Контроль качества ИИ-систем: от теории к практике
На результаты внедрения искусственного интеллекта в компаниях влияет сложный комплекс факторов. Для получения эффективного решения необходим контроль его качества и устранение узких мест на протяжении всей работы над проектом. О том, как этого добиться, рассказали заместитель директора центра перспективных разработок IBS Денис Воденеев и старший аналитик группы Data Science IBS Илья Гайдуков.
Саммари вебинара «Искусственный интеллект для бизнес-аналитика. Автоматизация для усиления экспертизы»
Максим Охманюк, эксперт с 25-летним опытом в IT, бизнес-анализе и управлении проектами, разобрал, как ИИ становится инструментом усиления аналитика, а не его заменой.
Как мы проектировали систему оценки ИТ-персонала для федерального ритейлера
В Учебном центре IBS мы разрабатываем методологию оценки персонала под задачи конкретного клиента. В крупной федеральной розничной сети с десятками ИТ-ролей и разрозненными критериями уровней специалистов это потребовало создания единой системы с нуля. Рассказываем, как это было.
28 июля 2026
Будущее разработки ПО: от кода к оркестрации агентов
Мультимодальные интерфейсы, внедрение ИИ-инструментов, новые подходы к анализу данных и принятию решений в компаниях уже активно меняют процесс разработки программного обеспечения. О том, как может эволюционировать создание ПО в недалеком будущем, рассказал Максим Ковтун, управляющий партнер «Разработка и тестирование» IBS.
IBS запускает независимую сертификацию для тестировщиков ПО
Центр сертификации IBS инициировал новую программу независимой оценки квалификации для тестировщиков программного обеспечения. Сертификация IBS позволяет ИТ-специалистам систематизировать знания, подтвердить соответствие единому стандарту качества и повысить конкурентоспособность на рынке труда.
21 июля 2026
Внедрение BI-систем: почему проект может не дать результатов
Реализация системы бизнес-аналитики (BI) может пройти технически гладко, но не принести ожидаемого эффекта компании. Причина обычно не в самой платформе, а в организации работы над проектом. Начальник отдела витрин данных и аналитики IBS Анна Филиппова поделилась взглядом на то, почему возникают такие ситуации и как их избежать.
17 июля 2026
Саммари вебинара «Проектирование высоконагруженной системы на примере агрегатора авиабилетов»
Алексей Додонов, эксперт с 20-летним опытом в ИТ, на сквозном кейсе разобрал эволюцию архитектуры стартапа по продаже авиабилетов — от монолита до распределённой системы, и как команда решала проблемы производительности на каждом этапе.
16 июля 2026
Бесплатный вебинар «Результативный ИИ в бизнесе: как внедрять безопасно, измеримо и с реальной пользой»
Искусственный интеллект — это уже не просто тренд, а рабочий инструмент. Но как перейти от пилотов и экспериментов к системному процессу с понятными метриками и управляемыми рисками?
ИИ в бизнесе: почему экономия на зарплате не всегда равна прибыли
Внедрение ИИ в корпоративную среду стало рутинной задачей для многих ИТ-директоров и руководителей проектов. Однако первые волны оптимизма уже столкнулись с суровой реальностью.
Жизнь компании
18 июня 2026
Саммари вебинара «Техсобес на Java: как системный подход и работа с ИИ превращают стресс в оффер»
Владимир Низов, технический директор с 10-летним стажем и эксперт Учебного центра IBS, рассказал, почему кандидаты проваливают технические интервью и как этого избежать. Отдельно разобрал работу с ИИ.
Главное: заучивать тысячи страниц не нужно. Достаточно освоить индексный подход и единый паттерн системного дизайна. А ИИ воспринимать как инструмент с чёткими ограничениями.
Опыт развертывания корпоративной/ведомственной ИИ-инфраструктуры
Разговор о проблемах развертывания ИИ-инфраструктуры часто ведется на макроуровне: дефицит вычислительных мощностей, стоимость ускорителей, зависимость от внешних поставщиков, регуляторные ограничения. Все это важно, но если посмотреть на ситуацию глазами специалиста, которому предстоит решить эту задачу, вопрос становится более прикладным: как развернуть корпоративную ИИ-инфраструктуру, чтобы она не превратилась в дорогой, трудноуправляемый и слабо загруженный набор серверов?
«Аниматор с провалами памяти»: 6 ограничений ИИ, которые не дают вам писать качественный код
Вы когда-нибудь просили ИИ написать метод на Spring Boot, получали красивый, идеально отформатированный код, а он не работал? Потом вы копали глубже и находили, что нейросеть использовала RestTemplate вместо WebClient, забыла про @Transactional, а в методе с @PreUpdate пыталась изменить данные, которые уже ушли в SQL. И вы думали: «Ну, нейросеть же глупая». Нет. Не глупая. Она просто пишет код не как человек.
Роль и место России в мировой гонке в сфере ИИ
По масштабу амбиций и геополитическому значению гонку в сфере искусственного интеллекта все чаще сравнивают с космической гонкой эпохи холодной войны. Соревнование разворачивается одновременно по нескольким осям: вычислительные мощности, данные, кадры, модели и регулирование. В настоящее время ни одну из мировых держав нельзя назвать ведущей по всем направлениям, что оставляет возможность для разных подходов и стратегий в достижении лидерства. О положении России в этом глобальном соревновании, ее стратегических целях, инфраструктурных ограничениях и потенциале для развития рассказывает Денис Воденеев, заместитель директора центра перспективных разработок IBS.
Систематизация ИИ-компетенций: курсы под роли, карты эффективности и модули в комплексных программах
Учебный центр IBS систематизировал подход к развитию навыков работы с искусственным интеллектом. Хаотичное использование нейросетей, как показала практика, не даёт измеримого эффекта. Новое направление построено так, чтобы ИИ решал конкретные бизнес-задачи, а не просто ускорял рутину.
Как защитить бизнес и данные при внедрении ИИ
Искусственный интеллект способен резко расширить возможности развития бизнеса, однако просчеты при внедрении подобных систем могут обернуться серьезными убытками.
Искусственный архитектор: как нейросети справляются с проектированием ПО
В этой статье расскажем про большие языковые модели в приложении к работе архитектора ПО. Вместе мы посмотрим, насколько хорошо GPT понимает ИТ-архитектуру и сможет ли уже сегодня заменить архитектора. Пора разобраться, насколько глубоко ИИ может встроиться в рабочие процессы архитектора ПО — и стоит ли ему там оставаться.
Бабушка с долгом в полмиллиона, однопоточное ядро и другие грабли: как не повторить чужие архитектурные ошибки
Любая система рано или поздно проверяется на прочность: нагрузкой, ростом бизнеса или человеческим фактором. Именно в эти моменты всплывают решения, которые казались безобидными на старте. Ниже — реальные кейсы из практики, где небольшие архитектурные допущения со временем превращались в ощутимые проблемы. Разберем, какие сигналы можно было заметить сразу и что стоит учитывать, чтобы не повторить эти сценарии в своих проектах.
Как защитить информацию в приложениях, использующих ИИ
Представим, что системы контроля и анализа транзакций в банке начинают игнорировать 30% мошеннических операций. Система управления энергосетью выводит из строя ключевой узел подачи электроэнергии в город. Чат-бот службы поддержки начинает массово раскрывать персональные данные клиентов. К сожалению, это новая реальность, с которой может столкнуться любая компания, интегрирующая ИИ-системы в бизнеспроцессы.
Java без розовых очков: какие знания отделяют грейды
Почти каждый разработчик рано или поздно задается вопросом: «Я уже Middle или все еще уверенный Junior?» Опыт растет, задач становится больше, стек шире — но вместе с этим появляется и иллюзия, что раз ты пишешь на Java каждый день, значит, язык знаешь.
ИИ против джуна: как победить нейросети при устройстве на работу
Начинающим разработчикам и раньше было непросто найти первую работу, а сейчас и подавно: конкуренция выросла кратно, а рынок окончательно стал «рынком работодателя».
11 марта 2026