Ежедневно • Без воды

Статья

Обзор: усталость от ИИ, кризис найма и практические решения для разработчиков

Ежедневный дайджест для IT-специалистов: анализируем итоги года в ИИ, где эксперты признают усталость от бесконечных новостей о моделях. Разбираем острый кризис на рынке труда и конфликт с HR-системами. Практическая часть: как создать свой

•4 мин чтения

Коротко

  • Эксперты признают усталость от шума вокруг новых ИИ-моделей и инфлюэнсеров.
  • Рынок труда IT переживает открытый конфликт между соискателями и HR-системами.
  • Разработчики делятся практическими кейсами: от создания собственного AI-«браузера» до программирования потоков в Node.js.
  • Появились новые подходы к заработку на LLM, выходящие за рамки написания «правильных промптов».
  • Аналитикам дают инструкцию, как отвечать руководству на вопрос о падении маржи.

Усталость от ИИ и поиск практических решений

Что случилось

Автор, ежедневно следящий за новостями ИИ, констатирует, что постоянный поток сообщений о новых моделях и «революционных» агентах превратился в шум, на который мозг перестал реагировать. Параллельно растёт количество инструментов, позиционирующих себя как замена программистам.

Почему важно

Это сигнал о насыщении рынка и необходимости перехода от ажиотажа к трезвой оценке реальной полезности технологий. Постоянный информационный шум мешает выделить действительно значимые разработки.

Кому важно

Всем, кто работает с ИИ: разработчикам, менеджерам продуктов, инвесторам. Важно научиться фильтровать информацию и фокусироваться на решении конкретных задач, а не на слежении за всеми трендами.

Что делать

Сфокусироваться на решении конкретных практических задач, а не на потреблении новостей. Рассмотреть возможность создания собственных простых инструментов под свои нужды, вместо использования перегруженных коммерческих решений.

Источник

ИИтоги 2025 года

Кризис на рынке IT-найма

Что случилось

Ситуация на рынке труда IT перешла в стадию открытого конфликта. Нарастает хейт в адрес HR, рекрутинга и платформ для поиска работы.

Почему важно

Это указывает на системный сбой в процессе найма, который работает неэффективно для обеих сторон — и для соискателей, и для компаний. Игнорирование этой проблемы ведёт к потерям времени, ресурсов и ухудшению репутации работодателей.

Кому важно

HR-специалистам, руководителям IT-компаний, рекрутерам и самим соискателям. Понимание корней конфликта — первый шаг к его разрешению.

Что делать

HR-отделам и руководителям необходимо провести аудит своих процессов найма, обратив особое внимание на обратную связь от кандидатов. Соискателям — искать альтернативные каналы для трудоустройства и давать конструктивную обратную связь.

Источник

Кто сломал найм? Итоги 2025. Баги в HR Tech

Практика: от идеи к работающему инструменту

Что случилось

Разработчики делятся опытом создания конкретных инструментов: от своего AI-«браузера» и веб-чата на React+FastAPI до CLI-утилиты на Bash и работы с потоками данных в Node.js.

Почему важно

Эти материалы дают практические, проверенные в бою знания, которые можно сразу применить в работе. Они противопоставлены абстрактным теориям и анонсам «революционных» продуктов.

Кому важно

Начинающим и опытным разработчикам, которые хотят углубить свои навыки в конкретных технологиях (Node.js Streams, React, FastAPI, Bash) или создать собственный полезный инструмент.

Что делать

Изучать практические руководства, пробовать повторять кейсы, адаптируя их под свои задачи. Это эффективный способ обучения и решения реальных проблем.

Источник

ChatGPT Atlas не нужен: Пишем свой AI-«браузер» который не стыдно запустить

Новые подходы к работе с LLM и аналитике

Что случилось

Появляются статьи, бросающие вызов стереотипам о LLM как о простых исполнителях промптов. Отдельно рассматривается инструмент для автоматизации создания RAG-систем (MCP Tool Registry). Также аналитикам дают инструкцию, как структурированно отвечать на вопрос руководства о падении маржи.

Почему важно

Это эволюция в использовании ИИ: переход от кустарного промпт-инжиниринга к системным, автоматизированным решениям. Параллельно растёт запрос на data-driven подход в коммуникации с бизнесом.

Кому важно

NLP-инженерам, разработчикам, внедряющим ИИ в продукты, и бизнес-аналитикам, которые должны обосновывать свои выводы цифрами.

Что делать

Изучать новые архитектурные подходы, такие как MCP, для построения сложных AI-систем. Аналитикам — осваивать методики декомпозиции бизнес-показателей для ясного ответа на вопросы руководства.

Источник

Как заработать на LLM, перестав писать «правильные промпты»

Риски и неопределенности

  • Информационная усталость от ИИ может привести к тому, что действительно прорывные, но тихо анонсированные разработки останутся незамеченными.
  • Системный кризис найма, если его не решать, будет и дальше увеличивать стоимость привлечения talent и снижать удовлетворённость сотрудников.
  • Быстрое развитие инструментов (например, для создания RAG-систем) требует постоянного обучения, чтобы не отстать от практик.
  • Практические руководства часто описывают конкретный кейс, и их успешное применение в других условиях не гарантировано.

Общая картина показывает поляризацию: с одной стороны — усталость от шума и системные проблемы (найм), с другой — активный поиск практических, приземлённых решений разработчиками и инженерами. Ключевой тренд — смещение фокуса с потребления новостей на создание конкретной ценности.

Источники