Исследования IBM, ReliaQuest и Resilience показывают, что ИИ сделал киберпреступность гораздо эффективней. У злоумышленников стало меньше барьеров для входа, больше возможностей для масштабирования. При этом главные слабые места остаются прежними: слабые процедуры help desk, плохая видимость устройств, ошибки в управлении доступом, компрометация почты и мошеннические переводы. Искусственный интеллект ускорил старые схемы, удешевил их и масштабировал. Теперь черные страшные хакеры используют генеративные модели для правдоподобного фишинга, социальной инженерии и ускорения вторжений, а окно на реакцию у светлой стороны силы — старых добрых безопасников — резко сжалось до нескольких минут. Попробуй успей… 

Разберем основные тезисы отчета Cyber Risk Report 2025, выпущенного компанией Resilience совместно с ее аналитическим подразделением ROC (Resilience Risk Operations Center).

В конце февраля 2026 года в сети появилась новость о том, что в Китае наткнулись на крупнейшее золотое месторождение в мире — Вангу в провинции Хунань. Новость разошлась по соцсетям как свежая сенсация. Но в реальности сообщение об этом китайская сторона опубликовала еще в ноябре 2024-го. Так найденное больше года назад геологическое открытие лёгким движением руки журналистов превратилось в глобальный инфоповод второй раз — уже на волне рекордных цен на золото и всеобщего интереса к стратегическим ресурсам.

Сейчас оптимизируют все и везде, и не только в ИТ: логистику, энергетику, производство, медицину. Даже в сельском хозяйстве чаще начинают считать эффективность почти как инженеры: сколько ресурсов уходит, сколько получается продукта и можно ли систему сделать быстрее, дешевле и компактнее.

И вот в привычном агропроме появляются… сверчки, мухи или львинки. И они уже даже используются в пищевой промышленности. Пока в основном в кормах для животных, но не только. Первыми под прицелом, по всей видимости, окажутся протеиновые коктейли и снеки. Насекомоведение в пище становится предметом серьезных исследований, инвестиций и аграрной политики. Поэтому имеет смысл спокойно разобраться, что на самом деле происходит, зачем это нужно и действительно ли насекомые могут стать дешевым источником белка или эта история пока сильно опережает реальность.

Искусственный интеллект меняет не только ИТ, но и привычное распределение ресурсов в мировой экономике. Бум дата-центров и рост спроса на вычислительные мощности требует все больше ресурсов, которые используют более традиционные промышленные отрасли. Медь в этой новой конфигурации становится металлом ИИ-инфраструктуры, алюминий — энергосетей. Получается настоящий промышленный триллер: с нехваткой предложения, ростом издержек и конкуренцией за сырье и электроэнергию. В итоге развитие технологий ИИ упирается в дефицит еще на одном рынке, и в этом материале я покажу, как он формируется.

Еще совсем недавно электромобили подавались как безальтернативное будущее. Не просто новый тип транспорта, а единственная морально правильная форма передвижения: тихая, цифровая, экологичная, прогрессивная. Машина как смартфон на колесах, только большая и с батарейкой.

На этом образе и выстрелила Tesla. OTA-обновления, автопилот, огромный экран, минимализм, ощущение, что ты покупаешь не машину, а подписку на будущее. Производители классических автомобилей сначала посмеивались, потом испугались, потом дружно побежали перестраивать линейки, обещая в считаные годы отказаться от ДВС. Казалось, еще немного — и бензиновая машина станет чем-то вроде кнопочного телефона.

А потом что-то пошло не так. В новостях начали мелькать заголовки о падении продаж, откате стратегий, замедлении спроса, разочаровании покупателей и кризисе самой идеи электрических авто. Одни бренды срочно возвращают гибриды, другие переносят запуск электрических моделей, третьи вдруг вспоминают, что двигатель внутреннего сгорания вообще-то еще не умер и местами чувствует себя вполне бодро.

Но если снизить градус драмы и перестать смотреть на рынок исключительно через кейс Tesla, выяснится любопытная вещь: электромобили в Европе вовсе не рухнули. Более того, рынок в целом продолжает расти.

Проблема не в том, что электрокары «никому не нужны». А в том, что после фазы эйфории рынок вошел в более скучную, но куда более честную фазу: конкуренции, ценового давления, смены лидеров, зависимости от субсидий и волн популярности отдельных моделей. То есть будущее не отменилось. Просто оказалось не таким гладким и блестящим, как обещали в рекламных роликах.

Принято считать, что ИТ-компании — про код, облака и бюджеты в виде циферок на кошельке. Никаких складов, станков и сейфов — только серверы и строки в балансе. Но реальность 2026 года выглядит иначе. Те, кто когда-то обещал, что «программное обеспечение съест мир», сегодня активно скупают то, что нельзя обновить патчем и перезапустить — физическую инфраструктуру и реальные активы.

Когда-то программное обеспечение «съело мир». Теперь Уолл-стрит всерьёз обсуждает другой сценарий: а что если искусственный интеллект начнёт поедать само программное обеспечение — его бизнес-модели, доходность и прибыль?

За несколько дней инвесторы списали сотни миллиардов долларов капитализации с компаний, которые ещё вчера считались главными бенефициарами ИИ. Причина парадоксальна: рынок начал сомневаться, что программное обеспечение вообще сохранит прежнюю ценность. Похоже, мы переживаем момент истории, когда технологический прогресс впервые воспринимается не как источник роста, а как угроза самой индустрии, которая этот прогресс создала.

Кто зарабатывает больше, какие навыки нужны и как попасть на первую работу, если ты джун. Разбираем две профессии: разработчик и системный инженер. Это два пути в ИТ, но для каждого нужны свои навыки. Вместе с экспертами разбираемся с порогом входа, обязанностями и рабочим днём этих специалистов.

Привет, Хабр! Меня зовут Маша Даровская, я шефред издания Тпрогер, веду канал Деврелишна, снимаю подкасты про айти.

В последнее время мне много говорили об изменениях на рынке найма в айти и я решила эту тему исследовать. В этой статье — результаты опроса и ключевые инсайты о зарплатах, поиске работы и текущем настроении айтишников.

Кого опрашивала:
Итак, я опросила 128 человек, из которых 50,4% сеньоры, 41,2% мидлы, остальные 5% и 3,4% — CTO/CEO и джуны соответственно.

Что, если пользовательские истории не работают? Что, если заказчик не понимает, чего он хочет, а команда тонет в предположениях? Андрей Шапиро  @xraizor — дизайнер интерфейсов и соавтор фреймворка проектирования социотехнических систем — рассказывает о «Карте реализации историй» (КРИ) — практическом методе проектирования, который помогает вытащить смысл из хаоса, превратить знания в структуру и наконец-то начать делать сложные продукты осознанно.

Когда мы слышим слово «игры», у многих в голове сразу всплывают образы безделья, «убийства времени» или побега от реальности. Но игры — это не только развлечение. Они могут стать мостиком к лучшей версии себя. Рассказываем, как именно игры помогают перепрограммировать вредные привычки, тренировать мозг, чтобы замедлить возрастные изменения, и даже превратить сложную математику в интуитивно понятные правила.

Юля Бородина — геймер со стажем и экс-продюсер игры Lineage 2, руководит направлением геймдев в Skillbox, продюсирует курсы по разработке игр на Unity, а также лидирует игровую студию Gamebox, которая выпустила на рынок более 50 игр. Многие из них вошли в топы лучших инди-игр 2023 года по версии IndieDB, IXBT, Синеус, RuStore. Выпускники направления геймдев под Юлиным началом работают над Overwatch, Fortnite, League of Legends, Escape from Tarkov, Atomic Heart и прочими известными играми. 

Сейчас много говорят о вреде компьютерных игр. Но не всё так однозначно! На эфире для экспертов комьюнити Skillbox IT Experts Юля рассказала о том, как игры помогают: лечить деменцию, бросать курить, изучать матанализ.

Стратегия, которой никто не пользуется, — это не стратегия, а просто файл на общем диске. Сегодня стратегические документы часто выглядят как дежурные презентации: сложные, неподъёмные, мёртвые. Но можно по-другому.

Александр Бындю предлагает смотреть на стратегирование как на инженерный процесс — понятный, воспроизводимый и масштабируемый. В этой статье — путь от ремесла к технологии и от гениальных озарений к системной работе.

Эта статья основана на докладе в Альфа-банке, который делал Александр Бындю @AlexanderByndyu — основатель Byndyusoft, автора книги «Антихрупкость в IT» и «Карты гипотез». Александр более 17 лет работает в сфере IT и регулярно делится опытом в подкастах, на митапах и в Telegram-канале «Мыслим с Бындю». Ранее он выступал на эфирах комьюнити Skillbox IT Experts, где рассказывал об управлении изменениями и работе с гипотезами.

Константин Шибков (на Хабре sendelust)  —  эксперт Skillbox и Java-разработчик, который искренне любит собеседования. Не только проходить их сам, но и обсуждать чужие. Он расспрашивает знакомых, какие им попались задачи, а потом разбирает их вместе с участниками своего алгоритмического клуба JavaKeyFrame. Ведёт телеграм-канал «Три монитора», где делится личным опытом. Мы поговорили с Константином о том, почему техническое интервью — это не пытка, а интеллектуальное удовольствие, как проводить собесы по-человечески, зачем нужны задачки «на подумать» и почему иногда лучше не отвечать сходу, а сначала задать встречный вопрос.

— Слушай, а что тебе вообще в этом нравится? Слушать про собесы, разбирать задачи, самому ходить. В чём кайф?

— Ну, это всегда какой-то челлендж. Есть элемент соревнования: сможешь ли ты решить задачу, пройдёшь ли ты интервью. Это не про поиск работы. Мне интересно просто попробовать — а вот возьмут ли, а что там спросят. Иногда задачи попадаются нестандартные, и сам подход к ним бывает необычный. Это своего рода хобби — не то чтобы серьёзное, но точно увлекает.

— А есть примеры самых необычных заданий, которые тебе или участникам клуба попадались? Что прям запомнилось?

— Честно говоря, чего-то супернеобычного, наверное, не вспомню. Больше всего удивляет, когда... вообще ничего нет. Вот человек рассказывает: «Пришёл на собес, они такие — пойдём пообедаем. Сходили в кафешку, поболтали». И всё. Никаких задач, ничего. Вот это реально выбивает.

А вот когда дают задачи сложные или вообще непонятные, зачем они нужны — это уже другое удивление. Такое, скорее, отрицательное. Типа: «Ну и зачем это всё было? Зачем я сюда пришёл? Какой в этом смысл?» Такое чувство пустой траты времени.

Как не оказаться «Барби»/«Кеном» в комнате с «Опенгеймерами»?

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Смирнов, я веду телеграм канал Аналитика сегодня, вот уже более 8 лет руковожу различными командами разработки и я тот самый человек, который приходит к разработчику с задачей «ну ты там сам посмотри, как лучше сделать». Эта статья выросла из моего доклада для закрытого комьюнити Skillbox IT Experts, где мы обсуждаем, как делать крутые продукты, несмотря на разный профессиональный бэкграунд.⠀

Если вы когда-либо пытались объяснить фронтендеру, зачем «нужна ещё одна итерация ради пользовательского счастья», или слышали в ответ «это не баг, а фича», — значит, вы поймёте меня без слов. В этой статье — проверенные советы, как наладить контакт с технарями, не чувствуя себя героем комикса «Гуманитарий против Машины».

У меня гуманитарное образование (международные экономические отношения) и для большинства разработчиков я мыслю скорее как гуманитарий. При этом я руковожу продуктовой командой из 28 человек и в работе некоторых из них понимаю меньше 50%. Иногда это мешает, а иногда помогает: чтобы наладить диалог с технарями, совсем не обязательно самому быть инженером. Нужно просто понимать, как они думают, и уметь переводить «между мирами» бизнеса и разработки — об этом и будет статья.

Можно ли стать фронтендером, если выучился на экономиста, не сломаться на скучных задачах и не соврать в резюме — и при этом ещё кайфовать от работы? Разбираемся, как выглядит реальный путь в IT: с неопределённости в 11 классе, через SEO и маркетинг — к конференциям, курсам и YouTube‑каналу. Без глянца и мотивационных штампов — только честная история, как оно бывает на самом деле.

Эта статья — текстовый вариант выпуска подкаста Girls&Code с DevRel Skillbox Машей Даровской. Гостья — Анастасия Егорова, эксперт Skillbox по фронтенду, спикер конференции Holy JS, автор телеграм‑канала «Код и кофе» и youtube‑канала @cosyfrontendnastia с полезным контентом для джунов.

Обсудили, как без профильного образования и IT‑бэкграунда перейти в разработку, найти первую работу, пережить скучные задачи, не потерять мотивацию и почему не стоит врать в резюме.

Как не утонуть в инновациях: от стабильного AI-продакшена до смелых прорывов. Ещё недавно первая ML-модель в продакшене казалась большим достижением. А сегодня на команду обрушиваются десятки новых фреймворков, множество кейсов, например, использования LLM, и кто-то предлагает немедленно строить мультиагентную систему. Что делать – продолжать оттачивать текущее или броситься в очередной Disrupt?

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Безлепкин. В этой статье разберёмся, как комбинировать между собой проверенную методологию систематизаци AI проектов CRISP-DM и управленческую методологию Run–Change–Disrupt, которые помогают не потеряться в технологиях и принять верное решение по их применению. На практических примерах разберем, как отличить стабильный путь от туманного стартап-подхода – без «розовых очков» и с пользой для дела.

Я уже более восьми лет занимаюсь AI-продакшеном. В 2023–2024 годах моя команда совместно с бизнесом внедрила в продакшен свыше 20 кейсов с LLM-моделями (всего у нас более 50 проектов с суммарным  МАУ >  60  млн). Прошёл полный цикл создания AI-решений — от идеи и архитектуры до запуска и масштабирования, интегрируя ai-модели в бизнес-процессы разных компаний. Рассказал об этом на эфире для комьюнити Skillbox IT Experts. А в этой статье делюсь опытом и основными мыслями из доклада.

Мониторинг – это не только сбор информации о состоянии, а помощник для всех. И именно поэтому он такой разный. Ведь чтобы помочь пользователям, разработчикам, провайдерам, мониторингу приходится решать очень разные задачи на разных уровнях. Например, пользователям важно, чтобы сервис был доступен именно в тот момент, когда он им потребуется. Провайдеру – чтобы ресурсы работали максимально эффективно.

На первый взгляд кажется, что главное для мониторинга – это выбрать ключевые метрики, учесть особенности инфраструктуры и настроить сбор данных,  триггеры и алерты. Несомненно, это очень важно для инструмента наблюдения. Но всё же главное в мониторинге — сделать его источником информации для развития и оптимизации.

Привет, Хабр! Я — Андрей Камардин, SRE-инженер одной из российских облачных компаний, старший преподаватель в МАИ и эксперт Skillbox по DevOps. Веду канал «Записки про IT». Для закрытого комьюнити Skillbox IT Experts рассказал, как мы настраивали мониторинг инфраструктуры для принятия решений.

Специально для комьюнити Skillbox IT Experts Антон Волков рассказал про джентльменский набор ментора. Публикую статью по мотивам этого эфира.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Волков и я — Co-founder и CEO крупнейшей платформы с менторами из IT Solvery.io, веду канал про корпоративное обучение «Один-на-один».

На платформе Solvery.io больше 2000 ментров, которые провели более 60 тысяч часов занятий. В IT я  уже больше 12 лет, и много чем занимался, в том числе был фронтендером, тимлидом и выступал в роли как менти, так и ментора. И даже девять лет преподавал в школе программирования для старшеклассников в Питере. Сейчас выстраиваю внутренний менторинг в корпорациях, таких как «Альфа-банк», «МТС Digital», в «Samokat.tech», «Авито» и других. Помогаю сделать процесс менторинга управляемым и зарождать в компании внутренний обмен знаниями.

В этой статье мы детально разберём менторинг как процесс: какие задачи выполняет ментор, чего он делать не должен, и как построить эффективное взаимодействие с менти. Поговорим о том, как правильно запускать менторинг, ведь от грамотного старта зависит 80-90% успеха.

Также обсудим, как проводить менторские встречи, разберём структуру эталонной встречи, которая поможет выстроить продуктивный диалог. Вы узнаете, как эффективно коммуницировать с менти, готовиться к встречам и объяснять сложные вещи доступно и понятно.

В результате вы получите полное понимание структуры менторинга: как правильно формировать запрос, проводить встречи и управлять процессом. Поделюсь лайфхаками, которые помогут минимизировать временные затраты, а также расскажу, как стать «ленивым ментором» — эффективным наставником, который не перегружает себя, но при этом приносит максимум пользы менти.

Вы думаете, что Канбан – это просто доска с карточками? Ошибаетесь!

Сегодня мы работаем головой больше, чем руками. Современный бизнес – это управление задачами, информацией, креативными процессами. Но вот беда: старые методы управления, пришедшие из заводов и фабрик, в мире интеллектуального труда часто не работают.

И тут на сцену выходит Канбан Метод – инструмент, который помогает навести порядок в работе, улучшить процессы и сделать их прозрачными. Не путайте его с обычной доской задач – Канбан Метод гораздо глубже. Это не жёсткая методология и не пошаговая инструкция, а гибкий подход к организации труда, который адаптируется под ваши задачи.

Алексей Пименов — тренер, эксперт и практик по Канбан Методу, Гибкости Бизнеса и Стратегическому Маркетингу. Более 10 лет помогает компаниям разного уровня с построением адаптивных процессов. Организатор, продюсер, постоянный спикер и кейноут крупнейших профессиональных конференций FlowDays, Kanban Eurasia, AgileDays, TeamLead Conf, Merge, IT Nights, SECON, SECR, CodeFest, Стачка и пр. Специально для комьюнити Skillbox Code Experts рассказал про мифы о Канбан Метода. Публикую статью по мотивам этого эфира.

Важно понимать разницу между методикой, методом и методологией. Если методика – это готовый алгоритм (делай раз, делай два, получи результат), то метод – это способ создавать такие алгоритмы. Канбан Метод именно такой: он не даёт вам готовых решений, а учит выстраивать процессы, подходящие именно для вашей команды, компании или проекта.

То есть:

Привет, Хабр! Я – Петр, эксперт по ML/AI (и не только) в Skillbox (и не только), а ещё – CEO межбанковской скоринговой платформы Bloomtech. Так уж вышло, что я неплохо разбираюсь в разных PET (Privacy-Enhancing Technologies) и уже писал на хабре про совместные конфиденциальные вычисления. Сегодня повышаю градус и рассказываю про магию следующего порядка: слепую (забывчивую) передачу или oblivious transfer. Как обычно, на примере.    

Вообразите, что уже знакомая нам Алиса поддерживает большой, более или менее регулярно обновляемый телефонный справочник и решает это дело монетизировать. Например, сделать сервис-определитель номеров.  Архитектура напрашивается такая: