Дайджест событий в области искусственного интеллекта
Апрель отметился новыми инфраструктурными решениями и регулированием в России, а также развитием агентных технологий и стандартизацией в мире. В подборке — главные новости месяца и свежая отраслевая аналитика.
В России:
☁️ Сбербанк создаст группу компаний «Сбер2В»: под новым брендом объединят нефинансовые ИТ-продукты, включая облачные и ИИ-решения для корпоративных клиентов.
📊 Правительство РФ установило для ведомств KPI по внедрению ИИ, теперь у госорганов есть конкретные нормативы, стимулирующие использование нейросетей в работе.
🧠 «Сбер» и НИУ ВШЭ представили метрику Persistence: новая технология позволяет оценивать качество эмбеддингов без участия человека и предразмеченных датасетов, помогая точнее выбирать архитектуру модели и момент остановки обучения.
🚀 «Ростелеком» запустил акселератор ИИ-решений: программа нацелена на поиск и поддержку перспективных российских стартапов.
В мире:
💬 OpenAI анонсировала Workspace Agents в ChatGPT: функция позволяет командам создавать общих ИИ-агентов для совместной работы прямо в интерфейсе чата.
🦾 Siemens представил Eigen Engineering Agent — специализированного ИИ-агента для решения задач промышленной автоматизации.
📋 DeepSeek регистрирует товарный знак в России: китайский вендор планирует официально продавать ПО и предоставлять услуги анализа данных на российском рынке.
📓 Google добавила в Gemini инструмент Notebooks, он позволяет формировать и структурировать базу знаний на основе истории взаимодействий с моделью.
Аналитика:
📈 Servicepipe фиксирует троекратный рост спроса на ИИ-агентов. По итогам первого квартала 2026 года обращения бизнеса на услуги настройки агентов выросли в 3 раза.
💰 HeadHunter и ГК «Солар» выяснили, что использование больших языковых моделей в закрытом контуре сокращает годовой ФОТ команд AppSec на 20–50% в зависимости от масштаба разработки.
#дайджест
Апрель отметился новыми инфраструктурными решениями и регулированием в России, а также развитием агентных технологий и стандартизацией в мире. В подборке — главные новости месяца и свежая отраслевая аналитика.
В России:
☁️ Сбербанк создаст группу компаний «Сбер2В»: под новым брендом объединят нефинансовые ИТ-продукты, включая облачные и ИИ-решения для корпоративных клиентов.
📊 Правительство РФ установило для ведомств KPI по внедрению ИИ, теперь у госорганов есть конкретные нормативы, стимулирующие использование нейросетей в работе.
🧠 «Сбер» и НИУ ВШЭ представили метрику Persistence: новая технология позволяет оценивать качество эмбеддингов без участия человека и предразмеченных датасетов, помогая точнее выбирать архитектуру модели и момент остановки обучения.
🚀 «Ростелеком» запустил акселератор ИИ-решений: программа нацелена на поиск и поддержку перспективных российских стартапов.
В мире:
💬 OpenAI анонсировала Workspace Agents в ChatGPT: функция позволяет командам создавать общих ИИ-агентов для совместной работы прямо в интерфейсе чата.
🦾 Siemens представил Eigen Engineering Agent — специализированного ИИ-агента для решения задач промышленной автоматизации.
📋 DeepSeek регистрирует товарный знак в России: китайский вендор планирует официально продавать ПО и предоставлять услуги анализа данных на российском рынке.
📓 Google добавила в Gemini инструмент Notebooks, он позволяет формировать и структурировать базу знаний на основе истории взаимодействий с моделью.
Аналитика:
📈 Servicepipe фиксирует троекратный рост спроса на ИИ-агентов. По итогам первого квартала 2026 года обращения бизнеса на услуги настройки агентов выросли в 3 раза.
💰 HeadHunter и ГК «Солар» выяснили, что использование больших языковых моделей в закрытом контуре сокращает годовой ФОТ команд AppSec на 20–50% в зависимости от масштаба разработки.
#дайджест
❤5🔥4👍2👏2
CEO Embedika о главном условии ускоренного внедрения ИИ в России
Ускоренное внедрение искусственного интеллекта в экономику, соцсферу и госуправление стало одним из приоритетов цифровизации, однако для его масштабирования необходим технологический фундамент. О том, как это может быть реализовано на практике, CEO Embedika, Лев Голицын, рассказал в материале на CNews.
Делимся ключевыми мыслями из статьи:
✔️ Ключевое условие для развертывания ИИ — подготовка и стандартизация данных, а также переход от уникальных разработок к типовым цифровым модулям для их повторного использования.
✔️ Наибольшую эффективность дает модель «инфраструктура под сценарий»: сначала определяется конкретная управленческая задача, и только затем под нее проектируется стек из данных, алгоритмов и вычислительной среды.
✔️ Переход на единые архитектурные стандарты превращает внедрение ИИ в процесс сборки из готовых элементов, радикально снижая издержки и исключая дорогостоящую разработку с нуля.
✔️ Комиссия по развитию ИИ способна сыграть ключевую роль за счет фокуса на прикладных программах с измеримыми результатами: ускорение доступа к госданным, типизация модулей и внедрение механизмов быстрого тестирования решений.
🔗 Подробнее — в материале CNews.
#сми_о_нас
Ускоренное внедрение искусственного интеллекта в экономику, соцсферу и госуправление стало одним из приоритетов цифровизации, однако для его масштабирования необходим технологический фундамент. О том, как это может быть реализовано на практике, CEO Embedika, Лев Голицын, рассказал в материале на CNews.
Делимся ключевыми мыслями из статьи:
✔️ Ключевое условие для развертывания ИИ — подготовка и стандартизация данных, а также переход от уникальных разработок к типовым цифровым модулям для их повторного использования.
✔️ Наибольшую эффективность дает модель «инфраструктура под сценарий»: сначала определяется конкретная управленческая задача, и только затем под нее проектируется стек из данных, алгоритмов и вычислительной среды.
✔️ Переход на единые архитектурные стандарты превращает внедрение ИИ в процесс сборки из готовых элементов, радикально снижая издержки и исключая дорогостоящую разработку с нуля.
✔️ Комиссия по развитию ИИ способна сыграть ключевую роль за счет фокуса на прикладных программах с измеримыми результатами: ускорение доступа к госданным, типизация модулей и внедрение механизмов быстрого тестирования решений.
🔗 Подробнее — в материале CNews.
#сми_о_нас
🔥9👍2❤🔥1💯1
Как устроена бэкенд-разработка в Embedika: роли, стек и этап подключения к проекту
Мы продолжаем рассказывать о разработке в Embedika и теперь углубляемся в работу бэкенд-направления. Именно здесь строится вся серверная логика продуктов, обеспечивается стабильность работы систем и обрабатываются данные, с которыми взаимодействует пользователь.
Бэкенд отвечает за серверный код — ту часть системы, которая скрыта от глаз пользователя, но обеспечивает всю логику работы приложения: обработку запросов, взаимодействие с базами данных, интеграцию с внешними сервисами. Помимо написания кода, специалист может:
✔️ участвовать в анализе данных совместно с аналитиками и тестировщиками;
✔️ помогать в решении проблем нагрузочного тестирования, когда код работает без ошибок, но не выдерживает большого количества пользователей;
✔️ подключаться к решению инцидентов на продакшен-стенде.
Общий стек бэкенд-разработки в Embedika — язык Scala, стандартные утилиты для работы с базами данных, Docker и Kubernetes. При этом проекты могут отличаться в архитектурном плане. Например, часть решений строится на базе сервисов платформы Verdi, другие же имеют обособленную структуру.
Когда бэкенд-разработчик подключается к проекту?
Задачи от аналитиков проходят этап коллективной оценки до начала реализации. На этом этапе бэкендеры обсуждают концептуальное решение и оценивают задачу в днях. Если речь идет о новой функциональности, бизнес-постановка проходит подготовку технического решения — бэкендер проектирует будущее решение и декомпозирует его на составные подзадачи.
Без совместного погружения фронтенда и бэкенда в задачи заказчика ни один из крупных проектов не мог бы быть реализован. Именно это взаимодействие лежит в основе каждого успешного решения.
Мы продолжаем рассказывать о разработке в Embedika и теперь углубляемся в работу бэкенд-направления. Именно здесь строится вся серверная логика продуктов, обеспечивается стабильность работы систем и обрабатываются данные, с которыми взаимодействует пользователь.
Бэкенд отвечает за серверный код — ту часть системы, которая скрыта от глаз пользователя, но обеспечивает всю логику работы приложения: обработку запросов, взаимодействие с базами данных, интеграцию с внешними сервисами. Помимо написания кода, специалист может:
✔️ участвовать в анализе данных совместно с аналитиками и тестировщиками;
✔️ помогать в решении проблем нагрузочного тестирования, когда код работает без ошибок, но не выдерживает большого количества пользователей;
✔️ подключаться к решению инцидентов на продакшен-стенде.
Общий стек бэкенд-разработки в Embedika — язык Scala, стандартные утилиты для работы с базами данных, Docker и Kubernetes. При этом проекты могут отличаться в архитектурном плане. Например, часть решений строится на базе сервисов платформы Verdi, другие же имеют обособленную структуру.
Когда бэкенд-разработчик подключается к проекту?
Задачи от аналитиков проходят этап коллективной оценки до начала реализации. На этом этапе бэкендеры обсуждают концептуальное решение и оценивают задачу в днях. Если речь идет о новой функциональности, бизнес-постановка проходит подготовку технического решения — бэкендер проектирует будущее решение и декомпозирует его на составные подзадачи.
Без совместного погружения фронтенда и бэкенда в задачи заказчика ни один из крупных проектов не мог бы быть реализован. Именно это взаимодействие лежит в основе каждого успешного решения.
🔥8👏5💯4👍2❤🔥1
Применение ИИ-агентов в 2026-м: ключевые запросы рынка
ICT.Moscow представили итоги опроса в рамках исследования о приоритетных аспектах использования ИИ-агентов в 2026 году. В нем приняли участие 624 респондента из российского ИТ-сообщества.
Опрос показывает смещение фокуса с изучения технологии на практическое применение: локальное использование, расширение функционала и интеграцию с существующими инструментами.
Собрали ключевые цифры и выводы в карточках 👉
ICT.Moscow представили итоги опроса в рамках исследования о приоритетных аспектах использования ИИ-агентов в 2026 году. В нем приняли участие 624 респондента из российского ИТ-сообщества.
Опрос показывает смещение фокуса с изучения технологии на практическое применение: локальное использование, расширение функционала и интеграцию с существующими инструментами.
Собрали ключевые цифры и выводы в карточках 👉
👍5🔥2💯2❤1
Зоны ответственности в разработке: бэкенд, тестирование, инфраструктура и управление проектом
Бэкенд-разработчик редко работает отдельно от других специалистов — его задачи тесно пересекаются с зонами ответственности фронтендеров, аналитиков, тестировщиков и DevOps-инженеров.
При этом границы между ролями не всегда четкие: обычно каждый отвечает за свой участок, но некоторые задачи на стыке аналитики-тестирования-devops требуют детального погружения. В таком случае бэкенд-разработчик должен применить как навыки анализа данных, так и понимания инфраструктурных особенностей проекта. Вместе с тем специалисту необходимо иметь компетенции в фронтенд-технологиях, чтобы определить, когда задача должна решаться через клиентскую часть приложения, а не серверный код. В этом ему должен помогать тимлид.
Остановимся подробнее на том, как распределены задачи между бэкендом, фронтендом, тестированием, аналитиками и DevOps-инженерами, а также какую роль на проекте выполняет тимлид.
Аналитики пишут постановки и уточняют требования заказчика, а бэкенд-специалист получает от них задачу с готовой постановкой. Если речь идет о новой функциональности, бизнес-постановка проходит этап подготовки технического решения. В этом случае бэкендер проектирует будущее решение и декомпозирует его на составные подзадачи с техническими уточнениями: выявление модели данных, миграции, особенности раскатки релиза. Затем каждая подзадача оценивается отдельно, так итоговая оценка разработки получается точнее. А команда тестирования принимает уже именно бизнес-задачу — готовую совокупность подзадач.
При возникновении проблем на продакшен-стенде бэкендер, тестировщик и DevOps часто работают вместе. Проблема может быть как в инфраструктуре, так и в коде, а также в неконсистентных данных. Если источник в инфраструктуре — устранением занимается DevOps, если в коде — бэкендер. Выявлением проблем с данными, как правило, занимаются тестировщики. В конечном итоге они вместе исследуют проблему и определяют, кто берет задачу на себя. Также влияние на процесс оказывает критичность найденной проблемы.
Роль тимлида-бэкендера
Тимлидом в Embedika, как правило, выступает бэкендер. Помимо технической работы, он занимается коммуникацией с заказчиком и службой эксплуатации, верхнеуровневым планированием, формированием ресурсного плана и оперативным управлением командой.
Конкретный перечень задач тимлида выглядит так:
➖ выполнение задач от руководства компании;
➖ помощь руководителю проекта в ответах на технические вопросы заказчика;
➖ планирование контрактных сроков на горизонте более чем в спринт для определения параметров жизненного цикла проекта в ближайший календарный этап;
➖ формирование ресурсного плана: расчет трудозатрат и необходимого количества специалистов под сроки проекта;
➖ оперативное управление: развитие сотрудников, поддержание здоровой рабочей атмосферы, выполнение задач от руководства компании;
➖ координация с фронтендерами: выявление нетиповых мест в задачах, которые необходимо отдать на реализацию фронтенд-команде.
Бэкенд-разработчик редко работает отдельно от других специалистов — его задачи тесно пересекаются с зонами ответственности фронтендеров, аналитиков, тестировщиков и DevOps-инженеров.
При этом границы между ролями не всегда четкие: обычно каждый отвечает за свой участок, но некоторые задачи на стыке аналитики-тестирования-devops требуют детального погружения. В таком случае бэкенд-разработчик должен применить как навыки анализа данных, так и понимания инфраструктурных особенностей проекта. Вместе с тем специалисту необходимо иметь компетенции в фронтенд-технологиях, чтобы определить, когда задача должна решаться через клиентскую часть приложения, а не серверный код. В этом ему должен помогать тимлид.
Остановимся подробнее на том, как распределены задачи между бэкендом, фронтендом, тестированием, аналитиками и DevOps-инженерами, а также какую роль на проекте выполняет тимлид.
Аналитики пишут постановки и уточняют требования заказчика, а бэкенд-специалист получает от них задачу с готовой постановкой. Если речь идет о новой функциональности, бизнес-постановка проходит этап подготовки технического решения. В этом случае бэкендер проектирует будущее решение и декомпозирует его на составные подзадачи с техническими уточнениями: выявление модели данных, миграции, особенности раскатки релиза. Затем каждая подзадача оценивается отдельно, так итоговая оценка разработки получается точнее. А команда тестирования принимает уже именно бизнес-задачу — готовую совокупность подзадач.
При возникновении проблем на продакшен-стенде бэкендер, тестировщик и DevOps часто работают вместе. Проблема может быть как в инфраструктуре, так и в коде, а также в неконсистентных данных. Если источник в инфраструктуре — устранением занимается DevOps, если в коде — бэкендер. Выявлением проблем с данными, как правило, занимаются тестировщики. В конечном итоге они вместе исследуют проблему и определяют, кто берет задачу на себя. Также влияние на процесс оказывает критичность найденной проблемы.
Роль тимлида-бэкендера
Тимлидом в Embedika, как правило, выступает бэкендер. Помимо технической работы, он занимается коммуникацией с заказчиком и службой эксплуатации, верхнеуровневым планированием, формированием ресурсного плана и оперативным управлением командой.
Конкретный перечень задач тимлида выглядит так:
➖ выполнение задач от руководства компании;
➖ помощь руководителю проекта в ответах на технические вопросы заказчика;
➖ планирование контрактных сроков на горизонте более чем в спринт для определения параметров жизненного цикла проекта в ближайший календарный этап;
➖ формирование ресурсного плана: расчет трудозатрат и необходимого количества специалистов под сроки проекта;
➖ оперативное управление: развитие сотрудников, поддержание здоровой рабочей атмосферы, выполнение задач от руководства компании;
➖ координация с фронтендерами: выявление нетиповых мест в задачах, которые необходимо отдать на реализацию фронтенд-команде.
👍8👏4💯2
Подборка полезных и интересных материалов
Автономные ИИ-агенты, регулирование отрасли и промышленная эксплуатация решений — в новой подборке собрали материалы о том, как технологии искусственного интеллекта проходят путь от пилотов к практическому применению.
Статьи:
📎 Заметка TelecomDaily на основе докладов с конференции Data Fusion — о преимуществах, рисках и сценариях внедрения автономных ИИ-агентов.
📎 Статья РБК о предложениях российского бизнеса по изменению законопроекта о регулировании ИИ.
📎 Обзор Embedika по итогам I квартала 2026 года в сфере ИИ: регулирование, инвестиции, новые модели и агенты.
📎 Интервью РБК с директором по ИТ «Рег.облака» о главных барьерах при переходе от пилотов к промышленной эксплуатации ИИ.
📎 Материал Известий о том, как ИИ трансформирует рынок труда и какие специальности находятся в зоне риска.
📎 Колонка в Известиях о появлении нового типа ошибок в работе нейросетей, галлюцинаций взаимодействия.
Заметки:
✍️ ML-директор Positive Technologies разобрал, как открытые бенчмарки измеряют способности языковых моделей решать задачи кибербезопасности.
✍️ Исследователь R&D red_mad_robot рассказал об использовании генетического алгоритма для решения проблемы нехватки качественных данных и неудачных попытках их синтеза через LLM.
✍️ Заметка в телеграм-канале «Неискусственный интеллект» с обзором российских работ, представленных на конференции по ИИ ICLR 2026.
✍️ Актуальный гайд от специалистов ЦНИС по написанию промптов в 2026 году.
Книги:
📚 «Аналитика и Data Science», Никита Сергеев — введение в Data Science и машинное обучение для тех, кто хочет освоить работу с данными с нуля, в том числе без технического бэкграунда.
📚 «Разработка с ИИ», Нэйтан Б. Крокер — практическое руководство по использованию ChatGPT и Copilot на всех этапах разработки: от написания кода до тестирования и документации.
Подкасты:
🎤 Истовый инженер: выпуск «Физический ИИ без глянца: ожидания, реальность и значение VLA-моделей»
🎤 Датаголики: обсуждение на тему «ИИ-агенты: новые коллеги или конкуренты?»
Автономные ИИ-агенты, регулирование отрасли и промышленная эксплуатация решений — в новой подборке собрали материалы о том, как технологии искусственного интеллекта проходят путь от пилотов к практическому применению.
Статьи:
📎 Заметка TelecomDaily на основе докладов с конференции Data Fusion — о преимуществах, рисках и сценариях внедрения автономных ИИ-агентов.
📎 Статья РБК о предложениях российского бизнеса по изменению законопроекта о регулировании ИИ.
📎 Обзор Embedika по итогам I квартала 2026 года в сфере ИИ: регулирование, инвестиции, новые модели и агенты.
📎 Интервью РБК с директором по ИТ «Рег.облака» о главных барьерах при переходе от пилотов к промышленной эксплуатации ИИ.
📎 Материал Известий о том, как ИИ трансформирует рынок труда и какие специальности находятся в зоне риска.
📎 Колонка в Известиях о появлении нового типа ошибок в работе нейросетей, галлюцинаций взаимодействия.
Заметки:
✍️ ML-директор Positive Technologies разобрал, как открытые бенчмарки измеряют способности языковых моделей решать задачи кибербезопасности.
✍️ Исследователь R&D red_mad_robot рассказал об использовании генетического алгоритма для решения проблемы нехватки качественных данных и неудачных попытках их синтеза через LLM.
✍️ Заметка в телеграм-канале «Неискусственный интеллект» с обзором российских работ, представленных на конференции по ИИ ICLR 2026.
✍️ Актуальный гайд от специалистов ЦНИС по написанию промптов в 2026 году.
Книги:
📚 «Аналитика и Data Science», Никита Сергеев — введение в Data Science и машинное обучение для тех, кто хочет освоить работу с данными с нуля, в том числе без технического бэкграунда.
📚 «Разработка с ИИ», Нэйтан Б. Крокер — практическое руководство по использованию ChatGPT и Copilot на всех этапах разработки: от написания кода до тестирования и документации.
Подкасты:
🎤 Истовый инженер: выпуск «Физический ИИ без глянца: ожидания, реальность и значение VLA-моделей»
🎤 Датаголики: обсуждение на тему «ИИ-агенты: новые коллеги или конкуренты?»
🔥4❤3👍3💯1