惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
B
Blog RSS Feed
M
MIT News - Artificial intelligence
爱范儿
爱范儿
V
V2EX
雷峰网
雷峰网
D
Docker
美团技术团队
N
Netflix TechBlog - Medium
C
Cisco Blogs
T
Threatpost
K
Kaspersky official blog
P
Privacy International News Feed
W
WeLiveSecurity
T
Tor Project blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
博客园 - 聂微东
F
Full Disclosure
Forbes - Security
Forbes - Security
V
Vulnerabilities – Threatpost
I
Intezer
有赞技术团队
有赞技术团队
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
The Register - Security
The Register - Security
GbyAI
GbyAI
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Help Net Security
Help Net Security
人人都是产品经理
人人都是产品经理
SecWiki News
SecWiki News
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Vercel News
Vercel News
罗磊的独立博客
The Hacker News
The Hacker News
腾讯CDC
S
Security @ Cisco Blogs
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
WordPress大学
WordPress大学
Recorded Future
Recorded Future
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
博客园 - 【当耐特】
小众软件
小众软件
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
P
Proofpoint News Feed
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
IT之家
IT之家
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
S
Security Affairs
C
Check Point Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Кризис менеджмент в ИТ
Ivan · 2026-05-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Вы возможно ответите на эти вопросы в комментариях, но я со своей стороны начну отвечать виденьем: IT бизнес в своих корнях наиболее похож на казино, где рядовые сотрудники и среднее звено могут вообще не знать никаких реальных рисков и истиных бизнес подходов их руководителей. Представьте: жестокая нескончаемая рулетка, где «фаундер», как правило, набрал кредитов(я про инвестиции в обмен на красивые питчдеки), чтобы знатно откатать в эту рулетку под личную выгоду, как можно дольше, в надежде на product market fit! Для кого‑то такое сравнение покажется неожиданным. Многие читатели являются опытными работниками по найму, и всегда следовали определенной структурной иерархии, где казалось, что каждое решение бизнеса выверено, выстрадано и имеет объективные цели. Но, к сожалению, «движок» устроен совсем по‑другому... Чтобы раскрыть идею подробнее нужна вводная информация, в частности, об инвестициях в сферу разработки ПО с 1990х по 2025ый.

За долгие годы роста сектора softDev количество компаний росло экспоненциально, но у любого графика «успеха» есть свой пиковое значение (Хаи) и (Лои) минимальное значение...
Если мы посмотрим на картину инвестиций сейчас в 2025м — главный сектор для инвеста — это конечно же ИИ, который по совокупности уже переплюнул инвесты из классической разработки ПО (Saas, Iaas, Enterprise, DevTools,...) *буквально ИИ перетягивает инвесты из традиционных бизнес идей. В какой‑то момент исторически ещё до ИИ мании инвестов становилось меньше, так как они приносили меньше прибыли, а риски утраты инвестов росли. IT гиганты‑флагманы типа Apple уже давно не те прибыльные канторы какими были ещё 10 лет назад. Ни одна бизнес модель не работает вечно. Даже если Ваша IT компания только что урвала инвест, и вы прямо сейчас набираете людей в эйфорическом ощущении, что это будет world change продукт — в этот момент отчетливо можно понять, что эйфория пройдет, а деньги закончаться, новые деньги под авансирование работ будет найти сложнее, а часы на реализацию тикают гораздо быстрее чем до этой инвестиции. Именно так и выглядит реальность IT компании, а не бесконечные созвоны о перекраске кнопок. Конкуренция она беспощадна — инвестиции борятся с инвестициями, команды между командами, прибыль извлекать всё тяжелее, когда заказчики как назло капризничают и ты как СЕО тратишь больше денег не на эффективность, а на всякую «пыль в глаза заказачика» Так вот благодаря этой пыли сфера разработки ПО обросла непрозрачными KPI для технарей, кучей смежных «специальностей», бюрократией, нерациональным контролем, сделав процесс разработки запутаннее, сложнее, и непонятнее для всех участников процесса, так что онбординги сотрудников могут длиться месяц или даже 2. Это условия для кризиса в индустрии!? Или сигнал заказчикам что им пускают пыль в глаза за их же деньги!?

Тут хочу сказать: чтобы IT компания была «успешной» нужен:

— прирост инвестиций (происходила переоценка стоимости);
— либо увеличивался доход от операционной деятельности;
— и есть ещё один болезненный путь — это извлечение прибыли из эффективности.
Куча факторов для IT компаний сошлось в единой точке времени (в моем представлении пик был ближе к середине 2021-го года), где прирост инвестиций оставался на высоком уровне, росли доходы от операционки, на рынке труда была жесткая конкуренция за кадры, был виден рост зарплат у исполнителей всех уровней. Бизнес видел цифры, на которых всё выглядело «неплохо», одна из метрик была — целевое количество людей задействованных в проекте. Были конкретные цели набрать итоговое количество людей, а не их полезность, и так далее. Множество неразумных бизнесовых решений принимались эмоционально? Если под эмоциональностью подразумевать, что все СЕО видели одну и ту же картину на графиках «о нехватке спецов в ближайщие 5 лет?» и, все в шагая в ногу, не сговариваясь, принимали однотипно‑ошибочные кадровые решения: перебивать ЗП прайсы нужных им специалистов!? Может они и сейчас поголовно ошибаются все разом когда меняют реальных спецов на АИ!?

Что всегда было «под капотом» этих IT гигантов и IT малышей, когда они принимали решения?

Об эффективности никто никогда не думал, пока занятая ниша эксплуатировалась и давала прибыль да ещё и инвесторы покрывали чеки, стратегия каждого СЕО в IT была однообразной, если не сказать шаблонной:
A) так как бизнес может меньше зарабатывать, мне нужно делать альтернативный продукт, который также должен взлететь и занять нишу. Как следствие практически у каждой ИТ компании был перенаселен штат «на эту доп активность» Любая ИТ компания имела не только тех саппорт, которого при некоторых обстоятельствах было бы достаточно для продолжения заработка компании теми же темпами, что и без штата «разработки фичей». Так любая ИТ компания неизбежно занимается оверинжинирингом не подходящим её профилю и превращается в кузню стартапов с бизнес целью: «а вдруг выстрелит?».
B) Покупатель\заказчик ИТ продукта всегда оплачивал этот дополнительный штат разработчика продукта. Т.е. фактически 99% IT компаний переносили свои финансовые риски на клиентов, где Заказчик одного конкретного продукта оплачивал весь раздутый офис этой компании. Да, IT компании сглаживали эти неприятности, выделяя отдельного BD, или даже интегрируя в свои колы представителей заказчика на созвоны, чтобы усилить «взаимодействие». Тот самый оверинжиниринг оплачивал из своего кармана заказчик, а возможно и другой конечный клиент;
C) Штат IT компаний почти всегда оплачивается авансовым методом, где эффективность и выполненная работа могут не коррелировать с конечной прибылью заказчика и компании. Качество, защищенность, и эффективность для СЕО IT компании всегда были формально‑инцидентарными — считается защищенным, пока не было секьюрити инцидентов, качественный, если ретеншон не упал за квартал, эффективный, если все в срок сдают свои спринты. Ни для стейкхолдера, ни для владельца эквити, ничего не было важно, как сам процесс и жизненный цикл компании, где все продолжали «верить в саму компанию», и её будущие успехи, нарисованные в роадмапе, ежегодно сменяющимся директором по маркетингу. Т.е. тот самый оверинжиниринг мог быть экономически бессмысленным, независимо от того сколько ресурсов туда залили.
D) Реальная прибыль компании, её окупаемость, и интерес работы команды в IT проектах были заменены на бесконечные эксперименты с «работающим продуктом» чтобы заработать на вероятном value extraction, бесконечные неэффективные созвоны, сухие цифры с графиками, строгими дедлайнами внедрения фичей без явного понимания всеми участниками процесса того, что они все вместе делают, и какую цель преследуют, кроме как работают работу за большие деньги, и, наконец, HR‑ами, комбинирующими людей по цветам, и по раскладу карт таро. Это уже и социальный оверинжиниринг или состояние игнорируемого абсурда, который опять же кто‑то и зачем‑то оплачивает из своего кармана!?
E) для малых ИТ компаний была и остается ещё одна бизнесовая дилема: Либо вкладывать в проект огромное количество денег дальше, либо дешевле его бросить. 90% непрофильного оверинжиниринга, оплаченного заказчиком конкретного продукта было потрачено в пустую. Но об этом мало говорят — некрасивая правда этого сложного бизнеса.

Что мы имеем на текущий момент?

Эта система изначально должна была рухнуть при первой же тряске, потому что всегда была НЕЭФФЕКТИВНА. Она была неэффективна с момента как её начали «наводнять менеджеры», которые как раз и склонны к геймблингу и катанию рулетки, как только деньги попали им в руки, нежели когда у руля стоит чистый технарь, который рисковать вообще не привык.
Появление массового АИ в ИТ — это не первопричина сокращений штата IT компаний. Первопричина — это неэффективность, к которой операционные и бизнес подразделения не были готовы. Логика бизнеса она понятна: доходы падают, я вижу это в очередных квартальных докладах, и должен как‑то действовать: Сокращать людей maybe? В первую очередь самых дорогих и заменяю на дешевых, так!? Окей! Сокращаю людей, но чтобы не было пустоты, попытаюсь забить её ИИ‑шками, надо пробовать, вдруг что‑то выйдет.
Это всё таже тема из бесконечных идей из оверинжиниринга: заставлю кого‑то поработать над идеей, мы же ему платим ЗП, может что‑то из этого выйдет? Это совсем не та картина, которую «Вы привыкли думать» о том как стратегически рукводство подходит к «решениям». В реальности это ставка: Может выйдет, а может нет? давайте делать, чем не делать.
А как говорил Сенека: кто не знает куда плывет, для нет попутного ветра.

Текущая эпоха software development уникальная — переломная. Где 1 чел с привычным ему claude opus или openai.codex сможет сделать дешево быстрее и тоже самое, что и огромный неэффективный штат IT гиганта. Такая постановка вопроса просто уничтожает и без того шаткую и неэффективную конструкцию IT компаний. Заказчик, который раньше оплачивал банкет может реально запряч одного вайбкодера, и получить КАКОЙ‑ТО результат. Самое смешное, что этот дешевый нейрослоп, он может быть в итоге чуть хуже кода от «квалифицированных специалистов IT компаний». Именно эта постановка вопроса приводит нас к текущему кризису IT компаний. Где привычная, наработанная годами неэффективность просто ломается от обычного вайбкодингово стейта одного фрилансера, который просто может быть заряжен на реализацию так что ни одна команда со строгим беклогом за ним никогда не успеет.

Мой ответ на мой же вопрос в начале статьи: Что есть value IT Компании? Я считаю что эффективность. Именно она отличает одну ИТ компании от другой. Не количество и не сорт людей и «их знания». Да — это слово не описывает весь необходимый флоу действий, или конкретику о том, что это конкретно такое в отдельном случае. Эффективность — это очень уникально для каждой компании, или группы людей, где должно быть множество условий. Если кто‑то скажет, что эффективность важна везде не только в IT? — не знаю! Может быть! Но я бы сказал, что если эффективность падает у угольной шахты, это не так губительно для её существования как для IT офиса, который может ощутить — это падение уже буквально в следующем финансово‑отчётном цикле компании.

Что будет дальше?

Исторически всё, что происходит с IT индустрией по всему миру, напоминает мне один в один всё что произошло с Наукой к текущему моменту, начиная с 70х годов прошлого века. Когда в погоне за успехом каждый первый житель планеты мечтал стать ученым — это было престижно, выгодно, статусно. Особенно в СССР, где науч. институты росли как на дрожжах. Количество крутящихся в науке и около неё было беспрецедентным. Но время всё расставило на свои места. Желающих «пойти в науку» на волне романтики особо не наблюдается. Через лет 20–30 (что для ИТ невообразимый горизонт) IT разработка будет из себя представлять нечто похожее — отдельные офисы, со странными людьми, говорящими на непонятном языке, взаимодействующими с совсем не бытовыми «ЭВМ»;‑). Они будут жить своей странной экономической жизнью, кто‑то будет совсем нищенствовать, кто‑то будет очень богат (кого поставили по‑блату на очень закрыте и редкие задачи), изредка будут пролетать интересные вакансии на HH на низкооплачиваемые задачи.

В «построение эффективности ИТ индустрии» в отделдьно взятой стране я не очень верю. Впрочем — это повод для другой статьи;‑)