ИИ в разработке, выбор языка и будущее труда: главное для IT-специалистов

Коротко

• Проведено исследование использования ИИ разработчиками 1С.
• Сравнительный нагрузочный тест Python (FastAPI) и Go показал различия в производительности.
• Обсуждается влияние ИИ на экономику и будущее работы.
• Анализируются психологические барьеры для руководителей типа «Синие».
• Исследование указывает на проблемы LLM в понимании глобального намерения пользователя.

ИИ в корпоративной разработке

Что случилось

По итогам 2025 года было проведено исследование среди разработчиков экосистемы 1С, чтобы выяснить, как они используют технологии искусственного интеллекта в своей работе.

Почему важно

Исследование показывает, насколько активно нишевые корпоративные IT-сообщества адаптируют современные инструменты ИИ. Это индикатор реального, а не маркетингового, проникновения технологий в бизнес-процессы.

Кому важно

Руководителям IT-департаментов, разработчикам 1С и аналитикам, отслеживающим тренды в enterprise-разработке. Результаты помогают оценить конкурентную среду и необходимость инвестиций в переобучение.

Что делать

Ознакомиться с результатами опроса, чтобы понять, какие конкретно модели и подходы (например, для генерации кода или анализа данных) набирают популярность в смежной области, и оценить их применимость в своих проектах.

Источник

Исследование ИИ экосистемы разработки 1С

Производительность: Python vs Go

Что случилось

Проведен сравнительный нагрузочный тест backend-фреймворка FastAPI на Python и языка Go для оценки компромисса между скоростью разработки и производительностью под нагрузкой.

Почему важно

Выбор стека технологий — критичное архитектурное решение. Практические тесты, а не теоретические выкладки, дают командам данные для обоснованного выбора между быстрым выводом продукта (Python) и высокой эффективностью ресурсов (Go).

Кому важно

Техническим лидерам, архитекторам и backend-разработчикам, стоящим перед выбором языка для нового высоконагруженного сервиса или миграции существующего.

Что делать

Изучить методологию и результаты теста, чтобы применить аналогичный подход для benchmarking своих собственных прототипов на Python и Go, учитывая специфику ожидаемой нагрузки.

Источник

Python (FastAPI) vs Go: нагрузочный тест и анализ производительности

ИИ и будущее труда

Что случилось

Публикация аналитической статьи, в которой рассматриваются потенциальные последствия широкого внедрения искусственного интеллекта для экономики и занятости.

Почему важно

Тема автоматизации и вытеснения рабочих мест ИИ выходит за рамки хайпа и становится вопросом стратегического планирования как для компаний, так и для отдельных специалистов. Важно понимать возможные сценарии.

Кому важно

Всем IT-специалистам, карьерным консультантам, HR-менеджерам и руководителям, отвечающим за трансформацию бизнеса и развитие персонала.

Что делать

Проанализировать рассуждения, представленные в статье, чтобы сформировать собственную позицию. Сфокусироваться на развитии навыков, которые сложно автоматизировать: критическое мышление, управление сложными проектами, креативность.

Источник

Что будет, если AI лишит нас работы

Психология управления

Что случилось

Проанализированы психологические проблемы, которые мешают руководителям условного типа «Синие» (ориентированные на процессы и стабильность) полностью реализовать свой потенциал, особенно в условиях «Красного» мира (ориентированного на результат и конкуренцию).

Почему важно

Эффективность управления напрямую влияет на результаты команды и компании. Понимание внутренних барьеров руководителей позволяет целенаправленно работать над их развитием или корректировать расстановку кадров.

Кому важно

Топ-менеджерам, HR-директорам, коучам и самим руководителям, которые хотят повысить свою эффективность и понять свои слабые стороны.

Что делать

Идентифицировать, есть ли в команде руководители с описанным набором качеств («Синие»). Предложить им targeted coaching или тренинги, направленные на работу с нерешенными психологическими проблемами, мешающими адаптации к динамичной среде.

Источник

Что мешает «Синим» стать идеальными руководителями

Ограничения больших языковых моделей

Что случилось

В новой академической статье утверждается, что крупные языковые модели (LLM) часто не способны понять глобальное намерение (intent) пользователя, выходящее за рамки непосредственного контекста запроса.

Почему важно

Это указывает на фундаментальное ограничение современных LLM. Модели могут генерировать грамматически правильный и контекстно уместный текст, но при этом «не понимать» конечную цель человека, что критично для сложных задач поддержки, анализа и планирования.

Кому важно

Разработчикам, внедряющим LLM в продукты, продуктовым менеджерам, управляющим чат-ботами или AI-ассистентами, и исследователям в области NLP.

Что делать

При проектировании интерфейсов и сценариев взаимодействия с LLM учитывать это ограничение. Не полагаться слепо на модель в задачах, требующих глубокого понимания скрытых целей. Разрабатывать дополнительные механизмы уточнения и валидации намерений пользователя.

Источник

LLM не понимает намерение пользователя?

Риски и неопределенности

• Скорость реального замещения рабочих мест ИИ может отличаться от прогнозов.
• Результаты нагрузочного теста Python/Go специфичны для конкретных условий тестирования и могут не масштабироваться на все типы задач.
• Исследование ИИ в 1С отражает ситуацию на конец 2025 года, и тренды могут быстро меняться.
• Психологические классификации руководителей (типа «Синие») являются упрощенной моделью.
• Проблема понимания намерения LLM — это текущий вызов, и пути её решения пока неочевидны.

Сегодняшние материалы подчеркивают, что адаптивность — ключевой навык. Это касается как выбора технологий (Go vs Python, внедрение ИИ), так и личного развития (преодоление психологических барьеров, подготовка к изменениям на рынке труда). Фокус должен быть на данных и осознанном применении инструментов с пониманием их ограничений.