округе Ленинградской области автоматизировал производство стремянок, лестниц, трансформеров, вышек-тур и другого высотного оборудования.</p> <p>Общие инвестиции в модернизацию производства составили 316 млн рублей. Из них 252 млн рублей предоставил федеральный Фонд развития промышленности (ФРП) в виде льготного займа по программе «Производительность труда».</p> <p>Благодаря займу ФРП (координируется ВЭБ.РФ по поручению Минпромторга России) предприятие оснастило производство современным оборудованием: роботизированной штамповочной линией, включающей в себя прессовый комплекс с интегрированными роботами, механическим прессом с усилием 400 тонн, установкой для гибки металла с ЧПУ, станками для лазерной резки труб с автоматической подачей профиля и станком для лазерной резки листового металла.</p> <p>В результате автоматизации производства компания нарастила выпуск на 11%, достигнув 770 тыс. единиц высотного оборудования под брендом «Новая Высота» ежегодно. Завод планирует довести свою долю в соответствующем сегменте отечественного рынка до 30%.</p> <p>«С привлечением средств федерального Фонда развития промышленности мы менее чем за год провели серьезную автоматизацию и роботизацию производства. Это дало возможность снизить до минимума ручной труд, повысить качество продукции и производительность труда. Так, внедрение автоматического оборудования для лазерной резки позволило увеличить мощности заготовительного участка», — рассказал директор по развитию ООО «Завод высотных конструкций» <strong>Дмитрий Антонов</strong>.</p> <p>Готовая продукция поступает в крупные строительные сети, такие как «Лемана Про», «Петрович», «Максидом», «Бауцентр», маркетплейсы «Все Инструменты.ру», Ozon, Wildberries и другие. Кроме того, выпускаемые изделия идут на экспорт — в Армению, Беларусь, Грузию, Казахстан, Киргизию и Узбекистан.</p> <p>Уровень локализации производства достиг 100%, при изготовлении высотного оборудования используются отечественные материалы и сырье.</p> <p>Ранее «Завод высотных конструкций» с привлечением других займов ФРП нарастил производство алюминиевых лестниц и стремянок, а также наладил выпуск профессиональных вышек-тур высотой до 14 метров. Сумма инвестиций составила 260 млн рублей, из которых 83,3 млн рублей предоставил федеральный ФРП и 35,7 млн рублей Фонд поддержки предпринимательства Ленинградской области.</p> «Завод высотных конструкций» в Гатчинском округе Ленинградской области автоматизировал производство стремянок, лестниц, трансформеров, вышек-тур и … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196656 Tue, 23 Jun 2026 10:50:59 +0300 <p> Рег.облако, провайдер облачных и Bare metal решений, вводит в эксплуатацию GPU-инстансы на базе архитектуры NVIDIA Blackwell. Новейшая архитектура развернута в рамках нового региона Москва-3, который провайдер запустил на базе дата-центра Datahouse «Магистральный-1». Площадка работает как независимый инфраструктурный контур с собственным кластером OpenStack и гипервизорами, благодаря чему компании могут размещать ИТ-системы без миграции существующих мощностей.</p> <p>Спрос на GPU-инфраструктуру в Рег.облаке за год вырос в шесть раз, а количество новых клиентов увеличилось на 155%. Наиболее востребованной и массовой видеокартой в действующей линейке остается NVIDIA A4000, однако запуск Blackwell призван закрыть потребности клиентов, которым требуется больше видеопамяти и производительности. На сегодняшний день, в отраслевой структуре спроса в Рег.облаке 37% корпоративной аудитории приходится на ИТ-сектор, 18,5% — на электронную коммерцию, по 14,8% — на производство и логистику.</p> <p>«Сегодня GPU-инфраструктура становится стратегическим ресурсом не только для ИТ-компаний, но и для бизнеса из сфер ритейла, производства, логистики и финансов — отраслей, где объемы данных и требования к скорости их обработки растут экспоненциально. Запрос бизнеса трансформируется, и компаниям нужен не просто доступ к „железу“, а возможность гибко управлять вычислительными мощностями, не инвестируя в собственные дата-центры. Использование новейших графических процессоров позволит компаниям сократить время вывода продуктов на рынок и кратно снизить операционные затраты на ИИ-инициативы», — комментирует <strong>Сергей Белов</strong>, операционный директор Рег.облака.</p> Рег.облако, провайдер облачных и Bare metal решений, вводит в эксплуатацию GPU-инстансы на базе архитектуры NVIDIA Blackwell. Новейшая архитектура … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196655 Tue, 23 Jun 2026 10:44:18 +0300 <p>ИТ-компания «Легион ПРО» внедрила «СёрчИнформ Мониторинг безопасности» (СёрчИнформ SIEM) у себя и выбрала его для реализации клиентских проектов. Система позволяет обрабатывать большой поток событий в ИТ-инфраструктуре компании и оперативно реагировать на них.</p> <p>«Решение „СёрчИнформ“ легко было развернуть при подготовленной платформе. Предустановленные правила готовы к работе сразу после инсталляции — что удобно. Более того, благодаря широкому спектру возможностей „СёрчИнформ Мониторинг безопасности“ покрывает большую часть потребностей ИТ-компании: от базового мониторинга состояния систем до расследования инцидентов ИБ», — говорит технический директор ООО «Легион ПРО»<strong> Евгений Алексеев</strong>. </p> <p>«„Легион ПРО“ предлагает своим заказчикам решение, в эффективности которого убедился сам. „СёрчИнформ Мониторинг безопасности“ изначально спроектирована так, чтобы сразу встраиваться в существующие бизнес-процессы, предоставляя полный инструментарий для расследования инцидентов и защиты ИТ-инфраструктуры. При этом система легко масштабируется, включая возможность работы в составе Центра управления ИБ (SOC)», — добавляет системный аналитик «СёрчИнформ» <strong>Павел Пугач</strong>. </p> ИТ-компания «Легион ПРО» внедрила «СёрчИнформ Мониторинг безопасности» (СёрчИнформ SIEM) у себя и выбрала его для реализации клиентских проектов … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196654 Tue, 23 Jun 2026 10:39:18 +0300 <p>ПАО «М.видео» в рамках реализации стратегии развития планирует инвестировать около 9 млрд рублей в 2026 году в развитие ИТ-инфраструктуры, цифровых продуктов, искусственного интеллекта и автоматизацию ключевых бизнес-процессов, а также нового сайта и мобильного приложения с измененной технологической начинкой и обновленным дизайном. Инвестиции направлены на дальнейшую цифровую трансформацию Компании, повышение эффективности операционной деятельности и развитие клиентских сервисов.</p> <p>Генеральный директор М.Видео <strong>Владислав Бакальчук</strong> комментирует: «Технологии становятся не поддерживающей функцией, а одним из ключевых факторов конкурентоспособности бизнеса. Невозможно построить успешную платформу на старом „движке“, поэтому мы вкладываем около 9 млрд рублей в развитие ИТ-инфраструктуры, цифровых продуктов, искусственного интеллекта и автоматизацию ключевых процессов. Эти инвестиции позволят нам продолжить развитие технологической платформы, модернизацию внутренних систем, совершенствование логистической инфраструктуры и клиентских сервисов, а также ускорить вывод новых решений на рынок.</p> <p>Отдельное внимание мы уделяем развитию сайта и мобильного приложения М.Видео, которые являются важнейшими точками взаимодействия с миллионами клиентов. Мы продолжаем работать над повышением производительности, персонализацией пользовательского опыта и внедрением интеллектуальных сервисов на базе искусственного интеллекта.</p> <p>Сегодня ИИ уже помогает нам автоматизировать создание и наполнение карточек товаров, повышать качество поиска, поддерживать процессы разработки и тестирования, а также решать широкий круг внутренних задач. Мы видим значительный потенциал дальнейшего развития этих технологий и рассматриваем их как один из важных драйверов эффективности бизнеса и повышения качества клиентского опыта».</p> <p>М.Видео переходит от этапа базовой цифровизации к следующему уровню технологического развития — системной автоматизации и роботизации бизнес-процессов. За последние время М.Видео реализовала ряд масштабных проектов, включая создание собственного ИТ-контура для трансграничной торговли и интеграции с международными партнерами, развитие микросервисной архитектуры, модернизацию клиентских платформ и логистических систем, запуск новых процессов разработки и поэтапную замену критически важных монолитных решений современными распределенными системами. </p> <p>Существенная часть инвестиций будет направлена на развитие цифровых продуктов для клиентов. Компания планирует масштабное обновление сайта и мобильного приложения М.Видео, включая развитие персонализированного клиентского опыта, совершенствование поиска и рекомендаций, повышение производительности сервисов, обновление дизайна, а также внедрение новых инструментов для покупателей и партнеров маркетплейса.</p> <p>М.Видео также продолжит развитие решений на базе искусственного интеллекта. Компания уже использует технологии ИИ для автоматизации создания и наполнения карточек товаров, повышения качества поисковой выдачи, анализа данных и поддержки внутренних бизнес-процессов. В дальнейшем применение искусственного интеллекта будет расширяться как в клиентских сервисах, так и во внутренних операционных процессах.</p> <p>Отдельное внимание уделяется развитию логистической инфраструктуры и технологической платформы маркетплейса. Компания продолжает совершенствовать системы управления складской логистикой и обработкой заказов, развивать инфраструктуру модели DBS, расширять возможности для партнеров и повышать эффективность взаимодействия между всеми участниками экосистемы.</p> <p> Реализуемые изменения формируют технологический фундамент следующего этапа развития М.Видео как масштабируемой платформы, объединяющей розничную сеть, маркетплейс, логистические и сервисные решения. </p> ПАО «М.видео» в рамках реализации стратегии развития планирует инвестировать около 9 млрд рублей в 2026 году в развитие ИТ-инфраструктуры, цифровых … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196653 Tue, 23 Jun 2026 10:28:32 +0300 <p>ИТ-компания «ГИГАНТ Компьютерные системы» стала авторизованным партнёром «ДоксВижн».</p> <p>Компании начинают сотрудничество в области продаж, внедрения и технической поддержки систем электронного документооборота, электронных архивов и решений для автоматизации бизнес-процессов на платформе Docsvision.</p> <p>«Партнёрское сообщество Docsvision объединяет более 50 компаний-интеграторов из различных регионов России и нескольких стран СНГ. У каждого из наших партнёров есть свой уникальный проектный опыт и набор компетенций, в том числе отраслевых и технологических. Мы рады, что к нашему сообществу присоединяется „ГИГАНТ Компьютерные системы“ — не просто заметный игрок, входящий в топ-200 российских ИТ-компаний, но и команда с мощной экспертизой в аппаратных системах, ИТ-инфраструктуре и отечественном инфраструктурном ПО», — подчеркивает <strong>Сергей Пуцин</strong>, заместитель генерального директора компании «ДоксВижн».</p> <p>«Сотрудничество с „ДоксВижн“ открывает новые перспективы в развитии нашего направления по автоматизации бизнес-процессов. Нашим заказчикам нужен комплексный подход к решению возникающих перед ними задач: не только вычислительные мощности и системы хранения, но и зрелые корпоративные информационные системы и современные инструменты автоматизации процессов. Внедрение Docsvision становится особенно актуальным при переходе на отечественные СЭД и КЭДО. Объединив нашу экспертизу в построении ИТ-ландшафта с технологиями Docsvision, мы сможем предлагать рынку действительно законченные решения — от сервера до интерфейса конечного пользователя», — отмечает <strong>Андрей Каплин</strong>, руководитель направления инфраструктурного ПО компании «ГИГАНТ Компьютерные системы».</p> ИТ-компания «ГИГАНТ Компьютерные системы» стала авторизованным партнёром «ДоксВижн». message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196652 Tue, 23 Jun 2026 10:21:56 +0300 <p><em>Нейросети в первую очередь ассоциируются с молодежью, но заметная часть аудитории не видит в этом непреодолимого конфликта</em></p> <p>В 2026 году тема искусственного интеллекта все чаще обсуждается не только как технологический, но и как социальный сюжет: кто быстрее осваивает новые инструменты, у кого учиться работе с нейросетями и может ли ИИ стать точкой соприкосновения между поколениями. Медиахолдинг Rambler&Co в преддверии Дня молодежи спросил у интернет-пользователей, кто в их окружении быстрее учится работе с новыми инструментами.</p> <p>По мнению 26% участников опроса, чаще всего к чат-ботам, генераторам текста, изображений и голосовым ассистентам обращаются зумеры до 24 лет. Еще 19% считают, что больше разбираются в этой сфере молодые люди <nobr>25–35 лет.</nobr> При этом старшее поколение 50+ лет набрало столько же — 19%. Пользователей среднего возраста <nobr>(35–50 лет)</nobr> знатоками нейросетей считают 15%. Еще 21% отмечают, что в их окружении к помощи ИИ-инструментов прибегают примерно все в равной степени. </p> <p>Разницу в скорости освоения технологий пользователи, в основном, воспринимают спокойно. Половина (50%) опрошенных считают естественным, что молодые быстрее привыкают ко всему новому. Еще 35% почти не замечают серьезного разрыва, потому что все уже более‑менее подтянули знания. Лишь 7% признают, что в быту или работе отставание заметно, а 8% подчеркивают, что главное здесь — возможность обмениваться опытом. </p> <p>Если же необходимость специально учиться работе с ИИ все-таки возникнет, 38% опрошенных россиян ответили, что скорее будут учиться у более молодых коллег, друзей или родственников. Еще 35% заявили, что им и так хватает информации и с нейросетями они уже «на ты». 18% выбрали более формальный путь — курсы, обучающие материалы, медиа и инструкции. У ровесников на работе или на учебе готовы перенимать опыт 3%, а у более старших коллег или профильных специалистов — 6%. </p> <p>Отношение к собственному возможному отставанию у аудитории довольно ровное. 35% считают, что с возрастом естественно не принимать новые технологии, и это не вызывает у них беспокойства. Еще 25% уверены, что при нынешней доступности информации серьезно «выпасть» из технологической повестки уже сложно. 19% даже убеждены, что с возрастом будут понимать ее только лучше. 15% говорят, что основная проблема здесь скорее в нехватке времени, а не в способностях и возрасте, и лишь 6% стараются заранее окружать себя людьми, которые не теряют интерес к новому. </p> <p>При всей готовности к взаимному обучению почти две трети (61%) не называют искусственный интеллект как первый способ наладить диалог между возрастами, для этого все-таки есть человеческий фактор и непосредственное взаимодействие. 21% вообще относятся к этой идее скептически и считают, что ИИ скорее подчеркнет различия, чем поможет их сгладить. И только почти каждый пятый (18%) видит в совместном освоении нейросетей повод для общения, взаимного обучения и нового типа контакта между поколениями. </p> <p><em>Опрос проходил на ресурсах медиахолдинга Rambler&Co c 11 по 18 июня 2026 года, в нем приняли участие более 2000 интернет-пользователей.</em></p> В 2026 году тема искусственного интеллекта все чаще обсуждается не только как технологический, но и как социальный сюжет: кто быстрее осваивает новые … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196651 Tue, 23 Jun 2026 10:17:17 +0300 <p>ГК «Солар» совместно с системным интегратором STEP LOGIC реализовала проект импортозамещения в АО «Сумитомо Мицуи Рус Банк» — российском филиале японского банка Sumitomo Mitsui Banking Corporation (SMBC). В 2024 году финансовая организация одновременно внедрила три российских решения без остановки бизнес-процессов: <nobr>IdM-платформу</nobr> Solar inRights, DLP-систему Solar Dozor и SWG-систему Solar webProxy. Проект длился почти шесть месяцев и охватил свыше 100 пользователей, включая подрядчиков. В 2025 году банк дополнительно подключил обучающую платформу для повышения киберграмотности Security Awareness от Secure‑T (входит в ГК «Солар»), запустив ее за два дня.</p> <p>АО «Сумитомо Мицуи Рус Банк» (СМБСР Банк) входит в холдинг Sumitomo Mitsui Financial Group. Банк создан в 2009 году для обслуживания японских компаний, ведущих деятельность в РФ (расчеты, кредитование, инвестиционное сопровождение). СМБСР Банк входит в число участников финансового рынка ЦБ РФ и работает только с юридическими лицами.</p> <p>В 2024 году СМБСР Банк завершил миграцию с зарубежных систем на продукты «Солара» менее чем за шесть месяцев. </p> <p>«Как показала практика, российские ИБ-решения полностью соответствуют нашим требованиям, а их внедрение в инфраструктуру возможно силами собственной небольшой команды. Ранее мы использовали зрелые зарубежные продукты, но их поддержка была медленной и не всегда эффективной. Российские вендоры, например „Солар“, предлагают тот же уровень качества и функциональности, но при этом оперативно реагируют на запросы, гибко адаптируют решения под бизнес-процессы и поддерживают постоянный диалог с заказчиком. Эти факторы стали определяющими при выборе партнера для импортозамещения», — подчеркнула<strong> Стелла Гукова</strong>, президент АО «СМБСР Банк».</p> <p>«Компании с международным присутствием взвешенно подходят к миграции на российские ИБ-решения: тщательно оценивают не только функциональные возможности продуктов, но и гарантию непрерывности бизнес-процессов. Проект „Сумитомо Мицуи Рус Банка“ — это наглядный пример совместной работы клиента и вендора по комплексному управлению рисками. С помощью наших продуктов решены основные вопросы кибербезопасности: от технологических до обучения сотрудников», — поделился <strong>Иван Вассунов</strong>, директор Центра технологий кибербезопасности ГК «Солар».</p> ГК «Солар» совместно с системным интегратором STEP LOGIC реализовала проект импортозамещения в АО «Сумитомо Мицуи Рус Банк» — российском филиале … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196645 Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p><em>Окончание. Начало <a href="https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=195975">здесь</a></em></p> <p>Помимо традиционных явно-алгоритмических программных средств, финансовый сектор (не только российский, кстати) делает сегодня серьёзную ставку на различные инструменты искусственного интеллекта, включая агентные. Каковы ориентировочные сроки окупаемости таких проектов, и в какой мере внедрение ИИ заставляет заказчиков перекраивать уже собственные бизнес-процессы — в том числе и с привлечением интеграторов?</p> <h3>ИИ любит счёт</h3> <p>По справедливому замечанию <strong>Татьяны Лемешевой,</strong> директора по развитию бизнеса Скала^р (Группа Rubytech), финансовая отрасль — одна из самых зрелых в плане внедрения ИИ: «Здесь технологии искусственного интеллекта применяются уже давно и в различных контурах: антифрод и комплаенс, кредитный скоринг, голосовые и текстовые ассистенты в клиентском сервисе, персонализация продуктовых предложений, автоматизация операций бэк-офиса, поддержка принятия решений в управлении рисками. В последние пару лет к этому добавились большие языковые модели и агентные сценарии — от помощников для сотрудников контакт-центров до автоматизированных аналитических агентов для внутренних подразделений. Сроки окупаемости здесь сильно различаются в зависимости от типа проекта. „Узкие“ прикладные сценарии — голосовые ассистенты, классификаторы обращений, ИИ-помощники сотрудников, — как правило, окупаются в горизонте от 6 до 18 месяцев, прежде всего за счёт прямого сокращения операционных издержек. Более глубокие проекты — переработка кредитного конвейера, антифрод-платформы, агентные системы — обычно выходят на окупаемость в горизонте <nobr>2–3 лет,</nobr> но и эффект там не сводится к экономии: меняется качество решений, скорость вывода продуктов на рынок, уровень клиентского опыта».</p> <p>«Что касается перекройки бизнес-процессов, — продолжает эксперт, — это, пожалуй, главный вызов. Внедрение ИИ перестаёт быть „надстройкой“ над существующими процессами и становится поводом пересматривать их целиком. Когда агент способен самостоятельно проводить операцию от обращения клиента до закрытия задачи, классические цепочки согласований и ручных проверок теряют смысл. Соответственно, банки вынуждены заново описывать процессы, перераспределять роли, выстраивать новые контуры контроля и аудита решений ИИ. Задача при этом комплексная в плане кадрового ресурса: нужны и методологи процессов, и архитекторы данных, и специалисты по <nobr>ML-инфраструктуре,</nobr> и эксперты по информационной безопасности. Самостоятельно собрать такую команду под силу единицам. Отдельно подчеркну инфраструктурный аспект: ИИ-нагрузки очень требовательны к вычислительным ресурсам, к качеству и доступности данных, к пропускной способности сети. Без устойчивой платформы внедрение ИИ очень быстро упирается в потолок — это ещё один драйвер спроса на комплексные решения, такие как ПАК».</p> <p><strong>Сергей Шелепин, </strong>директор центра искусственного интеллекта мультиагентных систем компании «Ингосстрах», также называет финансовый сектор сегодня одним из наиболее зрелых полигонов для промышленного применения ИИ: «Банки и страховые компании внедряют нейросети в кредитный скоринг, антифрод, риск-менеджмент и клиентский сервис — то есть именно там, где ИИ напрямую влияет на маржинальность и конкурентоспособность. Говорить об универсальных сроках окупаемости ИИ-проектов сложно: они существенно варьируются в зависимости от типа задачи, глубины интеграции и зрелости данных в конкретной организации. Для относительно „классических“ применений — антифрода, скоринга, автоматизации обращений — горизонт, как правило, короче, поскольку эффект измерим и достигается быстрее. Агентные и генеративные решения требуют более длинного горизонта планирования: они предполагают не точечную автоматизацию, а глубокую перестройку процессов, и их ценность раскрывается постепенно». </p> <p>«Принципиально важно другое, — продолжает эксперт, — отрасль в целом переходит от „ИИ ради ИИ“ к прагматичной оценке экономического эффекта ещё на стадии обоснования проекта. Финансовые компании, в отличие от многих других вертикалей, умеют считать деньги — и это оздоравливает рынок. Параллельно внедрение ИИ вынуждает заказчиков пересматривать операционные модели: речь идёт не только о замене ручного труда алгоритмами, но и о перераспределении зон ответственности, изменении логики принятия решений, появлении новых ролей (AI-аудитор, владелец модели и т.д.). Регулятор — Банк России — также движется в эту сторону: в июле 2025 года был опубликован Кодекс этики в сфере применения ИИ на финансовом рынке, и требования к прозрачности ИИ становятся частью комплаенс-повестки. Роль интеграторов при этом не снижается; напротив, сложность изменений увеличивает спрос на экспертизу „от стратегии до эксплуатации“».</p> <p>Финансовый сектор традиционно является одной из отраслей, в которой особое внимание уделяется управлению на основе данных (data-driven подход), — на это обращает внимание <strong>Константин Смирнов,</strong> управляющий партнёр «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»): «Это даёт преимущество с точки зрения внедрения ИИ-инструментов, поскольку те могут быть эффективными лишь в совокупности с исходно корректно организованной работой с данными (в части их сбора, хранения, обработки и т.д.). Окупаемость подобных проектов зависит от конкретного контекста, сроки могут составлять от месяцев до нескольких лет. Однако зачастую самым дорогим в проектах является не стоимость самого ИИ-решения, а его интеграция с существующей ИТ-инфраструктурой. Поэтому на период окупаемости часто влияет не только от эффективность самого ИИ-инструмента, но и состояние ИТ-инфраструктуры финансовой организации, а также то, насколько правильно выстроена работа с данными».</p> <p><strong>Глеб Маркевич,</strong> лидер направления ИИ и комплексных решений компании YADRO, уточняет, что ИИ окупается быстро там, где убирает рутину и ошибки, и медленнее там, где ради него нужно переделывать сам процесс: «Поэтому для точечных сценариев разумно говорить о <nobr>6-12</nobr> месяцах до первых эффектов и 12−24 месяцах до устойчивой окупаемости, а для агентных и сквозных трансформаций — о горизонте 2−5 лет. И главный вывод здесь такой: массовое внедрение ИИ меняет уже не только ИТ-стек, но и саму операционную модель компании».</p> <p>Сроки окупаемости ИИ-проектов, как отмечает <strong>Василий Мелихов,</strong> директор отделения управления проектами и программами IBS, варьируются в зависимости от масштаба, сложности и специфики внедрения: «В среднем окупаемость таких инвестиций в финансовой сфере составляет от 1 до 3 лет, в некоторых случаях может сокращаться до <nobr>12–18 месяцев.</nobr> На скорость влияют такие ключевые факторы, как качество и объём данных, сложность интеграции, готовность самой организации к цифровой трансформации. Это наиболее актуально для средних и региональных банков, которые часто выбирают путь прагматичного внедрения готовых решений с помощью интеграторов — вместо разработки собственных сложных систем. Крупные игроки стремятся к технологической автономии, и потому строят замкнутые экосистемы с собственными ИИ-агентами; но даже им требуется поддержка специализированных партнёров для реализации сложных проектов. Внедрение ИИ в финансовом секторе не решается добавлением новых инструментов — это стратегическая трансформация бизнеса, которая затрагивает все уровни организации: от процессов и данных до культуры и навыков сотрудников. Это всегда комплексный проект, успех которого во многом зависит от качества партнёрства с интеграторами и поставщиками технологий».</p> <h3>Финтех как двигатель прогресса</h3> <p>Имеются ли на российском рынке программных решений такие направления, где заказчики из финансовой отрасли выступают локомотивами и законодателями мод? И как на такое положение дел реагируют независимые разработчики аналогичного ПО, особенно с учётом довольно широких возможностей финансового сектора буквально пылесосить с рынка крайне дефицитных сегодня ИТ-специалистов? </p> <p>«Безусловно, такие направления есть, — подтверждает Татьяна Лемешева, — и финансовый сектор действительно задаёт тон сразу в нескольких областях. Process mining — один из показательных примеров: банки одними из первых начали систематически применять эти инструменты для оптимизации операционных потоков, и именно их требования формируют функциональную планку для российских разработчиков. Аналогичная картина с ИИ для массового клиентского обслуживания — здесь финансовые организации фактически выступают полигоном, на котором обкатываются голосовые и текстовые модели, антифрод-алгоритмы, рекомендательные системы. Развитие экосистем — отдельная история: крупнейшие игроки строят вокруг банковского ядра целые конгломераты сервисов, от маркетплейсов до медиа, и тянут за собой целый пласт смежных ИТ-решений».</p> <p>«Для независимых разработчиков, — продолжает эксперт, — финансовый сектор — стратегически важный заказчик: платёжеспособный, технически зрелый, работа с которым серьёзно прокачивает продукт. Многие вендоры сознательно строят продуктовую стратегию „от банков“: если решение выдержало промышленную эксплуатацию у крупного банка с его требованиями к отказоустойчивости, регуляторике и нагрузкам, его проще выводить в другие отрасли — ритейл, телеком, промышленность, госсектор. В этом смысле финансовая вертикаль работает как драйвер зрелости для всего рынка».</p> <p>Василий Мелихов солидарен с тем мнением, что финансовый сектор в России выступает локомотивом и законодателем трендов в перечисленных направлениях: «Финансовым институтам требуется соответствовать технологическим и бизнес-трендам, чтобы успешно развиваться и оставаться конкурентоспособными. У крупных представителей финсектора есть R&D направления со значительным объёмом инвестиций для апробации и отработки гипотез развития ИТ-инфраструктуры и ПО. Успешные гипотезы переходят в серьёзные коммерческие внедрения, благодаря чему появляются проекты по развитию обширных экосистем, ИИ, process mining и пр. Крупные вендоры и интеграторы стремятся встраиваться в эти процессы уже на стадии R&D, чтобы своевременно совершенствовать свои продукты — и готовить кадры к предстоящим комплексным коммерческим проектам». </p> <p>«Нередко крупные игроки имеют собственные сильные команды разработчиков или кэптивные ИТ-компании, — поясняет преимущества финансовой отрасли на рассматриваемом направлении Константин Смирнов, — которые во многом закрывают потребности бизнеса с помощью самописных решений. Тем не менее, на рынке появляются и специализированные отраслевые ИТ-продукты для финсектора от независимых вендоров. Да, внутренние ИТ-команды способны создать ИТ-решение, идеально подходящее для конкретной организации, — но вряд ли такое решение подойдёт другим игрокам, учитывая их уникальные внутренние бизнес-процессы, особенности ИТ-инфраструктуры и другие факторы. Полагаю, что на рынке ИТ-решений для финсектора сформируется некий баланс: организации будут использовать как самописные решения, так и коробочные „массовые“ продукты, которые уже доказали свою эффективность. Что касается конкуренции за ИТ-кадры, то, безусловно, финансовая отрасль старается набирать сильных ИТ-специалистов на рынке, — но это характерно и для других высокомаржинальных отраслей (например, ритейл, некоторые сферы промышленности и т.д.). При этом конкуренция за высококвалифицированные кадры свойственна не только определённым сферам экономики, но и ИТ-рынку в целом, в том числе на уровне системных интеграторов и разработчиков ПО». </p> <p><strong>Александр Бочкин,</strong> генеральный директор Инфомаксимум, подтверждает, что банки первыми тестируют новые программные подходы и технологии: «Причины понятны: большое количество транзакций, жёсткое регулирование и прямая зависимость от клиентского опыта делают эффект от технологий быстрым и чётко измеримым. За счёт этого банки быстрее других игроков финансового рынка проходят путь от пилотов к промышленному внедрению. По нашей оценке, до 60% всех публичных внедрений Process Mining в России сегодня приходится именно на банки; накопленный экономический эффект превышает 45 млрд рублей. При этом банки не замыкают накоплеенную экспертизу внутри себя, а транслируют её вовне: публикуют кейсы, выступают с разборами технических нюансов, делятся лучшими практиками, честно говорят о неудачах и ограничениях». </p> <p>«Аналогичная ситуация, — продолжает эксперт, — складывается и в области искусственного интеллекта, особенно в клиентских сценариях. Высокая доля цифровых взаимодействий и значительный объём данных позволяют банкам быстрее получать эффект от внедрения ИИ — от автоматизации обработки запросов до персонализации сервисов. В результате именно банки формируют ожидания рынка по скорости и качеству клиентского опыта. Интересный кейс представил Альфа-Банк, который презентовал концепцию AI-Powered Process Mining. Суть подхода в том, что классическая процессная аналитика дополняется алгоритмами ИИ — которые не просто фиксируют отклонения в процессах, но помогают интерпретировать причины и предлагать варианты оптимизации. По сути, это следующий шаг развития технологии: переход от анализа „что происходит“ к пониманию „почему это происходит и что с этим делать“».</p> <p>В качестве яркого примера лидерства финансовой отрасли по ряду технологических направлений Сергей Шелепин приводит аналитику процессов (process mining): «В 2025 году российский рынок процессной аналитики вырос на 53%, достигнув 1,4 млрд рублей, и финансовый сектор — один из ключевых драйверов. По данным опроса Банка России, из 252 финансовых организаций (доклад ЦБ РФ, ноябрь 2025) 21% уже применяют ИИ в управлении рисками — и в дальнейшем ожидается рост этого показателя. Что касается независимых разработчиков, то здесь ситуация не самая однозначная. Бесспорно, крупные финансовые игроки создают кадровое давление, активно переманивая дефицитных специалистов. Но одновременно именно такие игроки развивают рынок — и формируют спрос на тиражируемые решения. Наиболее адаптивные вендоры отвечают на это специализацией на нишах, которые крупным игрокам неинтересно закрывать in-house, сотрудничеством с вузами для формирования собственного кадрового резерва, выстраиванием партнерских схем со значимыми игроками финансовой сферы, и таким образом конкуренция трансформируется в экосистемную кооперацию».</p> Помимо традиционных явно-алгоритмических программных средств, финансовый сектор (не только российский, кстати) делает сегодня серьёзную ставку на … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196536 Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>Российский рынок клиентского сервиса уже перерос дискуссию о том, кто победит — человек или бот. Банки, телеком, e-commerce и сервисные компании совмещают оба подхода. Автоматика обрабатывает массовые однотипные обращения, а человек подключается к ситуациям связанным с деньгами, рисками, претензиями и нестандартными запросами. <strong>Илья Народицкий, </strong>директор по стратегическим инновациям компании «Навикон», рассказывает, что сегодня главная задача бизнеса — грамотно провести границу между автоматизацией и живым участием.</p> <h3>Вотчина ботов</h3> <p>По данным <a href="https://naumenresearch.ru/research/banks_2024/">исследования</a> Naumen, в 2024 году проникновение чат-ботов в банковском секторе достигло 29%, голосовых помощников — 24%. Банки стали реже быстро переводить звонок на оператора, стремясь закрыть максимум типовых запросов на первой автоматизированной линии.</p> <p>Рынок четко разделил роли: боты взяли на себя первый контакт, навигацию, простые операции, повторяющиеся вопросы. Человек остался там, где клиент рискует деньгами, сталкивается с исключительной ситуацией или ждет подробного осмысленного ответа. В банковском сервисе это особенно заметно, потому что цена ошибки здесь высока.</p> <p>В 2025 году тенденция к достижению баланса между ИИ и человеком укрепилась. Недавнее <a href="https://cxdigital.ru/">исследование</a> CX Digital & Distant Index описывает главный тренд рынка как поиск равновесия. Более половины банков внедрили голосовых помощников на входящих звонках и чат-ботов в мобильных приложениях, почти половина использует чат-ботов в неавторизованной зоне сайта.</p> <p>Целью стала не доля автоматизации, а скорость, бесшовность и качество решения вопроса. Спор «кто лучше» уступил место адресному разделению потока обращений.</p> <h3>Драйверы автоматизации первой линии</h3> <p>Автоматизация первой линии объясняется экономикой. Число обращений растет, а каналы связи множатся. Клиент может написать в чат, позвонить, вернуться в приложение и ожидает продолжения диалога без повторного объяснения. Когда каждый такой контакт обслуживает человек, себестоимость сервиса резко увеличивается.</p> <p>Вторая причина — привычка пользователей к самообслуживанию. Проверить статус заказа, остаток минут, сменить тариф, узнать баланс или срок доставки удобнее без разговора с оператором. В таких сценариях бот выигрывает за счет мгновенной реакции, участие человека там избыточно.</p> <p>Третья причина продиктована реалиями рынка труда. Авторы CX Digital & Distant Index отмечают нехватку кадров в контакт-центрах. Продукты усложняются, растет сложность обращений. Автоматизация рутины сохраняет живых специалистов для дорогих и чувствительных сценариев, предотвращая выгорание на повторяющихся вопросах.</p> <p>Наконец, автоматизация заставляет бизнес навести порядок в процессах: статусы, маршруты, правила эскалации, базы знаний. Хороший бот — следствие устранения внутреннего хаоса.</p> <h3>Банки: пионеры гибридной модели</h3> <p>Банковский сектор первым выстроил гибридную модель. Среди лидеров по качеству сервиса в неавторизованных цифровых каналах в 2024 году — ВТБ, «Промсвязьбанк» и «Т-Банк». Вход в сервис делают быстрым, но чувствительные вопросы уводят в авторизованные каналы, где проще подтвердить личность клиента и снизить риск мошенничества.</p> <p>«Т-Банк» <a href="https://www.tbank.ru/about/brand/">сообщает</a>, что голосовой помощник Олег обрабатывает более 40% клиентских обращений в чатах без участия сотрудников, а в контакт-центре помогает решать вопрос в среднем за 40 секунд. Это модель, где ИИ встроен в повседневный интерфейс, а живой сервис остается опорой в ситуациях, где автоматизации недостаточно.</p> <p>ВТБ для бизнес-клиентов <a href="https://www.vtb.ru/malyj-biznes/centr-distancionnogo-obslujivaniya-klientov/">направляет</a> вызов профильному специалисту, избавляя от ввода ИНН при звонке с зарегистрированного номера. Бот убирает лишние шаги, не спорит и не скрывает возможность переключиться на человека.</p> <p>Банки усвоили урок: качество сервиса измеряется тем, доходит ли клиент до решения быстро, безопасно и с меньшим числом повторных контактов.</p> <h3>Телеком: масштаб в пользу ботов</h3> <p>Телеком автоматизировался под давлением масштаба. Здесь у клиента большой поток однотипных запросов: смена тарифа, подключение услуги, управление номером, детализация расходов, остатки минут и трафика. Клиенту не нужно обсуждать это с оператором — он хочет решить вопрос сразу. В Т2 <a href="https://msk.t2.ru/about/news-list/2025/05/29/chat-bot-t2-pomog-klientam-bolee-35-millionov-raz">сообщают</a>, что их чат-бот за пять лет обработал более 35 млн запросов, в среднем 19,5 тыс. диалогов в день.</p> <p>Если в 2020 году через чат-бот вопросы решали 5% клиентов, то к 2024 году этот показатель вырос до 42%. За 5 лет доля автоматизированных решений увеличилась на 18%, индекс удовлетворенности клиентов CSI — на 34%.</p> <p>Основные темы общения с ботом — операции с номером, тарифы и функции самообслуживания. Бот здесь объективно лучше: он отвечает мгновенно, работает круглосуточно и не создает очередь. Как только возникает спор по списаниям, проблема переноса номера, нестандартный корпоративный вопрос или раздражение клиента, человек возвращается.</p> <h3>E-commerce: полезная автоматизация против раздражающей</h3> <p>E-commerce добавил к этому правилу важное уточнение. В доставке и онлайн-торговле бот полезен для типовых запросов вроде статуса заказа, времени приезда курьера, переноса доставки или отмены покупки. Однако любая ошибка сразу выводит клиента на эмоции, потому что товар уже оплачен или ожидается.</p> <p>«Додо Пицца» после <a href="https://www.naumen.ru/products/ccsaas/clients/6461/">перехода</a> на облачную платформу выстроила контакт-центр на 174 оператора и более 260 тысяч обращений в месяц. Голосовой бот сообщает статус заказа и при необходимости переводит звонок на оператора, не пытаясь заменить разговор. Оператор видит историю заказов из CRM, клиенту не приходится повторяться.</p> <p>Разница между полезной и раздражающей автоматизацией здесь кроется именно в передаче контекста.</p> <h3>Чувствительные отрасли</h3> <p>В чувствительных отраслях — медицина, фармацевтика, страхование, часть банковских и юридических сервисов — клиент готов ждать чуть дольше, ради лучшего результата. Здесь поддержка отвечает еще и за чувство безопасности.</p> <p>Так, у «Сбер Аптеки» 150 операторов контакт-центра <a href="https://www.naumen.ru/products/ccsaas/clients/6136/">обрабатывают</a> звонки и обзвоны по вопросам заказа и доставки лекарств, изменения или отмены заказа, продления срока хранения, оформления доставки и проверки наличия препаратов.</p> <p>Часть потока можно автоматизировать, но значимая доля запросов требует живого участия. На вопрос о лекарстве чат-бот не всегда ответит грамотно. Компания контролирует качество: после разговора клиент получает автоматический опрос, а менеджеры дополнительно прослушивают выборку звонков.</p> <p>В таких отраслях бот скорее фильтр и навигатор, но он бессилен там, где нужна эмпатия и экспертиза. Именно оператор на линии забирает на себя финальную стадию взаимодействия с клиентом, превращает, тем самым, сервис в человеческую заботу и берет на себя всю полноту ответственности.</p> <h3>Голос сохраняет клиентов</h3> <p>По итогам <a href="https://www.retail.ru/news/opros-kazhdyy-sedmoy-rossiyanin-otkazhetsya-ot-uslug-kompanii-bez-vozmozhnosti-p-17-dekabrya-2025-272645/">опроса</a> сервиса телефонии «Новофон» в конце 2025 года, две трети россиян используют звонки для быстрого решения вопросов, 15% готовы отказаться от услуг компании, если та не принимает звонки. 46% предпочитают звонить в банк, когда вопрос касается безопасности или угрозы мошенничества,</p> <p>43% не станут обращаться в банк, где звонки полностью заменили чатами. При этом 65% выбирают переписку в спокойных ситуациях. Получается, что поведение клиента разделилось. В спокойной ситуации он хочет писать, в стрессовой — говорить. Отказ от голоса ради экономии грозит потерей клиента в критический момент.</p> <p>По результатам <a href="https://www.rbc.ru/technology_and_media/03/09/2025/68b79d039a794768617ba0d9">опроса</a> НАФИ в 2025 году, 88% россиян уже имеют опыт общения с чат-ботами и виртуальными ассистентами, 57% сталкивались с ситуацией, когда не могли понять, разговаривают ли они с человеком или с ИИ.</p> <p>Но убедительная речь не всегда означает качественный сервис. Исследование Solar Staff, <a href="https://www.cnews.ru/news/line/2025-12-16_issledovanie_solar_staff_33_polzovatelej">опубликованное</a> в конце 2025 года, показало: 33% пользователей не готовы пользоваться сервисами, где поддержку полностью заменяет ИИ, 45% хотят всегда иметь возможность переключиться с бота на оператора, 62,3% называют главной проблемой то, что бот не понимает контекст ситуации.</p> <h3>Четыре свойства эффективной модели</h3> <p>Модель работает, когда первая линия мгновенно отвечает в том канале, куда пришел клиент, собирает базовые данные, определяет тему и при необходимости передает разговор специалисту. А вторая линия получает уже разобранную ситуацию с контекстом.</p> <p>У этой модели четыре свойства: честность — клиент понимает, что говорит с ботом, и видит, как переключиться на человека. Скорость и контекстность — данные не теряются. Управляемость — компания видит, где бот справляется, а где нет.</p> <p>Если поддержка не умеет бесшовно передавать разговор, мечтать о полном AI-first преждевременно. Сначала нужно добиться, чтобы клиент не повторял проблему трижды, затем научить систему видеть контекст и только после этого расширять класс задач, решаемых машиной.</p> <h3>Несущая конструкция из CRM и BPM</h3> <p>CRM и BPM хранят историю клиента, ведут обращение по маршруту, контролируют сроки, фиксируют обещания. Без них бот не доводит проблему до решения: клиенту мгновенно отвечают, но дальше начинаются повторы, потерянные заявки и ручная передача задач между отделами.</p> <p>CRM дает сотруднику контекст о том, кто клиент, с чем он уже обращался, что ему обещали. BPM дает управляемость. Например, кто берет задачу, в какой срок, при каком условии ее нужно передать дальше. Боты и голосовые помощники становятся интерфейсом над этим фундаментом. Автоматизация помогает только в том случае, если база в порядке, а если нет, то технология усиливает проблемы.</p> Российский рынок клиентского сервиса уже перерос дискуссию о том, кто победит — человек или бот. Банки, телеком, e-commerce и сервисные компании … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196526 Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p><span>Уже</span> <span>40% компаний внедрили полноценные ИИ-проекты, согласно </span><a href="https://sberanalytics.ru/researches/AI-maturity">исследованию</a><span> Сбер2B Аналитики. При этом внедрение ИИ-инструментов зачастую остается на</span> <span>поверхностном уровне, так как пока не</span> <span>все сотрудники эффективно внедрили нейросети в</span> <span>свою работу. Так, всего</span> <span>13% сотрудников российских компаний используют нейросети ежедневно для решения рабочих задач, 30%</span> <span>— применяют</span> <span>ИИ нерегулярно, </span><a href="https://companies.rbc.ru/news/flgLC23VcV/pochemu-sotrudniki-kompanij-soprotivlyayutsya-ii-i-chto-s-etim-delat/?spm=a2ty_o01.29997173.0.0.255d55fbZFzkVJ">согласно</a><span> исследованию hh.ru и</span> <span>сервиса видеосвязи «Контур.Толк».</span></p> <p>Лидер направления Сбер2В ИИ <b>Денис Козицкий</b> объясняет, почему часть сотрудников сопротивляется автоматизации, и как это изменить. </p> <h3>Сотрудники сопротивляются тому, что не понимают</h3> <p>Пока далеко не все осознают, насколько на самом деле им может быть полезен ИИ. Сотрудники, которые используют нейросети ежедневно, на 64% более продуктивны и на 81% более довольны своей работой, чем их коллеги, которые игнорируют технологию, согласно опросу Salesforce.</p> <p>Нередко основная причина заключается в том, что у сотрудников нет достаточной подготовки для работы с ИИ. Уже давно пройден тот этап, когда для работы с ним не нужны были никакие навыки, кроме умения печатать на клавиатуре и формулировать запросы. Сейчас в корпорациях требования сильно выросли: зачастую нужно не просто знать, что ИИ-агенты существуют, но и уметь построить своего. </p> <p>Кроме того, неумение правильно использовать нейросети приводит к тому, что 57% пользователей оценивают эффективность ИИ как «среднюю», так как результаты не всегда соответствуют ожиданиям, согласно опросу <a href="https://lpmotor.ru/articles/Rossiyskiy-rynok-II-v-marketinge-2025-masshtabnoe-issledovanie-pokazyvaet-uskorenie-vnedreniya-tekhnologiy-iskusstvennogo-intellekta-2507">Mottor</a>.ai. Это уменьшает их желание использование нейросети после первых неудачных попыток.</p> <p>Другой тормозящий фактор — недостаточно развитая корпоративная культура инноваций. Если из всей компании, регулярно использует ИИ только треть, то в таком случае можно говорить о проблеме и на системном уровне. Сотрудники могут неохотно обращаться к нейросетям, потому что не чувствуют достаточной мотивации.</p> <p>Особенно ответственные сотрудники могут настороженно относиться к использованию нейросетей из-за вопросов кибербезопасности. Их опасения нередко связаны с риском утечки конфиденциальной информации при использовании внешних ИИ-сервисов: не всегда очевидно, как именно обрабатываются загруженные данные, где они хранятся и кто может получить к ним доступ.</p> <h3>Тренинги помогут увеличить уровень внедрения ИИ</h3> <p>Существенно повысить уровень использования ИИ можно благодаря тренингам по использованию нейросетей. Дополнительно имеет смысл доработать корпоративную культуру инноваций вместе с HR-отделом, чтобы добавить в нее большую системную открытость к новым технологиям. Даже в IT-компаниях сотрудники периодически могут быть довольно консервативны в отношении новых технологий и не спешить их внедрять. Им важно показать, что ИИ уже достиг нового этапа зрелости, и представляет собой уже нечто сильно более мощное, чем обычный чат-бот.</p> <p>Культура инноваций должна мотивировать сотрудников использовать ИИ. Она также предполагает создание «психологической безопасности», в рамках которой команды не бояться экспериментировать и предлагать свои идеи. Сотрудникам важно увидеть, что именно благодаря ИИ они смогут быстро тестировать разные гипотезы и видеть первую обратную связь, которая позволит им укрепить свои позиции и в итоге добиваться лучших результатов. </p> <h3>Без доверия к ИИ сотрудники продолжат его избегать</h3> <p>Часть коллег может игнорировать ИИ-инструменты из-за того, что результаты работы нейросетей кажутся им недостоверными. Многие сотрудники, использовав технологию один раз и заметив ее ошибки, решают максимально снизить или вовсе убрать ее из своего арсенала средств для работы. Это говорит о низком уровне доверия к технологии. </p> <p>Финские ученые <a href="https://reminder.media/post/80-kompaniy-ne-mogut-vnedrit-ii-vse-delo-v-doverii-sotrudnikov">выделили</a> четыре группы сотрудников по уровню доверия к ИИ. Первая группа — «полное доверие» — уверена в точности работы нейросетей и активно их использует. Вторая группа — «полное недоверие» — сомневается в надежности ИИ и избегает его. Третья группа — «неуверенное доверие» — признает полезность технологии, но опасается контроля и возможных рисков. Четвертая группа — «слепое доверие» — безоговорочно полагается на ответы ИИ и даже не проверяет их. Сотрудники из третьей группы наиболее склонны к тому, чтобы при вводе запросов и загрузке данных в ИИ-систему ограничивать или даже искажать информацию. Такой подход серьезно уменьшает пользу от нейросетей.</p> <p>Таким сотрудникам, обеспокоенным вопросами кибербезопасности и конфиденциальности данных, можно разъяснять, как именно обрабатываются и хранятся данные нейросетями. Например, обращать внимание на то, что корпоративный ИИ может работать во внутреннем контуре компании, без передачи данных во внешние сервисы.</p> <p>В данный момент наиболее часто российские компании используют ИИ для работы с документами и обработки заявок (70%), бухгалтерского учета (55%), а также HR-задач (34%), <a href="https://sber.pro/publication/39-rossiiskih-kompanii-ispolzuyut-ai-agentov-i-ai-assistentov/?ysclid=mkr3b2wmsf856004082">согласно</a> исследованию Сбер2В Аналитики и Сбер2B ИИ. Уже 37% опрошенных заявили о том, что благодаря ИИ их объем ручных операций снизился.</p> <p>В ближайшие годы тренд на внедрение ИИ только продолжит развиваться. Успешная автоматизация бизнеса с помощью нейросетей будет зависеть не столько от объема инвестиций в технологии, сколько от глубины их интеграции в повседневную культуру и психологию коллектива. Переход от точечного энтузиазма к массовому принятию требует от руководства комплексного подхода, где обучение навыкам запросов инжиниринга сочетается с прозрачной коммуникацией в вопросах безопасности и доверия. </p> <p>В итоге массовое внедрение ИИ в бизнес становится возможным только, когда каждый сотрудник на собственном опыте убеждается: технология не заменяет его экспертизу, а многократно ее усиливает, открывает новые возможности для профессионального роста и избавляет от рутины.</p> Уже 40% компаний внедрили полноценные ИИ-проекты, согласно исследованию Сбер2B Аналитики. При этом внедрение ИИ-инструментов зачастую остается на … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196650 Mon, 22 Jun 2026 16:56:43 +0300 <p>ПАО «Софтлайн» (Компания или Группа, MOEX: SOFL) сообщает о намерении продолжить ранее объявленный обратный выкуп акций ПАО «Софтлайн». </p> <p>22 октября 2024 года члены Совета директоров Группы утвердили приобретение до 5% от общего числа акций, составляющего уставный капитал ПАО «Софтлайн», на предприятие Группы — ООО «Инвестпроекты» (ранее — ООО «Софтлайн Проекты»). Согласно решению членов Совета директоров, данный обратный выкуп должен осуществляться в течение 12 месяцев. По истечении данного срока осенью 2025 года было принято решениепродлить обратный выкуп еще на 12 месяцев при сохранении общего количества акций, доступных к обратному выкупу. </p> <p>ПАО «Софтлайн» сообщает о своем намерении продолжать обратный выкуп акций с рынка. Данное намерение связано, прежде всего, с уверенностью менеджмента Группы в рыночной недооцененности ПАО «Софтлайн», а также убежденностью в росте капитализации Холдинга в обозримой перспективе.</p> <p>На дату настоящего релиза с начала обратного выкупа Холдинг выкупил около 18,7 млн акций ПАО «Софтлайн». Таким образом, к выкупу доступны еще около 1,3 млн акций ПАО «Софтлайн». При необходимости данный объем акций, доступный к выкупу, может быть увеличен.</p> <p>Акции ПАО «Софтлайн», которые будут приобретены в рамках обратного выкупа, будут использованы в целях финансирования M&A-сделок Компании и обеспечения опционных программ мотивации сотрудников. </p> ПАО «Софтлайн» (Компания или Группа, MOEX: SOFL) сообщает о намерении продолжить ранее объявленный обратный выкуп акций ПАО «Софтлайн». message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196648 Mon, 22 Jun 2026 16:02:05 +0300 <p>В России будет разработана стратегия развития сегмента цифровых платформ, в том числе с госучастием. Поручение об этом дал Председатель Правительства <strong>Михаил Мишустин.</strong></p> <p>В работе над документом, который должен быть подготовлен к началу февраля 2027 года, примут участие 11 федеральных министерств и Российский экспортный центр. Им поручено представить предложения по приоритетным направлениям платформизации курируемых секторов и отраслей, сформированные с учётом ожидаемых экономических эффектов и оценки влияния на рост производительности труда.</p> <p>Проработкой инициатив будут заниматься Минэкономразвития и Минцифры. Помимо прочего, им предстоит провести приоритизацию создания цифровых платформ в отдельных отраслях экономики с государственным участием, включая определения перечня отраслей экономики, в которых участие государства может быть особенно эффективным.</p> <p>В процессе разработки стратегии в ней должны быть определены общие требования в том числе к типам данных, используемых платформами, к типовой архитектуре цифровых платформ, к обеспечению информационной безопасности на них, а также к использованию такими площадками искусственного интеллекта.</p> <p>Кроме того, в рамках работы над стратегией будет организован мониторинг использования цифровых платформ. На его основе в Правительство будет предоставляться ежегодный аналитический доклад, содержащий информацию о востребованности таких платформ и экономических эффектах от их использования, включая влияние на ВВП, инфляцию, занятость и розничную торговлю. Этой работой займется Высшая школа экономики, Минэкономразвития и Росстат совместно с Экспертным советом при Правительстве. Срок предоставления доклада — до 1 декабря 2026 года, далее — ежегодно до 1 декабря 2028 года.</p> <p>Стратегическая сессия по развитию цифровых платформ состоялась 2 июня. Михаил Мишустин в своём выступлении отметил, что уже сейчас оборот товаров и услуг через различные маркетплейсы и электронные сервисы обеспечивает свыше 5% валового внутреннего продукта страны.</p> <p>По его словам, такие площадки становятся всё более значимым каналом продаж и оказания услуг. Кроме того, формируется новый тип занятости — порядка 16% граждан регулярно или периодически работают через платформы.</p> <p>«Важно защитить интересы всех участников таких процессов — как пользователей, так и тех, кто предоставляет эти сервисы. Необходимы и единые требования к безопасности оборота данных — для надёжного сохранения персональной и коммерческой информации», — отметил Председатель Правительства.</p> В России будет разработана стратегия развития сегмента цифровых платформ, в том числе с госучастием. Поручение об этом дал Председатель Правительства … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196643 Mon, 22 Jun 2026 14:33:23 +0300 <p>Дорогие коллеги! Мы начинаем подготовку девятого рейтинга «Лучшие российские ИТ-дистрибьюторы». </p> <p><a href="https://www.novostiitkanala.ru/research/projects-crn-russia/detail.php?ID=157987" target="_blank">Предыдущий рейтинг проходил в 2021 году</a>. За это время соотношение сил на российском ИТ-рынке серьезно изменилось. Поэтому важно получить объективную оценку ситуации со стороны компаний, которые ежедневно работают с поставщиками и видят рынок не по отчетам, а в реальной практике. </p> <p>Приглашаем вас принять участие в исследовании и заполнить анкету рейтинга (анкета и инструкция по ее заполнению — в файлах по ссылкам). </p> <p>Для формирования максимально объективной картины просим вас оценить всех дистрибьюторов, с которыми работаете. </p> <p>Заполненную анкету и возникающие вопросы присылайте НАПРЯМУЮ <b>Светлане Беловой</b> на адрес <a href="mailto:belovas@novostiitkanala.ru" target="_blank">belovas@novostiitkanala.ru</a> с темой письма «Лучший дистрибьютор». </p> <p>ВАЖНО! К участию в рейтинге принимаются анкеты, присланные с корпоративной почты компаний! </p> <p>Прием анкет — до 15 июля 2026 г. </p> <p>Редакция гарантирует конфиденциальность предоставленной информации. Благодарим вас за внимание к проекту IT Channel News.</p> <blockquote> <p><a href="https://disk.yandex.ru/i/6FGIVo_e-xJ3LQ">Скачать анкету для рейтинга</a></p> <p><a href="https://disk.yandex.ru/i/xp1uW6mDg-N3Mw">Скачать инструкцию по заполнению анкеты</a></p> </blockquote> Мы начинаем подготовку девятого рейтинга «Лучшие российские ИТ-дистрибьюторы». message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196642 Mon, 22 Jun 2026 13:58:56 +0300 <p>ПАО «М.видео» сообщает, что Годовое общее собрание акционеров Компании (ГОСА) одобрило изменение параметров дополнительной эмиссии акций. Акционеры поддержали проведение дополнительного выпуска обыкновенных акций по закрытой подписке вместо ранее предусмотренного формата открытой подписки. Количество размещаемых акций — 500 млн штук. При принятии решения учитывались интересы действующих акционеров и задачи дальнейшего развития Компании. </p> <p>Проведение дополнительной эмиссии по закрытой подписке позволит завершить процесс дофинансирования М.Видео в объеме 30 млрд рублей за счет действующих акционеров. При этом Компания обеспечит соблюдение прав всех акционеров согласно требованиям действующего законодательства. Средства, привлеченные в рамках докапитализации, будут отражены в структуре акционерного капитала в соответствии с итоговым распределением долей участия инвесторов в дополнительной эмиссии.</p> <p>Мажоритарные и крупные акционеры и инвесторы ранее уже подтверждали свое участие в допэмиссии. Круг лиц, среди которых предполагается осуществить размещение в рамках закрытой подписки: ООО «КэпиталГард», ПАО «ЭсЭфАй», ООО «ЭсЭфАй КЭПИТАЛ» и ООО «ЛЭНБУРИ». </p> <p>Привлеченные средства будут направлены на развитие ключевых направлений бизнеса Компании, включая реализацию новой стратегии по построению мультикатегорийного маркетплейса с развитой офлайн-розницей и сетью партнерских ПВЗ и постаматов.</p> <p>Акционерам, голосовавшим против или не принимавшим участия в голосовании по вопросу об увеличении уставного капитала ПАО «М.видео» путем размещения дополнительных обыкновенных акций по закрытой подписке, предоставляется преимущественное право приобретения дополнительно размещаемых акций в количестве, пропорциональном количеству принадлежащих им обыкновенных акций ПАО «М.видео». Дата, на которую определяются (фиксируются) лица, имеющие преимущественное право приобретения размещаемых ценных бумаг, — 26 мая 2026 года.</p> <p>Стоимость 1 акции будет определена Советом директоров не позднее даты начала размещения.</p> <h3>Избран новый состав Совета директоров ПАО «М.видео»</h3> <p>Членами Совета директоров ПАО «М.видео» были избраны: </p> <ol> <li><strong>Голышев Денис Владимирович</strong></li> <li><strong>Толай Йоханнес Мария</strong></li> <li><strong>Кузнецов Степан Борисович</strong></li> <li><strong>Либ Феликс Григорьевич</strong></li> <li><strong>Мохов Анатолий Викторович</strong></li> <li><strong>Пылев Дмитрий Игоревич</strong></li> <li><strong>Roman Stenzel (Роман Стенцель)</strong></li> <li><strong>Ужахов Билан Абдурахимович</strong></li> <li><strong>Щепелин Евгений Александрович</strong></li> </ol> <p>Председатель Совета директоров ПАО «М.видео» Феликс Либ: «Мы рады приветствовать в составе Совета директоров Компании новых членов — Степана Кузнецова, Йоханнеса Толая и Дмитрия Пылева. Каждый из них обладает уникальной экспертизой в стратегическом управлении, цифровой трансформации, развитии розничного бизнеса и взаимодействии с государственными институтами. Их опыт позволит усилить работу Совета директоров по ключевым направлениям развития Компании, связанным с реализацией долгосрочной стратегии, развитием цифровых сервисов, маркетплейса и повышением эффективности бизнеса. Уверен, что обновленный состав Совета директоров внесет значимый вклад в дальнейшую трансформацию компании».</p> ПАО «М.видео» сообщает, что Годовое общее собрание акционеров Компании (ГОСА) одобрило изменение параметров дополнительной эмиссии акций. Акционеры … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196638 Mon, 22 Jun 2026 13:14:12 +0300 <p>Авито Подработка провела опрос среди более чем 6 000 россиян <nobr>18–45 лет,</nobr> интересующихся дополнительной занятостью, чтобы узнать, как меняется отношение к подработке у зумеров и миллениалов. Благодаря исследованию эксперты выяснили, что представители поколения Z в возрасте <nobr>18–24</nobr> лет чаще готовы выбрать менее комфортные условия ради более высокого дохода (38% против 30% у миллениалов <nobr>35–44 лет),</nobr> в то время как миллениалы чаще отдают предпочтение более комфортным условиям, но с меньшим заработком (57%).</p> <p>Миллениалы <nobr>35–44</nobr> лет чаще называли главными критериями выбора подработки гибкий график (62% против 56% у зумеров) и быстрые выплаты (49% против 43% у зумеров). В свою очередь зумеры <nobr>18–24</nobr> лет чаще обращают внимание на возможность быстро начать подрабатывать без долгих собеседований (24% против 18% у миллениалов <nobr>35–44 лет).</nobr> Также для них более значимыми факторами оказались предсказуемость, высокий рейтинг места подработки (13% против 7% у миллениалов <nobr>35–44 лет)</nobr> и возможность подрабатывать на свежем воздухе (11% против 7% у миллениалов <nobr>35–44 лет).</nobr></p> <p>Почти для трети (30%) респондентов <nobr>18–24</nobr> лет подработка уже стала привычным форматом занятости, в то время как миллениалы <nobr>35–44</nobr> лет знакомы с ней чуть реже (26%).</p> <p>Еще один показатель того, что подработка постепенно становится частью повседневной занятости россиян, — отношение к работе в выходные дни. 42% опрошенных в возрасте от 18 до 24 лет и столько же в возрасте от 35 до 44 лет сообщили, что спокойно относятся к идее подрабатывать в выходной день, если это позволит дополнительно заработать.</p> <p>Зумеры готовы подрабатывать в неделю почти на час больше миллениалов — в среднем около 13,3 часов в неделю против 12,4 часов у миллениалов. Среди тех, кто определился с желаемой суммой вознаграждения, зумеры и миллениалы рассчитывают получать около 25 479 рублей и 25 966 рублей соответственно.</p> <p>«Россияне всё чаще воспринимают подработку как устойчивую часть дополнительной занятости. Поэтому при выборе таких предложений они обращают внимание не только на уровень заработка, но и на гибкость графика, удобство формата, комфорт условий и то, насколько легко подработка встраивается в привычный ритм жизни. При этом подход к частичной занятости различается у разных поколений: зумеры чаще ориентируются на возможность заработать больше и попробовать новые задачи, тогда как миллениалы ставят в приоритет гибкий график, оперативные выплаты и предсказуемость», — комментирует <b>Дмитрий Королев, </b>старший директор сервиса временной занятости «Авито Подработка».</p> Авито Подработка провела опрос среди более чем 6 000 россиян 18–45 лет, интересующихся дополнительной занятостью, чтобы узнать, как меняется … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196637 Mon, 22 Jun 2026 13:11:20 +0300 <p>В целях развития кибербезопасности и цифровой трансформации Почта России проводит тестирование отечественного корпоративного мессенджера eXpress. </p> <p><span>«Мы</span> <span>уверены, что использование отечественного</span> <span>ПО повысит уровень информационной безопасности всей компании, защитив наши внутренние коммуникации и</span> <span>конфиденциальные данные. Это ещё один шаг в</span> <span>развитии цифровых технологий и</span> <span>укреплении кибербезопасности нашей компании»,</span> <span>— подчеркнул заместитель генерального директора по</span> <span>цифровой трансформации Почты России <b>Дмитрий Чудинов.</b></span></p> <p>«eXpress как вендор коммуникационных решений в РЖД и Росатоме понимает ответственность и важность создания надёжной и масштабируемой коммуникационной платформы. Такие решения призваны обеспечивать максимальную защиту российских корпораций и государственных организаций от современных информационных угроз, особенно когда речь идет об инфраструктуре Почты России», — поделился основатель и CEO платформы eXpress <b>Андрей Врацкий.</b></p> В целях развития кибербезопасности и цифровой трансформации Почта России проводит тестирование отечественного корпоративного мессенджера eXpress … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196636 Mon, 22 Jun 2026 12:31:25 +0300 <p>УЦСБ и Security Vision заключили соглашение о технологическом партнерстве. Его цель — дополнить традиционную защиту ИТ-инфраструктуры безопасностью прикладного уровня и ликвидировать разрыв между защитой инфраструктуры и безопасностью приложений. </p> <p>«Наша совместная работа с Security Vision направлена в первую очередь на уменьшение разрыва между классической кибербезопасностью и безопасностью приложений через создание полнофункционального ASOC. Благодаря гибкости платформы Security Vision мы создаем продукт, который является не только полноценным ASOC, но и успешно дополняет функционал VM и SOAR, что позволяет CISO видеть полную картину по его активам на всех уровнях — от системного до прикладного», — отмечает <strong>Антон Ёркин,</strong> технический директор УЦСБ.</p> <p>«Мы берем на себя технологическую часть: интеграцию с инструментами AST, CI/CD пайплайнами, оркестрацию событий и корреляцию. Экспертиза УЦСБ в области безопасной разработки позволяет нам создать ASOC-модуль, который закроет потребности рынка в комплексной защите приложений», — подчеркивает <strong>Екатерина Черун, </strong>коммерческий директор Security Vision.</p> УЦСБ и Security Vision заключили соглашение о технологическом партнерстве. Его цель — дополнить традиционную защиту ИТ-инфраструктуры безопасностью … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196635 Mon, 22 Jun 2026 12:29:47 +0300 <p>Modus и Группа Компаний «ЧДК», официальный партнер фирмы «1С», объявляют о начале стратегического партнерства.</p> <p>Сотрудничество позволит клиентам Группы Компаний «ЧДК» получить расширенные возможности по работе с данными в рамках экосистемы 1С. Партнеры объединяют экспертизу: Группа Компаний «ЧДК» обеспечивает глубокое знание учетных систем 1С, а Modus добавляет современные low‑code-инструменты для сбора, трансформации и визуализации данных. </p> <p>«Наши продукты изначально создавались как универсальные инструменты для работы с данными из любых корпоративных источников — реляционных СУБД, облачных сервисов, файлов и, конечно, систем 1С. Мы сознательно сделали интеграцию с 1С максимально глубокой и бесшовной: Modus ETL подключается к любой конфигурации напрямую, без промежуточных слоев, а Modus BI дает бизнес-пользователям возможность создавать отчеты самостоятельно. При этом наша архитектура одинаково эффективна и для не 1С-источников, что критически важно для предприятий с гетерогенным ландшафтом данных. Мы рады, что такой опытный партнер, как Группа Компаний „ЧДК“, выбрал наши технологии для масштабирования своих предложений в сфере бизнес-аналитики», — комментирует <strong>Кирилл Кузнецов,</strong> генеральный директор Modus. </p> <p>«Клиенты, особенно крупный бизнес и холдинги, уже давно запрашивают инструменты, которые позволят выйти за рамки стандартных отчетов 1С. Им нужна глубокая аналитика, прогнозные модели и возможность самостоятельной работы с данными без нагрузки на ИТ-подразделения. Решения Modus BI и Modus ETL — это именно то, что закрывает этот запрос на уровне enterprise. Мы интегрируем их как стандартный компонент наших проектов автоматизации, чтобы каждый клиент, который приходит к нам за внедрением решений 1С, мог сразу получить и современную аналитику на его основе. Партнерство с Modus усиливает нашу технологическую экспертизу и позволяет предлагать рынку комплексные решения полного цикла», — отмечает <strong>Владимир Понятовский, </strong>Генеральный директор ООО «Что делать Автоматизация» (Центр Автоматизации Группы Компаний «ЧДК»). </p> Modus и Группа Компаний «ЧДК», официальный партнер фирмы «1С», объявляют о начале стратегического партнерства. message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196634 Mon, 22 Jun 2026 12:25:25 +0300 <p>АО Банк «Аверс» завершил миграцию с Directum 5 на платформу Directum RX. Работы на проекте выполнила компания «МайТэк».</p> <p>Банк «Аверс» с 2014 года использует решения Directum для цифровизации делопроизводства. Переход с системы Directum 5 на современную платформу Directum RX дал возможность пересмотреть ключевые бизнес-процессы, повысить их прозрачность и управляемость.</p> АО Банк «Аверс» завершил миграцию с Directum 5 на платформу Directum RX. Работы на проекте выполнила компания «МайТэк». Банк «Аверс» с 2014 года … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196633 Mon, 22 Jun 2026 12:23:36 +0300 <p>«Магнит», один из ведущих ритейлеров России, начал внедрять в свои процессы разработки платформу GitFlic. Это решение для хранения исходного кода и работы с ним входит в экосистему «Группы Астра», российского разработчика инфраструктурного ПО. Выбор GitFlic подтверждает: отечественные DevOps-платформы достигли уровня зрелости, достаточного для работы в масштабах одного из крупнейших ритейлеров страны.</p> <p>«До последнего времени эффективной альтернативы GitLab на российском рынке не существовало. Команда „Группы Астра“ рискнула взяться за сложную задачу — реализовать полноценную замену популярного зарубежного решения, и добилась успеха. „Магнит“ первым внедряет российскую платформу для работы с кодом, а наша глубокая технологическая экспертиза и масштаб бизнеса помогают нашим партнерам усовершенствовать это решение и довести его до уровня отраслевого стандарта», — комментирует <strong>Егор Карицкий, </strong>директор по ИТ-инфраструктуре розничной сети «Магнит».</p> <p>«Ритейл — это территория здравого прагматизма, где IT-инструменты оценивают по функционалу, количеству внедрений и адекватному сравнению с зарубежными аналогами. Внедряя GitFlic в „Магните“, мы доказали эффективность этого решения. В условиях жесткой маржинальности ритейл-бизнеса для компаний становятся критичны технологическая независимость, предсказуемость владения и возможность разворачивать все решения на собственной инфраструктуре — и GitFlic полностью соответствует этим требованиям. Важно, что у „Магнита“ очень сильная команда DevOps, благодаря обратной связи от которой GitFlic становится еще лучше», — добавляет<strong> Игорь Сорокин, </strong>директор по продажам направления «Ритейл» «Группы Астра».</p> Новая версия включает десятки нововведений и улучшений: от резервных сайтов в геокластере до полноценного механизма транспортных правил. «Магнит» … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196632 Mon, 22 Jun 2026 12:18:32 +0300 <p>Аналитики страхового брокера Mains изучили состояние рынка труда в ИТ-сфере и выявили наиболее актуальные проблемы со здоровьем ИТ-специалистов. В топе поводов для обращений ИТ-специалистов к врачам — заболевания органов дыхания и пищеварения, мочеполовой и костно-мышечной систем.</p> <p>«По итогам исследования можно сделать два вывода, — говорит <b>Леонид Екутич, </b>заместитель генерального директора страхового брокера Mains. — Во-первых, ИТ-сфера опережает глобальные тренды, то, что эксперты прогнозируют для всего человечества к середине века, в ИТ видно уже сейчас. ИТ-сфера „стареет“ и с годами доли обращений по поводу психики, костно-мышечной и сердечно-сосудистой систем будут только расти. Второй вывод — о том, чему работодатели должны уделять особое внимание. Органы дыхания, костно-мышечная система и глаза — постоянно в „группе риска“ в ИТ, этот тренд никуда не денется. К нему постепенно присоединяются ментальные расстройства и хронические заболевания, в первую очередь сердечно-сосудистые и онкологические. При планировании работы с ДМС эти направления должны быть приоритетными, если бизнес хочет максимально эффективно защитить здоровье своих сотрудников».</p> <h3>Рынок труда в ИТ-сфере</h3> <p>По данным Минцифры, в ИТ-сфере официально заняты 1,2 миллиона человек, однако ведомство учитывает лишь сотрудников аккредитованных ИТ-компаний. Если же опираться на более широкие оценки, включающие специалистов ИТ-подразделений в банках, государственных структурах, ритейле и других отраслях, то численность работников отрасли достигает <nobr>1,7–2</nobr> миллионов человек. Треть из них (33%) — женщины. Основную возрастную группу ИТ-специалистов составляют люди от 22 до 35 лет — на них приходится 46% от общего числа занятых.</p> <p>На рынке наблюдается одновременно Дефицит кадров — он оценивается в <nobr>500–700</nobr> тысяч человек, при этом на рынке труда наблюдается и рост числа соискателей. Причина дисбаланса кроется в том, что в отрасли остро не хватает высококвалифицированных специалистов, в сфере импортозамещения и внедрения ИИ, в то время как рынок перенасыщен начинающими (джуниорами) без опыта работы — недавними выпускниками вузов и разнообразных курсов.</p> <p>Такой дисбаланс служит одной из причин высокого профессионального и эмоционального давления для всех категорий работников ИТ-сферы. Как следствие, формируется «портрет» типичных заболеваний и состояний.</p> <h3>Исследование: болезни ИТ-специалистов</h3> <p>Искусственный интеллект породил дополнительный фактор тревожности и стрессов. Особенно сильно страх замены фиксируется у джунов и мидлов.</p> <p>Критическая ситуация складывается с эмоциональным здоровьем ИТ-специалистов. Почти половина (44,7%) работников отрасли находится в состоянии значительного эмоционального истощения. Особенно тревожная ситуация наблюдается среди молодых специалистов <nobr>22–35</nobr> лет — основного ядра отрасли. Среди тех, кто планирует уволиться, показатель выгорания достигает 67,8%.</p> <p>Здоровье опорно-двигательного аппарата серьезно страдает от сидячего образа жизни. Уже через <nobr>2–3</nobr> года работы специалисты начинают испытывать характерные проблемы с шеей и спиной: боли встречаются в <nobr>2–3</nobr> раза чаще, чем у работников физического труда.</p> <p>Также страдают глаза тех, кто постоянно работает перед монитором: синдром компьютерного зрения затрагивает до 70% специалистов.</p> <p>Еще одна распространенная проблема — нарушения сна, в т. ч. хронический недосып.</p> <p>Из-за низкой физической активности в ИТ особенно высок риск развития гиподинамии, которая сейчас входит в топ-5 факторов, влияющих на смертность.</p> <p>Аналитики страхового брокера Mains проанализировали данные обращений ИТ-специалистов за медицинской помощью по ДМС. Исследование показало, что заболевания органов дыхания стали главной причиной обращений — на них пришлось 17,2 % всех случаев, что ниже бенчмарка в целом по РФ</p> <p>В число наиболее частых причин обращений, которые превышают общероссийские бенчмарки вошли: проблемы с пищеварительной системой (12%), заболевания костно-мышечной системы (12%) и нарушения в работе мочеполовой системы (11%),</p> <p>Несмотря на то, что 44,7% ИТ-специалистов страдают от эмоционального истощения, официальные обращения к психологам составили всего 0,1% от общего числа. Причем более двух третей (67,4%) таких обращений поступило от «ядерной» группы 22-35-летних.</p> <p>Важно отметить, что, согласно последним исследованиям, работоспособность сотрудников с выгоранием снижается на 19%. и это прямые потери бизнеса на уровне 10%.</p> Аналитики страхового брокера Mains изучили состояние рынка труда в ИТ-сфере и выявили наиболее актуальные проблемы со здоровьем ИТ-специалистов. В … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196631 Mon, 22 Jun 2026 12:16:36 +0300 <p>«Алкогольная Сибирская Группа» внедрила двухфакторную аутентификацию ID от Контур.Эгиды для защиты удаленного доступа сотрудников к корпоративной инфраструктуре. На первом этапе решение использовали для защиты VPN-подключений, затем масштабировали на корпоративные сервисы с единой точкой входа (SSO).</p> <p>На сегодняшний день двухфакторная аутентификация подключена более чем у 650 сотрудников компании. В дальнейшем АСГ планирует расширять использование решения и подключать к дополнительной защите новые корпоративные сервисы.</p> <p><strong>Михаил Козлов,</strong> директор по ИТ «Алкогольной Сибирской Группы»: Когда такой доступ стал массовым, вопрос дополнительной защиты стал особенно актуален. Мы искали решение, которое не потребует серьезных изменений в привычных процессах сотрудников и позволит быстро масштабировать двухфакторную аутентификацию на всю компанию. Сегодня она уже используется большинством сотрудников, и мы можем последовательно распространять этот подход на другие корпоративные системы.</p> «Алкогольная Сибирская Группа» внедрила двухфакторную аутентификацию ID от Контур.Эгиды для защиты удаленного доступа сотрудников к корпоративной … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196630 Mon, 22 Jun 2026 12:14:28 +0300 <p>Клиники «МЕДИКА» реализовали интеграцию с платформой N3.Health, разработанной компанией «ЭлНетМед», для взаимодействия с государственными информационными системами в сфере здравоохранения на федеральном и региональном уровнях. Интеграция поможет клиникам холдинга соблюдать лицензионные требования в части ЕГИСЗ, а также оперативно выгружать документы по случаям медицинского обслуживания в рамках программы ОМС в ГИС субъекта РФ.</p> <p>«В рамках проекта команда N3.Health реализовала надежный шлюз для обмена информацией с государственными системами. N3.Health — это оператор, давно зарекомендовавший себя на рынке, который обеспечивает быстрое и качественное решение вопросов интеграции с информационными системами на разных уровнях, что особенно важно для цифровой трансформации медицины с учетом необходимости соответствия регуляторным требованиям, требованиям по безопасности данных, а также гибкости применяемых интеграционных решений. В дальнейших планах совместная работа по внедрению электронных направлений из региона на медицинские услуги, оказываемые по программе ОМС», — отметил <strong>Федоров Тимофей, </strong>коммерческий директор в медицинскго холдинга «МЕДИКА».</p> <p>«Надеемся, что позитивный опыт использования сервисов N3.Health станет важным шагом в направлении внедрения в клиниках холдинга „МЕДИКА“ более широких возможностей цифровых решений нашей интеграционной платформы, которые помогут не только выполнить действующие лицензионные требования, но и оптимизировать рабочие процессы, улучшить качество медицинского обслуживания, а также в полной мере отвечать потребностям пациентов», — отметила <strong>Вольникова Дария, </strong>коммерческий директор «ЭлНетМед» (интеграционная платформа N3.Health).</p> Клиники «МЕДИКА» реализовали интеграцию с платформой N3.Health, разработанной компанией «ЭлНетМед», для взаимодействия с государственными … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196629 Mon, 22 Jun 2026 12:13:14 +0300 <p>«Софтлайн Решения» (ГК Softline) реализовала проект по оснащению учебного класса одного из московских колледжей современным симулятором беспилотных авиационных систем. Решение позволит студентам безопасно отрабатывать навыки пилотирования и выполнять отраслевые задачи в виртуальной среде, повышая свою конкурентоспособность на рынке труда. Проект усиливает кадровый потенциал госсектора: выпускники смогут применять БПЛА для аэросъемки, мониторинга строительных площадок и обследования инфраструктуры</p> <p>В рамках Федерального проекта «Кадры для беспилотных авиационных систем» колледжу нужно было в сжатые сроки закупить комплекс ПО для учебных классов, включая симулятор БПЛА, объединив все позиции в одну закупку. Туда вошло 27 разных программных продуктов и баз данных. </p> <p>«Этот проект — пример того, как глубокая экспертиза помогает создавать эффективное партнерство. Вместе с вендором мы оснастили учебное заведение в полном соответствии с нормативами. Колледж доказал востребованность своей учебной программы, получил финансирование, а мы со своей стороны обеспечили исполнение — от подготовки технической документации до организации поставок. Готовность отвечать на каждый запрос и брать на себя ответственность за результат делает „Софтлайн Решения“ тем партнером, которому доверяют сложные и нестандартные задачи», — поделился <strong>Вячеслав Скрыпник, </strong>ведущий менеджер группы по отраслевому развитию кибербезопасности компании «Софтлайн Решения» (входит в ГК Softline).</p> <p>«Внедрение симулятора решает несколько ключевых задач для современного образования. Во-первых, это безопасное и эффективное развитие практических навыков. Студенты осваивают пилотирование и отрабатывают сложные сценарии — от аэрофотосъемки до оказания первой медицинской помощи — без риска повредить дорогостоящее оборудование. Во-вторых, это прямая инвестиция в конкурентоспособность выпускников. Опыт работы на цифровых двойниках реальных дронов в проработанных виртуальных мирах делает их востребованными специалистами, готовыми к решению отраслевых задач с первого дня работы», — рассказал генеральный директор UAVPROF <strong>Денис Кириков.</strong></p> «Софтлайн Решения» (ГК Softline) реализовала проект по оснащению учебного класса одного из московских колледжей современным симулятором беспилотных … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196628 Mon, 22 Jun 2026 11:38:33 +0300 <p>Коротко о главном:</p> <ul> <li>21% российских интернет-пользователей воодушевляет распространение технологий ИИ, среди американских — 10%.</li> <li>41% российских и 25% американских интернет-пользователей высоко оценивают пользу ИИ для общества, а риски — 52% и 57% соответственно.</li> </ul> <p>Мнения российского и американского интернет-сообщества относительно использования ИИ в политической сфере совпадают: 59% и 60% соответственно не допускают ИИ в управлении страной.</p> <p>Аналитический центр ВЦИОМ <a href="https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/ii-kotoryi-trevozhit-amerikancev-i-voodushevljaet-rossijan">представляет результаты</a> онлайн-опроса россиян о восприятии искусственного интеллекта, вопросы которого повторяют аналогичный опрос исследовательского центра Пью Ресеч (Pew Research Center) в США.</p> <h3>ИИ тревожит американцев, россиян — воодушевляет</h3> <p>Осведомленность об искусственном интеллекте в России и США уже близка к «потолку»: ИИ стал массово узнаваемой технологией, но за общей узнаваемостью скрываются различия в глубине погружения и эмоциональном отношении. Во-первых, российские интернет-пользователи считают себя более информированными в сфере ИИ: чаще, чем американцы, говорят, что много слышали или читали об ИИ (59% против 47%).</p> <p>Во-вторых, в США отношение к ИИ заметно смещено в сторону тревоги: беспокойство по поводу расширения его использования в повседневной жизни встречается в 5 раз чаще, чем воодушевление. В России картина спокойнее: тревоги и ожидания пользы так же сосуществуют, но на фоне американской аудитории россияне в 2 раза чаще испытывают воодушевление. Причины скорее в несходстве культурных особенностей внутреннего контекста: повестка технологического суверенитета усиливает позитивный эмоциональный заряд вокруг ИИ, связывая его с пользой, развитием и будущим прогрессом.</p> <h3>Кто чаще использует ИИ?</h3> <p>В России используют ИИ в повседневной жизни интенсивнее, чем в США. Каждый пятый российский интернет-пользователь (19%) утверждает, что взаимодействует с ИИ практически постоянно, тогда как среди американцев таких только 5%. В то же время наиболее распространенный режим использования в обеих странах — один или несколько раз в день: 41% в США и 31% в России.</p> <p>В обеих странах взаимодействие с ИИ выходит за рамки разовой пробы и становится регулярной практикой, но эмоционально это проживается по-разному. Для американской аудитории в большей степени характерно чувство упущенных возможностей и тревога, что отказ или нежелание пользоваться ИИ может означать потерю шанса улучшить свою жизнь. Российских интернет-пользователей сильнее беспокоит другой риск — возможная утрата самостоятельности, такую обеспокоенность выражают 60% россиян против 51% среди американцев.</p> <h3>ИИ-оптимизм не означает игнорирование рисков</h3> <p>Сравнение показывает, что российские интернет-пользователи заметно оптимистичнее оценивают общественную пользу ИИ. Высокий или очень высокий уровень пользы видят 41% россиян против 25% американцев. При этом различается не только оценка пользы, но и сама рамка восприятия технологии. В США ИИ чаще воспринимается как сила, способная изменить человека и общество, в том числе ослабить социальные и когнитивные навыки: способность творчески мыслить, решать проблемы, принимать сложные решения и выстраивать связи между людьми. В России такие ограничения тоже признаются, но восприятие ИИ сильнее смещено в инструментальную плоскость: не столько «что ИИ отнимет у человека», сколько «как он поможет сделать жизнь проще и ускорит решение задач».</p> <p>Однако более выраженный оптимизм россиян не означает игнорирования рисков. Напротив, обе аудитории достаточно близко оценивают потенциальные угрозы: высокими или очень высокими риски считают 57% американских интернет-пользователей и 52% российских. Различие скорее в эмоциональной тональности. В американском интернет-пространстве тревога вокруг ИИ звучит острее и драматичнее, тогда как в российском заметнее позиция умеренной осторожности: риски признаются, но не вытесняют ожидания пользы.</p> <h3>Общая граница: политика, религия, личные отношения</h3> <p>Единой границы (не)доверия к ИИ у российского и американского онлайн-сообществ нет, однако в сферах, где речь идет о личных решениях, экзистенциальных вопросах и моральных дилеммах, респонденты в обеих странах демонстрируют сопротивление. Солидарны в том, что не следует допускать ИИ к следующим областям:</p> <ul> <li>управление страной,</li> <li>любовные отношения,</li> <li>вероисповедание.</li> </ul> <p>Близкая осторожность проявляется и в отношении психологической поддержки: в обеих странах мнения чаще смещаются к тому, что роль ИИ здесь должна быть небольшой или вовсе отсутствовать. Еще более чувствительна юридическая сфера. Американские интернет-пользователи в большинстве своем негативно относятся к использованию ИИ при отборе кандидатов в суд присяжных. В вопросе определения подозреваемых в совершении преступлений консенсуса меньше: и в России, и в США чаще допускается небольшая роль ИИ, но при этом аудитории заметно разделены между сторонниками и противниками такого применения.</p> <p>Использование искусственного интеллекта как российские, так и американские интернет-пользователи спокойнее допускают там, где требуется анализ больших объемов данных для прогнозирования погоды, раскрытия схем мошенничества и финансовых преступлений, а также разработка формул новых лекарств. В России с большим энтузиазмом, чем в США, примеряют к ИИ подобные роли.</p> <h3>Где ИИ обесценивает результат?</h3> <p>Использование ИИ не всегда воспринимается нейтрально: в некоторых ситуациях цена раскрытия авторства ИИ оказывается слишком высокой и прежнее доверие оборачивается разочарованием. Сильнее всего этот эффект проявляется в политике: 71% американских и 68% российских интернет-пользователей стали бы хуже относиться к кандидату, если бы узнали, что его речь была написана с помощью ИИ. Даже оптимистично воспринимающая ИИ российская аудитория не приемлет сгенерированных текстов, отождествляемых с неискренностью и отсутствием личной вовлеченности в дело.</p> <p>Негатив также высок при оценках применения ИИ к созданию новостных статей (56% американских интернет-пользователей и 45% российских стали бы относиться к ним хуже) и медицинских рекомендаций (45% и 44% соответственно хуже бы восприняли план лечения, составленный ИИ). </p> <p>В творческих сферах реакции несколько мягче: к ИИ-картине отнеслись бы хуже 49% интернет-пользователей в США и 36% — в России; к ИИ-песне — 38% и 27% соответственно.</p> <p>В вопросах получения услуг служб поддержки с помощью ИИ вместо человека реакции российских интернет-пользователей значительно спокойнее по сравнению с реакцией американских — негативно реагируют 14% российских онлайн-пользователей против 41% американских.</p> <p>Восприятие искусственного интеллекта зависит не столько от самой технологии, сколько от сферы, контекста ее применения и гуманитарной значимости результата. На примере российского технологического оптимизма ярко прослеживается ужесточение границ применимости там, где ожидается искренность, личное участие, авторство содержания. Но там, где ИИ воспринимается как надежный технический инструмент ускорения или сервисной автоматизации, реакция заметно мягче.</p> Коротко о главном: 21% российских интернет-пользователей воодушевляет распространение технологий ИИ, среди американских — 10%. 41% российских и 25% … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196627 Mon, 22 Jun 2026 11:36:09 +0300 <p>По данным исследования УЦСБ и группы компаний «Солар», более 80% компаний допускают использование генеративного ИИ в разработке софта, чтобы сократить сроки, упростить анализ кода и устранение уязвимостей. Но вместе с тем растет и запрос на безопасность такой модели разработки ПО. Так, 95% участников исследования отмечают, что генеративный ИИ несет существенные риски безопасности, а 40% респондентов подчеркивают высокую критичность подобных рисков.</p> <p>Данные о ситуации с внедрением ИИ в процессы компаний получены в результате совместного исследования УЦСБ и «Солара», в котором приняли участие 102 компании из сферы телекоммуникаций, промышленности, финансов, госсектора, энергетики, транспорта, логистики, торговли, медицины и строительства.</p> <p>В практике российских компаний преобладает запрос на контролируемый формат использования ИИ. Так, половина опрошенных организаций (50,5%) разрешает использовать генеративный ИИ в разработке только в ограниченном формате, например, ИИ-сервисы, развернутые в собственном контуре (on-premise) и с соблюдением внутренних требований информационной безопасности. При этом около трети организаций (32,2%) не контролируют использование ИИ и не предъявляют требования ИБ к подобным сервисам, что создает повышенные риски для безопасности.</p> <p>Наряду с запросом на контролируемый доступ, исследование также продемонстрировало запрос на использование закрытых корпоративных LLM, которые позволяют работать без передачи данных во внешние сервисы. 86,9% компаний положительно оценивают внедрение специализированной закрытой или дообученной LLM внутри собственного контура для триажа уязвимостей, автоматического исправления кода и анализа безопасности. 25,3% считают такой шаг необходимым уже сейчас, еще 61,6% готовы к нему при доказанной эффективности и защищенности решения, и только 13,1% пока предпочитают традиционные инструменты. </p> <p>«Бизнес готов инвестировать в закрытые LLM, а разработчики уже используют генеративный ИИ для написания и анализа кода. Но поставить модель внутри ИТ-периметра недостаточно. В приоритете должна быть безопасность на уровне процессов: четкие политики с описанием задач применения ИИ, автоматические проверки кода и регулярное обучение команд. Кроме того, без постоянной подпитки свежими данными об уязвимостях закрытая LLM не сможет распознавать новые типы атак и не предупредит о трендовых рисках. Таким образом, ИТ-рынку уже сейчас нужны методики, которые обеспечивают непрерывную актуализацию модели, чтобы она развивалась в управляемом контуре с гарантиями безопасности», — отметил <strong>Евгений Тодышев,</strong> руководитель направления безопасной разработки в УЦСБ.</p> <p>Также компании опрашивали о возможности использовать ИИ для анализа уязвимостей в программном обеспечении и предпочтительных моделях (публичных или находящихся внутри контура организации).</p> <p>Компании, которые используют публичные LLM и <nobr>ML-модели</nobr> для поиска вредоносного кода, сталкиваются с другими типами рисков. В первую очередь, это утечка данных, накопление уязвимостей в коде, созданном с помощью ИИ, которые не распознают публичные ИИ-сервисы для триажа уязвимостей. Поверхностный анализ кода, непредсказуемость результатов анализа приводят к тому, что снижается безопасность разработки софта в CI/CD-контейнерах (изолированных исполняемых средах (обычно Docker или Kubernetes), которые позволяют автоматизировать сборку, тестирование и доставку кода, гарантируя его идентичную работу на любом сервере). Как показывают актуальные исследования безопасности приложений «Солара», в <nobr>75-80%</nobr> массовых цифровых сервисов уже содержатся критичные уязвимости, которые могут приводить к утечкам конфиденциальной информации пользователей.</p> <p>«Зачастую ИИ-сервисы анализируют код как последовательность действий (токенов), а не как логику. Это поиск совпадений с шаблонами, а не детальный анализ потоков данных и семантики кода. Такой подход дает много ложных срабатываний и пропускает сложные уязвимости. Более того, на этапе триажа публичные <nobr>LLM-модели</nobr> пропускают от 40 до 50% уязвимостей в коде. Помимо рисков для безопасности, публичные <nobr>LLM-модели</nobr> и <nobr>ML-решения</nobr> не позволяют организовать анализ проектов с сотнями тысяч строк кода и десятками фреймворков „под капотом“. Поэтому спрос на специализированные решения для безопасности приложений будет нарастать и выводы исследования подчеркивают этот важный тренд», — комментирует <strong>Владимир Высоцкий, </strong>руководитель отдела развития бизнеса ПО Solar appScreener.</p> <p>Участники исследования также отметили, какие направления требуют дополнительных инвестиций в информационную безопасность. Чаще всего компании выделяли запрос на специализированные LLM для задач разработки и AppSec (45,5%), построение процессов безопасной разработки и эксплуатации моделей, то есть MLSecOps (39,4%), а также аудит безопасности, red teaming и пентест ИИ-систем (37,4%).</p> <p>Результаты по направлению безопасной разработки укладываются в общий вывод исследования: дискуссия на рынке смещается от вопроса «использовать ли ИИ» к вопросу «как использовать его безопасно и управляемо». Для разработки это означает три параллельных шага — контролируемый доступ к генеративным инструментам, движение к закрытым корпоративным моделям и, прежде всего, инвестиции в обучение сотрудников и разработку политик кибербезопасности для ИИ-сервисов. Именно эти шаги в совокупности и формируют «доверенный ИИ» — решение, которое гарантирует защиту данных, предсказуемость работы и полный контроль со стороны бизнеса.</p> <blockquote> <h3>Справка об исследовании</h3> <p>Дата проведения: весна 2026 года.</p> <p>Объем выборки: 102 компании.</p> <p>Отрасли: телекоммуникации и связь (23,5%), промышленность и производство (18,6%), госсектор (11,8%), финансы и банки (9,8%), а также энергетика, транспорт, логистика, торговля, медицина, строительство.</p> <p>Влияние на ИТ-решения: 54,9% респондентов влияют на выбор ИТ-решений или принимают финальные решения, еще 43,1% являются непосредственными пользователями.</p> <p>Размер бизнеса: малый (до 100 сотрудников) — 22,5%, средний <nobr>(100–500) —</nobr> 26,5%, крупный <nobr>(500–2000) —</nobr> 25,5%, enterprise (свыше 2000) — 25,5%.</p> </blockquote> По данным исследования УЦСБ и группы компаний «Солар», более 80% компаний допускают использование генеративного ИИ в разработке софта, чтобы … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196611 Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>Институт статистических исследований и экономики знаний<a href="https://issek.hse.ru/news/1170639437.html"> НИУ ВШЭ</a> на основе данных Росстата анализирует спрос и предложение навыков работы с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) на российском рынке труда.</p> <blockquote> <p>Справочно: В 2025 г. в программу Обследования рабочей силы (ОРС) Росстата впервые включен блок вопросов об имеющихся и необходимых по основному месту работы навыках использования технологий ИИ. На вопросы отвечали сами работники.</p> </blockquote> <p>Информационная база исследования опирается на опрос 314 тыс. респондентов, результаты которого репрезентативны для 46.7 млн занятых в российской экономике.</p> <p>Внедрение технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы занимает центральное место в профессиональной повестке и сопровождается активными дискуссиями о перспективах трансформации рынка труда. При этом достоверной информации о реальных масштабах происходящих структурных сдвигов пока еще крайне мало. Данные ОРС о навыках занятого населения позволяют оценить уровень распространения ИИ-навыков, а также их востребованность со стороны работодателей.</p> <h3>Уровень распространения ИИ-навыков среди занятого населения</h3> <p>Навыками работы с ИИ владеют более трети (37,5%) занятого населения в России (рис. 1). Наиболее распространен базовый уровень владения, которым обладают 22,7% работников. Он достаточен для создания цифрового контента: текстов, изображений, видео или музыки. Базовый уровень предполагает минимальную ИИ-грамотность, то есть способность работать со стандартными ИИ-сервисами (чат-ботами, генераторами изображений, ИИ-помощниками, др.) через готовые пользовательские интерфейсы. Такой формат взаимодействия с ИИ не требует специальной подготовки, глубоких технических знаний или доступа к внутрикорпоративной ИИ-инфраструктуре и, по сути, мало отличается от использования ИИ в повседневной жизни.</p> <p>Средний уровень навыков зафиксирован у 11,7% занятых. Эти работники способны использовать специализированные ИИ-сервисы для решения прикладных рабочих задач. Такой уровень требует понимания логики работы алгоритмов, освоения специализированных программных инструментов и доступа к корпоративным данным и системам.</p> <p>Продвинутые навыки, включающие создание и сопровождение ИИ-решений, имеются лишь у 3,2% работников. К этой узкой группе относятся разработчики ИИ, инженеры машинного обучения, аналитики больших данных, менеджеры ИИ-проектов и др. Продвинутый уровень требует фундаментальных технических знаний, профильной подготовки и доступа к специализированной инфраструктуре.</p> <h3>Неравенство в освоении ИИ-навыков: социально-демографический профиль</h3> <p>Наиболее мощными факторами дифференциации ИИ-навыков выступают возраст и уровень образования (рис. 2).</p> <p>Возрастной разрыв демонстрирует четкую негативную зависимость: чем старше работники, тем ниже доля владеющих ИИ-навыками. Максимальные значения <nobr>(46–47%)</nobr> наблюдаются среди молодежи <nobr>(15–29 лет),</nobr> которые сегодня выходят на рынок труда в условиях повсеместной цифровизации. После 50 лет показатель снижается до 30%.</p> <p>Наиболее мягко зависимость от возраста проявляется на базовом уровне владения ИИ-навыками: этот уровень навыков имеют <nobr>18–20%</nobr> работников в возрасте старше 50 лет и <nobr>25–26%</nobr> работников в возрасте моложе 40 лет. В условиях высокого проникновения интернета и базовой цифровой грамотности инструменты генеративного ИИ довольно легко преодолевают возрастной барьер.</p> <p>На среднем уровне владения связь с возрастом более выражена. Чаще обладают ИИ-компетенциями среднего уровня работники на ранних этапах карьеры. В старших возрастных группах распространенность таких навыков ниже, что может быть связано как с различиями в профессиональной структуре занятости (например, многие возрастные работники заняты в традиционных сферах деятельности, куда ИИ проникает медленнее), так и с особенностями освоения новых технологий и адаптации к изменению профессиональных стандартов.</p> <p>Возрастные различия особенно отчетливы для продвинутых навыков в области ИИ: такой уровень владения демонстрируют <nobr>5–6%</nobr> работников моложе 30 лет, после чего показатель последовательно снижается до 2% среди работников старше 50 лет. Кадровое ядро ИИ-экономики в значительной степени составляют молодые специалисты, недавно завершившие профильное обучение.</p> <p>Освоение ИИ-компетенций тесно связано с уровнем формального образования. Среди работников с высшим образованием доля владеющих ИИ-навыками достигает 47%, среди обладателей среднего профессионального образования она составляет 33% и опускается до <nobr>27–28%</nobr> среди лиц с более низким уровнем образования.</p> <p>Различия между образовательными группами складываются за счет среднего и продвинутого уровней владения ИИ-навыками, тогда как для базового уровня разрыв между образовательными группами минимален.</p> <p>Во всех образовательных группах <nobr>19–23%</nobr> работников имеют базовый уровень ИИ-навыков. Таким образом, для начала работы с генеративным ИИ наличие высокого уровня образования не является критическим условием и, по крайней мере, с точки зрения человеческого капитала барьеры входа в использование популярных ИИ-сервисов практически отсутствуют. Однако уже на среднем уровне начинает четко проявляться образовательный градиент.</p> <p>Среди работников с высшим образованием ИИ-навыками среднего уровня обладают 16%, тогда как среди лиц со средним общим образованием и ниже — <nobr>6–7%.</nobr> Использование специализированных ИИ-решений требует достаточно высокого уровня человеческого капитала и доступа к соответствующим рабочим местам. Владение продвинутыми навыками еще заметнее сконцентрировано в группе лиц с высшим образованием: 6% работников, имеющих этот уровень образования, сообщили о наличии продвинутых ИИ-навыков по сравнению с <nobr>1–2%</nobr> в остальных группах (среди последних есть и работающие студенты, еще не завершившие обучение).</p> <p>Гендерные различия в распространенности ИИ-навыков также присутствуют, но выражены значительно слабее, чем различия по возрасту и образованию. Навыками ИИ владеют 40% работников-мужчин и 36% занятых женщин. При этом высокая гендерная сбалансированность характерна не только для базового, но и для среднего и продвинутого уровня освоения ИИ-навыков.</p> <h3>Дисбаланс спроса и предложения: феномен опережающего освоения</h3> <p>Респондентам также задавался вопрос о том, необходимы ли ИИ-навыки для выполнения их текущей работы. Ответы на этот вопрос позволяют косвенно судить о формальной потребности в ИИ-компетенциях и спросе на них со стороны работодателей.</p> <p>Примечательно, что лишь 4,9% работников сообщили, что им необходимы соответствующие навыки. Это в 7,6 раз ниже доли тех, кто этими навыками уже владеет. Столь значительный разрыв между долей фактически освоивших навыки ИИ и долей тех, кому эти навыки необходимы для работы, может объясняться как особенностями реальных процессов, так и спецификой измерения.</p> <p>С одной стороны, может наблюдаться феномен опережающего освоения технологии. Работники самостоятельно изучают инструменты генеративного ИИ в расчете на повышение личной производительности и карьерный рост либо на фоне технологического энтузиазма. Предложение навыков ИИ со стороны работников в данный момент объективно превышает способность экономики сформулировать устойчивый спрос на эти компетенции. Для формирования такого спроса потребуется изменение реальных бизнес-процессов и рабочих мест. Однако массовое опережающее освоение ИИ-технологий работниками представляет собой рациональную стратегию защиты человеческого капитала. Работники изучают ИИ-инструменты не потому, что их текущая работа этого требует, а потому, что рассматривают их как инструмент поддержания своей конкурентоспособности на рынке труда. При этом опережающее накопление ИИ-компетенций в большинстве случаев ограничивается базовым уровнем, т. е. навыками, которые могут использоваться не только в профессиональной деятельности, но и в личных целях.</p> <p>С другой стороны, значительный разрыв между фактическим и требуемым уровнем ИИ-навыков может быть обусловлен тем, как респонденты понимают вопрос об их необходимости. Во-первых, поскольку ИИ-навыки используются многими при выполнении вспомогательных задач, они могут не восприниматься как «необходимые» для текущей работы, а трактоваться как «желательные» или «полезные». Во-вторых, респонденты могут относить к необходимым лишь требования, которые закреплены в трудовом договоре, должностной инструкции и других документах. Если формализация требований отстает от реальной практики, респонденты будут занижать востребованность ИИ-компетенций. В-третьих, значительная часть применения генеративного ИИ в российских компаниях происходит в «серой» зоне, когда работники используют открытые ИИ-сервисы с личных компьютеров и смартфонов, в том числе из-за ограничений, связанных с информационной безопасностью и отсутствием корпоративных лицензий. «Серый» характер использования ИИ-инструментов также снижает вероятность восприятия таких навыков как обязательного требования к работе.</p> <p>Таким образом, 4,9% — это, скорее всего, нижняя оценка реального спроса на ИИ-навыки. Реальная потребность находится в диапазоне между этой оценкой и долей работников, уже владеющих ИИ-навыками (37,5%), хотя, вероятно, ближе к нижней границе.</p> <h3>Профессиональная и отраслевая специфика</h3> <p>Профессиональный и отраслевой профили тех, кому ИИ-навыки необходимы, и тех, кто ими владеет, структурно близки (рис. 3 и 4).</p> <p>Анализ отраслевого распределения подтверждает, что спрос на ИИ-компетенции сконцентрирован в трех видах деятельности: профессиональной и научной, финансовой и страховой, а также в сфере информации и связи. Такая концентрация закономерна: именно в этих отраслях наблюдается наибольшая интенсивность программирования, работы с числовыми и текстовыми данными, где внедрение ИИ дает наиболее быстрый и измеримый прирост производительности труда.</p> <p>В топ-10 профессиональных групп по востребованности ИИ-навыков, которые одновременно лидируют по уровню их освоения, входят профессии, требующие высокого уровня квалификации, и руководители. Впрочем, в нем оказались и две профессиональные группы со средним уровнем требований к квалификации: специалисты-техники в области ИКТ и служащие в сфере обслуживания населения. Лидерами обоих рейтингов — по востребованности ИИ-навыков и уровню их освоения — ожидаемо выступают специалисты по ИКТ среднего и высшего уровня квалификации, далее следуют специалисты в области науки и техники, а также руководители высшего и среднего звена. Работники этих профессиональных групп не только чаще сталкиваются с необходимостью использования ИИ, но и обладают значимыми для его освоения ресурсами (доступом к инфраструктуре, базовой цифровой грамотностью). Примечательно, что высокий уровень фактического владения ИИ-навыками фиксируется и в ряде «нецифровых» профессий, например, среди специалистов в сфере права, гуманитарных областей и культуры.</p> <p>В то же время присутствуют и неожиданные лидеры в традиционных и регулируемых отраслях экономики: госуправлении, образовании, здравоохранении, добыче полезных ископаемых. Например, 41% госслужащих владеют навыками работы с ИИ, используя их для подготовки документов и обработки запросов; при этом лишь 6% респондентов в этой профессиональной группе сообщили о необходимости умения работать с ИИ-инструментами для выполнения их рабочих задач. Возможно, столь высокий уровень владения ИИ-навыками отражает результаты целенаправленных программ цифровой трансформации госсектора.</p> <h3>Резюме</h3> <p>Анализ данных Обследования рабочей силы Росстата за 2025 год позволяет сделать несколько важных выводов о состоянии рынка труда в условиях распространения искусственного интеллекта.</p> <p>Во-первых, массовое «скрытое» освоение ИИ-навыков работниками опережает формальный спрос со стороны работодателей. При этом наиболее распространенным является базовый уровень — способность работать со стандартными ИИ-сервисами через готовые пользовательские интерфейсы.</p> <p>Во-вторых, уже на ранней стадии распространения технологий ИИ формируются контуры будущего цифрового неравенства. Если базовый уровень ИИ-навыков характерен для широкого круга работников и его освоение, как правило, не требует специальной подготовки, то на среднем (использование ИИ в рабочих процессах для выполнения специфических профессиональных задач) и продвинутом (разработка и внедрение ИИ-решений) уровнях все отчетливее проявляется влияние факторов образования и возраста.</p> <p><em>Источники: расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ по данным Обследования рабочей силы, исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ (HSE-BR-2025-018).</em></p> Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе данных Росстата анализирует спрос и предложение навыков работы с … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196594 Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>Цифровые трансформации стали неотъемлемой частью современной бизнес-среды. Однако, как показывает статистика, большинство этих проектов терпят неудачу. На форуме «ИТ-мир по-русски» эксперты под руководством <strong>Андрея Филатова,</strong> основателя «Лаб СП» и экс-генерального директора SAP CIS, проанализировали причины провалов и предложили практические решения.</p> <h3>Иллюзия неизбежности и статистика провалов</h3> <p>Бизнес не может позволить себе стабильность; он либо меняется вместе с рынком, либо исчезает. История знает множество примеров:</p> <ul> <li>Kodak: изобрел цифровую камеру, но не смог перейти на цифру из-за страха каннибализации своего пленочного бизнеса.</li> <li>Blockbuster: недооценил угрозу со стороны Netflix и остался в прошлом, цепляясь за свою модель аренды физических носителей.</li> <li>Nokia: лидер рынка мобильных телефонов, потерявший свои позиции из-за неспособности адаптироваться к революции смартфонов и iOS/Android.</li> </ul> <blockquote> <p> «Компании не умирают от конкуренции — они умирают от неспособности меняться».</p> </blockquote> <p>Статистика подтверждает масштаб проблемы:</p> <ul> <li>70% трансформаций не достигают целей (McKinsey);</li> <li>88% не оправдывают ожиданий (Bain & Company);</li> <li>75% не приносят ценности (BCG).</li> </ul> <p>Одной из главных причин провалов цифровой трансформации является неправильная мотивация, когда проект запускается не из-за стратегической необходимости, а по вдохновению акционера, например, после посещения конференции. Это приводит к значительным расходам при отсутствии чёткого видения и несогласованности команды, что делает трансформацию, не опирающуюся на реальную бизнес-задачу, обречённой на провал.</p> <h3>Что делать: принципы успешной трансформации</h3> <p>Чтобы проект не пополнил статистику неудач, необходимо следовать нескольким ключевым правилам.</p> <ul> <li>Чётко определять цели. Трансформация ради трансформации никому не нужна. Необходимо ответить на вопросы: зачем мы это делаем? Какие конкретные бизнес-задачи хотим решить? Важно оценивать не только потенциальную выгоду, но и стоимость бездействия — какие убытки понесёт компания, если оставит всё как есть.</li> <li>Вовлекать людей. Главный фактор провала — человеческий. Сотрудники консервативны, их пугают перемены. Необходимо обучать команду, снимать страхи и вовлекать их в процесс, чтобы они сотрудничали, а не препятствовали нововведениям.</li> <li>Действовать короткими спринтами. Метод «большого взрыва» слишком рискован. Вместо многолетних планов следует двигаться поэтапно, быстрыми итерациями (например, по 90 дней). Это позволяет быстро показывать результат, вносить корректировки и не ставить под удар весь бюджет компании.</li> <li>Обеспечить вовлечённость руководства. Проект обречён, если генеральный директор не участвует в процессе, а лишь периодически спрашивает: «Ну, что там?» Руководство должно быть постоянно вовлечено.</li> <li>Контролировать экономику. В условиях кризиса бюджеты ограничены. Каждый шаг должен иметь измеримый результат. Необходимо считать возврат на инвестиции (ROI) и регулярно мониторить метрики успеха на протяжении всего проекта. Бюджетирование отдельными спринтами снижает финансовую нагрузку.</li> <li>Адаптировать подход. То, что работает для корпорации-гиганта, может погубить малый бизнес. Масштаб и специфика компании должны определять стратегию изменений.</li> </ul> <p>Трансформация в современном мире — это не выбор, а условие выживания. Победит не тот, кто знает все ответы, а тот, кто умеет быстро задавать правильные вопросы и действовать на основе данных, а не интуиции.</p> <p><strong>Дмитрий Фоминых, </strong>основатель сервиса «Этажи.Аналитика»: «Семьдесят процентов неудачных трансформаций — это катастрофическая статистика. Но если посмотреть с другой стороны, получается, что каждая третья или четвёртая попытка удачна. Это на самом деле очень хороший показатель: нужно просто три-четыре раза попробовать, чтобы добиться успеха.</p> <p>Вовлечённость собственников — действительно ключевая история. Одна из самых больших ошибок, которую я часто вижу в консалтинге (как у маленьких, так и у больших компаний), — это попытки трансформировать бизнес до того, как выстроено базовое управление компанией или хотя бы процессами. Начинают менять то, чего сами не понимают.</p> <p>Другая крайность — когда собственник ментально далёк от процесса. Например, он внедряет ИИ в небольшом агентстве недвижимости, будучи уверенным, что это решит все проблемы, но при этом сотрудники элементарно не ходят на работу. Такие вещи необходимо соединять и чётко понимать, что именно мы трансформируем».</p> <p><strong>Андрей Хопёрский,</strong> директор «АйТиЛабс» (холдинг «Строительный двор»): «Люди действительно не хотят выходить из зоны комфорта. Есть известная статистика: только 5% готовы к изменениям, а 95% — нет. </p> <p>Это напрямую касается и руководства. Исполнительные и генеральные директора знают свой бизнес, любят его и получают за него деньги. Все их силы уходят на поддержание текущей деятельности (Run). Как только речь заходит об изменениях (Change), они с облегчением делегируют эту задачу заместителю. В этот момент можно считать, что нормальной цифровой трансформации уже не будет.</p> <p>Проблема доходит до самого низа, до конечного пользователя. Мы часто пытаемся навязать ему готовый продукт, но ему это тоже не нужно.</p> <p>Поэтому ключевой фактор успеха — это энергия и поддержка основателя компании, которая должна пронизывать всю структуру сверху донизу. Необходима команда единомышленников на всех уровнях.</p> <p>Именно поэтому так много проектов проваливается на этапе внедрения. Команда разработки создаёт продукт, показывает его, но когда дело доходит до реального использования, внедрение не идёт. И на этот последний, казалось бы, маленький шаг уже не хватает ни сил, ни денег».</p> <p><strong>Сергей Красильников,</strong> генеральный директор 2DIGITAL, ex. директор по цифровой трансформации «Автоград»: «Многие руководители ставят задачи по трансформации, но не готовы меняться сами, что порождает саботаж. Попытка просто заменить руководителя на нового не поможет, если у него не будет поддержки.</p> <p>Главное правило — идти не от продукта, а от процесса. Прежде чем внедрять, например, ИИ, нужно проанализировать, какую задачу он решит. Правильный путь — пилотировать изменения на небольшом участке с командой, готовой к переменам, и только после успеха масштабировать их на всю компанию. </p> <p>Ситуация усугубляется тем, что мы живём уже не в VUCA-мире, а в „экстра-VUCA“. Риски стали мгновенными: вчера все процессы были завязаны на одном мессенджере, а сегодня он недоступен. Это требует от бизнеса ещё большей гибкости».</p> <p><strong>Арутюн Агабабян, </strong>ИТ-директор tutu.ru: «Трансформация компании начинается с людей. Прежде чем её запускать, нужно понять мотивацию сотрудников: зачем они работают в компании, каковы их интересы и почему они выбрали свою роль. Это сделает изменения проще. В tutu.ru трансформация — это непрерывный процесс. Мы не стремимся к финальной точке, а каждый день улучшаем образ „цифровой зрелости“ компании, так как стоимость изменений снижается, а внедрение новых систем становится проще.</p> <p>Однако самая сложная часть — не технологии, а люди. Важно научить их доверять новым инструментам, когда параллельно с привычными (например, Excel) запускаются новые системы. Для меня трансформация — это проекция мотивации людей на ожидаемые изменения».</p> <p><strong>Евгений Ступников, </strong>руководитель стратегических проектов Wildberries: «Если говорить о людях, есть несколько моментов, которые я использовал в своих командах. Во-первых, нужно перестать искать виноватых. Это то, чего люди боятся больше всего. Плохая идея — начинать трансформацию с обвинений команды или отдельных сотрудников. Наоборот, нужно помогать и поддерживать людей — это очень важно. Отсюда правило: систему и процессы следует исследовать и винить, с людьми стоит обсуждать варианты развития и работать над улучшением системы.</p> <p>Трансформация требует единой орбиты, но разных систем навигации: топ-менеджмент видит звездную карту перемен, а исполнителю мы показываем тот яркий новый мир, который он построит своими руками. Главное — не спустить цель вниз, а пересобрать её так, чтобы на каждом уровне она звучала как личный интерес, а не как абстрактная задача».</p> <p>Андрей Филатов: «В нашей культуре толерантность к неудачам близка к нулю: если первый раз не получилось, второй раз могут уже не начать. Руководство реагирует на провал предсказуемо — поиском виновных, увольнениями и перезапуском проекта в новом составе, что никак не гарантирует успех. Этот страх наказания и риск неудачи парализуют инициативу. Процесс выбора и принятия решения растягивается настолько, что к моменту запуска проект часто теряет актуальность из-за новых технологий. Возможно, в условиях такой неопределённости стоит принять быстрое, пусть и не до конца просчитанное решение, чем бесконечно откладывать старт и упускать возможности».</p> <p>Сергей Красильников: «Для внедрения SAP в компании мы выбрали пилотный участок, на котором описали все процессы и отработали интеграцию со старой системой. Этот подход позволил нам на примере 5% сотрудников выявить расхождения между теорией и практикой (около половины процессов шли иначе), обкатать решение и скорректировать программу обучения без риска масштабных сбоев и нагрузки на техподдержку, благодаря чему дальнейшее развертывание системы прошло гладко. Этот принцип поэтапного тестирования через пилотные проекты является универсальным для эффективного процессного управления».</p> <p>Ключевая проблема российских ИТ-проектов заключается в завышенных ожиданиях заказчиков, которые требуют от отечественных решений сразу же соответствовать уровню ушедших глобальных лидеров, не будучи готовыми мириться с временными недочётами. Это усугубляется отсутствием методологов, способных наладить диалог между бизнесом и талантливыми разработчиками, которые быстро создают прототипы, но не всегда глубоко прорабатывают их архитектуру, что в итоге усложняет доработку. В отличие от Китая, где компании осознанно переходят на менее функциональные, но «достаточно хорошие» национальные продукты с целью доработать их за несколько лет, российский заказчик часто блокирует проекты из-за любого несоответствия. Если бы заказчики изменили свою позицию и согласились на поэтапное развитие технологий, это значительно ускорило бы внедрение российских решений и сделало бы проекты более успешными. </p> <p>Андрей Филатов: «Риски полной остановки ключевых предприятий российской экономики, таких как металлургические заводы или авиаперевозчики, несопоставимы с последствиями использования неподдерживаемого западного ПО. В текущей экономической ситуации, когда любые сбои могут иметь критический эффект, приоритетом должно быть обеспечение непрерывной работы основного бизнеса, даже если это означает временную работу на „трофейном“ программном обеспечении».</p> <p>Андрей Хопёрский: «Требовательность заказчика — это не недостаток, а ключевой драйвер и необходимый тренд для развития отечественного производителя. Именно поэтому так парадоксально и болезненно, что в текущих условиях мы, как заказчики, вынуждены покупать отечественные продукты, которые зачастую оказываются одновременно хуже и дороже зарубежных аналогов.</p> <p>Недавно, один из поставщиков решений для виртуализации убеждал меня не сравнивать их продукт с зарубежными аналогами. Их аргументы: мы молодая компания, у нас мало опыта и финансирования, а во многом это наша общая вина, так как раньше все вкладывались в развитие иностранных технологий. Посыл понятен, но мне он всё равно не понравился».<br/> <br/> Сергей Красильников: «Заказчики не соглашаются на решение, которое хуже, потому что не готовы платить за него в полтора-два раза больше. Если продукт уступает по качеству, его стоимость должна быть ниже, а затем, по мере развития, он сможет доказать свою эффективность и повысить планку. К сожалению, в текущих реалиях, например, в сфере ИИ, отечественные модели уступают китайским на несколько порядков, но при этом на 10 порядков дороже». </p> <p>В завершение дискуссии Андрей Филатов отметил, что перспективы российского рынка и разработчиков цифровых решений на базе искусственного интеллекта имеют большой потенциал, а все проблемы преодолимы, если научиться договариваться: заказчики — идти навстречу, а разработчики — адекватно оценивать стоимость своих продуктов. Он подчеркнул, что разработчикам крайне сложно снизить цену, когда тиражирование идёт на весь мир, в отличие от ситуации с десятью локальными клиентами, так как в последнем случае снижение стоимости приведёт к работе в убыток.</p> <p>Сергей Красильников: «Основной аргумент о дороговизне отечественных продуктов из-за малого рынка не выдерживает критики, если посмотреть на опыт Германии и Японии, которые начинали свой путь в автопроме с внутреннего рынка, меньшего, чем нынешний российский, и лишь доведя продукт до конкурентоспособного уровня, перешли к масштабированию. Мы же сразу требуем гигантского рынка. При этом стоимость разработки в России в разы ниже, чем в Америке, где совершенно иные издержки на менеджмент и операционную деятельность. Поэтому, как разработчик, я считаю, что при сопоставимых затратах на создание продукта итоговая цена для заказчика должна быть адекватной и конкурентоспособной, а не объясняться исключительно узостью рынка».</p> <h3>Вывод</h3> <p>Трансформация в современном мире — это не выбор, а условие выживания. Успех зависит не от наличия всех ответов, а от умения быстро задавать правильные вопросы, опираться на данные и, самое главное, вовлекать людей. Ключевую роль играет не только технология, но и мотивация сотрудников, их готовность к изменениям и поддержка руководства. Понимание этих факторов и их последовательное применение позволит избежать ловушек статистических провалов и добиться реальных бизнес-результатов.</p> Цифровые трансформации стали неотъемлемой частью современной бизнес-среды. Однако, как показывает статистика, большинство этих проектов терпят … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196586 Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>Большой разбор «инвестиционной» линейки дайджестов ВШЭ.</p> <p>Оценок российского рынка и отдельных его составляющих много. Однако не все из них имеют какое-либо отношение к действительности. Некоторые, например, порождены неверной трактовкой чужих данных или официально принятой терминологией Минцифры. Попробуем разобраться с разнообразием цифр, опираясь на статистические данные, подаваемые ИТ-производителями и «ИТ-потребителями».</p> <h3>Отечественный ИКТ-рынок: оценка «на основе ОКВЭД»</h3> <p>С уходом из России иностранных аналитических компаний в сфере ИТ возник вакуум, который заполнялся по мере сил отечественными аналитиками из самых разных сфер деятельности. Многие оценки основаны на «в<em>и</em>дении рынка», «опросе экспертов» или интересных методах экстраполяции, когда вся выручка компаний, работающих, среди прочего, в определённом сегменте, целиком записывалась на этот сегмент (так можно делать, например, при оценке российского рынка искусственного интеллекта). Некоторые аналитики используют официальные цифры, но не углубляются в их смысл.</p> <p>Не то, чтобы IDC и Gartner были безукоризненно точны, но за ними, все-таки стояли многолетняя репутация, проверенная методология сбора и верификации данных, «равноудаленность» от игроков российского рынка. И, что немаловажно, они не были кровно заинтересованы в достижении нашим рынком высоких темпов и/или рекордных объемов.</p> <p>Измерение рынка «на основе данных», впрочем, тоже ведется. Институт статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» с 2022 года ежеквартально выпускает дайджесты «Российский сектор ИКТ: ключевые показатели», в которых собрана информация о том, сколько за отчетный период (квартал, полгода, три квартала, год) заработали отечественные ИТ-компании на продаже собственных товаров и услуг (а также динамику среднесписочной численности работников и инвестиций ИТ-компаний в основной капитал). Данные, приводимые в дайджестах, основаны на информации, которую компании подают в Росстат заполняя форму статистического наблюдения № П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров и услуг».</p> <p>Также с прошлого года ВШЭ готовит аналогичные квартальные дайджесты «Инвестиции отраслей в ПО и ИКТ-оборудование». Делаются они на основе формы № П-2 «Сведения об инвестициях в нефинансовые активы». В них отслеживаются закупки ПО и ИКТ-оборудования предприятиями 18 сфер деятельности.</p> <p>Сочетание информации о продажах и закупках дает неидеальное, но определённое представление о происходящем на российском ИТ-рынке, а также о природе оценок некоторых аналитиков.</p> <h3>ИТ-рынок 2025 года «глазами продавцов»</h3> <p>В статистических формах учет продаж продуктов и услуг ведется по категориям «Общероссийского классификатора видов экономической деятельности» (действующая редакция — ОКВЭД2). В 2014 году Минкомсвязи утвердил состав ОКВЭД, входящих в «ИТ-отрасль», а в <nobr>2015-м —</nobr> входящих в «ИКТ-сектор». Поэтому «главная таблица» дайджеста со сводными общегодовыми цифрами выглядит так — см. рис. 1.</p> <p>Видно, что «Сектор ИКТ» в целом вырос на 12,6%, «ИТ-отрасль» — на 14,0%, «Прочие ИТ-услуги» — на 23,3%, «Телекоммуникации» — на 8,1%, «Производство ИКТ-оборудования» — на 12,8%. Динамику собственных услуг «Оптовой торговли» в этом году решили не считать, а зря, это добавило бы картине оптимизма, ибо рост составил 40%.</p> <p>Эта разбивка выглядит немного непривычно: мы привыкли к триаде «ПО — Оборудование-Услуги» плюс «Телеком». Впрочем, привычную картину мира можно легко восстановить. Вот, например, внутренняя структура «ИТ-отрасли» — по кварталам и, что более важно для нашей задачи, по компонентам — см. рис. 2. </p> <p>Из нее можно получить искомое: вычленить разработку ПО из «ИТ-отрасли», потом сложить воедино все «услуги» и получить привычную разбивку.</p> <p><strong>Разбивка ИКТ-сектора в более привычном виде (в млрд рублей)</strong></p> <table> <tbody> <tr> <th> Категория</th> <th> Выручка в 2024 г.</th> <th> Выручка в 2025 г.</th> <th> Динамика, %</th> </tr> <tr> <td> Программное обеспечение</td> <td> 2501,1</td> <td> 3118,4</td> <td> 24,7%</td> </tr> <tr> <td> Услуги</td> <td> 2146,9</td> <td> 2226,5</td> <td> 3,7%</td> </tr> <tr> <td> ИКТ-оборудование</td> <td> 1213,2</td> <td> 1368,9</td> <td> 12,8%</td> </tr> <tr> <td> Телекоммуникации</td> <td> 2452,4</td> <td> 2649,9</td> <td> 8,1%</td> </tr> <tr> <td> ИКТ-сектор всего</td> <td> 8 313,6</td> <td> 9 363,6</td> <td> 12,6%</td> </tr> </tbody> </table> <p>От перестановки слагаемых сумма не изменилась, но, неожиданно, выясняется, что «Услуги» (включая услуги дистрибьюторских компаний) за прошедший год выросли менее чем на 4%. Причина — падение почти на 6% самой крупной их составляющей (более 60% от всех «Услуг»), имеющей ОКВЭД 63.11 (этот ОКВЭД является основным у облачных провайдеров). Прочие виды услуг выросли почти на 22% и смогли вытянуть общий показатель выше нуля. Но ненамного.</p> <p>Впрочем, в предыдущие годы продажи «по 63.11» росли очень быстро, в 2022 году — на 16,5%, в <nobr>2023-м —</nobr> на 56,1%, в <nobr>2024-м —</nobr> на 34,4%. В результате объем продаж облачных услуг с 2021 по 2025 год удвоился, увеличившись с 650 млрд рублей до 1313 млрд.</p> <p>Выручка «оптовых дистрибьюторов» (термин ВШЭ) за год выросла на 5,9% до 2725,7 млрд рублей. На компьютерную технику и ПО пришлось 2106,8 млрд (рост — 3,1%), на электронную и коммуникационную — 618,9 млрд (рост — 16,6%). Разумеется, эту цифру к полной выручке ИКТ-сектора прибавлять нельзя во избежание двойного учета продаж одних и тех же товаров. Как и в 2024 году, рост обеспечил четвертый квартал, а вот по результатам первых трех выручка была даже ниже, чем в <nobr>2024-м.</nobr></p> <h3>ИТ-рынок 2025 года «глазами покупателей»</h3> <p>Форма № П-2 «Сведения об инвестициях в нефинансовые активы» тоже не всеобъемлюща. Ее заполняют крупные и средние организации. Малые предприятия, а также предприятия с новых территорий, форму не заполняют.</p> <p>Результаты 2025 года не особо впечатляют, всего +3,3% к 2024 году. Однако, как отмечают в ВШЭ, это связано с тем, что в 2024 году рост был почти на четверть (24,4%), а всего с 2021 года капитальные инвестиции в ИКТ удвоились. Плюс падение курса доллара (на 9% в среднем за 2025 год) также повлияло на результат в рублях.</p> <p>Крупнейшие «инвесторы в ИТ» — сама отрасль информационных технологий и связи (36% от общего объема инвестиций в ПО и оборудование) и финансовая сфера (22%) в 2025 году выступили слабо: первая не дотянула до среднего показателя, вторая и вовсе ушла в минус (рис. 3).</p> <p>Впрочем, один знаковый результат есть — инвестиции в ПО и базы данных превысили инвестиции в оборудование. В 2024 году соотношение составляло 44:56, в <nobr>2025-м —</nobr> 53:47. «Смена лидера» произошла вследствие того, что инвестиции в ПО выросли почти на четверть (рис. 4)... а инвестиции в оборудование упали почти на 14%. Почти три четверти падения пришлись на крупнейшего потребителя — «ИТ и связь». В ВШЭ отметили, что это связано с тем, что снизили закупки провайдеры облачных услуг, которые в <nobr>2023-2024</nobr> годах увеличивали инвестиции в «железо» в <nobr>1,5-2</nobr> раза за год. На них и пришлись все без малого 130 миллиардов падения закупок.</p> <p>Без учета сегмента ИКТ суммарное падение закупок оборудования в других сферах деятельности составило 6% (рис. 5).</p> <p>Инвестиции «в целом» упали у шести отраслей, «Инвестиции в ПО» — тоже у шести, в «ИКТ-оборудование» — у десяти. Успешным год не назовешь.</p> <p>Если смотреть на оба дайджеста сразу, то больше всего привлекает внимание ПО — расхождение между объемом продаж в 3,1 трлн и закупок в 1,3 трлн. Однако напрямую сравнивать объемы продаж и закупок некорректно. Например, в обоих случаях учитываются не все производители и покупатели. Но разница все равно впечатляет.</p> <h3>Что измеряют в ВШЭ</h3> <p>Как ни удивительно — именно то, что заявлено в заголовке дайджестов. В «Ключевых показателях» отражены объемы продаж продуктов и услуг, разбитых по группам ОКВЭД. А в «Инвестициях отраслей в ПО и ИКТ-оборудование» — затраты на ПО и «железо» крупных и средних предприятий (без новых территорий).</p> <p>Является ли величина «ИКТ-сектор всего» объемом российского ИКТ-рынка? Безусловно нет.</p> <p>На российский рынок разными путями поставляются товары (возможно, и услуги) иностранного производства. В данной статистике они не учитываются, хотя могут присутствовать опосредованно, например — в виде услуг, которые российские компании оказывают по внедрению или поддержке решений.</p> <p>Кроме того, не учитываются показатели компаний, работающих в новых регионах. Прочие российские компании также учитываются довольно причудливым образом. Например, в статистику не попадают не только субъекты малого предпринимательства (понятная категория), но и организации, «у которых средняя численность работников, включая работающих по совместительству и договорам гражданско-правового характера, в течение двух предыдущих лет не превышает 15 человек, и годовой оборот в течение двух предыдущих лет не превышает 800 млн руб.». При этом попадают, независимо от численности и оборота, организации «зарегистрированные или прошедшие реорганизацию в текущем или предыдущем году». </p> <p>И, наконец, суммировать ключевые показатели можно только будучи в полной уверенности, что результаты деятельности по ОКВЭД 26.1 «Производство элементов электронной аппаратуры и печатных схем (плат)», не применяется при создании устройств, входящих в соседние показатели 26.20 «Производство компьютеров и периферийного оборудования» и 26.30 «Производство коммуникационного оборудования». Иначе получится двойной учет продаж «элементов» — сначала самих по себе, потом — в составе готовых продуктов. В дайджесте про это ничего не сказано, возможно, его создатели, таким вопросом просто не задавались.</p> <p>Поэтому к результирующим величинам стоит относиться осторожно. Зато разумно смотреть на показатели и динамику интересующих ОКВЭД, учитывая, конечно, что и эти цифры показывают не всю картину.</p> <h3>Какую дополнительную ценность можно извлечь из дайджестов</h3> <p>Используемые в дайджестах формулировки провоцируют на их простую и неправильную трактовку.</p> <p>Так, величину в графе «ИКТ-сектор всего» некоторые СМИ, в том числе профильные, и даже аналитические, называют размером ИТ-рынка. Хотя это всего лишь сумма «ключевых показателей» с ограничениями, описанными выше. </p> <p>Еще более интересна коллизия с «ИТ-отраслью». В устах представителей Минцифры она означает сумму продаж по четко очерченному кругу ОКВЭД. Но поскольку «ИТ-отраслью» в просторечии именуют и весь ИТ-рынок (по аналогии со строительной или фармацевтической отраслями), то в некоторых СМИ, включая профильные, порой называют величину «ИТ-отрасли» размером ИТ-рынка. Более того, некоторые аналитики подгоняют под эту величину свою «оценку» российского ИТ-рынка.</p> <p>В обоих случаях величины, выдаваемые за ИТ-рынок, таковыми не являются. Но зато можно быстро и надежно выделить в информационном потоке совсем уж некомпетентных копипастеров и аналитиков. Что придает дайджестам немалую дополнительную ценность.</p> <p>«Сумма инвестиций» из «Инвестиций отраслей в ПО и ИКТ-оборудование» тоже не является «ИТ-рынком в ценах покупателя». И по причине охвата лишь части потребителей, и потому, что в них учитываются только капитальные затраты, а переменные (грубо говоря — услуги) — нет. Например, если компания потратится на ПО и железо и создаст свой ЦОД — эти расходы войдут в инвестиции, если потратит деньги на аренду мощностей в облаке — то нет.</p> <p>«Инвестиционная» линейка дайджестов молодая, ей всего год и упоминают ее нечасто. Но можно ожидать что и до нее доберутся с простой и неправильной трактовкой как «ИТ-рынок в ценах заказчика».</p> <h3>Что в итоге</h3> <ol> <li>Дайджесты ВШЭ дают неплохое общее представление о динамике ключевых секторов ИТ-рынка и инвестициях в ИТ ряда отраслей.</li> <li>Их ценность в том, что данные в них собираются по постоянной, достаточно понятной (в том числе — и по ограничениям) и открытой методике.</li> <li>В этом же их недостаток, поскольку сбор данных «по ОКВЭД» может не учитывать какие-нибудь нюансы существования отечественного ИТ-рынка.</li> <li>Читая оценки российского ИТ-рынка, можно сравнивать их с «ИКТ-сектором» и «ИТ-отраслью» и, в случае совпадения, отправлять в корзину.</li> </ol> Большой разбор «инвестиционной» линейки дайджестов ВШЭ. message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196525 Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 +0300 <p>Данные сегодня — это главный ресурс современной организации, такой же ресурс, как нефть и газ для добывающих компаний или электричество для производственных предприятий. Чтобы этот ресурс приносил пользу и повышал эффективность и капитализацию организации, требуется внедрение надёжных процессов управления данными. Вопрос уже не в том, нужно ли бизнесу понимать происхождение информации, а в том, как быстро наладить эту прозрачность, чтобы не потерять доверие к отчётности и не погрязнуть в хаосе.</p> <p>Ещё несколько лет назад Data Lineage (дословный перевод — «родословная данных») во многих компаниях воспринимали как приятный, но необязательный бонус: красиво, наглядно, полезно для аудита, но некритично. Однако в <nobr>2025-2026</nobr> годах отношение быстро меняется. Данных становится всё больше. Растёт число систем, отчётов, витрин и, главное, команд, которые с ними работают. Когда в компании нет ясной картины того, как именно данные перемещаются и преобразуются внутри IT-ландшафта, эти команды начинают мешать друг другу: изменения одних незаметно ломают отчёты других, а разбираться в причинах приходится вслепую.</p> <p>Параллельно растёт и организационная сложность. <a href="https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A7%D1%82%D0%BE_%D0%BC%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%B5%D1%82_%D1%86%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%BA%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B0_%D0%B2_2025_%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%83:_%D1%80%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B8%D0%B7_%D0%A2%D0%9E%D0%9F-500_%D0%A0%D0%91%D0%9A" title="https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Что_мешает_цифровизации_крупного_бизнеса_в_2025_году:_результаты_исследования_компаний_из_ТОП-500_РБК">В исследовании</a> BPMSoft по компаниям из топ-500 РБК более 86% респондентов сообщили о серьёзных трудностях цифровизации, 71% — о кадровом дефиците, а 52% — о «лоскутной» ИТ-инфраструктуре. Иначе говоря, бизнес пытается цифровизироваться в условиях, где не хватает людей, бюджеты под давлением, а архитектура хранения данных часто похожа на шкаф, куда много лет складывали всё подряд и надеялись, что дверца закроется. </p> <p>На этом фоне Data Lineage становится результативным способом ответить на три вопроса, от которых зависят и аналитика, и операционная устойчивость: откуда пришли данные, что с ними происходило по пути и на что повлияет любое изменение. Именно поэтому Банк России в рекомендациях по управлению метаданными прямо описывает «процессные метаданные» как сведения о потоках данных между ИТ-системами, расписаниях обработки и контроле использования данных, а «современные системы дата-управления» — как средства отслеживания и визуализации этих зависимостей через графы Data Lineage. Более того, регулятор отдельно связывает использование структурных и процессных метаданных с анализом инцидентов, проблем, качеством ИТ-услуг и оценкой влияния изменений.</p> <h3>Что такое Data Lineage в реальной жизни бизнеса</h3> <p>Lineage — это маршрут данных от источника до бизнес-отчёта. Не просто путь «таблица А загрузилась в таблицу Б», а ответ на цепочку практических вопросов: из какой системы пришёл показатель, каким SQL-скриптом или процедурой он трансформировался, в какую витрину попал, в какой BI-отчёт ушёл, какой KPI на нём построен и кто им пользуется. </p> <p>Именно в этом заключается его реальная ценность. Lineage связывает данные не только с инфраструктурой, но и с последствиями для бизнеса. Он позволяет увидеть не просто набор технических объектов, а цепочку влияния: от источника до дашборда, от изменения поля до ошибки в отчётности, от незаметной правки в пайплайне до искажения управленческой картины.</p> <p>Без такой связности компания довольно быстро попадает в знакомый многим сценарий: один разработчик переименовал поле, второй перестроил витрину, третий не предупредил аналитиков, а бизнес-команда получает отчёт со странными цифрами и начинает искать виноватого. В этот момент уже не так важно, насколько современно выглядит платформа. Если никто не может быстро объяснить, где возникло отклонение и что именно изменилось, доверие к данным начинает разрушаться. «С самого начала было ясно: без Data Lineage не обойтись. Бизнесу важно понимать, откуда именно берутся данные в витринах, и это стало одной из ключевых задач при внедрении дата-каталога», — говорит <strong>Павел Мартынов,</strong> руководитель службы развития аналитических решений компании «Комус». Для части компаний это уже стартовое условие: если бизнес не понимает происхождение цифры, он просто не будет по-настоящему доверять отчётности.</p> <p>Поэтому хороший Lineage — это карта воздействия, которая показывает, какие витрины, дашборды, процессы и команды затронет изменение объекта. В международной практике это называют impact analysis (анализ влияния изменений). Для бизнеса это означает более быстрое выяснение причин сбоев и меньше рискованных решений, для ИТ — снижение числа слепых изменений, для аналитики — более высокий уровень доверия к отчётности. </p> <h3>Почему Lineage нужен не только дата-инженерам</h3> <p>Как правило, в компании у большинства подразделений есть свой понятный рабочий ИТ-инструмент. Сотрудники финансовых подразделений совместно работают в системах класса «1С Предприятие», отделы продаж трудятся в системах CRM и BI, производственники — в системах класса ERP и MES. Сотрудники дата-офисов во многих организациях до сих пор живут в смеси из чатов, таблиц, SQL-скриптов, вики и памяти отдельных сотрудников. Неудивительно, что при отсутствии единого инструмента их совместная работа неэффективна. Сегодня каталог данных, бизнес-глоссарий и Lineage стали настольной системой и ежедневным инструментом для многих CDO крупнейших российских организаций, аналитиков и инженеров. Это единая рабочая точка, где видны активы, их владельцы, качество, связи и влияние на бизнесовые показатели.</p> <p>Так, например, <a href="https://arenadc.io/articles/tpost/7a3sc275v1-vtb-perehodit-na-ispolzovanie-rossiiskog">по словам</a> <strong>Светланы Бова,</strong> CDO (Chief Data Officer), вице-президента, управляющего директора департамента ИТ-архитектуры банка ВТБ, для компании было важно получить российский продукт для ведения бизнес-глоссария, не уступающий в функциональности зарубежному решению и даже превосходящий его. Первым приоритетом были удобство и скорость поиска информации о данных для бизнес-пользователей, что упрощает адаптацию нового инструмента и повышает ценность практик управления данными.</p> <p>Это хорошо совпадает и с тем, что происходит на рынке труда. <a href="https://ict.moscow/analytics/issledovaniye-rynka-data-spetsialistov-v-2025-godu/" title="https://ict.moscow/analytics/issledovaniye-rynka-data-spetsialistov-v-2025-godu/">По исследованию</a> DevCrowd, основанному на опросе 450 дата-специалистов в 2025 году, задачи подготовки и поддержки качества данных объединяют все роли в направлении. То есть Data Scientist, аналитик, Data Engineer и <nobr>ML-инженер</nobr> занимаются разными задачами, но качество и пригодность данных необходимы для успеха их деятельности. А это значит, что Lineage стал элементом инфраструктуры доверия. </p> <p>Ещё один важный сигнал состоит в том, что зрелость рынка управления данными в России всё ещё очень неравномерна. По данным <a href="https://www.osp.ru/articles/2026/0112/13060330" title="https://www.osp.ru/articles/2026/0112/13060330">исследования</a> The Data Adventurers Guild, настоящая культура ответственности и социализации данных сегодня есть лишь у <nobr>10-15%</nobr> лидеров. При этом 89% респондентов понимают дата-контракты упрощённо, а 70% либо не знают роль дата-стюарда, либо путают её с владельцем данных. Это и есть причина, по которой даже дорогие data-платформы нередко работают ниже своих возможностей: технология уже есть, а договорённостей, ролей и прозрачности ещё нет. </p> <p>Lineage выполняет важнейшую функцию. Он не заменяет управленческую зрелость, но делает её возможной. Когда связи между источниками, трансформациями, витринами и отчётами зафиксированы, разговор о качестве данных и ответственности становится предметным, проверяемым и управляемым. При этом во многих компаниях вопрос быстро упирается в ответственность. </p> <h3>Где без Lineage начинается хаос</h3> <p>Отсутствие Lineage редко проявляется в виде одной крупной катастрофы. Чаще оно накапливается как фоновая неэффективность, которая постепенно начинает тормозить и аналитику, и бизнес. Есть несколько ярких сигналов, свидетельствующие об этом. </p> <p>Первый признак: компания формально уже живёт в логике data-driven (управления на основе данных), но любой спор о цифрах по-прежнему заканчивается ручной сверкой выгрузок. Система бизнес-аналитики есть, витрины есть, хранилище есть, а доверия к показателям нет. Руководители получают цифры, но не уверены, что они действительно отражают реальность. В таких условиях данные перестают быть опорой для решений и превращаются в повод для бесконечных согласований.</p> <p>Второй признак: инциденты обнаруживаются слишком поздно, уже в последствиях. Ошибка замечается не в момент деградации качества данных, а тогда, когда некорректный отчёт уходит руководству, скоринговая модель обучается на ошибочной выборке, а недостоверная витрина попадает в продуктивный контур. Чем позже компания видит проблему, тем дороже обходится её исправление — и в деньгах, и в репутации внутри бизнеса.</p> <p>Третий признак: критические знания о данных сосредоточены в головах отдельных специалистов. Пока такие люди в команде, система выглядит устойчивой. Но стоит кому-то уйти в отпуск, уволиться или просто быть недоступным в момент инцидента, как выясняется, что половина зависимостей нигде не описана. </p> <p>Так, регуляторные материалы Банка России хорошо подсвечивают признаки зрелости управления данными в компании: оно должно быть частью корпоративной культуры, проверки автоматизированы, мониторинг проводится регулярно, влияние качества данных на бизнес-процессы анализируется, а метаданные связаны с владельцами, местом нахождения в ИТ-системах, соглашениями обмена и рисками. То есть зрелое управление данными в 2026 году — это уже не просто описание таблиц, а связанная операционная модель. </p> <p>Именно поэтому Lineage особенно важен в многопользовательской среде. Если с данными работает один специалист, он ещё может держать всё в голове или в Excel. Когда в ландшафте десятки и сотни участников, то отсутствие общего графа зависимостей превращает озеро данных в то самое болото.</p> <h3>Как строить Lineage так, чтобы он заработал, а не завис на полпути</h3> <p>Частая ошибка внедрения состоит в попытке описать сразу все процессы в компании. Этот подход выглядит амбициозно, но заканчивается обычно одинаково: команда тонет в масштабе, бизнес не видит результата, проект начинает восприниматься как бесконечная инвентаризация. Начинать стоит с наиболее понятных и критичных для бизнеса потоков данных, а ещё лучше — с одного домена данных, где эффект можно быстро показать на реальной аналитике и реальных инцидентах. «Главное — понять, какие технологии уже используются в компании, и, возможно, заранее задуматься о пересмотре некоторых из них. Мы, например, столкнулись с ситуацией, которая продемонстрировала, что некоторые решения, удобные для разработки, оказываются крайне неудобными для построения Data Lineage», — добавляет Павел Мартынов.</p> <p>На практике зрелый контур управления данными строится в три логических этапа, и именно здесь проявляются ключевые преимущества Arenadata Catalog.</p> <ol> <li>Шаг № 1. Инвентаризация и описание объектов. Каталог автоматически собирает метаданные из множества источников с помощью коробочных коннекторов, каталогизируя таблицы, витрины, отчёты, пайплайны, фиксируя их структуру, владельцев и частоту обновления. Чтобы кратно ускорить рутинную документацию, в ADC встроен AI Data Steward. Он на основе генеративного ИИ за несколько минут формирует смысловые описания сотен объектов, снимая с экспертов гору механической работы. При этом финальная верификация остаётся за человеком, но начальный вариант уже есть, и это значительно быстрее, чем стартовать с нуля.</li> <li>Шаг № 2. Построение Data Lineage. Arenadata Catalog автоматически парсит SQL, ETL‑логику, процедуры, оркестрацию, файлы source‑to‑target и метаданные BI‑систем в едином интерфейсе, выстраивая реальный граф связей. Продукт изначально спроектирован для российского ИТ‑ландшафта: он понимает специфику отечественного рынка решений СУБД, BI и интеграционных шин, корректно работает в закрытом контуре и соответствует рекомендациям Банка России по управлению процессными метаданными. В результате вы получаете не «чёрный ящик», а прозрачный маршрут данных, готовый к анализу.</li> <li>Шаг № 3. Качество и инциденты. На том же фундаменте к критичным объектам добавляются правила проверки качества, а при нарушениях автоматически запускаются настроенный сценарии уведомлений и инцидент‑менеджмент. Главная ценность ADC в том, что всё это работает в бесшовной связке: Lineage не просто показывает путь данных, а сразу подсвечивает деградацию качества по всей цепочке и передаёт инцидент ответственному. Это срезает часы ручного расследования и превращает хаос разнородных инструментов в единую, управляемую среду.</li> </ol> <p>Работающий Lineage заметен по изменению поведения компании.</p> <p>Во-первых, сокращается время поиска первопричины ошибки. Когда ломается отчёт или проседает качество данных, команда не начинает расследование с вопроса «а где это вообще считается?», потому что этот ответ уже есть. Это, пожалуй, один из самых приземлённых и убедительных аргументов в пользу Lineage: он экономит не абстрактное время, а вполне конкретные часы команд, которые раньше тратились на повторяющееся ручное восстановление цепочек зависимостей. Олег Михеев, руководитель группы по управлению данными и архитектурой «Полюс Диджитал», говорит: «При разработке продуктов для заказчиков мы перешли от визуального монолита, где все потоки данных были перед глазами, к кодоориентированному подходу, когда приходится разбираться с большим количеством данных, и разобраться в этом почти невозможно, если ты не разработчик этого кода. Дата-каталог как раз сканирует эти данные, строит lineage, объясняя, откуда что берётся. А если разработчики добавляют смысловые комментарии и документируют процессы хотя бы минимально, задача разбираться в потоках данных превращается из невыполнимой миссии во вполне реальную».</p> <p>То есть зрелый Lineage снижает не только число ошибок, но и объём рутинной инженерной работы, которая раньше считалась неизбежной.</p> <p>Во-вторых, снижается число сюрпризов при изменениях. Перед трансформацией таблицы или пайплайна можно увидеть, какие витрины, дашборды и процессы это затронет, а значит, согласовать изменения заранее, а не постфактум извиняться перед бизнесом.</p> <p>В-третьих, растёт доверие к аналитике: пользователь может проверить происхождение показателя, понять логику его расчёта и увидеть требования к качеству этих данных.</p> <p>В-четвёртых, улучшается диалог между ИТ и бизнесом. Одним из примеров может стать проект в Российской национальной перестраховочной компании (РНПК). В его рамках был создан единый каталог метаданных, подключены более чем 15 источников, реализован Data Lineage для ключевых этапов урегулирования убытков и автоматических проверок качества. </p> <h3>Почему в эпоху искусственного интеллекта ценность Lineage особенно растёт</h3> <p>Разговор о Lineage вышел из темы governance и всё чаще переходит в тему ИИ. И это закономерно. По данным <a href="https://yakovpartners.ru/publications/ai-2025/" title="https://yakovpartners.ru/publications/ai-2025/">исследования</a> «Яков и Партнёры», уже 71% компаний в России применяют генеративный ИИ хотя бы в одной функции бизнеса. При этом экономический эффект от технологии к 2030 году оценивается в <nobr>7,9–12,8</nobr> трлн рублей в год. Но чем шире компании внедряют ИИ, тем жёстче встаёт вопрос, на каких данных он обучен и можно ли доверять его выводам и рекомендациям. </p> <p>Российские аналитики ИТ-рынка прямо связывают следующий этап развития ИИ-агентов с качеством governance-контуров. <a href="https://corp.cnews.ru/reviews/it-trendy_v_rossii_2026/articles/trendy_i_antitrendy_chego_zhdet_it-rynok" title="https://corp.cnews.ru/reviews/it-trendy_v_rossii_2026/articles/trendy_i_antitrendy_chego_zhdet_it-rynok">По данным</a> CNews Analytics, массовое внедрение мультиагентных систем сдерживается не только дефицитом кадров, но и тем, что компаниям нужна зрелая архитектура, MDM и устойчивые контуры data governance, чтобы агенты могли работать на единой модели прав доступа и качественных данных. Иными словами, без Lineage и управляемых метаданных ИИ-помощник очень быстро превращается в уверенного, но плохо информированного стажёра. Александр Алексеев, руководитель центра компетенции по отчётности, дашбордам и анализу данных «Полюс Диджитал», говорит: «Без Data Governance и качества данных ИИ ничего не сделает. У наших основных заказчиков, как у любой крупной компании, закрыт контур для внешних больших моделей из-за высоких рисков утечки информации, и при этом средства защиты информации по этому вопросу практически отсутствуют, так что всё должно выполняться внутри. А внутри она заработает хорошо только при нормальном описании того, что происходит».</p> <h3>Что важно запомнить бизнесу и дата-команде</h3> <p>Сегодня Data Lineage нужен не потому, что это зрелая практика «как у лидеров рынка», а потому, что современная компания уже не может безопасно работать с данными вслепую. Слишком много людей, систем, моделей и автоматизированных сценариев одновременно используют одни и те же данные. Цена непонимания их происхождения и маршрута стала слишком высокой.</p> <p>Для бизнеса Lineage — это способ сократить риск неправильных решений, ускорить выпуск аналитики и выйти из режима бесконечных сверок. Для дата-специалистов — это инструмент анализа влияния изменений, поиска первопричин и нормальной совместной работы в сложной многопользовательской среде. Для компаний, активно внедряющих ИИ, это ещё и обязательный слой контекста, без которого даже самые продвинутые технологии быстро начинают работать на сомнительной основе. Зрелая работа с данными начинается, когда компания может внятно объяснить, откуда взялась цифра, кто за неё отвечает, как она изменилась по пути и что именно сломается, если завтра кто-то решит «слегка поправить поле». С этого момента Lineage перестаёт быть опцией и становится нормой взрослого управления данными.</p> Данные сегодня — это главный ресурс современной организации, такой же ресурс, как нефть и газ для добывающих компаний или электричество для … message https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196619 Fri, 19 Jun 2026 14:03:12 +0300 <p>Мошенники уже не ограничиваются звонками из «службы безопасности банка» и все чаще используют социальную инженерию и искусственный интеллект. Противостоять им, полагаясь только на интуицию, становится все сложнее. Центр аналитики социальной инженерии и ИИ в кибермошенничестве (ЦАСИ), созданный на базе Кибердома, совместно с психиатром <strong>Натальей Бехтеревой</strong> проанализировали, на какие уловки мошенников чаще всего попадались россияне в 2025 году.</p> <h3>Психология уязвимости: мошенники атакуют не знания, а поведение</h3> <p>Самая большая опасность кроется в иллюзии собственной неуязвимости. «На уловки попадаются не только наивные люди, но и те, кто уверен „со мной такого не случится“. Это создает ложное чувство контроля и снижает бдительность в критический момент», — отмечает психиатр Наталья Бехтерева. </p> <p>По ее словам, при контакте с мошенниками человек фактически теряет способность к критическому мышлению: «Злоумышленники сознательно создают стресс и ощущение срочности. Человека торопят, не дают времени на размышление. И в таком состоянии он начинает действовать автоматически, не проверяя информацию».</p> <p>По данным Центра аналитики социальной инженерии и ИИ (ЦАСИ), в IV квартале 2025 года около 72% атак строились именно на психологическом давлении, а не на технически сложных схемах*.</p> <h3>Цифровые каналы и ИИ усиливают классические сценарии</h3> <p>«Мошенники становятся изобретательнее, но и информированность общества также растет», — замечают эксперты ЦАСИ. По данным МВД, общее число киберпреступлений в 2025 году снизилось на 12% в сравнении с годом ранее и составило около 663 тысяч случаев. Более 27 миллионов мошеннических схем было предотвращено. Общий ущерб оценивается в 1,6 млрд рублей за 10 месяцев 2025 года.</p> <p>Сами сценарии остаются знакомыми: звонки от «банка», сообщения от «родственников», предложения о работе. Опасность в том, что они усиливаются технологиями искусственного интеллекта. ИИ позволил снизить количество ошибок в общении с жертвой, адаптировать сценарии под конкретные ситуации, сделать атаки быстрыми, точными, адресными. Мошенники используют дипфейки, генеративные модели и автоматизированные боты, действуют через цифровые каналы: мессенджеры, социальные сети, онлайн-игры. </p> <p>«Персональные данные россиян во многом уже находятся в открытом или условно открытом доступе. Мошенники анализируют данные из утечек, социальных сетей и других источников, выстраивают связи между людьми и подбирают наиболее уязвимые точки для атаки, — отмечает <strong>Александра Шадюк</strong>, заместитель генерального директора Кибердома и основатель ЦАСИ. — Воздействие становится персонализированным: человек видит знакомые имена, слышит о себе известную только ему информацию, например о данных из квитанции, слышит „знакомый“ голос. Из-за этого человек гораздо быстрее теряет бдительность».</p> <h3>Новые цели — дети и соискатели</h3> <p>Отдельный тренд — рост атак на детей и подростков. По данным аналитиков F6, за 10 месяцев 2025 года зафиксировано более 6000 таких инцидентов. Совокупный ущерб превысил 850 млн рублей. Мошенники представляются учителями или сотрудниками образовательных организаций. Они ведут ребенка по шагам и под разными предлогами выманивают личные данные или доступ к финансам родителей. </p> <p>Еще одна уязвимая категория — соискатели, так как мошенники традиционно используют экономический фактор и манипулируют темой личного благосостояния людей. В конце 2025 года вновь активизировались схемы с фальшивыми вакансиями, отмечается в исследовании ЦАСИ. Злоумышленники представляются сотрудниками известных компаний, размещают вакансии с привлекательными условиями и предлагают соискателю оплатить «обучение», «медкнижку» или «тестирование». После получения денег они прекращают общение.</p> <h3>Как не стать жертвой</h3> <p>Не принимать решения в момент психологического давления. «Даже короткая пауза позволяет снизить уровень стресса и вернуть способность критически оценивать ситуацию, — объясняет Наталья Бехтерева. — Если есть возможность, лучше обсудить ситуацию с близкими».</p> <p>Поговорить с детьми. Нужно заранее обсудить с ребенком возможные ситуации столкновения с мошенниками, объяснить, как вести себя, если пишет «взрослый» от имени школы, вуза, госорганов или незнакомый человек угрожает, провоцирует на действия. «Единственный правильный ответ ребенка: я ничего не делаю без родителей. Важно чтобы это звучало не как „ты обязан слушаться“, а как разрешение „ты имеешь право не отвечать и не бояться, что тебя накажут“. Тогда у ребенка появляется опора, а не стыд и страх», — говорит Наталья Бехтерева.</p> <p>Провести дополнительную проверку. Любые срочные или необычные просьбы от якобы родственников или знакомых нужно проверять через другой канал связи. После получения подобных сообщений лучше перезвонить тому, кто якобы написал данное сообщение, и уточнить, действительно ли он обратился. Не стоит сразу писать ответное сообщение. Эффективная мера — уточняющий вопрос, ответ на который известен только вам и собеседнику, или кодовая фраза.</p> <p>Не доверять безоговорочно даже голосовым и видеосообщениям. Современные технологии позволяют имитировать голос и внешность реального человека. Эксперты ЦАСИ рекомендуют при малейших сомнениях попросить выполнить спонтанное действие, например, показать предмет на столе, или ответить на неожиданный вопрос. </p> <p>Проявлять осторожность в интернете. Нужно минимизировать объем личной информации в открытом доступе. Не стоит переходить по ссылкам из неожиданных писем и сообщений. Прежде чем ввести платежную информацию, необходимо проверить адрес сайта, даже если он выглядит, как официальный. «Самая большая уязвимость — контуры доверия: мессенджеры, рабочие чаты, взломанные аккаунты, привычные интерфейсы, где все выглядит как обычно», — объясняет Наталья Бехтерева. </p> <p>Современное мошенничество — это сочетание социальной инженерии и технологий. Злоумышленники используют данные и искусственный интеллект для точечного воздействия, а ключевой риск связан с поведением человека в стрессовой ситуации. Эксперты ЦАСИ подчеркивают: даже простая пауза и проверка информации способны предотвратить финансовые потери.</p> <p>«Важно помнить, что мошенничество не родилось вместе с ИИ, — добавляет Наталья Бехтерева, — оно было всегда, меняются не наши слабые места, а способы, которыми по ним попадают. История Буратино — очень точный учебник социальной инженерии. Лиса Алиса и Кот Базилио не взламывают замок и не ломают систему, они продают короткий путь: „посади монеты — вырастет дерево денег“. То есть магию вместо труда и ускорение вместо реальности».</p> Мошенники уже не ограничиваются звонками из «службы безопасности банка» и все чаще используют социальную инженерию и искусственный интеллект … message