|
Что сегодня в тренде?
Главная / Статьи / Опросы / Что сегодня в тренде?
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
Что сегодня в тренде?
В декабре 2024 года консалтинговая компания Deloitte опубликовала отчет Tech Trends, в котором были рассмотрены шесть главных технологических трендов в 2025-м. Напомним их.
1. Пространственные вычисления, которые объединяют цифровой и физический миры при помощи технологий виртуальной (VR), дополненной (AR) и смешанной (MR) реальности.
2. Переход ряда компаний от больших языковых моделей (LLM) к меньшим, специально разработанным моделям для решения конкретных задач.
3.Растущая потребность в оборудовании.
4. Расширение возможностей специалистов с помощью применения инструментов ИИ (ГенИИ).
5. Наступление эры квантовых вычислений в кибербезопасности.
6. Модернизация ядра: интеграция ИИ в основную архитектуру предприятия приводит к глубоким изменениям в системах и процессах. Трансформация заключается в автоматизации рутинных задач и фундаментальном переосмыслении, и перепроектировании алгоритмов, чтобы они стали более эффективными и прогнозируемыми.
Прошло уже полгода. Какие из этих трендов привели к изменениям в вашем бизнесе? Если да, то расскажите о них. Появились ли новые значимые тренды? С чем они связаны?
 Евгений Перов, директор по продукту в корпоративном мессенджере Compass
«Основной российский технологический тренд — прагматичное применение новых технологий»
1. Из трендов, описанных Deloitte, в России наиболее распространенные три из них.
Во-первых, бизнес действительно переходит от больших языковых моделей к небольшим моделям для специфических отраслевых задач. Российские компании в десятках отраслей внедряют узконаправленные инструменты на базе ИИ, которые помогают здесь и сейчас получить выгоду.
В деревообратывающей промышленности, например, модели с использованием компьютерного зрения оценивают объем древесины.
На заводах искусственный интеллект следит, чтобы сотрудники носили средства индивидуальной защиты, оценивает износ оборудования.
В ИТ-отрасли модели на базе искусственного интеллекта оценивают наиболее срочные запросы пользователей.
Большие языковые модели не заточены под отраслевые задачи, поэтому переход бизнеса на небольшие модели понятен и логичен.
Во-вторых, потребность в оборудовании действительно растет. Однако в зарубежных компаниях рост обусловлен ростом популярности ИИ — для искусственного интеллекта нужны мощности.
В России потребность в оборудовании обусловлена популярностью on-premise продуктов. Бизнесу необходимы мощности, чтобы развернуть корпоративные сервисы, в том числе генеративные модели.
В-третьих, генеративный ИИ действительно расширяет возможности сотрудников. Однако это работает, в основном, с «белыми воротничками».
2. Основной российский технологический тренд — прагматичное применение новых технологий.
Зарубежные компании могут позволить эксперименты с искусственным интеллектом.
Российский бизнес хочет получать от внедрения технологий понятную отдачу в понятные сроки. По этой причине небольшие ИИ-модели пользуются большей популярностью, чем большие — они помогают получить видимые результаты.
Отечественные компании научились приземлять технологии в бизнес, и это один из основных трендов российского ИТ.
 Максим Скворцов, директор производства ИТ-интегратора AWG
«Появляются стартапы, которые учат ИИ по запросу вытаскивать нужные метрики из баз и собирать дашборды без ручного труда аналитика. Это огромная экономия времени и денег»
Многое из обозначенных трендов уже влияет на наш бизнес — но не все. Мы явно видим переход от больших универсальных языковых моделей к специализированным.
Что касается расширения возможностей специалистов, аналитический блок действительно экспериментирует с разными типами промптов, чтобы упростить подготовку документации. По нашему мнению, именно за генеративным ИИ — будущее в части оптимизации рутинного анализа.
Квантовые вычисления в кибербезопасности — это пока фантастика. Что касается модернизации ядра с помощью ИИ — теоретически, если кто-то первым научится внедрять ИИ прямо в ключевые бизнес-процессы, выгода будет огромной. Но в реальности все процессы завязаны на людях, и их придется трансформировать под машину. Такой проект нужно планировать очень тщательно, и пока до реального внедрения еще далеко.
Если говорить о рынке — внедрение ИИ все еще больше похоже на глобальный стартап: тестируются гипотезы, но масштабных бизнес-кейсов единицы, и это чаще личная инициатива, чем корпоративный стандарт.
В ритейле за последний год многие компании запустили маленькие ИИ-лаборатории для автоматизации поддержки клиентов, и у многих точность распределения запросов с помощью ИИ уже выше, чем у операторов. Бизнес подтягивают инфраструктуру: закупает серверы и оборудование под новые задачи.
Отдельно отмечу тренд на автоматическую генерацию BI-отчетов через ИИ. Появляются стартапы, которые учат ИИ по запросу вытаскивать нужные метрики из баз и собирать дашборды без ручного труда аналитика. Это огромная экономия времени и денег — думаю, скоро это станет нормой, как когда-то чат-боты.
 Евгений Лощаков, заместитель директора по производству MD Audit (ГК Softline)
«Мы сфокусировались на дообучении ИИ-решений на корпоративных данных в рамках MD Audit. Это позволило создать настоящего „внутреннего ассистента“ для линейного персонала, директора магазина, территориального менеджера и аудитора»
Наиболее заметное влияние на нашу работу оказали два направления: встраивание узкоспециализированных ИИ-моделей и модернизация ядра через автоматизацию рутинных процессов в операционном менеджменте ритейла.
Мы не стали делать ставку на большие универсальные LLM, а сфокусировались на дообучении ИИ-решений на корпоративных данных в рамках MD Audit. Это позволило создать настоящего «внутреннего ассистента» для линейного персонала, директора магазина, территориального менеджера и аудитора.
Такие модели эффективнее решают задачи по выявлению отклонений, формированию приоритетов для обходов и дают практические рекомендации, адаптированные под специфику конкретной сети.
Кроме того, мы продолжаем активно развивать инструменты генеративной аналитики, когда ИИ помогает не просто находить инциденты, а объяснять причины, формировать сводные отчёты и сокращать ручную работу в планировании мероприятий по устранению проблем в торговой точке. Это уже ускоряет управленческие решения и повышает прозрачность происходящего на уровне полевого контроля.
Среди новых тенденций — запрос на визуальный анализ данных с участием ИИ, в том числе использование фото- и видеоаналитики при проверках магазинов. Это особенно актуально для ритейла с территориально распределённой структурой.
Второй тренд — сочетание офлайн-данных с ИИ-моделями прогнозирования KPI в режиме «здесь и сейчас», что помогает более гибко управлять качеством операционной деятельности на местах.
Оба направления отражают зрелость рынка и переход от классического аудита к более точечному и управляемому формату контроля.
 Алексей Рубаков, основатель компании N E T R A C K
«Мы наблюдаем растущий интерес к инфраструктуре как сервису (IaaS) и гибридным сценариям — когда ЦОД работает как платформа для быстрой сборки новых архитектур и интеграции с различными системами заказчика»
За полгода, прошедшие с момента публикации отчета Deloitte, мы действительно наблюдаем, как часть обозначенных в нем трендов начинает оказывать ощутимое влияние на нашу отрасль — инфраструктуру обработки и хранения данных. Некоторые из этих тенденций уже повлияли на стратегические решения внутри компании, другие пока формируют отложенный спрос со стороны клиентов.
Один из самых заметных и практически ощутимых для нас трендов — растущая потребность в оборудовании. Это не просто рост числа серверов — речь идет о качественном скачке: заказчики всё чаще интересуются специализированными системами под задачи ИИ, системами с высокой плотностью размещения, GPU-серверами, системами ускоренной обработки данных. Мы видим повышенный спрос на стойки с усиленной системой охлаждения, увеличенное энергопотребление на стойку, запросы на более гибкую энергоинфраструктуру.
Иными словами, рынок меняется не количественно, а структурно. Классический подход к инфраструктуре уже не справляется — поэтому мы модернизируем часть наших площадок, фокусируясь на высокой энергоэффективности и готовности к размещению мощных ИИ-нагрузок.
Второй актуальный для нас тренд — это модернизация ядра. Наши клиенты — от банков до ретейла — стремятся автоматизировать рутину и пересобирают свои бизнес-процессы вокруг ИИ-инструментов и аналитики в реальном времени.
В этой связи мы наблюдаем растущий интерес к инфраструктуре как сервису (IaaS) и гибридным сценариям — когда ЦОД работает как платформа для быстрой сборки новых архитектур и интеграции с различными системами заказчика. Мы развиваем API-интеграции, поддерживаем мультиоблачные сценарии, расширяем услуги не просто аренды, а полноценного управления инфраструктурой под ключ.
Интерес представляет и тренд на компактные модели ИИ — он пока не трансформировал рынок оборудования, но мы видим, что у ряда технологических компаний возникают новые запросы к кастомной инфраструктуре: им требуется тестировать, обучать и разворачивать модели с меньшими требованиями к ресурсам, но с высокой частотой экспериментов и релизов. Это даёт импульс к развитию гибких платформ внутри ЦОДов — с возможностью разворачивать новые конфигурации за часы, а не недели.
Что касается квантовых вычислений, то пока это больше зона перспективного мониторинга, чем практической деятельности. Однако в контексте кибербезопасности мы уже сталкиваемся с запросами на размещение инфраструктур с повышенными требованиями к защите каналов, трафика и хранения данных, включая средства криптографической защиты, в том числе отечественные.
Если говорить о новых трендах, которые стали заметны уже в 2025 году, я бы выделил два. Первый — это стремительное развитие суверенной цифровой инфраструктуры: крупные заказчики всё чаще ориентируются на независимость от глобальных облаков и переход к размещению в проверенных российских ЦОДах.
Второй — рост потребности в экологичной, энергоэффективной ИТ-инфраструктуре. Вопросы ESG и углеродного следа становятся частью бизнес-решений, особенно для крупных корпораций. Мы, как оператор, усилили фокус на использовании «зелёных» решений и прозрачной отчётности по энергопотреблению.
 Александр Бочкин, генеральный директор Инфомаксимум
«Если инфраструктура, безопасность и методология перестанут быть проблемой, ИИ сможет покрыть все задачи, коими сейчас заняты младшие специалисты»
1. Один из ИИ-трендов — расширение возможностей специалистов — получил вполне прикладное развитие. Мы начали активно использовать «Цифрового сотрудника», созданного на базе собственной разработки Proceset.
Один из кейсов — применение ИИ для первичного поиска и фильтрации резюме. Это решение родилось не из желания «быть в тренде», а вполне конкретной потребности: рынок перегрет новичками без опыта работы, вакансии выложены на всех работных площадках. Обрабатывать вручную весь этот поток — неэффективно.
Цифровой сотрудник взял на себя холодный поиск и первичный скрининг: по заданным нами критериям — опыту, образованию, софт- и хард-скиллам — он отбирает релевантные резюме и фильтрует неподходящих кандидатов. Даже на старте тестов он показывал отличные результаты, находя по 60–130 резюме в день, экономя нашим специалистам часы монотонной ручной работы.
Таким образом GenAI расширяет возможности команды, снимая с людей рутину и высвобождая время на более содержательную и экспертную часть работы — собеседования, оценку мотивации, soft skills, вовлеченности и управленческого потенциала. Машина этого не умеет — и в обозримом будущем не научится. Она может сузить воронку, но не может по-настоящему «увидеть» человека.
2. Главный рычаг — экономическая обоснованность. Компании — любого размера и в любой сфере — должны чётко понимать: не просто «вот тут будет ИИ, будет красиво», а «вот тут он сэкономит 500 человеко-часов и 300 000 рублей ежемесячно». Мы всегда рекомендуем использовать связку Task Mining и искусственного интеллекта, поскольку аналитика бизнес-операций на 28% повышает эффективность внедрения ИИ.
3. Потенциал колоссальный. Если инфраструктура, безопасность и методология перестанут быть проблемой, ИИ сможет покрыть все задачи, коими сейчас заняты младшие специалисты —первичная работа с документами, сверки, заполнение шаблонов и т.д.
Это даст бизнесу не просто экономию — это избавит его от вечной текучки, затрат на обучение новичков, потерь на человеческий фактор. В отличие от стажера, ИИ не забывает, не устаёт и не требует адаптации. А если добавить к этому технологии вроде Task Mining, которые выявляют неэффективные операции в пользовательской активности — можно еще и точно понять, что именно нужно автоматизировать.
Ключевые слова: новые тренды, ИТ.
В начало⇑
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
Комментарии отсутствуют
Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи
|
_cover_small.jpg)
