Новости

Мощный сервер – это необходимость для любого направления, где требуется обработка огромных объемов данных или сложных вычислений в режиме реального времени. Чаще всего в России в III квартале 2026 года высокопроизводительные серверы использовались для решения задач в области искусственного интеллекта и машинного обучения (38% от общего объема задач), анализа больших данных (26%), рендеринга графики и визуализации (14%), научных исследований и моделирования (10%), управления сетью и безопасностью (7%) и обработки мультимедийного контента (3%). Решение других задач с помощью данного оборудования составили только 2%.

Использование высокопроизводительных серверов в финансовой сфере позволяет решать сложнейшие задачи с максимальной скоростью, точностью и безопасностью. Финансовые организации наиболее активно применяли подобное оборудования для обработки больших данных (31% от общего числа всех задач в финансовом секторе), высокочастотного трейдинга (26%), поддержки платежных систем и процессинга (18%), риск-менеджмента и стресс-тестирования (12%), а также антифрода и мониторинга мошенничества (9%). Доля других задач занимала 4%.

В производственной сфере такое оборудование решает огромное количество задач, способствуя повышению общей эффективности производства. Российские предприятия чаще всего использовали подобное оборудование для инженерного моделирования и расчетов в системах инженерного анализа (36% от общего объема всех задач в производственной сфере). Помимо этого, серверы применялись для обработки больших данных и бизнес-аналитики (22%), решения задач в области искусственного интеллекта и машинного обучения (18%), оптимизации производственных процессов (14%), управления цепочками поставок (7%). Остальные задачи составили 3%.

Высокопроизводительные серверы стали ключевым элементом ИТ-инфраструктуры крупного ретейла, обеспечивая обработку огромных объемов данных и бесперебойную работу бизнес-процессов. Прежде всего, серверы обеспечивают стабильную работу кассовых комплексов и обработку данных о покупателях через CRM-системы (28% от общего объема всех задач в ретейле). Задачи по управлению складом и запасами составили 19%, задачи в области аналитики и больших данных – 16%, работа с базами данных – 14%. Кроме того, высокопроизводительные серверы обеспечивали обработку онлайн-заказов в интернет-магазинах (12%) и работу чат-ботов поддержки (8%). Доля других задач – 3%.

Как отмечают в HYPERPC, высокопроизводительные серверы играют ключевую роль в цифровой трансформации современного бизнеса и науки. В настоящее время они применяются в ключевых индустриях, позволяя решать ресурсоемкие задачи в несколько раз быстрее обычных систем. Помимо этого, компании все чаще создают собственные закрытые контуры, отказываясь от публичных облачных сервисов, чтобы снизить риски утечки данных, которые в последнее время происходят на регулярной основе в облачных сервисах. Особенно важно то, что высокопроизводительные серверы уже давно стали драйвером эффективности российской экономики, трансформируя ключевые отрасли за счет решения сложных вычислительных задач.

В отличие от стандартного генетического отчета, внедренная в Lab4U система работает одновременно с двумя типами данных. Первый – генетические данные, которые не меняются в течение жизни человека. Второй – лабораторные показатели, отражающие состояние организма в конкретный момент времени. Это позволяет отделить наличие генетической предрасположенности от ее возможного проявления в биохимических показателях. Например, при выявлении генетических особенностей, связанных с обменом витаминов, система одновременно анализирует фактические значения витамина D, B12, фолиевой кислоты или гомоцистеина. Для других сценариев генетические данные могут сопоставляться с ферритином, магнием, глюкозой, липидным профилем и показателями свертываемости крови.

Для анализа используется локальная LLM с RAG и собственной курируемой базой генетических знаний Lab4U. Модель дообучалась на открытых профессиональных медицинских источниках. При формировании ответа RAG обращается к базе, включающей клинические рекомендации и базы генетических вариантов.

До запуска сервиса профильные специалисты провалидировали сформированные моделью отчеты и не обнаружили критических расхождений. В случаях, когда модель неточно описывала результаты, ее корректировали, после чего проводили повторное тестирование. Сейчас отчеты формируются автоматически. Если обнаруживается редакционная или интерпретационная неточность, ее разбирают с профильным специалистом и вносят изменения в систему.

Как отмечает Алексей Образцов, генеральный директор Lab4U, задача модели – корректно сопоставить два больших набора данных и объяснить человеку, как генетическая предрасположенность соотносится с его текущими показателями. Например, генетика может указывать на определенный риск, а биохимические показатели при этом оставаться нормальными. Эти ситуации принципиально важно не смешивать.

У пациентов наиболее востребованы сценарии, связанные с питанием и индивидуальной реакцией на продукты, а также с усталостью и возможными дефицитами. Третье по популярности направление связано с рисками тромбофилии.

По первым наблюдениям Lab4U, у более молодых пользователей генетические результаты чаще работают как ориентир для дальнейшего контроля определенных показателей. Ближе к 40 годам наследственные особенности чаще находят отражение в биомаркерах. При этом прямой зависимости нет: среди первых пользователей есть случаи, когда генетические факторы риска выявлены, но соответствующие лабораторные показатели остаются в пределах референсных значений.

Сейчас система работает с шестью комплексными программами. В зависимости от сценария в одном исследовании анализируются до 40 генетических маркеров и до 20 биомаркеров. Повторно сдавать генетический тест для оценки динамики не требуется: через 6–12 недель пользователь может повторить только лабораторные исследования.

Медицинских назначений система не делает. Итоговый отчет содержит интерпретацию результатов и информацию, которую пользователь при необходимости может обсудить с врачом.

По данным МТС Web Services, за период с конца 2025 года до начала 2026 года общее число вакансий в ИТ упало почти на 36-38%, при этом количество резюме выросло на 30%. На одну позицию приходится более 20 резюме, что подтверждает тенденцию переориентации рынка от кандидата к работодателю. Порядка 45% опрошенных сотрудников подтвердили, что искать работу стало сложнее, конкуренция стала заметнее. Если ранее разработчик получал оффер в среднем за две недели, то сейчас это занимает месяцы: 44% опрошенных искали работу 2-3 месяца, 28% – от месяца до двух.

Как подчеркивают в MWS, высокая конкуренция среди соискателей вовсе не означает тотальное исчезновение дефицита кадров. По данным исследования, в первом квартале 2026 года наем в сфере данных – AI, ML, Data Science и Data Engineering – вырос на 78% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Это показывает, что редкие специалисты по-прежнему востребованы. В то же время все большую ценность на рынке приобретают кандидаты, которые умеют не только писать код, но и работать с ИИ-инструментами, понимают бизнес-контекст и готовы отвечать за целевой результат – так называемые «гибридные инженеры».

Высокий спрос работодателей на мультифункциональных сотрудников подтвердили 43% респондентов. Несмотря на рост общего количества резюме, бизнесу требуются редкие специалисты, совмещающие в своем опыте глубокую профильную экспертизу и умение адаптировать ИИ-функционал под специфические нужды компании. Наиболее востребованными сейчас являются AI/ML инженеры, инженеры платформ и DevOps, а также опытные backend-разработчики. Кроме того, из-за увеличения числа хакерских атак через ИИ-сервисы вырос спрос на специалистов в сфере информационной безопасности: количество вакансий увеличилось на 24%, также 52% работодателей отмечают дефицит специалистов в этой сфере.

ИИ не заменяет джунов

Вопреки популярному мифу, ИИ не заменил начинающих специалистов, но теперь от них требуются базовые знания работы нейросетей. В сравнении с 2025 годом в I квартале 2026 года было нанято почти в 1,5 раза больше стажеров и более чем вдвое больше джунов. Также существенно возрос найм кандидатов в сфере данных (AI, ML, DS, DE) – на 78% в сравнении с показателем за первый квартал предыдущего года. Сами кандидаты при этом пока не очень активно используют ИИ в корректировке резюме: только 18% дают CV на проверку нейросети, а 82% никак не используют ИИ при поиске работы.

Отдельно ИИ-индустриализация затронула сторону рекрутеров. Опасения, связанные с первичным отсевом резюме с помощью нейросетей, пока выглядят несколько преувеличено. Согласно исследованию, HR-специалисты пока относятся к применению ИИ в работе с высокой долей прагматизма: 24% опрошенных рекрутеров не планируют начинать использовать нейросети в работе, 67% верят больше в человеческий фактор, 50% боятся ИИ-предвзятости, а 42% опасаются утечки данных при использовании ИИ.

Зарплаты растут не у всех

В текущей ситуации у компаний появляется возможность вернуться к более сдержанной и рациональной политике оплаты, соотнося рост компенсаций с вкладом сотрудника и бизнес-результатами. Зарплатные ожидания кандидатов уровня Senior с сентября 2025 по март 2026 года выросли в среднем на 5–29% в зависимости от стека. Наиболее заметен рост ожиданий у ML-разработчиков (+29%, с 350 до 450 тыс. рублей), Java-разработчиков (+23%) и дата-инженеров (+20%), слабее всего – у Python-разработчиков (+5%). При этом 53% опрошенных не заметили изменений в уровне зарплатных предложений на рынке, 29% отметили рост, а 18% – снижение. По прогнозу MWS, в 2026 году зарплаты редких специалистов и сильных сеньоров продолжат расти, а у начальных позиций и ролей с большим объемом ручных задач будет стагнировать или снижаться.

Согласно исследованию, за год доля отказов кандидатов от офферов из-за контрофферов текущих работодателей выросла с 14% до 42% – этот показатель говорит о тенденции удержания сильных технических сотрудников в компаниях. Заменить ключевого специалиста через внешний поиск становится сложнее и дороже. Более 40% опрошенных сотрудников уровня Senior рассказали, что при переходе в компанию прежний работодатель пытался их удержать. В 70% случаев для этого использовали повышение дохода или бонус, в 15% – новую роль, задачи или проект, еще в 15% – уговоры и обещания без оффера.

Не менее заметной для ИТ-рынка стала тенденция роста количества кандидатов с «накрученным» опытом и целая индустрия подготовки к прохождению собеседований без соответствующих для вакансии знаний. Средние данные по рынку таковы: 7-10% резюме от общего потока поступающих откликов приходится на фродеров – тех, кто приписывает себе несуществующий опыт, пытается обмануть интервьюеров с помощью ИИ или подделывает документы. Больше всего таких случаев пришлось на backend¬-разработчиков – 52% от всех выявленных фродеров. Примечательно, что 12% фродеров научились проходить все этапы воронки, однако наибольшее число таких кандидатов (37%) выявляются на этапе технического собеседования.

Опрос показал, что для каждой четвертой компании ключевым критерием при выборе сервисного подрядчика становится квалификация его специалистов. Стоимость услуг учитывается уже после оценки экспертизы. Это особенно важно для компаний с мультивендорной ИТ-инфраструктурой. Для ее обслуживания необходим опыт работы с оборудованием брендов, официально не представленных в России, и многопрофильные инженерные компетенции, в том числе уникальные для рынка. Более половины респондентов отмечают важность единого окна для приема заявок по решениям разных производителей. Такой формат упрощает взаимодействие и помогает избежать разрывов в обслуживании комплексной инфраструктуры.

География проектов также расширилась за последние несколько лет. Компании в регионах наращивают и модернизируют ИТ-мощности, а отечественные производители активнее выходят за пределы крупных городов. Для интеграторов и производителей оборудования это означает усложнение сервисной модели. Обслуживание распределенных и удаленных объектов требует большой технической команды, отлаженной логистики и доступного запаса комплектующих. Сервисным подразделениям необходимо обеспечивать оперативную доставку ЗИП и поддерживать его наличие на региональных складах. Создание собственной инфраструктуры требует значительных вложений и времени, поэтому для большинства компаний рациональнее передать эту задачу профильному подрядчику. Региональную сеть называют основным критерием выбора 17% респондентов, наличие складов ЗИП в регионах важно для 61% опрошенных.

Круглосуточный сервис и первая линия поддержки реже становятся определяющими критериями выбора. 44% и 30% участников исследования соответственно указали, что не считают эти возможности решающими. Это стандарт для сервисного предложения, а не самостоятельное преимущество подрядчика. При этом внешнее обслуживание чаще рассматривается не как полная замена собственной службы поддержки, а как способ расширить ее возможности, например, при работе с мультивендорной инфраструктурой или региональными проектами. Для 57% респондентов привлечение подрядчика связано в первую очередь с масштабированием бизнеса: выходом на новые контракты, расширением продуктового портфеля и работой с новыми производителями.

Партнеры и бизнес уже работали с поддержкой иностранных производителей и предъявляют высокие требования к российским подрядчикам. Компаниям важна устойчивость: инженерный и логистический ресурс, склады ЗИП, юридическая и финансовая надежность. Исследование OCS показало, что в текущей ситуации эти факторы становятся для рынка приоритетнее цены. Экономия впоследствии может привести к увеличению расходов: нехватке запчастей в критический момент, простоям оборудования и убыткам. Финансировать большой штат инженеров и склады ЗИП при стоимости услуг в несколько раз ниже рыночной просто невозможно. Настоящей валютой становятся экспертиза и дополнительные ресурсы, которые могут помочь в развитии бизнеса. Сервисные организации, которые смогут закрывать эти запросы, с большой долей вероятности станут опорой для рынка в ближайшие несколько лет.

Российская строительная компания «Стройсити» завершила пилотный проект по запуску корпоративного супераппа Directum Omni. Приложение тестировали на способность поддерживать эффективные внутренние коммуникации. Обсуждения запускались прямо из задач в системе, а переписка синхронизировалась между мобильным приложением и веб-клиентом. Благодаря этому сотрудники компании могли начать диалог вне офиса с телефона, а продолжить в системе на рабочем месте.

Как отмечает Андрей Иванов, директор по операционным вопросам «Стройсити», суперапп действительно упрощает общение внутри команды и сокращает путь от возникновения вопроса до его решения. Обсуждение задачи не теряется в переписках, а остается привязанным к конкретному документу или согласованию. Это меняет культуру коммуникации в команде.

Компания планирует подключить к супераппу более 100 сотрудников. Масштабирование начнется после того, как приложение тиражируют на все рабочие сценарии компании.

Команде специалистов «Новомет-Пермь» было важно получать больше информации о происходящем внутри инфраструктуры и выявлять подозрительную активность в сетевом трафике. Для решения этой задачи компания начала выбирать продукт класса NTA/NDR. При выборе решения одним из основных критериев стала экспертиза, благодаря которой система точно выявляет действия злоумышленников в сети, упрощает расследование инцидентов и помогает предприятию в проактивном поиске угроз.

Пилотный проект подтвердил возможности PT NAD на практике. Во время тестирования система обнаружила внутреннего нарушителя — результат, которого специалисты компании не ожидали получить на этом этапе. После завершения пилотного проекта «Новомет-Пермь» выбрала в качестве постоянного решения PT NAD.

Сейчас PT NAD анализирует корпоративный трафик. Специалисты «Новомет-Пермь» работают с лентой активностей, изучают срабатывания системы и используют их при расследовании инцидентов. Помимо встроенных механизмов обнаружения угроз, команда создает собственные правила для интересующих сценариев.

Внедрение PT NAD позволило команде «Новомет-Пермь» получить дополнительный источник информации о событиях внутри сети. Это особенно важно при потенциальных целевых атаках: злоумышленник, прежде чем добраться до интересующих его систем, может исследовать инфраструктуру и пытаться закрепиться в ней. PT NAD обнаруживает проведение разведки и перемещения внутри периметра и помогает специалистам восстановить происходящее по сетевому трафику.

Рост объема внутренней документации в MC-Bauchemie, а также территориальная распределенность бизнеса потребовали более эффективного подхода к документообороту. Для сокращения трудозатрат компания приняла решение расширить сценарии применения платформы HRlink и интегрировать ее с Microsoft Dynamics AX. Обе системы уже ранее использовали в компании.

За помощью MC-Bauchemie обратилась в «Корус Консалтинг». Проектная команда разработала единый механизм обработки документов, который позволил использовать существующую HR-платформу для электронного подписания внутренних документов, связанных с работой физических лиц. Благодаря этому компания перевела часть бизнес-процессов в электронный формат без масштабных изменений в ИТ-ландшафте.

В ходе проекта перечень документов постепенно расширялся. Сначала эксперты автоматизировали перемещение основных средств. Затем решение масштабировали на более сложные бизнес-процессы: оформление договоров подряда, командировок, авансовых отчетов.

В рамках проекта команда автоматизировала процесс подготовки документов к подписанию: система объединяет файлы, конвертирует их, оптимизирует размер и снижает число повторных загрузок при высокой нагрузке на сервис. Это обеспечило устойчивость интеграции и создало основу для дальнейшего развития электронного документооборота.

По итогам первых месяцев эксплуатации MC-Bauchemie значительно ускорила документооборот и сдачу отчетности. Сотрудники получили возможность подписывать документы удаленно из любой точки, а бухгалтерия — быстрее закрывать отчетные периоды и своевременно отражать расходы.

Ранее для регламентированного, управленческого и оперативного учета в КТК использовалась зарубежная корпоративная информационная система, а также система собственной разработки, реализованная на иностранной платформе. В 2021 году руководство предприятия приняло решение о переходе на российское программное обеспечение, зарегистрированное в реестре Минцифры России. Требовалось создать новую интегрированную корпоративную информационную систему управления деятельностью КТК (КИИСУД КТК) с соблюдением требований к раздельному хранению данных на территориях стран РФ и РК.

Генеральным подрядчиком по проекту стала компания НПЦ «1С» — дочерняя организация фирмы «1С», а партнерами для реализации проекта были выбраны «Иннотех», ПФК «Бест Софт», «1С-Рарус», «1С-Рейтинг», а также компания «АиБ». Для решения поставленных задач были выбраны «1С:ERP.Управление холдингом», «1С:Управление холдингом для Казахстана», «1С:Зарплата и управление персоналом КОРП», «1С:Зарплата и управление персоналом для Казахстана КОРП», «ГНИВЦ:Налоговый мониторинг», «Бест:Система управления производственными активами».

Проект был реализован в три этапа:

• Обследование (октябрь 2021 – май 2022): анализ действующих бизнес-процессов и ИТ-ландшафта компании, формирование требований к системе.
• Проектирование (декабрь 2022 – июнь 2023): разработка целевой архитектуры и проектных решений на основе программных продуктов 1С.
• Внедрение (апрель 2024 – июнь 2026): разработка и настройка системы, автоматизация интеграций с локальными системами, ввод системы в эксплуатацию.

Для автоматизации интеграции между контурами КТК-Р и КТК-К на базе ESB-системы «1С:Шина» впервые в практике применен подход построения федеративной интеграции (обмен данными по схеме «Шина – Шина»).

Новая система объединила работу подразделений в двух странах и автоматизировала ключевые задачи, включая управление финансами, закупками и складом, регламентированный учет, мониторинг технического состояния магистрального нефтепровода, планирование и учет ремонтных работ, управление персоналом, налоговый мониторинг и другие. Внедрение «1С:Шины» позволило перейти на единую платформу обмена сообщениями, что существенно снизило затраты на поддержку локальных обменов, обеспечило высокую скорость онлайн-обмена с внутренними сервисами и упростило управление интеграционными процессами.

В результате реализации проекта централизовано управление НСИ, выполнена нормализация и дедубликация справочников. Реализовано единое окно ввода заявок НСИ, которое позволяет инициировать изменение из периферийных баз КИИСУД. Автоматизирован полный спектр процессов финансового учета: бухгалтерский и налоговый учет, казначейство, бюджетирование, учет и подготовка отчетности по МСФО. Учет расходов для расчета себестоимости реализован по методу начислений. Настроено взаимодействие витрины данных налогового мониторинга с сервером ФНС, обеспечена прослеживаемость данных до первичных документов.

Для сотрудников складов автоматизированы процессы входного контроля и принятия к учету основных средств. Оптимизирован учет движения ТМЦ, доработан механизм печати этикеток и реализована интеграция с терминалами сбора данных. Для отдела закупок разработаны автоматизированные рабочие места, что экономит время на заполнение информации, помогает оперативно создавать и корректировать документы закупочной деятельности. Для службы эксплуатации автоматизированы процессы планирования и учета исполнения работ, остановок и неисправностей, обходов и осмотров оборудования, повышено качество мониторинга состояния линейной части магистрального нефтепровода. Обеспечена оперативная подготовка корпоративной отчетности компаний КТК-Р и КТК-К.

В разработке программного обеспечения ИИ интеллект применяется для предварительной проверки изменений кода. Система анализирует предлагаемые изменения и формирует комментарии для разработчиков. В отдельных командах ИИ-агенты также готовят тестовые сценарии, которые затем проверяют специалисты.

В клиентском сервисе ИИ-агент помогает сотрудникам находить информацию в диалогах с покупателями и анализировать обращения. Параллельно компания развивает ИИ-инструменты для поддержки продавцов маркетплейса и автоматизирует обработку товарных данных.

Для расширения доступа к ИИ создан чат-бот, который проходит тестирование в ограниченной группе пользователей. Доступ планируется расширять с учётом результатов тестирования и оценки нагрузки. В дальнейшем на основе этого решения компания планирует развивать корпоративную ИИ-платформу с отдельными рабочими пространствами подразделений. Сотрудники смогут искать информацию во внутренних документах и готовить материалы с учётом прав доступа. Также планируется интеграция ИИ-помощника с корпоративными системами управления проектами и базами знаний.

Как отмечает Ирина Климкова, руководитель команды AI в М.Видео, руководителям подразделений предложено выбрать по 3–5 повторяющихся задач, оценить текущие затраты времени и совместно с ИИ-командой определить возможности автоматизации. Эти оценки станут основой для выбора приоритетов и измерения результатов. Для сотрудников также планируются практические занятия по работе с ИИ: составлению запросов, подбору исходных материалов и подготовке инструкций. Обучение и централизованный доступ к инструментам призваны помочь командам применять ИИ в ежедневной работе и сокращать время на рутинные задачи».

Отдельное внимание уделяется качеству исходных данных и проверке ответов ИИ. Для задач с высокой ценой ошибки предусмотрена проверка специалистом. Перед передачей информации внешним языковым моделям планируется удалять персональные данные и конфиденциальные сведения.

До запуска проекта внутренние договоры между предприятиями РМК проходили согласование дважды: сначала по маршруту одного, затем – другого. Вторая сторона не видела документ в Directum RX и не получала данные в «1С», из-за этого финальные версии могли не совпадать.

Специалисты РМК выстроили сквозной процесс согласования договоров на платформе Directum RX, используя готовое решение и no-code инструменты. Работы по внедрению выполнил партнер Directum – компания «Старков Групп».

Благодаря новому подходу цикл согласования стал сквозным: службы обоих предприятий согласовывают документ параллельно, а после утверждения формируется единый финальный экземпляр с электронной подписью. Данные выгружаются в «1С» обоих предприятий. Длительность цикла и количество задач по утверждению сократились на 30%.

No-code подход сделал процесс гибким: маршрут можно развивать дальше без полной переработки логики. Все участники работают в одной системе, видят статус документа и не теряют контекст между этапами.

Завершающим этапом в укрупненном договорном блоке стал перенос работы с доверенностями и МЧД в Directum RX, интеграция с Контур.Доверенность и внедрение решения для работы с конфиденциальными документами.