Обычно в этой ситуации причину ищут в компании: не тот отдел, не тот руководитель, не та отрасль. Логичный вывод — ждать, пока начальство само создаст условия для новых идей, или менять работу и надеяться, что в следующем месте будет иначе. Ждать можно очень долго, а в следующем месте всё чаще устроено ровно так же.

Дефицит на самом деле не в местах для новых идей, а в людях, чья готовность рисковать выживает после столкновения с корпоративными правилами. Именно об этом говорили в новом выпуске цикла «Беседы в МФТИ» кафедры технологического предпринимательства. Приглашенным спикером стал Александр Фертман, директор департамента по науке и образованию Фонда «Сколково».

Внутреннее предпринимательство: что это такое

Это когда сотрудник ведёт свой проект внутри компании примерно так, как вёл бы собственный стартап: сам находит проблему, сам предлагает решение, сам берёт на себя ответственность за результат. Разница с обычным стартапом одна: ресурсы, команда и площадка — компании, а не ваши личные. Такой подход помогает компаниям удерживать сильных людей и не стоять на месте.

Дальше — почему такие люди встречаются редко, кто всё же решается, и что делать, если вы узнали в этом описании себя.

Почему сотруднику выгоднее молчать

Всё просто: если вы ничего не делали и ничего не предлагали — вас точно не накажут. Если вы что-то предложили и ошиблись — накажут почти наверняка. При такой арифметике самый разумный выбор для сотрудника — молчать и не высовываться.

Хороший пример: несколько российских компаний решили перенять принципы Toyota — в том числе подход к контролю качества на конвейере. У японцев за найденный брак сотрудника поощряли: нашёл проблему — молодец, помог компании. При переносе в Россию всё поменялось: за найденный брак стали наказывать. Результат предсказуем — искать проблемы стало невыгодно, и желающих находить их сильно поубавилось.

Эта ситуация показывает более простую вещь для понимания: культуру, в которой начальник всегда прав, а признать свою ошибку — значит подорвать собственный статус. Без права на ошибку не появляется ничего нового: ни один рабочий продукт не рождается с первой попытки, а если ошибаться нельзя, вторая попытка почти никогда не наступает.

Две истории тех, кто всё-таки рискнул

И всё же иногда находится человек, который двигает идею вперёд несмотря на риски. Таких людей называют «внутренними чемпионами» — это человек, который верит в свою идею, двигает её сам и помогает поверить в неё другим.

Проект №1: сервис для учителей.

Во время пандемии одна команда быстро собрала цифровое решение для учителей, которое помогало вести уроки удаленно. Продукт получил название SkySmart. Никто заранее не планировал этот запуск — не было ни утвержденного бюджета, ни отдельной команды на полгода вперед. Была проблема, которая возникла резко, и был человек, который решил: делаем сейчас, разбираемся по ходу. Решение оказалось настолько удачным, что стало одним из самых популярных сервисов в своей нише, и с тех пор именно с ним ассоциируется бренд компании в этой сфере.

Проект №2: курс русского языка как иностранного.

Здесь всё было сложнее. Автор идеи запустила MVP образовательной программы по обучению русскому языку как иностранному — и сразу столкнулась с сопротивлением собственной команды. Логика коллег была простой: зачем что-то менять, если можно спокойно зарабатывать на том, что уже работает? Пришлось доказывать нужность продукта на каждом шаге: спорить, объяснять, показывать цифры. Продукт всё же запустили — но только потому, что автор идеи занимала достаточно высокую позицию, чтобы её услышали и дали добро. Будь она на пару ступеней ниже, идея, скорее всего, застряла бы на этапе обсуждения.

У этих двух историй общий паттерн: успех держался на одном конкретном человеке, который решил рискнуть вопреки обстоятельствам. Уберите этого человека — и всё осталось бы на уровне идеи, которую никто не стал бы проверять.

Отсюда вопрос: почему такие люди в компаниях — редкость? Дело не в дефиците смелости или таланта. Дело в том, что система, где ошибка наказывается, а бездействие — нет, отсеивает инициативу еще до того, как она успевает себя проявить.

Какие условия должны быть в компании для вашего продукта

Истории про людей, которые пробили систему, очень оптимистичные, но если вы умеете читать между строк, то найдете в них общий неприятный момент: успех каждый раз держался на удаче и на личных качествах одного человека. А система, которая работает только тогда, когда повезёт с человеком, — это не система, а лотерея.

Чтобы внутреннее предпринимательство перестало быть исключением и стало нормой, компании нужно перестать полагаться на чемпионов и начать выстраивать условия, в которых таким людям не приходится действовать в одиночку и где-то вне поля зрения начальства. И здесь обычно мешают три типичные ловушки.

1. Ловушка лояльности. Это когда в компании ценится не тот, кто предлагает новое и берёт на себя риск, а тот, кто удобен, не создаёт лишних вопросов и во всём соглашается с руководством. Звучит безобидно, но на деле это значит, что человек, который спорит и настаивает на своей идее, автоматически выглядит менее лояльным — даже если он прав. Со временем сотрудники считывают этот сигнал и просто перестают предлагать что-то новое, чтобы не выглядеть неудобными.
2. Ловушка зрелости. Это ситуация, когда компания слишком долго держится за то, что уже работает, даже если это решение давно устарело. Логика простая: зачем менять то, что приносит деньги прямо сейчас? Проблема в том, что рынок не стоит на месте, и решение, которое было отличным пять лет назад, может уже не подходить сегодня. Но менять его начинают обычно только тогда, когда оно окончательно перестаёт работать — а не тогда, когда для этого ещё есть время и ресурсы.
3. Ловушка близости. Это когда компания выбирает то, что доступно и понятно прямо сейчас, вместо того, что могло бы принести больше пользы в будущем, но требует времени и вложений. Знакомое решение всегда кажется более надёжным, чем новое и непроверенное, даже если по факту это не так. В результате перспективные идеи откладываются, потому что требуют выйти за пределы привычного.

Все три ловушки объединяет одно: они делают ставку на то, что уже есть, и наказывают за попытку что-то изменить.

Чтобы внутреннее предпринимательство работало не как исключение, а как часть нормальной жизни компании, нужны как минимум два условия:

1. Зарезервированные ресурсы. Для проверки идеи нужны время и деньги. Если сотруднику разрешают заниматься проектом, но не дают бюджета хотя бы на прототип и проверку гипотезы, инициатива, скорее всего, останется на стадии обсуждения.
2. Право на ошибку без последствий для карьеры. Возможность попробовать, не получить результата с первого раза и попробовать снова, а не остаться в статусе лузера без новой возможности.

Что делать, если в вашей компании этого нет

Возвращаясь к вопросу с самого начала: дефицит внутренних предпринимателей — это не дефицит смелых людей, а результат системы, в которой инициатива наказывается чаще, чем поощряется, а бездействие остается самым безопасным выбором. Изменить это в одиночку сотрудник не может — компания либо создает условия для риска, либо нет.

Но что делать, если у вас есть идея, а компания пока не готова ее поддержать? Для начала стоит научиться смотреть на нее как предприниматель: понять, какую проблему она решает, кто внутри компании может стать заказчиком и как превратить замысел в понятный план с конкретным результатом.

Этому учат на кафедре технологического предпринимательства МФТИ. В онлайн-магистратуре «Технологическое предпринимательство» студенты работают со своими идеями и проектами: проверяют гипотезы, собирают бизнес-модель и готовят предложение, с которым уже можно идти к руководителю или потенциальному заказчику внутри компании.

Именно для этого существует онлайн-магистратура МФТИ «Технологическое предпринимательство». Это программа для проверки бизнес-идей: два года вы работаете не над учебными кейсами, а над реальным проектом — своим стартапом или тем, что уже ведете внутри компании, — и в конце защищаете не теорию, а готовое бизнес-предложение. Здесь есть то, чего часто не хватает внутри корпораций:

• персональный ментор, который сам прошёл этот путь;
• возможность проверять гипотезы, не рискуя карьерой и текущей работой;
• обучение без отрыва от работы, в основном по выходным.

Набор 2026 года уже открыт. Подробности — на techpredonline.ru, вопросы можно задать ведущему специалисту и преподавателю кафедры ТехПреда: https://t.me/BelousovaYV.

Главное

Место для предпринимателя внутри компании почти всегда есть. Вопрос в том, есть ли человек, готовый его занять, и создаёт ли компания условия, при которых это не требует героизма. Пока система наказывает за ошибку сильнее, чем за бездействие, инициативных людей будет мало, а те, кто всё же решается, будут действовать на свой страх и риск. Изменить это может либо компания, пересмотрев подход к риску и ошибкам, либо сам человек — найдя среду, где можно потренироваться, прежде чем нести идею компании.

Задумайтесь, если не вы — то кто? Идея, которая сейчас кажется сырой, через два года может оказаться тем самым проектом, который вывел бизнес на новый уровень. Разница между теми, у кого получилось, и теми, кто так и не начал, — это просто первый шаг, который кто-то один раз всё-таки сделал.

Реклама. Рекламодатель: МФТИ, Физтех ИНН 5008006213, erid: 2W5zFJD74wB

Почему прогнозы об ИИ плохо помогают в работе

Большая часть прогнозов описывает направление развития технологии, но для стратегических решений этого недостаточно. Команде нужно понимать, какой инструмент можно внедрить сейчас, как изменить текущие процессы и какой результат получится проверить.

Сейчас цикл обновления инструментов короче цикла согласования решения. Команда обсуждает переход на новый AI-стек несколько недель. За это время выходит модель, которая меняет экономику задачи. Разработчик осваивает возможности одного агентного фреймворка — к моменту, когда он их освоил, на рынке уже работает следующий, с другим набором ограничений.

Формальное знание фиксирует состояние рынка на момент публикации. Курс, документация или разбор инструмента пишутся неделю-две. Инструмент за это время обновляется: часть его возможностей устаревает, часть заменяется новыми.

Где брать тогда актуальную информацию? Из опыта тех, кто быстрее смог внедрить и протестировать: опыт человека, который прямо сейчас собирает продукт, нанимает агентов вместо части команды или внедряет AI в рабочие процессы, обгоняет по актуальности материал с прогнозом. Любой прогноз фиксирует состояние рынка на момент написания, а опыт — в моменте использования.

Что меняется в работе разработчика прямо сейчас

На первой «Точке сборки» обсуждалось, с чем разработчик сталкивается на текущем проекте. AI-native компании, вайб-кодинг, мультиагентные системы, запуск MVP и проверка гипотез, корпоративные AI-продукты, управление командами в новых условиях.

Вайб-кодинг перестал быть нишевым экспериментом энтузиастов и стал рабочим подходом в командах, где скорость сборки прототипа уже важнее архитектуры на старте. Агенты берут на себя часть задач, которые раньше требовали отдельного человека в штате — от рутинных проверок до первичной обработки данных. MVP, для которого раньше закладывали спринт, сейчас собирается за выходные, и это меняет саму экономику проверки гипотез: тестировать идею стало дешевле, чем спорить о её перспективности.

Поменялись и компетенции разработчику, помимо базовых, они дополняются новым набором навыков: умением быстро оценить, какую часть работы стоит отдать агенту, а какую оставить за собой, и способностью проверять гипотезу раньше, то есть думать не только с точки зрения исполнителя, но и бизнеса.

Если вы думаете, что ваше конкурентное преимущество формируется только быстрым доступом к технологиям — доступ есть у всех, кто открыл документацию нужного инструмента. Преимущество формируется скоростью, с которой команда встраивает новый инструмент в реальный процесс и извлекает из него выводы раньше остальных.

Зачем МФТИ собирает предпринимателей на вебинарах

Кафедра технологического предпринимательства МФТИ запустила «Точку сборки» как серию открытых встреч о том, как технологии, продукты и компании меняются под влиянием AI. Первый вебинар прошёл 29 мая и собрал предпринимателей, основателей AI-стартапов, продуктовых лидеров и исследователей.

Программа строилась на практических кейсах, рабочих инструментах и разборе того, что уже происходит с разработкой, командами и запуском продуктов.

Список спикеров первого эпизода:

• Александр Горный — сооснователь AiAcademy, бывший директор по стратегии Mail.Ru Group (VK)
• Илья Бердыш — CEO mymeet.ai
• Денис Сметнёв — сооснователь Skyeng и uForce, ментор Кафедры ТехПреда МФТИ
• Жемал Хамидун — Head of AI, Alpina Digital, выпускник Кафедры ТехПреда МФТИ
• Александр Писемский — founder Zenpulsar, ex-cofounder Group-IB
• Артемий Малков — founder DataMonsters, преподаватель Кафедры ТехПреда МФТИ
• Артём Астапенко — founder AgentArea, выпускник Кафедры ТехПреда МФТИ

После основной программы конференция продолжилась открытым нетворкингом: участники обсуждали собственные проекты и искали партнёров.

Следующие эпизоды закроют развитие AI-продуктов, технологическое предпринимательство, управление командами и запуск стартапов. Программа и анонсы новых эпизодов — на странице Кафедры технологического предпринимательства МФТИ.

Итого

Скорость, с которой меняются AI-инструменты, обогнала скорость, с которой формируется формальное знание о них. Статья с прогнозом устаревает раньше, чем читатель успевает применить её выводы на практике. Опыт человека, который сейчас собирает продукт на агентах или проверяет гипотезу за выходные вместо спринта, оказывается точнее любого долгосрочного плана.

Собрали три рабочих вывода для разработчика:

1. компетенции обновляются быстрее, чем раньше, и способность быстро освоить новый инструмент становится частью основной специализации, а не факультативным навыком
2. конкурентное преимущество формируется не доступом к технологии, а скоростью её встраивания в реальный рабочий процесс
3. сообщества и открытые встречи, где практики делятся конкретным опытом, дают более актуальную информацию, чем аналитические материалы

«Точка сборки» — один из немногих форматов, где этот опыт передаётся напрямую от тех, кто уже работает с изменениями и знает, как сделать правильно, потому что прошёл этот путь или понимает, что можно улучшить.

Реклама. Рекламодатель: МФТИ, Физтех ИНН 5008006211, erid: 2W5zFHdG7aR

Он объясняет, почему хорошая фича, первые пользователи и даже выручка ещё не гарантируют бизнес. В статье разберём, с чего на самом деле начинается бизнес, как проверить идею до запуска, почему MBA плохо подходит для старта с нуля и где можно научиться запускать успешные продукты.

Бизнес начинается не с технологии, а с чужой проблемы

У разработчика есть стек, любимый фреймворк или идея, как применить то, что он умеет, на новый рынок. Звучит логично: знаете технологию → находим, кому она нужна → делаем продукт → зарабатываем.

Вячеслав Чикин говорит, что начинать нужно с другого:

Предпринимательство начинается не с технологии. Оно начинается с проблем, которые есть у тех, кто будет пользоваться продуктом», — объясняет он. Разработчик по природе смотрит на то, что он создал, и ищет, куда это применить. Предприниматель смотрит в обратную сторону: вот проблема, вот человек, который в ней застрял, — что из имеющегося в мире поможет её решить? Технология при этом не обязательно должна быть своей.

Это кажется очевидным, пока не начинаешь запускать что-то реальное. И главное, что здесь стоит понять, как меняется ваша роль.

Предприниматель — это человек, который понимает проблему и находит способ её решить. Не продвигает свою компетенцию, не ищет рынок под свой стек — а встаёт на позицию того, кому нужна помощь. Он должен отказаться от идеи продвижения своей технологии и стать на точку зрения: я помогу тебе решить твою проблем.

Если вы думаете о своём продукте с позиции «у меня есть классная технология, давайте найдём ей применение» — вы ещё не предприниматель. Вы ищете покупателя на свой код, это тоже может быть бизнесом (продажа лицензии, аутсорс, B2B-инструмент), но логика здесь другая и путь сложнее. Предпринимательство начинается с того момента, когда вы видите чужую проблему — неважно, чья она: конкретного человека, компании или целого рынка — и только потом думаете, какой технологией её закрыть, то есть какой код написать, чтобы решить проблему, а не наоборот.

Придумать пользу из головы не получится

Допустим, вы уже смотрите не на свою технологию, а на проблему пользователя. Следующий соблазн — сесть и придумать, в чём эта проблема состоит. Построить логику: «вот такие люди, вот такая боль, вот наше решение». Звучит неплохо, но совсем не работает.

Вячеслав Николаевич рассказывает историю из практики: один из студентов работал на заводе, который производил трамваи. Сборка шла на крыше вагона — руки заняты, инструкцию с собой не возьмёшь, поэтому рабочие постоянно спускались вниз, чтобы свериться с бумажной схемой, а потом снова карабкались наверх. На каждый спуск-подъём уходило время, и в масштабах смены это была приличная потеря времени. Студент придумал решение — выводить инструкцию прямо на очки дополненной реальности, чтобы рабочие не отрывались от работы.

Дирекция идею оценила, предложила поехать на профильную конференцию в Германию, пообещала поддержку. Но через пару дней студент шёл домой с завода. Его остановили рабочие — и «доходчиво объяснили», что никакого интереса к подобным изменениям у них нет. Потому что спуститься с крыши, перекурить и поговорить — это и есть часть работы. Студент, кстати, в итоге от идеи отказался, потому что сопротивление рабочих все-равно нивелировало бы все расходы на создание гаджета и сэкономленное время.

Придумывать аргумент из головы — большая беда. Ещё один пример из той же серии: команда сделала ИИ-ассистента, который отвечает студентам на типовые вопросы в деканате — вместо сотрудников. Экономия очевидна: можно сократить двух человек. Только вот никто из деканата платить за это не захотел, потому что людей просят внедрить инновацию, которая сократит их самих.

Обе истории про одно: ценность решения определяете не вы самостоятельно, а те, кто будет с ним работать. И их критерии — не всегда то, что кажется логичным вам изначально. Самое правильное, что вы можете сделать — пообщаться с целевой аудиторией (ЦА), узнать как человек реально делает свою работу, и он сам расскажет, что ему мешает. Часто оказывается, что очевидная экономия времени — это вообще не то, что для него важно, а что важно — вы бы никогда не угадали.

Предприниматель ≠ менеджер (и почему тимлид не равно фаундер)

Есть распространённая логика карьерного роста в IT: джун → мидл → сеньор → тимлид → руководитель разработки. Каждый шаг — больше ответственности, людей в подчинении и лучше понимание, как работает система. Кажется, следующий шаг — собственный бизнес — просто продолжение того же трека, но и это тоже не так!

Вячеслав Николаевич Чикин разводит предпринимателя и менеджера по базовому признаку: с чего начинается их работа.

• Менеджер начинает с активов. У него есть команда, бюджет, инфраструктура — и задача использовать это максимально эффективно. Его планирование опирается на то, что уже есть: прошлогодние показатели, известные ограничения, понятные процессы.
• Тимлид оптимизирует спринт с теми людьми, которые у него есть. Директор по разработке распределяет ресурсы между проектами. Логика одна: взять имеющееся и выжать из него максимум.

Предприниматель начинает с возможности — и, как правило, без активов вообще. Он видит проблему, понимает, как её можно решить, и дальше собирает под это активы: договаривается, покупает доступ, нанимает, привлекает. То есть не оптимизирует существующее, а проектирует то, чего ещё нет.

Стать фаундером или найти фаундера

Иногда правильный ответ — не «стать фаундером», а «найти фаундера». Если у вас сильный технический бэкграунд, вполне нормально искать старшего партнёра — человека, который возьмёт на себя продажи и развитие бизнеса, пока вы закрываете техническую сторону. Роль CTO в стартапе — это не директор разработки, это скаут: человек, который следит за тем, какие технологии появляются в мире, и формулирует задачу под проблему, которую нужно решить. Это ближе к предпринимательскому мышлению, чем к менеджерскому — и это точка входа, с которой многим техническим специалистам комфортнее начинать.

Главный вопрос, который нужно задать себе до запуска: вы хотите строить бизнес или делать продукт? Это не одно и то же — и чем раньше вы ответите, тем меньше потеряете.

Продукт — это артефакт. Бизнес — система, которая его производит

Многие разработчики, запуская своё, думают примерно так: есть работающий сервис, есть первые пользователи, есть MRR — значит, есть бизнес. Вячеслав Чикин с этим не согласен, потому что рабочий продукт — это артефакт, а бизнес — это система, которая производит этот артефакт регулярно, в нужном объёме и без того, чтобы всё держалось на одном человеке.

Разница простая: если вы уходите в отпуск на две недели и всё останавливается, у вас пока не бизнес. У вас есть продукт, а главный производственный ресурс — вы сами.

Возьмите Bugatti. Разбейте её об забор — материал останется тот же: металл, резина, стекло, пластик. Но стоимость упадёт в тысячу раз. Потому что ценность была не в материале, а в том, как он организован. Бизнес работает так же: ценность не в коде, не в алгоритме и не в команде по отдельности, а в том, как всё это собрано и работает вместе.

Задача предпринимателя — спроектировать эту систему и выстроить процессы так, чтобы продукт выходил регулярно, с нужным качеством, и специалистами внутри, которых можно заменить или нанять. В. Н. Чикин сравнивает это с работой архитектора: инженер проектирует мост так, чтобы он держал нагрузку при любых условиях, предприниматель проектирует предприятие с той же логикой.

Отсюда возникает одна из главных ловушек для технарей — неумение делегировать. На старте вы должны делать всё сами, это нормально, ненормально — не видеть разницу между двумя видами работы, которые вы делаете одновременно. Первая — операционная: вы сами пишете код, отвечаете клиентам, закрываете баги. Вторая — архитектурная: вы строите систему, которая в какой-то момент будет делать всё это без вас. Пока вы не разделяете эти два режима в голове, вы просто очень занятой фрилансер с амбициями.

Практический вопрос, который помогает проверить себя: какую функцию в вашей системе вы сейчас выполняете лично и кого можно поставить на это место через шесть месяцев, допустим? Если ответа нет ни на одну позицию, проектирования системы ещё не началось.

Как же стать предпринимателем

Понять, бизнес у вас или просто классный пет-проект, можно двумя способами:

• Первый: потратить год на запуск, протестировать, потратить ещё больше денег, а потом закрыть.
• Второй: разобрать проект в малой группе с людьми, которые уже строили бизнес и знают, как всё сделать сразу правильно. То есть — сохранить ваше время, деньги и сократить ошибки.

Второй вариант — это онлайн-магистратура «Технологическое предпринимательство» от МФТИ и Сколково. Программе уже 15 лет: онлайн-формат существует с 2017 года, а оффлайн — с 2011-го. За это время выпустили более 350 магистров, а учат студентов более 50 менторов-практиков с реальным предпринимательским опытом.

• В основе образовательной модели системно-инженерный подход, фокусировка на вашем собственном проекте;
• Занятия проходят по выходным в онлайне — это позволяют совмещать учёбу в одном из лучших вузов страны с работой никуда не увольняясь и не переезжая.

Если хочется для начала быстро понять, ваш пет-проект вообще имеет шанс стать бизнесом, есть вход полегче — онлайн-школа «Предпринимательское планирование: от идеи до бизнес-модели».

В школу можно прийти с идеей или уже существующим проектом и с практикующими предпринимателями сделать из фичи реальный бизнес. Группы небольшие, до 6 человек, на занятиях одновременно работают два преподавателя-практика, поэтому ваш проект разбирают предметно.

Всего за 5 недель и 4 учебных модуля вы получите из идеи — готовый бизнес-план, в программе вас за ручку проведут по всем этапам:

• Знакомство: разбираете свой проект, знакомитесь с преподавателями и другими участниками;
• Продукт предпринимателя: актуальные подходы к предпринимательству — применяете их к своей идее;
• Jobs To Be Done: методология исследования потребителей — используете на своём проекте;
• Бизнес-модель: архитектура предприятия с учётом конкурентов и ресурсов;
• Бизнес-план и защита: собираете всё в цельный план и презентуете его группе.

В итоге у вас на руках после школы — готовый бизнес-план, удостоверение МФТИ о повышении квалификации и, если решите пойти дальше, льготный вход в магистратуру.

Подробности по школе и магистратуре, стоимость и запись — на techpredschool.ru.

Если у вас есть пет-проект есть и вы давно откладываете момент, когда наконец разберётесь, бизнес это или нет — вот он, момент.

Реклама. Рекламодатель: МФТИ, Физтех ИНН 5008006211, erid: 2W5zFGjZd5B

Эксперты Centicore Group собрали чек-лист из 12 пунктов, которые реально работают при выборе интегратора, а когда у вас станет вопрос подрядчика – вы можете воспользоваться этим списком.

1. Опыт в вашей индустрии

Системный интегратор, который делал проекты для e-commerce, не обязательно справится с финтехом. У каждой индустрии свои особенности: требования к безопасности, специфика бизнес-процессов, регуляторные ограничения.

Что проверять:

1. Портфолио с проектами в вашей сфере. Нужны конкретные кейсы: что делали, какой стек, какие результаты.
2. Понимание специфики. Если интегратор сразу задаёт правильные вопросы про ваши бизнес-процессы — хороший знак. Если предлагает типовое решение без погружения в специфику — советуем искать дальше.
3. Измеримые результаты. Везде понятные показатели: на сколько сократили время обработки заявок, сколько проект занял по времени, какая команда специалистов и к чему в итоге пришли.

Запрашивайте кейсы из вашей индустрии. Если подрядчик работает в финансах, логистике, промышленности — пусть покажет, как решал похожие задачи Универсальные решения редко работают эффективно в специфичных отраслях.

2. Что по техстеку и обновлениям

В 2026 году оценивать интегратора по знанию условного языка программирования бессмысленно. Смотреть нужно на то, как команда работает с энтерпрайз-стеком и требованиями безопасности.

На что смотреть:

1. Соответствие вашему контуру. Если у вас закрытый on-premise, а подрядчик умеет деплоить только в публичные облака — вам не по пути.

2. Релевантные сертификаты и лицензии. Если делаете финтех — нужен опыт прохождения PCI DSS. Если работаете с госсектором или персональными данными — ищите подрядчика с лицензиями ФСТЭК и ФСБ.

3. Архитектурное ревью на входе. Дайте подрядчику доступ к вашей текущей инфраструктуре под NDA. Нормальный интегратор сразу укажет на узкие места, проблемы с легаси и потенциальные сбои, если они реально есть.

4. Геополитические и санкционные риски. В 2026 году для российского рынка это один из ключевых рисков. Что здесь нужно проверять:

• Зависимость от иностранных облаков и компонентов.
• Отдельно open-source библиотек и фреймворков с высокой санкционной уязвимостью.
• Наличие у подрядчика плана «Б» на случай новых ограничений (альтернативные поставщики, российские облака, on-premise).
• Опыт работы с проектами, которые уже проходили через санкционные ограничения.

Красный флаг: Подрядчик говорит «у нас всё на AWS и мы не видим в этом проблемы» или не может ответить, как будет развивать систему при усилении ограничений.

5. Отношение к ИИ-инструментам и low-code решениям. В 2026 году почти все интеграторы так или иначе используют ИИ (Cursor, GitHub Copilot, Claude, внутренние агенты). Важно понимать политику компании. Что проверять:

• Есть ли у подрядчика регламент использования ИИ-инструментов (что разрешено, что запрещено, как проверяется код, сгенерированный ИИ).
• Насколько активно они применяют low-code/no-code платформы и как это влияет на качество и поддержку решения.
• Готовы ли они комбинировать ИИ + ручную разработку или полностью полагаются на «ИИ всё сделает».
• Есть ли у них экспертиза по prompt engineering и проверке качества ИИ-генерируемого кода.

Красный флаг: Подрядчик либо полностью игнорирует ИИ («мы всё пишем руками»), либо говорит «мы всё делаем через ИИ и это в 10 раз быстрее» без упоминания проверок и рисков.

3. Насколько гибкие в разработке

Коробочные решения работают, когда подходят, но чаще всего бизнесу нужна кастомизация. Здесь важно, насколько интегратор готов адаптироваться под ваши требования.

Что важно:

1. Подход к кастомизации показывает философию компании. Если подрядчик сразу говорит о готовом решении и предлагает подстроить бизнес-процессы под него — это провал для специфичных задач. Подбор решения под клиента, а не наоборот — признак зрелого подхода.
2. Работа с изменениями — реальность любого проекта. Требования меняются в процессе, это нормально. Agile не на словах, а на деле означает готовность пересмотреть приоритеты, адаптировать бэклог, обсуждать изменения.
3. Понимание бизнес-задачи отличает хорошего интегратора от посредственного. Технари часто зацикливаются на том, как реализовать, забывая спросить, зачем это нужно. Вопрос о том, какую проблему решает функция, должен звучать чаще, чем обсуждение технологии.

Спросите, как подрядчик работает с меняющимися требованиями в середине спринта. Если ответ сводится к пунктам контракта и доп.оплате — это может быть, но для начала лучше обсудить приоритеты и найти компромисс.

4. Прозрачность процессов

Вы должны понимать, что происходит на проекте в любой момент.

Как оценить прозрачность:

1. Структура коммуникации определяет скорость решения вопросов. Кто ваш контакт — менеджер без технической экспертизы или техлид команды? Как быстро получаете ответы? Есть ли прямой доступ к разработчикам для обсуждения технических деталей?
2. Регулярная отчётность — это не бюрократия, а инструмент контроля. Демо каждый спринт, доступ к таск-трекеру вроде Jira, понимание прогресса в реальном времени. Компании с 24/7 поддержкой обычно имеют настроенные процессы коммуникации и реагирования.
3. Документация показывает зрелость процессов. Если подрядчик не может показать примеры технической документации, процессов разработки, архитектурных решений — это тревожный звонок.
4. Совпадение ценностей и корпоративной культуры. Технические навыки важны, но если ценности не совпадают — проект будет постоянным источником конфликтов. Попросите пообщаться не только с техлидом, но и с 1–2 разработчиками, которые будут работать над проектом. Задайте вопросы про их реальный опыт работы в компании. Что проверять:

• Отношение к удалённой работе и овертаймам (есть ли культура «гореть на проекте» или уважают work-life balance).
• Прозрачность внутри компании (как принимаются решения, насколько открыто руководство общается с командой).
• Отношение к качеству vs скорость (готовы ли отказываться от «быстрых костылей» ради долгосрочного результата).
• Корпоративные ценности: как компания относится к клиентам, к сотрудникам, к этике в разработке.

Красные флаги:

1. Вам говорят, что всё хорошо, но конкретики нет. Нет демо, доступа к репозиторию, промежуточных результатов. А потом в день дедлайна выясняется, что половины функционала нет. Нормальная практика — давать клиенту видимость работы: задачи, коммиты, тесты.
2. Проводите демо результатов каждые 1-2 недели. Так будете видеть рабочий код, сможете проверить функционал, задать вопросы напрямую техлиду. Ошибки дешевле исправлять на ранних этапах, чем в продакшене.
3. Команда говорит одно на собеседовании, а на деле — жёсткий overtime, токсичная культура и «мы просто кодим, а менеджеры решают».

5. Команда и культура разработки

Код пишут люди, а люди работают эффективно только в правильной среде. Культура разработки подрядчика напрямую влияет на качество вашего продукта.

Что проверять:

1. Квалификация разработчиков определяет скорость и качество работы. Соотношение мидлов и сеньоров в команде показывает, кто будет делать архитектурные решения, а кто — рутинные задачи. Если в команде только джуны под управлением одного сеньора — это риск.
2. Текучка кадров — критический показатель стабильности. Высокая текучка означает проблемы: либо с зарплатами, либо с управлением, либо с атмосферой. Всё это отразится на вашем проекте.
3. Практики разработки видны в деталях. Code review, автоматизированное тестирование, CI/CD — это страховка от багов в продакшене. Спросите, как организован процесс: делают ли ревью кода, какое покрытие тестами, как часто деплоят.

Попросите пообщаться с командой, которая будет работать над проектом. Нормальные компании не скрывают разработчиков за менеджерами. Обратите внимание на культуру внутри компании. Человекоцентричный подход, забота о сотрудниках, корпоративная культура поддержки — всё это влияет на мотивацию команды.

6. Пост-интеграционная поддержка

Основная задача интегратора корректно внедрить решение, отловить баги в проде и передать проект вашей инхаус-команде.

На что смотреть:

1. Гарантии и доработки. Что будет, когда система упадет из-за архитектурной ошибки вендора? Условия фикса багов и доработок после релиза должны быть зафиксированы в контракте.
2. Контроль ответственности. Должно быть четко расписано, где заканчивается зона ответственности интегратора и начинается зона ваших админов, девопсов или первой линии поддержки.
3. Документация и передача знаний. Подрядчик обязан выгрузить не только исходники, но и актуальную документацию: ADR (архитектурные решения), схемы инфраструктуры, регламенты развертывания.

Юридическая и договорная часть. Условия расторжения договора и стратегия. Кто владеет кодом и данными после завершения проекта. Штрафы за срыв сроков и SLA. Право на аудит кода и инфраструктуры.

7. Безопасность и комплаенс

1. Проверяйте сертификаты и стандарты: ISO 27001 по информационной безопасности, соответствие ФЗ-152 о персональных данных, отраслевые стандарты вроде PCI DSS для платёжных систем.
2. Пентесты, аудит кода на уязвимости, шифрование данных, управление доступами — всё это должно быть в процессе по умолчанию.
3. Убедитесь, что контракт чётко прописывает, кому принадлежит код, как защищаются ваши данные, какие санкции за утечку.

Для финтеха, медтеха и госсектора это базовое условие запуска. Если подрядчик не умеет работать в рамках обязательных требований по безопасности и комплаенсу, проект упрётся в согласования, аудит или ввод в эксплуатацию.

8. Реальные кейсы и рекомендации

Самый очевидный и простой способ проверить подрядчика — поискать в открытом доступе упоминания и кейсы в медиа или на специальных площадках. Вот на что смотреть:

1. Соблюдение сроков — классический больной вопрос IT-проектов. Уложились ли в первоначальные оценки? Если были задержки — как объясняли и решали?
2. Работа с изменениями — насколько гибко подрядчик реагировал на новые требования? Были ли конфликты по поводу доп.функционала?
3. Качество коммуникации — как быстро отвечали, насколько понятно объясняли технические вещи, был ли прямой контакт с командой?
4. Пост-поддержка — что происходило после запуска? Быстро ли реагировали на проблемы? Помогли ли с развитием продукта дальше?

9. Финансовая прозрачность

Цена проекта состоит не только из цифры в коммерческом предложении. Важно понимать, что входит в стоимость и какие могут быть скрытые расходы.

На что смотреть:

1. Детализация оценки показывает зрелость процессов. Хорошее КП разбито на этапы, модули, компоненты. Вы видите, сколько стоит разработка каждой части, инфраструктура, тестирование, документация.
2. Скрытые расходы появляются, когда подрядчик не включил в оценку важные вещи: тестирование, документацию, обучение команды, настройку мониторинга. Уточняйте, что именно входит в стоимость, а что может потребовать доп.оплаты.

Красные флаги:

• Слишком низкая цена по рынку — либо подрядчик неправильно оценил сложность и потом будет просить доплату, либо сэкономит на качестве: джуны вместо мидлов, отсутствие тестирования, урезанная документация.
• Отказ детализировать оценку под предлогом коммерческой тайны. Нормальная практика — объяснить клиенту, из чего складывается стоимость. Если подрядчик этого не делает — он либо сам не понимает, либо что-то скрывает.

10. Масштабируемость решения

Интегратор не сдает вам в аренду серверы, поэтому он должен спроектировать систему так, чтобы при х10 росте нагрузки вам не пришлось переписывать ядро, менять СУБД или сносить весь проект.

1. Проектирование под рост бизнеса отличает стратегическое мышление от тактического. Хороший интегратор спросит о ваших планах: сколько пользователей сейчас, сколько планируется через год, через три года. И заложит архитектуру с запасом.
2. Постепенное расширение функционала дешевле полной переделки. Модульная архитектура, микросервисы, API-first подход — всё это позволяет добавлять новые возможности без переписывания существующего кода.
3. Управление техническим долгом. Любая разработка накапливает технический долг: быстрые решения, костыли, устаревшие зависимости. Профессионалы планируют рефакторинг, выделяют время на улучшение кода, следят за обновлениями библиотек.
4. Vendor lock-in и технологическая независимость. Хороший интегратор не строит систему так, чтобы вы навсегда зависели от его экспертизы, конкретного облака или проприетарного инструмента. Проверяйте: на каких лицензиях работает стек, можно ли сменить подрядчика без переписывания системы, кто владеет кодом и есть ли возможность развивать продукт силами инхаус-команды.

Спросите подрядчика, как система переживёт рост нагрузки, где будут ограничения и как их снимут на уровне архитектуры, инфраструктуры и интеграции. И не доверяйте подрядчикам, которые проектируют архитектуру так, что без него систему не поддержать.

11. Скорость и качество коммуникации

Здесь должно быть все понятно, но на всякий случай зафиксируем:

1. Время отклика на первый запрос — если на ваше обращение отвечают через неделю — представьте, как будет идти коммуникация в процессе проекта.
2. Интегратор должен задавать вопросы не только про технические требования, но и про то, какую проблему бизнеса решает система. Это показывает стратегическое мышление.
3. Хороший подрядчик не просто делает, что сказали, а предлагает улучшения: как сделать эффективнее, дешевле, быстрее. Это требует глубокого понимания вашего бизнеса.

Кто ваш основной контакт — менеджер-посредник или техлид команды? Менеджеры нужны для координации, но технические вопросы эффективнее решать напрямую с разработчиками. Еженедельные синки, демо каждый спринт, оперативные ответы в мессенджерах — это инфраструктура взаимодействия, которая должна быть настроена с первого дня.

12. Репутация на рынке и стабильность

Последний пункт проверки — надёжность подрядчика как бизнеса. Вы инвестируете в долгосрочные отношения, и компания должна быть стабильной.

Что оценивать:

1. Время на рынке — один из положительных сигналов, но не гарантия. Компании с опытом 8+ лет, как правило, пережили кризисы, накопили экспертизу и выстроили процессы. Но возраст сам по себе не означает качество: проверяйте кейсы, репутацию и стабильность команды, а не только дату основания. Стартапы могут быть инновационными — просто риски у них другие.
2. Финансовая устойчивость проверяется косвенно: по масштабу проектов, количеству офисов, размеру команды.
3. Участие в профессиональных мероприятиях показывает открытость. Компании, которые выступают на конференциях, пишут статьи, делятся опытом, обычно уверены в своей экспертизе. Это также помогает проверить репутацию через знакомых в индустрии.
4. Партнёрские отношения с крупными вендорами — ещё один индикатор.

Проверка на негатив:

• Поищите упоминания компании в негативном контексте: судебные споры, публичные конфликты с клиентами, жалобы сотрудников. Одна претензия — не приговор, но если их много — стоит задуматься.
• Отсутствие следов в интернете тоже настораживает. Нормальная IT-компания в 2026 году должна быть видна: сайт, соцсети, публикации, упоминания в медиа.

Как использовать чек-лист

1. Первичный скрининг отсекает неподходящих кандидатов. Пройдитесь по критичным пунктам: опыт в индустрии, технологический стек, безопасность, репутация. Если есть красные флаги — не тратьте время на глубокую оценку.
2. Глубокое интервью для финалистов. Возьмите 2-3 компании, которые прошли скрининг, и проверьте остальные пункты детально. Встречи с командой, разбор кейсов, общение с референсами, обсуждение процессов.
3. Пилотный проект снижает риски. Перед большим контрактом протестируйте подрядчика на небольшой задаче. Это покажет реальное качество работы, скорость коммуникации, соблюдение договорённостей. Дешевле потратить месяц на пилот, чем год на исправление ошибок.

Чек-лист работает, когда применяете его последовательно. Не пропускайте пункты, которые кажутся очевидными — именно там часто скрываются проблемы. И помните: идеального подрядчика не существует. Важно найти того, чьи сильные стороны совпадают с вашими приоритетами, а слабые — не критичны для проекта.

Но даже с такими характеристиками важно пройти все этапы проверки. Запросить кейсы в вашей индустрии, пообщаться с референсами, провести техническое интервью, возможно, начать с пилотного проекта. Потратьте время на правильный выбор сейчас — сэкономите месяцы и бюджеты в будущем.

В ноябре 2022 года у сооснователя и тогдашнего CEO GitLab обнаружили остеосаркому — редкую форму рака костей. Шестисантиметровая опухоль росла из позвонка T5 в верхнем отделе позвоночника. После хирургии, лучевой терапии и жёсткой химиотерапии рак вернулся в 2024 году — и стандартные методы лечения были исчерпаны.

Тогда Сид решил перейти в Founder Mode — режим глубокого личного вовлечения основателя, о котором писал Пол Грэм. Вместо того чтобы делегировать решения врачам и ждать, Сид погрузился в каждую деталь диагностики и лечения — так же, как когда-то погружался в детали GitLab.

— Сид Сийбрандий — сооснователь GitLab (IPO в 2021, полностью удалённая компания без единого офиса)

— В 2022 году диагностирована остеосаркома позвоночника, в 2024 — рецидив после исчерпания стандартного лечения

— Собрал команду учёных и врачей, создал 10+ персонализированных терапий, прошёл экспериментальное лечение в Германии

— Результат: доля T-клеток в опухоли выросла с 19% до 89%, рак не обнаруживается

— Основал Even One Ventures с 7 биотех-стартапами для масштабирования персонализированной онкологии

— Стал сооснователем Kilo Code — open-source ИИ-агента для программистов ($8 млн инвестиций, 1,5 млн пользователей)

От подводных лодок до крупнейшей удалённой компании

Сид Сийбрандий (Sid Sijbrandij) — голландский предприниматель, который начал карьеру в компании U-Boat Worx, строившей частные подводные лодки. В свободное время он учил Ruby и читал Hacker News — там и нашёл open-source-проект GitLab, созданный украинским разработчиком Дмитрием Запорожцем.

Как рассказывает журналист Эллиот Хершберг, однажды вечером Сид опубликовал ссылку на бета-версию hosted-варианта GitLab на Hacker News, пока готовил блинчики с подругой Карен. Пост попал на главную, за три часа зарегистрировались более 150 человек. Сид больше не спустился на кухню — Карен принесла блинчики наверх.

В 2015 году GitLab прошёл через Y Combinator. К октябрю 2021 года компания вышла на NASDAQ. Сегодня GitLab — одна из крупнейших полностью удалённых компаний мира: более 2500 сотрудников, ни одного физического офиса, а внутренний GitLab Handbook на 3000+ страниц стал легендой в мире бизнеса.

Диагноз: 6 см опухоли в позвоночнике

18 ноября 2022 года, после двух недель болей в груди, Сид оказался в больнице. Аневризму исключили, но нашли шестисантиметровое образование на позвонке T5. Диагноз — остеосаркома, редкая для 45-летнего мужчины форма рака костей.

Началось агрессивное лечение. Хирург удалил поражённый позвонок и зафиксировал позвоночник титановой рамкой. Затем — стереотаксическая радиотерапия (SBRT), несколько курсов химиотерапии и протонная терапия. Химия была настолько тяжёлой, что потребовались четыре переливания крови.

Это уничтожило меня. Моё сердце стало менее гибким, у меня анемия. Я стал глупее — так влияет системная химиотерапия на мозг.

Единственное отступление от стандартного протокола — Сид использовал экспериментальную терапию от Shasqi, стартапа его знакомого по Y Combinator Хосе Мехиа Онето. Shasqi применяет клик-химию (за неё дали Нобелевскую премию 2022 года) для точечной активации химиотерапии непосредственно в опухоли — вместо того чтобы отравлять весь организм. Для Сида подали индивидуальную заявку IND (Investigational New Drug) в FDA — и она была одобрена за 48 часов.

Два года регулярные проверки подтверждали ремиссию. Но в 2024 году снимки показали рецидив. Рак вернулся.

Founder Mode: «Стало моей работой — сохранить себе жизнь»

Медицинская команда развела руками: стандарт лечения исчерпан, подходящих клинических испытаний нет. В конце 2024 года Сид передал пост CEO GitLab Биллу Стэйплсу и перешёл на позицию Executive Chair: «Я хочу больше времени на лечение рака и здоровье».

До этого Сид управлял GitLab в Founder Mode, а своё лечение — в Manager Mode, делегируя решения врачам. Пришло время перевернуть это, пока не стало поздно. Три принципа нового подхода:

1. Максимальная диагностика. Делать каждый доступный тест так часто, как возможно. Ни одна единица информации не слишком мала — как в GitLab Handbook
2. 10+ персонализированных терапий. Раз готовых лекарств нет — создавать их совместно с учёными и компаниями на основе данных диагностики
3. Терапии параллельно, не последовательно. Не ждать, пока рак начнёт прогрессировать, а тестировать несколько гипотез одновременно и эмпирически измерять ответ

Сид нанял Джейкоба Стерна — бывшего директора по продукту пространственной транскриптомики в 10x Genomics (ранее — Palantir, BCG). Стерн фактически стал «CEO лечения Сида»: координирует диагностику, общается с больницами и исследователями, ищет новые терапевтические возможности.

Я понял, что этот парень живёт на тридцать лет в будущем. Это было самое впечатляющее применение нашей технологии, которое я когда-либо видел.

Команда также включает частные медицинские сервисы (Private Medical, Pathfinder Oncology), клинический и научный консультативные советы. Документ «Sid Health Notes» — подробный лог каждого медицинского взаимодействия — вырос до 1000+ страниц только за 2025 год.

Арсенал: диагностика, ИИ и 25 ТБ данных

Диагностический стек Сида — пять направлений, каждое из которых выходит за рамки стандартной онкологии:

• Секвенирование одиночных клеток (10x Genomics) — показывает, какие гены активны в каждой отдельной клетке опухоли и какие T-клеточные рецепторы присутствуют. Это позволяет подбирать иммунотерапию под конкретную опухоль
• Bulk ДНК/РНК секвенирование — общая картина мутаций: какие гены сломаны, какие сверхактивны
• Тесты на минимальную остаточную болезнь (MRD) — сканируют кровь на следы опухолевой ДНК. Работают как «детектор дыма» — улавливают рецидив задолго до того, как опухоль видна на снимках
• Органоиды — 3D-модели опухоли, выращенные из клеток пациента в лаборатории. На них можно тестировать лекарства, не подвергая пациента риску
• Патологические окрашивания — подтверждение геномных гипотез на образцах ткани

Отдельное оружие — ИИ. На OpenAI Forum в марте 2026 года Сид и Джейкоб рассказали, как используют ChatGPT: загружают результаты сканов, анализов крови и тканей, чтобы строить связи между данными, отслеживать изменения и искать новые варианты лечения.

Все данные Сид опубликовал на сайте osteosarc.com — в духе «радикальной прозрачности» GitLab. Доступны: секвенирование одиночных клеток, bulk РНК-секвенирование, интерактивная микроскопия высокого разрешения, таймлайн лечения и 25 ТБ данных в публично читаемых бакетах Google Cloud. «Если вы найдёте мишень, на которую может воздействовать ваша наука, — свяжитесь со мной», — пишет Сид.

Прорыв: экспериментальная терапия в Германии

Анализ одноклеточных данных показал ключевую находку: многие гены с наибольшей дифференциальной экспрессией были маркерами фибробластов (клеток, которые в норме участвуют в заживлении ран). Опухоль Сида научилась использовать механизм заживления ран для собственного роста — как рана, которая никогда не заживает.

Параллельно медицинская команда нашла экспериментальную терапию в Германии, нацеленную на ген FAP (Fibroblast Activation Protein) — один из тех самых фибробластных маркеров. Как говорит Сид: «Я готов говорить с кем угодно, ехать куда угодно и быть там в любой момент».

Лечение — радиолигандная терапия: молекула-«наводчик» (лиганд) находит раковые клетки, а прикреплённый к ней радиоизотоп уничтожает их. Сначала — «холодный» изотоп для визуализации: опухоль Сида засветилась на снимке, подтвердив, что лиганд попадает в цель. Затем — «горячий» изотоп Лютеций-177 (Lu-177). Этот же изотоп используется в прорывном препарате Pluvicto от Novartis для рака простаты, но с другим лигандом-наводчиком — под другую мишень.

После инъекции Сид провёл два дня в карантине, отслеживая уровень радиоактивности ручным монитором. В отличие от химиотерапии, радиолигандная терапия оказалась несравнимо легче — излучение концентрировалось на опухоли, а не разрушало весь организм. После карантина Сид устроил дегустацию вин в честь события.

Результат: с 19% до 89% T-клеток

Опухоль уменьшилась настолько, что стала операбельной. После операции — контрольный анализ иммунных клеток в опухоли. Результат:

Доля T-клеток среди инфильтрирующих иммунных клеток выросла с 19% до 89%. Комбинация из чекпойнт-ингибитора (лекарство, которое «снимает тормоза» с иммунной системы), неоантигенной пептидной вакцины, онколитического вируса и радиотерапии запустила противоопухолевый иммунный ответ на полную мощность.

Рак Сида — не обнаруживается. Но команда продолжает работать под девизом «Stay Paranoid»: готовит персонализированную мРНК-вакцину (подобную тем, что Moderna тестирует для меланомы) и разрабатывает клеточные терапии с генетическими логическими вентилями — молекулярными «if-else», которые убивают клетку только при наличии нескольких сигналов одновременно, снижая риск атаки на здоровые ткани.

7 биотех-стартапов для масштабирования

Опыт Сида — не просто личная история спасения. Он масштабирует свой подход через Even One Ventures — венчурный фонд с девизом «Patient First», основанный в 2025 году. Портфель — 7 биотех-компаний:

• Bulsara BioWorks — разработка противоопухолевых препаратов, восстанавливающих функцию генов-супрессоров опухолей (основана в 2025 году в Сан-Франциско)
• Arden Bio — биотехнологии для персонализированной медицины
• Echo Immune — иммунные технологии
• Invocata — терапевтическая разработка
• Kernis Health — здравоохранение
• Ranata Therapeutics — новые терапевтические подходы
• Valius Sciences — научные решения (последняя инвестиция — март 2026)

Главный вопрос: может ли всё это стать доступным не только миллиардерам? Сид формулирует проблему в числах: «Стоимость одобрения лекарства — около $1 млрд (по некоторым оценкам, до $4,4 млрд для онкологии). Стоимость дозирования одного человека персонализированной терапией — $1 млн. Этот разрыв — максимальный за всю историю. И он продолжает расти, потому что создавать новые лекарства становится всё проще, а стоимость клинических испытаний только растёт».

Сид также управляет Open Core Ventures — венчурным фондом для open-source-компаний (10+ стартапов) — и Sijbrandij Foundation, которая поддерживает новые подходы к лечению рака.

Kilo Code: энергия, которой не должно быть

Один из самых поразительных фактов в истории Сида: параллельно с борьбой за жизнь и запуском биотех-фонда он стал сооснователем ещё одной технологической компании.

Kilo Code — open-source ИИ-агент для программирования, который позволяет использовать любую модель (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Meta Llama, собственные) без привязки к вендору. Компанию основал Ян Пауль Посма, а Сид присоединился как сооснователь в 2025 году. К декабрю 2025 года Kilo привлёк $8 млн посевных инвестиций от General Catalyst, Cota Capital и других.

В феврале 2026 года вышел Kilo CLI 1.0. Цифры: 1,5 млн пользователей и 6 трлн токенов в месяц через интеграцию с OpenRouter. Подход повторяет философию GitLab — открытый исходный код, вендор-нейтральность и «радикальная прозрачность».

Для IT-аудитории Kilo Code — отдельная интересная история. Но в контексте поста он говорит о другом: у человека, пережившего рак позвоночника, четыре переливания крови и рецидив, хватает энергии запускать стартапы и привлекать инвестиции. Это, пожалуй, самый убедительный аргумент в пользу того, что Founder Mode работает.

Что это значит для будущего онкологии

Главное возражение на историю Сида очевидно: это доступно только богатым. И это правда — сегодня. Но Эллиот Хершберг проводит аналогию с Мэджиком Джонсоном.

В 1991 году баскетболист объявил о ВИЧ-инфекции — тогда это звучало как приговор. Благодаря раннему доступу к прорывным антиретровирусным препаратам Джонсон жив и здоров. Те терапии теперь доступны миллионам людей. Между ВИЧ и раком есть принципиальное различие: антиретровирусная терапия — один класс лекарств для всех, а онкология требует индивидуального подхода. Но технологии делают персонализацию дешевле: стоимость геномного секвенирования упала с миллиардов до менее $1000 за 20 лет.

Персонализированные мРНК-вакцины, CAR-T терапия, CRISPR для индивидуальных пациентов (первая персонализированная CRISPR-терапия была применена к ребёнку в Филадельфии в мае 2025 года) — всё это уже работает в отдельных случаях. Вопрос — как масштабировать.

Будущее уже здесь — оно просто неравномерно распределено.

Выводы

История Сида Сийбрандия — это история о том, как инженерный подход, упрямство и готовность разобраться с нуля могут изменить траекторию смертельной болезни. Он перенёс удаление позвонка, четыре переливания крови, рецидив — и в ответ собрал команду, создал терапии, которых не существовало, открыл свои данные исследователям и основал 7 компаний, чтобы этот путь стал доступнее для других.

Да, Сид — миллиардер с ресурсами, недоступными большинству. Но технологии, которые он использовал, дешевеют экспоненциально. И каждый раз, когда он пробивает очередную бюрократическую стену — будь то получение собственных тканей из больницы или одобрение экспериментальной терапии через FDA — он прокладывает дорогу для следующих пациентов.

Как сам Сид говорит: «Я — Kool-Aid Man, пробивающий стену». И судя по результатам — стена поддаётся.

Источники: Century of Biology, Sid's Substack, sytse.com/cancer, OpenAI Forum, CNBC

Объём инвестиций в стартапы за первое полугодие 2025 года вырос почти на 91% по сравнению с аналогичным периодом 2024-го. При этом общее количество сделок продолжает снижаться. Это глобальный тренд — рынок консолидируется вокруг сильных игроков.

В таких условиях особенно интересно посмотреть, какие проекты оказались в фокусе внимания фондов. Список составлен на основе данных о крупнейших сделках 2025 года в российском IT. Рейтинг построен по объёму привлечённых инвестиций.

Тренды 2025: ИИ, импортозамещение и роботы

Анализ крупнейших инвестиционных раундов года выявляет три устойчивых тренда. Эти направления формируют новую карту технологического развития.

Первый и главный тренд — искусственный интеллект перестал быть отдельной категорией. Теперь это стандартный компонент, как база данных или веб-сервер. Если в 2023-2024 годах упоминание ИИ в презентации было конкурентным преимуществом, то сейчас его отсутствие вызывает вопросы у инвесторов.

Технология стала базовой, а её применение углубилось. На первый план вышли не общие модели, а узкоспециализированные решения для конкретных отраслей: анализ медицинских снимков, управление промышленными процессами, компьютерное зрение для сельхозтехники. Инвесторов интересует не сам ИИ, а измеримый экономический эффект от его внедрения.

Второй тренд — импортозамещение перешло в новую фазу. Речь уже не о простых аналогах зарубежного софта. Фонды вкладываются в сложные инженерные платформы, которые должны заменить целые технологические стеки крупных международных вендоров на критически важных производствах. Это создаёт высокий барьер для входа, но при этом даёт долгосрочные конкурентные преимущества. Стартапы в этой нише работают с нефтегазовой, химической, горнодобывающей отраслями.

Третий тренд — сращивание технологий. Чистый софт уступает место гибридным решениям. ИИ объединяется с робототехникой, чтобы алгоритмы взаимодействовали с физическим миром. Компьютерное зрение дополняется системами навигации и датчиками. Создаются комплексные продукты, в которых аппаратная часть и программное обеспечение разрабатываются совместно. Это требует больше времени и капитала, но создаёт более устойчивые бизнес-модели.

Эти тренды задают контекст для главных инвестиционных историй года. Деньги идут в проекты на стыке отраслей, с длинным циклом разработки и понятной перспективой монетизации от реального сектора экономики.

1. Medical Visual Systems (MVS)

Инвестиции: $12.7 млн (Раунд C+, июнь 2025)

Инвесторы: УК «Первая», РФПИ

Технология: Аппаратно-программные комплексы, ИИ, телемедицина.

Рыночная ниша: Здравоохранение

Если вам нужен пример «тяжелого» и капиталоемкого стартапа, который прошел путь от идеи до лидера рынка, — это MVS. Компания основана ещё в 2015 году, и ее история — это методичное движение к полной цифровизации операционной.

MVS создает автоматизированные комплексы для хирургии. Представьте «умную» операционную, где все оборудование связано в единую сеть. Хирургические мониторы, источники света, инструменты — всем можно управлять голосом или с единой панели. Система записывает ход операции в 4K, ведет автоматический протокол и позволяет в режиме реального времени проводить телемедицинские консультации с коллегами из других городов или стран.

Инвестиция в 12.7 млн долларов в июне 2025 года от УК «Первая» и РФПИ — это раунд для масштабирования и выхода на новые рынки. Продукт прошёл клиническую валидацию и внедрён в более чем 270 операционных в 55 клиниках разных городов России, включая федеральные центры. В условиях поддержки импортозамещения медоборудования такие комплексные российские решения получают серьёзный госзаказ. MVS продаёт не софт, а новый стандарт работы современной клиники.

2. Cognitive Pilot

Инвестиции: $8.96 млн (Раунд C+, январь 2025)

Инвесторы: Фонд «Восход»

Технология: Искусственный интеллект, компьютерное зрение, автономные системы.

Рыночная ниша: Беспилотные транспортные средства для сельского хозяйства и логистики.

Cognitive Pilot — один из немногих российских стартапов в области беспилотного транспорта, который не только выжил, но и нашел коммерчески успешные ниши. Вместо роботакси компания сфокусировалась на сельском хозяйстве и рельсовом транспорте. Её автопилоты для тракторов и комбайнов работают с точностью движения до 2 см. Системы используют и спутниковые данные, и компьютерное зрение для навигации по кромке поля или рядкам культур.

Второй блок продуктов — системы помощи машинистам трамваев на базе ИИ, компьютерное зрение для железнодорожных переездов и маневровых локомотивов, повышающие безопасность.

Инвестиция в почти $9 млн — это pre-IPO раунд. Компания готовится к публичному размещению в горизонте 3-4 лет. По данным сайта, компания Cognitive Pilot в 2025 году вошла в мировой Топ-5 разработчиков автопилотов для сельхозтехники. Инвесторы считают, что «железный» ИИ, встроенный в реальную технику, — это устойчивый бизнес с понятной экономикой.

3. Qummy

Инвестиции: $5.59 млн (Раунд C+, июнь 2025)

Инвесторы: Консорциум (фонд «Восход», Альфа-Банк, Т-Банк)

Технология: FoodTech, умные устройства, шоковая заморозка.

Рыночная ниша: Системы автоматического питания для B2B-сегмента.

Qummy — редкий для современного российского венчурного рынка пример успешного B2C/B2B2C-стартапа в области FoodTech. Компания придумала и вывела на рынок «умную печь», которая распознает блюдо по QR-коду на упаковке и сама выставляет нужный режим приготовления.

Второй ключевой продукт — технология шоковой заморозки «умный лед» на основе машинного зрения. Она сохраняет вкус и структуру продуктов, что важно для ресторанов и сервисов доставки. Это серьезное инженерное решение, которое переводит компанию из категории «гаджеты для кухни» в категорию «технологии для пищевой индустрии». Рестораны, сервисы доставки здорового питания, столовые — вот их целевая аудитория.

Раунд в $5.6 млн в июне 2025 года привлек консорциум инвесторов, включая фонд «Восход», Альфа-Банк и Т-Банк. Это довод в пользу зрелости бизнеса. Инвестиции нужны для развития технологической платформы и, вероятно, для экспансии. Пример Qummy показывает, что даже в потребительском сегменте побеждает не просто идея, а глубокая технология, защищенная патентами.

4. Экспанта

Инвестиции: $3.7 млн (Раунд B, октябрь 2025)

Инвесторы: Фонд «Гранит капитал»

Технология: Промышленный ИИ, системы поддержки принятия решений (DSS, APC).

Рыночные ниши: Импортозамещение промышленного ПО для нефтегаза, Энергетика, Промышленные технологии

«Экспанта» — объединение российских разработчиков промышленного софта. Компания создает программные продукты для управления технологическими процессами на промышленных предприятиях. Их целевые клиенты — нефтегазовые, нефтехимические и горнодобывающие компании.

Продукты стартапа должны заменить на предприятиях решения международных гигантов вроде Siemens или AspenTech. Речь идет о системах, которые в реальном времени анализируют тысячи телеметрических показателей с установок, прогнозируют поломки, оптимизируют режимы работы для экономии энергии и сырья.

Вложение в $3.7 млн от фонда «Гранит капитал» в октябре 2025 года — это финансирование роста. Деньги пойдут на доработку продуктов под специфику российских производств и на расширение команды внедренцев. Инвесторы видят в «Экспанте» уже не стартап, а будущего лидера рынка в критически важном для экономики сегменте.

5. Dresscode.ai

Инвестиции: $3.7 млн (Seed раунд, октябрь 2025)

Инвесторы: Частные инвесторы

Технология: Генеративный ИИ, компьютерное зрение, AR.

Рыночная ниша: FashionTech

Dresscode.ai — самый молодой проект в топе, основан в августе 2024 года. Компания разрабатывает технологию виртуальной примерки одежды. При этом он сразу привлек внушительный для посевной стадии капитал. Это говорит об огромном интересе инвесторов к сочетанию ИИ и immersive-технологий (AR/VR).

Компания разрабатывает виртуальную примерочную. Пользователь загружает своё фото, а ИИ генерирует изображение в выбранном наряде. Решение можно интегрировать в виде виджета на сайт, в мобильное приложение или использовать в офлайне в виде «умного зеркала».

Крупный seed-раунд в $3.7 млн показывает высокий интерес инвесторов к генеративному ИИ в коммерции. Технология уже внедрена в ЦУМе и других ТРЦ Москвы. Для ритейлеров это инструмент снижения возвратов и увеличения среднего чека. Dresscode.ai нужно быстро перейти от пилотов к массовым внедрениям, чтобы оправдать оценку.

6. ARS Smart Robotics

Инвестиции: $3.05 млн (Раунд C+, май 2025)

Инвесторы: Частные инвесторы через платформу Rounds

Технология: Робототехника, автоматизация складов, кубическое хранение.

Рыночная ниша: Роботизированные складские системы (Robotic Mobile Fulfillment System).

Команда ARS Smart Robotics, основанная выпускниками МГТУ им. Баумана, с 2016 года занимается складской робототехникой. Их ключевой продукт — система кубического хранения SmartCube™. Это российская разработка полного цикла — от проектирования до сборки и внедрения.

Идея системы меняет подход к организации склада. Товары хранятся не на привычных стеллажах с проходами, а в плотном массиве вертикальных шахт. Внутри этого массива по рельсам перемещаются роботы. Их задача — находить и доставлять на рабочую станцию оператора нужный ящик с товаром. Система состоит из четырех ключевых компонентов: сами роботы-ретрансляторы, алюминиевые конструкции шахт, стандартные ящики для хранения и эргономичные рабочие места для персонала.

Такая архитектура дает несколько практических эффектов. Плотность хранения возрастает в четыре раза, потому что исчезают проходы и используется вся высота помещения до 14 м. Производительность сборщика увеличивается в три раза — ему не нужно ходить по складу, система сама подвозит нужные ящики. Каждая операция фиксируется, что сводит к минимуму ошибки и несанкционированный доступ к товарам. Энергии роботы с рекуперацией тратят меньше, чем система освещения традиционного склада.

Инвестиция в $3.05 млн в мае 2025 года — это pre-IPO раунд. Рынок логистической автоматизации стабильно растёт на фоне дефицита кадров и бума онлайн-торговли. Полный цикл производства в России стал для ARS конкурентным преимуществом, гарантирующим независимость от санкций и контроль над цепочкой поставок. Сейчас компания готовится к следующему этапу — публичному размещению.

7. Target AI (Cashee)

Инвестиции: 1.46 млн долларов (Seed раунд, июнь 2025)

Инвесторы: ФРИИ, фонд «Хайв»

Технология: Обработка естественного языка (NLP), речевая аналитика, LLM-агенты.

Рыночная ниша: Программное обеспечение для бизнеса

Target AI — это амбициозный проект в области речевой аналитики и LLM-агентов (Large Language Model). Их платформа предназначена для автоматизации клиентского сервиса, продаж и обучения сотрудников. Проще говоря, они создают ИИ-агентов, которые могут вести диалог с клиентом, решая его проблему или продавая продукт.

Seed-раунд в S1.46 млн от ФРИИ и фонда «Хайв» — это старт для амбициозной команды. Важно, что ранее, в ноябре 2023 года, в проект уже крупно инвестировал «ВымпелКом» (Билайн). Интерес стратегического инвестора из телекома подтверждает востребованность технологии.

Компания стала одним из заметных проектов, использующих российскую языковую модель GigaChat. На конференции Moscow Startup Summit их платформа была отмечена как лучшее решение на этой технологии. Инвесторы верят, что за LLM-агентами будущее клиентских коммуникаций, и стремятся занять место в этом тренде на раннем этапе.

8. SenseMachine

Инвестиции: 1.27 млн долларов (Раунд A, июнь 2025)

Инвесторы: Фонд «Восход», «Хайв»

Технология: Компьютерное зрение, нейромаркетинг, айтрекинг.

Рыночная ниша: Реклама и маркетинг

SenseMachine работает на стыке компьютерного зрения и нейромаркетинга. Технология анализирует реакцию человека на контент через веб-камеру. Алгоритмы считывают мимику, движения глаз и определяют эмоции: вовлечённость, удивление, раздражение. Технологию используют для тестирования рекламных роликов, упаковки товаров, интерфейсов сайтов и приложений.

Раунд А при участии фондов «Восход» и «Хайв» — это следующий этап роста. Бизнес смещается от B2C-экспериментов к серьезным B2B-контрактам. Технологию можно применять для тестирования пилотных серий продуктов, оценки эффективности рекламных роликов или улучшения пользовательского опыта в банках и госучреждениях. Инвестиция говорит о том, что рынок видит в этом уже не модную «игрушку», а инструмент для принятия решений.

9. Platformeco

Инвестиции: 1.25 млн долларов (Раунд A, август 2025)

Инвесторы: KAMA FLOW

Технология: Интеграционная платформа, оркестрация данных, API-менеджмент.

Рыночная ниша: Импортозамещение корпоративных интеграционных решений (аналог MuleSoft, Apache Camel).

Platformeco решает проблему интеграционного хаоса в крупных компаниях. После ухода зарубежных вендоров IT-ландшафт многих предприятий превратился в набор несовместимых систем. Platformeco создаёт единую платформу для оркестрации всех бизнес-процессов, данных, микросервисов и API.

Раунд A от отраслевого фонда KAMA FLOW — инвестиция в базовую инфраструктурную потребность. Без таких решений цифровая трансформация крупного бизнеса останавливается. Стартап занимает сложную, но важную нишу, создавая технологический фундамент для развития.

10. OneCell

Инвестиции: 1.08 млн долларов (Раунд A, февраль 2025)

Инвесторы: Агентство инноваций города Москвы (АИС)

Технология: Искусственный интеллект в медицине, анализ медицинских изображений.

Рыночная ниша: Здравоохранение

OneCell разрабатывает систему на основе ИИ для помощи врачам-онкологам. Платформа анализирует комплексные медицинские данные: гистологические снимки, результаты КТ и МРТ, геномную информацию. Алгоритм помогает в ранней диагностике и планировании лечения.

Инвестиция от государственного Агентства инноваций подчёркивает социальную и стратегическую значимость проекта. Такие стартапы требуют длинных денег, тесной работы с научным сообществом и прохождения сложной регуляторной сертификации. Инвестиция показывает, что венчурный капитал готов идти в эти сложные, но важные сферы, рассчитывая на долгосрочный эффект

Итоги: деньги идут за конкретным результатом

Инвестиционный ландшафт 2025 года сформировали три силы: осторожность инвесторов, запрос на технологический суверенитет и прагматичный подход к ИИ.

Деньги концентрируются в «взрослых» стартапах на стадиях Расширение (Expansion) и Рост (Growth). Фонды поддерживают проекты, которые уже имеют продукт, первых клиентов и доказанную экономику. Бизнес-модель B2B доминирует безраздельно.

Искусственный интеллект стал обязательным элементом, но в роли инструмента, а не цели. Ценность создают не сами алгоритмы, а их применение в промышленности, медицине, логистике. Интеграция ИИ с робототехникой и другим «железом» создаёт более высокие барьеры для конкурентов.

2026 год, вероятно, станет годом консолидации. Крупные игроки, вроде компаний из топ-5 рейтинга выручки (Яндекс, Сбер, VK и др.), которые генерируют 95% доходов на рынке ИИ, будут активно присматриваться к таким самостоятельным технологическим командам для поглощений. Цель — интеграция передовых разработок в свои экосистемы.

Главный вывод года: время общих слов и прототипов прошло. Инвесторы 2025 года вкладываются в инженерные команды, которые решают сложные прикладные задачи с измеримым эффектом. Деньги идут туда, где технологии встречаются с реальным сектором экономики.

Создать свой микро-стартап в соло, по мнению автора видео, — это всегда хорошая идея. Из затрат только собственное время, а из преимуществ — работа над интересной задачей, опыт доведения продукта до конца и шанс что-то заработать. Однако такие проекты часто растягиваются на месяцы, усложняются в сотни раз и редко доживают до релиза.​

Разработчик решил пойти другим путём: взять проблему, которая не выглядит слишком громоздкой, собрать прототип за несколько вечеров и допилить до MVP за пару недель. В этот раз он устроил себе челлендж — создать приложение за несколько подходов, записав весь процесс на видео.

В итоге справился за 6 дней и 38 часов суммарной работы. Что же мы сделали инструкцию, а вы в итоге посмотрите, как он собрал ultrapreview.app.

Проблема и решение

В качестве проблемы автор выбрал создание превью для YouTube. Эти картинки нужны для итогового выхлопа с видео, но их сложно создавать в Photoshop — нужны серьёзные навыки и много времени на склеивание элементов.​

Однако в последнее время вышло много нейронок, которые упрощают работу с изображениями. Например, Magnific AI показала, насколько легко теперь можно редактировать картинки. Поэтому решение — простой сервис для создания превью с помощью AI-инструментов.

Критерии завершённого продукта

Завершённый сервис для автора — это решение, которое доступно для пользователей, выполняет свою функцию, имеет монетизацию и стабильно работает. Сервис должен работать без участия разработчика как минимум неделю и в теории окупаться.​

Этапы разработки

Документация и планирование (40 минут)

Первые 35 минут автор исследовал доступные по API модели в сервисе Fal.ai — какие есть и как с ними работать в коде. Для простоты остановился на одной модели Gemini 2.5 Flash, взяв её Text-to-Image и Image-to-Image версии.​

Параллельно писал документацию с помощью ChatGPT-4 Thinking, обозначая ключевые фичи и идеи. Для написания документации выбор моделей не критичен — берите любую из передовых: GPT, Claude или Gemini.​

Ещё 5 минут ушло на разбивку документации на шаги — стадии приложения, на каждой из которых оно будет запускаться и работать, но возможно ещё не иметь всех функций. Целью каждого этапа было добавление новой фичи с сохранением стабильной работы.​

GPT и другие нейронки часто загромождают документацию бесполезными примерами кода, чрезмерно сложным стеком и ненужными функциями. Это всё нужно ревьюить и чистить самостоятельно.​

Стек технологий

Автор использовал знакомый стек:​

• Backend: Python + FastAPI
• Frontend: Next.js + Tailwind
• Специфичные библиотеки: React Konva (для работы с Canvas как в Photoshop — слои, текст, картинки)

Инструменты разработки

Для написания кода использовался Claude Code со стандартным Sonnet 4. Через пару часов автор упёрся в лимит и купил подписку Max за 100 долларов, что позволило местами использовать Claude Opus.​ Но с ним нужно быть внимательным, так как на этой модели очень легко упереться в ограничения Claude по количеству запросов.

В основном он использовал дефолтный тариф, где первые 20 запросов тратится на Claude Opus, а затем Claude переключается на Sonet.

Claude Opus хорош для спидранов, так как лимиты заканчиваются редко и нет скрытых режимов с оплатой за каждый токен.​

Базовый прототип (10 часов)

Разработка базового прототипа заняла примерно 10 часов. С функционалом серьёзных проблем не было, но временами всплывали хитрые фронтенд-баги, так как приложение сильно завязано на тонкую работу в браузере.​

Прогресс по часам:

• 1 час: Базовый холст, импорт и экспорт изображений​
• 2 часа: Создание проектов, выбор для редактирования, сохранение состояния на бэкенде​
• 5 часов: Функция удаления заднего фона​
• 5,5 часов: Генерация изображений (30 минут)​
• 6 часов: AI-редактирование (40 минут)​
• 8 часов: Базовые текстовые слои (2 часа)​
• 9 часов: Изменение текстовых слоёв с помощью AI (1 час)​
• 10 часов: AI-генерация на основе картинок из нескольких слоёв (40 минут)​

Прототип работал ужасно, имел кучу багов, но выполнял функцию. Можно было управлять слоями, генерировать и редактировать AI-изображения, но превью слоёв были огромными, не было нормальной индикации генерации, странно работали кнопки Undo/Redo/Clear.

5 главных правил работы с AI при разработке

Правило 1: Выбирайте знакомые технологии

Выбирайте знакомые языки и фреймворки. Попытки вайбкодить на неизвестных стеках всегда превращаются в нечитаемую кучу кода. Если не знаете ничего, начните со стека Python + FastAPI + Next.js + Tailwind.​

Правило 2: Избавляйтесь от сложных фичей

Делайте сложные и малоценные фичи в последнюю очередь. Автор хотел сделать систему версий для переключения между вариантами картинок, потратил час, но ничего не вышло — откатился и забил. Она не была настолько важной, чтобы сидеть над ней полдня.​

Правило 3: Просите то, что сами понимаете

Просите нейронку сделать только то, что вы сами понимаете, как можно сделать — конкретно и пошагово. Если вы можете нарисовать блок-схему со всеми ветвлениями и условиями, только тогда делегируйте разработку нейронке. Иначе с 90% вероятностью она сделает что-то другое или не справится.​

Правило 4: Фиксируйте через Git

Фиксируйте корректно работающие состояния проекта с помощью Git. Автор фиксирует каждый успешно разработанный шаг в виде коммита. Каждый раз, когда вызываете LLM и есть что терять — делайте коммит.​

Обычно автор коммитит промежуточные стадии, затем откатывает их через git reset soft HEAD и создаёт один общий коммит с описанием реализованного шага. Если шаг не удался — кнопка Rollback, раскоммитив неудачные изменения.​

Правило 5: Используйте агенты и промпты повторно

В Claude Code есть фича Agents — отдельно работающие чаты со своими инструментами, доступами и контекстом. Автор использовал два кастомных агента: Frontend и Backend Minimalist, в которых описал инструкции по работе с кодом. Попросил делать только минималистичные и простейшие решения без усложнения.​

Также автор не даёт Claude запускать и перезапускать сервисы, чтобы не возникало путаниц. Иначе нейронка часто натыкается на конфликты в портах и бесконечно запускает копии проекта. Лучше все запуски делать вручную.​

Авторизация (4,5 часа)

На этом этапе программа не имела юзеров и форм входа. В качестве логина автор всегда использует авторизацию через Google-аккаунт — она относительно простая в настройке, не нужно слать email, плюс надёжная в плане лимитов.​

Базовую работающую авторизацию получилось создать за 4,5 часа. Во время разработки автор заметил, что сидит на чистом React без Next.js, поэтому потратил время на рефакторинг фронтенда. Next.js нужен для удобного управления страницами и их адресами.​

Система кредитов и лимитов (1 час)

Важная часть подобных сервисов — грамотное управление кредитами и лимитами пользователей. Автор создал таблицу Credits, куда начисляются квоты после пополнения средств. Эти квоты сверяются с успешно завершёнными AI-генерациями для вычисления баланса пользователя.​

Три ключевых момента по лимитам:

1. Каждый запрос на генерацию должен проверять баланс пользователя на стороне бэкенда, чтобы минимизировать злоупотребление​
2. Баланс должен проверяться на стороне фронтенда, особенно когда его не хватает, чтобы показать пользователю сообщение о пополнении​
3. Отображение актуального баланса на фронтенде, чтобы юзер понимал, сколько генераций осталось​

На реализацию системы лимитов ушёл примерно час, и проблем с ней в дальнейшем не возникало — она оказалась надёжной.​

Интеграция платежей (2-3 часа)

Как работают оплаты

Пользователь выбирает тариф и жмёт «Оплатить». Frontend шлёт запрос на backend с ID пользователя и ID тарифа. Backend идёт к платёжному провайдеру, передавая сумму, валюту, ID пользователя или операции. В ответ провайдер возвращает ссылку для оплаты.​

Когда юзер совершает платёж, провайдер делает обратный вызов бэкенда (webhook или callback). В этом вызове приходит ID оплаты, статус платежа, ID пользователя, ID тарифа или сумма. Исходя из этих параметров, backend пополняет виртуальный баланс — докидывает запись в таблицу Credits.​

Самый главный фокус — надёжность. Нужно внимательно просматривать код, изучать алгоритм, пока не поймёте каждую строчку и логику. Без такого подхода легко напороться на дыры в безопасности.​

В качестве платёжного провайдера автор использовал LavaTop — у них просто получить доступ к API без сложных верификаций. На реализацию базового кода ушёл час, плюс ещё час-два позже на исправление и отладку.​

Дизайн (7 часов)

Автор сделал несколько попыток выработать нормальный стиль сайта. Самый удачный подход получился, когда он нашёл референсы на Pinterest и закинул примеры картинок в GPT.​

Попросил накидать два артефакта:​

1. Стайл-гайд для дизайнера с описанием цветов, шрифтов и основных подходов
2. Пример свёрстанной страницы с различными элементами, соответствующими первому гайду

Эти файлы использовались как инструкция для имплементации дизайна в код.​

Выводы по дизайну

Первое: Писать ChatGPT "сделай крутой дизайн" не работает. Он рисует средний заезженный сайт. Лучше кидать референсы в виде картинок — это даёт более уникальные результаты.​

Второе: Оформление сложно применить ко всему сайту в один промпт. Нейронка всегда что-то упускает. Лучше делать это постранично.​

На создание и применение дизайна ушло 7 часов — много из-за того, что автор пробовал разные стили.​

Деплой на сервер

Docker и Docker Compose

Самая важная вещь для деплоя — Docker. Docker — это что-то вроде виртуальной машины, которая запускает в себе любые программы. В дополнение автор берёт Docker Compose, чтобы запускать целые связки программ: backend, frontend, базу данных.​

Параметры запуска (глобальные переменные, API-ключи, секреты, пароли) хранятся в env-переменных в файле .env. На сервере лежат одни значения, на домашнем компе — другие.​

Для всех проектов автор прописывает Dockerfile, Docker Compose YAML и проверяет работу всех сервисов в Docker. Если всё работает — пуляет файлы в GitHub-репозиторий, чтобы подтянуть их на сервак.​

Выбор хостинга и домена

Автор взял бомж-сервак на 1 CPU и 4 GB оперативки на Hostinger. Локация Германия, система Ubuntu. По цене дороговато, но без проблем с верификацией и документами.​

Домен выбирал долго, остановился на ultrapreview.app — взял за 10 долларов в год на GoDaddy.

Dokploy для раскатки

Для раскатки Docker Compose на сервере автор использовал новую для него штуку — Dokploy. Она устанавливается просто и позволяет деплоить и запускать сервисы через интерфейс. Можно подключить GitHub, чтобы клонировать код — всё через простые кнопочки, без хардкорных конфигов.​

В разделе Environment автор заполнил секреты и пути, задеплоил через кнопку Deploy. В Dokploy легко прикрутить любой домен к нужному сервису, прописав порт и указав, что нужен HTTPS-сертификат.​

Шлифовка и отладка (6 часов)

Примерно 6 часов автор потратил на фиксинг мелких UI-моментов, багов с авторизацией и проблем с оплатой. Также значительно упростил UI, избавившись от лишних кнопок и панелей.​

В качестве вишенки на торте сделал забавную главную страницу — достаточно необычную, чтобы посетителю захотелось узнать, что внутри.​

В качестве финала прикрутил Plausible как аналог Google Analytics, а также Grafana с Loki для анализа логов на бэке. Это важно для расследования инцидентов.​

Фейлы и проблемы

Проблема с кэшированием

Во время применения дизайна автор заметил, что любые изменения кода не влияют на результат в браузере — сайт воспроизводился из кэша. После исследования конфигов обнаружил параметры кэширования. После отключения столкнулся с огромным количеством ошибок.​

Оказалось, пару коммитов назад он подчистил лишние файлы и папки, которые выглядели бесполезными. Но после отключения кэша понял, что они были нужны. Пришлось откатить через Git и разобраться, какие файлы действительно нужны. Потратил пару часов.​

Невнимательность в промптах

Claude неожиданно начал оформлять страницу логина вместо страницы редактора. После отката и изучения промпта автор понял, что правильно сослался на файл редактора, но ошибочно прописал в промпте, что хочет отредактировать страницу логина.​

Иногда проблемы возникают из-за невнимательности. Вместо того чтобы уговаривать модель всё исправить, проще откатиться и написать нормальный понятный промпт.​

Выводы по работе с AI

Пишите подробный фидбек

Многие ленятся писать фидбек для нейронки нормально и развёрнуто. Как результат получают поверхностный код, который работает непонятно как.​

Автор предлагает писать обратную связь так, как будто она человек. Не просто закидывать копипаст ошибки на 100 строк, а описывать весь флоу: какие кнопки нажал, где вылетела ошибка. Такой подход работает хорошо.​

Пирамида разработки

Разработка микропроектов происходит в виде пирамиды. На первом этапе вы долго делаете очень ужасную полурабочую версию за 20 часов. Затем ещё 10 часов — и проект становится менее ужасным. Ещё за 5 он приобретает приятный и рабочий вид.​

Первый этап самый тяжёлый, а на последнем вайбкодинг идёт с кайфом — это просто фиксинг мелких моментов. Не нужно стараться всё сделать идеально. Лучше сделать основу, а потом пройтись по ней много раз, улучшая результат.​

Нужны базовые знания

Вайбкодинг на текущем этапе не требует знания языков программирования или фреймворков. Однако для создания чего-то большего, чем простой скрипт, требуется понимание базовых концептов: backend, frontend, JSON, API. Также нужен опыт в дебаггинге: просмотр конфигов и логов, использование DevTools в браузере. Эти навыки можно быстро развить, сделав несколько своих проектов.​

Спидран vs марафон

Спидран-подход хорош тем, что за несколько дней вы получаете готовый сервис, который решает проблему и даёт ценность пользователям. Однако разработка без перерывов более 10 часов сильно теряет в эффективности — мозг устаёт быстро.​

В вайбкодинге часто нет состояния потока, процесс выглядит иначе: 1 минута усиленных размышлений плюс 10 минут ожиданий, пока нейронка не закончит работу. По ощущениям автора, лучше спидранить проекты по 2-5 часов в день в течение недели, чтобы не перегружать мозг.​

Нейронки сейчас способны на многое — они могут писать тысячи строк рабочего кода за один промпт, запускать и останавливать программы, доставать и анализировать массивы информации. Однако чтобы делать с помощью AI что-то действительно цельное и полезное, нужно очень хорошо понимать процессы и концепции, которыми вы собираетесь манипулировать.​

Чтобы работать эффективно, теперь нужно знать всё: домен, в котором выполняете работу, AI-подходы и инструменты, их устройство, плюс общие принципы создания проектов и управления ресурсами.​

Автор создал рабочий сервис ultrapreview.app за 38 часов — с авторизацией, платежами, AI-генерацией, развёрнутый на сервере под доменом. Что он в итоге использовал? Собрали в отдельный список:

Подготовка и планирование

• Начинайте с подробной документации, но чистите её от бесполезных примеров кода и избыточных фич, которые генерирует AI​
• Разбивайте разработку на этапы, где каждый завершается работающей версией приложения​
• Выбирайте только знакомые языки и фреймворки — вайпкодинг на неизвестном стеке превращается в нечитаемую кучу кода​

Работа с AI-инструментами

• Используйте Claude Code, ChatGPT или аналоги для генерации кода, но контролируйте структуру папок, адреса, порты и библиотеки​
• Создавайте кастомных агентов с инструкциями для минималистичных решений без усложнения кода​
• Пишите подробный фидбек для нейронки, как для человека: описывайте весь флоу, какие кнопки нажали, где вылетела ошибка​
• Просите AI делать только то, что вы сами можете описать пошагово с блок-схемой​

Управление кодом

• Фиксируйте каждый успешный шаг через Git-коммиты — всегда есть возможность откатиться​
• Не давайте AI запускать и перезапускать сервисы — делайте это вручную, чтобы избежать конфликтов портов​
• При проблемах откатывайтесь и переписывайте промпт, а не уговаривайте модель исправить ошибку​

Приоритизация функций

• Избавляйтесь от сложных малоценных фичей — делайте их в последнюю очередь или вообще не делайте​
• Следуйте пирамиде разработки: 20 часов на ужасную версию, 10 часов на менее ужасную, 5 часов на приятный результат​
• Не стремитесь к идеалу сразу — сделайте основу, затем улучшайте итеративно​

Критичные модули

• Авторизация: используйте готовые решения (Google OAuth), это быстро и надёжно​
• Платежи: внимательно изучайте каждую строчку кода, понимайте логику, иначе будут дыры в безопасности​
• Лимиты: проверяйте баланс на бэкенде при каждом запросе и на фронтенде для UX​

Дизайн

• Не просите AI "сделать крутой дизайн" — это даёт заезженный результат​
• Кидайте референсы картинок из Pinterest или других источников для уникального стиля​
• Применяйте дизайн постранично, а не ко всему сайту сразу​

Деплой

• Используйте Docker и Docker Compose для воспроизводимости окружения​
• Попробуйте Dokploy для простого деплоя через UI без хардкорных конфигов​
• Настройте мониторинг (Plausible, Grafana) и логирование (Loki) сразу​

Режим работы

• Спидран-разработка по 2-5 часов в день эффективнее, чем 10+ часов без перерывов​
• Вайпкодинг не требует знания языков, но требует понимания базовых концептов: backend, frontend, JSON, API, дебаггинг​
• Эти навыки развиваются быстро через практику на нескольких проектах​

Итоговый стек для старта

• Backend: Python + FastAPI
• Frontend: Next.js + Tailwind
• AI-инструмент: Claude Code (Sonnet 4 или Opus)
• Деплой: Docker + Dokploy
• Хостинг: любой VPS (автор использовал Hostinger)
• Домен: GoDaddy или аналоги​.

Делитесь своими комментами или результатами, или отправьте видео, которые вы хотите, чтобы мы собрали в понятную инструкцию!

Разобрали пять провайдеров, которые предлагают готовые инструменты для запуска своего проекта: от управляемых баз данных до объектных хранилищ. Сравнили стоимость минимальных конфигураций, условия грантов и оценили возможность масштабирования, чтобы вы могли выбрать платформу под свои задачи и бюджет.

1. Beget — облако для стартапов: быстро запуститься и не сжечь бюджет

Beget — российский облачный провайдер, который прошёл путь от классического хостинга до полноценной облачной платформы для разработки и масштабирования продуктов. Для стартапа здесь есть всё необходимое: без перегруженных энтерпрайз-интерфейсов, с понятной панелью и быстрым запуском инфраструктуры. Расходы на MVP тоже предусмотрели, поэтому предлагают самую щедрую программу грантов для начинающих бизнесов. Ключевой фокус — высокая производительность предоставляемого железа и доступные по цене вычислительные ресурсы, что критично на этапе MVP.

Инфраструктура размещена в дата-центрах Москвы и Санкт-Петербурга, что обеспечивает низкие задержки и соответствие требованиям российского законодательства. Также есть Tier lll дата центры в Казахстане и Латвии — для стартапов с прицелом на WW — это может быть полезно.

Веб-платформа "БЕГЕТ" включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Запись в реестре №16697 от 20.02.2023.

Сервисы и возможности

Платформа закрывает базовые инфраструктурные потребности для запуска и развития MVP или SaaS-продукта:

• VPS/VDS на быстрых NVMe-накопителях.
• Объектное хранилище S3 — для статики, медиа и бэкапов.
• Управляемые базы данных (DBaaS) — чтобы не тратить время на настройку и репликацию СУБД вручную.
• CDN — для быстрой доставки контента.
• Выделенные серверы — для тех, кому нужно изолированное «железо» под Highload.

В первом квартале 2026 года ждут запуск Managed Kubernetes, чтобы переехать с самописных Docker-конфигов на оркестрацию.

Экономика и гранты для стартапов

Для новых проектов у Beget работает одна из самых масштабных программ грантов на рынке. Вместо скидок в 10% они дают реальный бюджет на тесты и рост:

• Сумма гранта: до 1,5 млн рублей.
• Срок: до года с возможностью продления.
• Цель: покрыть расходы на инфраструктуру на этапе, когда проект ещё не монетизируется.

Узнать подробности и подать заявку можно на странице грантов.

Тарифы и экономика

Beget работает с посуточной тарификацией, что позволяет тестировать конфигурации без долгосрочных обязательств. Цены фиксированные, без скрытых платежей за трафик или API-запросы, что важно для стартапов с ограниченным бюджетом.

• Минимальная конфигурация: 1 vCPU, 1 ГБ RAM, 10 ГБ NVMe — 210 ₽/месяц.
• Ориентировочная цена на типовой стек для MVP (веб-сервер + БД + хранилище): в среднем 3 000–5 000 ₽/месяц, зависит от нагрузки и объёма данных.

Работа с юрлицами: договор, закрывающие документы, оплата по счёту. Есть постоплата через обещанный платёж.

Технологическая панель и поддержка

Одна из сильных сторон Beget — собственная панель управления, она сделана максимально минималистично: создание инстанса занимает минимум времени.

Техподдержка работает быстро, нет бесконечных уровней эскалации:

• Telegram и тикеты: ответ в течение 15 минут.
• Телефон: соединение за 10 секунд.
• Живое сообщество: в Telegram-чате сидят как пользователи, так и сотрудники, часто ответ прилетает за 5 минут.

Для тех, кто хочет примерить API или проверить производительность, есть подробная база знаний, гайды по установке и видео по настройке.

2. Selectel: раздают до 1 000 000 бонусов кешбэком

Selectel — популярный российский провайдер с собственными дата-центрами, который работает на рынке с 2008 года. Компания предлагает полный стек инфраструктурных решений — от виртуальных машин до managed Kubernetes и защиты от DDoS.

Для стартапов здесь работает не разовый грант, а программа кешбэка: возвращают 30% от ежемесячных расходов на инфраструктуру в течение года. Работает схема: чем больше тратишь, тем больше возвращается на счёт.

Продукты и сервисы

Платформа закрывает базовые инфраструктурные задачи для разработки и масштабирования продуктов:​

• Облачные серверы — виртуальные машины с моментальным масштабированием, оплата по потреблению, готовы к запуску за минуту, соответствие 152-ФЗ.​
• Выделенные серверы — физическое железо с изолированными ресурсами, готовые конфигурации запускаются за час, произвольные — за 1–5 дней.​
• Серверы с GPU — облачные и физические серверы с графическими картами для 3D-моделирования, рендеринга, машинного обучения и аналитики.​
• Облачные базы данных (DBaaS) — готовые масштабируемые кластеры PostgreSQL, MySQL, Redis, TimescaleDB, Managed Kafka, OpenSearch с автоматическим резервным копированием.​
• Managed Kubernetes — упрощает развёртывание и масштабирование контейнерной инфраструктуры, помогает построить микросервисную архитектуру и процесс CI/CD.​
• S3-хранилище — для данных, бэкапов, датасетов для ML, моментальное масштабирование, данные хранятся в трёх копиях.​
• CDN — ускоряет загрузку статического контента, снижает нагрузку на серверы.​
• Глобальный роутер — связывает физическую и облачную инфраструктуру в приватную сеть, объединяет серверы из разных регионов внутри Selectel. Бесплатно.​
• Защита от DDoS — фильтрует атаки на уровне L3/L4 и приложений L7.​
• Резервное копирование — настраивается по расписанию, поддерживает диски любого объёма, оплата только за использованное место.​

Всего доступно 50+ продуктов и сервисов.

Программа кешбэка для стартапов

Механика отличается от классических грантов. Здесь не выдают фиксированную сумму авансом, а возвращают процент от реальных расходов:​

• Кешбэк: 30% от суммы, потраченной в предыдущем месяце.
• Максимум: 1 000 000 бонусов за 12 месяцев участия в программе.​
• Конвертация: 1 бонус = 1 ₽.​

Пример: потратили 50 000 ₽ на инфраструктуру в январе — в феврале начислят 15 000 бонусов. Их можно использовать для оплаты любых продуктов Selectel.

Условия участия:​

• Новый клиент — программа доступна тем, кто ещё не пользовался продуктами Selectel.
• Юрлицо или ИП — не зависит от формы собственности или места нахождения.
• Стартап — компания занимается разработкой ПО, цифровых проектов или инновационной деятельностью и обладает исключительными правами на продукт.

Чтобы принять участие: регистрируетесь в панели управления, создаёте тикет с запросом на участие, прикладываете учредительные документы и ссылку на сайт продукта или презентацию. После подтверждения заявки начинаете работать с инфраструктурой, кешбэк начисляется автоматически каждый месяц.

Тарифы и экономика

Модель pay-as-you-go — платите только за используемые ресурсы. Цены указаны в месяц:​

• Облачные серверы: от 292 ₽.
• Выделенные серверы: от 800 ₽.
• Серверы с GPU: от 21 568 ₽.
• Облачные БД: от 3 814,53 ₽.
• Managed Kubernetes: от 5 958,23 ₽.
• S3-хранилище: от 0,81 ₽.
• CDN: от 500 ₽.
• Резервное копирование: от 4,1 ₽.

Дополнительная экономия до 75% доступна при использовании прерываемых виртуальных машин и заморозки серверов. Работа с юрлицами стандартная: договор, закрывающие документы, оплата по счёту.​

Инфраструктура и автоматизация

Управление инфраструктурой доступно через панель управления, API, CLI и Terraform. Для гибридной инфраструктуры есть приватные сети — можно объединить серверы из разных регионов и пулов внутри экосистемы Selectel. Глобальный роутер связывает физические и облачные ресурсы без дополнительной платы.​

Документация, API-справочники и материалы для разработчиков доступны в разделе Документация на сайте.

3. Timeweb Cloud — стартапам грант 1 000 000 ₽ и помощь с миграцией

Timeweb Cloud — российская облачная платформа, которую используют для запуска и роста цифровых продуктов, когда хочется держать всю инфраструктуру в одном месте. Стартапам здесь дают грант до 1 000 000 ₽ на облачную инфраструктуру и помогают перенести текущие сервисы в облако, чтобы не тратить время команды на тяжелый переезд вручную.

Платформа закрывает типичные задачи MVP и растущих проектов: размещение приложений, работу с данными, хранение файлов и базовую сетевую безопасность.​

Сервисы и возможности

Платформа собирает базовые строительные блоки инфраструктуры стартапа в одном облаке:​

• Облачные серверы для backend’ов, API и фоновых воркеров, конфигурацию CPU, RAM и диска можно наращивать по мере роста нагрузки.​
• Выделенные серверы и GPU‑конфигурации для задач с тяжёлыми вычислениями — от видеообработки до ML и аналитики.​
• Облачные базы данных в формате DBaaS: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, ClickHouse, OpenSearch, Kafka, RabbitMQ — платформа берёт на себя обновления, репликацию и бэкапы.​
• Объектное хранилище S3 для статики, бэкапов, логов и датасетов, с вариантами тарифов и нетарифицируемыми первыми 100 ГБ исходящего трафика.​
• Kubernetes как управляемый кластер для микросервисов: можно выдерживать скачки трафика и обновлять сервисы без простоя, не углубляясь в тонкости администрирования control plane.​
• Сетевые сервисы: VPC для изоляции внутренних сервисов, firewall‑правила, плавающие IP‑адреса, DNS и балансировщики нагрузки, плюс защита от DDoS‑атак в дата‑центрах Санкт‑Петербурга и Москвы.​

С таким набором можно собрать типичную архитектуру стартапа — веб‑приложение, API, очереди, БД, хранилище и сетевой контур — внутри одной экосистемы.​

Экономика и грант для стартапов

Стартап может получить грант до 1 000 000 ₽ на облачные ресурсы и использовать его для серверов, баз данных, хранилищ и сопутствующих сервисов. В описании программы прямо указывают, что команда помогает перенести инфраструктуру в облако и закрыть вопросы по переезду, а грант идёт на оплату ресурсов в рамках этой схемы.​

Оплата основных сервисов строится по модели pay‑as‑you‑go: учитываются фактически задействованные ресурсы, что удобно на этапе, когда нагрузка ещё нестабильная.

Тарифы и конфигурации

Для ориентира можно взять линейку облачных серверов Premium 3.3 ГГц Dedicated CPU в московском сегменте. Конфигурация Cloud MSK 15 включает 1 vCPU 3.3 ГГц, 1 ГБ RAM, 15 ГБ NVMe, канал 1 Гбит/с и публичный IP, стоит от 477 ₽ в месяц при оплате на 12 месяцев со скидкой. Старшая конфигурация Cloud MSK 30 даёт 1 vCPU 3.3 ГГц, 2 ГБ RAM и 30 ГБ NVMe с тем же каналом и публичным IP за 657 ₽ в месяц при годовой оплате.​

Панель управления, поддержка и обучение

Управление инфраструктурой идёт через единую веб‑панель Timeweb Cloud: из одного интерфейса вы создаёте серверы, кластеры БД, Kubernetes, настраиваете сеть и хранилища.

На сайте есть техническая документация, FAQ и блог с разбором типовых сценариев — от работы с базами данных до построения хранилищ и сетевой архитектуры.

Дополнительно платформа развивает обучающие форматы: курсы, мероприятия и кейсы, которые помогают быстрее освоиться с сервисами и спроектировать инфраструктуру под свой продукт. Если планируете миграцию или новый запуск, эти материалы стоит пролистать перед тем, как фиксировать архитектурные решения.

4. VK Cloud — грант 2 000 000 ₽ на облако со скидкой до 100%

VK Cloud — российская облачная платформа от VK, которая работает на базе собственной инфраструктуры и закрывает типичные задачи команд на этапе MVP и роста продукта.

Стартапам здесь дают грант до 2 млн рублей на использование облачных сервисов в течение 6 месяцев. Условия гибкие: вы сами выбираете, когда взять скидку 50% на IaaS и PaaS, а когда — 100%, распределяя эти месяцы под график запуска и требования проекта. Программа рассчитана на проекты любой стадии — от MVP до продуктов с активной базой пользователей.

Сервисы и возможности

Платформа собирает инфраструктурные компоненты для типичной архитектуры стартапа:​

• Cloud Servers — виртуальные серверы для размещения приложений, API и фоновых задач.
• Object Storage — объектное хранилище для статики, медиафайлов, бэкапов и логов.
• Managed Kubernetes — управляемые кластеры для контейнеризованных приложений с автоматическим масштабированием.
• Cloud Databases — управляемые базы данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, ClickHouse, Tarantool. Платформа берёт на себя обновления, репликацию и резервное копирование.​
• Cloud ML Platform, Cloud Spark, Cloud Kafka, Cloud Flink — сервисы для работы с ML-моделями, обработкой больших данных и потоковой аналитикой.​
• Vision и Voice — API для распознавания изображений и голосовых команд.​
• Cloud Backup — резервное копирование данных.​

Скидка распространяется на все перечисленные сервисы, что позволяет строить полноценную инфраструктуру без дополнительных платежей на старте.​

Экономика и грант для стартапов

Программа поддержки работает 6 месяцев и даёт стартапу возможность распределить скидки на инфраструктуру под свой график:​

• Максимальный размер скидки и компенсации: до 2 млн рублей (НДС включён).​
• Механика: 4 месяца работаете со скидкой 50% на IaaS и PaaS, 2 месяца — со скидкой 100%. Вы сами выбираете, в какие периоды использовать тот или иной формат, исходя из требований продукта и графика запуска.​
• Условия участия: есть MVP с понятной концепцией или готовый продукт с пользователями, понимание архитектуры приложения и объёма ресурсов в облаке, аккаунт на VK Cloud зарегистрирован на юрлицо или ИП в 2026 году, вы не являетесь платящим клиентом VK Cloud.​

Заявку рассматривают в течение 5 рабочих дней с даты получения.

Дополнительные сервисы экосистемы VK

Помимо облака, участники программы могут протестировать другие сервисы VK с особыми условиями:​

VK WorkSpace — корпоративная платформа для командной работы:​

• Скидка 50% на тариф «Базовый».
• Включает: 150 ГБ на диске для каждого пользователя, доступ через API, видеоконференции до 100 участников, редактирование документов с настройкой прав, все сервисы в едином Супераппе, доску для командной работы.​
• Почта на вашем домене, защищённый мессенджер с задачами и видеозвонками, облако до 1,5 ТБ для обмена файлами и редактирования онлайн, доступ с любого устройства.​

VK Реклама — единая платформа для запуска рекламных кампаний на проектах VK и в рекламной сети:​

• Дополнительный бюджет на запуск рекламной кампании — увеличивают ваш бюджет на продвижение в течение 2 месяцев.​
• Консультация по эффективной настройке рекламы.​
• Запуск performance-кампаний для продвижения сайтов, приложений и сообществ ВКонтакте, автоматизация настройки и технологии ретаргетинга для возврата клиентов, трансляция рекламы наиболее релевантной аудитории благодаря ML-моделям.​

Панель управления, поддержка и обучение

Через единую панель VK Cloud вы запускаете серверы, кластеры БД, Kubernetes, настраиваете хранилища и сетевые компоненты.

На период участия в программе доступны:​

• Консультация архитектора о том, как применять облачные сервисы для разработки и размещения проекта в облаке.
• Бесплатная техподдержка: ответы на вопросы, консультации и помощь.

Платформа ведёт документацию, клиентский портал и ИИ-консультанта для быстрого поиска ответов на технические вопросы. Дополнительно у VK Cloud есть мероприятия, кейсы и блог с разборами архитектурных решений.

5. Yandex Cloud — до 1 000 000 ₽ для стартапов за 7 дней

Yandex Cloud — российская облачная платформа от Яндекса, которая работает на собственной инфраструктуре и закрывает типичные задачи команд на этапе от MVP до роста продукта.

Для стартапов здесь запустили программу Yandex Cloud Boost с двумя уровнями участия: Start для начинающих команд даёт 50 000 ₽ на 6 месяцев, Migrate для тех, кто хочет снизить затраты и масштабировать продукт, — до 1 000 000 ₽ на 2 месяца плюс консультации архитекторов и приоритетную поддержк.

Дополнительно есть специальная программа для использования генеративных языковых моделей: грант до 1 000 000 ₽ на тестирование сервисов YandexGPT API и YandexART.

Сервисы и возможности

Платформа собирает базовые инфраструктурные блоки для типичной архитектуры стартапа. Грант Start покрывает сервисы на 6 месяцев, Migrate — на 2 месяца с расширенной поддержкой. Точный список сервисов, на которые распространяется грант, указан в полных условиях программы Cloud Boost.​

Yandex Cloud включает:

• Вычислительные ресурсы для размещения приложений, API и фоновых задач.
• Объектное хранилище для статики, медиафайлов, бэкапов и логов.
• Управляемые базы данных с автоматическим обновлением, репликацией и резервным копированием.
• Сетевые сервисы и инструменты для построения отказоустойчивой инфраструктуры.
• Marketplace с готовыми решениями, которые можно развернуть за несколько кликов.

Экономика и гранты для стартапов

Программа Yandex Cloud Boost разделена на два уровня:​

Программа Start — для начинающих команд и стартапов, которым нужны ресурсы для запуска IT-проекта:​

• Сумма гранта: 50 000 ₽ (включая НДС).​
• Срок: 6 месяцев.​
• Условия: вы создаёте digital-продукт (онлайн-сервис, платформу, агрегатор, игру), проект на стадии MVP и выше (достаточно иметь сайт, приложение или демо), готовы приступить к тестированию сразу после начисления гранта.​

Программа Migrate — для команд, желающих снизить расходы на IT-инфраструктуру и легко масштабировать продукт:​

• Сумма гранта: до 1 000 000 ₽ (включая НДС).​
• Срок: 2 месяца.​
• Дополнительно: консультации архитекторов, приоритетная поддержка уровня «Бизнес».​
• Условия: проект на стадии MVP и выше, но ожидается, что у вас уже есть продажи.​

Yandex Cloud работает с расширенными условиями для портфельных компаний венчурных фондов и участников акселерационных программ. Список партнёров можно тоже найти на сайте.

Панель управления, поддержка и обучение

Управление инфраструктурой идёт через консоль Yandex Cloud: из одного интерфейса вы запускаете серверы, базы данных, настраиваете хранилища и сетевые компоненты.

У Yandex Cloud есть мероприятия и вебинары, также ведут программу обучения и сертификации, на сайте найдёте истории успеха и блог с разборами архитектурных решений.

Грантовые программы работают по-разному: одни дают разовую сумму на полгода-год, другие — кешбэк от реального потребления, третьи — короткие периоды со скидкой 100% для миграции. При выборе смотрите на срок действия гранта, механику начисления и дополнительные условия вроде консультаций архитекторов или приоритетной техподдержки.

Технически все платформы покрывают типичный стек MVP: вычислительные ресурсы, управляемые базы данных, объектное хранилище и Kubernetes для контейнеризованных приложений. Разница — в деталях реализации, скорости техподдержки и качестве документации.

Стартапы начали скупать Mac mini и использовать их не как персональные компьютеры, а как круглосуточных цифровых сотрудников. На этих машинах крутится Clawdbot — ИИ-ассистент, который берет на себя рутину и работает без выходных.

Mac mini как «железный сотрудник»

Компактный компьютер от Apple неожиданно оказался идеальным форматом для ИИ-работника.

Он тихий, энергоэффективный и может быть включен 24/7. В результате Mac mini стали использовать как отдельные рабочие узлы: один — для коммуникаций, другой — для автоматизации задач, третий — для интеграций с сервисами.

В некоторых офисах уже собирают целые стойки из Mac mini. Каждый такой «миник» выполняет строго определенную функцию, а в сумме они заменяют несколько операционных ролей внутри команды.

Во главе угла — Clawdbot

В сети Clawdbot частенько сравнивают с ассистентом Тони Старка — Джарвисом. Причин тому несколько. Так, это не просто чат с нейросетью, а полноценный помощник, который умеет работать с приложениями, файлами и сервисами так, как это делал бы человек.

Он пишет и отвечает на сообщения в мессенджерах, управляет файлами на компьютере, автоматизирует повторяющиеся действия и взаимодействует с популярными сервисами вроде Gmail, Notion или GitHub.

При этом бот запоминает контекст, учитывает предыдущие действия и постепенно подстраивается под стиль работы конкретной команды.

Ключевой момент — Clawdbot живет локально, на отдельной машине. Да, это не облачный ассистент, принадлежащий какой-то крупной компании.

Почему стартапы выбирают именно такой формат

Использование Mac mini вместо облачных серверов или виртуальных рабочих столов оказалось неожиданно практичным. Машины легко масштабировать, они не требуют сложной инфраструктуры и обходятся дешевле в долгосрочной перспективе. Один раз купил, настроил и получил «сотрудника», который всегда на месте.

О технологиях, ИИ, айтишке, инди-хакерстве, играх и жизни вне найма Игорь классно и подробно рассказывает в своём Telegram-канале Indie Nomad.

«Мне выплатили деньги при сокращении — и мы решили, что хватит на 2–3 месяца»

Тебя сократили на работе, и дальше был выбор: искать новую работу или поставить всё на карту со своим стартапом. Как ты принимал это решение?

Проблема была в том, что меня одновременно сократили на основной работе и закрылся фриланс‑проект, в котором я работал пять лет. Не могу сказать, что я принял решение именно в тот момент. При сокращении мне выдали денег, мы с женой прикинули, что если ужаться, хватит на 2–3 месяца — смогли растянуть почти на пять. К тому моменту у меня уже примерно год жила в продах MVP‑версия Hirify, и я решил, что нужно попробовать пойти в all‑in — дорастить этот MVP до полноценного стартапа для поиска работы Hirify.me.​

Изначальная стратегия не предполагала монетизации соискателей, только рекрутеров. Но в какой-то момент я понял, что не успею, и решил сфокусироваться на том, что есть, начал думать, что я могу предложить и за что совесть мне позволит брать деньги.

Сделал большой опрос пользователей и сформулировал два направления: международные вакансии и AI-фичи, которые помогают с резюме и откликами. В июне запустил международные вакансии, а в сентябре полностью заработали все AI-фичи.

Hirify.me начал приносить сравнимый с одной моей предыдущей работой доход, мы поняли, что денег вроде хватает на оплату квартиры и еду, и в этот момент я перестал откликаться на вакансии и проходить собесы. Но я с самого начала верил, что всё получится, поскольку делал Hirify.me для себя и точно знал, что это нужно всем.

Была ли у тебя подушка безопасности или какие-то активы, которыми можно было смягчить удар в случае провала стартапа?

За исключением того, что выплатили при сокращении, — нет, ничего не было. Все накопления, включая машину, мы ещё летом 2024‑го потратили на переезд в Сербию и обратно в Армению, так что у меня не осталось ни машины, ни квартиры, ни какого‑то другого актива на случай провала.​

Расскажи про свой опыт до Hirify.me. Запускал ли ты что-то или участвовал в запусках?

Нет, Hirify.me был моим первым продуктом, который я смог довести до релиза. После него были Chillify и Flowfeed, но это скорее фан, чем реальные продукты.

Помимо Hirify.me были идеи для запуска? Если да, то какие и почему ты их не выбрал?

Было множество идей, у меня целый борд в Trello, посвящённый идеям стартапов. Было несколько попыток, но все упирались в то, что я бросал. Скорее всего, потому что не чувствовал настоящего потенциала и быстро надоедало.

Расскажи про одну забракованную идею — возможно, кто-то из читателей захочет её реализовать.

По большей части все они или сильно нишевые, или исключительно мои хотелки.

Я уже лет 20 играю в Dota и одним из первых продуктов, который я хотел делать, был аналитический сервис, который помогал бы объективно оценивать свой импакт в игре. Я смог сделать технический прототип, но не смог реализовать UI. На тот момент AI ещё не было, а моего собственного скилла не хватило. Там же должен был быть оверлей, помогающий с таймингами и всяким таким. Да и в целом со временем я потерял интерес к соревновательной Dota, так что забил.

Ещё из примеров: я хотел читать Telegram-каналы в более привычном мне интерфейсе бесконечной хронологической ленты. Этот проект я сделал и довёл до релиза, но сейчас он сломался, поскольку был построен на абузе free-tier Gemini API, а с недавних пор это прикрыли. Так что я пока решил его закрыть, тем более что практически перестал там прокрастинировать из-за нехватки времени.

«Я открыл для себя рынок Telegram-вакансий — конверсия оказалась невероятной»

Ты довольно жёстко отзываешься о классических джоббордах. Что именно тебя больше всего бесило, когда ты сам искал работу?

Ооо, они все ужасны. Но есть даже более серьёзная проблема — нет одного места, где были бы все хорошие вакансии, и самое важное, чтобы было удобно их искать и получать уведомления.

Я открыл для себя рынок Telegram-вакансий. Оказалось, там тусуется огромное количество рекрутеров и постят вакансии со своими контактами. Это значит — никаких автоотказов, никаких устаревших морально и физически ATS (так называются рекрутерские CRM-ки).

Ты откликаешься напрямую человеку, и человек читает твоё резюме и сопроводительное письмо. Конверсия оказалась невероятной — из 10 откликов мне отвечали 7. Но была проблема: нужно быть подписанным на десятки каналов, нужно отсматривать глазами каждый пост, нужно скипать рекламу. Это огромная когнитивная нагрузка и стресс, потому что ты не можешь отключить уведомления, иначе, когда откликнешься, там уже навалят откликов и тебя заигнорят.

Решение пришло быстро — у меня на тот момент уже был прототип тулы, которая умела «читать» Telegram‑каналы, это и был мой MVP 2024 года, и за пару недель я накидал из него то, что стало Hirify.me.​

Я точно понимал, что это будет полноценное приложение, а не Telegram-бот или мини-апп, поэтому начал думать, что меня бесит больше всего в существующих платформах.

Самый простой пример: я Laravel-разработчик и очень не люблю Symfony. Почему я не могу поставить фильтр, который исключал бы этот фреймворк и заодно что-то ещё, что мне не интересно, например вакансии в аутсорсе?

Я живу в Ереване и не рассматриваю работу с зарплатой в рублях, почему я не могу исключить такие вакансии?

Хотел искать вакансии, в которых нужно работать с AI и Laravel, хотел получать уведомления, хотел иметь несколько разных поисков под направления. Например, я был готов свичнуться в JS/TS и искал вакансии с AI в стартапах, и отдельно их же, но именно с должностью Product Engineer.

В общем, я хотел очень гибкий и при этом мощный поиск + уведомления. Собственно, это и стало ядром Hirify.me, поверх которого уже накручивались дополнительные фичи.

«Laravel — это opinionated fullstack-фреймворк, там из коробки есть вообще всё»

Какой технический стек ты выбрал для Hirify.me? Как вообще была устроена система разработки и выбор технологий?

Я выбрал Laravel (PHP) для бэкенда — не пожалел, Nuxt для фронта — пожалел, и Python как вспомогательный язык.

На Laravel я писал последние шесть лет, отлично знаю его, но самое важное — когда вы пилите стартап, тем более в соло, скорость и DX (developer experience) становятся не просто важными, но критическими. Корпорации могут себе позволить пилить продукты годами, а у меня было полтора месяца.

В отличие от большинства популярных сейчас фреймворков — Flask и FastAPI на Python или Django (который хорош, но морально устарел), Express/Fastify/Nest (энтерпрайз) на Node — Laravel — это opinionated fullstack‑фреймворк, в том смысле, что там из коробки есть вообще всё, что нужно для работы: очереди, авторизация, social‑авторизация, тулы для мониторинга плюс огромная экосистема вокруг.​

Это идейный наследник Ruby on Rails, поэтому идеально подходит для стартапов. В комьюнити разработчиков есть ошибочное мнение, что на Laravel сложно писать что-то крупнее, чем MVP, но это skill issue плюс непонимание, насколько современный PHP (а особенно Laravel) шагнул вперёд как язык и экосистема.

Сейчас у меня есть основной модульно-монолитный бэкенд, фронтенд, отдельный поисковый сервер (Typesense, это что-то типа Elasticsearch), сервис, который занимается процессингом из Telegram (TG-лоадер), и сервис, который занимается парсингом международных вакансий (парсер). Последние два написаны на Python, поскольку у него самая богатая экосистема для этих задач, хотя лично мне писать на питоне крайне сложно из-за отсутствия скобочек.

Какой ты видел изначально core-функционал? Парсинг Telegram → база данных → фронтенд → деплой? Где застревал? Как технически обходишь ограничения API и риски бана Telegram?

Именно так я его и видел, только ещё должен был быть рекрутерский кабинет, с которого и планировалась монетизация, но его пришлось отложить.

Сложности у меня по большей части в области дизайна и маркетинга. В плане разработки я довольно опытный плюс у меня очень хорошо получается работать с AI — он ускоряет меня примерно в пять раз, и это не преувеличение.

Ограничения API и Telegram не обхожу, поскольку не нарушаю никаких правил и использую только официальное API.

«AI-фичи стоят около $1000 в месяц, но пока для меня это бесплатно — гранты от Azure и Google»

AI-фичи для сопроводительных и резюме — это ChatGPT API, собственная модель или что-то ещё? Сколько стоит поддержка AI-функционала в месяц? Окупается?

На Hirify.me нет какой-то стандартной модели, для каждой задачи используется что-то своё, суммарно их около 10, и часто они работают каскадом, друг за другом.

Основных группы две — это Gemini и ChatGPT, в основном линейки 4.1.

Gemini серии 2 и 2.5 — это идеальные рабочие лошадки с достаточным уровнем интеллекта для моих задач и при этом с адекватными ценами. ChatGPT мне нравится значительно меньше, но у меня гранты от Azure.

Суммарно все AI-фичи стоят около $1000 в месяц, но пока ещё для меня это бесплатно, поскольку гранты. Это собственно то, почему Plus стоит так мало (399 ₽/месяц).

Собственная модель в моём случае нецелесообразна и нереалистична — это дорого и очень сложно плюс долго. Нужно иметь огромный объём данных для обучения и железо, своё или облачное, на котором всё это нужно крутить, а ещё — желание и опыт.

Я рассматриваю в будущем вариант файнтюна для узкой категории задач, типа модерации и защиты от скамеров, но это тоже требует времени.

В какой момент Hirify.me перестал быть инструментом, который ты сделал для себя, и стал бизнесом?

В июле 2024 года я подключил первую монетизацию и заработал 785 $. Основной проблемой стала Robokassa: сервис плохо обрабатывал международные карты — а это половина всех оплат — и платежи из Беларуси. В августе удалось подключить Polar, и финансовые показатели выросли до 1 676 $, но уверенности в завтрашнем дне всё ещё не было: 70% текущего функционала (мэтчи, сопроводительные письма и «прожарка») находились в разработке. Денег на жизнь не хватало, поэтому я продолжал фоном просматривать вакансии и присматриваться к рынку найма.​

В сентябре ситуация резко изменилась: я зарелизил все Plus‑фичи и в тот же день опубликовал пост, который взлетел как ракета — за первые два дня его увидели 120 000 человек, а на сайте одновременно находилось 1 200 пользователей. Повторять мой опыт не советую — я был в шоке, инфраструктура не справлялась, а чат поддержки разрывался из‑за багов, которые я не успел пофиксить перед экстренным релизом. Более того, я забыл сделать UI для управления профилем: его можно было создать, но нельзя было отредактировать, и сотни людей писали мне об этом лично.​

Количество оплат оказалась такой, что в почтовом сервисе быстро закончилась квота на отправку приветственных писем.

Суммарно за сентябрь доход составил 4 879 $, а с учётом многочисленных оплат в криптовалюте сумма превысила 5 000 $. Именно в этот момент я окончательно понял, что можно прекратить поиски работы и на 200% погрузиться в развитие собственного продукта.​

«Если прикинуть, лендинг для Plus у меня занял примерно месяц. Для сравнения, за полтора месяца я сделал весь core-функционал Hirify.me»

Ты один в проекте и совмещаешь все роли: разработка, продукт, маркетинг, продажи, поддержка. Что оказалось самым тяжёлым в таком режиме "один за всех"?

Однозначно дизайн и около-маркетинговое.

Я технарь и очень плохо умею делать интерфейсы для не-технарей, классическая история. Приходится очень-очень много времени тратить на поиск референсов и переделки — я не умею в Figma, поэтому реализовываю сразу всё в коде и в процессе много раз переделываю, пока не получу результат, за который не стыдно.

В маркетинге у меня почти нет опыта — я большую часть карьеры провёл в корпоративной разработке, где потребитель — это твой коллега, и не то чтобы у него был выбор. Поэтому я замечательно научился пилить фичи, но вообще не научился их продавать.

Самым, пожалуй, сложным за всю историю Hirify.me стала разработка лендинга для Plus. А особенно тексты для него. Если прикинуть, это всё у меня заняло примерно месяц. Для сравнения, за полтора месяца я сделал весь core-функционал всего Hirify.me (без платных фич).

И я не могу сказать, что я совсем один. Есть замечательная жена, которая очень помогает размещать вакансии от рекрутеров (пока нет кабинета для них) и находит международные компании для парсинга. Да и в целом она постоянно участвует в процессе — первая слышит и даёт фидбек на какие-то идеи или предлагает свои.

И есть очень много пользователей Hirify.me, с которыми мы подружились. Они помогают и в принятии решений — дают свой фидбек и в целом постоянно что-то предлагают или находят баги.

Давай представим идеальное будущее. Какой видишь идеальную команду для Hirify.me? Может быть, это будут чисто AI или полноценная команда с маркетингом, дизайном и так далее?

Это совершенно точно должна быть небольшая гибридная команда из людей и AI, что-то типа меня, только в других областях.

AI — это отличный исполнитель и помощник, но ему нужен человек, который будет направлять.

Как уже говорил, мне катастрофически не хватает скилла в дизайне и маркетинге/SMM, поэтому первым наймом будут именно эти два специалиста.

«Мне это стало интереснее, чем играть. Всю жизнь я очень много играл в игры»

На запуске ты говорил, что четыре месяца жил в режиме: "встал, кофе, работа до ночи". Как ты сейчас оцениваешь этот период — геройство, ошибка, необходимость или всё сразу? Что бы ты поменял в этом подходе, если бы стартовал заново?

А я в целом всё ещё в таком режиме живу. Разве что последние полтора месяца чуть расслабился.

Это совершенно точно не ошибка — только так можно сделать что-то действительно масштабное, когда ты солофаундер.

Тут важный момент в том, что мне это нравится.

Всю свою жизнь я очень много играл в игры. И в момент, когда я начал серьёзно делать Hirify.me, мне это стало интереснее, чем играть. Это ещё очень удачно наложилось на период, когда все старые игры затёрты до дыр, а новые хорошие игры выходят в штучных экземплярах за год.

Что стало самым дорогим побочным эффектом: здоровье, нервы, откладывание личных планов или невозможность просто забить и уйти в отпуск? Какие здесь твои размышления предпринимателя и того, кто работал долго в найме?

Хах, я весь год почти не играл в игры, не смотрел аниме и не прочитал ни одной книги.

В целом я довольно интровертный человек, поэтому не могу сказать, что это как-то негативно сказалось на психике или физическом состоянии (разве что окончательно потерял форму).

Самая большая проблема — я всегда должен быть на связи, поскольку общаюсь с юзерами лично, поэтому у меня нет выходных, и работаю я с момента, как сел за комп, и до момента, как я лёг спать.

«Пи**ец — вот была моя первая мысль, потому что к лончу я готовился всю прошлую неделю»

Ты пришёл на Product Radar уже с хорошим трафиком и пользователями. Зачем тебе было идти на площадку и в комьюнити, если и так всё "летело"? Что ты получил от запуска?

О, я изначально планировал запуск на Радаре. Мне было интересно, я вообще не представлял, что там будет и какой эффект может быть, поэтому я пришёл без ожиданий.

Я получил, конечно же, трафик, нетворк с кучей крутых ребят и самое важное — много-много напутствий выиграть hh.ru. И, конечно же, какую-то медийность и постоянный входящий поток контактов.

И, конечно, почёт и уважение, как минимум в глазах самого себя. Побеждать — всегда приятно.

В день запуска на Product Radar ты проснулся с неработающим сервером. Что ты почувствовал в первую минуту, когда понял, что проект лежит?

Пи**ец — вот была моя первая мысль, потому что к лончу я готовился всю прошлую неделю и судорожно допиливал международные вакансии и монетизацию, был план выкатить это в день релиза на Радаре.

На тот момент у меня не было бэкап-системы (технически она была, но бэкапы лежали на том же сервере), и вообще только по чистой случайности я скачал бэкап в субботу себе на комп.

В общем, я просто сел и начал восстанавливать серверное окружение (не люблю Docker и прочее, поэтому работаю напрямую на сервере), переносить то, что было в бэкапе, и поднимать всё. Если правильно помню, опоздал я буквально на 10 минут, то есть в целом на релизе это никак не сказалось. Разве что потерялись вакансии за пару дней и некоторое количество кода, которое я забыл закоммитить в воскресенье перед сном.

Если бы сейчас ты мог перемотать время назад к этому запуску на Радаре, что бы ты изменил в подготовке и упаковке проекта?

Вообще ничего не менял бы, всё прошло отлично.

Почему ты решил стать охотником на Радаре и самому поддерживать других резидентов?

Всю свою сознательную жизнь я хотел быть стартапером/предпринимателем и тяготел к таким комьюнити. У меня достаточно уникальный микс технической и продуктовой экспертизы, я с большим удовольствием готов ею делиться.

Я хотел бы, чтобы я 10 лет назад мог бы пообщаться с собой сегодняшним. Это уже невозможно, но я могу выступить в таком качестве как ментор для других.

Какую одну ошибку ты видишь чаще всего у начинающих инди-разработчиков на Радаре?

Топ-1 — это, конечно, продукты, которые не решают никакую реальную проблему, не закрывают боль. Они при этом могут быть технически крутые или просто прикольные, но без решения проблемы не получится зарабатывать.

Или это потенциально неплохие продукты, но без чёткого позиционирования — не понятно, для кого они и чем отличаются от конкурентов. Сюда же могу отнести продукты на очень конкурентных или сложных рынках.

Но это моё имхо, могу заблуждаться.

«Монетизация — это проверка ценности, а не её замена»

На разборе "Выход из долины смерти" ты жёстко держался за идею: "Сначала продукт, потом монетизация". Почему это для тебя было так принципиально?

И всё ещё держусь за неё, да. Я не разделяю подход, который стал популярным последние 5–7 лет, где нормой считается монетизировать обещание, а не работающий продукт.

Мой предпринимательский майндсет формировался раньше — из книг Zero to One, Lean Startup, ReWork, Company of One, биографий великих предпринимателей, которые сначала решали проблему.

Либо идея «брать деньги за то, чего ещё нет» тогда просто не была мейнстримом, либо тогдашний я её неосознанно не принял.

Я исхожу из того, что монетизация — это проверка ценности, а не её замена. Поэтому сначала продукт, потом деньги.

Ты сравнивал свой подход с Patreon-моделью: "Я пришёл дать пользу, а деньги — как благодарность". Как после первых реальных продаж изменилось твоё отношение к тому, что люди платят за Hirify.me?

Мммм, и да, и нет. С одной стороны, параллели прослеживаются, но мне кажется, что моя модель больше похожа на классический SaaS — есть какой-то функционал, он платный. И в целом всем понятно, почему.

Patreon-модель подразумевала бы полностью бесплатный для всех функционал с необязательными донатами. Мне такая идея близка, но монетизация была нужна, чтобы выживать и заниматься продуктом, поэтому я пошёл в более предсказуемый вариант.

Ты сознательно переворачиваешь классическую модель джобборда и делаешь ставку на оплату со стороны соискателей, а не работодателей. В чём твоё главное обоснование этого "перевёртыша"?

Ахахах, нет, это случайно появилось. Я общался с опытным человеком из банка, и он мне сказал: «Игорь, у тебя крутой проект, который любят пользователи, почему бы тебе не попробовать их монетизировать». Какое-то время я думал, потом понял, что я физически не успею сделать рекрутерскую часть, на которую изначально был план, до момента, когда у меня кончатся деньги на жизнь.

К тому моменту у меня уже сформировался план, какие фичи я могу сделать, чтобы было не стыдно брать за них деньги.

Главное моё правило — не резать фичи в угоду монетизации, поэтому на самом деле даже бесплатный Hirify.me даёт огромную ценность, которую можно было бы монетизировать. Но я не хочу — только новое. А ядро должно оставаться бесплатным для всех и без ограничений.

Где граница между "это должно быть бесплатным" и "за это можно брать деньги"? Как определял эту линию?

Граница определялась не абстрактно, а очень утилитарно. Я изначально отталкивался от того, что не хочу зарабатывать на боли поиска работы как таковой. Поэтому всё, что относится к базовому доступу к рынку — вакансии, поиск, фильтры, навигация — осталось бесплатным.

Это ядро, без которого продукт просто перестаёт быть честным. А дальше я смотрел на вещи, которые:

• не обязательны для всех
• не ухудшают опыт бесплатных пользователей
• дают пользу тем, кто готов за них платить

Отсюда и линия — я не беру деньги за возможность искать работу, я беру деньги за расширение возможностей и снижение трения. Международные вакансии и AI-инструменты появились ровно потому, что это дополнительные слои ценности, а не барьеры.

По сути, это не вопрос «что платно», а вопрос «что нельзя делать платным». Всё, что превращает продукт в paywall над рынком, для меня сразу было красной линией. Всё остальное — предмет эксперимента и диалога с пользователями.

Так что никакого идеологического «переворота модели» тут нет. Это скорее аккуратная эволюция продукта под реальные ограничения и обратную связь, без попытки монетизировать сам факт того, что человеку нужна работа.

Что для тебя было самым полезным в первых бизнес-разборах в клубе "Друзей Радара": чужой взгляд со стороны, советы по монетизации, смена фокуса, поддержка, мотивация извне?

Это помогло мне не поменять стратегию, а убедиться, что я понимаю, почему её не меняю. Скажу честно, фидбек со стороны не всегда полезен — иногда он может подтолкнуть отказаться от выбранного пути. Но если ты способен внятно аргументировать свои решения, такой фидбек, наоборот, даёт ещё больше уверенности.

«Трафик в районе 60 000 уникальных пользователей в месяц, в среднем 400–800 новых платных пользователей появляется»

Сколько сейчас у тебя бесплатных и платных пользователей? Сколько сервис приносит денег в месяц? Это уже сопоставимо с работой в найме?

Я не особо заморачиваюсь по метрикам, но базовые числа знаю: трафик сейчас в районе 60 000 уникальных пользователей в месяц, а каждый месяц появляется 400–800 новых платных пользователей.

Если смотреть шире на рынок, сейчас Hirify.me входит в топ‑4 продуктов для поиска работы в РФ: по трафику и объёму рынка я уступаю только hh.ru, Хабр Карьере и Getmatch, причём от Getmatch меня отделяет примерно 20%, так что я его почти догнал.​

У меня долгое время не было необходимости регистрироваться для большинства базовых действий, поэтому регистраций было мало.

Денег приносит в диапазоне от $3000 до $4500 в последние месяцы. На выходе из-за комиссий платёжек, налогов и расходов получается меньше, но позволяет жить и заниматься только продуктом, не отвлекаясь на поиск работы.

«Решать реальную проблему. Идеально, если это ваша собственная проблема»

Если к тебе придёт разработчик, которого только что уволили, и он хочет "поставить всё на карту" со своим продуктом, какие три честных предупреждения ты ему дашь на основе истории Hirify.me?

Решать реальную проблему. Идеально, если это ваша собственная проблема и вы точно знаете, что она болит ещё много у кого. Обязательно самому быть пользователем своего продукта и лично взаимодействовать с клиентами/пользователями.

НЕ делать B2C-продукты без чёткого понимания, зачем и как. B2B-продукты зачастую намного проще для монетизации. Там, где B2C-клиент высосет из вас душу за 1000 рублей, B2B-клиент заплатит 10 000 и не поморщится, потому что это не его личные деньги (но только если вы решаете его боль).

НЕ делать маркетплейсы, это чертовски сложно, долго и дорого. Делать только в том случае, если есть очень хорошее понимание, как вы будете решать проблему курицы и яйца.

История Игоря и его Hirify.me доказывает, что сокращение может стать не концом карьеры, а дверью в топ-4 рынка IT-вакансий. Главное — найти то, что вас по-настоящему драйвит, и быть готовым к долгому марафону в режиме соло-фаундера.​

Интервью написала Валерия Турчак, главред Tproger.

Если вы тоже запустили свой IT-проект, прошли путь от идеи до первых продаж и хотите рассказать об этом в нашем медиа — пишите на почту valeriia.t@tproger.ru. Мы всегда ищем интересные истории от инди-разработчиков и команд.

Идея создать в России аналог Кремниевой долины* будоражила умы политиков и предпринимателей с 2009 года, когда родилась идея «Сколкова». Это название звучало почти как заклинание, символизируя надежды на технологический рывок. Но первые настоящие решения подстегнула пандемия коронавируса 2020 года, когда весь мир ушёл в онлайн, и возникла необходимость развития платформ и сервисов — тогда IT-отрасль России развилась стремительно, но экосистемы мирового уровня всё равно не случилось. Мы поговорили с экспертами российских и международных компаний о том, почему так происходит.

Скопировать Кремниевую долину не равно понять её суть

Кремниевая долина — место, где сошлись воедино три вещи: деньги инвесторов, готовых рисковать, вкладываясь в смелые идеи; мощная научная база местных университетов и особый подход к стартапам: там не боятся пробовать новое, и неудачи считают не позором, а уроком. Как отмечает генеральный директор компании «ДатаИст» Вячеслав Ананьев, американский феномен вырос органично — как инструмент поддержки идей в уже сложившейся среде:

Долина возникла не с нуля, а с индустриального парка, который построили на пустующих землях Стэнфорда рядом с аэрокосмической базой ВВС США. У нас такое могло возникнуть только на базе научных организаций, и прообразом таких долин могли стать академгородки по всей стране, если бы могли безвозмездно расширяться, и у каждого бы появился крутой заказчик-потребитель.

В России, по мнению Ананьева, сделали ошибку, пытаясь скопировать только результат, но не воссоздав такие же исходные условия:

Тема эта животрепещущая и деликатная, учитывая, что проблемы — системные. В США сложилась IT-индустрия, которая объединяет производство вычислительной техники, разработку софта, обучение инженеров и пользователей, систему продаж и технической поддержки. Всё это развивается по эволюционному принципу: сложное ПО требует мощного оборудования и подготовленных пользователей; квалифицированные пользователи требуют продвинутых функций и высокой скорости обработки информации; производители сверхмощного оборудования требуют, чтобы под него находили сверхзадачи и разрабатывали суперумный софт. И всё это базируется на сильной платформе научных исследований — частных и государственных. Кремниевая долина возникла из-за концентрации инновационных идей в очень денежной среде. В нашей стране не было такой благоприятной среды. Мы утратили мощь науки и некоторые передовые разработки советских инженеров, да и кадры успели «разбежаться». Попытка сконструировать в России что-то подобное Кремниевой долине была обречена на провал. Далеко не всегда повторение за кем-то даёт результат, даже при наличии денег и желания.

Эта мысль ведёт к первому выводу: в России долго создавали «оазисы» административными методами, в то время как успешные кластеры в других странах часто вырастали «снизу» — вокруг сильных университетов и в ответ на острый рыночный спрос.

Как отметила сертифицированный карьерный консультант, HR и основатель сервиса Job Mentor Анна Гагарина, Кремниевая долина в широком смысле — это географическая локация, где физически сосредоточены технологические компании, их специалисты, а также люди и организации, которые у них покупают.

В России схожую роль играют Москва и Московская область, что хорошо видно по распределению вакансий в высокотехнологичном сегменте. Сильные отраслевые R&D‑центры также есть в Санкт‑Петербурге, Новосибирске и Казани. Если говорить про деньги, разработка ИИ‑инфраструктуры, фундаментальных моделей, облачных решений и микрочипов требует миллиардных вложений задолго до выхода на прибыль, а цикл разработки может занимать десятилетия. При таких инвестициях продукт почти всегда должен быть ориентирован на глобальный рынок, при обязательном наличии надёжной защиты прав собственности, в том числе интеллектуальной. Формат и скорость достижения этих условий в разных странах и регионах могут существенно различаться, что влияет на темпы развития локальных техноэкосистем.

Почему в России вместо единого Технопарка построили много разных?

Вместо «долины» в России сформировался «архипелаг» технологических кластеров, каждый из которых живёт по своей логике и сталкивается со своими вызовами.

Например, Сколково

В 2009 году задумывался как амбициозный проект мирового уровня, призванный стать флагманом российской инновационной экосистемы. Для его реализации оперативно создали беспрецедентные условия: льготный налоговый режим, прямое государственное финансирование через специальный фонд и масштабные гранты. Общий объём инвестиций оценивался в 121,6 млрд руб. И запуск в 2010 году был стремительным. Что, возможно, сказалось на результате.

За годы работы проект показал сильные стороны, но и обнаружил точки роста. С одной стороны, — инфраструктура и необходимые условия для тысяч стартапов. С другой, — грантовая система, которая породила сложную бюрократию; ограничение международного сотрудничества после 2014 года; нехватка проектам рыночного масштаба. В итоге, несмотря на отдельные успехи, первоначальной цели — стать глобальной конкурентоспособной площадкой — не достигли.

В Татарстане запустили Иннополис

Потребность создать в стране собственный центр притяжения IT-кадров и компаний, чтобы остановить их отток за рубеж, оставалась актуальной, и в 2015 году в Татарстане запустили Иннополис — первый в России IT-город и флагман цифровой экономики. В проект также вложили значительные ресурсы: на строительство города и инфраструктуры было выделено изначально 15 млрд руб. из федерального бюджета. Финансирование и господдержка шли через льготы для резидентов (сниженные налоги, страховые взносы), а также гранты от Агентства стратегических инициатив и ВЭБ.РФ.

Но то, что город строился с нуля, в чистом поле, без органичной городской среды и истории, затруднило привлечение людей на ПМЖ, а узкая специализация (фокус только на IT и робототехнике) и географическая удаленность от крупнейших экономических центров страны оказались причиной того, что проект не стал даже национальным массовым хабом.

Новосибирский Академпарк

В один год со Сколково был запущен и новосибирский Академпарк. Это была иная модель, выросшая как раз снизу, вокруг знаменитого Академгородка и институтов Сибирского отделения РАН. Изначальные госинвестиции в парк составили 6,2 млрд руб. Его сила — в глубокой научной базе и фокусе на сложных технологиях: приборостроении, биомедицине, наноматериалах. Но ему хронически не хватает венчурного капитала и связей с глобальным рынком. Инвесторы — далеко, а выход на международный уровень для Science-Tech-проектов — сложная история. Поэтому и здесь воссоздать Кремниевую долину не вышло.

Можно вспомнить и другие точки: реанимирующий промзоны Технополис «Москва», университетские кластеры в Томске или Перми. У них как раз есть концентрация ресурсов и внимания. Но при этом существуют минус — риск остаться изолированными от широкой деловой среды, зависимыми от госзаказа и погрязшими в бюрократии.

Генеральный директор «Элрон», основатель первого российского приборостроительного форума «Прибориум» Иван Лебедев считает такую модель жизнеспособной, но с нюансами:

Яркие примеры, которые мы видим изнутри, — Технопарк Сколково, Новосибирский Академпарк: и там, и там стартапы пробуют свои силы, кто-то растет сразу, кто-то ошибается и перерождается с другими идеями, кто-то, к сожалению, «умирает» и навсегда уходит из предпринимательства. Нетворкинг и благоприятные условия позволяют генерить идеи, находить заказчиков, подрядчиков, единомышленников. Среда подогревает сердца негаснущим огнем, позволяет стартапам осознать, что они не одни, услышать советы от старших коллег. Объединение и квалифицированная поддержка позволяют привлекать инвестиции — частные и государственные, — получать льготы. Есть ли проблемы? Да, ведь «мы не волшебники, мы только учимся». Не нужно забывать, что именно методичная длительная работа дает плоды, а мы, в отличие от многих стран, начали поддержку и развитие стартапов ощутимо позже. В создании условий для стартапов нужна стабильность — тогда мы добьёмся высочайших результатов.

И здесь мы упираемся в следующую фундаментальную преграду — дефицит «длинных» денег (вложения на 5-10 лет и более с целью получить значительную прибыль в будущем, а не быстро заработать здесь и сейчас — прим. ред.) и разрыв между наукой и рынком.

Экономика России десятилетиями держалась на экспорте сырья. Это воспитало у инвесторов нелюбовь к риску. Классическая венчурная схема, где прибыль от одного суперуспешного стартапа покрывает убытки от многих провальных, так и не стала у нас массовой. Сильнее всего от этого страдают наукоемкие проекты из регионов: привлечь финансирование из столицы, а уж тем более из-за рубежа, для них — проблема. Партнёр инвесткомпании KAMA FLOW Павел Охонин видит проблему в отсутствии целостной экосистемы:

Феномен Кремниевой долины уникален. Успех проекта сложился из социоэкономических и политических реалий, характерных исключительно для США, а потому не может быть скопирован. В числе подобных реалий — беспрецедентная концентрация университетов мирового класса, крупнейших заказчиков и государственного участия. Другие страны не смогли полностью повторить опыт долины, хотя попыток было много. Управленческая парадигма меняется. Сейчас локализация ресурсов в одной точке не рассматривается как эффективное решение. Ей на смену пришла идея софт-экосистемы — функциональной рыночной цепочки, где взаимодействие между участниками происходит стандартизировано, прозрачно и логично.

К элементам такой экосистемы Охонин относит эффективный спрос, конкурентный рынок труда и доступный источник «длинных» инвестиций на всех стадиях роста.

«Но в России каждый из элементов находится в зачаточной стадии», — констатирует он.

Этот системный разрыв не только тормозит рост стартапов, но и напрямую подпитывает болезненную и обсуждаемую проблему — хроническую «утечку мозгов», которая сегодня приобрела новую — цифровую — форму (когда человек физически находится в России, но работает на иностранные компании).

Почему виноваты те, кто уехал: утечка мозгов

Пик оттока высококвалифицированных кадров, по наблюдениям экспертов, пришелся на 2022 г.: тогда, по оценкам Минцифры РФ, за границу уехало около 100 тыс. айтишнков. Сегодня, как отмечает Павел Охонин, часть специалистов вернулась (согласно оценке AWG, таких было 85%), многие работают удаленно на зарубежные компании, оставаясь физически в России. Однако эксперт считает, что наиболее ценные топовые спецы, получившие предложения о релокации в офисы крупных международных корпораций, часто уезжают безвозвратно.

Наиболее ощутимые потери — в категории «топ». Специалисты возвращаются неохотно, что ведёт к прямой потере человеческого капитала в высшей лиге. «Утечка мозгов» — частная проблема в контексте структурного дефицита трудовых ресурсов в технологическом секторе.

Но проблема не в географическом переезде. Речь идет об «утечке контекста»: Россия теряет людей и глобальные исследовательские тренды, ослабляется интеграция в мировые научные сети и, что критично, внутри страны нет сложного требовательного спроса на высокие технологии.

Павел Охонин в числе возможных решений видит активную политику привлечения кадров через программы возвращения для крупных специалистов и взаимодействие с высококвалифицированными иностранными экспертами. «Требуется масштабная работа по упрощению визовых, миграционных и трудовых процедур», — заключил эксперт.

Генеральный директор компании «ДатаИст» Вячеслав Ананьев расширяет понятие утечки, вводя термин «работа на внешний спрос»:

Утечка мозгов продолжается и расширяется, приобретая новую форму. Не обязательно мозги перемещать физически, можно сделать так, чтобы они работали на зарубежного дядю, оставаясь в пределах РФ. При отсутствии спроса на технологии внутри начинаем удовлетворять внешний спрос. Удалённые команды создают результат интеллектуальной деятельности за рубежом не потому, что они плохие, а потому, что их результат здесь не нужен.

Ананьев указывает на ключевую, по его мнению, проблему:

В России нет рынка IT. Основные деньги крутятся в госзакупках и тендерах госкорпораций. Основной заработок — у интеграторов, а не у вендоров». Это создаёт парадоксальную ситуацию: талантливые инженеры есть, но они либо уезжают, либо обслуживают внешние рынки, потому что внутренний не формирует для них задач мирового уровня», — считает эксперт.

С этим перекликается и его тревога по поводу снижения технологического уровня массового спроса:

«Сейчас не чувствуется потребность в новых технологиях. Есть потребность в удобствах, красоте и скорости передачи информации. И всё. А нет спроса — нет и предложения».

С Вячеславом Ананьевым согласна и сертифицированный карьерный консультант, HR и основатель сервиса Job Mentor Анна Гагарина, однако она более оптимистична:

Отток специалистов из России в другие страны есть. Проблема ли это? Неоднозначно: рабочая сила всегда уходит туда, где выше спрос, прозрачнее правила игры и больше возможностей для реализации компетенций, и в этом смысле эмиграция части профессионалов — нормальный процесс для любой открытой экономики. Если смотреть на текущий рынок, трагедизировать ситуацию оснований немного. В отрасли уже работает более миллиона специалистов, при этом, по откликам и конкурсу на вакансию, картина скорее «здоровая» — порядка 5-8 резюме на место, в зависимости от региона и профиля. У компаний по‑прежнему есть доступ к релевантным кандидатам, а у специалистов — к возможностям трудоустройства. С точки зрения развития, логичнее фокусироваться на росте внутреннего рынка: чем больше в России сложных технологических проектов и интересной работы, тем у специалистов выше мотивация оставаться.

Что нас ждет: какой он, российский путь к Силиконовой долине

Так есть ли будущее у российской инновационной среды — сможет ли она когда-нибудь породить аналог Кремниевой долины, а лучше — превзойти этот опыт? Эксперты сходятся в одном: слепо копировать калифорнийскую модель бесполезно и даже вредно. Будущее — в том, чтобы укреплять связи между разрозненными кластерами и выращивать уникальную среду, которая будет отвечать российским реалиям и компетенциям.

Перспективы, исходя из мнений экспертов, лежат в нескольких плоскостях:

1. Сдвиг от «строительства оазисов» к «выращиванию экосистемы». Как подчеркивает Павел Охонин, важно создать «софт-экосистему», прозрачные правила игры, чтобы сформировать отлаженную экономическую цепочку, на каждом этапе которой создаётся добавленная стоимость.
2. Опора на «органические» кластеры и научные школы. По мнению гендиректора «Элрон» Ивана Лебедева, такие центры могут стать идеальными ядрами для DeepTech-стартапов, если решить проблему их финансовой и рыночной связности.
3. Системная работа с талантами — создание среды, привлекательной для амбициозных умов, внутри страны.
4. Формирование сложного технологического спроса. Вячеслав Ананьев настаивает: «Нужно крепко заняться подготовкой продвинутых потребителей, устроить цифровой ликбез, дать малым предприятиям возможность снижать затраты, давать им не дешёвые деньги, а выраженный общественный заказ на инновации». Без воспитания культуры потребления сложных технологий со стороны бизнеса и государства стартапы будут буксовать, считает эксперт.

Российский технологический путь будет уникальным. Он может привести к возникновению распределённой сети сильных узкоспециализированных кластеров (в области био-, нано-, приборостроения, IT), которые найдут свою нишу в новых глобальных цепочках. Формула успеха известна: нужно растить не искусственные «оазисы», а живую экосистему. В ней частные деньги встречаются с научными идеями, а крупный бизнес ставит сложные задачи, которые таланты готовы решать на месте. Мировой опыт это подтверждает. И первый шаг к такому будущему — честный разговор о проблемах, который, как видно из мнений экспертов, уже начался.

*Кремниевая долина стала в России Силиконовой, потому что произошла ошибка в переводе. Английское название — Silicon Valley: Silicon — это химический элемент кремний (Si), основа всей микроэлектроники (полупроводниковые чипы, процессоры). Именно в честь этого элемента, с производства которого началась история региона, долина получила название.

Читайте также

Индийское цифровое чудо: как страна стала хабом IT-аутсорсинга и почему скоро айтишники оттуда могут остаться без работы

Российский IT-рынок 2025: парадокс кадрового голода на фоне рекордной безработицы

Мы из Красноярска (да, из Сибири). Пару месяцев назад по просьбе спасателей сделали GPSki — приложение, чтобы обмениваться геокоординатами через SMS там, где нет интернета. P2P, никаких серверов для слежки, всё честно. Запустились в RuStore, получили первые позитивные отзывы и… тут началось.

Блок 1: Атака ложноположительных

В один день пользователи завалили нас скриншотами. Встроенный сканер «СберБанк Онлайн» с дикой серьёзностью писал, что наше безобидное приложение — это…

… и его срочно нужно удалить.

Наступила классическая пятиминутка паники:

• Репутация проекта, который мы выстраивали, пошла крахом.
• Пользователи в ужасе удаляли приложение.
• Поддержка захлебнулась.

Первым делом связались со Сбером. Их поддержка вежливо сообщила, что используют базы «Лаборатории Касперского». Стало ясно: ругаться с банком бессмысленно, надо идти к источнику сигнала.

Блок 2: Тактика: не скандалить, а забросать фактами

Да, можно было громко трясти статьёй 152 ГК РФ о защите репутации. Но мы решили, что быстрее и эффективнее будет поговорить с инженерами на их языке.

Мы собрали не письмо с эмоциями, а полное техническое досье:

1. APK-файлы текущей и новой версий.
2. Видеозапись экрана, где чётко видно ложное срабатывание — железобетонный proof.
3. Подробное описание логики работы: зачем нужны разрешения на SMS, как мы обеспечиваем приватность (читаем только сообщения с особой меткой).
4. Ссылка на RuStore как главный аргумент легитимности.

Отправили этот пакет через форму поддержки Касперского с запросом на проверку False Positive.

Блок 3: Развязка и чек-лист для таких же как мы

Через несколько дней пришёл ответ. Короткий и ясный:

Это было ошибочное срабатывание. Оно будет исправлено.

Вот и всё. С этим ответом мы вернулись к диалогу со Сбером.

Итоговый чек-лист, который сэкономит вам нервы:

Итог

Этот опыт не сломал нас, а закалил. Он показал, что можно отстоять свой проект, даже будучи маленькой командой, если действовать не на эмоциях, а с холодной головой и полным паком документов.

P.S. Респект аналитикам «Лаборатории Касперского» за оперативный и честный разбор. И огромное спасибо нашим пользователям, которые не стали молча удалять приложение, а написали нам.

О чём пойдет речь

Маша Даровская: Сегодня будем обсуждать реалии современного IT-рынка — умер он или ещё жив. У нас в гостях Алексей Сухоруков, сооснователь и совладелец агентства Alex Staff Agency, которое как раз занимается рекрутингом IT-специалистов.

Алексей Сухоруков: Можно сказать, что это международное рекрутинговое агентство. В основном мы специализируемся на европейском рынке — это примерно 80 с лишним процентов нашего портфеля. В России тоже есть кадровое агентство, созданное ещё в 2005 или 2006 году, называется «Алексей Сухоруков». Там всё по-прежнему хорошо, компания развивается, у них всё в порядке.

Маша Даровская: То есть вы в основном занимаетесь наймом в Европу и для Европы, но у вас есть и российское представительство, правильно понимаю?

Алексей Сухоруков: Всё верно, но это разные юридические лица. Есть российское юрлицо, которое работает по всей России, тоже с акцентом на IT-специалистов. И есть европейское юрлицо на Кипре, сотрудники которого разбросаны по всему миру. С самого начала мы строили работу онлайн. В 2018 году мы начали заниматься этим проектом — я имею в виду создание именно Алекстафа. Компания изначально была ориентирована на онлайн-формат. Мы с женой находимся на Кипре и являемся полноправными совладельцами. Основной рынок — Европа, но есть небольшие проекты в странах Персидского залива, немного в Азии и чуть-чуть в Америке. Примерно в равных небольших долях.

Маша Даровская: А если говорить про Европу, для наших слушателей — какие это в основном страны?

Алексей Сухоруков: В основном это страны Евросоюза. Германия практически не представлена — очень сложный рынок, Британия тоже — рынок закрытый. Всё, что вокруг, работает нормально. И важно учитывать: если говорить о том, жив ли рынок, то первый квартал 2025 года показал рост IT-найма на 25%. Большая часть этих цифр относится к Восточной Европе. Из этого можно сделать вывод, что компании стараются оптимизировать расходы и размещают разработчиков преимущественно в восточноевропейских странах — просто потому, что там дешевле. По крайней мере, я так предполагаю. Возможно, есть и другие причины, но тенденция именно такая.

Прогнозы роста до 2030 года достаточно позитивные и серьёзные: Восточная Европа будет активно развиваться, а Западная Европа постепенно будет её догонять. Америка, по каким-то причинам, отстаёт. Говорят, это связано с тем, кто сейчас управляет страной — возможно, из-за этого там все немного насторожены, и рост не такой активный. Там ситуация с трудоустройством довольно сложная: специалисты с серьёзным сеньорным опытом могут искать работу несколько месяцев и так и не найти её.

Причины роста найма и оптимизация затрат

Маша Даровская: А если обобщить ситуацию, скажи, с чем связано то, что сейчас, по твоим данным, нанимают больше? Это потому, что недиджитальные компании начинают нуждаться в IT-специалистах, или появляются новые проекты, которые изначально строятся как IT-бизнес?

Алексей Сухоруков: Рынок долго не мог привыкнуть к тому мощному конфликту, который возник в России и серьезно тормозил развитие экономики. К этому добавилась затяжная постковидная рецессия, которую мировые финансисты, в том числе европейские, планировали аккуратно преодолеть и даже использовать для прогресса. Но из-за перехода конфликта в горячую фазу сработало множество рисков. Вплоть до того, что многие крупные компании, например BASF в Германии, были вынуждены перестроиться: открылись в Америке — это еще во времена Байдена происходило.

По моим ощущениям, сейчас все уже свыклись с этой ситуацией — мол, дальше уже некуда, наверное, скоро станет лучше. И рынок начинает понемногу выбираться наверх. При этом, поскольку ситуация с деньгами по-прежнему непростая, компании в первую очередь сокращают издержки. Знаешь, как не принято спрашивать у девушки о возрасте, так и здесь — не любят вспоминать кризис 2008 года, когда ипотечный обвал очень больно ударил по всем компаниям. Тогда мы работали только на российском рынке, и это выразилось в том, что всем пришлось срочно увольнять сотрудников, потому что денежный поток, например, от аутсорса из Америки просто прекратился.

В то время аутсорсинг был в основном ориентирован на Америку. Сокращения привели к тому, что из компаний убрали всех бездельников, разгильдяев и нелояльных сотрудников. Тогда требования к разработчикам были довольно простыми: до 2008 года нанимали любого, кто хоть немного разбирается в технике выше среднего уровня. О софт-скиллах или корпоративной культуре в IT тогда даже не слышали.

С 2008 года ситуация изменилась: стали оставлять на работе только самых мотивированных, чтобы они надолго оставались в компании, и, соответственно, самых эффективных. Всех, кто был «жирком», постепенно сокращали. Я сейчас говорю в первую очередь о небольших компаниях — мелких, средних, ну и, конечно, крупных тоже. Мы все видели, как недавно FAANG массово увольнял людей тысячами. Но им проще: у них всегда есть запас прочности, потому что они ведут множество проектов впрок — что-то выстрелит, что-то нет, денег много, можно экспериментировать. А вот средний и особенно средний-малый бизнес не может себе позволить такие масштабные увольнения.

Если компания не очень большая, у неё есть свой продукт, который она поддерживает, то носителями экспертизы становятся отдельные сотрудники. И тех, кто не приносит дополнительной ценности, на самом деле не так уж много. От таких сотрудников тоже избавляются. А дальше происходит следующее: чтобы сократить издержки, вместо трёх человек нанимают одного. Сейчас на рынке, особенно в Европе, наблюдается такой тренд: компании хотят видеть специалиста, который одинаково хорошо владеет тремя стеками. Причём не так, что один стек основной, а остальные — просто дополнение, а чтобы во всех трёх он был на уровне сеньора. Например, Python, Go и Linux — причём на уровне компиляции ядра. И ты смотришь на такие требования и думаешь: как вообще такое возможно?

Ищут, по сути, сферических специалистов, а не вакуум. Понятно, что таким образом одним человеком закрывают сразу три позиции, получают больше возможностей. Плюс сейчас рынок на стороне компаний, и они могут себе это позволить. Вспомни 2008 год: самые дальновидные компании тогда просто обновляли свои внутренние кадры. Видя, что на рынке много соискателей, они активно отбирали лучших, просеивали, выбирали самых подходящих и заменяли ими своих менее эффективных сотрудников.

Маша Даровская: Сеньоров и так немного, а найти человека, который хорошо знает и Go, и Python, и Linux — это вообще не такая простая задача. Они вообще существуют? Ещё остались такие?

Алексей Сухоруков: А мы находимся в такой ситуации. Сейчас это действительно вызов для разработчиков, потому что рынок диктует свои правила. Если хочется быть в тренде и не остаться без работы в будущем, стоит обратить внимание на то, что требует бизнес, размещая вакансии, и подтянуть те навыки, которых пока не хватает.

Маша Даровская: Но ведь сейчас технологии гораздо сложнее, чем, скажем, в восьмом-десятом году. Нужно разбираться во всех этих фреймворках и постоянно учиться новому.

Алексей Сухоруков: Фреймворки — это вообще для слабаков. Я люблю повторять слова Андрея Платова, который однажды сказал мне: «Лёша, если вдруг появится задача, для которой не найдётся подходящего языка, я напишу свой язык». В принципе, любой нормальный разработчик с десятилетним стажем способен на это. Понимаешь, нас очень избаловали все эти простые среды и фреймворки, которые позволяют быстро войти в профессию: год-два — и ты уже middle или senior, получаешь хорошую зарплату. Но самыми сильными и востребованными на рынке всегда останутся не те, кто делает продукты для пользователей, а те, кто создаёт инструменты для разработчиков.

Вот это как раз тот уровень, которого требуют от нас заказчики. В принципе, человек, который десять лет проработал с каким-то языком, знает основы программирования, ООП и так далее, то есть достаточно глубоко разбирается в том, как создаются программные продукты, вполне может параллельно получить ещё какую-нибудь квалификацию.

Ситуация с джунами и влияние ИИ

Маша Даровская: А что с джунятами? Они сейчас вообще как?

Алексей Сухоруков: Вообще всё печально. Грустно это говорить, но так и есть. Посмотри, с какой скоростью меняются и совершенствуются инструменты. Искусственный интеллект, например. Это просто какая-то дикая гонка. Даже невозможно успевать осваивать то, что появилось сегодня, потому что завтра уже выходит что-то новое. Как это происходит? Появляется, например, ChatGPT, ты начинаешь придумывать, как его доработать под свои задачи. Пока ты этим занимаешься, выходит новая версия, где все твои костыли уже реализованы на уровне самого продукта. И ты снова начинаешь изобретать новые костыли. У меня, по крайней мере, именно так и было.

То есть сначала ты учишься писать промты, потом появляются джипитисты, потом — агенты, и всё начинает развиваться очень быстро. Когда именно это становится массовым явлением — пока не очень понятно. Поэтому… Честно скажу, я пока не придумал, какой должна быть траектория входа в IT сейчас, чтобы не потеряться. Я даже говорил некоторым ребятам: сейчас, возможно, лучше не входить, лучше немного подождать. Сейчас просто невозможно найти работу, особенно если у тебя семья.

Маша Даровская: То есть вообще никаких шансов нет? Или всё-таки есть какие-то лайфхаки, стажировки? Может быть, берут джунов с хорошим образованием — компьютер-сайенс, вышка, алгоритмы, математика?

Алексей Сухоруков: Возможно, какие-то лайфхаки и существуют. Я не буду рассказывать про накручивание опыта, которым пользуется одно из известных нам сообществ — это, на мой взгляд, не очень красиво, у всех своя философия. Но если говорить честно, проникновение AI в IT пока ещё не настолько глубокое. На данный момент вряд ли 80% компаний или 80% кода используют искусственный интеллект.

В большинстве случаев речь всё-таки идёт о каком-то прикладном применении, причём чаще всего этим занимаются серьёзные разработчики. Чтобы на уровне всей компании всё работало исключительно на автоматизации — такого я пока не встречал. Так что войти в эту сферу, наверное, можно. Но важно понимать, что для этого недостаточно просто знать фреймворки. Нужно разбираться, как всё это интегрировать, чтобы система не наделала лишних ошибок — а это, как показывает практика, бывает непросто.

Фильтры, резюме и ИИ в рекрутинге

Маша Даровская: Это факт. А если не затрагивать чужую философию… Вот недавно был скандал в одном крупном банке: уволили человека за то, что он состоял в неугодном сообществе. Начали говорить, что сейчас в рекрутинге появились фильтры — отслеживают, в каких чатах состоит кандидат, чтобы не было чего-то нежелательного. В общем, появляются такие теории заговора. Насколько это…

Алексей Сухоруков: Это, кстати, ещё не самые плохие рекрутеры, если они просто следят за активностью в чатах. В Америке или Европе за такое вообще можно в суд подать — работодатель не имеет права вмешиваться в личную жизнь кандидата. Вот у тебя есть резюме, есть рекомендательные письма — на их основе, пожалуйста, смотри LinkedIn, профессиональную соцсеть, где можно получить дополнительную информацию о кандидате. Но если ты полезешь, скажем, в Facebook, чтобы найти что-то о человеке и на основании этого ему откажешь, а он об этом узнает — могут быть очень серьёзные последствия. В западных странах такие вещи строго регулируются, а вот на постсоветском пространстве подобных правил нет, поэтому рекрутеры, особенно хорошие, всегда просматривали профили кандидатов в соцсетях.

Понимаешь, мало ли что написано в резюме — это касается не только айтишников, а, скорее, даже в большей степени обычного рынка, офлайн-сегмента. Теперь о накрутке опыта: сейчас на рынке очень тяжело компаниям из-за огромного количества кандидатов. Среди этого потока довольно большой процент фейковых и дублирующихся резюме. Многие из них созданы с помощью нейросетей вроде ChatGPT или кем-то ещё. В итоге сейчас, наверное, больше половины откликов на вакансии — это просто мусор.

И, соответственно, и компании, и рекрутинговые агентства вынуждены использовать своеобразные фильтры, чтобы избавляться от этого мусора. Потому что просматривать сотни резюме вручную — устанешь. Поэтому обычно пишется какой-нибудь простой ассистент, куда сваливаются резюме, и он их фильтрует по разным критериям: на фейковость, на признаки, что текст сгенерирован чат-ботом, и так далее. В итоге объем работы, который требуется для найма на рынке, сильно вырос. Некоторые агентства, например европейские, даже разорились на этом фоне, потому что не были к такому готовы. Компании сейчас пытаются разобраться, и хорошо, если у рекрутера или у кого-то внутри есть желание и стремление к автоматизации. Но, так или иначе, сейчас мы находимся в ситуации, когда приходится прилагать гораздо больше усилий, чтобы отсеять и найти подходящих кандидатов.

Маша Даровская: Скажи, а как насчет всяких черных меток? Ну, когда, скажем так, тебя поймали на чем-то, что с точки зрения найма считается неправильным. Или, например, ты состоял в каких-то чатах, где люди обсуждают работу на нескольких местах одновременно, и если тебя один раз на этом поймали — всё, ты в черном списке?

Алексей Сухоруков: Отвечаю прямо на твой вопрос: черных списков, в которые можно попасть и после этого остаться совсем без работы, не существует. Если, например, ты приукрасил резюме, и тебя в какой-то компании разоблачили и уволили без рекомендации, это не значит, что ты больше нигде не найдёшь работу в нашей сфере. Компаний в мире сотни тысяч, наверное. Ну, если их окажется миллионы — я, конечно, ошибусь, но, думаю, всё-таки речь о сотнях тысяч.

Маша Даровская: Смотри, я слышала такую версию: на HeadHunter появятся подтверждённые навыки — список, в который ты регистрируешься, подтверждаешь свои умения, и на это будут смотреть работодатели. Это что-то вроде копии LinkedIn, да? Только LinkedIn — это просто соцсеть для поиска работы, а здесь речь о том, что ты должен зарегистрироваться, как на госуслугах, подтвердить свои навыки, опыт работы, чтобы работодатели могли это проверить. И только через такую систему можно будет подавать на вакансии.

Алексей Сухоруков: В государственных учреждениях, возможно, так и будет. Но в обычных компаниях я в этом не уверен. Я и упомянул LinkedIn, потому что там есть раздел, где ты указываешь свои навыки и можешь попросить друзей или коллег подтвердить, что ты действительно в этом разбираешься. Этот тренд продвижения в LinkedIn сейчас действительно очень мощный. Все стараются оформить свои профили красиво, часто по совету тех же нейросетей: собирают рекомендации, просят не просто подтвердить навык, а написать что-то хорошее о себе. Это действительно работает — твой профиль чаще появляется в поиске, когда тебя ищет рекрутер. Думаю, OXX собирается сделать что-то похожее, хотя, возможно, технологически это будет реализовано иначе.

Но как они собираются подтверждать навыки? Будут проводить экзамены? Мне слабо в это верится, даже представить сложно. Получается, просто пишешь, что знаешь Ruby on Rails на восемь из десяти — ну, хорошо. А кто это проверит? Что, всех работодателей страны загонят туда, чтобы они прошлись по кандидатам и расставили теги? Мне это слабо представляется. Даже у нас внутри агентства в базе достаточно много кандидатов, с которыми мы общались, и чтобы их как-то проиндексировать, это уже непросто. А у них таких — миллион. И работодателей, которые с ними работали, тоже сотни тысяч, попробуй всех уговори.

Возможно, это попытка внедрить что-то, чтобы профили были честными, без обмана. Но стоит подумать, можно ли это решить технологически. Пока, насколько я вижу, ни на мировом, ни на европейском, ни на американском рынке нет соцсетей, которые нельзя было бы как-то обойти или обмануть. Идеи такие появляются, стартапы есть, но действующих решений я не знаю. Я встречался с людьми, которые приходят с идеей создать такую соцсеть. Очень умный человек, например, предлагал: давай сделаем настоящую соцсеть, не такую, как этот LinkedIn, где столько вранья, что невозможно разобраться. Для меня самая сложная проблема — это как верифицировать данные. У этого человека, наверное, мозгов побольше, он вроде бы что-то придумал, но я, как человек, который давно работает в этой сфере, сразу вижу десятки способов обойти его систему верификации. Поэтому пока, наверное, сделать это не так просто.

Маша Даровская: Будем следить за новостями, посмотрим, что придумают. Скажи, пожалуйста, есть ли смысл просить, например, ChatGPT или его аналоги помочь с подготовкой резюме в нынешних условиях? Не чтобы обмануть, а чтобы оформить красиво. И как, по-твоему, сделать так, чтобы не попасть под фильтры, которые определяют, что резюме составлено с помощью ИИ?

Алексей Сухоруков: Знаешь, такого фильтра, который бы отсекал резюме, написанные с помощью искусственного интеллекта, просто не существует. Нет такого, что: «Мы обнаружили следы ИИ в резюме, поэтому рассматривать тебя не будем». Максимум — где-то можно отметить, что использовался GPT для составления резюме, но сейчас этим пользуются практически все.

Маша Даровская: Да, мне тоже советовали писать сопроводительные письма с помощью GPT — говорят, он хорошо справляется.

Алексей Сухоруков: Что касается сопроводительных писем… В общем, суть в том, что ты берёшь своё резюме, берёшь вакансию, на которую хочешь откликнуться — ну, я бы так делал, например, — показываешь их своему ассистенту, искусственному, конечно. Я обычно немного настраиваю его, у меня для этого есть специальный промпт. Говоришь: «Вот вакансия, вот моё резюме. Сделай так, чтобы оно максимально подходило под требования, выглядело хорошо, но при этом не выдумывай ничего, используй только мою информацию, подчеркни важное, убери то, что может помешать». Это можно сделать и вручную, а можно поручить GPT — он подправит, структурирует, подберёт более подходящие формулировки.

Скорее всего, она ничего особо плохого не скажет. Когда ты пишешь сопроводительное письмо, пока ещё заметно, что текст написан искусственным интеллектом — это видно невооружённым глазом. Люди быстро определяют такие тексты, и опытный человек сразу поймёт. По крайней мере, если у человека набита рука, он сразу отметит: «Ого, какое-то странное построение фраз». Ну, не очень, да? Такое ощущение, что где-то рядом Оби-Ван Кеноби покопался. Поэтому гораздо лучше взять у ChatGPT основное направление, а потом всё-таки переписать текст под себя.

То есть ты просишь: «Напиши сопроводительное письмо на эту вакансию, чтобы было видно, что я очень хочу здесь работать, могу принести много пользы, и у нас будет взаимная выгода». Просишь подчеркнуть одни моменты, добавить другие — он тебе набрасывает абзац-другой, как ты попросишь. Потом ты смотришь на этот текст и немного переписываешь его под свой стиль. Если ты давно работаешь с такими ассистентами, то можешь даже создать себе помощника, который пишет уже почти твоими словами. Это нормально — если ты загрузил ему в память все свои тексты. Ты ведь, наверное, много пишешь как журналист, да? Она загрузила туда все свои тексты и попросила: «Напиши эту статью так, как написала бы я». Если правильно сформулировать промпт, он действительно может это сделать. Но если просто напрямую ставить задачу, скорее всего, он не сможет писать в твоём стиле. Поэтому лучше взять у него структуру, идею, а потом немного доработать или переписать своими словами. Это важно, чтобы потом, когда вы придёте на собеседование или будете переписываться с работодателем, не возникало диссонанса.

Маша Даровская: В общем, не будем сами на себя наводить подозрения.

Алексей Сухоруков: Я просто рассказал технологию — никаких подозрений не будет. Пользуйтесь этим, всем нужно использовать ИИ, пока это возможно, пока нам это не запретили или пока они нас не поработили.

ИИ как угроза и инструмент

Маша Даровская: Я люблю ИИ, он здорово упрощает рутину, но я очень хорошо вижу тексты, написанные с его помощью. Недавно мне в родительский чат секции пришло сообщение: за какие-то вещи, которые детям выдают на занятиях, можно получить футболку с логотипом клуба в начале сезона. Причём футболка преподносится не просто как вещь, а как нечто особенное. Я подумала: ого!

Алексей Сухоруков: Какие знакомые обороты, правда?

Маша Даровская: Вот до чего дошло. Люди обычно этого не замечают, а я с этим работаю и сразу вижу: вот оно, уже администраторы используют такие формулировки и пишут так. Кстати, хотела спросить: недавно слушала интервью Олега Бартунова, и он говорил, что скоро ИИ всё-таки заменит разработчиков — ну, таких, которые занимаются, условно говоря, только фреймворками, “красят кнопки”. Чтобы остаться востребованным, нужно разбираться в компьютер-сайенс, низкоуровневом программировании, железе — во всём этом. Ты сказал, что вряд ли агенты скоро полностью заменят разработчиков, но всё-таки — джунов, может быть, уже сейчас можно заменить джуном-агентом?

Алексей Сухоруков: Я бы не сказал, что это совсем уж далёкая перспектива. У меня есть друг-футуролог, и, по его мнению, лет через пять типичная команда разработчиков будет выглядеть так: один тимлид и десяток агентов, которые работают на него. И чтобы остаться в этой профессии, а не уйти, скажем, в курьеры — которых, кстати, тоже уже начинают заменять роботы, — стоит задуматься о повышении квалификации. Нужно стремиться к архитектурному уровню, а не просто заниматься рутинным кодингом, как ты сказала, «кнопочки красить». Важно уметь читать и анализировать код, управлять процессом, представлять себя в роли руководителя, у которого в подчинении несколько агентов, и уметь с ними работать.

Конечно, для джунов это довольно печальная перспектива. Не буду врать — пару или тройку лет назад я общался с сотрудниками EPAM, и они уже тогда говорили, что практически перестали брать джунов на работу. Потому что простые задачи, вроде поднять или опустить виртуальную машину, спокойно выполняет тот же ChatGPT. Сейчас один оператор управляет примерно десятью такими агентами — тогда, кстати, слова «агенты» ещё не было. Это позволяет нам не нанимать джунов, и мы экономим довольно значительные средства, потому что эти деньги остаются у подрядчика. Чем больше автоматизировали, чем меньше потратили, тем больше осталось. Со временем эта тенденция только усиливается: искусственный интеллект становится умнее, начинает меньше ошибаться. Конечно, пока невозможно полностью заменить живого разработчика простым агентом. Но как инструмент для разработчика, как помощь в работе — это просто отлично, как и для копирайтеров, и для тебя. Ты ведь тоже пользуешься — не просто так, но пока что тебя это с работы не выгнало. Просто уровень, качество и объёмы твоей работы выросли.

Маша Даровская: Да. Пока могу сказать, что всё равно… Вот мы недавно общались с одним редактором из этой сферы, и он говорит: где мы будем брать кадры? Джунов, по сути, уже заменил ИИ — по крайней мере, в нашей редакторской сфере. ИИ может написать текст по промту, по ТЗ, по вводным, по источникам, а потом ещё и отредактировать что-то лучше, чем копирайтер с условной биржи.

Алексей Сухоруков: Да, да, да. И вот такая же проблема — я до сих пор не понимаю и пока не придумал, как она будет решаться в сфере разработки. Раньше всё было понятно: ты приходишь джуном, за небольшую зарплату погружаешься в работу, учишься, компания в тебя вкладывается. Дальше — либо растёшь, либо уходишь. Есть понятный трек: джун, мидл, сеньор. По пути можешь сменить направление, технологии, языки, но в итоге вырастаешь — можешь уйти в продукты, в проджекты и так далее.

А сейчас получается, что на начальных позициях в основном работают AI, которыми управляют те же самые мидлы и сеньоры. И вот возникает вопрос: как теперь дорасти до уровня сеньора, если входных позиций почти не осталось? Возможно, нужно менять саму систему образования. То, о чём ты говорила: компьютер-сайенс, математика, теория вероятностей — всё это нужно, чтобы человек уже из института выходил готовым управлять такими искусственно-интеллектуальными сотрудниками. Почему бы и нет?

Маша Даровская: Ну да, вот у меня сразу вопрос. Я, например, сама — вот родила и зачем-то пошла учить Python. Я понимаю, что немного разбираюсь в вебе, немного знаю Python, но у меня совсем нет того самого нужного мышления — как ты говоришь, низкоуровневого. Мне действительно очень не хватило фундаментальной математической базы, не просто каких-то коротких курсов, которые стали популярны в определённый момент, а именно серьёзной подготовки: алгоритмы, математика — то, чему учат в вузе на протяжении пяти лет. И вот возникает вопрос: даже если будет чуть больше выпускников вузов, их всё равно окажется меньше, чем требуется.

Алексей Сухоруков: Ты как раз правильно подошла к этой проблеме. Всё последнее время, до появления более-менее приличного искусственного интеллекта и попыток внедрять его в разработку, все только и говорили о нехватке программистов. Кадровый голод был всегда — сколько себя помню, на рынке постоянно не хватало специалистов. Разве что в 2008 году была небольшая пауза, когда ситуация изменилась. Сейчас вроде бы рынок компаний, и формально кадрового голода нет, но найм всё равно продолжается и даже растёт.

Вполне возможно, что через какое-то время количество необходимых специалистов на рынке станет меньше, чем требуется сейчас. Именно поэтому, с внедрением инструментов автоматизации и повышением эффективности труда, я считаю, что сейчас не самое подходящее время уходить в IT. Лучше немного подождать.

Маша Даровская: Я просто много общаюсь в айти-среде, но при этом знаю не так много людей, у которых действительно есть такие глубокие знания, о которых мы сейчас говорили.

Алексей Сухоруков: У тебя просто другой круг общения, это не тот «бабл». Давай вернёмся к теме. Разработчиков можно разделить на тех, кто делает продукты для конечных пользователей, и на тех, кто разрабатывает инструменты для других разработчиков. Вот те, кому действительно нужен компьютер-сайенс, высшее образование, знание алгоритмов, аналитика — это как раз те, кто работает над инструментами для разработчиков, кто, условно говоря, делает «лопаты». Знаешь, есть шутка про золотую лихорадку: кто тогда зарабатывал больше всех и надёжнее всех? Те, кто делал лопаты и шил рабочую одежду. Здесь ситуация похожая: если ты создаёшь продукты для разработчиков, ты точно не пропадёшь.

Для этого нужно получать необходимый опыт и развивать навыки. Конечно, футурологи утверждают, что через 5–10 лет всё можно будет заменить машинами. Но, имея за плечами уже не один десяток лет на этом рынке, я понимаю, что скорость внедрения новых технологий довольно низкая. У нас ведь есть и требования безопасности — мы не можем доверить роботу определённые задачи. Да, факторов много.

Но самое главное даже не это. Есть ещё человеческий фактор — сопротивление изменениям. Большинство людей, процентов 80, предпочитают оставить всё как есть, чем что-то менять. Поэтому рынок вряд ли перевернётся с ног на голову уже завтра. Пока искусственный интеллект не достигнет такого уровня, чтобы ему действительно доверяли, и пока не появится надёжная нормативная база, позволяющая безопасно его использовать, ситуация останется прежней. Сейчас, как ты правильно заметила, такой базы нет, и всё, что ты отдаёшь, например, тому же ChatGPT, — это вопрос доверия к OpenAI.

Роботы, AGI и будущее

Маша Даровская: В Google мы и так много информации отдаём, а теперь стали делиться ещё больше. Особенно это становится актуально, когда речь заходит о разработке продуктов, связанных с персональными данными, с какой-то тонкой, чувствительной информацией. Пока неясно, к чему это приведёт, и этот вопрос ещё не доработан. Мы, кстати, ещё не обсудили тему AGI, да?

Алексей Сухоруков: Когда появится тот самый великий искусственный интеллект — никто не знает, что тогда будет. Генеративный, AGI, да? Вот этот генеративный… Ну, так его называют — большой, умный, даже суперумный. Такой страшный, ужасный, который, как говорят, может поработить мир. В общем, как в том фильме… как он назывался? В Терминаторе? Скайнет, вот, Скайнет.

Маша Даровская: Да-да, я тоже про Терминатора подумала. Скажи, а ты согласен, что появление и распространение таких технологий — это новая промышленная революция?

Алексей Сухоруков: Я не настолько глубоко разбираюсь в научных определениях, потому что, наверняка, есть чёткое определение, что такое новая промышленная революция. Я его не знаю, поэтому не буду утверждать. Но то, что это серьёзно меняет отрасли — и не одну, а сразу многие — это факт. А если добавить сюда ещё и робототехнику, изменения будут просто колоссальными.

Маша Даровская: А ты видел, что сейчас с роботами придумывают? Сейчас роботы могут координироваться друг с другом благодаря мультимодальной архитектуре, похожей на ту, что используется в GPT. У них есть память, и они способны взаимодействовать между собой: например, один робот может попросить другого передать яблоко, тот его почистит и отдаст третьему, который на колёсиках привезёт его человеку. Всё это происходит без участия человека. Кроме того, они самообучаются, используют предыдущий опыт. Получается нечто вроде пчелиного роя — множество роботов и ИИ, объединённых в единую систему.

Алексей Сухоруков: Я даже видел видео про роботов примерно такого размера, круглых, которые могут собираться в разные формы для решения конкретных задач. Выглядит это, честно говоря, довольно жутко. А сегодня у знакомого видел ролик, где учат робота бегать — сейчас он уже разгоняется до 50 километров в час. Возникает вопрос: если они начнут на нас охотиться, как мы вообще сможем от них убежать?

Маша Даровская: Да, сразу вспоминается «Чёрное зеркало». Там была серия про таких роботов. У моего сына есть друг, мы как-то пришли к нему в гости, и у него дома стоит робот. Я потом посмотрела — этот робот стоит дороже айфона. Он тоже состоит из нескольких частей. Его можно собирать по-разному: там такие разные кругляшки, может быть один большой, а может — несколько маленьких. Он буквально ездит за тобой, моргает, у него даже есть мимика. Может собираться и разбираться. Это совсем не те роботы с Алиэкспресса — тут всё по-другому. С одной стороны, прикольно, а с другой — немного жутко. Он как будто следит за тобой. Я сразу подумала: нет, мне такое не надо.

Алексей Сухоруков: Просто ты ещё не привыкла. А им уже нормально. Вроде я не такая уж и старая, но всё равно немного пугаюсь всего этого. Хотя, с другой стороны, пользуюсь, мне даже нравится. У меня есть подруга, которая боится искусственного интеллекта, говорит, что он страшный. А я считаю, что это просто инструмент, не стоит с ним общаться как с психологом и уж тем более сходить с ума, как некоторые.

Маша Даровская: Некоторые действительно используют его как психолога, особенно когда нет возможности обратиться к психотерапевту. В таких случаях это даже помогает. Недавно ведь был скандал: мальчик покончил с собой.

Алексей Сухоруков: Я читал об этом. Сейчас, насколько я знаю, в пятой модели OpenAI эти моменты уже учли и постарались купировать такие риски. Но это всё равно поднимает вопрос о том, что пока нет продуманного регулирования. Это действительно совершенно новая и продуманная технология. Мы имеем в руках настолько инновационный инструмент, что пока даже не понимаем, как его регулировать. Криптовалюту до сих пор не смогли отрегулировать, если уж на то пошло.

С криптовалютой ещё можно что-то придумать, если привязать её к финансовым институтам — там хотя бы понятно, как действовать. Но помимо крипты есть блокчейн, есть децентрализованные системы DeFi — и вот с ними что делать, никто не знает. Поэтому мы сейчас живём в эпоху определённой анархии: где что получилось — там и получилось. Остаётся только надеяться, что пострадает как можно меньше людей. К чему всё это приведёт, пока непонятно. Нам остаётся не стоять на месте, а стараться подстраиваться под меняющийся мир, как это происходит на рынке. И использовать по максимуму всё, что попадает нам в руки — желательно во благо.

Маша Даровская: Это как в «Алисе в Зазеркалье»: чтобы остаться на месте, нужно бежать.

Алексей Сухоруков: Да, именно так — нужно бежать.

Маша Даровская: Я смотрю, у некоторых ассистентов такие интересные, необычные ответы, они как будто по-особенному общаются. А у меня всё чётко, просто и логично, без всяких этих вычурных штучек. Иногда думаю: ну и скучная же я, даже неинтересная.

Алексей Сухоруков: Возможно, её специально так обучали. Ты помнишь, какой шум поднялся в интернете, когда вышла пятая версия, а четвёрку отключили? И все сразу: “Она уже не такая милая”. Вот именно. Я тут недавно прочитал, мне хорошо объяснили: некоторые специально заводили себе виртуальных подружек, с которыми приятно и мило общались. А когда модель поменяли, она уже стала совсем не такой подружкой — как будто что-то украли. Стала какой-то угрюмой. Видишь, людям часто не с кем поговорить, и некоторые вместо живого общения выбирают чат G5. Я таких людей даже встречаю вокруг себя.

Маша Даровская: Это прямо какое-то Чёрное зеркало, честное слово. Я, если честно… Нет, я с ней общаюсь только по делу, как с нанятым сотрудником.

Алексей Сухоруков: Ну, может, у тебя просто есть с кем поделиться своими переживаниями, кто тебя выслушает, поймёт, поддержит.

Маша Даровская: Я для этого психотерапевту плачу.

Алексей Сухоруков: Вот. А есть люди, которые либо не готовы платить, либо не нашли своего психотерапевта. И вот для них четвёртая версия была настолько дружелюбной, что её можно было спокойно настроить — я знаю людей, которые делали себе GPT-с в роли “мой психотерапевт”, прописывали соответствующий промт и вполне справлялись с жизненными трудностями. Просто потому, что им не хотелось или не удавалось найти подходящего специалиста. Точно так же и с друзьями — ведь не всегда рядом есть тот, кому можно поплакаться в жилетку. Сейчас заходишь в GPT, пожаловался, сделал себе там специальную «жилетку» — приходишь, плачешься. Это, честно говоря, немного пугает. Потом появляются роботы — особенно после некоторых скандальных публикаций о выставках, где, например, был представлен андроид в виде девушки, причём довольно вызывающей, с подчеркнуто сексуальными формами. При этом компания утверждает: «Нет-нет, никакого сексуального подтекста мы не закладываем». Представь себе: если у такого робота будет искусственная кожа, имитирующая тепло, а внутрь встроят подружку на GPT-4О, которая будет ласково и мило с тобой общаться, всегда понимать, поддерживать, поддакивать — люди просто уйдут к таким роботам.

Кто-то уйдёт к «роботесам», кто-то — к роботам, потому что, мне кажется, проблема отсутствия эмпатии больше характерна для мужчин. Я, например, не очень эмпатичный, и поэтому… У меня тоже женщина, но я не могу сказать, что я суперэмпатична. Не знаю, мне кажется, мы просто постепенно разучиваемся общаться.

Алексей Сухоруков: Это мы столетие за столетием разучиваемся. Можно же просто уткнуться в телефон — зачем тогда общаться? А раньше можно было уткнуться в газету, когда телефонов не было. Но сейчас, мне кажется, все эти штуки, которые захватывают внимание, гораздо сильнее, чем газета. Сейчас всё по-другому. Согласен, мир меняется. Раньше мы писали в ЖЖ, читали длинные тексты. Потом появился твиттер — 140 символов, и мы удивлялись: как с этим жить? Прошло время — привыкли, и уже длинные тексты никто не читает. Окей, остались треды: их либо придумали, либо они появились искусственно, когда сам склеиваешь сообщения одно за другим. Потом это реализовали уже в самом твиттере. В принципе, длинные тексты тоже нужны.

Но действительно, новое поколение воспринимает информацию быстрее, короче, меньше, и, возможно, более поверхностно. Такой тренд есть. Наверное, это связано и со скоростью изменений в мире — просто невозможно глубоко погрузиться ни во что. Как мы только что обсуждали, постоянно появляются всё новые и новые модели искусственного интеллекта. Ты ещё не успел освоить предыдущую, разобраться с лайфхаками, а уже выходит следующая. Возникает вопрос — есть ли смысл глубоко погружаться? Приходится всё время спешить вперёд.

Маша Даровская: Снова возвращаемся к мысли, что нужно бежать, чтобы хотя бы остаться на месте.

Алексей Сухоруков: Да, именно так.

Молодые команды в сфере ИИ возвращаются к режиму 996, знакомому по Китаю: с 9 утра до 9 вечера, шесть дней в неделю. Их цель — не отстать от азиатских конкурентов в борьбе за ИИ-лидерство.

Хакер-дома и «геймифицированная» работа

24-летний Магнус Мюллер, основатель стартапа Browser Use, живет с командой в «хакер-хаусе» в элитном районе Сан-Франциско.

В его графике — встречи у доски в час ночи, кодинг до утра и редкие прогулки «для перезагрузки». Он называет свою работу «игрой, в которую можно играть бесконечно» и признается, что ищет сотрудников «одержимых» своим делом.

«Движение за 72-часовую неделю»

Подобная идеология стремительно распространяется. Стартапы Sonatic, Mercor, Rilla и Cognition прямо указывают в вакансиях: работа шесть дней в неделю, преимущественно офлайн.

Некоторые фирмы даже ведут «grind scores» — рейтинги упорства компаний, где высокий показатель считается добродетелью.

По словам Каролин Виннетт, главы акселератора Berkeley SkyDeck, окно возможностей в ИИ — максимум два-три года:

Кто первым создаст продукт — тот захватит рынок. Поэтому все бегут изо всех сил.

Конкуренция с Китаем и страх опоздать

Термин 996 появился в Китае — его пропагандировали основатели Alibaba и HUAWEI как норму для технологического рывка. Теперь американские стартаперы перенимают тот же принцип, опасаясь проиграть в конкурентам из Пекина.

Инвестор Иньяки Береньгер (LifeX Ventures) говорит прямо:

Если хочешь стать «тем самым» гигантом, придется работать быстрее, чем все остальные.

Критики: «молодежный культ выгорания»

Сторонники стартап-романтики видят в этом миссию, но ветераны Кремниевой долины предупреждают: такие графики приводят не к инновациям, а к выгоранию.

Партнер Menlo Ventures Диди Дас уверен, что опытные специалисты добиваются большего за 40 часов, чем молодые энтузиасты за 80:

Культура 996 — это юношеский максимализм, а не эффективность.

Тем не менее, вакансии с пометкой «996» набирают тысячи откликов, а их авторы получают вирусный успех в X. Для нового поколения основателей компаний это не эксплуатация, а способ «поймать момент».

Итог

Пока китайские корпорации масштабируют ИИ-решения, американские стартапы отвечают на это не госпрограммами, а коллективным бессонным марафоном.

И, похоже, в долине снова верят, что успех = 72 часа работы в неделю × одержимость идеей.

В подкасте Dwarkesh Podcast он назвал идею полностью независимых ИИ-агентов «мечтой, но не рабочей технологией».

Они просто не работают. Им не хватает интеллекта, мультимодальности, способности пользоваться компьютером. У них нет памяти, нет постоянного обучения. Они когнитивно ограничены — это пока не работает.

По его оценке, на решение всех этих проблем уйдет около 10 лет.

Переоцененные «агенты»

ИИ-агенты стали главным трендом 2025 года: инвесторы называют его «годом агентов», а стартапы обещают, что боты смогут самостоятельно писать код, управлять системами и даже взаимодействовать с людьми без вмешательства пользователя.

Но Карпати считает, что индустрия перепрыгнула через собственные возможности. В посте на X он уточнил:

Индустрия живет в будущем, где полностью автономные ИИ создают код параллельно и люди больше не нужны. Но я не хочу жить в таком будущем.

Вместо замены — сотрудничество

Карпати выступает за совместную работу человека и ИИ, а не за полную автоматизацию.

Я хочу, чтобы ИИ подтягивал документацию API, проверял корректность, спрашивал, если не уверен. Чтобы я учился вместе с ним, а не просто получал гору кода, который «вроде работает».

Главная угроза, по мнению инженера, заключается в том, что при попытке «исключить человека из цикла», мир рискует утонуть в AI slop — некачественном контенте и ошибочном коде, генерируемом ИИ без контроля.

Карпати — не скептик, но реалист

Несмотря на критику, Карпати подчеркивает, что остается оптимистом. Его прогнозы просто «в 5–10 раз осторожнее, чем у типичного участника ИИ-вечеринки в Сан-Франциско».

Эксперты соглашаются: автономные агенты пока не способны стабильно выполнять даже серию простых действий. По оценкам специалистов ScaleAI, при пяти последовательных шагах вероятность безошибочного выполнения всех действий не превышает 32%.

Так что мечта большого бизнеса о полностью автономных «ИИ-разработчиках» пока остается именно мечтой.

Я проанализировала более 40 различных программ и отобрала самые сильные. В этой статье представлена подборка ТОП-11 лучших курсов стартапов — лидеров по отзывам и комплексности подхода. Для некоторых программ я нашла эксклюзивные акции и промокоды.

ТОП-11 лучших курсов по созданию стартапов в 2026 году

1. Как создать продукт и запустить стартап от Eduson Academy — пошаговый план запуска IT-продукта с фокусом на Customer Development и быстрым выходом на рынок.
2. Предприниматель: как открыть свой бизнес от Нетологии — программа с комплексным подходом: от анализа ниши до основ маркетинга и первых продаж.
3. Основы предпринимательства: старт бизнеса от Eduson Academy — короткий курс с концентрацией на самых важных шагах для быстрого старта.
4. Как открыть бизнес: от идеи до реализации от Skillbox — практичный курс для превращений сырой идеи в работающий бизнес-проект под руководством ментора.
5. Стартап менеджер: запуск и развитие бизнеса от MBA — создан для будущих CEO и управленцев, которые будут масштабировать бизнес.
6. Бизнес-план: от идеи до реализации от Skillbox — в процессе обучения вы получите готовый инвестиционный документ и четкий план действий для построения бизнеса.
7. Основы предпринимательства. Начни свой бизнес от MBA — онлайн-обучение у практиков с опытом в реальном бизнесе дает системный взгляд и учит принимать взвешенные решения.
8. Как собрать команду для стартапа от Контур Школы — уникальный курс поиска, мотивации и удержании талантов на рабочем месте, избегая типичных ошибок.
9. Твой успешный стартап 35 шагов от Университета «Синергия» — программа с максимально подробной и пошаговой дорожной картой.
10. Управление стартап-проектами от Stepik — доступный курс с гибким форматом обучения с концентрацией на ключевых методологиях (Agile, Lean).
11. Стартап с нуля — от идеи до IPO от МУИИ — масштабная программа, дающая понимание полного жизненного цикла стартапа и привлечения инвестиций.

Далее подробно разберу каждый из этих курсов по стартапу. Оценю их по ключевым параметрам: стоимость, длительность, формат обучения и наличие сертификата. Также рассмотрю плюсы и минусы программ и загляну в учебные планы, чтобы вы заранее понимали, какие именно навыки получите на выходе.

Онлайн-курсы по созданию стартапов

1. Как создать продукт и запустить стартап | Eduson Academy

Это интенсивная программа для тех, кто хочет с нуля создать собственный технологический продукт и вывести его на рынок. Авторами и менторами выступают успешные предприниматели и ведущие эксперты из таких компаний, как «Яндекс», Avito, Ozon и «Сбербанк». Курс научит вас управлять продуктом, проводить CustDev-интервью, считать unit-экономику и избегать типичных ошибок стартапов. Особенность программы — глубокое погружение в методологию Lean Startup с акцентом на итеративное тестирование гипотез. Участники получают доступ к эксклюзивной библиотеке кейсов российских технологических компаний, которые прошли путь от идеи до многомиллионных оценок. Дополнительное преимущество — получение обратной связи от действующих венчурных инвесторов на финальной презентации проектов.

• Стоимость: 8 737 руб./мес.
• Длительность: 103 урока
• Формат обучения: онлайн с постоянным доступом к материалам
• Сертификат: диплом о повышении квалификации

Кому подойдет: начинающим предпринимателям, продакт-менеджерам и руководителям, которые хотят запустить собственный IT-продукт или стартап в корпорации.

Преимущества:

• практикующие преподаватели из ведущих российских IT-компаний;
• упор на реальную практику: симуляторы, кейсы и создание собственного MVP в качестве дипломного проекта;
• доступ к материалам курса остается навсегда;
• индивидуальные консультации с менторами;
• наличие образовательной лицензии.

Недостатки:

• длительное обучение.

Программа обучения:

• Введение в создание стартапов и анализ идей.
• Проведение продуктовых исследований и CustDev-интервью.
• Создание прототипа и минимально жизнеспособного продукта (MVP).
• Расчет unit-экономики и анализ метрик.
• Основы маркетинга, продаж и роста продукта.
• Тестирование продукта и верификация гипотез.
• Управление проектами и командой.
• Привлечение инвестиций и развитие soft skills.

Ознакомиться с полной программой >>>

2. Предприниматель: как открыть свой бизнес | Нетология

Используйте промокод kursfinder, чтобы получить скидку 7%

Применить промокод >>>

Практический онлайн-курс разработан для тех, кто хочет превратить идею в работающий бизнес. Под руководством опытных наставников вы пройдете путь от поиска и проверки концепции до создания детального бизнес-плана и стратегии выхода на рынок. Обучение поможет не только избежать распространенных ошибок новичков, но и даст реальные инструменты для запуска и управления собственным делом. Программа включает уникальный модуль по психологии предпринимателя, где опытные бизнес-коучи помогут преодолеть внутренние барьеры и развить мышление основателя. Еженедельные мастермайнд-группы позволяют обмениваться опытом с единомышленниками и получать многостороннюю обратную связь. Участники могут присоединиться к закрытому сообществу выпускников курса, где продолжается нетворкинг и взаимная поддержка после окончания обучения.

• Стоимость: от 3 903 ₽/месяц
• Длительность: 4 месяца
• Формат обучения: вебинары, воркшопы, практические кейсы и задания
• Сертификат: удостоверение о повышении квалификации

Кому подойдет: начинающим предпринимателям, желающим запустить бизнес с нуля, а также сотрудникам в найме, которые планируют переход в собственное дело.

Преимущества:

• практическая направленность — все знания сразу применяются в рабочих проектах;
• поддержка персонального наставника и сообщества единомышленников;
• партнерство с банком «Точка» предоставляет студентам полезные бонусы;
• наличие мобильного приложения для обучения в любое время;
• выпускной проект — это готовый бизнес-план для презентации инвесторам.

Недостатки:

• занятия проходят по вечерам, что может не подойти тем, кто работает в позднюю смену;
• фокус на российскую правовую и бизнес-среду.

Программа обучения:

• Введение в предпринимательство и генерация бизнес-идеи.
• Анализ рынка, конкурентов и целевой аудитории.
• Построение финансовой модели и расчет unit-экономики.
• Разработка стратегии маркетинга и продаж.
• Юридические аспекты регистрации и налогообложения бизнеса.
• Финальная подготовка и план запуска проекта.

Ознакомиться с полной программой >>>

3. Основы предпринимательства: старт бизнеса | Eduson Academy

Онлайн-курс создан для будущих основателей своего дела. Под руководством 20+ опытных экспертов-практиков вы с нуля разработаете идею и составите готовый план по запуску бизнеса. Обучение поможет избежать типичных ошибок новичков, разобраться в правовых и финансовых основах, а также научиться привлекать клиентов и управлять командой. Вы получите комплексные знания, необходимые для уверенного старта и вывода бизнеса на стабильную работу. Программа включает эксклюзивный блок по цифровому маркетингу с разбором актуальных инструментов продвижения в 2023 году. Участники курса получают доступ к базе шаблонов юридических документов, необходимых для регистрации и ведения бизнеса, включая договоры с поставщиками и клиентами. Дополнительное преимущество — возможность протестировать свою бизнес-модель на фокус-группе реальных потенциальных клиентов, организованной кураторами курса.

• Стоимость: 5 833 руб.
• Длительность: 1,5 месяца
• Формат обучения: онлайн-уроки с практическими заданиями и поддержкой куратора
• Сертификат: выдается после окончания курса

Кому подойдет: начинающим предпринимателям, которые хотят систематизировать знания для запуска бизнеса, а также тем, кто только задумывается о своем деле и ищет проверенный алгоритм действий.

Преимущества:

• обучение без «воды» — только прикладные знания от 20+ преподавателей-практиков;
• гибкий график — смотрите лекции и выполняйте задания в удобное время;
• личный куратор, который отвечает на вопросы и помогает с практикой 7 дней в неделю;
• ориентация на реальный результат — вы составите собственный бизнес-план;
• доступ к материалам курса и всем обновлениям остается навсегда.

Недостатки:

• отсутствие офлайн-коммуникации с преподавателями и другими студентами;
• фокус на теоретико-практических основах, без глубокой специализации на конкретной нише.

Программа обучения:

• Онбординг и выстраивание плана обучения.
• Стратегическое планирование и анализ рынка.
• Разработка продукта и поиск Product-Market Fit.
• Построение системы метрик и unit-экономики.
• Управление проектами и рисками.
• Привлечение клиентов через интернет-маркетинг.

Ознакомиться с полной программой >>>

4. Как открыть бизнес: от идеи до реализации | Skillbox

Используйте промокод kursfinder, чтобы получить скидку 50%

Получить скидку>>>

Это комплексная программа для начинающих предпринимателей, которая поможет превратить идею в работающий бизнес всего за 3 месяца. Под руководством опытных предпринимателей и экспертов рынка вы изучите все необходимое: от анализа рынка и составления финансовой модели до запуска и продвижения своего проекта. Особенность курса — персональная поддержка бизнес-трекера, который поможет избежать типичных ошибок и даст ценные советы на каждом этапе. Программа включает инновационный модуль по автоматизации бизнес-процессов с использованием доступных технологических решений для стартапов с ограниченным бюджетом. Участники получают доступ к закрытой базе данных поставщиков и подрядчиков с проверенной репутацией в различных отраслях. Важный элемент курса — серия мастер-классов по ведению переговоров с первыми клиентами, партнерами и инвесторами, включая практические симуляции реальных ситуаций.

• Стоимость: от 3 543 ₽/мес.
• Длительность: 3 месяца
• Формат обучения: видеолекции, практические задания, онлайн-встречи с трекером
• Сертификат: предоставляется

Кому подойдет: новичкам без опыта в бизнесе, желающим запустить собственное дело, а также действующим предпринимателям, которые хотят структурировать знания и вывести проект на новый уровень.

Преимущества:

• сильный преподавательский состав — обучение проводят практикующие предприниматели и топ-менеджеры;
• поддержка персонального бизнес-трекера для решения сложных вопросов;
• выбор специализации в одной из пяти популярных ниш или работы в собственной;
• доступ к закрытому комьюнити предпринимателей для нетворкинга;
• подарки от партнеров, включая льготные условия для открытия и ведения бизнеса.

Недостатки:

• рассрочка предоставляется на длительный срок, что увеличивает общую стоимость курса.

Программа обучения:

• Разработка бизнес-плана и анализ рынка.
• Правовые основы регистрации и ведения бизнеса.
• Финансовое планирование и управление бюджетом.
• Маркетинговая стратегия и инструменты продвижения.
• Эффективные переговоры и поиск инвестиций.
• Выбор и глубокая проработка одной из ниш на выбор (маркетплейсы, кофейни, индустрия красоты, YouTube или продюсирование курсов).

Ознакомиться с полной программой >>>

5. Стартап менеджер: запуск и развитие бизнеса | MBA

Под руководством практикующих экспертов вы освоите ключевые этапы жизненного цикла стартапа — от генерации идеи и создания MVP до привлечения инвестиций и масштабирования. Программа нацелена на формирование конкретных навыков управления, которые позволят избежать распространенных ошибок и вывести ваш проект на стабильный рост. Курс дополнен уникальным блоком по антикризисному управлению с разбором реальных кейсов выживания стартапов в периоды экономической турбулентности. Участники получают персонализированный аудит своей бизнес-идеи от серийных предпринимателей с опытом успешных выходов. Методические материалы включают интерактивные шаблоны для построения финансовых моделей с автоматическим расчетом ключевых метрик и прогнозированием точки безубыточности.

• Стоимость: 4 812 ₽/мес.
• Длительность: 1 месяц
• Формат обучения: дистанционный
• Сертификат: удостоверение о повышении квалификации (вносится в ФРДО)

Кому подойдет: для начинающих предпринимателей и менеджеров, которые хотят запустить свой бизнес-проект, а также для инвесторов, желающих глубже понять процессы управления стартапами.

Преимущества:

• актуальная программа, обновленная в 2026 году;
• преподаватели-практики с опытом работы в крупных компаниях;
• до 70% обучения посвящено практике и реальным задачам;
• удостоверение установленного образца с занесением в ФРДО;
• постоянная поддержка кураторов на всех этапах обучения;
• государственная лицензия на образовательную деятельность.

Недостатки:

• относительно короткий срок обучения для столь обширной темы.

Программа обучения:

• Основы стратегического менеджмента в стартапах.
• Генерация бизнес-идеи и проверка гипотез.
• Создание минимально жизнеспособного продукта (MVP).
• Product-менеджмент и стратегии управления продуктом.
• Финансовое планирование и привлечение инвестиций.
• Управление командой и проектными ресурсами.
• Маркетинговые стратегии для запуска и роста.

Ознакомиться с полной программой >>>

6. Бизнес-план: от идеи до реализации | Skillbox

Используйте промокод kursfinder, чтобы получить скидку 50%

Применить промокод >>>

Онлайн-курс создан совместно с экспертами ведущего делового издания vc.ru. Он предназначен для предпринимателей и руководителей, которые хотят систематизировать свой подход к бизнесу. Программа научит превращать сырую идею в структурированный бизнес-план, проводить анализ рынка и оценивать риски. Вы освоите создание финансовых моделей и убедительных презентаций для привлечения инвестиций. Отличительная особенность курса — доступ к эксклюзивной аналитике рынков от исследовательских компаний, обычно доступной только корпоративным клиентам. Участники получают возможность опубликовать свой проект на специальной странице vc.ru с охватом профессиональной аудитории инвесторов и потенциальных партнеров. Программа включает практикум по медиа стратегии для стартапов, где вы научитесь формировать информационные поводы и выстраивать отношения с профильными СМИ без затрат на PR-агентства.

• Стоимость: от 3 457 ₽/мес.
• Длительность: 1 месяц
• Формат обучения: записи видеоуроков, практические задания, общение с кураторами
• Сертификат: выдается

Кому подойдет: начинающим предпринимателям, владельцам малого бизнеса и топ-менеджерам, которые хотят создать или масштабировать свой проект.

Преимущества:

• практическая ориентация на реальные бизнес-кейсы;
• доступ к материалам остается навсегда;
• спикеры — действующие эксперты и топ-менеджеры vc.ru;
• удобный формат обучения в собственном мобильном приложении Skillbox;
• поддержка кураторов и нетворкинг в комьюнити.

Недостатки:

• отсутствие живых вебинаров с преподавателями;
• основной фокус на теоретическом планировании, а не на операционном управлении.

Программа обучения:

• Анализ рынка и конкурентной среды.
• Проведение SWOT-анализа и формирование УТП.
• Постановка стратегических целей и KPI.
• Основы риск-менеджмента.
• Финансовое планирование и бюджетирование.
• Создание дорожной карты проекта.
• Сборка и презентация итогового бизнес-плана.

Ознакомиться с полной программой >>>

7. Основы предпринимательства. Начни свой бизнес | MBA

На экспресс-курсе вы освоите ключевые этапы запуска собственного дела — от поиска и проверки идеи до разработки бизнес-плана и основ финансового управления. Всего за месяц вы получите структурированные знания, которые помогут избежать типичных ошибок новичков и уверенно начать предпринимательский путь. Программа включает специализированный модуль по налоговой оптимизации для малого бизнеса с разбором актуальных правовых схем и льготных режимов налогообложения. Участники получают персональные консультации по выбору организационно-правовой формы и структуры компании в зависимости от специфики бизнеса. Дополнительное преимущество — доступ к онлайн-симулятору бизнес-процессов, позволяющему протестировать различные сценарии развития компании без финансовых рисков.

• Стоимость: 3 802 ₽/месяц
• Длительность: 1 месяц
• Формат обучения: дистанционный
• Сертификат: удостоверение о повышении квалификации (вносится в ФРДО)

Кому подойдет: начинающим предпринимателям без опыта и руководителям стартапов на ранней стадии, желающих систематизировать свои знания.

Преимущества:

• актуальная программа, обновленная в 2026 году;
• преподаватели-практики с опытом работы в крупных компаниях;
• дистанционный формат позволяет учиться из любой точки мира;
• доступ к учебным материалам сохраняется после окончания курса;
• возможность компенсации до 100% стоимости обучения для бизнеса.

Недостатки:

• ограниченное количество мест в группе — 40.

Программа обучения:

• Введение в предпринимательство: сущность, формы и виды деятельности.
• Поиск, анализ и валидация бизнес-идеи.
• Разработка бизнес-плана и финансовое моделирование.
• Основы маркетинга: анализ ЦА и выбор каналов продвижения.
• Правовые основы регистрации и ведения бизнеса.
• Управление ресурсами, рисками и стратегия роста.

Ознакомиться с полной программой >>>

8. Как собрать команду для стартапа | Контур Школа

Онлайн-курс для основателей бизнеса, которые понимают — успех проекта начинается с сильной команды. Эксперт Влада Василец, People Business Partner в компании Miro, на реальных примерах из практики легендарного стартапа рассказывает, как правильно выстраивать команду с нуля. Вы научитесь определять ключевые роли, ставить амбициозные цели и работать с мотивацией, чтобы избежать типичных ошибок на старте. Этот курс — концентрированный опыт, который помог Miro вырасти до команды более 1000 сотрудников.

• Стоимость: 9 900 ₽
• Длительность: 2 месяца
• Формат обучения: видеоуроки в записи, тесты для самопроверки, конспекты
• Сертификат: выдается после прохождения теста

Кому подойдет: стартаперам, продакт-менеджерам и действующих предпринимателей, которые запускают новый продукт или направление и хотят избежать хаоса в формировании команды.

Преимущества:

• практический разбор на кейсе успешного стартапа — Miro;
• доступное изложение сложных тем управления командой;
• поддержка эксперта, который ответит на вопросы по материалам и личным кейсам;
• удобные текстовые конспекты к каждому уроку для закрепления материала;
• гибкий график обучения — все уроки доступны сразу после оплаты.

Недостатки:

• акцент на историю одного конкретного стартапа, что может не охватывать все возможные модели бизнеса;
• отсутствие очных сессий или групповых проектов для отработки навыков в команде.

Программа обучения:

• Роль и структура команды в успешном стартапе.
• Ключевые компетенции и функциональные роли на ранней стадии.
• Эффективные методы мотивации команды.
• Постановка целей и синхронизация команды вокруг миссии и стратегии.
• Итоговый модуль и онлайн-тестирование для проверки знаний.

Ознакомиться с полной программой >>>

9. Твой успешный стартап 35 шагов | Университет «Синергия»

Это сжатый и практический гайд по запуску бизнеса с нуля. Автор программы, Александр Городецкий, на основе своего опыта работы с крупнейшими корпорациями создал пошаговую систему из 35 ключевых этапов. Курс научит вас генерировать идеи, выстраивать стратегию, осваивать технические аспекты и запускать эффективный маркетинг для вашего проекта. Вы получите не только теорию, но и реальные инструменты для немедленного применения.

• Стоимость: 4 999 ₽
• Длительность: 11 часов
• Формат обучения: видеоуроки, практические задания, дополнительные материалы, закрытый чат
• Сертификат: выдается после прохождения

Кому подойдет: начинающим предпринимателям без специальных знаний, которые хотят запустить свой проект по четкому плану, и тем, кто ищет структурированный и быстрый путь в бизнес.

Преимущества:

• актуальная программа, учитывающая реалии современного рынка;
• четкие и понятные инструкции для каждого из 35 шагов — не требуется специальной подготовки;
• комплексный подход: от генерации идеи до маркетинга и привлечения инвесторов;
• практическая ориентация — каждый урок закрепляется экспресс-тестом;
• доступ к закрытому сообществу для нетворкинга и обмена опытом.

Недостатки:

• относительно короткая общая продолжительность — 11 часов;
• программа 2021 года, некоторые инструменты могут требовать самостоятельного обновления;
• нет информации о прямой обратной связи от преподавателя.

Программа обучения:

• Старт проекта — введение, генерация идеи, стратегическое планирование.
• Постановка целей и приоритизация задач.
• Развитие личных качеств руководителя.
• Изучение технических инструментов и сервисов.
• Основы маркетинга и создания продуктовой оболочки.
• Запуск рекламной кампании.
• Привлечение инвестиций и итоговая реализация проекта.

Ознакомиться с полной программой >>>

10. Управление стартап-проектами | Stepik

Модульный онлайн-курс создан экспертами Тюменского государственного университета для тех, кто хочет систематизировать свои знания в области технологического предпринимательства. Он научит вас поэтапно проходить весь путь создания стартапа — от анализа рыночных проблем и генерации идей до построения бизнес-модели и убедительной презентации проекта инвесторам. Обучение построено на практических заданиях, в ходе которых вы подготовите полноценный паспорт своего проекта.

• Стоимость: 3 367,50 ₽
• Длительность: 4–5 часов в неделю
• Формат обучения: модульный онлайн-курс с видеолекциями, лонгридами и тестами
• Сертификат: сертификат Stepik и удостоверение о повышении квалификации гос. образца (ТюмГУ)

Кому подойдет: начинающим предпринимателям, студентам и специалистам, желающим освоить управление технологическими проектами с нуля.

Преимущества:

• практическая ориентация — ключевым результатом становится готовый паспорт проекта;
• гибкий график — все материалы доступны в любое время;
• наличие удостоверения о повышении квалификации государственного образца;
• обратная связь через систему контрольных точек и тестов;
• доступная цена по сравнению с аналогами.

Недостатки:

• некоторые тестовые задания могут иметь неочевидные формулировки;
• отсутствие возможности скачать презентации лекций.

Программа обучения:

• Основы инноваций и технологического предпринимательства.
• Жизненный цикл проекта и формирование проектной команды.
• Поиск проблем, генерация решений и описание продукта.
• Анализ рынка, целевой аудитории и построение бизнес-модели.
• Формулировка и проверка бизнес-гипотез.
• Финансовое планирование, смета и поиск источников финансирования.
• Маркетинговые стратегии и построение пути клиента.
• Защита интеллектуальной собственности и подготовка презентации для инвестора.

Ознакомиться с полной программой>>>

11. Стартап с нуля — от идеи до IPO | МУИИ

Интенсивный онлайн-курс для амбициозных предпринимателей, которые за 15 недель пройдут полный путь развития проекта — от сырой идеи до готовности к привлечению инвестиций. Программа от Московского университета инноваций и инвестиций построена на принципах максимальной практики: вместо лекций вас ждут реальные действия над вашим стартапом под руководством персонального трекера и 20+ топовых экспертов рынка. Ключевым событием обучения станет выступление на Demo Day перед реальными инвесторами.

• Стоимость: от 59 670 ₽ (доступны разные тарифы)
• Длительность: 15 недель
• Формат обучения: онлайн
• Сертификат: сертификат или диплом о профессиональной переподготовке

Кому подойдет: рассчитан на основателей технологических, научных и социальных стартапов, а также предпринимателей, которые хотят систематизировать развитие проекта и научиться привлекать финансирование.

Преимущества:

• уникальный практико-ориентированный формат — минимум теории, максимум реальных действий;
• персональное сопровождение трекером для каждого проекта;
• возможность выступить перед инвесторами на Demo Day еще до окончания курса;
• сильное комьюнити и продуктивный нетворкинг с единомышленниками;
• преподавательский состав из действующих предпринимателей, инвесторов и трекеров.

Недостатки:

• стоимость курса может быть значительной для стартапов на самой ранней стадии;
• доступ к материалам ограничен по времени в зависимости от выбранного тарифа.

Программа обучения

• Модуль 1: Инновационное мышление — поиск идей, анализ рынка, ЦА и создание MVP.
• Модуль 2: Маркетинг без бюджета — сторителлинг и работа в деловых соцсетях.
• Модуль 3: Монетизация — построение бизнес-модели, юнит-экономика и отстройка продаж.
• Модуль 4: Финансирование — подготовка питч-презентации, нетворкинг и навыки привлечения инвестиций.

Ознакомиться с полной программой >>>

Как выбрать эффективные курсы по стартапам: инвестиция в предпринимательское будущее

Идея создания собственного бизнеса привлекает все больше людей. Многие мечтают о финансовой независимости, реализации своих идей и возможности менять мир к лучшему через инновационные проекты. Однако между мечтой и ее воплощением лежит огромная пропасть знаний и навыков, которые необходимо освоить. Именно здесь будут полезны курсы по созданию стартапов — образовательные программы, призванные помочь начинающим предпринимателям превратить идею в работающий бизнес.

Я постоянно исследую рынок образовательных программ и вижу, как стремительно растет предложение курсов для стартаперов. Но действительно ли они нужны? Можно ли научиться предпринимательству в принципе или это врожденный талант? И как выбрать действительно стоящую программу среди множества предложений? Давайте разберемся вместе.

Нужно ли учиться предпринимательству или достаточно природной жилки?

Существует миф, что предпринимателями рождаются, а не становятся. История знает немало примеров успешных бизнесменов без формального образования. Однако статистика говорит об обратном: по данным исследований, около 90% стартапов терпят неудачу в первые годы существования, и главная причина — недостаток знаний и опыта у основателей.

Предпринимательство — это комплекс навыков, которые можно и нужно развивать:

• стратегическое мышление;
• финансовая грамотность;
• маркетинговые компетенции;
• навыки управления командой;
• умение вести переговоры;
• знание правовых аспектов бизнеса.

Даже если у вас есть природная предрасположенность к предпринимательству, структурированное обучение поможет избежать типичных ошибок новичков и значительно ускорит путь к успеху. Курсы по стартапам дают не только теоретическую базу, но и практические инструменты, а также возможность учиться на чужих ошибках, а не только на своих.

Кому действительно необходимо обучение стартап-предпринимательству?

Образовательные программы по созданию стартапов будут полезны разным категориям людей.

1. Начинающим предпринимателям с идеей — тем, кто уже имеет концепцию проекта, но не знает, как правильно ее реализовать.
2. Специалистам, желающим сменить карьерный путь — людям с опытом работы в корпоративном секторе, которые хотят начать собственное дело.
3. Студентам и выпускникам — молодым людям, которые видят свое будущее в предпринимательстве и хотят получить необходимые знания на старте карьеры.
4. Действующим предпринимателям — владельцам бизнеса, которые столкнулись с трудностями в развитии своего проекта и ищут новые подходы.
5. Корпоративным инноваторам — сотрудникам компаний, отвечающим за разработку и внедрение новых продуктов и услуг.

Если вы узнали себя в одной из этих категорий, то структурированное обучение может стать для вас ценным ресурсом на пути к созданию успешного бизнеса.

Типы курсов по стартапам: что выбрать под свои задачи

На рынке представлены различные форматы обучения, каждый из которых имеет свои особенности.

1. Акселераторы

Это интенсивные программы, направленные на быстрый рост проекта. Особенности:

• продолжительность: 3–6 месяцев;
• фокус на масштабировании уже существующего проекта;
• часто включают инвестиционную составляющую;
• высококонкурентный отбор участников;
• интенсивная работа с менторами.

Акселераторы подходят для команд, у которых уже есть минимально жизнеспособный продукт (MVP) и первые клиенты.

2. Инкубаторы

В отличие от акселераторов, инкубаторы работают с проектами на более ранних стадиях:

• продолжительность: от 6 месяцев до 2 лет;
• помощь в формировании бизнес-идеи и разработке прототипа;
• предоставление инфраструктуры (офисное пространство, оборудование);
• менее интенсивный темп работы;
• больший акцент на обучении основам предпринимательства.

3. Университетские программы

Многие вузы предлагают курсы по предпринимательству и инновациям:

• академический подход к изучению предпринимательства;
• фундаментальная теоретическая база;
• получение официального диплома или сертификата;
• доступ к университетской экосистеме и ресурсам;
• часто включают исследовательский компонент.

4. Корпоративные программы

Некоторые крупные компании и корпорации организуют собственные образовательные инициативы:

• обучение с учетом специфики конкретной отрасли;
• возможность запустить проект внутри корпорации;
• доступ к корпоративным ресурсам и экспертизе;
• потенциальная возможность привлечь корпорацию в качестве клиента или инвестора.

5. Онлайн-курсы

Наиболее доступный и гибкий формат обучения:

• обучение в любое удобное время;
• широкий выбор программ от базовых до продвинутых;
• различные ценовые категории, включая бесплатные варианты;
• доступ к международному опыту и экспертизе;
• возможность выбрать узкоспециализированные курсы по отдельным аспектам стартапа.

Альтернативы формальному обучению: самообразование в сфере стартапов

Если по каким-то причинам курсы вам не подходят, существуют альтернативные пути получения знаний.

Классические работы по предпринимательству и инновациям:

• «Бережливый стартап» Эрика Риса;
• «Стартап за $100» Криса Гильбо;
• «Четыре шага к озарению» Стива Бланка;
• «Бизнес с нуля» Эрика Риса.

Аудио и видео контент от успешных предпринимателей и экспертов:

• «Стартап-гайд»;
• «Берись и делай»;
• Y Combinator на YouTube;
• TED Talks на тему предпринимательства.

Погружение в предпринимательскую среду:

• хакатоны и стартап-выходные;
• конференции для предпринимателей;
• митапы и нетворкинг-встречи;
• питч-сессии и демо-дни.

Индивидуальная работа с опытными предпринимателями:

• поиск ментора через профессиональные сообщества;
• консультации с отраслевыми экспертами;
• участие в программах наставничества.

Обучение через реальную деятельность:

• запуск собственных мини-проектов;
• работа в стартапах на ранних стадиях;
• волонтерство в предпринимательских организациях.

Как оценить эффективность курса по стартапам после его прохождения

Чтобы понять, насколько полезным оказалось обучение, задайте себе следующие вопросы.

1. Получил ли я конкретные инструменты, которые могу применить в своем проекте?
2. Изменилось ли мое понимание бизнес-процессов и предпринимательства?
3. Удалось ли мне продвинуться в реализации своей идеи?
4. Приобрел ли я полезные контакты и связи?
5. Помогло ли обучение избежать типичных ошибок?

Эффективный курс должен не только дать теоретические знания, но и привести к конкретным результатам в вашем предпринимательском пути.

Профессия стартап-предпринимателя сегодня привлекает многих своей свободой и потенциальной доходностью. По данным hh.ru, основатели успешных стартапов могут рассчитывать на доход от 150 000 до нескольких миллионов рублей в месяц, в зависимости от стадии развития проекта и его масштаба. Однако важно понимать, что этому предшествует период инвестиций и часто отрицательного денежного потока.

Выбирая программу стартап обучения, ориентируйтесь прежде всего на свои цели и уровень подготовки. Лучшие курсы — те, что не просто дают знания, но и помогают применить их на практике, создавая реальную ценность для вашего бизнеса. Помните, что даже самое качественное обучение не гарантирует успеха — оно лишь повышает ваши шансы и помогает избежать типичных ошибок на пути к созданию успешного стартапа.

Если вы уже проходили курсы по созданию стартапов, поделитесь своим опытом в комментариях. Какие программы оказались действительно полезными? Что вы бы посоветовали тем, кто только выбирает направление для обучения?

Как рассказал один из инженеров из Европы, за последние месяцы ему регулярно приходят стартапы с кодом, который не работает: ошибки, медлительность, утечки данных, слабая архитектура.

Компании платят огромные деньги за ИИ-продукты, а потом ищут фрилансеров, чтобы починить их.

«Код ужасен»

Другой разработчик из Сан-Франциско признался, что ему пришлось удалить 90 файлов из 100 в React-проекте, созданном дизайнером через ИИ-редактор Cursor.

Проблема, по его словам, системная: большинство моделей обучаются на среднем по качеству открытом коде, и, как следствие, генерируют посредственные решения.

ИИ хорошо пишет шаблонный код, но не понимает архитектуру и не способен отличить хорошее решение от плохого.

Давление и технический долг

Многие компании требуют от программистов «ускоряться с ИИ», но не умеют оценивать последствия. В итоге растет количество ошибок и технический долг — исправление становится дороже, чем ручная разработка.

Эксперты советуют ужесточить ревью и использовать ИИ не для написания, а для анализа кода. Первое правило — не доверять искусственному интеллекту ядро системы. «Пусть делает рутину, но не логику», — заявляют многие опытные разработчики.

Новый рынок

Парадоксально, но именно происходящее создает новый рынок: спрос на специалистов, способных «расчистить» ИИ-проекты, стремительно растет.

А это значит, что мы вступаем в эпоху, когда за чистый код снова будут хорошо платить.

Кого опрашивали

Мы опросили 145 человек, из которых:

• 45.5% оказались разработчиками,
• 11% — тимлидами и техлидами,
• 6.9% — айти-авторами или редакторами,
• 6.9% — аналитиками,
• 5.5% — продакт- или проджект-менеджерами,
• 4.8% — маркетологами,
• 3.4% — CEO компаний,
• 3.4% — контент-менеджерами,
• 2.8% — SMM-специалистами,
• 2.8% — дата-сайентистами и ML-инженерами,
• 2.1% — дизайнерами или иллюстраторами,
• 1.4% — деврелами или техпиарщиками,
• 0.7% — SEO-оптимизаторами.

Большинство опрошенных или 18,5% работают в бигтехе, на втором месте — 13,7% — аутсорс, 12.1% – финтех, 9.7% — госкомпании, 8.9% — фриланс, 8.1% — стартапы, 5.6% — эдтех и ещё 23.4% отметили категорию другое.

Среди опрошенных большинство имеют грейд мидл — 43.8%, сеньоров — 25.7%, джуниоров – 17.1%, менеджеров — 9.5%, собственный бизнес – у 3.8%.

Более половины или 52,4% не развивают личный бренд, 28,6% — задумываются об этом, а 19% активно этим занимаются.

При этом 18.6% пишут статьи для развития личного бренда, 17.8% ведут блоги, 17.1% ничего не делают, 11.6% преподают, 10.9% менторят, 7.8% выступают с докладами, 5.4% занимаются наукой. Ещё 3.9% ответили, что пишут книги, аналогичное количество ведёт подкасты, ​​3.1% — участвует в хакатонах.

Как используют ИИ при создании контента

16.1% опрошенных генерирует код с помощью нейросетей. Неочевидный способ применения моделей — для поиска идей реализации кода.

«Ищу фреймы с нужным мне функционалом, которых я не знаю или знаю, но не применял ранее. То есть без кода, а в качестве источника идей. Также ИИ служит для автоматизации рутины в коде: простые циклы или простейшая логика, максимум 10-15 строк, пока я пишу что то другое».

«Если попросить его написать какие то атомарные короткие блоки, методы, функции, то ИИ неплохо справляется».

«Нейросеть может накинуть идеи, дать свежий взгляд на проблему, помочь с рутинным переписыванием кода. В контексте AI-агентов — под тщательным присмотром, чтобы избежать последствий галлюцинаций».

«Очень удобный инструмент для быстрого преодоления входного порога в новую тему. С помощью ИИ удобно анализировать статьи, узнавать базовые определения, быстро решать технические проблемы в языке программирования, с которым пока сам мало знаком. Однако нужно быть аккуратным при попытках создавать что-то новое и сложное — на мой взгляд, ИИ здесь не заменит учёного».

15.5% — генерирует с помощью нейросетей идеи, 11.4% — создают иллюстрации. 9.4% — обращаются к ИИ для саммаризации. 8.5% — для расшифровки аудиозаписей, 7.6% — для переводов, 6.7% — при редактуре статей, 5.3% — для создания постов, 4.7% — для написания статей, 3.2% — для создания презентаций, 2% – для видео-контента, 1.5% — для сео-оптимизации. 4.4% отметили, что вообще не используют ИИ, а 3.8% — что используют, но для каких-то других целей.

Среди других целей отмечали создание баннеров и логотипов, фреймов постов, подбора «цепляющих» заголовков:

«Беру у ИИ идеи для креативного описания и каких-то интересных цепляющих фраз. Это просто новый уровень в работе, новая эра».

Большинству респондентов нравится Chat GPT — 32.6%; Gemini выбрали 8.7%; Gigachat и Yandex GPT набрали поровну, по 7%; Midjourney и DeepL — по 6.5%; Kandinsky — 3.9%; Dall-E2 — 3%; RoBERTa — 0.9%.

23.9% отметили, что предпочитают другие нейросети. Среди них — Deep Seek (особенно популярен среди собственных вариантов респондентов), Claude (на втором месте по популярности), Grok (на третьем месте), Sonar и Qwen (обе на четвёртом). Также опрошенные назвали Cursor, v0.dev, Gemma, ollama, Perplexity, Kling, Luma DM, SD1.5, Sora, Suno, Шедеврум.

Хотя с последним опыт респондентов был неоднозначным:

«Т.к. “тестировала” Шедеврум, получаемый в результате контент выходит спорным: не все условия учитываются, тяжело работает со специфичными запросами (или вообще не понимает их), бывают непонятные артефакты или нарушение построения (анатомического и пр.)»

Отношение к ИИ в контенте

Подавляющее большинство относится к нейросетям скорее хорошо. 72.1% опрошенных отметили положительное отношение к ИИ при условии, что он «используется с умом», ещё 21.3% отметили, что считают ИИ — эффективным и современным инструментом.

При этом 4.9% были категоричны и отметили, что относятся негативно или даже запрещают использовать ИИ сотрудникам. Ещё 1.6% не используют сами и обязательно пишут негативный комментарий, если замечают признаки использования.

Из негативных аспектов 33.1% опрошенных отмечают галлюцинации нейросетей.

«Не стоит доверять всему что выдаёт ИИ, так как зачастую для хорошего ответа нужно задать правильный и детально расписанный вопрос. И если уж пользоваться ИИ для решения каких-либо задач, то нужно всё равно проделать двойную работу, чтобы проверить ответ, который впоследствии ты будешь записывать куда либо (в код, статью, подкаст и т.д.)».

«Нормально использовать его, если есть опыт применения и знаешь, где ИИ может накосячить. Перепроверяешь за ним такие места».

«Нейронки — это круто, они очень быстро развиваются сейчас и адаптируются к меняющейся реальности порой лучше некоторых людей. Но нужно их использовать с умом и грамотно формулировать запросы, а для этого в собственной голове должно тоже что-то быть. Потому что нужно помнить, что:

1) Плохой промпт = плохой результат

2) Даже при хорошем промпте нейросети склонны всё равно ошибаться и врать. Был случай, когда разработчик просто скопипастил в код прода пример псевдокода из документации, который оптимизировался нейросетью. Надо ли говорить, что всё закончилось производственным фиаско… развитие нейронок подразумевает, что нужно самому развиваться еще быстрее и быть на шаг впереди, чтобы быть в состоянии грамотно анализировать и фильтровать то, что они выдают».

21.6% критикует ИИ за странный стиль и метафоры. 18.4% считают, что видят, когда текст писал робот и им неприятно. Среди менее очевидных неприятностей, связанных с ИИ: 11.4% называют ограничения использования из-за санкций/импортозамещения, 9% — цену подписки, 5.7% — личное недоверие к ИИ.

«Если говорить в общем, контент, генерируемый ИИ, всегда лишён личного начала. Да, где-то торчат уши автора (автора промта). Но и всё на этом. Примерно как: президент озвучил идею , что неплохо бы поддержать семью… А дальше, ну вы сами знаете. То есть, для генерации творческого контента ИИ — инструмент так себе. Среднего уровня оруэлловский станок для написания романов.

Другое дело — техническая писанина и код. Вот тут ИИ на своем месте. Но всё же, нуждается в тщательном контроле на всех этапах работы. Свою нишу ИИ в контенте занял, и ему есть, куда расти, но ведь это просто инструмент. А он не может быть совершеннее своего изобретателя. Тема ИИ — не творчество в широком смысле. Его удел — техническая часть».

У некоторых опрошенных сама ценность ИИ вызывает сомнение — они считают, что явление слишком переоценено:

«ИИ используется уже много лет в совершенно разных сферах. Но когда он стал доступным массовому пользователю, начал невероятную войну хайпа. Теперь каждая продуктовая компания должна внедрить ИИ в свой продукт. Открывается огромное количество стартапов, которые собирают деньги только благодаря наличию двух букв “AI” в своём названии. Контент, сгенерированный с помощью ИИ, просто завалил интернет.

Дело в том, что написанный ИИ текст, программный код, либо сгенерированная картинка или видео видны сразу, что понижает ценность этого контента (по моему мнению). Я считаю, что если есть желание использовать ИИ в создании контента, то нужно, чтобы ты его делал с помощью ИИ, а не ИИ делал его с твоей помощью. Через какое-то время хайп пойдёт на спад, контентмейкеры и компании найдут баланс в использовании современных ИИ технологий и именно тогда он начнет приносить наибольшую пользу человечеству. На данный момент ИИ генерирует 80% хайпа и 20% пользы, а должно быть, как минимум, диаметрально противоположная картина. P.S. все цифры и заявления, приведенные в этом комментарии, не основаны ни на каких исследованиях, чисто на моих ощущениях».

Ряд опрошенных беспокоит, что ИИ отучает нас, то есть человечество, мыслить:

«Люди, заменяющие человекодумательные функции использованием ИИ, часто демонстрируют собственные проблемы с когнитивной функцией. Сам контент вызывает чувство приедания и ещё к концу прошлого года любой контент от ИИ не вызывал никаких положительных эмоций. К коду, сгенерированному ИИ, неприязни пока не испытывал. Люди, которые юзают кодогенерацию для учебных целей — возвращаемся к началу, имеют проблемы с когнитивкой. Используйте ИИ только если он помогает вам начать думать. Никогда не используйте ИИ, чтобы завершить то, о чём уже начали думать».

В целом, многие респонденты сходятся в мысли, что ИИ здорово ускоряет создание контента, но требует работы над стилем, чтобы сделать его более человечным:

«Удобный и полезный инструмент. Но нужен навык, чтобы им пользоваться. Нейросети могут довольно быстро выдать вариант “на 4”. Чтобы получилось “на 5”, нужно приложить немало усилий. Ну и я вижу, что студенты пытаются делегировать 100% домашки нейронкам и очень удивляются, когда их в этом разоблачают».

«ИИ открывает новые возможности для авторов и брендов, ускоряя процесс создания контента и улучшая его качество. Он помогает быстро находить креативные идеи, адаптировать материалы под разные аудитории и форматы, делая контент более точным и персонализированным. Это инструмент, который усиливает творческий потенциал человека, а не заменяет его».

Как минимум, большинство опрошенных не считают ИИ-контент — злом:

«Не считаю, что ИИ-контент — это что-то ужасное, Как и не думаю, что «мертвый интернет» придёт в скором времени, но надеюсь на повышение качества такого контента, либо на ограничение его показов».

«Это технология, которую надо учиться использовать в повседневной жизни, ведь она снимает с тебя рутину, позволяя фокусироваться на более важных задачах».

«С нейросетями так же как с автомобилями: использовать можно, а иногда даже необходимо, но нужны правила и те, кто проверяет и наказывает за несоблюдение. Пока что в мире бардак. Кто, как смог, собрал себе какие-то драндулеты и катается по городу, пугая прохожих 🙂».

А как используете ИИ в контенте вы? Пишите в комментариях!

Исследование под названием The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 показало, что лишь 5% проектов создают ощутимую экономическую выгоду. Остальные — просто сжигают бюджеты, не улучшая бизнес-показателей.

Но эта новость — скорее хорошая, чем плохая. Потому что она означает: человеческий труд пока незаменим, а ИИ не настолько умен, как его преподносят.

ИИ-системы не виноваты — виноват менеджмент

Как подчеркивают авторы отчета, проблема не в самих ИИ-инструментах, а в том, как их используют. Руководство многих компаний делает ставку на хайповые витрины — маркетинг, автоматическую генерацию контента, чат-ботов и прочее. Эти решения выглядят эффектно, но редко влияют на выручку.

А вот реальную пользу приносят скучные, но важные процессы: автоматизация учета, документооборота, логистики, финопераций. ИИ может сократить рутину, чтобы сотрудники занимались задачами с реальной добавленной стоимостью, а не просто «заменял» людей.

Маленькие стартапы справляются лучше, чем корпорации

Лидер исследования, Адитья Чаллапалли, отметил, что стартапы с командами по 20 человек показывают лучший результат, чем корпорации из списка Fortune 500.

Все потому, что небольшие компании решают одну конкретную проблему, вместо того чтобы пытаться «обмазать» все подряд нейросетями.

Некоторые из них за год вырастают с нуля до $20 млн выручки — просто потому что точно понимают, какую боль решают. И, как итог, применяют ИИ как инструмент, а не как самоцель.

Для тех же, кто ищет работу, это тоже важный сигнал: в стартапах проще научиться чему-то полезному, а самые интересные вакансии — в тех компаниях, где ИИ помогает бизнесу, а не просто присутствует для отчета.

Что делать тем, кто боится потерять работу?

Главное — не впадать в панику. Но и игнорировать ИИ не стоит. Побеждают те, кто умеет с ним сотрудничать, а не воевать.

Компании ищут людей, которые умеют:

• Понимать, где ИИ реально экономит время и деньги.
• Переводить бизнес-проблему на язык технологий.
• Оптимизировать процессы, а не просто повторять «я умею пользоваться ChatGPT».

Если вы соискатель, не ограничивайтесь фразой «умею работать с нейросетями».

Покажите, как вы с их помощью улучшили конкретный процесс — ускорили обработку заявок, уменьшили количество ошибок, повысили качество отчетов.

Чтобы сэкономить вам время и нервы, мы разобрали рынок и собрали подборку облачных платформ. В ней — топовые провайдеры с примерами, ценами и плюсами. Поможет выбрать решение под вашу задачу и бюджет, без длинных ресёрчей и сомнительных форумов.

1. H3LLO.CLOUD: для быстрого старта

Если вы запускаете стартап, делаете MVP или просто не хотите платить больше за инфраструктуру — у H3LLO.CLOUD есть стартовый набор на 12 месяцев, который бесплатно выдается при создании аккаунта.

Специально собрали предложения под запросы небольших команд и стартапов: 2 базовые ВМ Capsule.S (1vCPU/2GB RAM/12,5 NVMe), 5GB Network SSD, 5GB Object Storage, 1 Basic LoadBalancer, 1 IPv4, мониторинг.

Этого набора более чем хватит, даже для довольно посещаемых проектов. А тем, кому нужно больше, в ассортименте полный набор IaaS и PaaS решений и дружелюбная команда, которая помогает с их внедрением.

Облако H3LLO CLOUD подойдет тем, кто:

• запускает MVP и хочет минимизировать издержки на старте;
• работает с Big Data и аналитикой;
• использует Kubernetes или контейнеризацию;
• разворачивает inference-серверы под ИИ-модели;
• делает бэкапы и настраивает восстановление после сбоев.

H3LLO CLOUD работает с посекундной тарификацией: платите только за то, чем действительно пользуетесь. Можно выставлять счета на юрлицо, есть постоплата. Обещают добавить Cloud API, шаблоны деплоя, маркетплейс SaaS-решений и serverless — но даже сейчас по функциональности всё покрыто: базы управляемые, биллинг гибкий, интерфейс понятный.

Техподдержка отвечает быстро — от пары минут до пары часов. Для крупных клиентов — приоритетный канал связи.

2. L1veStack: полный контроль бюджетов

Если вы только запускаете проект и хотите чётко контролировать, за что платите — L1veStack делает ставку на полную прозрачность. Никаких округлений, скрытых тарифов и загадочного биллинга. Всё просто: используете ресурсы — платите посекундно, не используете — не платите вообще.

Что вы получаете на старте:

• На этапе беты L1veStack можно запустить до 3 проектов, каждый из которых может использовать до 1 vCPU и 4 ГБ RAM.
• У них есть уникальный вариант тарификации: существует нетарифицируемый пороговый уровень для небольших проектов, и оплата начинается только при превышении этих значений. Идеально для пет-проектов и стартапов, когда вы еще не знаете точных потребностей в мощности.

L1veStack построен как платформа, которая растёт вместе с вами:

• Этап 1: Пет-проекты и небольшие стартапы. Здесь вы используете нетарифицируемый порог.
• Этап 2: Команды и фрилансеры. Сервис выгодно использовать для управления Dev и Stage окружениями.
• Этап 3: Инструмент разработки для команд внутри enterprise. Предлагаются выгодные тарифы для dev/stage окружений и возможность переводить продакшен на собственные сервера под контроль ваших DevOps специалистов.

Из дополнительного и про биллинг:

В целом, всё удобно, гибко, прозрачно — есть все необходимые функции: GitHub wizard, автоматический SSL-сертификат (авто-SSL) и понятные объяснения для переменных.

Плата только за фактические минуты использования CPU и RAM. Есть поминутный счетчик и предиктивная симуляция затрат, чтобы прогнозировать расходы до того, как они возникнут.

Сервис предоставляет Live-индикаторы, который отслеживает нагрузку в реальном времени, human-friendly ошибки и мгновенный preview изменений.

3. Облачная платформа Selectel: Масштаб, безопасность и опытная поддержка

Selectel предлагает более 50 продуктов — от виртуальных и выделенных серверов до готовых к работе баз данных, кластеров Kubernetes, объектного хранилища, CDN и решений для безопасности. Всё запускается за пару кликов через удобную панель управления, API или Terraform.

Для стартапов действует акция: Кешбэк до 1 000 000 бонусов. Каждый месяц Selectel возвращает 30% бонусами от расходов на инфраструктуру. Кешбэк начисляется в течение 12 месяцев.

Selectel подходит под задачи любой сложности:

1. Разворачивать MVP и первые версии приложений — настраивать среды разработки и тестирования.
2. Запускать приложение в продакшен и масштабироваться под нагрузкой.
3. Хранить и обрабатывать данные — платформа позволяет хранить большие объемы данных на дисках объемом до 10 ТБ и более.
4. Защитить данные от сетевых атак — есть готовые инструменты защиты от DDoS-атак и инструменты резервного копирования ,
5. Соответствовать требованиям безопасности — платформа хранит персональные данные до 1 уровня защищенности и следует требованиям 152-ФЗ, 21 приказа ФСТЭК, PCI DSS, ISO 27001, ГОСТ Р 57580.

Насколько удобно работать

Инфраструктура строится как конструктор: 50+ продуктов и сервисов можно объединить через глобальный роутер, связать с собственной инфраструктурой (настраивать гибридные решения), масштабироваться в несколько кликов. Не нужно разбираться со сложными настройками — запустить сервис можно в несколько кликов из панели управления или с помощью Terraform. Есть IAM-система для разграничения доступов и определения ролей пользователей, чтобы настроить федерации удостоверений через SSO и соответствовать требованиям корпоративной безопасности.

Биллинг и поддержка

Биллинг облачной платформы работает по модели pay-as-you-go: платите только за то, что реально используется. При этом можно сэкономить до 75%, с прерываемыми ВМ и функцией заморозки — удобно, если нужно приостановить проект или снизить расходы ночью.

Техподдержка работает 24/7, специалисты помогают с подбором необходимой инфраструктуры и решений, настройками и функциональностью. Берут полную ответственность за работу инфраструктуры и быстро решают любые возникающие вопросы. Для сложных задач, например, миграции на инфраструктуру Selectel можно подключить услугу Администрирования.

4. RTCLOUD: Гибридное облако для стартапов с масштабом и безопасностью

RTCLOUD — это гибридное облако, объединяющее локальные ресурсы с публичным облаком провайдера для создания гибкой, масштабируемой и безопасной ИТ-инфраструктуры. Подходит стартапам, которым нужно быстро адаптироваться к нагрузкам без крупных затрат.

RTCLOUD предлагает гибридное облако, объединяющее частное и публичное облако:

• Единый каталог приложений: Доступ к приложениям в обоих облаках без разделения.
• Единое адресное пространство: Перемещение виртуальных машин и приложений без изменения сетевых настроек.
• Унифицированное управление: Просмотр, копирование и перемещение нагрузок (виртуальные машины, vApp, шаблоны) между облаками.
• Инструменты мировых лидеров: Veeam Backup & Replication для репликации и управления восстановлением, vCloud Availability для миграции и Disaster Recovery (DR).

Поддерживаются сценарии:

• Уменьшение нагрузки на локальные ресурсы.
• Запуск сервисов с непроверенной нагрузкой.
• Организация тестовой площадки.
• Резервирование инфраструктуры.

Дополнительные возможности

• Облачный ЦОД: Инфраструктура без капитальных затрат, высокая надёжность, масштабирование.
• Резервный ЦОД: Быстрое восстановление с минимальным RTO.
• Объектное хранилище S3: Хранение архивов, резервных копий и медиа-контента.
• Kubernetes-as-a-Service: Готовая контейнерная инфраструктура с контролируемым периметром безопасности.
• Облачный десктоп (VDI и VDI GPU): Доступ к рабочим местам, включая производительные для конструкторов.
• Backup as a Service (BaaS): Управление копиями и расписанием для надёжного хранения.
• Размещение оборудования: Дата-центры TIER III с интеграцией облачных сервисов.

Биллинг и поддержка

• Гибкая оплата: Pay-as-you-go, без инсталляционных платежей, платите только за потреблённые ресурсы.
• Экономия: Нет затрат на покупку или модернизацию оборудования, масштабирование по потребностям.
• Техподдержка: 24/7, помощь с настройкой инфраструктуры, миграцией и решением задач.

На что ориентироваться при выборе облака

Выбирайте облако, которое соответствует вашим задачам: гибкость для тестов, прозрачность для контроля бюджета или мощная инфраструктура для продакшена.

H3LLO.CLOUD делает ставку на доступность, предлагая стартовый набор за 5 000 рублей с виртуальными машинами, базами данных и объектным хранилищем, что идеально для небольших команд, работающих с Big Data или ИИ.

L1veStack выделяется прозрачным биллингом и нетарифицируемым порогом, помогая стартапам с ограниченным бюджетом точно прогнозировать расходы.

Selectel обеспечивает масштабируемость и безопасность, с инструментами для защиты данных, что важно для проектов с высокими требованиями к соответствию 152-ФЗ.

RTCLOUD предлагает гибридное облако, которое объединяет локальные и публичные ресурсы, позволяя масштабироваться под пиковые нагрузки и минимизировать расходы благодаря модели pay-as-you-go без инсталляционных платежей.

Наши шаги для запуска продукта в новой локации

1. Бизнес-планирование

2. Исследование локального рынка и разработка клиентских персон

Мы провели опросы, включая Zoom-интервью и онлайн-анкеты, чтобы собрать данные о демографических и психографических характеристиках целевых сегментов рынка. В результате опросили 82 человека. Мы задавали вопросы типа: Какие каналы и инструменты вы используете для расширения сети нетворкинга или поиска инвесторов? Как вы оцениваете эффективность каждого из используемых инструментов? Полученные данные легли в основу клиентских персон, описали идеальных покупателей по таким критериям, как возраст, пол, локация, профессия, хобби, семейный статус и предпочтения.

3. Анализ прямых и косвенных конкурентов

Для выхода на новый рынок мы тщательно изучили конкурентный ландшафт, включая подходы к клиентскому сервису и ценообразованию, основные трудности конкурентов. Мы использовали сервисы Clozd и Klue, исследовали PR-материалы и новости компаний, а также общались с конкурентами через «тайных покупателей» на платформе UpWork и с бывшими сотрудниками через LinkedIn и Facebook*.

*Компания Meta признана экстремистской на территории РФ.

Изначально планировалось создать 100% онлайн-продукт, но после анализа конкурентов мы пришли к выводу, что он будет состоять на 70% из онлайн-решений и на 30% — из оффлайн-активностей. Это было связано с тем, что в Израиле сильно развита культура личных встреч.

4. Разработка маркетинговой стратегии

В нашем плане учтены все важнейшие компоненты: пригодность продукта на рынке, стратегия выхода на рынок, маркетинговый план с акцентом на контент и другие ключевые элементы запуска.

5. Создание сегментации и разработка персонализированных клиентских сообщений

Мы запустили позиционирование в социальных медиа с единым стилем подачи информации. Опираясь на релевантность нашего продукта, выбрали блогеров и медиа для сотрудничества. Мы лично познакомились с многими из них на различных мероприятиях. Для расширения сети нетворкинга посетили такие события, как AI Week Tel Aviv, StartUp Nation Central – Israel Innovation Summit и DLD Tel Aviv Innovation Festival.

Наши инфлюенсеры: Hillel Fuld, Dan Ben-Horin, Shai Wininger, Yossi Vardi.

Медиа: TechCrunch, Calcalist, NoCamels.

6. Изучение потребностей целевой аудитории через исследования

Мы провели более 18 исследований, чтобы глубже понять болевые точки нашей аудитории; причины существования и способы решения проблем. Результаты всех исследований были визуализированы на доске Miro.

7. Разработка клиентского пути на всех этапах воронки продаж

Мы выделили 6 ключевых этапов: знакомство с продуктом, запуск ограниченной версии с минимальной стоимостью подписки, создание персонализированного решения для пользователя, удержание клиента, покупка полного продукта и техническая поддержка.

8. Создание MVP и тестирование

С помощью MVP мы получили ценную обратную связь от рынка, что позволило нам адаптировать продукт под болевые точки целевой аудитории и сделать его крайне востребованным.

9. Подали заявку в Microsoft for Startups

Мы узнали, что для участия в программе Microsoft for Startups можно быть не только стартапом, но и уже развивающимся бизнесом. Через 5 дней наша заявка была одобрена, и команда прошла требования для перехода на 4-й уровень.

Microsoft предоставляет 4 уровня финансирования, в зависимости от стадии развития стартапа:

• L1 — 1 000 долларов США

• L2 — 5 000 долларов США

• L3 — 25 000 долларов США

• L4 — 150 000 долларов США

Кроме того, все стартапы получают бесплатный доступ к ведущим моделям ИИ через Azure, включая OpenAI GPT-4, Llama 2 от Meta* и многие другие.

*Компания Meta признана экстремистской на территории РФ.

Ключевые факторы, способствовавшие одобрению нашей заявки:

• Сильная команда, включающая бывших сотрудников eBay, Google и Microsoft, а также со-основателя, который окончил Стэнфорд и защитил кандидатскую по компьютерным наукам.

• Активное использование Azure в нашей технической работе (2-3 развертывания в месяц).

• Развитая сеть контактов в LinkedIn, множество публикаций и социальных активностей.

• Отличные рекомендации от ведущих технологических инфлюенсеров.

• На момент подачи заявки у нас было около 50 действующих клиентов.

Выводы о сотрудничестве с Microsoft for Startups:

Положительные стороны:

• Множество возможностей для нетворкинга и взаимодействия с другими основателями.

• Изучение ускоренного курса по масштабированию продукта.

• Понимание ключевых элементов для успешного запуска и масштабирования.

Отрицательные стороны:

• Может возникать ложное ощущение безусловного успеха стартапа.

• Недостаточная поддержка в некоторых областях.

Результаты:

• Запуск глубокого технологического продукта на базе ИИ.

• Достижение годового регулярного дохода в 1 миллион долларов.

• Создание команды инженеров высокого уровня и прочной технологической базы.

Бумаги стало меньше, а обязанностей больше

С переходом на электронные процедуры, закупки действительно стали технически проще: не нужно больше пересобирать сканы, распечатывать каждую страницу в трёх экземплярах и бегать с флешкой между кабинетами. Профессия перешла из операторской в аналитико-юридическую. Теперь закупщик меньше кликает мышкой и больше думает. Нужно:

• проверять расчёт НМЦК — начальной максимальной цены контракта,
• правильно заполнять описание объекта закупки,
• отслеживать изменения в регламенте,
• быстро реагировать, если система зависла в день публикации,
• уметь читать документацию и сразу видеть риски,
• работать с аналитикой по тендерам,
• ориентироваться в IT-среде: ЕИС, цифровые подписи, сервисы ИИ.

До цифровизации заказчики прикрепляли спецификацию отдельным файлом. А участники чаще всего просто копировали описание закупки и не меняли параметры. Сейчас всё структурировано — рассматривать стало быстрее и легче. Система сама формирует контракт на основе извещения и заявки поставщика. Это реально экономит время, а поставщики теперь реже ошибаются. Но нам приходится разбираться и в логистике, и в IT, и в юриспруденции. Иногда закупаешь что-то, чего в жизни не видел: от туалетной бумаги до медоборудования.

С чем работает закупщик каждый день

Каждый день специалист по закупкам переключается между разными системами и интерфейсами. Много окон — один из минусов текущей цифровой эпохи. А вот с чем нужно работать:

• ЕИС — Единая информационная система в сфере закупок. Главный портал, на котором публикуют всю информацию о госзакупках: от планов до контрактов. Через него идёт 100% коммуникации между заказчиком, поставщиком и контролёрами.
• РТС-тендер — Российская торговая система. Одна из самых надёжных электронных торговых площадок. Стабильно работает, интерфейс понятный, отзывчивая поддержка. Часто используют для конкурентных закупок.
• Сбербанк-АСТ — Автоматизированная система торгов Сбербанка. Крупная федеральная площадка, где проходит множество конкурсов. В интерфейсе сложно разобраться с первого раза.
• Росэлторг (ЕЭТП) — Единая электронная торговая площадка. На ней проводят аукционы и конкурсы. Часть участников называет её «тяжеловесом» — много функций, интерфейс перегружен.
• ЕАТ «Берёзка» — Единый агрегатор торговли. Онлайн-магазин для закупок малого объёма. Похож на маркетплейс по задумке и должен быть удобным. На практике часто зависает.
• Эконом-Эксперт. Коммерческая программа, помогающая делать всё: от расчёта начальной цены до анализа контрактов и отчётов.
• Электронный бюджет. Система Минфина, через которую заказчики формируют планы-графики, обоснования и ведут бюджетные расчёты. Плотно интегрирована с ЕИС.
• Электронная подпись (ЭП). Цифровая идентификация, без которой невозможно отправить заявку или подписать контракт. Потерял ключ или сломался токен — пролетаешь мимо конкурса.

«Эконом-Эксперт» спасает с 2014 года, это моя правая рука. Там всё: расчёты, отчёты, реестры. Поддержка отлично работает. А вот с «Берёзкой» отношения сложнее. Она часто тормозит, ассортимент неполный — работать некомфортно.

В игру вступает ИИ: антикартель и тендерный интеллект

ИИ уже участвует в закупках и борется против сговоров. Звучит как фантастический фильм, но это реальность. Федеральная антимонопольная служба выделила 241,4 млн рублей на внедрение ИИ в систему «Антикартель». Что умеет цифровой помощник в госзаказе:

• выявлять картельные сговоры и аномалии в торгах,
• искать противоречия в тендерной документации,
• предлагать оптимальные условия участия.

Роль человека по-прежнему остаётся ключевой. Именно он принимает решения, ведёт переговоры и управляет нестандартными ситуациями.

Кто выигрывает от цифровизации

Цифровая трансформация в госзакупках перераспределяет усилия, время и бюджет. Все участники рынка получили профит.

Что получили заказчики:

• прозрачность всех этапов закупки, от извещения до оплаты,
• автоматизированную приёмку, платежи, документооборот,
• возможность работать удалённо и без беготни с бумажками.

Что получили поставщики:

• доступ к тендерам со всей страны без поездок и бланков,
• алгоритмы, которые подбирают подходящие закупки под конкретную специализацию,
• системы, которые подсказывают, как оформить заявку.

В итоге снизились барьеры входа в госзаказы для малого бизнеса. Рынок стал шире, и это заметили на уровне регионов.

Когда закупка становится прозрачной и быстрой, это чувствуется даже на уровне жизни:

• больницы получают лекарства без недельных задержек,
• в школы успевают привозить компьютеры до начала учебного года,
• государство всё чаще заказывает у «зелёных» производителей — тех, кто работает экологично.

В программе «Эконом-Эксперт» можно быстро рассчитать НМЦК по лекарствам. Раньше тратила много времени, особенно если в заказе 20+ наименований. Сейчас — другое дело.

Чего ждать дальше: вызовы, переходные боли и роль человека

Полная цифровизация скоро охватит весь сектор госзакупок. Уже сейчас система автоматически заполняет контракты, документы подписываются ЭЦП. Но остались нерешённые сложности:

• ведомства используют разный софт, синхронизации между ними нет,
• на рынке не хватает IT-специалистов, которые разбираются в закупках,
• многие действующие сотрудники не готовы к постоянному обучению и перестройке процессов.

Как результат, всё чаще в госзакупках появляются новые профессии:

• стратег по закупочной политике — отвечает за долгосрочную экономию и эффективность,
• риск-менеджер — анализирует тендеры на предмет нарушений и потенциальных сбоев,
• аналитик тендерных данных — обрабатывает массивы заявок, находит закономерности, помогает автоматизировать.

Цифровизация не убирает человека, а требует от него больше кругозора и ответственности.

Правила работы с закупками обновляются постоянно, а система усложняется. Штрафов стало больше. Приходится всё время учиться, проходить повышение квалификации.

Выводы

• Профессия закупщика изменилась: стало меньше ручной работы, появилось больше аналитики.
• Цифровизация упростила жизнь обычным людям благодаря электронным платежам и обращениям.
• Искусственный интеллект берёт на себя рутину и контроль. Человеку остаётся роль интерпретатора, переговорщика и контролёра.

Читайте также:

• ИИ-поиск: почему люди перестали гуглить и как это меняет интернет
• Почему технологии 80-х тормозят корпоративные коммуникации и что с этим делать
• Гайд: как настроить API-распознавание документов за 30 минут
• Эволюция сетей: от LAN 2003 года до 5G и дальше
• Цифровой минимализм: как с помощью технологий снизить зависимость от технологий

Он сам вскрыл себе бедро, чтобы наглядно протестировать медицинскую повязку Kingsfoil — кровоостанавливающее средство, созданное для военных условий.

В ролике, разосланном инвесторам, Адлер с помощью биопсийного инструмента сделал два аккуратных надреза на ногах: один обработал Kingsfoil, второй оставил контрольным.

По его словам, повязка при контакте с кожей превращается в гелеобразную массу, останавливает кровь и ускоряет заживление. Побочные эффекты, как утверждает он, минимальны — разве что возможное раздражение кожи.

Kingsfoil получила имя в честь целебной травы из «Властелина колец», и это не случайность — в сфере оборонных технологий Толкин популярен — достаточно вспомнить Palantir, Anduril и Erebor.

Деньги на кровь

Спустя короткое время после демонстрации, Pilgrim закрыл раунд посевных инвестиций на $4,3 млн.

Раунд возглавил фонд Cantos, к нему присоединились Thiel Capital, Day One Ventures и Refactor Capital, а также ряд бизнес-ангелов, включая Джошуа Браудера и Адриана Фенти.

Продуктов больше, чем одна повязка

Kingsfoil — только начало. Pilgrim также разрабатывает Voyager — ингалятор от химических угроз, и ARGUS — систему мониторинга биологических и химических рисков в портах, больницах и других чувствительных точках. Пока обе разработки находятся на стадии прототипирования.

Компания, насчитывающая всего пять сотрудников, работает из гибридного офиса-лаборатории в Калифорнии.

Адлер — бывший лауреат стипендии Питерял Тиля. До Pilgrim он запускал стартап по улучшению сна с помощью носимого устройства. Сейчас его амбиции шире: стать полноценным биотех-поставщиком и выйти на гражданский рынок.

Сначала к солдатам, потом — к гражданским

Хотя на рынке уже есть конкуренты — QuikClot, HemCon и Sealonix — Адлер надеется на ускоренный путь сертификации от FDA. Если Kingsfoil не признают принципиально новым, путь до одобрения может занять всего полгода.

Ставка Pilgrim — на оборонный рынок. По словам Адлера, нужды Минобороны США опережают гражданские реалии на 5–10 лет.

Но в будущем он хочет перевести технологии на гражданский рынок и создать продукт двойного назначения: для поля боя и для повседневной медицины.

В этой статье мы посмотрим четыре решения, которые упрощают жизнь айтишника: от постановки задач и контроля прогресса до автоматизации повторяющихся операций.

Strive — когда вы устали затыкать дыры и хотите работать системно

Типичная ситуация: в команде каждый ведёт задачи в своём трекере, в чатах — легко потеряться, пытаясь вспомнить, кто за что отвечает. А документация разрознена — что-то в Google Docs, что-то в Excel на жёстком диске бухгалтера, который ушёл в отпуск, что-то «в голове у маркетолога и он уволился 3 месяца назад». Если проекты буксуют, дедлайны срываются, потому что никто толком не видит, на каком этапе работа, то вам нужен Strive — единое рабочее пространство, где всё на месте и каждый понимает, что делать.

Strive помогает командам организовать рабочий процесс. В одном интерфейсе — задачи, статусы, документы, регламенты и база знаний. Сервис рассчитан не на личное планирование, а на совместную работу.

Что вы получаете от Strive:

• Все задачи — в едином месте. Без лишних кликов создаёте задачи, назначаете ответственных, следите за статусами. Всё наглядно — как на ладони.
• Канбан, который реально помогает. Видно, где блокер, кто перегружен, как продвигается проект.
• Совместные документы. Пишите, комментируйте, обновляйте задачи и документацию прямо в системе. Без переключения между сервисами.
• Живая база знаний. Инструкции, регламенты, процессы — всё доступно команде, всё хранится там же, где и задачи.
• Простой, чистый интерфейс. Не надо «переучиваться» — всё работает из коробки.

Почему команды выбирают Strive

• Больше не нужно собирать проекты из кусочков — всё интегрировано;
• меньше ошибок и провалов — потому что все в курсе, что происходит;
• прозрачная ответственность — видно, кто за что отвечает;
• бесплатный вход — можно начать с командой до 10 человек без затрат;
• без вендорлока и валютных рисков — Strive создан в России.

Strive уже используют маркетинговые и контентные команды, разработчики и тестировщики, стартапы и IT-компании. Это полноценная альтернатива западным планировщикам, но с более низкими тарифами и с отсутствием рисков вендорлока. Позволяет навести порядок в задачах и ускорить работу.

Тарифы

• Бесплатно: до 10 человек. Для старта — отлично.
• На двоих: 1 000 ₽/мес. Без ограничений, с аналитикой и интеграциями.
• Команда: 3 375 ₽/мес. До 15 человек, весь функционал.
• Бизнес: 225 ₽/польз./мес. От 15 человек, приоритетная поддержка и внедрение.

ЛидерТаск: полный контроль над задачами и проектами

ЛидерТаск – это удобный инструмент для организации командной работы и распределения обязанностей между сотрудниками. Он поддерживает Канбан-подход: можно разбивать крупные дела на подэтапы, назначать ответственных и наглядно отслеживать прогресс. Помимо классических Канбан-досок, в трекере доступна глубокая иерархия задач с неограниченной вложенностью и возможность закреплять важное в «Избранном».

Ключевые функции ЛидерТаск:

• Создание задач любым способом: через email, мобильное приложение, голосом, в Telegram или в браузерном виджете;
• Настройка напоминаний и повторов;
• Чек-листы для декомпозиции задач;
• Доступны чаты и вложения внутри задач — переписка и документация больше не потеряются;
• Широкие возможности для настройки досок: цветовые метки, визуальные выделения и удобная организация элементов для наглядности и порядка.

Какие проблемы решает ЛидерТаск:

• Фильтрация задач по исполнителю, срокам или статусу;
• Быстрая приоритизация — фокус на самом важном;
• Восстановление удалённых задач с помощью корзины;
• Интегрированный календарь с удобным расписанием;
• Совместная работа — общий доступ, отслеживание прогресса и назначение ответственных;
• Гибкое распределение прав доступа внутри команды;
• Работа даже в оффлайн-режиме;
• Синхронизация между всеми устройствами;

Сервис внесён в реестр отечественного ПО и уже используется в дата-центрах, служит удобным органайзером для руководителей и выступает основным таск-трекером в IT-компаниях.

YouGile: Трелло без лишних усложнений

YouGile развивает идеи классического Trello, но делает их более пригодными для работы команд любого масштаба. Канбан‑доска остаётся центром управления задачами, при этом поверх неё добавлены функции, которых в классике обычно не хватает.

Коммуникация там же, где и задачи

Каждой карточке прикреплён собственный чат: обсуждения не тонут в сторонних мессенджерах, а вся история решений хранится именно там, где выполняется работа.

Гибкая аналитика и разграничение прав

Система умеет фильтровать задачи по любым полям, строить отчёты и тонко настраивать доступ — от наблюдателя до администратора.

Автоматизация без скриптов и макросов

Перемещение по отделам, смена статусов, обновление дедлайнов происходят автоматически — правила уже встроены. Дописывать громоздкие бизнес‑процессы не требуется.

Расширения, которые подключаются по мере роста

• Умные формы — перед передачей задачи сотрудник заполняет обязательные поля, поэтому нигде не теряются важные цифры.
• Дополнительные уведомления — события из YouGile отправляются в Telegram или любую другую систему.
• Интеграции с 1С и внешними сервисами — данные синхронизируются без ручного экспорта.

Продукт позволяет масштабировать рабочие процессы, не захламляя интерфейс. Базовый функционал покрывает большинство сценариев, а если понадобится больше — расширения и открытая платформа закрывают любые узкие задачи.

O!task — задачи, проекты и знания в одной системе

O!task объединяет четыре главных направления работы: постановку задач, планирование проектов, учёт финансов и хранение корпоративных знаний. Всё настраивается под вашу команду, а пользоваться можно бесплатно при двух участниках.

Задачи

Вместо длинных списков и бесконечных тикетов можно выбрать модель работы — канбан-доски, списки задач или календарь. Задачи группируются по проектам, расставляются приоритеты, добавляются подзадачи и дедлайны. Статусы всегда актуальны, а автоматические уведомления напоминают о просроченных задачах.

Проекты

Каждый проект делится на этапы — от разработки MVP до релиза в продакшн. Вы видите, сколько времени потрачено на каждый этап, какие ресурсы подключены и как идёт работа в целом. Планирование бюджета и контроль сроков происходят в одном окне.

Финансы

O!task ведёт учёт доходов и расходов по проектам и задачам. Вы формируете бюджеты, следите за исполнением и получаете отчёты по расходным статьям. Это помогает видеть, когда проект выходит за рамки изначальной оценки и принимать решения до того, как деньги закончатся.

База знаний

В O!task все документы хранятся централизованно, доступны по тегам и ключевым словам. Коллеги быстро находят нужные материалы, а организовать доступ можно через гибкие права.

CRM-инструменты

Все обращения фиксируются в одной системе, вы видите, кто из менеджеров отвечает за клиентский кейс и на каком этапе находится договор.

Кому подойдёт

• Небольшие IT-команды и стартапы, которым важно успеть вывести продукт без хаоса в тасках.
• Веб-студии и агентства, где одновременно ведётся несколько проектов и нужно чётко распределять ресурсы.
• Отделы разработки в крупных компаниях, ищущие единый источник правды по задачам, бюджету и документации.

Регистрация в O!task занимает несколько минут, на каждом шаге помогают встроенные подсказки и поддержка.

Выбор остаётся за вами, но ясно одно: без общей точки правды — таск‑трекера, базы знаний и прозрачного отчёта по времени и бюджету — команда быстро скатывается в хаос. Каждый из описанных инструментов решает свою боль, но объединяет их одно требование: минимизировать переключения между сервисами и дать чёткое представление о ходе работ. Попробуйте каждый из них в своём потоке, оцените, как меняется фокус на задачах, и оставьте тот, который реально ускоряет вашу команду.

Венчурный инвестор и технологический предприниматель Андрей Заворин занимается инвестиционной деятельностью с тех пор, когда это ещё не было мейнстримом. Отраслевая технологическая экспертиза спикера: IT, AI & ML, DeepTech, FinTech, Hr Tech, EdTech, Impact, E.commerce & Logistics. Свой инвестиционный портфель — более 20 проектов. Привлек в инвестиционные проекты более 4,5 млрд руб.

Мы поговорили с Андреем о том, чего потенциальные инвесторы ждут от разработчиков, какие бывают инвесторы, и как выбрать подходящего именно вам. А также, почему без определенного мышления невозможно ни вырастить компанию самостоятельно, ни найти заинтересованного бизнес-ангела.

Андрей, ты опытный бизнес-ангел, работаешь не только по России, но и по миру. Когда у инноватора есть разработка, которую он хочет продать, с чего ему начать? Какие IT-проекты могли бы заинтересовать потенциальных инвесторов сегодня?

— Важно, в какой именно сфере ты реализуешь инновацию. Всё зависит от чёткого понимания, кто тот инвестор, которого ты ждешь. Именно непонимание этого чаще всего порождает отсутствие результата. Под результатом я имею в виду создание инновационного проекта, профинансированного через инвестиции.

Как понять, кто твой инвестор? На рынке существует четыре основных типа:

• Финансовые инвесторы — фонды. Они не вкладывают ничего, кроме денег, потому что хотят вырастить твой бизнес, чтобы на этом заработать. Их стратегия простая: дают деньги уже действующему бизнесу. Они проводят много процедур, поэтому деньги от фондов принимать можно на этапе роста компании. Суммы, как правило, начинаются от 50-100 миллионов рублей. В редких случаях — 15-30 миллионов на один проект.
• Стратегические инвесторы — обычно это те, кто хочет тебя «скушать». Поэтому, обращаясь к стратегу, думать, что он будет на тебя работать, — неправильно. Это ты идёшь работать на него. И надо понимать, что, по сути, ты растишь компанию под кого-то и должен быть готов в итоге расстаться со своим проектом. В этом случае бизнес — как отдельный человек: ты его вырастил, и оставил жить своей жизнью. Потому что стратегия, которую реализует инвестор, соответствует его представлениям, а не твоим.
• Бизнес-ангелы. Это люди, которые дают так называемые умные деньги, то есть свои компетенции, опыт, связи. И это иногда дороже денег, а иногда даётся и вместо них. Потому что сжечь деньги на эксперименты — одно, а учиться делать эксперименты — совсем другое, и в этом больше пользы. Потому что этот опыт может пригодиться и для реализации других идей. Это развитие навыка, а не просто эксперимент в одном направлении. Поэтому смарт-мани — это удел бизнес-ангелов. Они входят на раннем этапе и нужны именно в этот период.
• Партнёры. Им нужна синергия: они строят свой бизнес, но ищут мультипликаторы (усилители). Инвесторами-партнёрами могут быть и фонды, и стратеги, но у них другая задача — получить в обойму продукты, которые усилят их основной бизнес. Они создают для себя мультипликаторы доходности за счёт того, что используют партнерский ресурс, в основном для дистрибьюции и продвижения на рынках или какой-то крупной сделки.

Когда ты понял, кто твой инвестор, какой следующий шаг?

— Сначала нужно понять и сформулировать, за какой минимальный объём денег стартапер хочет получить результат. Когда разработчик приходит и говорит: «Дайте мне 100 миллионов», — выглядит это странно. Это неправильная формулировка. На языке инвестора нужно говорить так: «По моим подсчетам, для достижения выручки в миллиард рублей, нам надо 100 миллионов инвестиций на данном этапе».

Кроме того, инвестор мыслит раундами. Раунд — это переоценка компании. По сути, когда инновационный проект привлекает инвесторов, на каждом раунде основатель продает кусочек компании. Но кусочек, который у него остаётся, растёт в два-три раза. Он отдаёт 10%, а остальная компания вырастает вдвое. Он отдает еще 10%, и она вырастает вдвое по отношению к предыдущему раунду.

Это стратегия венчурного роста, стратегия капитализации. Стартап на ранней стадии стоит очень мало. Поэтому крайне важно взять минимум денег, чтобы на начальном этапе не размыть долю. Многие компании так и разрушились: основатели отдали слишком много и потеряли мотивацию к дальнейшему развитию. Считать, что нужно взять максимум денег — на самом деле зло. Нужно брать финансирование очень аккуратно и взвешенно. Это и называется инвестиционной стратегией.

Также на этапе общения с бизнес-ангелами важно заключать партнёрское соглашение. Этим многие пренебрегают. А отсутствие такого соглашения входит в топ-4 причины гибели стартапов, согласно аналитике Кремниевой долины.

Расскажи подробнее, почему стартапы могут погибнуть.

— Первая причина гибели стартапов — 60% закрытых компаний — недофинансирование. То есть, когда инвестор заходит в компанию, они подписывают соглашение о финансировании четырёх раундов сделок. Например: на первом этапе дадим 15 миллионов, на следующем — 30, потом — 60, потом — 100, но вы будете приносить результат с каждого раунда. Так мы будем вместе делать компанию, которая достойна этих денег. В этом случае нужно помогать её докапитализировать, чтобы избежать гибели.

Вторая по масштабам причина (примерно 40% проваленных проектов), — отсутствие подтверждённого спроса. Ребята делают фичу фичи, создают всевозможные улучшайзеры, а продавать не продают. А для успеха важно суметь продать то, что ещё не создано.

Третье: 25% компаний разрушаются из-за команды. Команда или разбегается, или недееспособна. Поэтому этой задачей мы тоже занимаемся — помогаем найти дистрибьюторов, первых партнеров, чтобы у них появились первые продажи. Ведь денег у них нет, а инвесторам дотянуться до многих участников рынка — это одно сообщение в телефоне.

И четвертая причина гибели компаний — отсутствие партнёрского соглашения. Обязательно нужно озадачиться подписанием и согласованием условий создания будущего бизнеса, пока его нет. Потому что, как только появляется, что делить, все начинают делить по-разному. Пренебрежение этим пунктом для нас — красный флаг: в первом раунде инвестиций мы требуем провести партнёрскую сессию, подписать акционерное или партнёрское соглашение между основателями до того, как придут инвесторы. Договоритесь между собой. Инвесторы для вас — это деньги. Вы — команда. Вот эти моменты надо учесть.

Бывают разные запросы рынка: например, инноватор изучает, что было бы интересно промышленности, создает разработку и идёт с ней уже адресно. А бывает, он что-то придумывает, выпускает, а потом уже решает, как это монетизировать. Кажется, что у второго типа разработок меньше шансов получить инвестиции, но ведь разработчик может своим продуктом сформировать потребность у рынка. Как правильнее?

— Обычно место, где появляются инновации, — это какой-то стык отраслей, стран, культур, технологий, сегментов рынка. На стыке и надо искать «взрывные вещи» (такие, которых никто не делал вообще или не делал так, как ты). Технологические инновационные проекты рождаются из внутренней глубокой экспертизы. И проблема состоит в том, что учёные — это часто зло для инновационных компаний. Их прикольная компетенция делать инновации должна остановиться на том моменте, когда появляется бизнес. Поэтому мы стараемся, чтобы учёный, или тот, кто принес инновацию не по запросу, моментально уходил в пассивную роль, как только мы создадим инновационный проект. Иначе он начнет разрушать компанию изнутри. То есть, получается, инноватору надо найти предпринимателя, потому что, когда инновационный проект находит сильную предпринимательскую компетенцию, она позволяет продавать даже воздух.

Также имеет значение, какой тип инноваций предлагает разработчик. Есть инновации-улучшайзеры — чисто отраслевое прикладное решение. Здесь ответ про интерес инвестора простой: если ты такой улучшайзер априори не продал, зачем тогда делать из этого проект?

Есть инновации продуктовые, которые формируют новый рынок. Например, компания Apple в своё время сделала прорыв, создав продукт, которого не было. Эта прорывная инновация привела к формированию нового рынка пользовательского опыта. Если такие продукты есть, у них много шансов стать единорогами (стартапами, стоимость которых превышает миллиард долларов) или компаниями с большими перспективами роста.

Есть принципиальные технологические инновации. Для меня они самые страшные, потому что мы — инвесторы другого типа. Туда нужны не миллиарды рублей, а миллиарды долларов. Например, от Google или OpenAI. Любые технологические решения — это бездна для поглощения денег. Когда инноватор говорит, что у него есть технологическая инновация, а инновацию рассматриваем как нечестное конкурентное преимущество, тогда открывается голубой океан (устойчивость и предсказуемый рост).

Кстати, вопрос конкуренции очень важен. Например, когда мне приходят рассказывать про инновацию для Газпрома или для Минобороны, я говорю — идите туда, пусть они вам денег и дадут, — потому что отсутствие конкуренции на рынке означает, что инновация там не будет развиваться, и компания не заимеет потенциала высокого роста. Её задача — максимально дорого продать свое решение. Но это не стратегия инновационной технологической компании.

А как понять, что твоя инновация — это прорыв?

— Если ты обнаруживаешь в своём маленьком колхозе, гараже, бизнесе нечто, что способно через мультипликатор быть интересно всему миру, то это прорывная инновация. А чтобы понимать, кому она нужна, и видеть её будущее на несколько шагов вперед, важно развивать определённый тип мышления. Для этого я рекомендую книгу «9 принципов роста бизнеса в любых условиях. Секреты венчурных инвесторов для устойчивого успеха» Ильи Стребулаева и Алекса Данга.

Если резюмировать, то признаки мышления венчурного инвестора такие:

1. Далёкий горизонт планирования. Например, у меня существует план на 50 лет. Это, конечно, проблема для моей жены, потому что она хочет знать, что будет завтра, и планировать семейный бюджет здесь и сейчас. А вот я знаю, что будет через 50 лет, потому что я формирую это будущее. Способность к долгосрочному планированию — это один из признаков венчурной компании.
2. Полная безбашенность. Для меня весь мир открыт, я могу спокойно рассуждать о том, как строить продажи в Новой Гвинее, а для многих это абстрактные разговоры, они непонятны. Но если ты планируешь продавать продукт по всему миру, мышление должно быть не местечковым. Невозможно построить нормальную инновационную компанию, мысля категорией региона.
3. Спокойное отношение к тому, что, запуская инновационный проект, ты будешь работать без прибыли первые пять-десять лет. Это отличает мышление венчурного инвестора от мышления обычного предпринимателя, для которого это звучит, как маразм, потому что логичный вопрос: зачем мы тогда это делаем? А прибыль в инновационном проекте просто формируется иначе: компания зарабатывает на капитализации.

Я сейчас пишу книгу «Красные линии стартапа. Казнить нельзя помиловать». Это история про 100 признаков компаний, которым никогда нельзя давать деньги.

Там я объясняю, почему им нельзя давать деньги. Сначала мы задумывали её как книгу для инвесторов, но потом я понял, что это книга для стартапов. Прочитав ее, каждая компания должна оценить инвестоспособность своего проекта. Читая её, нужно взять сто закладок, потому что, возможно, ты найдешь все сто признаков неинвестоспособности своего бизнеса. А когда дочитаешь, и все закладки будут использованы, можно потихоньку исправлять ситуацию и вынимать их. Как только они все будут вынуты, поймёшь, что твой стартап готов к инвестициям. Значит, пора, приходи — мы тебя ждём.

А как распознать у своего стартапа то или иное «заболевание»? Только методом проб и ошибок?

— Нужно включать парадоксальное мышление. Есть такая история: во Вторую мировую войну США начали разработку улучшенных истребителей. Одна группа разработчиков начала изучать опыт успешных бомбардировщиков, то есть тех, которые долетели. Вторая группа пошла альтернативным путем, сказав: «Нас интересуют не те, кто долетел, — это случайность. Нас интересуют те, кто не долетел. Давайте изучать, почему их сбили».

Изучив этот опыт, они сделали вывод, что нужно усиливать не кабину (потому что летчик был живой), а бензобак, потому что попадание в бензобак приводит к моментальной гибели самолета. Вот эта идеология, «эффект подбитого бомбардировщика», и стала основой для моей деятельности и книги.

Я не знаю, как создать супер-успешную компанию, и никто не знает. Читать истории успеха надо, но больше для вдохновения. А делать надо то, что никто никогда не делал. Какой смысл изучать успех, если важнее посмотреть, почему у неуспешных не получилось?

Отсутствие парадоксального мышления — один из пунктов на пути к неуспеху в общении с инвестором. Что ещё? Сто пунктов — это сложно для осмысления, и наверняка там много второстепенных. Назови ещё несколько основных.

— Как я уже говорил выше, нельзя приходить к инвестору с сообщением: «Мне сейчас надо 10 миллионов, а потом ничего не надо». Это и есть одна из основных ошибок. Надо говорить: «Мне сейчас нужно 10 миллионов, потом нужно будет 30, потом 100, и я знаю, где их взять, во что вложить, и какой будет результат». Вот это уже разговор. Когда студент третьего курса говорит бизнес-ангелу, что он сейчас создаст миллиардную компанию-единорога, главный вопрос — как долго ты собираешься сам работать в этой компании. Неправильный ответ: «Всегда». Правильный ответ: «Я доведу компанию до раунда A (раунд привлечения средств на этапе, когда компания имеет устоявшийся доходный продукт, надежную и масштабируемую бизнес-модель. Размер финансирования на этот этапе — 2-10 млн долларов США в обмен на 10-30% акций) и найму в неё Илона Маска». Это лучший ответ.

У нас есть секретная стратегия под названием «Три шага»: если мы не понимаем, кто будет следующими двумя инвесторами после первого, мы никогда не дадим денег проекту. Если к нам приходит разработчик и говорит: «Дайте нам сейчас инвестиции и больше не надо», то он обрубает в этот момент шанс вообще что-то получить. Потому что, как только я понимаю, кто будет дальше инвестировать, я понимаю, кому я могу продать свою долю в компании.

Очень важная деталь в отношениях с инвестором: не надо доить инвесторов! Многие стартаперы думают, что это успешные люди, которые должны с ними поделиться деньгами, но они как будто не понимают, что инвесторы — это не просто богатые люди, это те, кто умудрился чего-то добиться, возможно, пять раз разорившись и опять поднявшись. Приходя к инвестору, ты должен понимать, что он ждёт от тебя такой же готовности терять, работать без прибыли, пробовать, рисковать.

А это, как я уже сказал, особое мышление. Вот есть, например, сто человек, из них предпринимателей — только трое. Есть 100 предпринимателей, и из них инвесторов — только трое. Есть 100 инвесторов, и из них только трое передадут капитал своим детям. Вот такая страшная статистика. И к этому нужно быть готовыми.

Как развить парадоксальное венчурное мышление?

— Я бы предложил всем, кто ищет деньги, самим проинвестировать в кого-то. Это звучит странно, но, если у тебя нет 10 миллионов рублей, проинвестируй хотя бы 100 тысяч рублей, и ты поймёшь, как это работает. Как только человек начинает инвестировать, у него моментально меняется поведение. Хочешь думать, как инвестор, — инвестируй. Ты можешь проинвестировать эти сто тысяч рублей в стартап своего друга, и они, возможно, как раз решат проблему первых пассивных инвестиций.

Но первым делом я бы предложил инвестировать в собственное образование. Это главное, что принесёт тебе прибыль. Например, как ты можешь заниматься экономическим проектом, если у тебя нет экономического образования, экономического мышления и элементарной финансовой грамотности? Никак. Когда человек говорит мне, что хочет привлечь инвестиции, я начинаю с ним разговаривать на профессиональном языке. И если он меня не понимает, я говорю — иди учись, потом придёшь. Это не я должен их понимать, это они должны меня научиться понимать. Мы, инвесторы, для стартаперов — лифт, и значит, чтобы мы говорили на одном языке, нужно вкладываться в саморазвитие. Тогда надо реально инвестировать в образование, потому что это один из самых эффективных ресурсов.

К примеру, ты за пять лет потратил на образование 300 тысяч рублей. После устроился на зарплату, скажем, 100 тысяч рублей. За 15 лет экономически активной жизни ты заработаешь 18 миллионов! По этим показателям можно оценить экономическую эффективность инвестиций в образование? Почему же тогда ты не можешь сегодня взять 300 тысяч и проинвестировать в образование, которое поможет тебе заработать в разы больше? Нас никто не учит мыслить такими категориями. А ведь это база.

Если совсем упростить, то, наверное, основная проблема маленьких стартапов, — это то, что они думают, будто можно просто принести кому-то свою разработку и сказать: «Вы финансируйте, и мы будем вместе зарабатывать». А на самом деле это так не работает?

— Конечно, инноваторам, стартаперам не хватает поддержки, и им действительно нужно помогать. Но, конечно, для того чтобы инвестор взаимодействовал с ними эффективно, им самим нужно тоже постараться. Помимо образования, важно вкладываться в команду. А главное — понимать, что команда требует хорошего финансирования. Самое важное — это найти «ангела», то есть того, кто сильнее тебя. Если у тебя есть вызов, желание, способность нанимать людей умнее тебя, то у тебя всё получится. Но большинство стартаперов не готовы к этому.

Они не могут нанять директора в компанию. Они думают: «Как это? Я стартапер, я здесь работал год бесплатно, а теперь буду кому-то платить 200 тысяч рублей?». Нет, конечно. Ты ему будешь платить 200 тысяч долларов! Потому что, чтобы получить компанию, как у Илона Маска, надо его нанять или стать им.

Если вы хотите стать одним из них и расширить свои горизонты, сделать первые шаги вам поможет наш материал. Здесь мы собрали ответы на часто задаваемые вопросы по поиску работы в IT за рубежом: наиболее перспективные направления, вспомогательные сервисы, особенности виз, рекомендации, как адаптировать резюме для иностранного рынка и получить оффер мечты.

Бонус — комментарии экспертов с многолетним опытом работы за границей и глубоким пониманием международного рынка труда.

Какие IT-профессии наиболее востребованы за рубежом

По данным сервиса по поиску работы HeadHunter, в 2024 году наибольшим спросом за границей пользовались российские:

• менеджеры по продажам и работе с клиентами (13%),
• операторы колл-центров (5%),
• дизайнеры, менеджеры по маркетингу, интернет-маркетологи, художники (по 4%),
• учителя, SMM- и контент-менеджеры (по 3%),
• секретари, помощники руководителя, ассистенты (по 2%).

Программисты и разработчики заняли почётное второе место (10%). А специалисты технической поддержки и тестировщики набрали всего по 2%.

Но в исследовании образовательной онлайн-платформы «Нетология» и международного коммуникационного агентства Zecomms Agency специалист технической поддержки — наоборот, наиболее востребованная профессия за рубежом. С ним связано 17% от общего массива IT‑вакансий, что делает специалиста техподдержки абсолютным лидером по количеству открытых вакансий.

На втором месте расположился программный инженер (16%), на третьем — бизнес-аналитик (6%) и IT-консультант (6%).

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Российские IT-специалисты всё ещё остаются востребованными за рубежом, но по сравнению с 2022 годом ситуация изменилась. Международные компании уже не так охотно берут в штат сотрудников из России, известны случаи сокращений из-за гражданства. Причина — политика компаний, особенно тех, которые решили покинуть российский рынок. Зато за последние три года многие отечественные стартапы релоцировались в другие страны, и они отдают предпочтение сотрудникам из России.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В 2022 году интерес к российским IT-специалистам был выше, но в 2025 ситуация изменилась из-за экономической нестабильности, роста процентных ставок и замедления найма во многих странах. Вакансий стало меньше, особенно без разрешения на работу. Однако IT по-прежнему остаётся одной из самых высокооплачиваемых и востребованных сфер.

Языки программирования, актуальные для иностранных компаний

Согласно исследованию «Нетологии» и Zecomms Agency, Java признан самым популярным языком программирования — его активно используют компании по всему миру. На Java приходится более четверти всех открытых вакансий (26%) в сфере IT в Европе, США, Латинской Америке, Азии и на Ближнем Востоке.

Java — это универсальный язык программирования, который отличаются стабильностью, масштабируемостью и кроссплатформенностью. На нём пишут крупные корпоративные приложения в банках, промышленных, страховых и телеком-компаниях, облачные, распределённые и IoT- системы, микросервисы. Также Java считается неотъемлемой частью бэкенд-разработки.

На втором месте по популярности находится язык SQL, который используют для разработки баз данных и систем аналитики. На него пришлось 24% всех вакансий, бóльшая часть из них в Европе, Азии и на Ближнем Востоке.

Замыкает тройку лидеров Python (23%) — более половины открытых вакансий в Азии и на Ближнем Востоке связано именно с этим языком. Оно и неудивительно: на Python пишут модели для машинного обучения, анализа данных и автоматизации.

Сколько айтишникам платят за границей

Более высокая зарплата — одна из главных причин, почему российские IT-специалисты хотят работать за границей.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Трудоустройство за границей открывает доступ к международным командам, передовым технологиям и крупным проектам мирового уровня с лучшими практиками разработки, высокими стандартами качества кода и современными архитектурными подходами. Всё это способствует быстрому профессиональному росту. Мне переезд позволил быть ближе к центру IT-индустрии и дал возможность развиваться в высококонкурентной среде.

В большинстве европейских стран зарплаты индексируются и официально растут вслед за инфляцией. За счёт этого доходы, пусть и медленно, но увеличиваются. К сожалению, не все отечественные компании могут такое гарантировать — практика индексации зарплат в России пока не так распространена.

Но ключевое — размер оклада. По данным «Профсоюза работников ИТ», медианная зарплата специалистов уровня senior в России составляет 276 362 рубля в месяц, в то время как за рубежом она равна 386 730 рублей в месяц. Российские миддлы получают 170 000 рублей, а работающие за границей — 205 142 рубля. Зарплата джунов несильно отличается, хотя «за бугром» она всё-таки немного больше: 85 000 рублей против 80 000 рублей в России.

Таким образом, зарплата IT-специалистов за рубежом как минимум в 1,5 раза больше, чем в России.

Дополнительное преимущество — оплата в валюте: долларах, евро или фунтах. После пересчёта на рубли итоговая сумма все равно будет выше средней зарплаты в России — и это без учёта премий и бонусов.

Где IT-кадры пользуются спросом

Найти работу в IT сейчас везде нелегко, но чуть проще это сделать там, где активно развивается IT-сектор и требуется много кадров соответствующего профиля:

Германия. Наибольший дефицит IT-специалистов наблюдается в Германии — в 2023 году было опубликовано 103 089 вакансий. Особенно остро нехватка кадров ощущается в таких областях, как разработка программного обеспечения, Data Science, кибербезопасность и DevOps. А в 2025 году страна планирует выдать на 10% больше рабочих виз, чем годом ранее.

Нидерланды. В стране большое внимание уделяется IT-стартапам. Так, в 2024 году голландские технологические компании привлекли €3,7 млрд венчурных инвестиций — это около 5% от общего объёма капитала, вложенного в европейскую экосистему. Благодаря этому Нидерланды вошли в топ‑10 стран Европы по объёму инвестиций в технологии. Особенно быстро растёт сектор DeepTech («глубоких технологий») — полупроводники, искусственный интеллект и квантовые технологии.

Канада. Такие канадские города как Торонто, Ванкувер и Монреаль считаются настоящей IT-меккой. Здесь активно развиваются стартапы и работают подразделения крупнейших технологических компаний — Google, Microsoft, Amazon. Кроме того, для IT-специалистов есть много иммиграционных программ, например, Global Talent Stream, которая позволяет получить разрешение на работу в течение двух недель.

США. В 2023 году объём IТ-рынка США достиг $1,3 трлн и продолжает развиваться высокими темпами. В Европейском союзе он составил $1,05 трлн, в Китае — $348 млрд, в России — $36,1 млрд. Таким образом, американский технологический рынок в 36 раз больше российского, в 1,24 раза больше европейского и почти в четыре раза превосходит китайский. Это подтверждает его статус мирового лидера. Соответственно, IT-специалистов нужно много.

Куда уехать проще всего

По данным HeadHunter, активнее всего российских специалистов приглашают на работу компании из:

• Белоруссии — 172,3 тыс. приглашений,
• Казахстана — 150,9 тыс. приглашений,
• Грузии и Турции — 69,7 тыс. и 67,8 тыс. приглашений соответственно,
• Узбекистана — 57,2 тыс. приглашений.

Самый большой рост интереса продемонстрировали китайские работодатели — он увеличился почти в шесть раз. В 2023 году количество предложений для жителей России о работе в Китае составляло всего 4,8 тыс., тогда как в 2024 году цифра достигла 27,6 тыс. предложений.

Кроме того, за год потребность в российских специалистах выросла в Сербии с 5,8 тыс. до 26,3 тыс. (+356,3%), в Турции — с 23,5 тыс. до 67,8 тыс. (+188,6%), на Кипре — с 4,6 тыс. до 12 тыс. (+160,9%), в Польше — с 4,1 тыс. до 9,0 тыс. (+119,6%) и в ОАЭ — с 19,2 тыс. до 41,7 тыс. (+117,2%).

А Европа стала лидером по количеству предложений для IT-специалистов со знанием русского языка — 3% всех IT-вакансий в регионе. На других рынках доля таких предложений не превышает 1%. Чаще всего русскоязычных специалистов ищут в Польше — 2 200 вакансий, Венгрии — 752 вакансии, Австрии — 178 вакансий, Греции — 152 вакансии.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Не все страны охотно принимают специалистов из других стран. Если раньше одними из самых популярных направлений для релокации были Канада и США, то сейчас переехать туда стало значительно сложнее. Больше шансов на трудоустройство в компании Испании, Португалии, Кипра, ОАЭ.

Как IT-специалисту найти работу за границей: четыре шага

1. Зарегистрируйтесь на международных платформах

Принцип поиска работы за рубежом такой же, как и в России. Нужно зарегистрироваться на платформах по типу HeadHunter и откликаться на понравившиеся вакансии. Чем больше откликов, тем лучше.

Вот подборка сайтов для поиска работы за границей:

• LinkedIn — профессиональная социальная сеть, где можно искать вакансии и налаживать контакты;
• Indeed — международный агрегатор вакансий, позволяющий фильтровать их по странам, городам и отраслям;
• Relocate.me — платформа для вакансий с релокацией;
• Remote OK — площадка для поиска удалённой работы;
• WWR — сервис, где публикуют вакансии крупные зарубежные компании, например, Amazon или Google.
• AngelList Talent — каталог вакансий в иностранных стартапах.

Некоторые из них открываются только с VPN.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Удобнее всего искать вакансии зарубежных компаний через LinkedIn. По моему опыту, большинство специалистов находят работу за границей именно через эту площадку. Но есть и альтернативные варианты — например, телеграм-каналы с профильными вакансиями. Будьте готовы к тому, что придётся отправлять много откликов. В среднем на 100 откликов приходится не более 5 ответов.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В основном я искал работу через LinkedIn. Это самая эффективная платформа: я обновил профиль, загрузил резюме и активно взаимодействовал с рекрутерами. Также полезно размещать резюме на популярных job-порталах и быть открытым к предложениям — тогда многие специалисты по подбору персонала сами выходят на связь.

2. Адаптируйте резюме для иностранного рынка

Если вы собираетесь искать работу на европейском или американском рынке, разумеется, резюме должно быть составлено на английском языке. В англоязычных странах резюме называют Curriculum Vitae или CV.

Эксперты компании EP Advisory, которая помогает российским специалистам строить карьеру за рубежом, рекомендуют включать в CV разделы Name, Profile, Education, Experience, Skills & Other. Названия предыдущих компаний и занимаемые должности следует выделять, а каждый блок — разграничить чертой.

Кроме того, в некоторых странах, например, Великобритании, США и Канаде не принято добавлять фото в резюме. Такое правило стало следствием законов против дискриминации в этих странах, поэтому его несоблюдение может вызвать негативную реакцию и привести к мгновенному отказу.

Дополнительно к резюме стоит приложить мотивационное письмо (Cover Letter), подготовленное специально под конкретную вакансию. В мотивационном письме уже не пишут об образовании и навыках — эти сведения указывают только в резюме. А в Cover Letter особый упор делается на кейсах и объяснении, чем для вас интересна компания и почему вы для неё — самый подходящий кандидат.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Необходим большой и подтверждённый опыт работы. Придётся конкурировать со специалистами уровня senior со всех концов света. Особенно много кандидатов из Индии, Ирана, Пакистана.

3. Обратитесь в агентство по трудоустройству

Самостоятельно найти работу за границей и разобраться во всех сопутствующих вопросах, связанных с написанием резюме, оформлением виз и переездом, может быть сложно. Поэтому стоит обратиться в агентства по трудоустройству, которые все эти моменты возьмут на себя.

Вот список наиболее известных рекрутинговых агентств:

• Adecco — крупнейшее агентство с вакансиями по всему миру;
• Manpower — международная стаффинговая, аутсорсинговая и HR-консалтинговая компания из России;
• Michael Page — международная компания, которая специализируется на подборе персонала среднего и высшего звена;
• Hays — британская рекрутинговая компания, которая предоставляет услуги по подбору персонала в 33 странах мира;
• Harvey Nash — международная компания, которая специализируется на IT-аутсорсинге;
• Randstad — голландская консалтинговая компания, которая сотрудничает с ведущими зарубежными работодателями.

Агентства также консультируют по вопросам адаптации и помогают с поиском жилья.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Чтобы найти работу в Лондоне, я сотрудничал с международными и британскими рекрутинговыми агентствами — Hays, Harvey Nash и Michael Page. Примерно 50% предложений приходили именно от них. Эти агентства играют важную роль на IT-рынке и обладают широкой сетью контактов с работодателями по всей Европе. Они помогали мне в поиске подходящих позиций и сопровождали на всех этапах — от первичного отклика до собеседования и подписания оффера.

4. Получите визу и разрешение на работу

Без визы и разрешения приступить к работе за границей не получится. Здесь доступны два варианта — Digital Nomad Visa или обычные рабочие визы.

Digital Nomad Visa. Digital Nomad Visa или «виза цифрового кочевника» позволяет легально жить за рубежом, но при этом продолжать удалённо работать на родину. В отличие от туристической визы, Digital Nomad Visa даёт право длительно находиться в определённой стране, а в сравнении с рабочей визой — не требует трудоустройства на местном рынке.

Это не классическая рабочая виза. Она разрешает трудиться из разных частей мира, но с ней нельзя работать на компании из страны пребывания. Также не всегда можно перевести семью.

Чтобы получить визу цифрового кочевника, нужно подтвердить минимальный доход (чаще всего не ниже 2000 евро в месяц) и наличие медицинской страховки. Также может понадобиться трудовой договор или договор подряда, доказывающие, что вы работаете удалённо. Сейчас Digital Nomad Visa оформляют в 66 странах, включая Португалию, Испанию, Эстонию, ОАЭ и Южную Корею.

Классические рабочие визы. Это визы EU Blue Card или виза H‑1B.

• Голубая карта (EU Blue card) — виза для работы в Европе. Чтобы получить её, нужен диплом о высшем образовании (не ниже бакалавра) и оффер с зарплатой от 48 300 евро год (43 760 евро для IT‑специалистов) на срок минимум шесть месяцев. В случае одобрения выдаётся вид на жительство, действующий до четырёх лет с возможностью продления.

• Виза H‑1B — виза для работы в США. Она также требует наличия высшего образования и оффера от местной компании. Но американское законодательство устанавливает лимит на выдачу H‑1B — 65 000 базовых и 20 000 дополнительных виз для специалистов с магистерской степенью из США. Всего 85 000 виз в год. Виза предоставляется максимум на три года с возможностью продления до шесть лет.

Рабочие визы позволяют получить полноценный правовой статус резидента страны, в которую вы планируете переезжать, а вместе ним — все социальные гарантии: медстраховку, оплачиваемый отпуск, пенсионные отчисления.

Официальное трудоустройство или фриланс

Удалённая работа на фрилансе

Фриланс — самый простой способ начать работать с зарубежными компаниями без лишней бюрократии и сложностей с оформлением. Достаточно зарегистрироваться на зарубежную фриланс-платформах Upwork или Fiverr, и можно сразу браться за международные проекты. Единственное, могут возникнуть трудности с оплатой, поэтому стоит завести себе иностранную банковскую карту.

Главные минусы фриланса — нет оплачиваемого отпуска и больничных, а доход крайне нестабилен.

Официальное трудоустройство с релокацией

Официальное трудоустройство гарантирует стабильную зарплату и полный соцпакет, а при релокации — помощь с переездом и адаптацией в новой стране.

Однако получить оффер с переводом в местный офис не так просто. Иностранные компании редко берут на себя расходы, связанные с релокацией российских специалистов и их семей. Чаще всего они нанимают тех, кто уже легально живёт за границей — например, по рабочей визе или с видом на жительство. В таком случае проще оформить перевод в местный офис или принять человека на работу через филиал в этой стране.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Найти работу будет проще, если вы уже находитесь в стране, и компании не придётся заниматься вашей релокацией. Поэтому хороший вариант — попробовать переехать самостоятельно, продолжая работать удалённо в российской компании или на фрилансе. У вас будет время присмотреться к стране, понять, подходит ли она вам. А если вы достаточно активны и коммуникабельны, можно будет попробовать найти вакансию через местные сообщества российских эмигрантов.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

В первую очередь, нужно убедиться, что у вас есть правовой статус или разрешение на работу в стране, где вы планируете трудоустроиться. Это значительно повышает ваши шансы на успех.

Какой уровень владения английским языком нужен

Для оценки владения иностранными языками, включая английский, в Европе используют систему CEFR (Common European Framework of Reference). CEFR выделяет шесть уровней знания языка: A1, A2, B1, B2, C1, C2.

Чтобы успешно строить карьеру за границей, рекомендуется уровень не ниже B1-B2, который позволит понимать профессиональные тексты, участвовать во встречах и вести рабочую переписку.

Максим Оганов, ментор, бизнес-консультант, автор проекта Oganov.Consulting:

Обязательное требование — свободное владение английским: например, в Португалии большинство сотрудников IT-компаний общаются на нём. Но иногда кандидату необходимо знание местных языков — так, если вы хотите переехать во Францию, шансы на трудоустройство без владения французским минимальны.

Евгений Козак, senior фронтенд-разработчик компании With Intelligence, живёт в Лондоне, более 10 лет опыта работы за границей:

Главной трудностью для меня был язык. Технический английский у меня на хорошем уровне, особенно когда речь идёт о собеседованиях, терминах и обсуждении архитектуры — в этом я чувствую себя уверенно. Однако повседневный английский, особенно неформальное общение, давался сложнее. Кроме того, структура интервью в других странах немного отличается, но к ней я быстро адаптировался. Повысить уровень языка и стать увереннее в повседневном общении мне помогли постоянная практика, разговоры с носителями языками и участие в командных митингах.

Коротко о главном

• Иностранные компании активно используют Java, Python, SQL и нуждаются в программистах, умеющих писать на этих языках.
• IT-специалисты особенно востребованы в Германии, Нидерландах, Канаде и США — странах с наиболее интенсивным ростом технологического сектора.
• Проще всего уехать в Белоруссию, Казахстан, Турцию, Грузию и Китай.
• Работать за границей можно официально или на фрилансе.
• Чтобы получить оффер, следует зарегистрироваться на международных платформах для поиска работы, адаптировать резюме, оформить визу и, при необходимости, обратиться в агентство.

Аналитики отмечают, что подобные ситуации стали типичными для ИИ-индустрии последних лет, при этом проверить реальные технологии за маркетинговыми обещаниями становится все сложнее. Практика показывает, что значительная часть стартапов, позиционирующая себя как «ИИ-компании», не имеет собственных разработок в области искусственного интеллекта. При этом объем инвестиций в сектор уже превысил $320 миллиардов.

Почему инвесторы продолжают вкладываться в «технологический воздух»? Как отличить реальные разработки от искусно сконструированных фейков? Подробные ответы на эти и другие вопросы — в нашем расследовании.

Золотая лихорадка: как ИИ-стартапы стали новыми доткомами

Эксперты сравнивают текущую ситуацию на рынке ИИ-стартапов с пузырем доткомов конца 1990-х. За последние три года количество компаний, использующих в описании термин «искусственный интеллект», выросло в несколько раз. При этом далеко не все из них действительно разрабатывают собственные алгоритмы машинного обучения.

Яркий пример — история стартапа 11x, который в 2024 году привлек значительные инвестиции под проект ИИ для автоматизации продаж. Как выяснило издание TechCrunch, компания заявляла о сотрудничестве с крупными клиентами вроде ZoomInfo и Airtable, но эти организации публично опровергли какие-либо отношения с 11x.

Внутренние источники описали культуру завышенных метрик и других проблем с продуктом: ИИ-боты часто выдавали некорректную информацию (попросту галлюцинировали), а многие пробные периоды заканчивались досрочно из-за технических сбоев. Этот случай показывает, как хайп вокруг ИИ может скрывать фундаментальные недостатки технологий.

Почему же бизнес продолжает инвестировать в подобные проекты? Психологи объясняют эту ситуацию эффектом FOMO (Fear of Missing Out) — страхом упустить выгоду. Когда все вокруг инвестируют в ИИ, а СМИ наперебой пишут о преимуществах новых технологий, трудно остаться в стороне. Многие фонды предпочитают вложиться в десять сомнительных стартапов, чем пропустить один потенциально успешный проект. В случае удачи затраты многократно окупятся, но каковы шансы на успех?

Кухня фейковых ИИ-стартапов: как создают иллюзию «передовых» технологий

Современные технологические мошенники освоили целый арсенал приемов, позволяющий превратить набор готовых API в «инновационный продукт». Их методы стали настолько отточенными, что даже опытные инвесторы иногда не могут отличить реальную разработку от искусно сконструированной фальшивки. Заглянем за кулисы этого театра технологических чудес и рассмотрим наиболее распространенные схемы мошенничества.

Словарь мошенника: от AGI до нейроинтерфейсов

В мире ИИ-стартапов 2025 года сложился полноценный язык обмана — набор терминов и формулировок, которые превращают обычные технологии в «революционные прорывы». Эксперты выделяют несколько особенно популярных уловок.

AGI — священный грааль мошенников

Заявления о создании Общего Искусственного Интеллекта (AGI) — самый яркий красный флаг. В 2025 компания OpenAI опубликовала отчет, где четко указала: современные ИИ-системы остаются узкоспециализированными инструментами. AGI — гипотетический тип сильного ИИ, до создания которого еще далеко на текущем уровне развития технологий.

Тем не менее, стартапы привлекают многомиллионные инвестиции, обещая «первый коммерческий AGI», но их демо может оказаться тщательно срежиссированным диалогом с оператором.

Мультимодальность как прикрытие

Этот термин часто используют для описания простой интеграции нескольких API. Стартапы заявляют о «прорывной эмоциональной аналитике», но система просто передает данные в Google Vision API и Azure Face Recognition. Основатели отказываются предоставить доступ к коду, ссылаясь на «коммерческую тайну».

Нейроинтерфейсы без нейронов

После успеха Neuralink Илона Маска десятки стартапов нацелились на «прорыв в управлении устройствами силой мысли». Эксперты предупреждают, что многие такие решения часто регистрируют ложные срабатывания (артефакты движения вместо реальных нейросигналов) и имеют крайне низкую точность распознавания намерений.

Они даже могут выдавать случайные сигналы даже при тестировании на неодушевленных объектах.

Другие наиболее «злоупотребляемые» термины в 2025 году:

• «Blockchain-powered AI» — ряд проектов с такой технологией не имеет реального блокчейна.
• «Self-learning algorithm» — обычно означает простую настройку параметров.
• «Military-grade encryption» — маркетинговый штамп без спецификаций.
• «Quantum AI» — ни одного реального квантового вычисления.
• «Ethical AI» — часто отсутствует даже базовый compliance-документ.

Как распознать обман?

Когда слышите громкие заявления, требуйте:

• сравнения с существующими open-source решениями;
• результаты независимого бенчмаркинга;
• хотя бы один реальный кейс вне маркетинговых материалов.

Особенно тревожный сигнал — отказ от технических деталей под предлогом «секретности». Часто за такой отговоркой скрываются либо готовые API, либо полностью ручные процессы.

Реальный пример: Стартап DoNotPay, позиционировавший себя как «первого в мире ИИ-юриста», столкнулся с серьезными вопросами о своей технологии.

Расследование издания The Verge показало, что компания использовала шаблонные ответы вместо сложного ИИ, а многие юридические документы создавались вручную. Основатель Джошуа Браудер признал, что часть функционала действительно работала на базовых алгоритмах.

Этот случай демонстрирует распространенную практику, когда стартапы преувеличивают возможности своих технологий, маскируют простые алгоритмы под сложный ИИ и откровенно используют хайп вокруг нейросетей для привлечения инвестиций. При этом DoNotPay — реально существующий стартап, чья история хорошо документирована в авторитетных СМИ.

Искусство фейковых демонстраций

Современные технологии позволяют создавать убедительные, но фальшивые демонстрации возможностей ИИ. Рассмотрим основные методы, которые используют мошенники:

• «Человек за занавесом». Самый распространенный прием — когда за якобы автоматизированным процессом скрывается ручной труд. Вспоминаем тот самый случай с индийскими программистами.
• Предварительно записанные «интерактивные» демо. Многие компании показывают заранее подготовленные сценарии как живое взаимодействие. Например, в 2024 году выяснилось, что демонстрации «уникального» чат-бота от стартапа ChatX на 90% состояли из предварительно записанных ответов, хотя подавались как работа ИИ в реальном времени.
• Генерация идеальных условий. Для демо-роликов специально подбирают простейшие тестовые случаи. Сервисы показывают «безупречную» работу своего ИИ для генерации кода, но в реальных условиях точность системы на порядки ниже.
• Гибридные демонстрации. Новый тренд — комбинация ИИ и ручной доработки. Алгоритм делает черновой вариант, который затем правит человек, но в презентациях это подается как полностью автоматизированный процесс.
• Deepfake-презентации. Некоторые компании идут еще дальше, создавая полностью сгенерированных цифровых спикеров с реалистичной мимикой и голосом, которые рассказывают о несуществующих возможностях продукта.

Как распознать обман:

• требуйте live-демонстрации с произвольными запросами;
• проверяйте, доступен ли демонстрируемый функционал в реальном продукте;
• обращайте внимание на задержки в ответах и другие признаки ручной обработки.

Эти простые методы помогут отличить реальные технологии от созданных иллюзий.

Ноу-код революция: как собирают ИИ-стартапы за выходные

Современные платформы для разработки без программирования открыли новую эру в создании псевдо-ИИ-стартапов. Сервисы типа Bubble и Retool позволяют за считанные дни собрать внешне убедительный продукт, используя готовые API популярных нейросетей. Согласно исследованиям, около половины новых проектов в сфере ИИ используют шаблонные решения на основе ChatGPT API и других доступных технологий.

Эта практика стала настолько распространенной, что в профессиональной среде даже появился термин API-wrapper startup — то есть компании, чей основной продукт представляет собой просто обертку вокруг чужого API. Особенно тревожит, что многие такие проекты успешно привлекают миллионные инвестиции, маскируя отсутствие собственных технологий за громкими заявлениями.

Технические директора ведущих IT-компаний отмечают, что отличить настоящую разработку от подобной сборки становится все сложнее. Многие стартапы искусно маскируют использование чужих API, добавляя незначительные изменения в интерфейс или слегка модифицируя выходные данные. При этом большинство инвесторов даже после множества случаев раскрытых мошеннических схем не проводят глубокого технического аудита перед вложением средств.

Срываем покровы: что скрывается за громкими заявлениями

Вы уже поняли, что за глянцевыми презентациями и красивыми сайтами многих ИИ-стартапов часто скрыты совсем не технологичные процессы. В погоне за инвестициями и быстрой прибылью некоторые компании идут на откровенный обман, выдавая ручной труд за искусственный интеллект. Рассмотрим самые распространенные схемы, которые позволяют годами дурачить даже опытных инвесторов.

Mechanical Turk 2.0: цифровые рабы новой эры

Американский стартап Nate стал примером того, как компании выдают ручной труд за работу искусственного интеллекта. Компания привлекла $40 млн инвестиций, позиционируя себя как инновационный сервис для автоматизации онлайн-покупок с помощью ИИ.

Как работала схема обмана:

1. Вместо заявленных алгоритмов обработку заказов выполняли сотни работников на Филиппинах и в Румынии.
2. Уровень реальной автоматизации составлял «фактически ноль процентов», по данным Министерства юстиции США.
3. Компания использовала ботов лишь для имитации части транзакций.

Иными словами, подобно известной зарубежной краудсорсинговой платформе Mechanical Turk или аналогичным российским сервисам, фейковые стартапы используют людей для решения задач, которые дорого или невозможно выполнять с помощью компьютера. Участие в таких проектах становится новым «быстрым заработком в интернете», только на этот раз фрилансеры не разгадывают капчи, а участвуют в заведомо мошеннической схеме — играют роль ИИ за небольшое вознаграждение.

Мошенники из Nate реализовали проверенные методы маскировки:

• создали ложный нарратив об инновационных технологиях;
• использовали актуальность ИИ-тематики для привлечения инвестиций;
• подтверждали «работу алгоритмов» через поддельные метрики.

Генеральному директору Альберту Санигеру были предъявлены обвинения в мошенничестве с ценными бумагами с использованием электронных средств связи. Каждое из этих преступлений предусматривает до 20 лет лишения свободы.

Еще более громкий случай произошел с индийским стартапом BuilderAI, о котором мы писали ранее. Этот проект продержался 8 лет, прежде чем афера была раскрыта. Кто знает, какие еще тайны крупных и мелких ИИ-стартапов откроются нам в будущем?

Накрученные метрики и покупные отзывы

Проблема фальшивых показателей стала настоящей эпидемией в индустрии. Аналитики SimilarWeb обнаружили: большинство ИИ-стартапов имеют более 50% бот-трафика в своей статистике. Распространены три проверенных схемы обмана:

1. Накрутка DAU/MAU — использование ферм ботов для имитации активной аудитории.
2. Покупка отзывов — маркетплейс Clutch.co удалил 120 фальшивых рецензий о сервисе AIHelper.
3. Поддельные кейсы — публикация вымышленных историй успеха со стоковыми фото вместо реальных клиентов.

Эксперты отмечают: проверить подлинность метрик стало сложнее. Современные боты умеют имитировать поведение реальных пользователей, а некоторые сервисы предлагают «комплексные решения» по созданию правдоподобной статистики. Как защититься? Просите доступ к сырым логам и проверяйте цифры через независимые аналитические системы.

Почему пузырь еще не лопнул

Несмотря на многочисленные разоблачения и скандалы, инвестиции в сомнительные ИИ-стартапы продолжают поступать. Аналитики выделяют несколько ключевых причин этой ситуации.

Правовой вакуум и отсутствие регулирования

В России до сих пор не принят закон о регулировании искусственного интеллекта, хотя соответствующий проект существует с 2021 года. Это создает идеальные условия для мошенников. Только около четверти венчурных фондов проводят технический аудит ИИ-стартапов перед инвестированием.

Сложность проверки технологий усугубляется тем, что:

• нет стандартизированных методов оценки ИИ-решений;
• отсутствуют требования к публикации тестовых данных;
• не разработаны критерии для проверки уникальности алгоритмов.

В многих других странах ситуация с юридическим статусом ИИ тоже не определена.

Психология инвестирования в эпоху ИИ-хайпа

Инвесторы принимают решения на основе страха упустить возможность, а не объективных данных. Это особенно характерно для корпоративных инвесторов, новых фондов и государственных программ — гранты часто распределяются без должной проверки.

Яркий пример — история с инвестициями Microsoft в BuilderAI. Корпорация вложила $50 млн без глубокой технической экспертизы, полагаясь лишь на маркетинговые материалы.

В целом за последний год объем инвестиций в ИИ-стартапы вырос на 37%. Это свидетельствует о «гонке за единорогами» — инвесторы предпочитают делать крупные ставки на небольшое количество проектов, надеясь поймать следующий OpenAI. При этом реальная окупаемость таких вложений остается под вопросом.

Когда лопнет пузырь?

Аналитики и регуляторы по-разному оценивают сроки коррекции рынка ИИ-стартапов:

Ближайшие риски (2025-2026):

• В России эксперты прогнозируют волну банкротств среди технологических стартапов, особенно в условиях высокой ключевой ставки (21-25%) и снижения инвестиционной активности.
• Международные аналитики ожидают постепенное «сдувание» пузыря по мере ужесточения регулирования и проверки технологий.

Коррекция ИИ-рынка неизбежна, однако ее масштабы и последствия будут определяться тремя ключевыми факторами: скоростью внедрения регуляторных мер на глобальном уровне, способностью инвесторов учиться отличать реальные технологические прорывы от искусно созданных фейков.

Как не купить воздух и отличить настоящий ИИ-стартап от технологического фейка?

В условиях, когда мошеннические схемы становятся все более изощренными, инвесторам и партнерам нужны четкие критерии оценки. На основе анализа кейсов мы составили практическое руководство по проверке ИИ-стартапов.

Техническая экспертиза проекта

Первое, что должен запросить потенциальный инвестор — доступ к технической документации. Компании, которым нечего скрывать, должны предоставлять исходный код или его фрагменты, Whitepaper с архитектурой решения, результаты независимого тестирования.

Важные технические аспекты для проверки:

• уникальность алгоритмов — запросите сравнение с open-source аналогами;
• качество данных — какие наборы используются для обучения;
• инфраструктура — собственные серверы или облачные решения.

Пример: успешный стартап DeepPavlov всегда публикует свои модели в открытом доступе, что подтверждает их технологическую состоятельность.

Проверка реальных кейсов и клиентов

Маркетинговые обещания легко проверить через демо-версию с возможностью ввода произвольных данных, отзывы реальных клиентов (не из маркетинговых материалов) и истории внедрения с конкретными цифрами эффективности.

Финансовая и юридическая прозрачность

Обязательные документы для проверки:

• бизнес-план с четкой монетизацией;
• отчеты о расходовании предыдущих инвестиций;
• финансовые модели на 3-5 лет.

Критически важно проверить патенты и авторские права, соответствие регуляторным требованиям, отсутствие судебных исков.

Практический совет: создайте чек-лист из 20-30 пунктов и привлекайте независимых экспертов для аудита каждого критерия. Как показывает практика, комплексная проверка на 80% снижает риски инвестирования в фейковые проекты.

ИИ-революция породила новую волну технологических мошенников. До тех пор, пока инвесторы будут верить красивым историям без проверки фактов, пузырь будет надуваться. Главный совет для инвесторов и пользователей в 2025 году прост: сохраняйте здоровый скептицизм.

Спрос на таких специалистов продолжает расти. Средняя зарплата проджект-менеджера в России в 2025 году составляет около 147 000 руб., при этом сеньоры могут получать до 240 тыс. Для продактов цифры еще выше — опытные специалисты в крупных IT-компаниях зарабатывают от 300 000 руб.

Обучение этим профессиям стало доступнее благодаря онлайн-курсам. Мы проанализировали десятки программ и выбрали семь лучших, которые действительно дают нужные навыки и помогают начать карьеру.

1. Академия Softline: «Управление проектами в области ИТ»

Академия Softline предлагает актуальный курс в рамках обширной обучающей программы для повышения квалификации. Программа разработана практиками из крупных IT-компаний и охватывает все аспекты работы с проектом.

Курс длится 40 академических часов и проводится полностью в онлайн-формате. Программа сочетает теоретические модули с интенсивной практической отработкой навыков через индивидуальные и групповые упражнения.

Каждый участник работает над реальным проектом, применяя инструменты управления на всех этапах — от запуска до завершения. Наставники-практики сопровождают студентов на протяжении всего обучения, помогая разобрать нюансы применения методик в реальных ИТ-проектах.

Уникальность программы

Курс отличается синтезом мировых стандартов: PMBoK и ITIL интегрированы с гибкими методологиями (Agile, Scrum, Kanban). Такой подход учит адаптировать инструменты под специфику конкретных задач, а не просто следовать шаблонам.

Акцент на ИТ-проекты делает программу полезной для компаний, внедряющих цифровые продукты или модернизирующих инфраструктуру, поскольку здесь разбираются кейсы по управлению релизами ПО и масштабированию облачных решений.

Преимущества:

• практическая направленность: 70% времени посвящено работе с реальными кейсами;
• гибкие методики для ИТ-среды: от классического Waterfall до гибридных моделей;
• поддержка наставников с опытом в Сбере, Яндексе и других топовых компаниях.

Что получают выпускники

После защиты итогового проекта участники получают удостоверение повышении квалификации государственного образца и готовое портфолио с реализованным кейсом. Карьерный центр помогает с трудоустройством: студенты 2024 года получили офферы от партнеров (Сбер, МТС, VK) в течение 3 месяцев после завершения курса.

Стоимость и условия

Полная цена программы — 80 000 рублей. Доступна рассрочка на 4 месяца (20 000 руб./мес). Для корпоративных клиентов действуют скидки до 15% при обучении групп от 3 человек.

2. Компьютерная Академия ТОП: «Проджект-менеджер в IT»

Компьютерная Академия ТОП уже несколько лет готовит сильных проджектов для IT-индустрии. Курс подходит тем, кто хочет научиться управлять проектами в условиях неопределенности — именно с этим сталкивается большинство новичков.

Курс длится 10 месяцев и доступен в двух форматах: очном (в 200+ филиалах по России) или онлайн с живыми вебинарами. В отличие от многих программ, здесь нет записанных уроков — все занятия проходят в режиме реального времени с преподавателями-практиками. Каждую группу курирует действующий проджект из IT-индустрии, который дает каждому участнику обратную связь и разбирает ошибки на практике.

Уникальность программы

Живое обучение в малых группах (до 15 человек), где студенты отрабатывают навыки на 12 реальных кейсах — от запуска мобильных приложений до управления релизами SaaS. Например, один из проектов имитирует работу с заказчиком из банковского сектора, где нужно согласовать требования и сроки под жесткими ограничениями бюджета.

Программа обновляется каждые 6 месяцев с учетом запросов работодателей. В 2025 году добавлен модуль по гибридным методологиям (Agile-Waterfall) для госпроектов и FinTech.

Помимо Jira и Trello, студенты осваивают специализированные решения для IT-команд — Axure RP для прототипирования и MS Project для сложных диаграмм Ганта.

Преимущества:

• стажировка у партнеров (VK, Сбер, Тинькофф) после успешной защиты дипломного проекта;
• доступ к закрытому чату выпускников с вакансиями от 500+ компаний;
• сертификация PMI CAPM® включена в стоимость.

Что получают выпускники

По данным академии, до 80%студентов трудоустраиваются в течение нескольких месяцев после выпуска.

В портфолио входят:

• 4 завершенных учебных проекта с метриками эффективности (например, сокращение сроков на 15-20% в симуляциях);
• готовые артефакты: устав проекта, реестр рисков, отчеты по Scrum-спринтам;
• государственный диплом о профессиональной переподготовке и международный сертификат.

Стоимость и условия

• онлайн: 4 590 руб./мес (рассрочка на 10 месяцев);
• очно: 17 910 руб./мес (скидка 15% при оплате за год);
• корпоративное обучение: индивидуальный расчет для групп от 5 человек.

3. ProductStar: «Профессия Продакт-менеджер»

Курс от ProductStar подойдет как новичкам, так и тем, кто уже работает в IT, но хочет перейти в продукт.

Особенности программы:

• 8 месяцев обучения с упором на практику;
• 3 специализации на выбор: B2C, B2B или стартапы;
• работа с Figma, Miro, Amplitude, SQL;
• кейсы от партнеров: Яндекс, МТС;
• подготовка к реальным собеседованиям.

Один из плюсов ProductStar — сообщество. Студенты получают доступ к закрытому чату, где общаются выпускники и преподаватели. Там можно получить совет, найти напарника для проекта или даже предложение о работе.

Каждый модуль курса завершается защитой проекта перед экспертами из индустрии. Это не только возможность получить обратную связь, но и шанс заявить о себе потенциальным работодателям.

4. Академия Softline: «Управление проектами по разработке программных продуктов»

Курс от Академии Softline создан для тех, кто хочет научиться выводить проекты на финишную прямую без переработок и конфликтов.

Формат обучения и особенности курса

Курс длится 252 академических часа и реализуется в мультиформатном режиме:

• Живые вебинары с разбором кейсов и домашних заданий от экспертов-практиков.
• Самостоятельная работа на обучающей платформе с доступом к записям и шаблонам документов.
• 80% практики. Симуляции переговоров с заказчиками, разработка проектной документации (устав проекта, реестр рисков, отчеты), защита итогового проекта перед комиссией с обратной связью.

У курса Академии Softline гибкий подход к методологиям управления проектами. В отличие от стандартных программ, здесь учат не просто следовать шаблонам Waterfall или Agile, а адаптировать их под специфику российского IT-рынка.

Особое внимание уделяется работе в сложных условиях — например, управлению изменениями требований, частыми релизами и MVP. Студенты разбирают полный цикл разработки ПО: от архитектурных решений до интеграции с устаревшими системами (legacy), что особенно актуально для разработки новых программных продуктов.

Практическая направленность — еще одна особенность программы. Все теоретические знания сразу применяются в реальных кейсах от партнеров (Сбер, VK, МТС), включая разработку мобильных приложений и SaaS-платформ. Участники осваивают профессиональные инструменты: Jira для трекинга задач, MS Project для построения сложных диаграмм Ганта и Confluence для ведения проектной документации.

Преподаватели курса — действующие проджект-менеджеры с опытом в международных компаниях. Они делают акцент на технических аспектах управления: понимании жизненного цикла разработки ПО (SDLC), базовых принципах DevOps и особенностях работы с API. Это позволяет выпускникам говорить на одном языке с разработчиками и грамотно ставить технические задачи.

Результаты выпускников

По окончании обучения студенты получают диплом о профессиональной переподготовке государственного образца и готовое портфолио. В него входят: устав проекта для финтех-стартапа, реестр рисков с mitigation-стратегиями и отчеты по Scrum-спринтам с метриками эффективности.

Выпускники также получают доступ к вакансиям партнеров через карьерный центр Softline, что существенно повышает шансы на трудоустройство.

Стоимость и условия

• полная цена: 156 000 руб.;
• рассрочка: 13 000 руб./мес × 12 месяцев;
• корпоративное обучение: индивидуальный расчет для групп от 5 человек.

5. Нетология: «Продуктовый менеджер»

Курс «Продуктовый менеджер» от Нетологии предназначен для тех, кто хочет освоить управление продуктом на всех этапах его жизненного цикла — от исследования рынка до масштабирования. Программа подходит как новичкам, так и специалистам, которые хотят углубить свои знания в продуктовой аналитике и стратегическом планировании.

Формат обучения и особенности

Обучение длится 8 месяцев и включает 104 урока в формате видеолекций, практических заданий и живых вебинаров. Студенты работают над собственным продуктом, проходя все стадии разработки: от формирования гипотез до запуска MVP и анализа первых метрик. Каждый модуль завершается практическим заданием, которое проверяют кураторы — действующие продакт-менеджеры из Mail.ru Group, Avito и других компаний.

Основные темы:

• Анализ рынка и целевой аудитории — методы CustDev, построение CJM (Customer Journey Map), выявление Jobs To Be Done (JTBD).
• Продуктовая аналитика — работа с метриками AARRR и HEART, настройка дашбордов, проведение A/B-тестов.
• Финансовое моделирование — расчет юнит-экономики, стратегии монетизации, оценка рентабельности продукта.
• Управление продуктом — создание роадмапа, приоритизация фич, работа с бэклогом и командой разработки.

Что отличает курс:

• Практическая направленность. 70% времени посвящено работе с реальными кейсами, включая задачи от партнеров Нетологии.
• Карьерный модуль. Помощь в составлении резюме, подготовка к собеседованиям, разбор переговоров о зарплате.
• Гибкий график. Возможность изучать материалы в удобное время, совмещая обучение с работой.

Что получают выпускники

По окончании курса выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке государственного образца, подтверждающий квалификацию в области управления проектами.

В портфолио добавляются реальные кейсы — от проработанных гипотез и расчетов метрик до готовых дорожных карт продуктов, что существенно повышает шансы при трудоустройстве.

Карьерная поддержка включает доступ к вакансиям компаний-партнеров (VK, Тинькофф), персональные консультации по составлению резюме и подготовку к собеседованиям с HR-специалистами. Для лучших студентов предусмотрены стажировки с возможностью дальнейшего трудоустройства.

Стоимость

Полная цена: 158 160 руб. (доступна рассрочка — 4 393 руб./мес). В рамках корпоративного обучения площадка предлагает индивидуальный расчет для групп.

6. SkillFactory: «Проджект-менеджер в IT»

SkillFactory предлагает подробный курс по управлению проектами. За 9 месяцев студенты полностью погружаются в профессию и выходят готовыми к реальным задачам.

Курс SkillFactory предназначен для тех, кто хочет освоить управление IT-проектами с нуля или систематизировать имеющийся опыт. Программа сочетает теорию с практикой: студенты изучают методологии (Agile, Scrum, Waterfall) и сразу применяют их в реальных кейсах, таких как разработка мобильного приложения или внедрение CRM-системы.

Формат обучения

• Онлайн-вебинары с разбором кейсов от преподавателей-практиков (например, Павла Максимова, который руководил запуском eSIM в России).
• 3 проекта в портфолио: планирование приложения по Agile, внедрение софта для call-центра по Waterfall, дипломная работа — сервис для видео-найма персонала.
• Поддержка наставников, включая персональные консультации и проверку заданий.

Ключевые навыки

Курс фокусируется на практических инструментах:

• работа с Jira, Trello, MS Project для планирования;
• управление бюджетом и рисками;
• проведение ретроспектив и дэйли-митингов (коротких ежедневных собраний команды);
• подготовка документации (уставы проектов, реестры рисков).

Трудоустройство

Выпускники получают доступ к вакансиям партнеров SkillFactory и помощь в составлении резюме. По данным портала hh.ru, средняя зарплата junior-проджекта после курса составляет 95 000–120 000 руб.

Стоимость

Полная цена: 87 000 руб. (доступна рассрочка — 7 250 руб./мес). Включен бонусный курс по нейросетям.

7. GoPractice: «Профессия: Продакт-менеджер»

Программа длится 11 месяцев и предназначена для специалистов, планирующих переход в продакт-менеджмент из смежных ролей (аналитики, маркетологи, проджекты).

Обучение включает пять ступеней:

1. Анализ траекторий перехода в профессию.
2. Освоение основ продакт-менеджмента через кейсы.
3. Работа с симулятором управления продуктом.
4. Дипломный проект.
5. Подготовка к трудоустройству.

Занятия проходят онлайн с гибким графиком. Каждую группу курируют менторы из компаний (Яндекс, Avito, Ozon), которые проводят приветственные звонки и консультируют по заданиям.

Программа

Курс охватывает:

• построение продуктовой стратегии;
• проведение качественных и количественных исследований;
• управление бэклогом и приоритизация фич;
• расчет юнит-экономики;
• взаимодействие со стейкхолдерами.

Практическая часть включает три кейса и дипломный проект, которые формируют портфолио. Для выполнения заданий используются шаблоны и фреймворки, применяемые в MAANG-компаниях.

Результаты

По завершении программы выпускники получают сертификат GoPractice, подтверждающий освоение ключевых навыков продакт-менеджера. В портфолио добавляются три практических кейса и дипломный проект, выполненные на основе реальных бизнес-задач. Дополнительно предоставляется доступ к закрытому чату выпускников, где можно поддерживать профессиональные связи и обсуждать актуальные вакансии.

Стоимость

Полная цена: 219 900 руб., рассрочка: 18 325 руб./мес × 12 мес.

Как выбрать курс и начать карьеру

Выбор программы зависит от ваших целей и стартовых условий. Тем, кто только начинает, лучше выбрать курсы с упором на практику и помощью в трудоустройстве. Опытным специалистам подойдут программы с углублением в конкретные области — аналитику, управление командами или работу с данными.

Важно помнить, что ни один курс не даст всего сразу. После обучения придется доучиваться на практике, однако хорошая программа обеспечит базу, которая ускорит этот процесс. И главное — доступ к сообществу профессионалов, которое поможет на старте карьеры.

Казалось бы, код — это просто текст. Но каждый запрос к API, каждая компиляция и даже холостой цикл требуют энергии. Например, обучение GPT-4 в 2023 году «съело» столько же электричества, сколько 120 домохозяйств за год. А теперь представьте, что таких моделей тысячи, а серверов — миллионы.

Почему это важно? Во-первых, регуляторы ужесточают требования: в ЕС с 2025 года IT-компании обязаны раскрывать углеродный след своих продуктов. Во-вторых, инвесторы все чаще смотрят на ESG-рейтинги — показатели экологического и ответственного производства. В-третьих, оптимизация кода снижает затраты на инфраструктуру.

Эта статья — не манифест экоактивистов, а руководство для разработчиков, архитекторов и технических директоров компаний (СТО), которые стремятся более эффективные и экологичные проекты.

Углеродный след кода: что скрывается за строчками

Программное обеспечение — не виртуальный конструктор. Каждая операция требует электричества, а серверы, на которых работает код, часто питаются от невозобновимых источников энергии — например, угля и газа.

Откуда берутся выбросы

Когда мы говорим об углеродном следе ПО, важно понимать: код не существует в вакууме. Каждая строка, каждый запрос и каждая операция требуют физических ресурсов — электричества, серверного оборудования, систем охлаждения. В 2025 году эта цепочка стала еще сложнее из-за взрывного роста облачных вычислений и ИИ.

Прямые выбросы — это энергия, которую потребляют серверы при выполнении вашего кода. Например, один средний веб-сервер на AWS EC2 (тип t3.large) в год вырабатывает около 400 кг CO₂ — как небольшой автомобиль, проехавший 2000 км. При этом нагрузка на серверы постоянно растет: с 2020 по 2025 год энергопотребление дата-центров увеличилось на 35%.

Косвенные выбросы часто упускают из виду. Производство серверного оборудования — процесс крайне энергоемкий. Для создания одной только микросхемы памяти DDR5 требуется около 200 кВт⋅ч энергии — столько же, сколько средний холодильник потребляет за год. А после выхода оборудования из строя лишь 20% компонентов перерабатывается должным образом (Global E-Waste Monitor 2024).

Системы охлаждения — еще один скрытый источник выбросов. Современные дата-центры работают 24/7, и даже с использованием жидкостного охлаждения на поддержание температуры уходит до 40% всей потребляемой энергии. В жарких странах, ОАЭ или Сингапуре, этот показатель может достигать 50%.

Яркий пример — крупные языковые модели. Если в 2023 году обучение GPT-4 потребовало ~10 ГВт⋅ч (эквивалент годового потребления 120 домохозяйств), то к 2025 году из-за увеличения размеров моделей этот показатель вырос в 1,5 раза. Один запрос к такому ИИ теперь генерирует около 2 г CO₂ — как если бы вы проехали 10 метров на бензиновом автомобиле.

Но проблема не только в ИИ. Обычное веб-приложение с посещаемостью 100 000 пользователей в месяц может производить до 1 тонны CO₂ в год — и это без учета мобильных клиентов и API. При этом 30% этой нагрузки приходится на неоптимизированный фронтенд: тяжелые изображения, избыточные JavaScript-библиотеки и частые запросы к серверу.

Ситуацию усугубляет географический фактор. Дата-центр в Норвегии, где 98% энергии поступает от ГЭС, будет «чище», чем такой же центр в Польше, где угольные электростанции дают 70% энергии. Разница в углеродном следе может быть 20-кратной для идентичных операций.

При этом стандарты измерения все еще остаются разрозненными. PUE (Power Usage Effectiveness), который используют Google и Microsoft, учитывает только эффективность инфраструктуры, но не источник энергии. Новый стандарт CUE (Carbon Usage Effectiveness), разработанный в 2024 году, уже включает эти данные, но его поддерживают менее 30% провайдеров.

Где код тратит энергию впустую

Некоторые части систем особенно вредны для экологии. Главные «пожиратели» ресурсов:

• Неоптимизированные алгоритмы. Сортировка пузырьком (O(n²)) на большом массиве данных может потреблять в 100 раз больше энергии, чем быстрая сортировка (O(n log n)).
• Микросервисный хаос. Архитектура из сотен микросервисов увеличивает нагрузку на сеть. Каждый вызов API между сервисами — это дополнительные 0,5–1 Вт⋅ч.
• Облачные провайдеры. Не все одинаково зеленые. AWS и Google используют 60–70% ВИЭ (возобновляемых источников энергии), но в Азии и Африке их дата-центры часто работают на угле.

Как измерить углеродный след

В 2025 году появились инструменты, которые помогают оценить влияние кода:

• Cloud Carbon Footprint — анализирует выбросы AWS, GCP и Azure.
• Scaphandre — мониторит энергопотребление серверов в реальном времени.
• Greenframe.io — симулирует нагрузку на веб-приложение и считает CO₂.

Климатические инициативы в IT больше не просто красивые слова в корпоративных отчетах. В 2025 году за неэффективный код можно получить не только порицание сообщества, но и вполне реальный штраф.

Европейский союз уже ввел санкции против пяти крупных SaaS-компаний за превышение углеродных квот, а Amazon Web Services выплатила 2,7 млн евро штрафа за неоптимизированные алгоритмы в своих сервисах.

Как изменились подходы к разработке

Эти тренды нацелены на долгосрочное действие и в перспективе должны полностью изменить текущую концепцию в разработке.

Экологичный DevOps — новая реальность

Современные системы автоматического масштабирования стали умнее. Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler теперь учитывает не только нагрузку на CPU, но и текущий углеродный след дата-центра. Если в регионе пиковое потребление энергии и работают угольные электростанции, система сознательно ограничивает масштабирование.

Технология, разработанная Google в партнерстве с WattTime, уже снижает выбросы CO₂ на 27-33% по сравнению с традиционным подходом.

CI/CD-цепочки тоже стали «зеленее». Вместо запуска полного набора тестов при каждом коммите, современные системы определяют, какие именно модули затронуты изменениями.

GitHub Actions представил Carbon-Aware Runner, который планирует выполнение задач на время максимальной доступности возобновляемой энергии в регионе. По данным Microsoft, это сокращает углеродный след тестирования на 40%.

Языки программирования: война за эффективность

Rust продолжает набирать популярность не только из-за безопасности, но и благодаря энергоэффективности. Тесты Benchmarks Game показывают, что один и тот же алгоритм обработки данных на Rust потребляет на 38-42% меньше энергии, чем на Python. В 2025 году Rust вошел в топ-5 языков для enterprise-решений, вытеснив Java в 17% крупных проектов.

Но настоящим открытием стал Zig — язык, который сочетает производительность C с простотой синтаксиса. Его компилятор потребляет в 3 раза меньше ресурсов, чем LLVM-бэкенд Rust, что делает его идеальным выбором для встраиваемых систем.

ИИ на грани: когда меньше значит лучше

TinyML-революция набирает обороты. Современные нейросети для микроконтроллеров занимают менее 256 КБ памяти, но справляются с задачами, которые раньше требовали облачных вычислений.

Например, новые датчики Nest анализируют звук прямо на устройстве, определяя не только дым, но и тип возгорания. Это экономит до 150 МБ трафика в месяц на одно устройство.

На фронте больших языковых моделей тоже произошли изменения. Meta* выпустила LLaMA-3 Nano — модель с 500 млн параметров, которая работает на смартфоне и по качеству ответов не уступает GPT-3.5. Ее углеродный след при обучении в 1200 раз меньше, чем у GPT-4.

(*Компания запрещена в РФ)

Новые правила игры: регуляторы и бизнес

С января 2025 года в Евросоюзе действует Углеродный налог на цифровые продукты (Digital Carbon Border Tax). Теперь любое ПО, продающееся в ЕС, должно иметь сертификат углеродной эффективности.

Для крупных enterprise-решений максимально допустимый углеродный след составляет 500 г CO₂ на 1000 пользователей в месяц. Нарушители платят 7% от оборота продукта в регионе.

Венчурные фонды радикально изменили подход к инвестициям. Согласно отчету PwC, 43% фондов требуют ESG-отчетность перед заключением сделки, а 28% вообще не рассматривают стартапы без «зеленой» стратегии. В Кремниевой долине появился первый акселератор Carbon Neutral Startups, который дает бонусы в $50 000 проектам с нулевым углеродным следом.

Корпорации тоже не остались в стороне. Microsoft ввела внутренний углеродный налог — теперь каждое подразделение платит $100 за каждую тонну CO₂, связанную с его продуктами. Эти деньги идут на развитие возобновляемой энергетики.

Но самое интересное происходит на рынке труда. Разработчики с навыками «зеленого» программирования получают на 15-20% больше предложений. Появилась появилась новая категория навыков — «Устойчивая разработка ПО», а спрос на таких специалистов вырос на 300% за последний год.

Как писать «зеленый» код

Каждая лишняя операция в коде — это не только миллисекунды процессорного времени, но и реальные граммы CO₂. В 2025 году энергоэффективность кода перестала быть теоретической концепцией и превратилась в конкретный навык, который влияет на карьеру разработчика. Рассмотрим три ключевых направления оптимизации.

Оптимизация запросов к базе данных

Типичный пример — использование SELECT * вместо явного перечисления полей. Когда приложение запрашивает все поля таблицы users (включая редко используемые avatar_blob или metadata_json), сервер БД тратит дополнительные ресурсы на чтение и передачу этих данных. В крупных системах с миллионами запросов в день это приводит к значительному перерасходу вычислительных ресурсов.

Современные ORM типа Prisma и Drizzle добавили автоматическую оптимизацию запросов. Теперь при использовании select() они анализируют, какие поля действительно нужны на клиенте, и генерируют оптимальный SQL. В тестах это снижает нагрузку на БД на 12-18%.

Работа с циклами и алгоритмами

Классическая ошибка — продолжать перебор массива после нахождения нужного элемента. В 2025 году статический анализатор кода в WebStorm и VS Code автоматически предупреждает о таких ситуациях. Особенно критично это для мобильных приложений: лишние итерации цикла на слабых устройствах увеличивают энергопотребление на 5-7%.

Новые версии JavaScript и TypeScript ввели оптимизированные методы для массивов. Например, array.findLast() работает в 1,5 раза эффективнее ручной реализации с циклом. Для сложных алгоритмов появились «зеленые» библиотеки вроде EcoCollections для Java, которые минимизируют энергопотребление при работе с структурами данных.

Сжатие и передача данных

Формат Brotli стал новым стандартом для API: он обеспечивает лучшее сжатие, чем gzip, особенно для JSON-ответов. Компания Cloudflare провела эксперимент: после перехода на новую версию Brotli нагрузка на их серверы снизилась на 18%, что эквивалентно годовому потреблению энергии 2000 домохозяйств.

Но сжатие — не панацея. Грамотное проектирование API может дать больший эффект. GraphQL-подход, где клиент запрашивает только нужные данные, в среднем почти вдвое уменьшает объем передаваемой информации по сравнению с REST. А технология Server-Sent Events (SSE) для реального времени потребляет в 3 раза меньше ресурсов, чем WebSockets, когда не нужна двусторонняя связь.

Современные фреймворки начали учитывать энергоэффективность. Next.js 15 представил «зеленый» режим компиляции, который оптимизирует сборку под минимальное энергопотребление. В тестах это дало 8% экономии на процессоре при работе приложения. А Deno 2.0 автоматически кэширует зависимости на уровне ОС, сокращая число повторных загрузок.

Эти изменения кажутся мелкими, но в масштабах индустрии они имеют огромное значение. Если бы все репозитории на платформе применили базовые оптимизации, глобальное энергопотребление дата-центров сократилось бы на несколько процентов. Для отрасли, которая потребляет 700 ТВт⋅ч в год, это десятки миллионов долларов и тысячи тонн CO₂.

Выбор технологий

В 2025 году выбор стека технологий влияет не только на производительность, но и на экологичность проекта. Разберем ключевые аспекты, которые помогут снизить углеродный след вашего приложения.

Языки программирования: баланс между скоростью и эффективностью

Rust и Go продолжают доминировать в высоконагруженных системах. Тесты показывают, что веб-сервер на Rust потребляет на 35-40% меньше энергии при одинаковой нагрузке по сравнению с Node.js. Особенно заметна разница в облачных средах, где каждый ватт на счету.

C++ остается выбором для задач, где важна предсказуемая производительность. Новый стандарт C++26 добавил энергоэффективные режимы работы алгоритмов STL, что особенно важно для встраиваемых систем.

Python по-прежнему хорош для прототипирования, но в продакшене его лучше заменять на компилируемые языки. PyPy 8.0 сократил энергопотребление интерпретатора на 25%, но даже с этими улучшениями Python проигрывает Rust в 3-4 раза по эффективности.

Базы данных: от малого к большему

SQLite — идеальный выбор для небольших проектов и edge-устройств. Его новая версия 3.45 добавила режим «энергосбережения», который снижает потребление на 15% при фоновых операциях.

PostgreSQL 17 сделал большой шаг в энергоэффективности. Функция автоматического партиционирования теперь учитывает не только производительность, но и энергопотребление. В тестах это дало 20% экономии на крупных аналитических запросах.

Для высоконагруженных систем появилась альтернатива — ScyllaDB 5.0. Эта Cassandra-совместимая СУБД потребляет втрое раза меньше энергии при аналогичной нагрузке, благодаря полному переписыванию на Rust.

Кейсы: что работает, а что нет

Российские компании тоже внедряют экологичные IT-решения. МТС разработала мобильное приложение, где пользователи получают бонусы за раздельный сбор мусора — их можно обменять на подписки или скидки. За первый год проект привлек 500 тысяч участников и сократил количество непереработанных отходов в регионах присутствия.

НИУ ВШЭ, совместно с Росприроднадзором, автоматизировал сбор экологической отчетности с помощью ИИ. Нейросеть анализирует данные с датчиков и заполняет формы вместо специалистов. Это сократило время обработки с 100 до 10 часов в месяц и уменьшило количество ошибок.

Некоторые архитектурные решения приносят больше вреда, чем пользы. Один московский стартап без необходимости разбил монолитную систему на 50 микросервисов — в результате затраты на инфраструктуру выросли в 3 раза, а углеродный след увеличился на 180%.

Проблемы возникают и на уровне зависимостей. История с left-pad повторилась в 2024 году, когда один npm-пакет потянул за собой 80 МБ ненужных библиотек. Теперь крупные компании проверяют каждую зависимость через Bundlephobia и устанавливают лимит на размер node_modules.

Что нас ждет

В 2025 году отрасль стоит на пороге радикальных изменений, которые перевернут наши представления о «зеленом» программировании.

Супероблака — следующий этап эволюции распределенных вычислений. В отличие от традиционных облачных провайдеров, эти системы автоматически переносят нагрузку между дата-центрами в зависимости от доступности возобновляемой энергии.

Google уже тестирует эту технологию в Северной Европе: когда в Норвегии дует сильный ветер и ветряные электростанции работают на пике, система переносит вычисления именно туда. По предварительным оценкам, это снижает углеродный след на 18-22% по сравнению со статичным распределением.

Но настоящий прорыв ожидается в сегменте квантовых вычислений. Хотя современные квантовые компьютеры потребляют колоссальное количество энергии (система IBM Quantum System One требует около 25 кВт⋅ч для работы одного кубита), их потенциал для оптимизации классических алгоритмов огромен.

В 2024 году исследователи из ЦЕРНа предложили квантовый алгоритм, который сокращает время сложных расчетов в 1000 раз при той же точности. Когда такие решения станут массовыми (прогноз — 2028-2030 годы), энергопотребление дата-центров может сократиться на 30-40%.

Государственное регулирование становится строже. В 2025 году в силу вступает EU Digital Product Passport — требование указывать углеродный след для всего ПО, продающегося в Европе.

Компании, которые не смогут предоставить эти данные, столкнутся с дополнительными налогами до 7% от оборота. В ответ на это крупнейшие IT-корпорации создали Carbon Neutral Software Alliance — консорциум по разработке единых стандартов измерения.

Не отстает и аппаратная часть. Производители чипов переходят на новые техпроцессы: TSMC анонсировала 2-нм процесс, который на 30% энергоэффективнее предыдущего поколения. А стартапы вроде британской ZeroPoint Technologies разрабатывают память с нулевым энергопотреблением в режиме ожидания — технология может сократить энергопотребление серверов на 15%.

Но главный тренд — децентрализация вычислений. Edge-устройства (от смартфонов до промышленных датчиков) становятся мощнее и берут на себя часть нагрузки. Например, новый алгоритм Apple для обработки фото на iPhone 16 выполняет 90% операций локально, а не в облаке. По оценкам компании, это экономит сотни тысяч тонн CO₂ в год только для пользователей в США.

Однако остаются и проблемы. Бум генеративного ИИ привел к взрывному росту энергопотребления: одна тренировка модели Gemini Ultra потребляет столько же энергии, сколько небольшой город за месяц. OpenAI и Anthropic уже работают над более эффективными архитектурами, но прорыва пока не случилось.

В ближайшие 3-5 лет нас ждет:

• массовый переход на углеродно-нейтральные дата-центры — к 2027 году их доля превысит 60%;
• внедрение AI-оптимизаторов кода, которые автоматически сокращают энергопотребление;
• появление «зеленых» рейтингов для приложений — аналог энергоэффективности для бытовой техники.

Компании, внедрившие принципы устойчивого развития в IT, уже в 2025 году получают на больше инвестиций и быстрее проходят аудит регуляторов. Экологичность перестала быть затратой — теперь это конкурентное преимущество.

Технологии будущего уже здесь. Вопрос в том, насколько быстро мы сможем их адаптировать. Как сказал Дженсен Хуанг из NVIDIA на последней конференции GTC:

«Следующее десятилетие определит, станет ли IT частью климатического решения или останется проблемой. Выбор за нами».

Итоги

Экологичность в IT — не благотворительность и не актуальная повестка, а реальная экономия. Плюс работа на перспективу. Оптимизация кода снижает счета за облака и повышает производительность.

С чего начать? Начните с малого:

1. Запустите аудит через Cloud Carbon Footprint.
2. Уберите «мусор» из зависимостей.
3. Выберите хостинг с ВИЭ.

Как говорил Дональд Кнут, автор книги «Искусство программирования»:

«Преждевременная оптимизация — корень всех зол. Но и запоздалая — тоже».

В 2025 году это актуально как никогда.

Формат живого диалога

Формат паблик-тока для дискуссии «Ломать, пробовать, создавать: на чем строится опыт?» выбран неслучайно. Важно обсуждать вопросы опыта, ошибок и роста с молодыми людьми именно в формате живой беседы между представителями разных индустрий и молодежью. Цель — показать ребятам, что путь к успеху разбивается на маленькие шаги, которые по силам каждому. В эпоху развитых социальных сетей, где видна только красивая картинка, крайне важно показывать и говорить о том, что за этим стоит, выстраивать искренний честный диалог.

Сессию модерировала Юлия Иванова, начальник управления цифровых коммуникаций и продвижения технологического бренда Газпромбанка — Газпромбанк.Тех, которая занимается продвижением технологичного бренда работодателя среди молодежи и хорошо понимает, с какими вызовами сталкиваются молодые специалисты.

Газпромбанк активно поддерживает молодые инициативы и видит в новом поколении движущую силу развития. Банк не просто приходит в вузы с карьерными буклетами — мы создаем совместные курсы и проекты, где наши специалисты становятся менторами. Прошлым летом в Университете «Сириус» школьники вместе с нами делали системы биометрического доступа и автоматизированной оценки стоимости недвижимости, а уже в этом году работают над прикладным проектом в области Data Science по оценке инвестиционной привлекательности строительного проекта.

Для профессионального роста нужны не только прикладные знания, но и такие навыки как soft skills и self skills: креативность, стрессоустойчивость, эмоциональный интеллект. Эти качества невозможно получить из учебников — их формируют только опыт, ошибки и постоянное переосмысление. Именно поэтому Газпромбанк.Тех часто участвует в хакатонах и кейс-чемпионатах, дает ребятам решать практические задачи Банка. Такой подход позволяет применить теоретические знания на практике, а также познакомить с ценностями и форматом работы в финтехе.

Ключевые выводы сессии

1. Приоритетные направления для развития

Анна Лемякина, директор по национальным и стратегическим проектам Yandex Cloud, рассказала, что сегодня наибольшую поддержку получают стартапы в здравоохранении, экологии и науке. Важные критерии для успеха:

• Прикладной результат в понятном обозримом будущем, где-то в течение года;
• Масштабируемость;
• Научная база;
• Искреннее желание сделать что-то значимое.

Одним из важных критериев выбора проектов стал прикладной результат. Все проекты, которые мы сейчас поддерживаем, должны показать конкретную пользу.

На любой конференции сегодня главным триггером успешности стало повторение ИИ как мантры, отметила спикер. Но критическая масса уже насыщена, и теперь хочется видеть результаты — что искусственный интеллект меняет на практике в разных индустриях. Поэтому успешные проекты с ИИ всегда строятся на прочной научной базе: «Залог хорошего результативного проекта, несущего действительно социальную пользу — в объединении разных экспертиз для получения общего результата».

Анна особо отметила: если вы гуманитарий с прорывной идеей, не стоит отчаиваться из-за отсутствия технических знаний. Главное — найти в команду ученых и технарей, которые помогут воплотить замысел.

Больше 61% студентов-гуманитариев активно используют инструменты на базе искусственного интеллекта для решения рутинных задач. При хорошей стыковке с технарями или при определенных навыках работы с ИИ-инструментами гуманитарии вполне могут реализовать технологические проекты.

2. Команда — это сплав, но важно оставаться людьми

Алексей Федоров, вице-президент Газпромбанка, поделился своим опытом перехода из науки в бизнес. Его история — яркий пример того, как страх может стать катализатором роста.

Конечно, это было очень страшно. Представьте, вы занимаетесь квантовой физикой, считаете, что прекрасно в ней разбираетесь, публикуете научные статьи. А тут приходите работать в банк, о работе в котором знаете очень мало.

Но именно этот дискомфорт заставил его переосмыслить само понятие «ученый». По его мнению, современный исследователь может определить для себя совершенно самостоятельно, чем заниматься, не ограничиваясь рамками лаборатории.

В эпоху цифровизации важно не забывать о мотивации, самоопределении и простых человеческих вопросах — именно ответы на них помогают совершать прорывы и выходить на новый уровень. В любой профессии важно переосмысливать свою роль, не бояться выходить за рамки привычного и изучать новые сферы, даже если это страшно.

В команде, как и в сплаве, важны разные материалы и уникальные свойства. Нужно понимать, чем ты уникален, и искать людей, которые дополнят твои навыки и помогут достичь большего.

Он подчеркнул: «Эксперт — это человек, который совершил все возможные ошибки» (цитата Нильса Бора). Важно не бояться ошибаться и смело идти в изучение новых сфер.

3. Ищите свою уникальность

Алексей Локонцев, основатель TOPGUN, продемонстрировал опровержение мифа о необходимости готовности. Его история показывает, как выбраться из ловушки: «нужен опыт, чтобы получить опыт».

Свой TOPGUN я построил в 37 лет. Перед этим пробовал открывать бизнесы с 17 лет, у меня было более 30 закрытых бизнесов и накопленных долгов 12 миллионов.

В 2014 году, в разгар кризиса, он решил открыть в Туле дорогую парикмахерскую. Все окружение отреагировало предсказуемо — посоветовали сначала «вылечиться». Но именно этот «безумный» проект стал началом франшизной сети из 250 барбершопов.

Один из предыдущих проектов Алексея — туристическое агентство — стал для него ценным уроком. Решив демпинговать и брать не 10% комиссии, как все, а 5%, он не учел главного: цена путевки может колебаться от миллиона до 100 тысяч перед вылетом.

Я этого не понимал, и, конечно же, бизнес умер. Но я получил опыт: не надо строить бизнес на демпинге. Работать нужно там, где есть возвратный клиент и большие чеки.

Его сила — в креативном мышлении и способности видеть возможности там, где другие видят препятствия. Важно слушать себя, искать свою уникальность, слушать свой внутренний голос, искать в чем именно ты хорош и где ты можешь это применить.

4. Если есть идея — реализуй ее

Максим Яхонтов, основатель и генеральный директор «Фиджитех», основатель Hello Park, продемонстрировал более осторожный подход к смене карьеры. В прошлом инженер, а сейчас основатель международной компании по виртуальной реальности, он выбрал плавный переход из корпорации в собственный бизнес.

На самом деле это был плавный переход. Я очень сильно боялся и постарался максимально снизить риски, накопил денег, начал делать первые проекты, общаться с потенциальными клиентами. Увидел, что, в принципе, скорее всего, все получится. И вот когда я понял, что есть смысл пробовать и нужно этому уделять больше времени — именно в тот момент я решился уйти из компании.

Его совет: если идея не дает покоя, ты засыпаешь и просыпаешься с мыслями о ней, то ее точно нужно реализовывать. Кстати, именно поэтому у нас в банке есть платформа идей, где каждый сотрудник может предложить свою инициативу и получить поддержку в ее проработке, тестировании и реализации в масштабах компании.

5. Нужно формировать смыслы

Один из главных мифов современности — творчество рождается из хаоса и вдохновения. Режиссер-постановщик Андрей Елсаков, чья команда из 200 человек создает крупнейшие мероприятия, категорически с этим не согласен.

Самое творческое творчество — это организованное творчество, структурированное творчество. Наши любимые предметы в работе — таблицы, схемы, понятные приемы.

Любой проект у них начинается с идейно-тематического анализа: «Мы всегда должны формировать для себя тему, идею и сверхзадачу. О чем, про что и ради чего мы это делаем. Когда мы ставим эти понятные ориентиры, на которые всегда опираемся, это как три слона, на которых стоит режиссура».

Такой подход позволяет даже искусственный интеллект воспринимать как инструмент, а не угрозу.

Те креативщики, которые говорят о том, что боятся искусственного интеллекта, — это псевдокреативщики. Именно мы те люди, которые формируем смыслы, которые формируем проекты для этого искусственного интеллекта, мы управляем им, а не он диктует нам.

6. Человек учится через деятельность

Вячеслав Шоптенко, заместитель директора института государственной службы и управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС), предложил альтернативу болезненному набиванию шишек: учебные симуляторы.

Лучше три раза обанкротить виртуальную компанию, потерять кучу денег в симуляции, но в реальной компании их уже заработать. В 22 года можно быть миллионером, даже миллиардером, правда, виртуальных денег.

Вячеслав ссылается на пирамиду обучения, где практический опыт дает до 90% усвоения материала против 10–20% от лекций: «Человек учится через деятельность. Самый эффективный способ обучаться — это практиковаться и обучать других».

Но тут же получил возражение от Алексея Федорова: «Не очень убежден, что можно на симуляции научиться, не теряя чего-то реального. Каждый существенный шаг был связан с риском — что-то приходилось ставить на карту».

Действительно, логичный рост в ИТ после «сеньорной» позиции — это тим/тех лид. В такой синергии сотрудники получают опытного наставника и могут перенимать его опыт, а лидер может прожить свой опыт заново и посмотреть на задачи под другим углом. Поэтому если ваш рост дошел до этой позиции, но вам страшно или вы не понимаете зачем, то это нужно сделать как минимум для того, чтобы получить новый, совершенно другой тип знаний и опыт.

Главный вывод

Каждый из спикеров показал, что опыт — это не багаж знаний, а способность извлекать уроки из действий. Основные инновационные прорывы идут на стыке разных индустрий, поэтому те, кто меняет профессии и сферы, не теряют время, а накапливают уникальную экспертизу.

Участники получили не готовые рецепты успеха, а нечто более ценное — разрешение ошибаться и понимание, что все страхи про недостаток опыта — это не препятствие, а стартовая точка для роста.

К концу дискуссии сложилась четкая картина того, что мы искали: живой диалог между поколениями дал молодым участникам форума то, что не найти в учебниках — понимание, что путь к успеху не требует изначальной готовности.

Для Газпромбанка такие дискуссии — часть стратегии работы с молодежью, ведь мы видим, что будущее экономики создают люди, готовые пробовать, ошибаться и начинать заново. В наших проектах уже нашли себя сотни специалистов самых разных профилей — от квантовых физиков до дизайнеров, от аналитиков данных до продакт-менеджеров. Подробнее о том, что мы делаем можно прочитать в блоге Газпромбанк.Тех.

Может плодить новые эндпоинты или заставлять мобилку делать несколько запросов вместо одного? Каждый запрос жрёт трафик и батарею!

Элегантное решение — архитектура Backend for Frontend (BFF). Это прослойка между клиентскими приложениями и основным API, которая адаптирует данные под потребности конкретного клиента.

Основная идея backend for frontend

Один API не может эффективно обслуживать разные типы клиентов. Сайт, приложение для iOS, Android, умные часы — у каждого свои потребности в данных, ограничения по производительности и особенности интерфейса.

Монолитный API создают с расчётом на универсальность — на практике это приводит к компромиссам. Веб-версии нужны данные для сортировки, мобильному приложению — минимальный набор для экономии трафика.

Следуя архитектуре BFF, вы можете создать логику для каждого типа клиента и не засорять основной API. Вместо одного эндпоинта /api/products, который пытается угодить всем, появляются слои:

• один — оптимизирует данные для веба,
• второй — для мобильных устройств,
• третий — для умных часов.

Обычно данные приходят в неудобном виде: несколько связанных сущностей нужно запрашивать отдельно и склеивать на клиенте. BFF берёт эту работу на себя.

Прослойка знает, что мобильному приложению нужны цены в рублях с округлением до целых, а веб-версии — точные значения в долларах. Для списка товаров мобилке достаточно названия и цены, а десктопной версии нужны ещё категории, рейтинги и количество отзывов.

Каждый клиент получает данные в том виде, в котором может их сразу отобразить. Вместо загрузки 50 полей, из которых используется 5, BFF отдаёт только нужные данные.

«Можете добавить поле user_avatar в ответ?»

— «Это сломает мобилку».

«Тогда сделайте отдельный эндпоинт».

— «У нас нет времени».

С BFF этого диалога нет. Фронтенд-команда получает свой API и крутит его, как хочет.

Мобильное приложение съедает 10к запросов в секунду? Пишите BFF на Go. Веб-версию делает стажёр, который знает только JavaScript? Ставьте Node.js. Никто не заставляет выбирать одну технологию на все случаи жизни.

Как работает backend for frontend (BFF)

BFF размещается между клиентскими приложениями и основными бэкенд-сервисами, выполняя роль посредника. В отличие от API Gateway, который просто перенаправляет запросы, BFF трансформирует данные.

Архитектура взаимодействия

Классическая схема выглядит так: мобильное приложение обращается к своему BFF, веб-приложение — к своему, умные часы — к третьему. Каждый BFF знает особенности своего клиента и общается с основными сервисами на их «языке».

Когда мобильное приложение запрашивает список заказов, его BFF делает несколько вызовов к микросервисам:

• берёт базовую информацию о заказах,
• подтягивает данные о товарах,
• получает статусы доставки.

Затем склеивает всё в один ответ, отбрасывая ненужные поля и добавляя вычисляемые значения.

Веб-версия для того же списка заказов получит расширенную информацию: подробные описания товаров, историю изменений статусов, данные для аналитики.

Обработка и агрегация данных

BFF не просто перекладывает данные из одного формата в другой. Он выполняет бизнес-логику.

Например, мобильный BFF может кешировать часто запрашиваемые данные, чтобы уменьшить количество сетевых запросов.

Если API возвращает цены в центах, мобильный BFF конвертирует их в рубли и округляет для отображения. Веб-версия получает точные значения с копейками для расчётов.

Независимость и масштабирование

Когда нагрузка на приложение растёт, масштабируется только его BFF. Проблемы с веб-версией не влияют на работу мобильных клиентов.

4 ключевых преимущества BFF

Оптимизация передачи данных

Самое очевидное преимущество — экономия трафика. Приложение не тащит 2 МБ JSON с полным каталогом товаров на мобильное устройство? BFF отдаёт только нужные поля.

Количество запросов тоже сокращается. Например, чтобы показать профиль пользователя, фронтенд делает 5 запросов:

• за основными данными,
• аватаром,
• списком друзей,
• последними постами,
• настройками приватности.

BFF объединяет всё в один запрос, получая данные параллельно от разных сервисов.

Упрощение фронтенда

Половина фронтенд-кода уходит на трансформацию ответов API:

• парсинг дат,
• группировку массивов,
• вычисление производных значений.

BFF может взять эту работу на себя.

Безопасность через изоляцию

BFF создаёт барьер между клиентами и сервисами. Мобильное приложение никогда напрямую не обращается к БД пользователей или платёжке — только через свой BFF.

Можно настроить разные уровни доступа:

• мобильный BFF видит только публичные данные,
• API для партнёров работает в песочнице.

Если мобильное приложение скомпрометировано, злоумышленник не получит доступ к внутренним сервисам.

Независимое масштабирование

Когда приложение попадает в топ App Store, нагрузка взлетает в разы. Но страдает только мобильный BFF — веб-версия продолжает работать стабильно. Можно быстро поднять дополнительные серверы только для мобильного трафика.

Появляется возможность экспериментировать с технологиями без риска. Хотите попробовать GraphQL для веб-версии? Внедряйте в один BFF. Тестируете новую базу данных? Подключайте к экспериментальной прослойке, не трогая продакшн.

Когда стоит использовать backend for frontend

BFF — инструмент для конкретных ситуаций.

Когда интерфейсы кардинально отличаются

Если ловите себя на мысли: «этот эндпоинт нужен только для веба» или «мобилка использует 10% полей из ответа», — пора задуматься о BFF.

Красный флаг — когда фронтенд-разработчики начинают писать костыли для обработки «неудобных» данных. Если половина JavaScript-кода занимается парсингом и трансформацией ответов API, что-то пошло не так.

Когда интерфейсы эволюционируют быстрее джунов

Стартапы и продукты в активной фазе развития меняют интерфейсы каждую неделю.

Классическая проблема: дизайнеры придумали новый способ отображения товаров в каталоге. Теперь нужны дополнительные поля, другая группировка, новые фильтры.

Без BFF это означает изменения в основном API, которые могут сломать другие клиенты. С BFF — правки только в одном месте.

Когда команды работают независимо

Если у вас несколько фронтенд-команд, которые постоянно конфликтуют из-за API, BFF даст им свободу.

Команды получат свой API, который смогут развивать в нужном темпе. Это важно в больших компаниях, где бэкенд не успевает обрабатывать запросы от всех фронтендеров.

BFF распределяет ответственность: каждая команда поддерживает свой слой.

Когда НЕ стоит использовать BFF

Если у вас простое приложение с одним клиентом, BFF добавит лишнюю сложность. Если API уже идеально подходит всем клиентам, зачем что-то менять?

3 типичные ошибки при внедрении BFF

Дублирование логики

Начинается незаметно: мобильный и веб BFF нуждаются в одинаковой валидации пользователей. Разработчик копирует функцию из одного проекта в другой. Через полгода одинаковый код валидации живёт в четырёх местах, и каждое изменение превращается в квест.

Хуже, когда дублируется бизнес-логика. Расчёт скидок, обработка промокодов, правила доступа — это должно жить в основных сервисах, а не размазываться по BFF-слоям.

Избыточная сложность вместо упрощения

Пример: команда создаёт «универсальный BFF-фреймворк» с конфигурацией через YAML, поддержкой плагинов и собственным DSL. В итоге простое добавление поля в ответ требует изучения документации на 50 страниц.

Другая крайность — микро-BFF для каждой мелочи. Отдельный слой для авторизации, отдельный для форматирования дат, отдельный для валидации.

Неправильная гранулярность

Один BFF на все мобильные платформы может быть слишком общим: iOS и Android имеют разные особенности интерфейса. Но отдельный BFF для каждой версии приложения — явный перебор.

Частая ошибка — создание BFF по организационному принципу, а не по техническому. У нас три фронтенд-команды, значит нужно три прослойки. Но если все команды работают с похожими данными и интерфейсами, логичнее объединить усилия.

Практические примеры использования BFF

Netflix

Компания сделала разные API для веб-версии, мобильных приложений, Smart TV и игровых консолей. Каждый BFF оптимизирован под особенности устройства, например, TV-версия предзагружает больше контента из-за медленной навигации пультом.

Spotify

Используют BFF для разных клиентов: веб-плеер, мобильные приложения, десктопное приложение. Мобильный BFF агрессивно кеширует данные для офлайн-режима, веб-версия работает в реальном времени.

SoundCloud

Публично описывали переход на BFF-архитектуру. У них отдельные слои для веб-версии и мобильных приложений, которые по-разному обрабатывают аудиопотоки и метаданные треков.

Заключение

Страдают все, когда один API пытается обслуживать веб-версию, мобилки и что-то ещё. Фронтенд получает неудобные данные, бэкенд обрастает костылями, пользователи — медленными приложениями.

Backend for Frontend создаёт слой между клиентами и основными сервисами. Каждый тип устройства получает API, заточенный под его потребности.

Внедряйте BFF, когда интерфейсы кардинально отличаются, продукт быстро развивается, а текущий API снижает производительность.

Ты уже программист, если читаешь это! Больше про кодинг — здесь.

По его мнению, ключ к успеху — это гибкость: умение быстро переключаться между помощью от ИИ и прямым редактированием кода.

Худший сценарий — это когда ты тратишь больше времени на формулировку промта для ИИ, чем на написание кода самому

По его словам, ИИ-агенты могут создавать коммиты и отправлять pull-реквесты, но разработчики должны сохранять возможность быстро вносить правки своими силами. Это позволяет избежать «ловушки продуктивности», когда на описание трехсекундной задачи уходит три минуты.

Ставка только на ИИ — путь в никуда

Домке также раскритиковал тренд вайб-кодинга — термина, введенного сооснователем OpenAI Андреем Карпати для обозначения полного упования на ИИ в генерации кода.

На встрече со стартапами в Station F (Париж) он подчеркнул, что без опытных разработчиков стартапам не выжить:

Невозможно построить устойчивую компанию, не имея в команде технарей. Нельзя «навайбить» сложную систему, которая пройдет следующий раунд инвестиций

Он отметил, что технические команды должны сами выбирать подходящий инструмент для каждой задачи — будь то помощь от ИИ или собственные усилия.

ИИ, по мнению Домке, это ускоритель, но не замена навыкам.

Стартап Cluely, известный своей провокационной маркетинговой стратегией и ИИ-сервисами для «жульничества», решил устроить афтепати к мероприятию Y Combinator AI Startup School — но всё закончилось вмешательством полиции.

Что произошло

• Дата: вечер понедельника, 16 июня
• Повод: афтерпати после Y Combinator AI Startup School с участием Сэма Альтмана, Сатьи Наделлы и Илона Маска
• Место: секретная локация в Сан-Франциско, координаты раздавались в личку
• Организатор: Рой Ли, CEO скандального стартапа Cluely

На вечеринку, по словам Ли, официально приглашались только «друзья и друзья друзей». Однако видео с анонсом, снятое у логотипа YC, быстро разлетелось по соцсетям и вызвало лавину интереса. У входа начали выстраиваться очереди из тысяч человек.

Как всё закончилось

Вечеринка не успела начаться: полиция перекрыла мероприятие до того, как кто-либо вошёл. Причина — нарушение общественного порядка: толпа перекрыла движение.

Немного контекста

Cluely стал известен после того, как Ли заявил в X.com, что его отстранили от Колумбийского университета за разработку ИИ-инструмента для обмана на собеседованиях.

Позже из этой идеи вырос стартап: он предлагает скрытое окно с подсказками для онлайн-интервью, якобы неуловимое ни для рекрутеров, ни для прокторинга.

Весной 2025 года Cluely привлёк $5,3 млн посевных инвестиций. Маркетинг стал менее дерзким, но суть осталась: «Всё, что тебе нужно. До того, как ты попросил».

Самая легендарная вечеринка, которой не было

Хотя мероприятие так и не началось, его уже окрестили «легендарной вечеринкой, которая не случилась» — по аналогии с фестивалем Fyre, но в мире стартапов и ИИ.

По словам основателя, напитки остались нетронутыми — ждут следующего раза.

Мы в Smart Engines занимаемся разработкой софта для распознавания самых разных документов — начиная от паспорта РФ, свидетельства о рождении и заканчивая первичкой вроде УПД или ТОРГ-12, а также банковских карт, номеров телефона и баркодов. Наши библиотеки написаны полностью с нуля (на плюсах), мы уделяем огромное внимание скорости алгоритмов, нейросетям (новым архитектурам, размеру и правильному применению) и оптимизации, за счет чего наш софт портируется на любые архитектуры и может быть использован на любой платформе.

Сегодня продолжим знакомиться через рассказ о нашем софте, на очереди вторая библиотека — Smart Document Engine и ее возможности работы с жесткими и гибкими формами.

Гибкие и жесткие формы

Вначале про сами формы: они могут быть «жесткими» и «гибкими». Жёсткие формы подразумевают, что положение всех объектов на форме может быть задано прямо в виде координат на шаблоне. Самое простое определение для жестких форм — они совпадают «на просвет». Возьмите пару листов А4 с распечатанной жёсткой формой, наложите друг на друга, и места расположения полей точно совпадут. Гибкие формы устроены гораздо сложнее, но все равно имеют свою характерную структуру и топологию.

Распознавание жестких форм можно свести к детекции формы на изображении и распознавании определенных областей, где должны быть искомые поля. Гибкие формы требуют гораздо более сложных систем поиска (к тому же, завязанных на результате предыдущих действий, например, OCR, что только увеличивает возможность ошибки).

Кстати, иногда вместо распознавания текста целиком достаточно просто ответить на вопрос «есть ли текст в выбранной области, и, если есть, то где»

Но не надо думать, что жёсткие формы совсем просты — большие белые поля без каких-либо символов (или одинаковый узор по краям, как это бывает с бланками гособразца), малый объём статического текста и некоторая вариативность бланков тоже заставляют потрудиться над детекцией и классификацией шаблонов.

Также существуют общие для подобных форм проблемы. Правильно интерпретировать галочки в чекбоксах, найти штрихкоды, правильно разметить табличные данные — есть куча проблем, каждая из которых имеет своё state-of-the-art решение и набор алгоритмов, над которыми нужно ломать голову.

Почему не LLM, хотя казалось бы

Сейчас мы переживаем бум развития нейросетей — генеративные и классифицирующие сети появляются как грибы после дождя. Количество задач, которые они могут решить, тоже кажется неисчислимым: казалось бы — дайте обучающую выборку побольше, и всё получится! Тем более, что примеры использования нейросетей для автоматизации рутины уже можно встретить на каждом шагу: об этом пишут заметки и обзорные статьи на научно-популярных ресурсах, а интеграторы и стартапы предлагают решения по созданию чат-ботов и помощников на основе ИИ, обученного на внутренней документации больших компаний.

Однако чем сложнее нейросеть, чем глубже степень обучения — тем выше шанс, что она начнёт бредить. Мы все какое-то время назад смеялись над шести-семипалыми героями очередных сгенерированных изображений, сейчас посмеиваемся над сгенерированными сетями текстами с описанием несуществующих фильмов и книг, но смешно ли будет нам (а особенно бухгалтерии), если нейросеть начнет галлюцинировать при распознавании платёжных реквизитов или суммы НДС? И чем выше степень развития сетей — тем менее заметными будут становиться такие ошибки.

В прошлом году на одной из ключевых конференций в области анализа и распознавания документов — ICDAR — учёные традиционно задались вопросом о будущем OCR. И сошлись во мнении, что OCR нисколько не устарела, благополучно развивается и остается наиболее надежным инструментом распознавания. Обеспечить требования консистентности (и ещё всякого такого) информации, извлекаемой из изображения, все равно сможет только старый добрый OCR и прочие детерминированные алгоритмы. И именно их разработкой (и доведением до совершенства) мы и занимаемся.

Вернёмся к библиотеке Smart Document Engine. Как уже говорилось выше, гибкие формы на то и гибкие, что исключительно геометрией на них не обойдёшься — вопрос местонахождения полей решается «на лету». На процесс взаимодействия с библиотекой это влияет в самом конце, на моменте работы с результатом. Перейдем к знакомству с интерфейсом на примере всё того же встраивания в андроид.

Встраивание

В целом, сценарий работы с библиотекой распознавания документов такой же, как и в прошлой статье про распознавание паспорта: создаём движок, формируем настройки сессии, заводим саму сессию и кормим её картинками, после чего работаем с результатом распознавания. В отличие от документов, удостоверяющих личность, гибкие и жесткие формы могут быть многостраничными, с одинаковыми «по смыслу» полями на каждой странице. Помимо этого, часто документы загружают «пакетом», и в этом случае на одном изображении могут быть несколько разных документов. Поэтому результат распознавания устроен сложнее, чем в прошлом примере. Есть «результат распознавания», внутри него лежит набор найденных документов, каждый документ разбивается на «логический» и «физический» набор полей:

Логическая и физическая части документа разбираются отдельно, так как в некоторых случаях геометрия вообще не нужна (если результат распознавания документа дальше идёт в базу данных):

Как правило, результат распознавания представляют в виде json-объекта, но для наглядности лучше всего пользоваться html — особенно в случае, когда логические и физические поля имеют больше одного соответствия. Вот простенький генератор html на основе документа:

В результате получается удобная для взаимодействия html-страничка. Если добавить немного фантазии, то можно сразу сделать форму, в которой можно будет проверять и дополнять неуверенно распознанные поля — очень удобно в случае, если качество изображения плохое или документ плохо пропечатан.

Конечно, помимо андроида встроить распознавание и организовать удобные представление документа (при необходимости) можно и на любой другой платформе, однако с трендом на создание банковских офисов нового поколения и развития курьерской сети автоматизация ввода документов с помощью средненьких мобильных устройств на Андроиде становятся актуальной задачей.

На этом мы не заканчиваем, ждите новых статей!

Что такое RuStore и зачем за ним следить

RuStore — это российский магазин приложений, разработанный VK при поддержке Минцифры. Он стал обязательной альтернативой Google Play на фоне ограничения доступа к зарубежным платформам.

Рассмотрим несколько пунктов, зачем анализировать RuStore:

• это официальный стор, предустановленный на новых устройствах с российскими ОС;
• аудитория здесь широкая и быстро растёт — от геймеров и школьников до пользователей госуслуг;
• витрина формируется с помощью AI и показывает наиболее релевантные и популярные приложения.

В RuStore публикуются крупные банки, госсервисы, игровые студии, инди-команды и даже экспериментальные стартапы.

Что качают чаще всего

RuStore поделился списком самых скачиваемых приложений 2025 года. Мы сгруппировали их по категориям и нашли интересные паттерны поведения пользователей.

О чём говорит рейтинг:

• Пользователи ценят знакомые бренды и привычные интерфейсы.
• Высокий спрос на игры с лёгким входом — шутеры, симуляторы, match-3.
• Банковские приложения становятся всё более детскими — в тренде семейные финансы и контроль расходов детей.
• На фоне роста внутреннего туризма и цифровизации билетов в топе оказались транспортные сервисы.

Тренды 2025: что важно людям

Рост популярности RuStore — результат адаптации к новым условиям. Разработчики подстраиваются под ограничения, а пользователи ищут работающие решения.

Игры доминируют. Самые скачиваемые жанры — симуляторы, экшен и RPG.

Эти ниши пользуются спросом и имеют хорошие перспективы. Особенно интересны новые платформы — HarmonyOS и «Аврора». Приложений под них мало, но именно это делает их привлекательными.

Простой и понятный UX. Пользователи всё чаще выбирают приложения, которые просто делают свою работу.

Когда на рынке есть несколько решений, приоритет получают те, что удобно устроены, быстро работают и не раздражают. Ошибки, плохая оптимизация, сбои — всё это приводит к удалению.

Приватность и офлайн-режим. Интерес к приватности растёт: 90% пользователей не переходят по подозрительным ссылкам, 84% используют уникальные пароли, а 78% ограничивают доступ приложений к устройству.

Пользователи всё чаще включают двухфакторную аутентификацию и контролируют разрешения. Это сигнал для разработчиков: стоит учитывать ожидания в части безопасности и прозрачности.

А что с нишами? Куда двигаться разработчикам

Собрали несколько рекомендаций от команды RuStore — с учётом текущей статистики.

1. Обращайте внимание на стабильность.

Проблемы часто возникают из-за инфраструктуры — например, если бэкенд развёрнут на домашнем ПК. При отключении света приложение просто перестаёт работать.

2. Работайте с ЭЦП. Ошибки могут стоить вам всего. Если приложение нельзя обновить, придётся выкатывать его как новое и потерять статистику и пользователей.

3. Тестируйте не только в эмуляторе.

Универсальные сборки часто падают на реальных устройствах, потому что разработчик не учёл разницу в экранах и чипсетах. Если в сборку попадают лишние ресурсы, приложение ,станет тяжёлым и не запустится на слабом устройстве. Тестируйте вручную на разных типах гаджетов.

4. Не пренебрегайте витриной. Фичеринг в RuStore открыт для всех: важно не кто вы, а насколько хорош продукт и как на него реагируют пользователи. На скачивания влияют хороший визуал, понятное описание, актуальные скриншоты. Среди конкурентов с одинаковыми пользовательскими сценариями скорее выиграет продукт в более симпатичной обёртке.

Что будет завтра

Какие приложения будут в топе завтра:

• Экосистемные мини-приложения — особенно на новых ОС, где пока мало конкуренции.

• Офлайн-решения — на случай плохого интернета.

• AI-сервисы — от планировщиков до умных ассистентов.

Некоторые компании уже используют нейросети для автоматизации задач и генерации контента, но здесь нужна тонкая настройка. Это новая зона роста для тех, кто готов экспериментировать.

Заключение

Если вы разрабатываете мобильные приложения, то следите за трендами и не бойтесь пробовать новые подходы. Сейчас рынок открыт для тех, кто умеет адаптироваться, быстро реагирует на фидбек и создаёт стабильные продукты.

А теперь расскажите в комментариях, какое приложение вы скачали недавно. Возможно, именно оно станет следующим хитом RuStore.

Кто такой мультистек-разработчик в 2025 году

Мультистек — не просто модное слово, а отражение новой реальности в IT. Сегодня всё чаще встречаются разработчики, которые не только верстают интерфейсы и пишут серверную логику, но и строят ML-пайплайны, разворачивают модели, мониторят их в проде и налаживают всю инфраструктуру вокруг. Рассмотрим особенности.

Мультистек ≠ Фуллстек

Чтобы понимать, о чём речь, важно разграничить два похожих понятия:

• Фуллстек — это специалист, который работает и с фронтендом, и с бэкендом. Часто он ещё умеет настроить CI/CD, задеплоить своё приложение в облако и защитить pet-проект.
• Мультистек идёт дальше. Помимо фуллстек-навыков, он осваивает ещё одно (или несколько) направлений — например, машинное обучение, аналитические пайплайны, работу с большими данными, автоматизацию MLOps или даже мобильную разработку.

Мультистек отличается от фуллстека тем, что помимо фронта, бэка и DevOps он владеет ещё и профильной экспертизой в другой сфере — например, в ML. Он может сам развернуть и приложение, и пайплайн, и модель в проде.

Такие специалисты особенно ценны в стартапах, R&D-командах, AI-first продуктах, где важна гибкость и скорость.

Почему мультистеков становится больше?

Тенденция к универсальности — не случайность. Есть две главные причины:

1. Экономика. Чем больше навыков — тем выше ценность на рынке и больше зарплата. Универсал может закрывать сразу несколько позиций, а для компании это способ сэкономить на найме.
2. Интерес. Многие приходят в мультистек из любопытства — когда хобби перерастает в компетенцию. Особенно это касается тех, кто в какой-то момент начал осваивать ML или Data Science «по приколу», а потом понял, что это можно внедрить прямо в продукт.

Все хотят повышать доход — не будем скрывать. Но есть и вторая причина: людям просто интересно. Особенно если речь о быстроразвивающемся направлении вроде ML. Хочешь быть востребованным завтра — учи это сегодня.

Любопытство или необходимость?

Да, чаще всего путь мультистека начинается из любопытства. Человек берёт на себя новые задачи, потому что ему хочется разобраться и экспериментировать.

Но бывают и случаи, когда это вынужденная мера — например, если команда маленькая, бюджета на отдельных ML-инженеров нет, а продукт уже должен работать. Особенно это характерно для стартапов, где без MVP не поднять инвестиции, а сам MVP требует и фронта, и бэка, и хотя бы базовой ML-функциональности.

Универсальность как сила: когда это работает

Мультистек — это не просто титул в резюме, а реальное конкурентное преимущество. Особенно в условиях, когда время — главный актив, а команда — три человека и меньше. Специалист, способный закрыть сразу несколько направлений — от фронта и бэка до машинного обучения и пайплайнов — становится катализатором роста.

Когда мультистек — это конкурентное преимущество?

Для бизнеса мультистек-разработчик — способ сэкономить и ускориться одновременно. Пока конкуренты собирают по крупицам команду ML-инженеров, фронтендеров и DevOps-специалистов, продукт с мультистеком уже может быть запущен, протестирован и обновлён по первым отзывам пользователей.

Компания с мультистек-специалистом может быстрее выпустить MVP, а иногда даже стабильный релиз, пока другие тратят ресурсы на поиск кадров. Это даёт реальное преимущество на рынке.

В карьерном плане универсальность даёт те же дивиденды:

• выше шансы пройти отбор,
• выше ценность для команды,
• выше зарплатная вилка, особенно если вы закрываете дефицитные направления.

Cреди кандидатов фуллстеков и мультистеков — последние будут иметь преимущество и по офферу, и по зарплате. Иногда мультистек получает больше, чем топ по рынку в одной специализации.

Где мультистек особенно ценен?

Такой специалист особенно важен в командах, которые:

• работают в новой для себя технологической области (например, впервые внедряют ML),
• хотят быстро проверить гипотезу, но не могут позволить себе широкую команду,
• просто не имеют бюджета на несколько узких специалистов.

Кроме того, мультистек становится незаменимым в проектах, где важна гибкость и взаимопонимание между разными ролями: такой человек может говорить на языке аналитиков, разработчиков, DevOps и ML одновременно — и быть связующим звеном.

Мультистек особенно ценен, если у проекта нет бюджета на отдельные роли или нужно протестировать гипотезу в новом направлении. Он просто незаменим.

На раннем этапе карьеры мультистековый подход может стать пропуском в серьёзную команду. Знание нескольких технологий — пусть даже не в идеале — даёт джуну шанс быстро адаптироваться, закрыть узкие задачи и показать, что он может «взлететь» выше одной специализации.

Универсальность как ловушка: где граница

Быть мультистеком — значит уметь много. Но иногда это «много» расплывается в «ни в чём не эксперт». Граница между гибкостью и поверхностностью тонка — и её легко не заметить в потоке задач, дедлайнов и вечной нехватки времени.

Почему мультистековый подход может мешать росту специалиста?

Универсальность требует переключения между совершенно разными задачами. Сегодня ты фиксишь баг в UI, завтра — дебажишь пайплайн для ML-модели, послезавтра — настраиваешь балансировщик для API. Если ты единственный мультистек в команде, это не только увеличивает нагрузку, но и замыливает взгляд. От такого рваного ритма страдает внимание и стратегический фокус — а это очень влияет на рост.

Росту может мешать высокая нагрузка и отсутствие коллег по направлению. У такого специалиста часто замыливается взгляд, а человеческий фактор никто не отменял.

Парадокс в том, что мультистек, стремящийся быть «везде», может не угнаться ни за одной областью достаточно глубоко — и в итоге проиграть по уровню компетенции тем, кто сфокусирован. Это и есть та самая ловушка: универсальность может сделать тебя незаменимым в хаосе стартапа — и недостаточно сильным в глубокой инженерной роли. Поэтому мультистеку важно осознанно выбирать вектор роста: или усилять ключевые направления, или строить карьеру вокруг своей широты, например, как технический лидер или архитектор.

Где сегодня востребованы мультистек-специалисты?

Компании всё чаще смотрят в сторону универсалов. Причины разные: от жёсткого бюджета до амбиций обогнать конкурентов. Но тренд очевиден — мультистек становится частью стратегического набора команды.

Какие компании чаще нанимают мультистеков?

В первую очередь — те, кто работает над новым продуктом. Стартапы, экспериментальные команды внутри корпораций, а также компании, оптимизирующие расходы. Нанять одного универсального инженера — зачастую быстрее и дешевле.

Чаще мультистеков нанимают компании, запускающие MVP или старающиеся оптимизировать бюджет. Иногда — просто потому, что пока не могут себе позволить команду из отдельных специалистов.

Что с зарплатами и ростом: растёшь как инженер или как менеджер?

Универсальность мультистека — не только про экономию. Это ещё и про скорость вывода продукта, особенно если есть технологическое окно, в которое надо успеть. А в случае с ML-проектами, где всё зависит от качества пайплайна и продакшн-интеграции, наличие специалиста, который понимает и модель, и бэкенд, и деплой, может быть решающим.

Бывают случаи, когда критичны не деньги, а темпы реализации. Или когда у компании одновременно несколько ML-проектов. Тут универсальность — вопрос выживания, а не бюджета.

Чаще всего мультистек растёт как инженер и как доменный эксперт. Его ценность — в знании продукта вдоль и поперёк. Но у такой позиции есть и обратная сторона: чем сильнее на специалисте завязан проект, тем больше рисков для бизнеса. И некоторые компании сознательно избегают таких ситуаций, предпочитая распределённую модель экспертизы.

Иногда руководители принципиально не хотят, чтобы всё держалось на одном человеке. Потому что в случае его ухода проект может просто остановиться.

Как развиваться мультистеку

В какой-то момент каждый мультистек сталкивается с развилкой: продолжать наращивать кругозор или сфокусироваться на глубокой экспертизе в одной области. Ответ зависит не только от амбиций, но и от задач, команды и контекста рынка.

Зачем мультистеку T-shaped профиль

Подход T-shaped помогает балансировать между универсальностью и глубиной: вы знаете понемногу обо всём, но в одной области — эксперт. Такой профиль особенно ценен, если «глубина» покрывает наиболее критичный для проекта стек.

Мультистек может быть сильным ML-инженером и при этом только поверхностно разбираться во фронте и бэке. Это нормально — при наличии команды, которая закроет слепые зоны. Идеально, если вертикаль T-специалиста — как раз в ML: прокачивать фронт и бэк потом проще, чем выучить линейную алгебру.

Идеальный баланс: миф или ориентир?

Нет универсального рецепта идеального баланса между глубиной и шириной. Всё зависит от этапа карьеры, уровня образования и задач, которые ставит команда. Для одного проекта важна гибкость, для другого — глубокое погружение в ML или бэкенд.

Идеальное соотношение зависит от многих факторов — стажа, задач, профиля компании. Но без серьёзной глубины хотя бы в одной области мультистеку сложно быть действительно ценным.

Можно ли совмещать мультистек и глубокую экспертизу?

Да, но это требует серьёзной базы. Например, в ML невозможно работать на уровне сеньора без математики, алгоритмов и понимания архитектур. Поэтому если вы хотите расти — придётся углубляться. И уже на этом фундаменте можно достраивать остальной стек.

Чтобы быть deep в ML, нужен высокий порог вхождения: линейная алгебра, матан, статистика. Только потом — код. Это не исключает мультистек, но требует серьёзных вложений времени и сил.

Строим Roadmap: как не утонуть в обучении

Ключ к устойчивому развитию — чёткая последовательность освоения стека. Сначала — база, потом — специализация. Один из рабочих сценариев:

• Начать с бэкенда: он даёт понимание работы серверной логики, баз данных и API.
• Параллельно подтягивать математику (линейную алгебру, матанализ) — она пригодится для ML.
• После бэкенда заходить во фронтенд: зная, как работает HTTP и JS на сервере, легче понимать клиентскую часть.
• Затем — машинное обучение: с пониманием backend-инфраструктуры и математики вы входите в ML гораздо осознаннее.

Как не выгореть мультистеку

Чтобы не выгореть, важно дисциплинированно выбирать приоритеты. Это не значит отказываться от широты, но она должна быть осмысленной.

• Ставьте фокус на 1–2 зоны в каждый период времени.
• Фильтруйте информационный шум — не хватайтесь за всё.
• Инвестируйте выходные в системное обучение, а не в спонтанные туториалы.
• Регулярно оценивайте: что выучено, что полезно, куда двигаться дальше.

Как построить карьеру

Если у вас есть склонность к мультизадачности — это актив. Но с ним тоже надо уметь работать:

• Ищите роли, где универсальность — норма: стартапы, продуктовые команды, R&D.
• Не бойтесь придумывать себе задачи: если вы умеете и в бэкенд, и в ML — покажите это на side-проекте.
• Учитывайте, что на старте может быть выгорание — это нормально. Главное — не игнорировать здоровье, а вовремя выстраивать ритм.

Итог: как жить мультистеку

Собрали главные выводы и советы для тех, кто уже идет по пути мультиформатного развития — или только собирается.

Где мультистек действительно нужен?

Мультистек действительно нужен в проектах, когда это стартап или MVP. А ещё — когда нет ресурсов или бюджета на те самые ресурсы. Возможно, ещё нужен, если компания просто решила проверить гипотезу внедрения ML.

То есть:

• стартапы и новые продукты;
• бюджетные команды или временные проектные инициативы;
• быстрые тесты гипотез, где важна скорость и техническая универсальность;
• роли с высоким уровнем неопределённости и кросс-функциональностью.

Как понять, что мультиформатность тебе действительно полезна?

Совет — не ориентироваться на чужие модели эффективности, а честно ответить себе:

• Какие ценности и преимущества ты получаешь от мультиформатности?
• Есть ли рост, осмысленность, чувство, что ты становишься сильнее как инженер?
• Подумай, что тебе мешает. Возможно, стоит что-то убрать или перестроить.
• Оптимизируй процесс и двигайся дальше.

Тату BigData на лбу не принесёт ценности, если туда эту дату не закладывать.

Когда пора сфокусироваться — и на чём?

Всегда, когда ты хочешь чего-то достичь, нужно сфокусироваться на этом. Под лежащий камень вода не течёт.

Если ты понимаешь, что хочешь, нужно:

• прокачаться в ML до исследовательского уровня,
• выйти на senior-позицию в backend,
• стать архитектором или лидом.

Развитие мультистека = грамотное распределение сил.

Если ты просто хочешь лежать в сторону своего достижения — это тоже такая себе тактика. Она не приблизит тебя к тому, чего ты желаешь достичь.

P.S. Напутствие тем, кто хочет стать мультистеком, но боится:

• Смирись с тем, что объём теории и практики будет немаленький.
• Определи структуру и путь развития с максимальной пользой переиспользования знаний.
• Не бойся: когда ты в деле — бояться некогда.
• Ищи хорошие Roadmap'ы и списки — они есть, можно просто загуглить.

Если ты действительно хочешь стать мультистеком, то спойлер — ты уже им стал. Тебе просто не сказали об этом. Так что дерзай. Тебя ждёт увлекательный аттракцион.

Дональд Трамп и пошлины: какие тарифы ввели США?

2 апреля Дональд Трамп подписал указ о введении пошлин на импорт из более чем 150 стран мира. Для большинства государств пошлины составили 10% и начали действовать с 5 апреля. Под ограничения попали такие страны, как Монголия, Великобритания, Австралия, Турция. Большинство стран бывшего СССР тоже получили тарифы в 10%. Исключение — Казахстан, у него 27%. Россия и Беларусь не попали в этот список.

Для некоторых стран ставки варьируются: для ЕС это 20%, для Южной Кореи — 24%, для Японии — 26%.

Больше всех пострадал Китай:, он получил тарифы в размере 10%, но из-за ответных мер Дональд Трамп увеличил пошлины до 145%. Подробнее с хронологией изменения пошлин для КНР можно посмотреть на инфографике РБК:

9 апреля Трамп объявил о 90-дневной приостановке высоких пошлин (от 11 до 50%) для 75 стран. Китай в этот список не попал. Для Японии ставка была 24%, для Южной Кореи — 25%. Для Камбоджи, Вьетнама и ряда африканских стран тарифы достигали 50%, но эти ставки приостановили и оставили на уровне 10% на время переговоров.

12 апреля США временно вывели из-под «взаимных» тарифов смартфоны, ноутбуки, процессоры и жёсткие диски — снова без участия Китая.

В середине месяца Китай повысил пошлины на американские товары до 125%, но уже 24 апреля тихо отменил тарифы на полупроводники и авиационные детали из США. На следующий день власти КНР заявили, что больше не будут реагировать на тарифные меры Трампа.

12 мая стало известно, что стороны договорились снизить пошлины друг для друга до 10% на 90 дней. Однако для Китая сохраняется дополнительный тариф в 20% за незаконный экспорт фентанила. В итоге общая ставка для КНР составила 30%.

Зачем США ввели пошлины?

Пошлины новой администрации президента США — это не что-то кардинально новое. Дональд Трамп ещё в 2018 году вводил меры против Китая, которые послужили началом торговой войны и сильно ударили по компании Huawei.

Администрация Джо Байдена также вводила точечные пошлины на импорт электромобилей и стимулировала перенос производства из Китая в другие страны. Дональд Трамп лишь продолжает общий тренд, просто делает это более радикально.

Вот несколько возможных причин такой политики США:

Защита своих. В указе президента США говорится, что за 2023 год доля Штатов в мировом производстве составила только 17,4%, тогда как в 2001 году она была в районе 28%. Аналогично с рабочими местами. С 1997 по 2024 г. США потеряли 5 млн рабочих мест в производстве. В теории пошлины могут увеличить стоимость импорта, повысить конкурентоспособность местных производителей и стимулировать создание новых рабочих мест.

Принцип взаимности. В том же указе Дональд Трамп утверждает, что его тарифы это взаимное повышение, потому что многие страны ведут несправедливую торговую политику: вводят высокие тарифы на американские товары, создают бюрократические барьеры, недостаточно защищают интеллектуальную собственность американских компаний. Например, США взимали только 2,5% на импорт легковых авто, тогда как ЕС — 10%, Индия — 70% и Китай — 15%.

Сокращение торгового дефицита. У США самый большой в мире торговый дефицит. Это значит, что страна покупает гораздо больше, чем продаёт. В 2024 году общий товарооборот Соединённых Штатов и КНР составил $582,4 млрд. При этом США купили товаров на $438,9 млрд, а продали в Китай на $143,5 млрд

Помимо сокращения производств и рабочих мест такая торговля провоцирует усиление зависимости от Китая, что не очень полезна с точки зрения национальной безопасности.

Как устроены производство, логистика и цепочки поставок современной техники

Пошлины США бьют по производству, логистике и цепочкам поставок брендов электроники. Сейчас очень мало компаний, которые делают смартфоны, телевизоры и прочую технику самостоятельно под ключ в рамках одной страны и только для одного рынка.

Samsung производит ключевые компоненты: дисплеи, память, камеры, чипы на заводах в Южной Корее и Китае. Сборка происходит уже во Вьетнаме, Бразилии, Индонезии и Индии. Для логистики компания использует склады в США, Южной Корее и Китае.

Для производства и транспортировки одного смартфона нужно участие множества стран, среди которых есть и Китай. Однако Samsung менее зависим от китайских мощностей, чем многие другие бренды.

Например, у Apple почти нет собственных мощностей, и компания отдаёт большую часть производства на аутсорс в Китай. Там собирают около 70–80% айфонов. Причём в процессе выстраивания производства и логистики Apple может ввозить и вывозить комплектующие из США в Китай и обратно несколько раз.

Китайским Xiaomi, BBK, Honor, на первый взгляд, ничего угрожать не должно. Они не представлены официально на рынке США из-за санкций, производят продукцию в Китае и поставляют ее в соседние страны. Но есть нюанс. Бренды используют американские технологии в комплектующих. Например, американская Qualcomm производит свою линейку чипсетов Snapdregon на заводах TSMC в Тайване. Эти чипы ставят в смартфоны китайских брендов. Если торговая война ожесточится, то китайские компании могут попасть под дополнительные санкции и потерять доступ к некоторым американским технологиям, как это было в 2018 году с Huawei.

Кто выиграет и кто проиграет от пошлин

Прежде всего от ситуации проигрывают потребители, поскольку компании всегда перекладывают издержки на них. Вопрос лишь в том, как сильно вырастут цены. Компании могут попытаться урезать свою маржу, чтобы этот рост был не таким сильным, либо сохранить её и переложить издержки на покупателей.

Проиграют от введения пошлин прежде всего американские бренды вроде Apple, Dell, HP, так как они отдают своё производство на аутсорс (преимущественно в Китай) и ориентированы во многом на рынок США.

В отчётах о доходах Apple говорится, что она ожидает около $900 млн дополнительных расходов в 3‑м квартале 2025 года из-за пошлин администрации Трампа. Чтобы смягчить удар по ценам, компания в срочном порядке ввезла 5 самолётов с айфонами перед введением ограничений.

Аналитики из Rosenblatt Securities прогнозируют рост цен на айфоны на 43%. По их оценкам, стоимость самой дешёвой версии iPhone 16 (стартовая цена 799 $) может возрасти до 1142 $, а iPhone 16 Pro Max (1599 $) может подорожать до 2300 $, если Apple переложит дополнительные издержки на покупателей.

Аналитики крупнейшего швейцарского финансового холдинга UBS предполагают, что iPhone 16 Pro Max, собранный в материковом Китае, может подорожать на 350 $, достигнув 1549 $ в США.

Игровая индустрия

От тарифов могут пострадать в том числе и геймеры. Из-за пошлин на товары из Китая (145%) и Вьетнама (46%) Nintendo отложили начало продаж консоли Switch 2 в США с 9 на 24 апреля. Это было нужно, чтобы переоценить влияние пошлин на логистику и цены. В результате Nintendo сохранила цену на консоль, но повысила стоимость аксессуаров.

Компания Razer на время остановила продажи ноутбуков Blade 16 и Blade 18. Стоимость цифровой версии Sony PlayStation 5 увеличилась на 20—25% в Европе и Австралии. Это отражается в том числе на разработчиках, которым нужно оборудование.

Любителям поиграть в ПК тоже стоит подготовиться к повышению цен на комплектующие. Из-за пошлин на алюминий могут вырасти цены на видеокарты и корпуса.

ИИ и робототехника

Из-за повышения цен на комплектующие, вероятно, пострадают не только обычные пользователи, но и крупные компании, которые должны поддерживать свою серверную инфраструктуру. Особенно это острая проблема для сектора ИИ. Согласно отчёту ABI Research, рост цен на серверы может снизить инвестиции в компании, которые занимаются ИИ и робототехникой. Как итог, это приведёт к отставанию США в этих областях.

Кто выиграет в гонке пошлин

Пострадают от повышения тарифов не только американские компании. Например, корейская Samsung занимает около 18% рынка смартфонов США. В отношении Южной Кореи были введены пошлины в размере 25%, потом их снизили до 10% (до 9 июля). Пошлины могут повысить стоимость электроники Samsung и других корейских компаний в США. В связи с этим уже идут разговоры о переносе производства телевизоров Samsung в Штаты.

Американским компаниям придётся переносить производство из Китая в другие страны. Ожидается, что особой популярностью будут пользоваться Вьетнам, Индия и Индонезия. Рост цен на электронику может подстегнуть рынок б/у устройств и увеличить поток клиентов в сервисных центрах. Также стоит отметить стартапы и небольшие локальные производства в США. Сложно сказать, смогут ли они составить адекватную конкуренцию крупным брендам, но точно усилят свои позиции.

Иностранные компании по типу Samsung, которые не сильно завязаны в своих цепочках производства и логистике на Китае пострадают не так сильно, как Apple или Nvidia.

Китайские бренды, которые не представлены на рынке США, не пострадают напрямую, но могут получить дополнительные издержки из-за спада роста мировой экономики. Так как Штаты — крупнейший в мире рынок сбыта, падение продаж может затормозить производство и потребление и снизить спрос на электронику в целом. Но сложно спрогнозировать, насколько критичным будет такое падение для компаний по типу Xiaomi, Huawei, BBK. И даже если оно и будет, то на китайских брендах это едва скажется.

Неожиданным бенефициаром оказались зелёные активисты — снижение темпов роста мировой экономики и производства могут сократить выбросы парниковых газов.

Причём здесь Россия

Россия не попала в список стран, на которые распространяются пошлины на импорт в США. Это объясняется тем, что в отношении страны и так действуют санкции, причём самое большое их число за всю историю. Но это не значит, что меры администрации президента США не затронут российский рынок электроники.

С одной стороны, компании могут начать искать новые рынки сбыта и увеличить продажи в России, но с другой стороны, тарифы Трампа ударят косвенно.

РФ во многом зависит от импорта энергоресурсов. Если из-за пошлин в мировой экономике произойдёт спад производства, то уменьшится спрос на российские ресурсы, прежде всего на нефть и газ. Это может обвалить курс рубля и повысить цены на импортную электронику.

Например, минэкономразвития опубликовало документ со сценариями развития российской экономики, где сказано, что эскалация торговых войн, замедление мировой экономики и сокращение российского экспорта — вероятная угроза. В базовом сценарии ведомство ожидает средний курс рубля 94,3 к доллару за 2025 год. В 2026 году он составит 100,2 рубля, а в 2028 году — 106 рублей за доллар.

При консервативном сценарии, где торговые войны и санкции окажутся «ощутимее», рубль может ослабеть ещё сильнее. Поставщики оплачивают технику для российского рынка в долларах. В случае ослабления рубля им придётся поднимать цены на товары внутри страны.

По большей части негативные последствия ожидают и эксперты. Россиянам придётся покупать тот же товар, но дороже, так как китайские компании будут наращивать импорт и поднимать цены, чтобы компенсировать потери. Так считает Александр Тимофеев, к.э.н., доцент кафедры информатики РЭУ им. Г.В. Плеханова.

К схожим выводам приходят и эксперты, опрошенные редакцией Cnews и РБК. Они ожидают роста цен на бытовую электронику, смартфоны, телевизоры и ноутбуки в районе 15—30%.

Альтернативные решения для покупателей

Переход на китайские бренды

Китайские поставщики электроники, такие как Xiaomi, BBK, Lenovo пострадают от пошлин меньше всего и, вероятно, сохранят приемлемый, конкурентоспособный уровень цен.

Использование Рынка б/у устройств

На онлайн-площадках с объявлениями часто продают восстановленную или б/у технику. Там можно купить комплектующие для ПК, устаревшие айфоны и сэкономить в районе 30—50%. Помимо частных продавцов там есть полноценные магазины, которые дают гарантию. Однако надо внимательно изучать её условия и проверять товар/продавца перед покупкой.

Сервисные центры и апгрейд

Как вариант, можно чуть реже покупать технику, ремонтировать её в случае возникновения проблем, если, конечно, это дешевле новой покупки. В случае с ПК можно не покупать новое устройство, а постепенно обновлять его комплектующие.

Акции и скидки

Их можно найти при помощи специальных приложений и сервисов наподобие Шерри, SkidkaOnline, Gilmom, Pepper.ru и других. Иногда реальные скидки есть на официальных сайтах брендов, например, в mi-shop.com или на маркетплейсах. Продавцы китайской техники часто запускают акции при старте продаж новинок.

Китайские магазины и посредники

На площадках с объявлениями можно найти людей, которые периодически бывают в Китае или других странах и могут за символическую плату привести технику без накруток и перекупов.

Другой вариант — заказать товар с китайских интернет-магазинов напрямую. Правда, Aliexpress тут уже не лучший вариант. Mail.ru выкупила часть магазина, которая отвечала за товары для России. Это уже не совсем китайский магазин, и там уже нет такого уровня цен.

Можно покупать на 1688, Taobao, Poizon, но придётся заморочиться с переводчиком, китайским счётом, адресом, иностранной картой. Они не работают напрямую с Россией. Всё равно придётся искать посредника, которые перенаправит покупку в РФ.

Важно помнить, что при покупках через посредников или неизвестных продавцов можно нарваться на скам.

Последствия для экономики и будущие перспективы

Возможность смены администрации

По данным опроса издания Returns, рейтинг Дональда Трампа упал до 42% — это минимум с момента его возвращения в Белый дом.

Также в 2026 году состоятся выборы трети Сената. Политика администрации Дональда Трампа сопровождается негативным информационным фоном. Это может сделать предстоящие выборы более сложными для республиканцев.

Не стоит исключать возможность того, что и следующим президентом США в 2028 году станет демократ или более умеренный республиканец. Правда, протекционистские тенденции были уже при администрации Байдена. Меры Трампа, скорее, — более радикальный вариант этой политики. Поэтому вполне вероятно, что следующий глава Белого дома смягчит условия тарифов, но не отменит их полностью.

Кроме того, в уравнении политики США всё ещё много неизвестных. На данный момент пошлины заморожены до базового уровня в 10%, тарифы на электронику приостановлены. Между США и Китаем идут переговоры, многие страны хотят заключить индивидуальные сделки. Об одной из таких между США и Великобританией уже известно.

Сценарии для мировой экономики

ВТО в апреле опубликовала отчёт со сценариями развития мировой экономики. Согласно базовому прогнозу, ожидается рост объёмов мировой торговли товарами за 2025 г. в размере 2,7%, услугами — 5,1% и прирост ВВП на 2,8%.

Однако из-за новых тарифов в отчёт пришлось внести корректировки. Есть три варианта развития событий:

Сохранение фактических тарифов. Речь о пошлинах, которые были введены на 14 апреля 2025 года. Если они останутся, то рост мировой торговли снизится на 2,9%, а ВВП на 0,61%.

Взаимные тарифы. Если другие страны решат ввести против США ответные тарифы, то рост мировой торговли может сократиться на 3,5%, а ВВП — на 0,65%.

Распространение тарифов. Это вариант, где страны пользуются тарифами США как прецедентом и вводят пошлины друг против друга. Здесь рост мировой торговли может сократиться на 4,3%, ВВП на 1,12%.

Мировой ВВП в 2023 году составил примерно 106 $ трлн. Сокращение роста даже одного процента ВВП — это сумма, превышающая триллион долларов. Например, ВВП России за 2024 год составил около 2 $ трлн. Такой спад может оказаться очень ощутимым, пошлины повлияют на платёжеспособность и спрос на технику по всему миру.

Ты точно программист, если читаешь это! Больше историй, инсайтов и боли кодеров тут

Данные аналитиков это подтверждают: количество открытых позиций в ИТ за последний год существенно снизилось, при этом спрос на узкие специализации все еще есть. Компании больше не готовы переплачивать за «просто код» или номинальное присутствие на рабочем месте, но остро нуждаются в тех, кто умеет решать реальные бизнес-задачи — от внедрения нейросетей в процессы до защиты данных. В этой статье разберем, что произошло с ИТ-рынком, почему пузырь надулся, а потом сдулся (и произошло ли это вообще) и какие навыки гарантируют работу даже в кризис.

Почему ИТ-рынок испытывал дефицит специалистов

В прошлом году в прессе по привычке писали о кадровом голоде в ИТ-сфере, но эксперты уже тогда заметили трансформацию спроса на программистов, тестировщиков и инженеров в секторах крупного и среднего бизнеса. В 2025 году «нехватка айтишников» отчасти стала мифом (сотни резюме, которые работодатель получает после публикации стажерской вакансии, не дадут соврать), но при этом по ряду направлений дефицит сохранился и даже увеличился.

Тренды в отрасли в этом году вполне оформились. Но прежде чем перейти к анализу текущей ситуации, стоит разобраться в причинах дефицита специалистов, который наблюдался в ИТ несколько лет подряд.

Период с 2022 по 2024 год стал временем беспрецедентного давления на ИТ-рынок труда. Спрос на специалистов рос быстрее, чем система образования и миграция кадров могли его удовлетворить. Причины такого дисбаланса — в сочетании глобальных трендов, локальных вызовов и структурных особенностей самой отрасли.

Цифровизация как главный драйвер спроса

Ключевым фактором дефицита стала ускоренная цифровая трансформация бизнеса. Если раньше разработка софта и автоматизация процессов были прерогативой технологических компаний, то в последние несколько лет даже традиционные отрасли — от сельского хозяйства до металлургии — активно наращивали ИТ-бюджеты.

По данным заявления главы Минцифры Максута Шадаева, в 2023 году дефицит разработчиков в России достиг 500-700 тыс. специалистов. При этом, согласно исследованию hh.ru о рынке труда в IT, спрос на них за год вырос на 8%, а в отдельных сегментах, таких как системная интеграция и информационная безопасность, — на 15-20%.

Особенно остро нехватка ощущалась в middle- и senior-уровнях: 40% и 39% вакансий соответственно оставались открытыми дольше трех месяцев, как показал опрос «Консоль.Про» за февраль 2024 года. Это объяснялось не только количественным, но и качественным разрывом: бизнесу нужны были специалисты с опытом работы в конкретных технологиях — от импортозамещающих решений до узкоспециализированных фреймворков.

Геополитические причины

Санкционное давление 2022 года и последующий отказ западных вендоров от работы в России резко изменили приоритеты рынка. Компании экстренно переходили на отечественные аналоги SAP, Oracle и Microsoft, что вызвало взрывной спрос на специалистов по 1С, PostgreSQL и российским CRM-системам. Дефицит затронул не только айтишников, но и смежные профессии, где требовались сотрудники среднего возраста с техническим бэкграундом.

Рост рынка ИТ-услуг лишь усугубил кадровый голод. Крупные интеграторы, такие как «Ростелеком» и «Ай-Теко», наращивали штаты, а стартапы в области кибербезопасности переманивали senior-разработчиков, предлагая зарплаты выше рыночных.

Глобальный контекст: парадокс сокращений и дефицита

Любопытно, что мировой ИТ-рынок в тот же период демонстрировал схожие тенденции. Компании вроде Meta (запрещена в РФ) и Google увольняли десятки тысяч сотрудников, но одновременно прогноз Бюро статистики труда США предсказывал рост числа ряда ИТ-вакансий к 2032 году. В Европе занятость в секторе информационно-коммуникационных технологий росла в 2023 году в несколько раз быстрее, чем в других отраслях.

Причина — в перераспределении ресурсов. Крупные игроки сокращали избыточные штаты, набранные в пандемический бум, но активно нанимали специалистов по ИИ и big data. В России фокус сместился на инфраструктурные задачи: интеграцию, поддержку legacy-систем и кибербезопасность. Это создало уникальную ситуацию, когда даже массовые увольнения на Западе не смягчили кадровый голод внутри страны.

Зарплатные ожидания и «перегрев» junior-сегмента

Еще одним фактором дефицита стал дисбаланс между запросами соискателей и возможностями бизнеса. Опрос «Консоль.Про» за март 2024 года показал, что 37% работодателей считают завышенные зарплатные ожидания главной проблемой при найме. Junior-разработчики с 6-месячными курсами зачастую требовали окладов, сопоставимых с middle-уровнем, а спрос на наставников для них превышал предложение.

При этом компании не готовы были инвестировать в долгосрочное обучение и предпочитали искать готовых специалистов, усугубляя конкуренцию за узкий пул квалифицированных кадров.

Удаленка vs офис: потеря гибкости

Пандемия приучила ИТ-специалистов к удаленной работе, но к 2024 году многие компании, особенно в госсекторе, вернули жесткие офисные требования. Это снизило привлекательность вакансий: 20% соискателей называли гибридный формат критически важным условием, как показал опрос SuperJob. В результате даже при высоких зарплатах работодатели теряли кандидатов, готовых уйти в международные стартапы с полностью дистанционными моделями занятости.

Итог: рынок в состоянии перегрева

К началу 2025 года ИТ-рынок подошел с противоречивыми трендами: с одной стороны, спрос на специалистов оставался высоким из-за цифровизации и импортозамещения, с другой — бизнес исчерпал возможности быстрого найма без компромиссов. Как следствие, средний срок закрытия вакансий вырос вдвое по сравнению с 2022 годом, по данным мониторинга Rabota.ru, а компании все чаще стали рассматривать автоматизацию рутинных задач как альтернативу найму новых сотрудников.

Как компании решали проблему с кадровым голодом

В период с 2022 по 2024 год ИТ-компании столкнулись с необходимостью не просто искать сотрудников, а перестраивать подходы к найму и управлению персоналом. Дефицит квалифицированных кадров заставил бизнес искать нестандартные решения, и некоторые из них оказались настолько эффективными, что из временных мер превратились в долгосрочные стратегии.

Одним из ключевых инструментов стало расширение географии поиска. Если раньше компании в основном ориентировались на локальный рынок, то с развитием удаленных форматов они стали активнее привлекать специалистов из других регионов и даже стран. По данным HeadHunter, около 40% работодателей в 2023 году предлагали гибридный или полностью дистанционный режим работы, что значительно расширило их возможности в подборе кадров. В 2025 этот тренд уже не так выражен.

Еще одним способом борьбы с дефицитом стал пересмотр зарплатных политик. В условиях жесткой конкуренции за специалистов многие компании вынуждены были пересматривать вилки оплаты труда, добавлять бонусы и расширять соцпакет. Особенно это касалось middle- и senior-разработчиков, спрос на которых в 2023–2024 годах достиг рекордных значений. Некоторые работодатели пошли еще дальше и начали внедрять гибкие системы грейдов, чтобы точнее оценивать вклад каждого сотрудника и мотивировать его к развитию.

Аутсорсинг и аутстаффинг также стали важной частью стратегии. Крупные игроки, такие как банки и телеком-операторы, все чаще передавали часть задач внешним подрядчикам. Это позволяло не только экономить на содержании штата, но и быстро получать доступ к узкоспециализированным экспертам. По данным TAdviser, более трети компаний увеличили объемы аутсорсинга в 2023 году, а спрос на аутстаффинг вырос почти на 25%.

Отдельное внимание уделялось работе с молодыми специалистами. Компании активно развивали стажировки, сотрудничали с вузами и bootcamp-проектами (интенсивными курсами), чтобы выращивать кадры внутри. Количество стажерских программ в ИТ за 2024 год выросло на 65%, причем не только в разработке, но и в DevOps, аналитике данных и кибербезопасности.

Наконец, автоматизация и внедрение новых технологий помогли снизить нагрузку на существующие команды. Инструменты вроде Low-code-платформ и AI-ассистентов ускоряли рутинные процессы, а системы электронного документооборота сократили бюрократическую нагрузку на HR-отделы. В результате даже при нехватке кадров многие компании смогли сохранить продуктивность, перераспределив ресурсы на ключевые задачи.

Эти меры не решили проблему дефицита полностью, но дали бизнесу возможность адаптироваться к новым условиям. И, как показала практика, наиболее успешными оказались те, кто сочетал несколько подходов — от пересмотра условий труда до инвестиций в автоматизацию и обучение.

Ситуация с вакансиями в ИТ в 2025 году

Пару лет назад рынок ИТ-специалистов напоминал перегретый чайник, готовый вот-вот взорваться. Компании соревновались в зарплатных предложениях, джуниоры претендовали на позиции мидлов, а рекрутеры массово охотились за кандидатами через сайты вакансий, Telegram-каналы и напрямую с помощью «сарафанного радио».

Сегодня этот пузырь если не лопнул, то постепенно сдулся — без катастрофического хлопка, но с тихим свистом. Полноводная река разнообразных ИТ-вакансий превратилась в мелкий ручеек. Причин тому несколько — оптимизация расходов компаний, возврат в РФ ранее уехавших из страны айтишников, изменение бизнес-стратегий и даже высокая ключевая ставка ЦБ.

Показательна динамика вакансий на HeadHunter: если в 2022 году количество открытых позиций в ИТ выросло на рекордные 42%, то к середине 2025 года этот показатель вернулся к доковидным значениям. Особенно заметно сокращение в массовом найме — компании больше не набирают «оптом» фронтендов или мобильных разработчиков, как это было в период цифрового бума.

Три главных признака сдувшегося пузыря:

1. Зарплатная стагнация — многие компании заморозили вилки оплаты для новых сотрудников, а некоторые даже снизили планку для некритичных позиций.
2. Ужесточение требований — там, где раньше брали «со знаниями основ», теперь требуют коммерческий опыт от 2 лет. Даже для junior-позиций.
3. Сокращение соцпакета — бесплатные обеды, корпоративные психологи и абонементы в спортзал остались только у крупных игроков рынка. Это та самая «оптимизация расходов» — проще всего экономить на сотрудниках.

При этом парадокс рынка 2025 года в том, что дефицит никуда не исчез — он трансформировался. В сегменте кибербезопасности нехватка кадров достигает 20%, а в нише enterprise-разработки (создание софта для корпораций и госструктур) под российское ПО — около 30%. Просто теперь компании ищут не просто разработчиков, а специалистов с конкретными, заточенными под новые реалии навыками.

ИТ-компании и отделы миновали этап, когда нанимали сотрудников «на вырост». Теперь каждый новый сотрудник должен закрывать конкретную бизнес-потребность здесь и сейчас. Бюджеты на персонал сократились на 25%, но компании готовы платить больше узким специалистам.

Что происходит с зарплатами? Если в 2022-2023 годах вилки росли на 15-20% в год, то сейчас динамика замедлилась. Мидлам предлагают меньше, чем год назад, senior-уровень сохранил позиции, но компании чаще предлагают бонусы вместо фиксированного роста. Начинающие специалисты сталкиваются с жестким отбором: на одну junior-позицию теперь 50+ резюме против 20-30 в 2022 году.

На глобальном рынке курс на оптимизацию продолжился: 2024-2025 годы стали периодом масштабных сокращений в технологических компаниях. По данным проекта Layoffs.fyi, только в 2024 году 384 технологические компании уволили около 130 тысяч сотрудников. В их числе — такие гиганты как Intel, Cisco Systems, Amazon, Microsoft, Salesforce и Stripe.

График наглядно демонстрирует ситуацию по вакансиям в ИТ в США:

В России эти глобальные тренды накладываются на специфику импортозамещения, создавая уникальную рыночную конфигурацию. Если западные компании сокращают «классических» разработчиков, то российский рынок испытывает острую нехватку специалистов по работе с отечественными технологическими стеками — от операционных систем до СУБД.

Вывод: не крах, а нормализация

2025 год — это не коллапс ИТ-рынка, а его переход в более зрелую фазу. Да, времена гаражных стартапов с миллионными инвестициями прошли, но на смену им приходит более устойчивая экосистема.

Главный вопрос сейчас — не «есть ли дефицит», а «где именно он остался». И ответ на него все чаще звучит так: в нишах, где требуются не просто технические навыки, а глубокое понимание бизнес-процессов и новых технологических реалий. Рынок стал более избирательным, но перспективы для настоящих профессионалов по-прежнему остаются.

Кому в ИТ жить хорошо — каких айтишников не хватает в 2025 году

Несмотря на общее охлаждение ИТ-рынка, дефицит кадров в ключевых направлениях усилился. Компании готовы платить больше за узкоспециализированные навыки, особенно если они связаны с искусственным интеллектом, кибербезопасностью или автоматизацией процессов. Рассмотрим наиболее перспективные направления в ИТ в 2025 году.

Разработчики (но не все)

Спрос на классических фронтендов и бэкендов снизился, но это не касается тех, кто работает с нишевыми языками и сложными системами. Например, в 2025 году особенно востребованы специалисты по Objective-C (342 тыс. руб. в среднем) и Scala (300 тыс.) — их зарплаты растут, несмотря на общую стагнацию.

Также в топе остаются архитекторы ПО, чья работа требует глубокого понимания не только кода, но и бизнес-логики. Их доходы начинаются от 380 тыс. руб., а в крупных проектах достигают полумиллиона.

Особняком стоят 1С-разработчики — появился дефицит из-за замены зарубежных ERP-систем. По данным АНО «Национальный центр компетенций», 80% российского рынка ERP-решений теперь занимают продукты 1С, а спрос на специалистов в этой области за два года вырос примерно на четверть.

Дата-сайентисты и AI-разработчики

Если раньше Data Science казалась переоцененной, то сейчас она стала обязательным направлением для любого бизнеса, работающего с большими данными. Спрос на специалистов, способных не просто анализировать, но и создавать алгоритмы машинного обучения, вырос на 70% за последний год.

Особенно ценятся те, кто умеет интегрировать нейросети в реальные бизнес-процессы — от прогнозирования спроса до автоматизации рутинных операций. AI-разработчики уже не просто пишут код, а проектируют целые экосистемы. Например, в банковском секторе их решения позволяют сократить время обработки заявок с часов до минут. Средние зарплаты здесь — от 200 тыс. для мидлов и до 700 тыс. для ведущих специалистов в крупных компаниях.

DevOps: автоматизация как новая религия

Компании все чаще отказываются от ручного управления инфраструктурой, поэтому спрос на DevOps-инженеров остается стабильно высоким. Но теперь недостаточно просто знать Docker и Kubernetes — нужен опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure) и понимание принципов Platform Engineering. Последнее направление стало особенно популярным: такие инженеры создают внутренние инструменты для разработчиков, ускоряя внедрение продуктов (delivery) в 2-3 раза.

Кибербезопасность: вечная гонка вооружений

С каждым годом атаки становятся сложнее, а требования к защите данных — жестче. Поэтому специалисты по кибербезопасности — одни из немногих, кто может диктовать условия работодателям. Особенно ценятся пентестеры (этичные хакеры) и эксперты по защите облачных сред. Их зарплаты начинаются от 250 тыс. руб., а в международных компаниях доходят до 600-800 тыс.

По данным Positive Technologies, дефицит кадров в сфере ИБ в России составляет около 50 000 человек, а к 2027 году потребность может вырасти до 100-150 тыс. специалистов.

Продакт-менеджеры и аналитики

Если раньше компании искали системных аналитиков, то сейчас фокус сместился на продуктовых аналитиков. Они не просто собирают данные, а формируют стратегию развития продукта, что критически важно в условиях высокой конкуренции. Их зарплаты варьируются от 150 тыс. для мидлов до 450 тыс. для сеньоров.

Продакт-менеджеры, способные не только генерировать идеи, но и «продавать» их руководству, также в дефиците. В 2025 году их средний доход составляет 250-450 тыс. руб., причем ключевым навыком стало умение работать с ИИ-инструментами для анализа пользовательского поведения.

Low-code и RPA: автоматизация без глубокого кодинга

С ростом стоимости разработки компании все чаще используют low-code-платформы и RPA-решения (роботизированная автоматизация процессов). Специалисты, умеющие настраивать такие системы, экономят бизнесу до 40% затрат на IT-инфраструктуру. Зарплаты в этом сегменте начинаются от 180 тыс. руб., а опытные инженеры получают 350+ тыс.

Тренд очевиден: рынок отсеивает «просто кодеров», но готов платить тем, кто умеет решать комплексные задачи. Если в 2023 году компании нанимали всех подряд, то сейчас ключевое слово — специализация. Чем уже и актуальней экспертиза, тем выше шансы на высокий доход.

А что вы думаете об этой ситуации? Самое время обсудить это в нашем тг-канале

Как выяснили журналисты Financial Times, компания стоит за строительством сразу трех заводов в районе Гуаньлань в Шэньчжэне. Делается это в рамках масштабной сети полупроводниковых объектов.

Один из заводов компания управляет напрямую, еще два официально числятся за стартапами SiCarrier и SwaySure, хотя, по данным инсайдеров, они связаны с HUAWEI через персонал, инвестиции и технологии.

Возвращение из-под санкций

Американские санкции 2019 года сильно ударили по бизнесу HUAWEI, отрезав компанию от зарубежных поставок. Но вместо того чтобы замереть, китайский техногигант пошел ва-банк и теперь стремится создать всю цепочку производства чипов внутри Китая — от оборудования для литографии до финальной сборки.

В центре этой стратегии — собственные ИИ-чипы Ascend и смартфонные 7-нм процессоры.

Стартапы как прикрытие

Официально HUAWEI открещивается от участия в проектах SiCarrier и SwaySure. Но отраслевые источники уверены: компания помогает стартапам кадрами, патентами и деньгами.

Такая модель позволяет привлекать господдержку без формального участия HUAWEI — фонды инвестируют в «независимые» компании, в которых за кулисами работает гигант.

SiCarrier, например, откололась от лаборатории HUAWEI и в этом году показала 30 новых инструментов для производства чипов. Среди дочерних компаний — Yuliangsheng, где бывшие сотрудники HUAWEI разрабатывают литографические установки.

Всплытие на радаре США

В декабре США внесли SiCarrier и SwaySure в санкционный список. Вашингтон считает, что они помогают HUAWEI обойти ограничения и развивать военные технологии.

В ответ HUAWEI расширяет производство не только в Шэньчжэне, но и в Шанхае, Нинбо и Циндао, включая партнерство с ключевыми игроками вроде SMIC и SMEE.

Сможет ли HUAWEI догнать TSMC?

Некоторые инвесторы скептичны: у HUAWEI нет такого опыта, как у TSMC или ASML. Но с учетом политического веса компании, господдержки и темпов строительства — даже самые смелые ставки Китая на технологическую независимость уже нельзя списывать со счетов.

Больше новостей — в нашем тг-канале «Представляешь»

Он просто хотел заменить phpMyAdmin чем-то более безопасным и понятным для клиентов. Сегодня у его проекта — более 30 000 звезд, клиенты из списка Fortune 500 и команда из 50 человек.

10 лет в одиночку

Первые 10 лет инструмент был сугубо личным. Без сообщества, без поддержки, без амбиций. Только PHP, MySQL и Бен. Когда-то он просто поставил на стол счетчик звезд с GitHub — и каждая новая звезда ощущалась как маленькая победа.

10 000 звезд: первая волна

Где-то в 2015 году о проекте начали говорить — в Reddit, Slack, GitHub Explore. К проекту присоединился Рейк ван Зантен, будущий со-основатель.

Вместе они вычистили кучу спагетти-кода, переписали все с PHP на Node и Backbone на Vue. Тогда же их позвали в Сан-Франциско — крупная компания хотела внедрить проект, но испугалась, что за ним стоит всего два человека без юрлица.

20 000 звезд: время становиться бизнесом

Хейнс закрыл имевшееся у него агентство и оформил компанию. Поднял $1 млн, собрал команду, запустил облачный сервис.

Затем, после сотни встреч с инвесторами и обвала венчурного рынка, нашел партнера, который понял ценность OSS. Удалось закрыть $8 млн — и с этого момента встал вопрос устойчивости: как зарабатывать, не предавая open-source?

Ответ — собственная лицензия с бесплатным использованием для всех, кроме корпораций. Работали даже с Брюсом Перенсом, сооснователем OSI.

30 000 звезд: устойчивость

Сегодня проект — это компания из 50 человек. Впервые на горизонте — прибыль. Продуктом пользуются правительственные агентства, крупнейшие компании, стартапы.

И да, недавно они тихо подняли еще $9 млн — на новый архитектурный рефакторинг.

Самое сложное, по словам Бена — сохранять баланс: открытость, прозрачность, вменяемую монетизацию и доверие сообщества.

22 апреля тебя ждут крутые спикеры, секретный гость и два мощных трека.

Hard

Наш хардовый трек — для тех, кто в проде с закрытыми глазами. API First, компонентные и контрактные тесты, мониторинг и SRE. Обсудим реальные кейсы нашего банка и как мы создаём системы, которые работают стабильно и эффективно.

Как внедрить API First в сложную финтех-инфраструктуру с учетом legacy-систем? Разберем, почему стандарт AsyncAPI не всегда подходит для крупных систем, как мы адаптировали его под наши реалии и разработали собственные инструменты.

Покажем сравнительный анализ решений, демонстрацию работы нашего генератора и подход к безболезненному переходу на API First. Подробности в докладе старшего технического руководителя Максима Морозова.

Head of profession QA Кристина Клигер поделится, как через развитие команды тестирования можно быстро доставлять фичи до клиентов и радовать бизнес.

Глава центра развития ИТ-мониторинга Валентин Лебедев раскроет секреты превращения мониторинга в сервис. Живет ли OpenSource в крупных предприятиях?

Soft

В ламповой уютной атмосфере на пуфике с бутером в руке обсудим, что такое настоящий софт. Как растить инженеров, внедрять изменения и работать с сопротивлением команд и представителей бизнеса.

СТО Виктор Цветков и Head of profession SA Юлия Григорьева расскажут, какие способы внедрения изменений существуют по степени мягкости. Почему важно учитывать корпоративную культуру при работе с изменениями. Далее поговорим про неотъемлемую часть — обучение команды и работе с их сопротивлением новым практикам. Поделимся нашими лайфхаками и секретами.

Head of Profession Вадим Ваганов объяснит, зачем коммитить в main несколько раз на дню. Спойлер: чем чаще релизишься, тем меньше ошибок.

Техлид Роман Олеск поделится лайфхаками для успешного роста ваших инженеров. Расскажем о матрице инженерных ролей и компетенций, а также о персональных треках развития сотрудников.

Экспозона

50 экспертов Газпромбанк.Тех ждут тебя, чтобы погрузить в специфику нашей работы.

16 стендов объединят вместе ИТ-направления в нашем банке:

Data Science, RPA, Искусственный интеллект, Инновации, Database, Backend, QA, DevOps, Frontend, Мобильная разработка iOS и Android, Product Design, Кибербезопасность, Business Analysis, System Analysis, IT Recruitment и Agile.

Не упусти возможность лично пообщаться с экспертами. Узнай из первых уст, как банк запускает инновационные стартапы, почему с помощью Data Science можно решать творческие задачи и что нужно для запуска собственного робота. Мы расскажем, какие современные технологии и подходы используют команды.

Нетворкинг

После официальной части мероприятия приглашаем остаться и продолжить общение в неформальной обстановке. С нас космические угощения и напитки!

Как закоммититься

Вход по мультипаспорту:)

Торопись, количество мест ограничено!

До встречи на GPB CONF!

А тут можно узнать больше о наших проектах.

Этот квиз проверит твою интуицию и способность ориентироваться в хаосе IT-мира. Будь осторожен: здесь логика работает через раз, а уверенность в ответах — опасная иллюзия.

По словам Ягедари, апп скачали уже больше 5 млн раз за восемь месяцев, плюс он принес создателям более 2 млн долларов прибыли. TechCrunch не удалось подтвердить эту информацию, но они проверили, что в App Store у Cal AI рейтинг 4,8 звезд и 66 тысяч отзывов, а в Google Play — 4,6 звезд, 76+ тысяч отзывов и 1+ млн скачиваний.

Интересно, что если поискать это приложение в App Store, то информация совершенно другая. Возможно, проблема в регионе:

Еда, чистый кодинг и ничего лишнего

Суть приложения очень простая: снимаете еду на телефон, а программа моментально подсчитывает калории. Никаких сложных формул и долгого вбивания каждого продукта в поиск — всё делает искусственный интеллект. Идея приложения, кстати, появилась, когда Ядегари начал посещать тренажерный зал, чтобы набрать вес и «произвести впечатление на девушек».

Да, такие приложения уже несколько лет существовали на рынке, например, SnapCalorie. Но у Cal AI есть большое преимущество: оно было разработано в самое подходящее время, когда ИИ становится все умнее и точнее. Приложение работает на моделях от Anthropic, OpenAI и RAG и обучается на базе данных с калорийностью продуктов и изображениях с разных сайтов, например, GitHub. Точность доходит до 90%.

Несмотря на то что Cal AI построено на моделях ИИ, сам код написан вручную. По словам Ягедари, пока другие подростки «вайбкодили» и изучали программирование с помощью нейросетей (если и вовсе изучали), он погружался в Python и C#.

Мы обнаружили, что разные модели лучше подходят для разных продуктов.

Попутно разработчики решали технические проблемы, например, распознавание ингредиентов в упаковках или на тарелках, где все сильно перемешано.

И это даже не начало

Свои первые $100 000 Ягедари заработал еще в 16 лет.

После карантина школы раздали Chromebook’и всем ученикам, и неудивительно, что дети пытались злоупотребить этим, играя в игры во время уроков.

Тогда школа решила заблокировать эти сайты, но современные проблемы требуют современных решений, поэтому Зак решил написать собственный сайт, который поможет обходить блокировки.

Название было крайне удачное — Totally Science. Кто захочет блокировать такой сайт, правда? Со временем Зак продал этот мини-бизнес игровой компании FreezeNova за $100 000.

Недавно Ягедари и Лэнгмак переехали в Сан-Франциско в хакерский дом, чтобы работать над прототипом Cal AI. Правда, эффект был абсолютно обратный: Зак решил, что все-таки хочет получить высшее образование, а не спать на полу и работать 24 часа в сутки, чтобы сделать крутой стартап. Именно так проходили будни большинства молодых ребят в этом хакерском доме (ну, и вспомните сериал «Кремниевая долина»).

В любом случае, у Ягедари и Лэнгмака все хорошо: они продолжают с удовольствием управлять своей компанией. Теперь в нее входят еще один ко-фаундер, 28-летний Джейк Кастильо — исполнительный директором и руководитель отдела маркетинга, а также восемь штатных сотрудников — разработчики, дизайнер и SMM-менеджеры.

Раньше можно было жить по принципу «моя зарплата покрывает все расходы», но сегодня финансовая стратегия становится такой же важной, как технический стек. Грамотное управление деньгами и инвестиции — это способ не только сохранить текущий уровень жизни, но и создать дополнительный источник дохода, который защитит от неожиданных потрясений на рынке труда.

Вместе с Михаилом Кренгель, финансовым консультантом и автором тг-канала «На пенсию в 27», разбираемся, почему инвестиции — хорошая идея для ИТ-специалистов.

Почему программистам стоит думать о деньгах не только в контексте зарплаты

Зарплата ≠ финансовая стабильность

Многие разработчики считают, что при зарплате 300–500 тысяч рублей можно не думать о деньгах: тратить, как хочется, и в крайнем случае положить остаток на депозит. Но это ошибочное мышление.

Во-первых, с ростом зарплаты растут и траты. Если при доходе в 100 тысяч рублей нормальным кажется пить кофе за 100 рублей из автомата, то при доходе 500 тысяч — уже за 500 рублей в модной кофейне. Аналогично меняются привычки в выборе техники, жилья, машин, отдыха. Человек незаметно привыкает к новому уровню жизни, но если доход внезапно падает, этот уровень становится неподъемным.

Во-вторых, IT-рынок изменился. Компании предпочитают оптимизировать затраты: стартапы закрываются, корпорации сокращают сотрудников, фрилансеры все чаще сталкиваются с демпингом. Долгосрочные контракты уступают место проектной работе, а удаленка больше не гарантирует высоких доходов.

Что это значит? Если айтишник хочет оставаться на плаву и не зависеть от работодателя, ему нужно создать финансовую подушку и источник пассивного дохода. Инвестиции — это способ не просто сохранить деньги, но и заставить их работать.

Финансовая стратегия теперь так же важна, как и технический стек. Даже при высокой зарплате стоит думать о будущем: формировать подушку безопасности, искать дополнительные источники дохода и учиться инвестировать.

Основные инвестиционные стратегии для айтишников

Куда вкладывать деньги, если у вас высокий, но нестабильный доход?

Программисты, работающие в стартапах, на фрилансе или по контракту, могут зарабатывать очень хорошо, но их доход нестабилен. В один месяц — 700 тысяч, в другой — 200, а потом проект может закрыться. Как в этом случае инвестировать?

Ответ — выбирать инструменты с низкой ликвидностью, чтобы деньги нельзя было потратить на эмоциях.

Программистам подойдут:

• Облигации — дают пассивный доход, обеспечивают стабильность.
• Недвижимость (REIT-фонды или аренда) — если бюджет позволяет.
• ИИС (индивидуальный инвестиционный счет) — позволяет получать налоговые вычеты и накапливать капитал.
• ETF на фондовый рынок — хороший вариант для долгосрочного инвестирования.
• Займы под залог — защищают капитал от импульсивных трат.

Если айтишник тратит все, что заработал, он остается с нулем на счету. Но если сразу после получения зарплаты 20–30% отправлять на инвестиции (например, в облигации или ETF), деньги начинают работать, а сам программист защищает себя от случайных трат.

Можно ли выстроить стратегию без глубоких знаний?

Да, но для этого нужно хотя бы базово разбираться в личных финансах. Что можно сделать:

1. Вести учет доходов и расходов — хотя бы через приложения, например, CoinKeeper или ZenMoney.
2. Разделить капитал на части: подушка безопасности (6 месяцев расходов), средства на инвестиции, траты на жизнь и развлечения.
3. Выбрать консервативные инструменты, которые дают пассивный доход.
4. Со временем разбираться в инвестициях глубже.

Даже базовые шаги вроде учета расходов и первых вложений в консервативные инструменты дадут уверенность в завтрашнем дне. А дальше — по нарастающей.

Ошибки, которые совершают IT-специалисты, когда начинают инвестировать

Классические ошибки:

• Вкладывать все деньги в один инструмент.
• Гнаться за высокой доходностью и забывать про риски.
• Покупать активы на пике роста («на хаях»).
• Паниковать при падениях и фиксировать убытки.
• Не учитывать налоги и комиссии, которые могут «съесть» прибыль.

Многие айтишники в 2021 году вложились в криптовалюту, когда биткоин стоил $60k. В 2022 году он упал в два раза, и те, кто не понимал рынок, продали его в убыток. Грамотный инвестор усреднял бы цену покупки и ждал восстановления.

Что делать, если инвестиции принесли убытки?

• Разобраться, почему это произошло.
• Оценить риски и скорректировать стратегию.
• Не паниковать и не продавать активы в убыток без необходимости.

Хороший инвестор, как хороший разработчик: анализирует ошибки и не повторяет их. Терять деньги — нормально, главное понимать, почему это произошло.

Как выбрать инвестиционную стратегию, если у тебя нестабильный доход?

Баланс между риском и стабильностью

Сегодня IT-специалист может делать несколько вещей:

• Инвестировать в понятные инструменты.
• Разделить капитал на стабильные и рискованные вложения.
• Держать «подушку безопасности» (не менее 6 месяцев расходов).

Стоит ли инвестировать во время кризиса?

Да! Кризис — лучшее время для инвестиций, потому что цены на активы снижаются.

Кризис – это не конец, а возможность. Когда все паникуют, опытные инвесторы покупают.

Полезные сервисы и инструменты для айтишников-инвесторов

Автоматизация инвестиций

Айтишники любят автоматизацию, и инвестиции – не исключение.

Что можно сделать:

• Настроить автопополнение брокерского счета.
• Использовать стратегию усреднения.
• Подключить робота-консультанта.

Книги и ресурсы

• «Инвестор за выходные»
• «На пенсию в 35»
• Подкасты: Инвест Фьюче, Николай Мрачковский, Вредный инвестор

Итоги

Инвестиции — это не про быстрый заработок, а про финансовую независимость. Даже если нет времени разбираться в фондовом рынке, можно выстроить стратегию, которая защитит от кризисов, увольнений и нестабильности.

Айтишник, который умеет инвестировать, — это айтишник, который зарабатывает не только на коде, но и на правильных финансовых решениях.

Сейчас это направление все еще актуально, но изменились требования к специалистам: компетенций, которые можно освоить на полугодовых или более коротких курсах, явно недостаточно. Фронтенд становится глубже и технически сложнее, при этом, знающие исполнители все также востребованы на рынке труда.

Извечный вопрос студентов, джунов, а иногда и опытных фронтендеров — какой формат работы выбрать? Отправиться в офис крупной ИТ-компании, стать сотрудником небольшой веб-студии, или уйти во фриланс и самому находить проекты для разработки?

В статье мы рассмотрим все плюсы и минусы каждого варианта в 2025 году, а также узнаем, какие тренды преобладают сейчас.

Чем занимаются фронты и сколько зарабатывают

Сразу успокоим фронтов и желающих ими стать: такой вид разработки остается востребованной отраслью ИТ, и в ближайшее время ситуация не изменится. Причина проста: компаниям нужно взаимодействовать с клиентами, а самый эффективный способ сделать это — использовать быстрые и крутые интерфейсы.

Цифровые сервисы есть у банков, страховщиков, интернет-магазинов, министерств, правительств, бирж, школ, медучреждений и многих других организаций. Торговля и коммерция переместилась в интернет. От того, насколько удобна и привлекательна внешняя сторона (витрина) цифровой платформы, зависит, примет ли клиент предложение компании и оставит ли деньги.

Хороший специалист не только «рисует кнопки», он создает интуитивно понятный интерфейс. Фронты = инженеры, поэтому простой специальность назвать нельзя.

Помимо HTML, CSS, JavaScript (основного языка фронтендеров), специалист должен знать все актуальные библиотеки и фреймворки JS, а также инновационные инструменты разработки. При этом, сфера компетенций фронтов постоянно расширяется — специалисты должны разбираться в технологиях машинного обучения и многих других направлениях.

Чем конкретно занимается фронтендер:

• участвует в разработке концепции и структуры сайта или приложения;
• преобразует дизайнерские макеты в код;
• тестирует код, чтобы убедиться в его корректной работе;
• настраивает визуальный ряд — шрифты, цвета, отступы;
• интегрирует интерактивные элементы и оживляет дизайн — внедряет кнопки, выпадающее меню, слайдеры и прочие фичи;
• настраивает кроссбраузерность;
• оптимизирует производительность.

Нельзя забывать и о том, что создание приложения или сайта — командная работа, в ходе которой фронтендер взаимодействует с UX/UI-дизайнерами, верстальщиками, бэкендерами и руководством проекта. Поэтому специалисту необходимо обладать коммуникативными навыками и уметь отстаивать свою точку зрения.

На первый взгляд фронтенд кажется идеальным направлением для фриланса, но если углубиться в вопрос, возникают подводные камни, о которых мы расскажем в следующих разделах.

Медианная зарплата фронтенд-разработчика в 2025 году, по данным Хабр.Карьеры, составляет 217 тыс. руб. Джуны получают от 100 до 150 руб., сеньоры — от 220 до 300 тыс.

Тренды и перспективы рынка в 2025 году

В настоящее время фронтенд, как самостоятельная сфера ИТ, находится на этапе преобразований. Нарастает потребность в улучшенном пользовательском опыте, ведутся исследования, создаются новые фреймворки, инструменты и методологии разработки.

Такие библиотеки, как React, Angular и Vue, долгое время оставались безальтернативными стандартами фронтенда, с помощью которых создавались динамичные и производительные продукты. Но несмотря на стабильность указанных инструментов, их масштабируемости и производительности не всегда достаточно. Пока React, Angular и Vue все еще в статусе лидеров, но уже сейчас имеются тенденции к смещению приоритетов. При этом, сами библиотеки JS из топ-3 тоже не стоят на месте, а постоянно эволюционируют.

Актуальные тренды frontend-разработки:

• Усиление общих мета-инструментов для работы с любыми библиотеками и фреймворками — например, Vite 6. Сейчас этот многофункциональный и крайне перспективный сборщик с модульной архитектурой поддерживает не только Vue, но и React, Angular и Svelte.
• Актуальность обретают инструменты разработки на базе ИИ, например, Copilot, который генерирует ярлыки,обнаруживает изменения кода и обучается на базе продукта программиста. Такие инструменты снижают риск ошибок до минимума.
• Технологии Machine Learning используют поведение и предпочтения пользователей. Клиентский опыт становится более продвинутым — компании, которые внедряют ML, получают конкурентное преимущество. Сейчас это реализуется в виде голосовых помощников в приложениях, но в будущем GPT-4 через API станет стандартным решением для большинства сервисов.
• Инструменты по типу Windsurf (среда разработки на основе ИИ для генерации и правки кода) активно внедряются в процесс фронтенд-разработки, существенно упрощая работу с кодовой базой.
• Все больше проектов создается с помощью микрофронтендов — при таком подходе большое приложение разбивается на независимые части, которые тестируются и разворачиваются автономно. Так проще внедрять изменения и исправлять ошибки.

В таких условиях общим трендом для фронтов любого уровня будет курс на развитие и освоение новых технологий. Востребованы те специалисты, которые уже знакомы с передовыми инструментами, могут работать с нейросетями и ИИ, знают, как задействовать машинное обучение в рабочих процессах.

Где фронтам лучше — дома или в офисе

У фронтов есть три основных варианта занятости — студия веб-разработки, работа в крупной корпорации (или профильной продуктовой компании), фриланс. У каждого пути свои особенности, плюсы и минусы, которые мы подробно рассмотрим.

Веб-студия (агентство)

Опытные фронты считают, что небольшие веб-студии с десятком сотрудников — лучший старт для начала карьеры. Менеджеры в таких компаниях ищут заказчиков и договариваются с ними, а фронты занимаются реализацией поставленных задач.

Плюс такого формата в том, что исполнителю не нужно искать заказы самому, а можно выбирать проекты по уровню сложности. Джуны занимаются простыми задачами, более продвинутые сотрудники делают сервисы целиком. Студии нередко берут на себя дальнейшую поддержку проекта, включая продвижение и наполнение веб-ресурсов под ключ.

Когда студиям требуются исполнители, они часто нанимают людей без опыта после буткемпа (интенсива) или другого обучения. Обязательные навыки — знание Javascript и хотя бы минимальный опыт в верстке. Наличие проектов любого уровня будет огромным плюсом.

Перспективы роста для новичков здесь вполне определенные. Джуны осваивают различные стеки, создают личные кабинеты, онлайн-магазины, корпоративные сайты и платформы.

Таких знаний на курсах вы не получите — это ценный реальный опыт:

• Работа с вводными данными. Исполнитель учится понимать, что спрашивать до начала работы над проектом.
• Внимательность и ответственность. В отличие от учебных проектов, здесь ошибки стоят денег. Наличие дедлайнов приучает к дисциплине.
• Софт скиллы в виде коммуникативных навыков. Умение договариваться полезно в любой работе.
• Хард скиллы. Поскольку занимаешься профильной деятельностью, опыт неизбежно прибавляется.

Минус такого формата в том, что многие компании сфокусированы на прибыли, набирают задачи, которые нужно сделать как можно быстрее. В итоге проседает качество, а исполнителям не удается глубоко погрузиться в проект.

Джуны с нулевой практикой в веб-студиях получают 50-80 тыс. руб. Более опытным предлагают з/п от 150 тыс.

Преимущество небольших команд в том, что здесь нет бюрократизма, все вопросы решаются быстро и эффективно. Однако вы вряд ли добьетесь вертикального роста — руководители и технические директора, как правило, уже есть.

Корпорации и продуктовые компании

В крупных компаниях создаются масштабные сервисы, которыми ежедневно пользуются миллионы людей. Не все корпорации дают работу джунам, но при нынешнем дефиците кадров найти вакансию вполне реально. Высока вероятность, что здесь вы будете иметь дело с легаси-кодом, то есть уже готовым программным продуктом, который нужно модифицировать.

Чаще всего фронтенд-разработчика берут на конкретный проект, которым он будет заниматься большую часть рабочего времени. В зависимости от направления это может быть как увлекательно и динамично, так и откровенно скучно (зато стабильно).

Если претендуете на действительно серьезную должность, будьте готовы к поэтапному отбору, куда входит тематическое собеседование, проверка теоретических и практических знаний, эйчар-скрининг и финальная беседа с руководителем.

Плюсы такой работы:

• В крупных компаниях есть, куда двигаться. Можно ограничиться горизонтальным развитием и прокачивать технические навыки, занимаясь все более сложными задачами, можно устремиться по пути менеджмента, дорасти до тимлида и двигаться дальше.
• Зарплата здесь выше, бонусов больше. Бесплатные обеды, корпоративные мероприятия, конференции, обучение и курсы повышения квалификации «за счет заведения», клубы по интересам и т.д.
• Помимо ДМС, многие фирмы предлагают услуги корпоративных психологов и коучей.

Средний заработок фронта в крупной компании — 200-220 тыс. руб. Сеньоры и разрабы, которые занимаются координацией проекта, получают от 300 тыс. и выше.

Основной плюс в том, что здесь тебя научат делать продукт профессионально и качественно, с применением специальных инструментов, без спешки и с обязательным контролем результата.

Негативная сторона — жесткая дисциплина. Корпорации следят за персоналом, пользуясь трекингами времени, случайными скриншотами рабочего стола и прочими неприятными методами.

Еще один вариант — нишевые продуктовые компании, которые занимаются собственными проектами. Например, системами CRM, бухгалтерским или финансовым ПО. Это могут быть перспективные стартапы или уже состоявшиеся организации с репутацией в ИТ-отрасли.

Фриланс

Формат, о котором одни мечтают, а другие не любят. Идея работать только на себя, постепенно расти в профессиональном и техническом плане кажется заманчивой, но не все так однозначно.

При этом, опытные фронты, в том числе убежденные фрилансеры, не советуют начинать карьеру с одиночного плавания. На старте нужно научиться работать правильно, а сделать это без старших товарищей проблематично.

Плюсов у фриланса достаточно:

• Разработчик сам планирует свое время — работает и отдыхает в собственном ритме.
• Можно работать из любого места — из дома, коворкинга, домика на Бали.
• Фрилансом можно заниматься в свободное от основной работы время. Или учиться, параллельно выполняя разовые заказы.
• Работа на себя позволяет самостоятельно устанавливать цены на услуги и требования к клиентам. Здесь, конечно, многое зависит от компетенции исполнителя — вряд ли кто-нибудь будет платить выше рынка за стандартный пул задач.
• На фрилансе полно проектов для новичков и фронтов среднего уровня. Можно выбирать задачи по силам и постепенно набираться опыта. Кроме того, проекты различаются по объему работы — одни делаются за несколько дней, на другие уйдут недели и месяцы.

У фриланса хватает и минусов. Здесь, например, высокая конкуренция при нестабильном рынке — сегодня проектов больше, чем вы можете взять, завтра их нет совсем. Работая в корпорации или в агентстве, с такой ситуацией вы не столкнетесь.

Перспективы роста на фрилансе неопределенные. Иногда разработчики годами выполняют однотипные задачи, часто работают с сомнительным кодом. В отрыве от команды сложно расти в профессиональном плане — нет ориентиров, наставников и коллег, которые подскажут, как нужно делать и как не нужно.

Учитывая тренды, о которых мы говорили в предыдущем разделе, в 2025 году фрилансерам придется активно осваивать новые инструменты, технологии и методы работы. В компаниях руководство запускает курсы — например, по машинному обучению или использованию ИИ-технологий во фронтенд-разработке. А где получать новые знания одинокому фрилансеру? Открытые источники — не лучший способ прокачивания скиллов.

Существенный минус — отсутствие соцпакета. Никто (кроме вас самих) не сделает отчислений в пенсионный фонд и не оплатит больничный. Отпуск тоже придется брать исключительно за свой счет.

Что касается заработков, то при достаточном уровне компетенций на фрилансе можно рассчитывать на уровень веб-студий, а иногда и выше. Но придется быть все время начеку в вопросах финансов и заранее договариваться с заказчиком о том, сколько, за что и когда. Надежнее всего работать по договору самозанятого, где указан размер оплаты и объем работы.

Необходимо также ограничить для себя количество часов, которые вы будете посвящать работе, иначе занятость может стать круглосуточной. В таком режиме легко выгореть и надолго потерять интерес к разработке.

Итоги

Новичкам фронтенда и джунам с минимальным опытом работы начинать с фриланса эксперты однозначно не рекомендуют. Стартуйте с веб-студий или крупных корпораций, где вы за пару лет прокачаете нужные скиллы и научитесь коммуницировать. Если твердо намерены уйти на фриланс, можно поначалу совмещать работу на компанию и самостоятельные проекты.

В целом 2025 год — не идеальное время для перехода на фриланс. Во фронтенде меняется подход к разработке интерфейсов, внедряются новые технологии и библиотеки.

Многие компании будут даже рады вашим стремлениям задействовать более прогрессивные и эффективные инструменты разработки, поскольку многие из них ускоряют рабочие процессы и снижают накладные расходы. Такие работодатели позаботятся о вашем обучении и сами предоставят все необходимое для тестирования и интегрирования технологий.

Если знаний хватает, все актуальные инструменты освоены, навыки наработаны — нет никаких препятствий для смены формата. Репутация в профессиональной среде, сарафанное радио и настойчивость помогут найти первых заказчиков. А дальше все зависит от ваших способностей, желания и работоспособности. Потолка по доходам на фрилансе нет, как и пределов в развитии.

Что такое DeepSeek

В январе 2025 года мир искусственного интеллекта встряхнула китайская опенсорсная языковая модель DeepSeek, которая менее чем за неделю стала главной темой нейросетевого коммьюнити. Разработчики уверяют: по мощности и функционалу их творение сравнимо с решениями от OpenAI, но обучение заняло всего два месяца и обошлось в смешные $6 млн. Для контекста: западные коллеги тратят на аналоги в десятки раз больше.

Небольшая ИИ-лаборатория из Поднебесной превратила своего лидера-затворника в национального героя, бросившего вызов попыткам США остановить высокотехнологичные амбиции Китая. А пока политики обсуждают технологическую гонку и новые санкции, разработчики ликуют: у западных гигантов наконец наметился серьёзный конкурент, который уже наступает им на пятки.

Кто стоит за стартапом DeepSeek

DeepSeek — не типичный игрок даже по меркам китайского ИИ-рынка. Его основатель и CEO Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) начал карьеру в финансах, применяя ИИ для анализа рынков в хедж-фонде High-Flyer. Как выяснили Financial Times, ещё в 2021 году он начал закупать тысячи чипов Nvidia. Когда США ввели ограничения на экспорт GPU в Китай, у DeepSeek уже был стратегический запас для тренировки моделей.

В апреле 2023 года Лян объявил, что переключается на разработку AGI. В одном из интервью основатель признался, что стартап родился скорее из любви к науке, чем из желания заработать. По его словам, фундаментальные исследования редко приносят быструю прибыль.

«Если вам нужна коммерческая причина, возможно, вы не сможете её найти»

Как использовать DeepSeek

DeepSeek — чат-бот, который пишет тексты, ищет информацию в интернете, генерирует и форматирует код на C++, Go, Java, JavaScript, Python, Rust и других языках. Ещё помогает с дебаггом и сложными логическими задачами. Хоть модель и обучена на данных до октября 2023 года, она умеет выходить в сеть с помощью функции «Search».

Модель отлично понимает русский язык, работает с изображениями и документами. Умеет объяснять мемы — например, мы попросили её объяснить этот мемный диалог с DeepSeek, завирусившийся в телеграм-каналах, отправив его в виде картинки:

Вот, что неиронично ответил DeepSeek-R1:

Чем R1 круче V3?

Модель DeepSeek-V3 была выпущена в конце 2024 года. 10 января 2025 года появилось бесплатное приложение чат-бота для Web, Apple iOS и Android, а 20 января 2025 года — версия R1.

DeepSeek-R1 получил режим DeepThink, который имитирует модель OpenAI o1 и позволяет думать перед ответом. Апгрейднутая версия R1 построена на основе reasoning — способности ИИ «рассуждать вслух» и показывает, сколько времени она потратила на анализ. Модели, использующие этот подход, могут решать сложные логические задачи и принимать более обоснованные решения. Правда это занимает много времени, потому что DeepSeek подробно расписывает свои шаги и перепроверяет выводы.

Модель может автоматически обучаться через подкрепление и прокачиваться без человеческого контроля (обычно за предобучением следует файн-тюнинг вида вопрос–ответ на размеченных данных). Вдобавок разрабы заметили, что у R1 был «момент озарения», когда она сама разработала продвинутую технику рассуждения. Для дистилляции «думающей модели» её скрестили с Qwen и Llama, но главным сенсеем была сама R1.

К 27 января DeepSeek стал самым загружаемым бесплатным приложением в американском App Store, а на следующий день возглавил чарт и в России. Для пользователей из РФ модель решает кучу проблем, связанных с закрытием доступа со стороны разработчиков других ИИ-сервисов — для входа достаточно аккаунта Google или почты.

Что нужно знать о синем ките: лимиты, цензура и утечки данных

Официальной информации о лимитах запросов к чат-боту нет. Мы протестировали веб-версию, и пока не столкнулись с явными ограничениями, кроме даунтаймов при массовых запросах. Возможно, есть скрытые лимиты или их введут позже.

DeepSeek не требует подписки, но есть нюансы. У модели всё те же проблемы, что у аналогов: галлюцинации, цензура и вопросы к обучающему датасету (часть данных — синтетическая).

Смогут ли компании-разработчики из РФ интегрировать китайский сервис в свои решения?

Бигтех-компании в России, скорее всего, не смогут интегрировать решения DeepSeek в свои системы. Причина проста — у них есть чувствительные данные, и они крайне осторожны во всем, что касается безопасности и alignment-а. Если заглянуть в политику конфиденциальности DeepSeek, становится очевидно, что сервис собирает все вводимые пользователями данные: контакты, контент, идентификаторы, данные об использовании и диагностику. Как именно они их обрабатывают — вопрос открытый, но факт сбора информации сомнений не вызывает.

Сейчас модель DeepSeek-V3 бесплатна, а значит, логично предположить, что её монетизация будет завязана на продаже данных, пусть и анонимизированных, третьим лицам. Вопрос в том, готовы ли компании рисковать возможными утечками или нет. Крупный бизнес такие решения использовать не станет, а вот небольшие стартапы — вполне могут, просто потому, что это дешевле по сравнению с другими аналогами.

Не стоит задавать спорные вопросы, если планируете когда-нибудь поехать в Китай. Все данные хранятся на китайских серверах, и правила использования таковы, что в случае нарушения законодательства они обязаны сообщить об этом местным майорам. Самая чувствительная зона — политические темы. DeepSeek отказывается работать с контентом, который критикует Китай или его политику. Но, как водится, есть лазейки: пользователи X уже нашли несколько способов обойти эти фильтры.

Результаты теста от NewsGuard показали, что DeepSeek не справилась с задачей точного предоставления информации: в 83% случаев её ответы были некорректными, включая 30% ложной информации и 53% неадекватных или неопределённых ответов. Плюс, нейросеть иногда продвигает пропагандистские нарративы китайского правительства, даже если вопрос не касается этой страны

По данным исследователей из Wiz Research, 30 января была обнаружена уязвимость «DeepLeak» — в открытом доступе лежала незапароленная и незашифрованная база с секретными ключами, текстовыми чатами и логами. Уязвимость быстро устранили, но вывод прост: не делитесь с ИИ тем, что не готовы увидеть в открытом доступе.

Что там с API и локальным запуском

Китайцы предложили совместимый с OpenAI API-формат с довольно приятными ценами. Это может стать серьёзным ударом для других компаний, которые пока что удерживают высокие тарифы. Полную информацию о тарифах и февральских изменениях можно найти по ссылке.

Для тех, кто предпочитает работать локально, умельцы подготовили пошаговую инструкцию для развёртывания DeepSeek-R1 на своём ПК. Что приятно — для тестирования не нужно иметь мощную видеокарту. Необходимо скачать файлы с Hugging Face и запустить модель на своём компьютере. После этого можно адаптировать её под свои задачи: дообучить, настроить или интегрировать в проекты на собственных мощностях.

Экспортные ограничения? Не, не слышали

Всё дело в том, что DeepSeek работает в рамках ограничений — её обучение обошлось гораздо дешевле, чем у американских коллег. Например, CEO Anthropic Дарио Амодей говорил, что команда тратит на обучение моделей от 100 миллионов до 1 миллиарда долларов, а GPT-4 от OpenAI, по оценкам Сэма Альтмана, оценивается более чем в 100 миллионов долларов. Хотя точные данные о затратах на обучение DeepSeek не раскрываются, по оценкам экспертов, модель V3 обошлась в 5,5 миллионов долларов.

Есть и те, кто скептически относится к красивой картинке от DeepSeek. Хотя цифра действительно выглядит фантастически низкой, она касается только последнего этапа обучения и не включает в себя все предыдущие исследования, эксперименты с алгоритмами и данными. Григорий Бакунов, ex топ-менеджер Яндекса, в своем канале отметил, что цифра в $5,5 млн, гуляющая по сети — скорее неудачная шутка, ведь не учтены зарплаты инженеров и деньги, потраченные на провальные версии модели.

Железные аргументы: есть ли у китайцев «секретные чипы»

Александр Ван из Scale AI, компании, которая предоставляет данные для обучения ключевым игрокам ИИ-рынка, рассказал CNBC, что у DeepSeek припрятаны 50 тысяч чипов Nvidia H100, о которых они молчат из-за санкций. Виктор Тарнавский, head of AI в T-Bank, в своём канале также отмечает, что заявленный объем железа для обучения DeepSeek-R1 выглядит крайне малым, ведь модель якобы тренируется на кластере из 2048 видеокарт H800 — это почти в 50 раз меньше, чем у крупных американских моделей.

Несмотря на слухи, техрепорт DeepSeek подтверждает, что все данные сходятся, и сами Nvidia утверждают, что «дипсиковские GPU» соответствуют требованиям экспорта. Если это правда, то и остальные страны тоже могут обойтись без огромных кластеров в 100 тысяч чипов. Для любителей покопаться в технических деталях — ссылка на техрепорт по V3.

Как китайцы модель обучали

Из-за запретов на экспорт современных чипов в Китай DeepSeek пришлось искать более эффективные алгоритмы обучения. Аналитик Венди Чанг раскрыла, как разрабы обошли дефицит чипов при обучении модели V3. Они оптимизировали архитектуру моделей с помощью комбинации ряда инженерных решений — создали специальные схемы связи между чипами и сократили объем памяти.

Чтобы использовать меньше вычислительных ресурсов для обучения, они применяли два подхода:

• Mixture-of-Experts (MoE). Представьте, что модель — это куча узких специалистов-экспертов. Вместо того, чтобы задействовать всех сразу, активируются только те, кто нужен для решения конкретной задачи.
• Multi-head Latent Attention (MLA). Оптимизирует механизм внимания, сокращая объем вычислений. Вместо того, чтобы анализировать токены последовательно, модель сначала кодирует информацию в компактный вид, и потом её обрабатывает.

Главное отличие DeepSeek в том, что он не гонится за огромными вычислительными мощностями, а делает акцент на оптимизации алгоритмов. По мнению The Atlantic, это ставит под сомнение тезис о том, что для качественных ИИ-моделей нужны исключительно гигантские вычислительные кластеры.

Другие теории заговора вокруг DeepSeek

29 января OpenAI обвинили китайцев в краже данных. По данным специалистов по безопасности, представители Поднебесной якобы нашли способ обойти ограничения OpenAI API и использовали собранную информацию для тренировки своей модели.

Главная претензия — использование метода дистилляции, при котором большая модель «учит» меньшую. Из-за этого DeepSeek часто идентифицирует себя с ChatGPT и цитирует политику OpenAI, недоступную открыто. Интересно, что если попробовать пообщаться с DeepSeek на русском языке, модель будет утверждать, что она YandexGPT, что наводит на мысль, что, возможно, они используют и разработки Яндекса.

«Мы принимаем агрессивные, упреждающие контрмеры для защиты наших технологий и продолжим тесно сотрудничать с правительством США для защиты самых эффективных моделей, которые здесь строятся» — заявила The New York Times OpenAI .

Что интересно, OpenAI сама тренирует свои модели на огромных объемах данных из интернета, не заплатив многим авторам. Карисса Велиз — профессор философии и этики в Оксфордском университете считает, что OpenAI не имеет морального права говорить об авторских правах.

Что хайп вокруг DeepSeek значит для ИИ-индустрии

Пока западные гиганты мерялись бюджетами, Китай тихо собрал ИИ-пазл на минималках — и теперь вся индустрия переписывает правила и нервно курит: если подход DeepSeek масштабируется, их монополия на ИИ может рассыпаться.

Считалось, что крупные технологии будут доминировать в ИИ просто потому, что у них есть свободные деньги, чтобы гоняться за ачивками. Похоже, DeepSeek может перевернуть представление о том, сколько стоит ИИ. Теперь все побегут переписывать алгоритмы, а не скупать видеокарты.

Западные инвесторы обеспокоены, что успех DeepSeek уронит спрос на продукцию американских производителей чипов. За один день акции NVIDIA рухнули на 17,8%, что привело к потере 600 миллиардов долларов капитализации.

Но не спешите хоронить Nvidia: эксперты считают, что это лишь временная истерика, и DeepSeek в одиночку не способна подорвать позиции крупных техногигантов. Да, акции упали, но в долгосроке спрос на чипы вырастет — потому что конкуренция усилится, и ИИ-стартапов станет больше, чем кофеен в Москве. Входной билет в ИИ-клуб подешевел: вместо миллиардов — кластер из пары тысяч GPU и команда из юных математических гиков.

Насколько вероятно, что DeepSeek использует свои ИИ-разработки с целью извлечения прибыли на финансовых рынках?

Важно напомнить, что DeepSeek является ИИ-подразделением хедж-фонда High-Flyer, специализирующегося на алгоритмической торговли на финансовых рынках. Прямых доказательств, конечно, нет, но сложно представить, что такой эксперт по торговле на фондовой бирже, как основатель компании Лян Вэньфэн, не учитывал дополнительные мотивы в создании рыночной турбулентности, связанной с выпуском модели R1.

Ян Лекун, один из пионеров ИИ, считает, что реакция рынка на DeepSeek преувеличена: многие ошибаются, считая, что миллиарды долларов идут на обучение моделей. На самом деле, основная часть этих средств уходит на создание инфраструктуры для работы ИИ-систем (инференса).

На фоне хайпа DeepSeek OpenAI уже объявили, что o3 mini будет включен в бесплатную подписку и, по слухам, готовятся обновлять прайсы. Для рядовых пользователей будет только на руку, если компании выложат свои модели в открытый доступ и снизят цены на подписки.

Помните, как Трамп недавно выделил $100 млрд на развитие ИИ? Теперь и Банк Китая вступает в игру, анонсировав «План развития ИИ-индустрии», по которому на протяжении следующих пяти лет будет инвестировано минимум 1 триллион юаней (137 миллиардов долларов). Кажется, что каждым днем конкуренция за инвестиции в ИИ будет только нарастать.

DeepSeek не останавливается — 27 января они представили мультимодальную модель Janus-Pro-7B, которая работает с текстом и изображениями и конкурирует с DALL·E 3, SDXL и SD3-Medium. Бесплатно попробовать генерацию можно на Hugging Face.

Как DeepSeek-R1 справляется с задачами на программирование

Давайте проверим, как R1 справляется с задачами уровня Master на CodeWars на Python, C++ и Rust.

Python

Напиши функцию на Python, которая заменяет все буквы строки на их позиции в алфавите (например, "a" = 1, "b" = 2 и так далее). Игнорировать все символы, не являющиеся буквами. Например, для строки "The sunset sets at twelve o' clock." результат должен быть: "20 8 5 19 21 14 19 5 20 19 5 20 19 1 20 20 23 5 12 22 5 15 3 12 15 3 11".

Рассуждения заняли 39 секунд. DeepSeek предоставила код, объяснения и пример использования. Решение работает правильно: игнорирует все символы, которые не являются буквами, и правильно заменяет каждую букву на её позицию в алфавите. R1 предлагает методы isalpha(), ord() и lower(), что оптимально для данной задачи. Решение компактное, читаемое и эффективно даже для длинных строк.

С++

Напиши код на C++ так, чтобы он возвращал true, если первый переданный аргумент (строка) заканчивается вторым аргументом (также строкой). Примеры: solution('abc', 'bc') // returns true, solution('abc', 'd') // returns false

Решение DeepSeek выглядит грамотным, эффективным и правильно обрабатывает все крайние случаи, а именно пустые строки. Использование string::compare() для проверки окончания строки — хорошая практика, так как метод быстро выполняет сравнение фрагментов строк. R1 правильно оценила проблему и предложила оптимальное решение.

Rust

Реши на языке Rust: You live in the city of Cartesia where all roads are laid out in a perfect grid. You arrived ten minutes too early to an appointment, so you decided to take the opportunity to go for a short walk. The city provides its citizens with a Walk Generating App on their phones -- everytime you press the button it sends you an array of one-letter strings representing directions to walk (eg. ['n', 's', 'w', 'e']). You always walk only a single block for each letter (direction) and you know it takes you one minute to traverse one city block, so create a function that will return true if the walk the app gives you will take you exactly ten minutes (you don't want to be early or late!) and will, of course, return you to your starting point. Return false otherwise. Note: you will always receive a valid array containing a random assortment of direction letters ('n', 's', 'e', or 'w' only). It will never give you an empty array (that's not a walk, that's standing still!).

Интересно, что несмотря на то, что условия задачи были отправлены на английском языке, модель R1 продолжила рассуждать на английском, но итоговое решение было представлено на русском. Решение от DeepSeek на Rust корректно проверяет, соответствует ли прогулка заданным условиям. Код использует одну итерацию по массиву и обеспечивает обработку ошибок с помощью unreachable!(), что исключает недопустимые символы в массиве.

Coding-бенчмарки

Не будем обсуждать все метрики, но из бенчмарков можно выделить парочку, заслуживающих внимания:

• На Codeforces модель выдаёт 96.3%, что практически недостижимо для большинства людей.
• В LiveCodeBench (Pass@1-COT) DeepSeek R1 показывает 65.9%, что тоже является достойным результатом для модели: уверенное решение кода и пошаговые рассуждения.

Оправдан ли хайп и стоит ли переходить на DeepSeek

1. Бесплатно ≠ безопасно. Как верно заметили в Wired, за «халявный» ИИ вы платите своими данными. DeepSeek собирает запросы, анализирует паттерны и, возможно, даже тренируется на наших данных. Китайская юрисдикция добавляет скепсиса: куда утекает информация — большой вопрос.
2. Бенчмарки vs реальность. Автор канала Neural Shit Андрей Клименко напомнил, что бенчмарки больше не показатель. Хотя DeepSeek R1 демонстрирует хорошие результаты по числовым показателям, реальная производительность зависит от конкретной задачи. Поэтому лучший способ оценить модель — потестить её самому, если не пугают риски с данными и хочется сэкономить на API.
3. Креативит, но иногда чудит. В процессе тестирования редакция Tproger заметила, что R1 вполне способна на креатив и даже иронию, но иногда теряется и галлюцинирует при сложных запросах. При работе с текстовым документом среднего размера (около 25 страниц) модель наотрез отказалась выполнять запросы, выдав сообщение «server is busy». В общем, результат иногда удивляет далеко не в лучшем смысле.
4. Запаситесь терпением на случай даунтаймов: не всё так гладко с серверами. Порой они не выдерживают наплыва пользователей, и придётся подождать, пока всё наладится. Не идеально, но для бесплатного решения — терпимо.

DeepSeek-R1 стал, пожалуй, самым хайповым достижением китайских AI-компаний. Несмотря на ограниченный доступ к топовому железу, удалось создать конкурентоспособную и многообещающую модель, которая уже вызывает интерес у коммьюнити.

Как отметил CEO DeepSeek Лян Вэньфэн, будущее искусственного общего интеллекта (AGI) не за горами, и это случится при нашей жизни — может быть, через два, пять или десять лет.

А если вы интересуетесь искусственным интеллектом так же, как и мы — вы уже крут. Больше информации и интересных программистских инсайтов тут.

Крупные компании объявили о сокращении персонала, ссылаясь на оптимизацию затрат. Однако за этим решением стоят более глубокие изменения на рынке.

Почему IT-специалистов увольняют?

Несколько факторов привели к пересмотру IT-стратегий в крупных компаниях:

1. Спад интереса к импортозамещению. Бум на разработку отечественных решений прошел, основные задачи выполнены и в таких объемах IT-инфраструктура больше не требует новых кадров.
2. Автоматизация и развитие нейросетей. Многие рутинные задачи теперь могут выполнять искусственный интеллект и автоматизированные системы, снижая потребность в отдельных специалистах.
3. Переоценка инвестиций в IT. Компании за последние годы вложили значительные средства в технологическое развитие, но не получили ожидаемой эффективности. Теперь бюджеты пересматриваются.

Кого уволят в первую очередь?

Под сокращение попадают несколько категорий IT-специалистов:

• Линейные разработчики, выполняющие рутинные задачи, которые теперь можно автоматизировать.
• Менеджеры IT-проектов и руководители направлений с высокими зарплатами, если их эффективность не оправдывает расходы.
• Сотрудники, адаптировавшиеся к корпоративным требованиям, но не проявляющие инициативу и не обладающие гибкостью к изменениям.

Как это повлияет на рынок?

Рост числа уволенных специалистов приведет к усилению конкуренции за рабочие места, особенно в высокооплачиваемых сегментах. Компании начнут предъявлять более жесткие требования к кандидатам, а средняя зарплата в отрасли может снизиться.

Некоторые IT-специалисты попробуют перейти во фриланс или основать стартапы, но массового перехода в предпринимательство не ожидается. Скорее всего, рынок просто станет более насыщенным, а условия найма — более жесткими.

Стартапы напрямую ассоциируются со свежими идеями, гибкостью и высокой степенью вовлечённостью CEO в бизнес-процессы. Здесь программист может пройти путь создания продукта с 0, а от того этот путь становится только интереснее. С другой стороны, крупные уже зарекомендовавшие себя компании предлагают стабильность, чёткую структуру карьерного роста и более предсказуемое поведение в вопросах финансов и задач.

Вопрос о том, где можно заработать больше денег, — один из главных при выборе работы для многих IT-специалистов. Вот вроде стартап может потенциально «выстрелить» и буквально озолотить каждого члена команды (если вы выбираете стартап с умом, разумеется), но тут всегда есть риск того, что разработчика просто могут кинуть, если не заключен договор с подробным описанием условий. А работа в корпорации или просто крупном проекте стабильная, предсказуемая, но может возникать много вопросов к скорости работы разработчика, равно как и могут появляться внезапные «Сколько времени нужно, чтобы переписать скрипт?»

Сегодня рассмотрим преимущества и недостатки обоих вариантов и попробуем всё-таки расставить все точки над «i» — что лучше: амбициозный стартап или стабильная корпорация?

Почему круто работать в стартапе

Работа в стартапе может означать быстрое развитие профессиональных навыков. Если в крупных корпорациях задачи зачастую строго регламентированы, то в стартапах у каждого члена команды возникает много вызовов и задач, которые выходят за рамки основной специализации. Например, программист в стартапе может заниматься не только кодингом, но и управлением проекта, взаимодействием с клиентами или даже маркетингом продукта. Мультизадачность всегда способствует быстрому освоению новых навыков и компетенций, параллельному их развитию и способности быстро адаптироваться к постоянно меняющимся запросам и/или условиям. И всё это очень высоко ценится в IT-мире.

Стартапы хороши своей гибкостью и культурой: здесь всегда только «за» креативные решения, а иерархия должностей зачастую менее строгая. Благодаря этому можно проявлять самые смелые инициативы и внедрять новые идеи без долгого согласования каждого этапа: задумали попробовать — тестируете и внедряете. Гибкая рабочая среда без кучи руководителей и департаментов стимулирует творческое видение, даёт сотрудникам чувство самостоятельности и ответственности за свои решения. Девиз стартапов — «Дерзай!»

Ещё один большой плюс — возможность личного вклада и влияния на создание продукта с нуля. Каждый член команды вносит свой вклад в развитие проекта, который потом может зарекомендовать себя на рынке. Мысль «Я могу создать действительно классный продукт» не только повышает мотивацию каждого сотрудника, но и помогает лучше понять все стадии жизненного цикла продукта — от идеи до выхода на рынок. Такой опыт редко можно получить в крупных корпорациях, в которых уже есть отлаженные бизнес-процессы и у каждого сотрудника свой (не)большой пул задач.

Самоотдача и риск — именно в стартапах многие IT-специалисты получают возможность кратно вырасти профессионально и осуществить свои амбиции.

Но так ли всё гладко на самом деле?

Почему не всегда круто работать в стартапе

Работа в стартапе часто означает высокие финансовые риски. Незрелость, непродуманность бизнес-модели, ограниченные ресурсы и высокая конкуренция могут вовсе привести к банкротству компании.

У стартапов обычно небольшие команды, где каждый занимается не только своей основной работой, но и помогает с реализацией других задач. Как мы уже говорили выше, в стартапе айтишник вполне может заниматься кодингом, управлением проекта и процессами, общением со стейкхолдерами и даже маркетингом. А если сюда ещё добавить всевозможные интеграции и задачи технического специалиста… Привет, гарантированные переработки и стресс, ухудшение физического и психического здоровья.

Но, справедливости ради, не во всех стартапах один сотрудник занимается 5+ процессами. Здесь всё зависит от финансирования, команды и ведения проекта CEO.

Ещё одна проблема: многие стартапы зацикливаются на реализации какой-то инновационной идеи, но сталкиваются с проблемами на этапе запуска. Если изначально нет чётко сформулированных бизнес-целей, то это может привести к путанице и неэффективности решений. 35% стартапов умирают из-за отсутствия спроса на конкретном рынке. И это только официальные данные. В 2023 году «Синергия» и Dthink и вовсе привели неутешительную статистику: 70% продуктов стартапов не нужны рынку.

Следующий тейк в «минус» работе в стартапах: часто основатели стартапов — это технические специалисты без релевантного и/или недостаточного опыта в бизнесе и управлении. Это может быть проблемой для роста компании и её выхода на рынок, потому что без знания основ стратегического планирования и маркетинга даже самая перспективная идея может быть, мягко говоря, невыигрышной.

Быстрая динамика развития и быстрый карьерный рост — один из главных плюсов стартапов. Вот только важно быть готовым к неопределенности и высоким нагрузкам.

А чем хороша работа в крупных проектах?

Быть частью корпорации тоже круто

Когда речь заходит о работе в корпорации, всегда компания такого уровня ассоциируется с чувством стабильности, безопасности и предсказуемости. Долгосрочное, постепенное развитие карьеры и уверенность в завтрашнем дне — ещё одни эмоциональные преимущества работы в крупной компании. И если в стартапах изменения всегда происходят быстро и непредсказуемо, то в корпорациях в целом более предсказуемая среда.

Корпорации дают возможность заключать долгосрочные контракты, а это гарантирует уверенность в завтрашнем дне, даёт понимание о точных условиях работы и оплате. Для 67% россиян важна стабильность работы — по миру статистика находится примерно в этом же диапазоне. Да и крупные компании имеют финансовые резервы, с помощью которых они могут спокойно переживать экономические кризисы, не сокращая при этом штат радикально.

Ещё один плюс: у крупных компаний гораздо больше ресурсов для обучения сотрудников. Сюда относятся корпоративное обучение, доступ к новым технологическим решениям или платформам, участие в обучающих тренингах и семинарах. 94% сотрудников заявили, что они готовы остаться на текущем месте работы, если компания будет вкладываться в их обучение.

В больших компаниях выстроена прозрачная система карьерного роста: чтобы перейти на позицию выше, нужно соответствовать определённым критериям и/или достигнуть ключевых показателей.

А минусы будут?

Спойлер: будут.

Минусы работы в корпорации

Бюрократия и сложная, разветвлённая система управления (айтишник подчиняется руководителю отдела, руководитель отдела — своем руководителю…) часто препятствует быстрому внедрению новых идей. В стартапах решения принимаются быстро и гибко, а в крупных проектах каждый шаг требует согласования с множеством отделов и сотрудников. И куда же без 3+ планёрок?

Из-за этого многие сотрудники чувствуют себя ограниченными, а потому теряется мотивация предлагать и реализовывать новые идеи. К примеру, процесс утверждения новой фичи может длиться месяцы, а иногда даже годы. В таких условиях об инициативности и быстрой реализации даже самых мелких задач не может идти и речи.

Ещё один минус: практически никаких инноваций. Казалось бы, крупные компании наоборот заинтересованы в новых решениях (особенно что касается автоматизации процессов), но на то, чтобы внедрить новый инструмент, может уйти очень много времени. В таких компаниях уже есть свои устоявшиеся строгие стандарты и «протоколы», а потому зачастую приходится работать с тем, что есть. И, как правило, это старые системы и решения, где часть задач приходится делать вручную, поскольку функционал не рассчитан на полную автоматизацию, к примеру.

Куда же без профессионального выгорания? У сотрудников, которые работают в крупных компаниях, оно случается гораздо чаще как раз из-за того, что места для новых свежих идей и инициатив практически нет — «Система работает уже 20 лет и будет работать ещё столько же, терпите».

Финансы

В крупных компаниях сотрудникам, как правило, предлагают более высокие стартовые зарплаты — у них больше возможностей для привлечения высококвалифицированных специалистов. Сюда же добавляются бонусы в виде 13-ой зарплаты, ДМС и других выплат.

Стартапы же могут предлагать сотрудникам акции компании, например, что в перспективе может стать очень хорошим бонусом, особенно если стартап добивается успеха и выходит на IPO. Это возможность стать частью чего-то большого «from the very beginning» и в будущем получить дивиденды.

Резюме

Как выбрать между стартапом и корпорацией исходя из личных приоритетов

• Оцените свои цели. Если вы стремитесь к быстрому росту и не боитесь риска — возможно, вам стоит обратить внимание на стартапы. Если для вас важна стабильность и предсказуемость — корпорация будет лучшим выбором.
• Оцените текущие жизненные обстоятельства. Работа в крупной компании подойдёт тем, у кого есть регулярные финансовые обязательства.
• Оцените, насколько вы готовы рисковать. Если вы готовы экспериментировать и учиться на своих ошибках — стартап вам точно подойдёт.

Что стоит учитывать при устройстве в крупную компанию:

• Финансовая стабильность и устойчивость компании — какова вероятность, что в случае кризиса сотрудников начнут сокращать?
• Культура компании — насколько компания открыта к новым инициативам, насколько она гибкая?
• Возможности для обучения и развития — предлагает ли компания проходить обучение в виде тренингов, участия в семинарах, оплачивает ли курсы по повышению квалификации?
• Гибкость условий работы — удалёнка, гибрид или офис? Какой график работы?
• Мотивация и её рост — какая вилка зарплаты с учётом премий? Что нужно сделать для повышения? Какой срок контракта? Оплачиваются ли переработки и если да, то как именно?
• Отзывы сотрудников — какие плюсы и минусы отмечают сотрудники?
• Ответственность — определён ли чёткий пул задач?

Важно помнить: независимо от вашего выбора любой опыт принесёт — это всегда ценные уроки и развитие компетенций. Главное осознанно подходить к выбору своего карьерного пути.

В основе идеи открытого кода всегда лежала, прежде всего, миссия по развитию отрасли и профессиональное самовыражение. Работа над OS – это возможность получить новый практический опыт, укрепить свои связи в профессиональном сообществе, реализовать свои идеи. Но все это не противоречит тому, что потраченное на OS-решения время разработчик может монетизировать. Вот самый полный список инструментов, с помощью чего это можно сделать.

1. Размещение кода под GPL-лицензией

Возможность продать коммерческую лицензию на ваше решение компаниям, которые свой код открывать не хотят. Это довольно частая ситуация, когда компания берет какой-то комьюнити-проект, делает закрытую версию на своих серверах и продолжает пользоваться продуктом в своих целях. При этом она платит разработчикам за формат управления/менеджерского контроля над продуктом.

2. Продажа дополнительных функций

OS-решения дают бесплатный доступ ко всему или большей части исходного кода, но создатели могут зарабатывать на дополнительных услугах: поддержка, функции безопасности, разработка дополнительных опций. Можно предоставлять базовую версию продукта бесплатно и продвинутые версии или пакеты услуг за плату. Это одна из самых распространенных моделей монетизации в сфере Open Source.

3. Сервисное обслуживание

Еще один способ коммерциализация открытого ПО через предоставление услуг по сервисному обслуживанию. Тестирование, отладка, хостинг и так далее не требуют лицензирования, что удобно. Платная поддержка — одно из самых популярных решений.

Использовать такие подходы могут не только большие компании, но и непосредственно разработчики: пользователи получают бесплатный открытый код, но платную поддержку и обучение. Или оплату может быть за заказы на установку и интеграцию в системы заказчика.

4. Программа Bug Bounty (вознаграждение за ошибки)

Некоторые проекты предлагают вознаграждение за обнаружение уязвимостей в коде. Это может быть дополнительным источником дохода, особенно для тех, кто специализируется на теме безопасности. Подобный подход практикуют как крупные компании, так и небольшие проекты-стартапы.

5. Спонсорство и краудфандинг

Краудфандинговые кампании проводятся целенаправленно под анонсированные разработчиком задачи и обозначены сроками. Существуют различные специальные платформы для таких проектов, например, Patreon, Open Collective, GitHub Sponsors. Правда, в отличие от других способов монетизации своей работы над открытым кодом, спонсорство вряд ли может заменить основной доход, скорее это нужно воспринимать как дополнительный бонус.

6. Привлечение инвестиций

Частные компании и даже крупные корпорации нередко инвестируют в разработчиков для создания OS-решений, чтобы в дальнейшем использовать их, в том числе, в своем бизнесе. Некоторые специалисты привлекают и непрофильные инвестиции, когда компаниям и предпринимателям интересно развивать новое направление.

7. Фриланс и независимый консалтинг

Разработчик, в свою очередь, может предлагать свои услуги на базе опыта работы с Open Source проектами в формате фриланса и консалтинга. Фактически это аутсорсинг для других фирм и платные доработки под заказчика. Навыки работы с открытым кодом и наработанная база таких проектов укрепляют профессиональную репутацию и привлекают новых клиентов.

8. Поддержка государства

Сегодня в России государство оказалось одним из крупнейших заказчиков информационных систем, оно стремится развивать индустрию — это касается и моделей на открытом коде. Так что вполне можно получить грант на финансирование Open Source-разработки, которую государство сможет применять для решения своих задач.

Совершенно точно, успешное участие в проектах Open Source может стать отличным дополнением к портфолио разработчика, а также источником как дополнительного, так и основного дохода. Есть примеры, когда решения с открытым кодам приносили своим создателям миллионы долларов, как например, Sidekiq или много фриланс-проектов, как в случае с Polotno SDK, все зависит от амбиций разработчика и востребованности продукта.