Исследования и прогнозы в IT *

У первой статьи («Реальность существует и это надо учитывать») были очень интересные и содержательные комментарии, среди которых были озвучены идеи о необходимости примеров. С одной стороны это правильно, потому что на примерах можно вырабатывать практические навыки. С другой же, примеры могут создать впечатление, что речь только о том что совпадает с примерами.

Грубо говоря, если сказать "какой-нибудь лесной хищник, например, медведь", то есть риск того, что это поймут как "именно и только медведь"

Но без примеров и правда нельзя, поэтому - поехали.

В своей прошлой статье я анализировал разные параметры патентной активности в РФ в 2018–2022 годах. Выяснилось, что очень много патентов на полезные модели ничего не стоят, а вузы создали конвейер по патентованию полезных моделей ради отчетности и показателей.

В этой статье я анализирую наиболее ценные патенты — те, по которым были осуществлены распоряжения правами (заключены лицензионные договоры, сублицензионные договоры, договоры отчуждения или договоры залога). Это объективный индикатор ценности патента, так как если кто‑то платит за него деньги, то, значит, он действительно нужен на рынке. Конечно, есть патенты, которые используют сами правообладатели, и они действительно могут приносить им большую пользу, но выявить их и оценить на практике не представляется возможным, поэтому, вероятно, часть действительно ценных патентов в эту статью не попала.

Код и исходные данные здесь.

Как осуществлялось исследование

Из открытых данных  была собрана база всех заявок и выданных по ним патентов, отобраны патенты, по которым осуществлялось распоряжение интеллектуальными правами, обеспеченными этими патентами. Далее этот массив патентов анализировался.

Приветствую, читатель. Недавно на youtube, я посмотрел видео в котором высказывалось мнение, что ИИ скоро заменит программистов и программирование в целом может исчезнуть. Аргументы из видео меня совершенно не убедили и мне захотелось написать статью с разбором аргументов с которыми я не согласен.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Демидов, я директор по разработке департамента управления технологиями МТС. Сегодня поговорим про использование в программировании нейросетей, включая ChatGPT и конкуренцию нейросетей и программистов.

Всё чаще слышны разговоры, что вот-вот компьютер может заменить специалистов-людей, и кодерам придется искать новую работу. Так ли это на самом деле? На олимпиаде True Tech Champ я выступал с докладом по этой теме, и теперь хотелось бы обсудить этот вопрос здесь, на Хабре. Моё мнение и анализ текущей ситуации — под катом. Буду рад любым комментариям.

Со стартапами на международном рынке всё плохо. В первом квартале этого года общий объем финансирования стартапов сократился на 53% и составил всего $76 млрд. А в России наоборот — в связи с уходом западных партнёров и массовым импортозамещением у нас повысился спрос на стартапы. Самые популярные сферы — FinTech, медицина и кибербезопасность — количество связанных с ними стартапов выросло в два раза. Ещё востребованы инди‑игры, самые разные диджитал‑продукты и маркетинговые инструменты.

При этом, по данным аналитической платформы Dsight, в первой половине текущего года в России объём инвестиций в стартапы снизился более чем в десять раз, до $27 млн. Падение объёма инвестиций связано с тем, что венчурные фонды сейчас решили сделать упор на выкуп уходящих с рынка иностранных компаний. По большим скидкам. Многие инвесторы отмечают, что сейчас они предпочитают вкладываться в зрелые или потенциально прибыльные стартапы.

Опыта и знаний у начинающих предпринимателей к 2023 году прибавилось не очень много. Я запустил стартап, и получил в процессе полезные знания, которыми хочу поделиться с теми, кто готов начать своё дело.

В этой статье делюсь не только знаниями об управлении проектами, но и рассказываю об атрибутах, которые должен иметь любой уважающий себя и живой стартап.

Речь в основном о бизнес‑стартапах, но информация будет полезна и тем, кто запускает социальные и некоммерческие проекты.

Привет, Хабр! На связи команда Work Solutions. Мы попросили нашего фронтенд-разработчика Александра Шапорова поделиться опытом работы с функционалом AI ассистента TabNine на реальном проекте. Саша расскажет, ускоряет ли утилита разработку, повышает ли качество кода и делает ли процесс программирования более продуктивным. А также объяснит, почему ассистенты на базе искусственного интеллекта не могут стать незаменимыми помощниками разработчиков в написании кода, и почему ИИ в ближайшее время не сможет полностью заменить программистов.

В мире кода и алгоритмов все чаще можно услышать разговоры о том, что ИИ скоро заменит программистов. Слова «искусственный интеллект» начинают обрастать мифами и легендами. Но давайте оставим футуристические сценарии. Сосредоточимся на том, что происходит сегодня. 

Армия ассистентов и утилит на базе искусственного интеллекта пополняется с каждым днем. Готова поддержать разработчиков в их нелегком деле. Среди ассистентов также появился TabNine. Разберемся, может ли этот «джинн в лампе» стать незаменимым помощником разработчиков в создании кода. 

В этой статье проанализируем примеры кода, сгенерированные AI ассистентом TabNine. Наше исследование не простая теория. Проверим результаты в контексте реального проекта и выясним, насколько код ИИ рабочий. Ответим на вопрос, можно ли использовать ассистента на реальных проектах. Расскажем о своих впечатлениях и результатах. 

Привет! Меня зовут Анна Мурашова, я UX-исследователь М.Тех (М.Видео-Эльдорадо). Не будет преувеличением, если скажу, что текст в интерфейсе — это самый важный тип контента на наших сайтах и в мобильных приложениях. Благодаря тексту пользователи:

• подбирают товары по характеристикам — а именно на характеристики в первую очередь ориентируются при покупке техники и электроники;

• получают информацию о цене и способах оплаты;

• узнают о том, какие товары включены в акцию, какова механика этой акции;

• и многое другое, о чём уместнее всего сообщить текстом.

При этом восприятие текста пользователями может отличаться от изначальной задумки автора. Как это исправить? Тестировать разные варианты! В этой статье я собрала способы, как это можно сделать.

Исследователи направления «Анализ данных» Практикума проинтервьюировали менеджеров и специалистов в сфере маркетинга — и рассказывают, чем занимаются маркетинговые аналитики: как отличаются их задачи в разных компаниях и какие скилы и инструменты им необходимо освоить, чтобы найти работу. Также материал дополнила комментариями тимлид команды аналитики маркетинга в Авито Ирина Гутман.

В 2023 году языку COBOL исполнилось уже 64 года. Это один из старейших языков программирования, которые применяются на практике. Кроме того, он же — один из лидеров по объему написанного кода. Язык не собирается умирать, наоборот, он развивается. Конечно, конкурентом популярным ныне ЯП он не является, причины его популярности в другом. Об этом поговорим под катом.

В наше время среди разработчиков распространено убеждение, что хорошие программисты значительно лучше плохих программистов. Величина этого "значительно лучше" является предметом яростных дискуссий. Оценку в 10 раз часто называют консервативной.

В данной статье будет показано, что такие утверждения упускают важные детали и, в целом, ошибочны.

Я полгода собирался написать эту статью и одной из причин постоянного откладывания её написания было то, что я не знал как её начать. Поэтому, начну банально.

Привет, меня зовут Михаил Елисейкин, я более 20 лет в IT, более 20 лет изучаю историю техники, и сейчас хочу сказать, что эти два профессиональных сообщества объединяю не только я, но и общая распространённая проблема - игнорирование реальности.

Это и в самом деле именно так: имея данные о статистике производства, материалах на входе, продукции на выходе, бухгалтерской отчётности и т.д., и историк и айтишник делают одно и то же - создают модель предприятия как производственного процесса:

Привет, Habr!

Меня зовут Остапенко Настя, я лидирую направление BI в компании Axenix. Год назад мы выпустили статью с большим обзором Российского рынка BI. На этот раз мы проведем сравнение трех популярных Open-Source BI-платформ: Apache Superset, Metabase и относительно нового участника - Yandex Datalens, который совсем недавно стал доступен в качестве Open-Source продукта.

Недавно Аби Нода*, программист и генеральный директор платформы DeveloperExperience, ознакомился с исследованием The Human Side of Software Engineering Teams: An Investigation of Contemporary Challenges. В нём авторы обозначили наиболее важные «человеческие» проблемы, сопутствующие разработке ПО.

По мнению Ноды, материал закладывает основу для будущих исследований о взаимосвязи человеческого фактора и продуктивности разработчиков. В то же время менеджеры могут использовать его как чек-лист, позволяющий выявить зоны для потенциальных улучшений в командах.

Подробнее о том, как человеческий фактор мешает работать программистам, читайте под катом.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

С публикации прошлого текста ( «Тестирование фотохостингов на цифровой износ (21 шт)») прошло 6 лет, что позволяет провести новое исследование, но не по теме цифрового износа и конкретно по вопросу выживания цифровых архивов.

Если вы захотите сказать, что тема очевидная и общеизвестная, то вы ошибаетесь - не существует ничего очевидного, и каждый день в мире появляются люди, которые ещё не знают того, что знаем мы с вами. Поэтому, время от времени надо рассказывать то, о чём кто-то ещё не знает, снабжая это актуальными примерами.

Ну и, опять же, у меня есть эксперимент длиной в десятки лет и не плохо было бы зафиксировать его промежуточные результаты.

В первой половине 2023 года медианная зарплата IT-специалистов выросла на 10% — до 165 000 ₽ в месяц. По традиции, после большого исследования мы смотрим, в каких городах эти зарплаты выгоднее всего тратить: собрали зарплаты разработчиков в российских городах, которые они оставили в калькуляторе, и наложили на них стоимость жизни в этих городах.

IT-сообщество давно уже изобилует людьми, которые работают, откровенного говоря, спустя рукава. Отлынивают, филонят, тихо саботируют. Такие сотрудники часто прогуливают работу, пользуясь удаленкой. Они коммитят в 2 раза реже и хуже, чем могли бы. Они не готовы править и даже замечать ошибку в коде, если на это нет прямого распоряжения начальника. Они принципиально не готовы разбираться в текущих задачах шире и глубже, чем этого требует минимально возможная планка. Одним словом, такие сотрудники работают по самой нижней границе своего потенциала, при этом делают это осознанно.

Степень активной осознанности может быть разной. Например, в самом ясном проявлении это может принимать такую форму: «не буду делать ни одного лишнего движения, если не посчитаю это нужным, ведь в первую очередь это нужно не мне». В самом слабом своем проявлении это звучит примерно так: «я просто боюсь выгорания и выживаю, как могу».

Я далек от того, чтобы делать какие-либо моральные оценки этому явлению (если
прочтете до конца, поймете, почему).  Я – тимлид с 15-летним опытом работы в IT. Я лично нанимал многих людей и со многими прощался. У меня есть своя приличная статистика откровенных мыслей и настроений людей, которые со мной работали, работают, или работают, но не со мной. На основании этого своего опыта (и не только своего) я попытаюсь дать ответ на вопрос, как и почему вырастает фига в кармане программиста. Я потяну за ниточку клубка причин и постепенно попытаюсь его распутать целиком. Результатом будет сводный граф причин феномена саботажа в IT. Поехали!

Традиционно считается, что цифровые двойники популярны среди крупных компаний в отраслях тяжелой промышленности: машиностроение, авиастроение, горнодобыча, энергетика и пр., однако этими направлениями потенциал технологии не исчерпывается. В предыдущем материале рассказывала про кейсы использования digital twin в пищевой промышленности и фарме, в этом — о том, как цифровые двойники используются в сельском хозяйстве.

На Хабре много раз писали про операционную систему Harmony OS от Huawei, которая изначально вообще была, образно говоря, перелицованной Android OS, а затем постепенно стала отдаляться от своих «корней». Теперь китайская компания планирует полностью отделить операционную систему от Android, убрав даже поддержку Android-приложений. Зачем это нужно китайцам?

После уик-энда переговоров о возможном возвращении Сэма Альтмана на пост генерального директора OpenAI после его шокирующего увольнения совет некоммерческой организации пошел совершенно другим путем и назначил бывшего генерального директора и соучредителя Twitch Эммета Шира временным генеральным директором, по словам человека, знакомого с ситуацией, он сменит на посту генерального директора Миру Мурати, которая публично поддерживала Альтмана.

OpenAI сменил три генеральных директора за три дня, если вы вдруг пропустили.

По данным нескольких источников, неожиданное назначение Шира произошло после того, как правление OpenAI, состоящее из четырех человек, отказалось уйти в отставку и позволить Альтману вернуться. Об этой новости впервые сообщило издание The Information, в котором говорится, что в воскресенье сотрудникам сказали, что увольнение Альтмана — «единственный путь» к достижению миссии компании по «широко полезному» искусственному общему интеллекту. Представители OpenAI не ответили на запросы о комментариях.

Microsoft, крупнейший инвестор OpenAI, похоже, извлекла из ситуации максимум пользы. В заявлении в воскресенье вечером генеральный директор Сатья Наделла заявил, что «мы по-прежнему привержены нашему партнерству с OpenAI и уверены в дорожной карте нашего продукта». Тем временем Альтман и бывший президент Грег Брокман присоединяются к Microsoft «вместе с коллегами», чтобы «возглавить новую передовую исследовательскую группу в области искусственного интеллекта».

«Мы с нетерпением ждем возможности действовать быстро, чтобы предоставить им ресурсы, необходимые для их успеха», — сказал Наделла.