Москва, 18 сентября 2026

Топ-менеджеры Ventra получили высокие оценки профессионального сообщества в ежегодном рейтинге «ТОП-1000 российских менеджеров», который готовят Ассоциация менеджеров и издательский дом «Коммерсантъ». В число лучших управленцев страны вошли четыре руководителя компании, и каждый представляет собственное функциональное направление.

Руководители Ventra несколько лет подряд занимают ведущие позиции в рейтинге профессиональной репутации руководителей высшего звена. В 2026 году Ventra представлена в рейтинге сразу в четырех направлениях, которые определяют траекторию развития компании: финансах, коммерции, маркетинге и создании новых сервисов. Такой результат выводит Ventra в число компаний с наиболее сильным составом функциональных руководителей.

• Александр Патюков, директор по корпоративным финансам и инвестициям Ventra, вошёл в топ-3 в категории «Финансовые директора».
• Дарья Лядова, коммерческий директор Ventra, заняла место в топ-3 в категории «Коммерческие директора».
• Анна Ларионова, директор по маркетингу Ventra, вошла в топ-2 в категории «Директора по маркетингу».
• Юлия Бабинская, директор по развитию цифровой платформы гибкой занятости Ventra Go!, возглавила категорию «Директора по развитию».

«Руководители Ventra из года в год входят в рейтинг самых эффективных менеджеров страны. В этом году в списки лучших были включены сразу четыре наших топ-менеджера. Это, с одной стороны, говорит о высоком профессионализме управленческой команды холдинга, с другой - подтверждает лидерскую позицию, которую занимает Ventra на российском рынке», - считает Анна Ларионова, директор по маркетингу Ventra.

«ТОП-1000 российских менеджеров» - ежегодный проект Ассоциации менеджеров, реализуемый совместно с ИД «Коммерсантъ». Список формируется по итогам экспертного голосования: управленцы высшего звена оценивают профессиональную репутацию коллег в своих функциональных направлениях и отраслях. Проект подводит итоги года и называет тех, чей вклад в работу компаний и российского бизнеса оказался наиболее заметным.  Стабильные позиции Ventra в рейтинге подтверждают, что компания последовательно формирует одну из сильнейших управленческих команд в сфере профессиональных услуг.

О Ventra

Ventra — HR-холдинг, предоставляет инновационные решения в области аутсорсинга бизнес-процессов, HR-консалтинга и предоставления персонала. Компания работает на рынке с 2002 года. В начале 2022 года Ventra привлекла инвестиции в размере 700 млн руб. на развитие собственной платформы и мобильного приложения для заказа временного персонала Ventra Go!. В июне 2022 года Ventra приобрела российский бизнес Kelly. Ventra входит в рейтинги лучших работодателей по версии hh.ru, подразделения группы ежегодно включаются в списки крупнейших ИТ-компаний и лидирующих трейд-маркетинговых агентств. В 2024 и 2025 гг. холдинг стал одним из лучших работодателей России по версии Forbes и РБК. Сегодня компания работает более чем с 600 клиентами на рынке РФ, Казахстана и Беларуси. Количество сотрудников на проектах более 15 000 человек.

Станислав Дажин, специалист направления развития деятельности и исследования решений «ГИГАНТ —  Комплексные системы» рассказал о том, почему рынок контрактного производства электроники в России сокращается быстрее прогнозов, а также о том, когда отрасль может достигнуть дна и какие факторы способны её вытянуть.

— Согласны ли вы с тем, что рынок контрактного производства электроники в 2025 году сократился на 9,4% - до 30,46 млрд рублей? Или у вас свои данные? Согласны ли вы с прогнозом АРПЭ о падении рынка на 18% в 2026 году? Какие причины могут стоять за сокращением рынка?

Такая динамика выглядит вполне реалистичной. Одна из основных причин снижения - специфика российского рынка отечественной электроники, значительная часть спроса на котором формируется за счет государственных закупок. В 2025 году объем таких закупок сократился, и в 2026 году эта тенденция сохраняется, в том числе на фоне бюджетных ограничений. В результате производители электроники размещают меньше заказов на контрактных площадках.

Это напрямую сказывается на их загрузке. Небольшим производственным площадкам становится сложнее обеспечивать экономически оправданный объем выпуска, поэтому часть из них может уходить с рынка. При этом недозагружены и крупные предприятия: даже у них загрузка в ряде случаев составляет порядка 60%. Поэтому прогноз дальнейшего сокращения рынка в 2026 году также выглядит обоснованным.

— Когда, по вашему мнению, рынок может достигнуть дна и начать восстановление? Какие факторы могут стать драйверами роста?

Рынок может приблизиться к нижней точке уже в 2027 году, однако дальнейшая динамика будет во многом зависеть от государственной политики в сфере отечественной электроники и объемов закупок. Одним из драйверов восстановления может стать рост государственного заказа. Другой фактор - увеличение доли российских электронных компонентов и модулей в выпускаемой продукции, что позволит сформировать дополнительный спрос на мощности контрактных производителей.

При этом проблема заключается не только в недостатке спроса, но и в избытке производственных мощностей. Начиная с 2023 года ряд крупных игроков инвестировал в собственные заводы и производственные линии, в том числе в выпуск печатных плат и сборку электроники. В результате предложение производственных мощностей росло быстрее спроса, и сейчас рынок в определенной степени перенасыщен.

Еще одним потенциальным драйвером может стать рост спроса на отечественную электронику со стороны частных потребителей и коммерческих компаний. Сегодня значительная часть продукции для этих сегментов производится по контрактной модели в Китае. Чтобы российские площадки смогли конкурировать за такой спрос, стоимость контрактного производства внутри страны должна стать сопоставимой с зарубежными предложениями.

Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group отмечает: эксплуатационные проблемы Kubernetes чаще возникают не из-за самой технологии контейнеризации, а из-за быстрого разрастания кластеров без единых правил управления, мониторинга и контроля ресурсов.

Платформы контейнеризации становятся привычным инструментом для крупного бизнеса, однако их эксплуатация требует зрелых процессов и постоянного контроля. В материале Anti-Malware.ru, посвященном проблемам Kubernetes, отмечается, что российский рынок систем контейнеризации по итогам 2025 года достиг 5,4 млрд руб., увеличившись на 26% к уровню 2024 года. На российские продукты пришлось 89% рынка.

При этом рост использования Kubernetes сопровождается типовыми эксплуатационными сложностями. Среди них - ошибки в конфигурационных файлах, слепые зоны в мониторинге контейнерной инфраструктуры и просадки производительности без очевидных причин. По данным Anti-Malware.ru, эти проблемы стали одной из ключевых тем обсуждения на конференции Kuber Community Day.

В UDV Group считают, что главный риск для компаний связан с быстрым и часто неконтролируемым разрастанием инфраструктуры кластеров. Если новые кластеры, команды, сервисы и зависимости появляются быстрее, чем формируются правила эксплуатации, платформа постепенно становится трудноуправляемой. В такой среде даже небольшая ошибка в настройке может повлиять на доступность сервиса, безопасность или расход вычислительных ресурсов.

«Kubernetes дает компаниям скорость развертывания, но именно за этой скоростью часто теряются безопасность и управление. Если кластеров становится больше, а единых правил, мониторинга и контроля ресурсов еще нет, команда начинает поздно видеть, какие контейнеры продолжают использоваться, какие уже заброшены, где мощностей не хватает, а где они расходуются избыточно», - отметил Максим Хараск, директор по развитию UDV Group.

Одной из наиболее распространенных проблем остаются ошибки в YAML-манифестах. Конфигурационные файлы описывают структуру развертывания, образы, лимиты ресурсов, сервисные учетные записи и связи между компонентами. Ошибка в одном параметре может привести к некорректному запуску приложения, регулярным перезапускам, снижению производительности или сбою в промышленной среде.

Отдельная зона риска - мониторинг. Контейнерная инфраструктура постоянно меняется: контейнеры появляются, перезапускаются и исчезают, а классические подходы к наблюдению за инфраструктурой не всегда отражают реальное состояние сервиса. Без полноценного мониторинга команда не видит заброшенные ресурсы, переподписку мощностей, нехватку CPU или памяти, а также связи между состоянием инфраструктуры и качеством сервиса для пользователя.

В UDV Group подчеркивают, что для Kubernetes недостаточно отслеживать только технические метрики. Компании важно понимать, какие сервисы критичны для бизнеса, какие кластеры обслуживают эти сервисы, кто отвечает за изменения, как проверяются конфигурации до применения и как команда восстанавливает систему после сбоя.

Еще одна частая проблема - просадки производительности. Они могут быть связаны с неверно заданными лимитами ресурсов, переподпиской узлов, ошибками в приложениях, задержками дисковой подсистемы или сетевыми накладными расходами. Если ресурсы распределяются без регулярного анализа фактического потребления, часть контейнеров может резервировать мощности, которые не использует, а критичным сервисам в нужный момент их не хватит.

По оценке UDV Group, снижать риски Kubernetes нужно не отдельной настройкой, а системой процессов. Компании необходимо хранить конфигурации в Git, автоматически проверять YAML и политики до развертывания, централизованно собирать метрики, логи и трассировки, задавать обоснованные лимиты ресурсов, контролировать сетевые политики и регулярно проверять восстановление из резервных копий.

Важную роль играет и разграничение ответственности. Kubernetes находится на стыке разработки, эксплуатации, ИБ и инфраструктурных команд. Если владелец сервиса, DevOps, ИБ и эксплуатация по-разному понимают правила изменений, права доступа и критичность ресурсов, инциденты будут разбираться дольше, а причины сбоев - повторяться.

В UDV Group считают, что зрелая эксплуатация Kubernetes начинается с управляемости. Компания должна видеть состав кластеров, изменения конфигураций, фактическое потребление ресурсов, сетевые связи, права сервисных учетных записей и влияние каждого сбоя на бизнес-сервис. Без такой картины контейнеризация ускоряет запуск приложений, но одновременно увеличивает риск неучтенных зависимостей, ошибок и длительного восстановления.

Станислав Дажин, специалист направления развития деятельности и исследования решений «ГИГАНТ — Комплексные системы» рассказал о том, для чего операторам связи нужны интерфейсные модули Nokia 7750 SR, а также о том, почему закупка б/у и восстановленного оборудования для уже работающих сетей — это нормальная практика, а не признак аварийной ситуации. 

— Для чего обычно используются такие модули?

Речь идет об интерфейсных модулях для маршрутизаторов семейства Nokia 7750 SR. Они обеспечивают подключение по 10GE и используются в операторской инфраструктуре - на магистральных и региональных сетях, узлах связи, а также в дата-центрах. Конкретно этот тип модуля рассчитан на 12 портов 10GE с подключением оптических модулей SFP+.

— Почему компания готова приобрести бывшее в употреблении или восстановленное оборудование? Может ли это быть связано с санкциями?

Ничего необычного в такой закупке нет, особенно когда речь идет о пополнении ЗИП для уже установленного оборудования. Если определенная модель маршрутизатора продолжает работать в сети, оператору нужны совместимые запасные модули для оперативной замены вышедших из строя компонентов. Покупать ради этого новый маршрутизатор целиком экономически нецелесообразно.

При этом речь идет не только о классическом б/у. В условия закупки включено оборудование NOS - новое, но длительное время, находившееся на складе, а также профессионально восстановленные модули. Такое оборудование не лучше нового - оно просто позволяет поддерживать уже развернутую инфраструктуру, когда нужные комплектующие сложно найти в обычном канале поставок.

Ситуация, безусловно, может быть связана и с изменением каналов поставок после ухода Nokia с российского рынка. Еще в 2022 году компания объявила о прекращении нового бизнеса и поставок в Россию. Поэтому для поддержания уже установленной инфраструктуры операторам приходится искать оборудование на вторичном рынке и через альтернативные каналы.

— Почему цена в закупке может быть указана в юанях?

В самой закупке начальная цена действительно указана в китайских юанях - 165 993,88 CNY. Вероятнее всего, это связано с предполагаемым каналом поставки: подобное оборудование может закупаться через Китай или других азиатских поставщиков, расчеты которых привязаны к юаню. Указание цены сразу в валюте закупки упрощает участие таких поставщиков и снижает для них валютные риски при формировании предложения.

— Как часто российские компании прибегают к покупке б/у техники и какие здесь плюсы и минусы?

Для операторской инфраструктуры сама практика покупки оборудования с вторичного рынка не выглядит чем-то экстраординарным, особенно если речь идет о ЗИП для уже работающих систем. Крупную сеть невозможно одномоментно перевести на новое поколение оборудования: часть платформ эксплуатируется годами, и для них нужно сохранять запас совместимых компонентов.

Главный плюс такого подхода - экономия. Покупка отдельных б/у, складских или восстановленных модулей позволяет продлить срок эксплуатации существующих маршрутизаторов и не менять исправное оборудование целиком из-за отсутствия одной комплектующей. Главный минус - оператор вынужден сохранять в эксплуатации устаревающую платформу, для которой со временем становится все сложнее находить запчасти и обеспечивать полноценную поддержку.

Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group отмечает: развитие АСУ ТП требует от предприятий отдельного подхода к мониторингу и контролю технологической инфраструктуры. В промышленной среде важно не просто отслеживать доступность сервисов, а понимать состояние оборудования, технологические режимы, регламенты эксплуатации и риски для непрерывности производства.

Развитие АСУ ТП становится одним из ключевых направлений цифровизации промышленности. Как отмечается в материале IT Channel News, современные автоматизированные системы управления технологическими процессами эволюционируют в сторону распределенных архитектур, где часть обработки данных переносится ближе к оборудованию, датчикам, контроллерам и edge-узлам. Это повышает отказоустойчивость, снижает задержки и упрощает масштабирование систем.

На этом фоне меняется и подход к контролю состояния промышленной инфраструктуры. В корпоративной ИТ-среде простой сервиса чаще описывается через доступность, SLA, нагрузку и влияние на пользователя. В АСУ ТП к этим параметрам добавляется физическая реальность: оборудование, технологический процесс, безопасность производства и требования эксплуатации. Поэтому методы мониторинга, привычные для ИТ, нельзя механически переносить на промышленный объект.

«В ИТ простой сервиса часто измеряют через доступность, SLA и потери для пользователя, в АСУ ТП к этому добавлена физическая реальность: оборудование, технологические режимы, безопасность производства, регламенты эксплуатации. Поэтому наблюдаемость в промышленности - не копия DevOps-практик, перенесенная на завод, а отдельная дисциплина, где ценность дает способность видеть, не вмешиваясь», - отметила Алена Макаревич, менеджер по развитию продукта UDV ITM в UDV Group.

По оценке UDV Group, промышленные предприятия все чаще сталкиваются с необходимостью контролировать не только серверы, приложения и сетевые узлы, но и связь цифровых показателей с реальным производственным процессом. Одно и то же событие в ИТ и АСУ ТП может иметь разный вес: кратковременный сбой сервиса в офисной инфраструктуре и аналогичное нарушение обмена на производственной линии создают принципиально разные последствия.

Отдельная сложность связана с распределенностью современных АСУ ТП. Интеллект системы больше не сосредоточен только в центре: часть логики работает на локальных контроллерах, часть - на промышленных компьютерах, часть - в системах верхнего уровня и аналитических контурах. При такой архитектуре предприятию важно видеть не отдельный узел, а взаимосвязи между оборудованием, программным обеспечением, технологическими параметрами и сервисами, от которых зависит выпуск продукции.

В UDV Group подчеркивают, что промышленная наблюдаемость должна учитывать ограничения технологической среды. Не каждую систему можно активно опрашивать, перезапускать или проверять теми же методами, что и корпоративный сервис. Для ряда промышленных устройств приоритетом остается невмешательство в процесс: данные нужно получать так, чтобы контроль не становился источником риска для оборудования и производства.

Российский рынок АСУ ТП при этом продолжает расти и постепенно переходит от экстренного импортозамещения к созданию долгосрочных промышленных платформ. В материале IT Channel News участники рынка отмечают, что заказчики все чаще смотрят не только на замену отдельных компонентов, но и на технологическую независимость, предсказуемый жизненный цикл платформ, снижение операционных рисков, встроенную кибербезопасность и стоимость владения на горизонте 10-15 лет.

Для предприятий это означает, что мониторинг и управление АСУ ТП должны развиваться вместе с архитектурой промышленной автоматизации. Чем больше на производстве распределенных систем, edge-узлов, интеллектуальных контроллеров и цифровых сервисов, тем выше значение единой картины состояния технологического контура.

UDV Group считает, что зрелый подход к промышленной наблюдаемости должен отвечать не только на вопрос, работает ли отдельный сервис, но и на более важные для производства вопросы: какой технологический участок затронут, влияет ли событие на безопасность и выпуск продукции, какие регламенты эксплуатации нужно учитывать и можно ли выполнить действие без риска для процесса.

Такой подход помогает предприятиям переходить от формального мониторинга отдельных компонентов к управлению устойчивостью производства. В условиях развития АСУ ТП, импортозамещения и роста требований к промышленной кибербезопасности способность видеть состояние технологической инфраструктуры без вмешательства в процесс становится одним из ключевых факторов надежной эксплуатации.

Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group отмечает: компании могут иметь развитые инструменты мониторинга, защиты и реагирования, но при этом не видеть инцидент как единую ситуацию. Если ИТ и ИБ работают с разными сигналами и не связывают их между собой, бизнес получает не понятную картину происходящего, а параллельные расследования и более долгую реакцию.

UDV Group представила экспертный материал о том, почему данные ИТ-мониторинга и информационной безопасности часто не складываются в единую модель инцидента. Автор статьи - Денис Назаренко, руководитель отдела технической поддержки продаж UDV Group. Материал опубликован на SecurityMedia 27 июля 2026 года.

В российских компаниях ИТ-мониторинг и ИБ часто существуют как два самостоятельных контура: с разными командами, бюджетами, инструментами и метриками. При этом обе функции работают с одной инфраструктурой и видят события, которые могут быть связаны между собой: рост нагрузки, сбои, изменения в системах, аномальную активность, подозрительный трафик и признаки компрометации.

Разрыв возникает из-за разной логики работы. ИТ отвечает за доступность сервисов, производительность, каналы связи, вычислительные ресурсы и стабильность приложений. ИБ фокусируется на контроле доступа, выявлении атак, расследовании инцидентов и снижении рисков. В результате один и тот же эпизод может быть интерпретирован по-разному: для ИТ это ухудшение показателей сервиса, для ИБ - возможная атака.

«У компании может быть много инструментов мониторинга, защиты и реагирования, но при этом не быть единой картины инцидента. ITM видит доступность сервисов, нагрузку и состояние инфраструктуры, ИБ - атаки, аномалии и признаки компрометации. Пока эти контуры живут отдельно, бизнес получает не понятный сценарий происходящего, а набор сигналов, которые нужно вручную связывать между собой», - отметил Денис Назаренко, руководитель отдела технической поддержки продаж UDV Group.

Такая ситуация особенно заметна при инцидентах, где технический сбой и кибератака внешне похожи. Например, при DDoS ИТ-команда может видеть рост нагрузки на канал, сервер или приложение, а SOC - подозрительный трафик и признаки атаки. Если эти данные не сопоставляются, возникают два параллельных расследования: одно про доступность и производительность, другое - про безопасность. Компания теряет время на первичную диагностику и дольше не видит инцидент целиком.

В UDV Group подчеркивают, что решение не в механической передаче всех алертов ИБ в ИТ-мониторинг или наоборот. Это только увеличит шум и усложнит работу команд. Практический смысл заключается в точечной связке значимых сигналов: инфраструктурных метрик, событий безопасности, таймлайна, критичности ресурса, связанных сервисов и бизнес-влияния.

Особенно важна такая связка в гибридных сценариях, где событие выглядит штатным для эксплуатации, но создает риск для безопасности. Новый внутренний сервис, интеграция, прокси или API-шлюз может работать стабильно с точки зрения ИТ, но при этом быть выставлен наружу, слабо защищен или иметь доступ к критичным ресурсам. Без общего контекста такой риск легко оказывается между зонами ответственности.

UDV Group предлагает начинать не с технической интеграции ради интеграции, а с проверки совместного реагирования. ИТ и ИБ нужно отработать несколько реалистичных сценариев и определить, кто первым замечает инцидент, какие данные использует, когда подключает соседний контур, по каким признакам повышает критичность и кто принимает решение об изоляции, отключении, переключении или сохранении доступности.

Результатом должна стать единая модель инцидента: общий идентификатор события, схема эскалации, согласованные уровни критичности, ответственные и правила передачи информации между ITM и SOC. При этом действующие системы не требуется заменять. ITM может продолжать отвечать за инфраструктурную телеметрию, а решения ИБ - за события безопасности. Поверх них выстраивается слой корреляции, который связывает данные по активу, сервису, времени, критичности и влиянию на бизнес.

В UDV Group считают, что главный критерий такого сближения - бизнес-центричность. Компании важно не то, где формально проходит граница между ИТ и ИБ, а насколько быстро команды понимают причину инцидента, согласуют действия и возвращают ситуацию под контроль. Оценивать зрелость можно по времени определения первопричины, скорости реакции на сквозные инциденты, снижению ложноположительных срабатываний, доступности инфраструктуры и исчезновению «пинг-понга» между командами.

Ни ИТ, ни ИБ не могут обеспечить этот результат в одиночку. ИБ зависит от ИТ при действиях на уровне инфраструктуры, приложений и доступов, а ИТ без защитного контекста может устранять симптомы, не видя причины проблемы. Поэтому зрелость начинается с управленческого сдвига: обе команды оценивают работу не только по внутренним показателям, а по тому, насколько быстро и согласованно они защищают непрерывность бизнеса.

Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group рассказал, почему наличие мониторинга не гарантирует контроль над ИТ-инфраструктурой. В авторской статье для CISO Club менеджер продукта UDV ITM Андрей Иванов объяснил, как технические метрики могут расходиться с реальным состоянием бизнес-сервисов и почему компаниям важно связывать мониторинг с процессами, зависимостями и рисками для бизнеса.

В ИТ-службе все может выглядеть штатно: серверы доступны, каналы связи работают, процессоры не перегружены, показатели SLA остаются в зеленой зоне. При этом пользователи уже жалуются на задержки, сотрудники вручную повторяют операции, часть транзакций не проходит, а инженеры компенсируют отклонения в смежных системах. В такой ситуации мониторинг не обязательно ошибается - он просто отвечает только на те вопросы, которые в него были заложены.

В UDV Group отмечают, что ключевая проблема возникает, когда контроль заканчивается на уровне отдельных инфраструктурных объектов. Для бизнеса важна не только доступность сервера, порта или диска, а возможность выполнить конкретную операцию: принять заказ, провести платеж, отгрузить продукцию или обеспечить работу технологического процесса. Если мониторинг не показывает связь между техническим событием и бизнес-последствием, у компании возникает иллюзия управляемости.

Один из типичных признаков такой ситуации - «зеленый» управленческий дашборд при нарастающих эксплуатационных проблемах. Пороговые правила хорошо фиксируют отказ сервиса, заполнение диска или потерю канала связи, но постепенный рост времени отклика может долго оставаться в допустимых пределах. Формально SLA выполняется, а фактически сотрудники тратят больше времени на ручные операции, повторные действия и обходные сценарии.

«Само наличие мониторинга еще не означает, что компания управляет ИТ. Если система видит сервер, но не видит зависимость сервиса от электропитания, охлаждения, внешнего SaaS-провайдера или смежной бизнес-системы, она не дает полной картины. Для руководителя важен не только факт алерта, а понимание, какой процесс затронут, кто должен реагировать и какие потери возникнут, если отклонение продолжится», - отметил Андрей Иванов, менеджер продукта UDV ITM в UDV Group.

Отдельный источник слепых зон проходит по границам ответственности. SaaS-сервис может находиться в зоне внешнего поставщика, инженерная инфраструктура ЦОДа - в зоне эксплуатации здания, устаревшее оборудование - без назначенного владельца. При этом сбой на любом из этих участков способен повлиять на работу тех же бизнес-сервисов. Без модели зависимостей отдельные метрики остаются набором наблюдаемых объектов, а не управляемой системой.

UDV Group также обращает внимание на необходимость контролировать саму систему мониторинга. Канал доставки уведомлений может перестать работать, сертификат агента - истечь, а коллектор - прекратить получать данные от части источников. Поэтому отсутствие алертов нельзя автоматически считать признаком штатной работы инфраструктуры, пока не подтверждена доступность компонентов мониторинга, актуальность данных и прохождение синтетических проверок.

Еще одна распространенная ошибка - оценивать устойчивость только по скорости восстановления. MTTR показывает, как быстро сервис вернулся в рабочее состояние, но не отвечает на вопрос, была ли устранена корневая причина сбоя. Если команда каждый раз перезапускает компонент или переключается на резерв, но проблема повторяется, скорость реакции растет, а устойчивость системы не меняется.

В UDV Group считают, что управляемость начинается с связи технических метрик с бизнес-показателями. ИТ-служба контролирует доступность приложений, задержки и загрузку ресурсов, а бизнес - выручку, заказы, конверсию, отмененные операции и выполнение производственных процессов. Эти данные описывают одно событие, но часто находятся в разных системах и анализируются разными подразделениями. Связать их можно только на уровне управления, где определяются приоритеты, бюджеты и допустимый риск.

При таком подходе алерт становится не просто уведомлением о техническом отклонении, а основанием для решения: вмешаться немедленно, перераспределить ресурсы или перенести устранение в плановое окно. Для этого система мониторинга должна показывать, какой сервис и какие бизнес-операции затронуты, сколько пользователей или транзакций находится под влиянием и как будут расти потери, если проблема сохранится.

Отдельное значение приобретает миграция на новые платформы мониторинга. При выборе решения компании обычно оценивают поддержку протоколов, набор метрик, отчеты и интеграции. Но за годы эксплуатации в прежней системе накапливается операционная логика: пороги, правила корреляции, маршруты эскалации, базовые профили нагрузки и сценарии реагирования. Если не перенести и не проверить эту логику, новая платформа может быть функционально полноценной, но хуже отражать реальные зависимости.

UDV Group рекомендует компаниям оценивать мониторинг не по количеству подключенных источников и числу дашбордов, а по практическим признакам управляемости. Когда система в последний раз обнаружила проблему раньше пользователя? Есть ли разбор последнего повторяющегося инцидента? Какие изменения были выполнены после него? Сколько алертов дежурная команда проигнорировала за неделю и почему? Ответы на эти вопросы показывают, помогает ли мониторинг управлять инфраструктурой или только фиксирует отдельные технические состояния.

В UDV Group подчеркивают, что зрелый мониторинг должен объединять ИТ-системы, АСУ ТП, инженерную инфраструктуру и события информационной безопасности в единую картину. Только тогда компания может видеть не отдельные метрики, а реальные зависимости, оценивать влияние инцидентов на бизнес и быстрее выходить на причину проблемы.

В системе АРГУС WFM CC появились новые функции, которые помогают контакт-центрам точнее распределять операторов по активным линиям и быстрее планировать внутренние мероприятия. Система учитывает время работы групп, доступность сотрудников и параметры регулярного обучения, встреч, наставничества и аттестаций. Благодаря этому специалисты по планированию тратят меньше времени на ручную сверку графиков, а операторы не попадают в расписание на неактивные линии. Об этом CNews сообщили представители НТЦ АРГУС.

В контакт-центрах один оператор может работать сразу на нескольких линиях с разным графиком приема обращений. При этом в расписание нужно встроить обучение, наставничество, встречи и аттестации. Для планировщика это уже не набор отдельных ограничений, а единая операционная задача: совместить клиентскую нагрузку, доступность сотрудников и развитие команды так, чтобы контакт-центр сохранял нужный уровень сервиса. Новые механизмы системы АРГУС WFM CC переносят эту логику в расписание и помогают формировать смены с учетом реальной работы контакт-центра.

Для каждой группы можно задать периоды, когда операторы обрабатывают обращения. При мультискильном планировании система распределяет рабочее время сотрудников только между активными в конкретный момент линиями. Если для оператора предусмотрено плавающее начало рабочего дня, АРГУС WFM CC исключает смены, которые выходят за время работы соответствующей линии.

Обновление также затронуло планирование внутренних мероприятий. Для них можно установить диапазон дат или выбрать режим «один раз в период». Обязательные активности автоматически включаются в расписание, необязательные назначаются при наличии свободного ресурса. В модуле также упрощены назначение мероприятий операторам, поиск и редактирование записей. Для групповых мероприятий задается минимальное и максимальное количество участников. Затем система АРГУС WFM CC подбирает доступных операторов и назначает общее время с учетом параметров планирования, периодичности мероприятия и текущей загрузки. Функцию можно использовать для регулярного обучения, адаптации новых сотрудников, аттестаций и командных встреч.

«При составлении расписания специалисту приходится учитывать режим работы каждой линии, навыки операторов и внутренние активности. Новые механизмы переносят эту проверку в систему. Специалист задает правила, после чего АРГУС WFM CC формирует подходящие варианты без дополнительной ручной сверки», - отметил Никита Городчиков, руководитель направления WFM НТЦ АРГУС.

Николай Шакун, специалист по планированию и организации НИОКР компании «ГИГАНТ — Комплексные системы» рассказал о том, почему мировой рекорд продаж полупроводников не отражается на России, а также о том, как отечественный рынок учится работать в условиях ограниченного доступа к современной электронике.

— Каким образом ситуация с продажами чипов выглядит в России на фоне мирового роста?

Мировой рост продаж чипов сегодня во многом связан с гонкой за вычислительными мощностями для ИИ, AI-ускорителями и наиболее передовыми техпроцессами. Российский рынок живет в другой реальности: в импорте преобладают компоненты, произведенные по зрелым техпроцессам, а доступ к самым современным новинкам существенно ограничен. Поэтому глобальный скачок продаж полупроводников напрямую на российский рынок не переносится.

— Как вы оцениваете ситуацию на российском рынке в целом?

Главный вызов сегодня - не столько мировой дефицит чипов, сколько регулярные сложности с обеспечением стабильных поставок. В результате российский рынок развивается прежде всего вокруг задачи надежно обеспечивать необходимой компонентной базой текущие проекты и производство, а не вокруг быстрого перехода на новые поколения технологий. По сути, это достаточно замкнутая экосистема, где на первый план выходят доступность компонентов, предсказуемость поставок и возможность выполнять уже запланированные проекты.

— Какой динамики вы ожидаете до конца 2026 года?

К концу года мы ожидаем традиционное ускорение отгрузок примерно на 20-30%. Основным драйвером станет освоение годовых бюджетов госсектором и госкорпорациями: значительная часть закупок традиционно приходится на последние месяцы года. При этом даже стабилизация мировых цен на полупроводники вряд ли приведет к снижению стоимости конечного оборудования в России. Мы ожидаем, что цены на отечественные ПК продолжат расти, поскольку российский рынок значительно меньше зависит от глобальной ценовой динамики и сильнее - от условий поставок и доступности компонентной базы.

Сергей Семикин, основатель и генеральный директор производителя оборудования «ГИГАНТ — Комплексные системы»: объяснил, что рост рынка на 30% в деньгах — это не про увеличение продаж в штуках, а про подорожание компонентов, логистики и усложнение конфигураций. Он также рассказал, почему в 2026 году компании перестанут брать серверы "с запасом" и начнут считать каждую мощность под конкретные задачи. 

— Согласны ли вы с оценкой Fplus, что рынок вырос на 30% в денежном выражении — до 180 млрд рублей?

Да, такая оценка выглядит реалистично. Серверный рынок растет в деньгах, но не в штуках. Компании не стали покупать заметно больше серверов — дороже стала каждая конфигурация. Цены тянут вверх компоненты, валютный курс, логистика и усложнение самих решений.

— Насколько критичным для вашего бизнеса был рост цен на компоненты — память и SSD?

Рост цен на память и SSD стал одним из главных факторов увеличения себестоимости серверных решений в 2025 году. Сильнее всего это ударило по конфигурациям с большим объемом оперативной памяти, высокой производительностью и повышенными требованиями к отказоустойчивости.

Мы пересматривали спецификации, расширяли круг поставщиков и предлагали несколько вариантов конфигурации под разные задачи и бюджеты. Это позволяло не переплачивать за избыточную производительность, но полностью сдержать рост цен было невозможно.

Стоимость сервера складывается не только из цены компонентов. В нее входят логистика, финансирование запасов, гарантийное обслуживание и риски, связанные со сроками и стабильностью поставок. Все эти расходы в 2025 году выросли.

— Согласны ли вы с тройкой лидеров — Yadro, «Аквариус», «Депо Компьютерс»?

Это одни из самых заметных игроков российского серверного рынка. Но универсальной тройки лидеров здесь нет. Рейтинг будет разным в зависимости от того, что считать: выручку, количество поставленных серверов, выигранные тендеры, присутствие в ЦОД или продажи отдельных классов оборудования.

Поэтому сначала нужно определить критерий, а уже затем распределять места. Иначе в одном рейтинге смешиваются компании с разными бизнес-моделями, специализацией и структурой поставок.

— Какой сценарий на 2026 год кажется наиболее реалистичным?

В 2026 году рынок продолжит расти в деньгах, но объем поставок в штуках, скорее всего, останется примерно на прежнем уровне. Конкурировать только ценой производители уже не смогут. Компании будут выбирать тех, кто способен гарантировать поставку, посчитать совокупную стоимость владения, обеспечить сервис и собрать инфраструктуру под конкретную нагрузку в сжатые сроки.

Спрос при этом будет уходить от универсальных серверов «с запасом» к специализированным конфигурациям. Бизнес начинает точнее считать, какие мощности ему действительно нужны под искусственный интеллект, компьютерное зрение, инженерное моделирование, видеоаналитику и обработку больших массивов данных. Покупать избыточную производительность на всякий случай становится слишком дорого.

Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group предупреждает: на промышленных предприятиях программа ПЛК, сохраненная в хранилище, и фактическая версия, загруженная на контроллер, могут постепенно расходиться. Если такие изменения не фиксируются, предприятие рискует столкнуться с простоем, даже если формально все документы и резервные копии есть.

На промышленном предприятии у одной и той же программы ПЛК нередко появляются две версии. Одна хранится в репозитории и считается эталонной, другая фактически работает на контроллере и меняется в ходе наладки, ремонта или доработки оборудования. Пока линия выполняет план, расхождение может оставаться незаметным. Проблема возникает, когда нужно восстановить систему, объяснить отклонение в работе оборудования или понять, кто и когда изменил логику управления.

Тему контроля версий проектов ПЛК в авторском материале для ITWeek разобрал Владислав Ганжа, директор лаборатории кибербезопасности UDV Group. Он отметил, что дрейф конфигурации становится для промышленности не только техническим, но и управленческим риском: без достоверной истории изменений предприятие может пройти аудит, но оказаться не готовым к реальному восстановлению после сбоя.

В одном из примеров, приведенных экспертом, на горнодобывающем предприятии система контроля состояния выявила ускоренный износ бура за полтора месяца до плановой замены. При проверке выяснилось, что скорость бурения была изменена, но новое значение не выходило за допустимые пределы, поэтому штатная сигнализация не сработала. Подтвердить, когда именно внесли правку и как долго установка работала в новом режиме, не удалось: старые записи в журнале были перезаписаны, а истории изменений проекта контроллера не было.

Формально аварийного события не произошло, но установку пришлось остановить, а плановая поставка была сорвана. Этот случай показывает, что для производства критичен не только сам факт изменения, но и возможность восстановить его контекст: кто внес правку, зачем, на каком основании и какая версия программы действительно работала на оборудовании.

«На промышленных объектах риск часто накапливается не из-за одного грубого нарушения, а из-за рутины. Инженер поправил логику, решил производственную задачу, убедился, что оборудование работает, но не загрузил обновленный проект в хранилище или не описал изменение. Через несколько месяцев уже невозможно понять, какая версия является актуальной и можно ли на нее опереться при восстановлении», - отметил Владислав Ганжа, директор лаборатории кибербезопасности UDV Group.

В UDV Group связывают рост этой проблемы с усложнением программного слоя в промышленной автоматизации. Все чаще работу оборудования определяет код: программы для станков с ЧПУ, роботизированных ячеек, дискретных линий и контроллеров регулярно дорабатываются под реальные условия эксплуатации. Импортозамещение дополнительно усилило разрыв: на одной площадке могут работать контроллеры разных производителей, а изменения вносят подрядчики и штатные инженеры с разными инструментами и практиками документирования.

Формальное хранилище не решает проблему, если его актуальность не проверяется. На многих предприятиях роль репозитория выполняет сетевая папка с каталогами по установкам и контроллерам. Ее можно показать аудитору, но по такой структуре не всегда понятно, сколько изменений было внесено после сохранения файлов и совпадает ли сохраненный проект с тем, что фактически загружено в ПЛК.

Для восстановления технологической системы нужны как минимум две составляющие: исходный проект, по которому инженер понимает логику программы, и слепок фактического состояния ПЛК со всеми настройками конкретного оборудования. Одно без другого не дает полной картины. Если сохраненная версия расходится с фактической, восстановление затягивается независимо от причины сбоя: замены модуля ввода-вывода, отказа контроллера или ошибки в логике.

UDV Group рекомендует промышленным предприятиям переходить от разового сохранения файлов к постоянному контролю версий проектов ПЛК. Система должна сопоставлять сохраненные проекты с программами на контроллерах, фиксировать расхождения и сохранять историю изменений по всему парку оборудования. При этом важно документировать не только сам факт правки, но и ее смысл: что изменили, зачем, кто согласовал и на каком основании.

Отдельное значение имеет работа с подрядчиками. Если линия передается внешней командой, описание изменений должно быть понятно инженеру предприятия без участия автора проекта. Это требование необходимо закреплять в договоре: изменения подрядчика должны попадать в тот же процесс контроля, что и правки штатной команды АСУ ТП.

В UDV Group подчеркивают, что контроль версий должен работать постоянно, а не только перед аудитом. Если предприятие несколько недель приводит данные в порядок перед проверкой, оно управляет не состоянием системы, а впечатлением о нем. В момент остановки линии поможет не успешный аудит, а достоверная конфигурация, которую можно быстро загрузить, проверить и использовать для восстановления производства.

Игорь Юрин, технический директор, руководитель направления цифровизации и цифровой трансформации, «ГИГАНТ — Компьютерные системы», рассказал о том, что Zero Trust в 2026 году — это уже не тренд, а база, без которой работать с подрядчиками просто опасно. А также о том, как не дать атаке расползтись по всей инфраструктуре, если контрагента всё-таки взломали.

— Какую роль в защите от Supply Chain-атак сегодня играют принципы Zero Trust, и где компании чаще всего допускают ошибки при их внедрении?

По опыту наших инженеров по информационной безопасности, принципы Zero Trust являются фундаментом защиты от атак на цепочки поставок. Этот подход изначально задает правильную логику: никому не доверять по умолчанию и проверять каждый запрос, включая обращения из внутренней сети.

Частая ошибка - воспринимать Zero Trust как отдельный инструмент, который достаточно приобрести и настроить. Для его внедрения необходимо понимать структуру взаимодействия компании со всеми партнерами, контролировать предоставляемые им права и регулярно пересматривать доступы. Помним, “кибербезопасность - не набор инструментов и не одноразовая процедура, а непрерывный процесс контроля и обеспечения информационной безопасности”.

— Какие технические механизмы позволяют предотвратить развитие атаки внутри компании, если злоумышленник получил доступ через подрядчика?

Если злоумышленник уже получил доступ к инфраструктуре, сдержать распространение атаки позволяет многоуровневая эшелонированная защита. В своих проектах мы, как правило, используем решения нескольких разработчиков и объединяем сильные стороны разных продуктов.

Для критических информационных систем необходимы разделение сред, контейнеризация инфраструктуры и микросегментация сети с помощью VLAN. Программные пакеты и файлы следует предварительно проверять в песочнице, на цифровом двойнике инфраструктуры или ее отдельного сегмента. Также применяются инструменты: поведенческий анализ, непрерывная верификация, контроль целостности и цифровых подписей, внутренние доверенные репозитории обновлений.

Отдельное значение имеют принцип наименьших привилегий и управление доступами с помощью IAM. При этом важно совмещать технические механизмы в связке с организационными мерами, это значительно повышает эффективность защиты.

— Какой минимальный набор требований к подрядчикам стоит включать в договоры и политики ИБ, чтобы снизить риск Supply Chain-атак?

Идеальный сценарий для постоянных партнеров - единая корпоративная политика, включающая требования по обеспечению информационной безопасности. Такой подход доступен прежде всего крупному зрелому бизнесу, который может внедрить эту политику и потребовать ее соблюдения от ключевых партнеров и поставщиков.

В остальных случаях четкие требования к подрядчику необходимо заранее закрепить в договорах и соглашениях. Одновременно следует определить механизмы контроля: что именно будет проверяться, какие подтверждения должен предоставить подрядчик и с какой периодичностью будут проводиться проверки. Без этого требования останутся только декларацией.

— Как проверить, что подрядчик действительно соблюдает заявленные требования информационной безопасности, а не только декларирует их?

В первую очередь мы рекомендуем закрепить в договоре право на аудит. Штатный специалист компании или независимый эксперт должен иметь возможность проверить, как подрядчик соблюдает утвержденные требования информационной безопасности.

У подрядчика можно и нужно запросить регламентирующие документы и политики безопасности, но важно получить доказательства фактического выполнения мер. Это могут быть отчеты систем мониторинга ИБ, результаты внутреннего аудита, проверок уязвимостей и пентестов.

Если подрядчик подключается со своих устройств, необходимо проверять наличие согласованных средств защиты, актуальных обновлений операционной системы и прикладного ПО, антивируса и обновленных сигнатурных баз. Такие проверки удобнее проводить по заранее согласованному опроснику или чек-листу. Плановый подход позволяет обеим сторонам подготовить необходимые подтверждения и упрощает регулярный контроль.

Академия АйТи fabricaONE.AI традиционно подводит итоги минувшего учебного года и делится планами на 2026/2027 год. Главный вывод года: искусственный интеллект и информационная безопасность стали двумя драйверами в корпоративном обучении.

За 2025/2026 учебный год в портфеле Академии АйТи появилось более 30 новых программ по искусственному интеллекту, больше, чем по другим направлениям. Это своевременный ответ на быстро меняющийся ландшафт спроса на повышение квалификации в области ИИ.
В то же время число заказчиков программ по информационной безопасности выросло на 8% и показало самый быстрый рост среди всех направлений. Эти цифры отражают то, что видит Академия АйТи на рынке дополнительного образования: как искусственный интеллект влияет на спрос к составу компетенций, на сам процесс обучения, на скорость обновления программ, формат работы с командами, требования к измеримому результату. Развитие технологий ИИ параллельно повышает значимость информационной безопасности, так как новые инструменты создают и новые киберугрозы.

Опыт компании подтверждает масштаб изменений. За год Академия АйТи реализовала образовательные проекты для более чем 2500 организаций, из них свыше 1100 новых заказчиков, а сотрудники этих компаний прошли более 400 000 академических часов обучения. Важно отметить, что состав групп от компаний бывает разным: от небольших команд руководителей или технических групп до массового обучения линейного персонала по несколько сотен человек единовременно. Масштаб подготовки подтверждают и отдельные рекорды года: самая большая учебная группа собрала 300 технических специалистов, а мастер-класс по информационной безопасности прошли более 1100 участников единовременно. Ежегодно по программам Академии АйТи обучается более 22000 специалистов.

На этом фоне компания вывела на рынок ключевую инициативу года: бесплатное тестирование и исследование осведомленности сотрудников корпоративных заказчиков в области информационной безопасности, которое уже прошли более 50 организаций. Такой подход позволяет оценить реальный уровень киберграмотности в организации и выстроить обучение под предупреждение конкретных рисков.
В цифровизации обучения Академия АйТи представила рынку собственную разработку на основе искусственного интеллекта «Мастер курс Author AI», которая сокращает время создания электронных курсов до 60%, и может использоваться в корпоративных университетах и образовательных организациях как инструмент для создания контента. Подробнее об этих и других инициативах дальше.

«Рынок корпоративного обучения в ИТ развивается циклично. Сегодня в сфере искусственного интеллекта на смену первому ажиотажу приходит оформленный спрос: заказчикам нужны качественные кастомизированные проекты, которые погружают команды в их задачи. Вместе с этим растет значимость смежных направлений, прежде всего информационной безопасности и кросс-функциональных компетенций. Наша задача гибко отвечать на этот спрос и готовить специалистов, способных работать с технологиями с измеримым результатом, и мы хорошо справляемся с такими проектами», - отмечает Игорь Морозов, ректор Академии АйТи fabricaONE.AI.

Искусственный интеллект: от общих курсов к кастомным проектам

Прошедший год Академия АйТи посвятила качественной переработке линеек курсов, отвечая на запросы рынка самыми актуальными предложениями. Главным фокусом стал искусственный интеллект. Программы дополнительного образования прошли специалисты и руководители крупных корпораций из финансового сектора, тяжелой и нефтегазовой промышленности, машиностроения и других отраслей. 

Само обучение ИИ меняется вместе с технологиями. Инструментарий обновляется настолько быстро, что образовательные программы необходимо постоянно актуализировать. Поэтому наибольший спрос смещается в сторону кастомных проектов, индивидуальных программ, которые собираются под конкретную компанию, ее компетенции и задачи. 

Такое обучение Академия АйТи выстраивает по трем контурам. Массовый охватывает корпоративный кластер, который осваивает инструменты ИИ. Инженерный готовит команды к разработке агентов и мультиагентных систем. Стратегический объединяет C-level и управленческие роли и посвящен технологическим дорожным картам внедрения ИИ. Большая часть таких программ проходит в формате стратегических сессий. Искусственный интеллект можно рассматривать как технологический инструмент, но ключевым остается вопрос управления им: даже самые передовые технологии без осмысленного видения лишь усиливают хаос в текущих процессах. Формат такой сессии собирает на одном уровне все роли, от рядовых пользователей и технических специалистов до руководителей, и помогает выстроить осознанную систему интеграции ИИ в бизнес-процессы.

Именно за сложными проектными задачами заказчики приходят в Академию АйТи. Накопленная экспертиза позволяет предлагать рынку проектное, кастомизированное обучение под отрасль. Так, на примере одного из проектов в финансовом секторе (негосударственный пенсионный фонд) обучение прошли более 300 сотрудников, а в молочном производстве по ИИ-компетенциям был подготовлен весь топ-менеджмент компании в формате стратегической сессии.

Отдельно Академия АйТи отвечает на распространенный страх «замены специалистов на ИИ». Как и в предыдущие технологические волны, появление новых инструментов требует вовремя обучить и адаптировать персонал. Для этого сформирован перечень из более чем 20 универсальных курсов, которые помогают встроить ИИ в ежедневные задачи на пользовательском и профессиональном уровнях. ИИ здесь можно сравнить с «калькулятором XXI века»: важно понимать, в какой момент и для какой задачи его применять и где по-прежнему нужна собственная экспертиза человека.

Важным аспектом становится этика безопасной работы с ИИ. В ответ на этот запрос Академия АйТи выпустила специализированный электронный курс, который уже востребован у крупных заказчиков. Он помогает сотрудникам понимать риски и правила работы с нейросетями и вплотную подводит к вопросам информационной безопасности.

Информационная безопасность: полный цикл подготовки

Вслед за ИИ растет спрос на компетенции в области информационной безопасности. Академия АйТи выстроила здесь полный цикл: оценивает подготовку сотрудников, закрывает пробелы обучением и развивает компетенции под конкретные роли.

Точкой входа стала ключевая инициатива года: бесплатное тестирование и исследование осведомленности в области информационной безопасности. Оно оценивает подготовку сотрудников заказчика на всех уровнях: от базовой киберграмотности «на каждый день» до компетенций технических специалистов служб ИБ. Пройти его может любая организация, чтобы на старте понять уровень компетенций персонала и чему нужно учить. Проект запущен в марте 2026 года. К настоящему моменту протестировано более 50 организаций, оценено свыше 450 сотрудников и пройдено более 2500 тестирований, а необходимость дополнительного обучения выявлена более чем у 40% участников. По собранным данным Академия АйТи готовит отдельное отраслевое исследование о реальном уровне киберграмотности в российских компаниях, с анализом типичных пробелов и приоритетов для обучения. 

Линейка программ профессиональной переподготовки по информационной безопасности также постоянно обновляется. Важно, что включается изучение продуктов российских вендоров, что отличает программы от похожих предложений, и дает слушателям глубокую и разностороннюю практическую основу. Так запущен новый курс по защите информации криптографическими методами. В него встроены практические модули с разбором конкретных продуктов отечественных вендоров «Код Безопасности» и «КриптоПро». Еще один курс, объединяющий техническую защиту информации и безопасность объектов КИИ, дополнен блоком по продукту «Кибер Бэкап» от вендора «Киберпротект». Такой подход помогает слушателям сформировать комплексный взгляд на построение систем безопасности. 

Расширилась и линейка специализированных программ для практиков ИБ: они отвечают на конкретные запросы служб безопасности. Для команд, которые переносят инфраструктуру в облака, появились программы по облачной безопасности, а для аналитиков и инженеров ИБ, вышел курс в области разведки киберугроз. Развивается и направление безопасного ИИ для специалистов, которые внедряют и защищают ИИ-системы: программа MLSecOps и новый курс по аналитике киберугроз ИИ-систем.

Растет спрос на обучение менеджменту информационной безопасности, тесно связанному с бизнес-потребностями. Академия АйТи формирует тренды для руководителей, которым важно быть в контексте бизнес-задач и осваивать лидерские компетенции. Таким предложениям стало бизнес обучение руководителей по ИБ. Программа Директор по информационной безопасности CISO  стартовала в формате Secure MBA, и стала первой на рынке в таком бизнес-статусе. Здесь слушатели в процессе обучения формируют стратегии по информационной безопасности и развивают управленческие и лидерские компетенции.

Признание ведущих российских вендоров

Академия АйТи демонстрирует устойчивые результаты в авторизованном обучении по российским ИТ-продуктам и усиливает партнерские статусы. За учебный год компания получила статус «Золотой партнер» вендора «РЕД СОФТ» и вошла в топ-3 самых активных партнеров среди авторизованных учебных центров вендора «Базальт СПО».

Подтверждены высокие статусы авторизованного учебного центра ГК«Астра», «Лаборатории Касперского» с лидирующей позицией в рейтинге по количеству обученных слушателей, а также продлены статусы «Киберпротекта», Eltex, Orion soft, UserGate, «Кода Безопасности», «КРИПТО-Про», Ideco, «С-Терра» и других российских вендоров. Линейка вендоров расширилась новыми партнерами: «Цифровые решения», «Аладдин» и Bi.ZONE.

Лаборатория цифровой трансформации и кросс-функциональные компетенции

Год показал устойчивый запрос на «универсальные» образовательные программы, которые развивают кросс-функциональные компетенции. В условиях оптимизации бизнес-процессов линейный персонал и руководители среднего звена все чаще решают смешанные задачи, а руководители выступают архитекторами процессов, соединяя стратегические цели с технологическим обновлением.

В ответ на этот запрос Академия АйТи обновила предложения Лаборатории цифровой трансформации, платформы по подготовке управленцев, способных вести цифровые изменения в компаниях любого масштаба. В программе «Директор по информационным технологиям» усилен акцент на управленческих и стратегических решениях за счет ИИ-инструментов и современных технологий.

Бизнесу важно, чтобы вложения в технологии окупались, поэтому специалистам важно  уметь  разбираться в инструментах и связывать их с финансовыми метриками. Внедрение ИИ меняет и структуру компаний: появляются новые роли, а управленцам необходимо перестраивать подходы и понимание ИИ-проектов, так как ИИ-трансформация становится частью общей цифровой трансформации. Отвечая на такой спрос, Академия АйТи развивает уникальную для рынка программу «Директор по ИИ: от стратегии к практике CAIO». В ее рамках руководители из финансовой, телекоммуникационной сфер, крупной промышленности и других отраслей разбирают именно процесс управления технологиями, чтобы усиливать стратегическую составляющую, а не выстраивать задачи  вокруг приобретенных инструментов.

Также обновлена программа «Управление ИТ-проектом, продуктом и бизнес-процессами», и представлен новый курс «Управление ИИ-проектами». Современные проекты уже невозможно рассматривать в отрыве от продуктов и тиражирования результатов, поэтому программа предлагает универсальные цифровые компетенции: слушатели осваивают более широкий комплекс вопросов, который определяет около 80% эффективности сотрудника как отдельной бизнес-единицы. Это прямой ответ на растущий спрос на кросс-функциональное обучение. В программе рассматриваются возможности ИИ-инструментов и самые актуальные обновления Agile. Особенность ИИ-проектов в том, что они отличаются от классических ИКТ-разработок. Здесь важны качество данных, оценка рисков и итеративность, а нередко такие инициативы вовсе не имеют финала и превращаются в процесс постоянной доработки решения. Поэтому запуску должно предшествовать обучение: через стратегические сессии, подготовку руководителей или отдельный курс по управлению ИИ-разработками.

Продолжением темы кросс-функциональных компетенций стали «мягкие навыки». Руководители и сотрудники видят в софт-скиллах основу командной работы, напрямую влияющую на успех задач. Это направление Академия АйТи развивает уже много лет: ранее был запущен SOFT HUB, пространство заботы о сотрудниках и руководителях и формирования здоровых, эффективных команд. Здесь собраны онлайн-курсы, корпоративные мастер-классы и тренинги, экспертная поддержка и инструменты развития команды, а программы готовятся с привлечением экспертов по soft-skills и соответствуют запросу заказчика с первого диалога.

Стратегические партнерства с вузами

Продолжилось развитие стратегического партнерства с ведущими высшими учебными заведениями. Синергетический эффект обусловлен взаимным дополнением возможностями: вузы обеспечивают фундаментальную научную базу, в то время как Академия АйТи оперативно трансформирует актуальные запросы рынка в прикладные учебные форматы. Сотрудничество позволяет объединять экспертизу сторон.

Заключено партнерство с Исследовательским центром в сфере искусственного интеллекта НИЯУ МИФИ. Стороны вместе усиливают экспертизу в области ИИ и информационной безопасности: опыт образовательных проектов Академии Айти соединяется с научно-прикладной базой МИФИ. Совместные проекты направлены на подготовку специалистов по применению ИИ в промышленности, транспорте, логистике, а также на защиту объектов критической информационной инфраструктуры.

С Государственным университетом управления (ГУУ) Академия АйТи выводит на новый уровень программы для управленцев. Соглашение закрепляет долгосрочное сотрудничество в дополнительном профессиональном образовании: от совместной разработки практико-ориентированных программ до экспертных мероприятий, где академический фундамент управленческой школы соединяется с прикладной ИТ-экспертизой.

Развитие профессиональной ИТ-сертификации

Уже несколько лет Академия АйТи работает в области построения российской профессиональной  ИТ-сертификации и развивает собственную платформу СЛМетрикс. Одним из ключевых направлений этой работы является партнёрство с ведущими российскими ИТ-вендорами: совместная разработка экзаменационных программ, их практическая апробация и последующее масштабирование. В этой траектории партнер АНО «Астра Академия» разработала новый сертификационный экзамен по технологиям Linux, и именно платформа СЛМетрикс стала площадкой для его первого запуска. 

Для апробации экзамена были выбраны студенты и преподаватели Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций имени профессора М. А. Бонч-Бруевича.  В рамках пилота 140 человек прошли тестирование компетенций уровня Junior по работе с операционными Linux-системами. Пилотная кампания решала задачи значительно более широкие, чем тестирование студентов и преподавателей одного университета. Она позволила валидировать новый экзаменационный продукт вендора в реальной аудитории до его широкого вывода на рынок. Дала возможность оценить востребованность и практическую применимость сертификата начального уровня среди студентов технических вузов. По итогам сформирована модель, готовая к тиражированию на аудиторию других вузов страны и действующих специалистов.

Признание профессионального сообщества

За год профессиональное сообщество отметило сразу несколько проектов Академии АйТи.

В области искусственного интеллекта Академия АйТи разработала интеллектуальный акселератор для корпораций AI TRANSFORMER. Он ведёт слушателя от базовой ИИ-грамотности до способности запускать полномасштабную ИИ-трансформацию компании и включает шесть тематических направлений: базовое, интенсивное, детское, инженерное, менеджерское и специализированные. Акселератор получил Гран-при в номинации «Лучшее digital-решение года для корпоративного обучения» премии «СМАРТ пирамида - 2025».

Онлайн-школу по информационной безопасности «Кибертори» компания развивает уже несколько лет, наполняя качественным контентом и сохраняя доступную цену. Эта планомерная работа принесла второе место в категории «HR-решение года» премии «Хрустальная пирамида - 2025».

С Ассоциацией «РУССОФТ» Академия АйТи сотрудничает много лет и регулярно участвует в ее инициативах. За вклад в совместную работу в 2025 году получено благодарственное письмо Ассоциации.

Цифровизация корпоративного обучения (EdTech) и собственные ИИ-решения

Цифровизация обучения входит в спектр бизнес интересов Академии АйТи. Компания продолжает расширять линейку партнерских и собственных EdTech продуктов. Заметным пополнением стало решение по HR-аналитике «HR-оракул» от компании «Стахановец», которое помогает руководителям и кадровым специалистам получать цифровые данные о продуктивности сотрудников, оценивать риски и принимать обоснованные решения по обучению и развитию сотрудников.

Особым достижением года стала собственная разработка Академии АйТи «Мастер курс Author AI». Это решение для создания электронных курсов с помощью искусственного интеллекта. Его ключевое преимущество в том, что оно сокращает время разработки курса до 60%. Author AI работает по принципу «загрузил материалы - получил курс»: пользователь передает исходные документы, презентации и регламенты, а система анализирует содержание, выстраивает структуру, генерирует текст, тесты и визуальные элементы. При этом все смыслы остаются за человеком: эксперт проверяет финальную версию, принимает решение и выгружает готовый SCORM-пакет в корпоративную систему дистанционного обучения (LMS).

Кроме экономии времени, решение снижает нагрузку на методистов и исключает риски утечки данных, характерные для открытых нейросетей: Author AI разворачивается как в облаке, так и в контуре заказчика с настройкой под внутренние LLM-модели. Доступны разные форматы сотрудничества: от разовой разработки курсов до постоянной подписки и индивидуальных проектов. Решение уже применяется у ряда заказчиков и находится в промышленной эксплуатации.

Практическим шагом в развитии этого направления стал отраслевой диалог о внедрении ИИ в бизнес-образовании, который Академия АйТи запустила вместе с Высшей школой бизнеса и технологий ГУУ и Российской ассоциацией бизнес-образования (РАБО). На экспертном семинаре «Инструменты искусственного интеллекта для бизнес-образования» руководителям бизнес-школ, программ MBA, EMBA и DBA, проректорам и методистам представили решение Author AI и показали, как подобные инструменты применяются при разработке образовательного контента. Семинар стал частью системной работы по формированию профессиональной повестки вокруг применения ИИ в бизнес-образовании. Участники обсудили, как технологии машинного обучения, генеративного ИИ и аналитики данных меняют архитектуру образовательных программ, процессы разработки контента, оценку знаний, персонализацию обучения и управление образовательными продуктами.

Корпоративное обучение в 2026/2027 году: ключевые трендыИскусственный интеллект

• Формирование культуры человеко-машинного взаимодействия и защита кадрового потенциала. Скорость автоматизации рутинных операций опережает готовность команд к перестройке ролей. От понимания руководителем возможностей и ограничений ИИ зависит не только эффективность, но и психологическое состояние коллективов. Здоровый бизнес-процесс будущего предполагает, что лидер осознанно проектирует модель взаимодействия «человек + ИИ», закладывает время на переобучение, определяет этические границы применения моделей и создает среду, где технология усиливает сотрудника, а не обесценивает его компетенции.
• Перепроектирование кросс-функциональных бизнес-процессов вокруг ИИ-инструментов. ИИ перестает быть точечным помощником отдельного специалиста и становится связующим звеном между подразделениями: аналитика, маркетинг, логистика, финансы и HR начинают работать в едином контуре. Руководителю приходится лично участвовать в архитектуре новых процессов и определять, где ИИ решает автономно, где выступает рекомендательным слоем, а где требуется обязательная человеческая экспертиза. Без управленческого видения внедрение превращается в набор разрозненных пилотов.
• Регулирование и этика ИИ. В новом учебном году ожидается вступление в силу нормативных актов, которые закрепляют требования к прозрачности ИИ-систем: аудит алгоритмов, маркировку синтетического контента, право пользователя на объяснение автоматизированного решения. 

В ответ на эти тренды Академия АйТи масштабирует интеллектуальный акселератор AI TRANSFORMER и линейку кастомизированного обучения, расширяя отраслевые сценарии от финансового сектора и промышленности до логистики и машиностроения. Развитие получают программа «Директор по ИИ», «Управление ИИ-проектами», обучение этике безопасной работы с ИИ. Основной акцент сделан на стратегических сессиях и программах для C-level: они помогают руководителям выстроить управление технологиями еще до старта проектов.

Информационная безопасность

• Безопасность искусственного интеллекта. Модули ИИ внедряются почти в каждое технологическое решение, и все их преимущества могут работать как на усиление систем безопасности, так и на изменение существующих киберугроз. К этому нужно быть готовым.
• Обучение персонала служб ИБ. Регуляторы последовательно выводят требования к подготовке кадров в области ИБ. Приказы ФСТЭК России №117 и ФСБ России №161 распространяют эти требования не только на руководителей подразделений, но и на  сотрудников, а также специалистов смежных ИТ-подразделений. Это повышает стандарт кадровой подготовленности организаций.
• Диагностика и мониторинг компетенций. Заказчики все чаще выстраивают планы на обучение исходя из четкой обоснованности: как развитие той или иной роли влияет на финансовый результат. Вместо ориентации на заявки сотрудников компании доверяют инструментам, которые диагностируют реальную необходимость обучения по принципу «ничего лишнего, обязательный рациональный минимум».

Отвечая на эти вызовы, Академия АйТи масштабирует бесплатное тестирование и диагностику компетенций в области ИБ на большее число заказчиков, а по итогам предоставляет отчеты и рекомендации по обучению. Развитие получают программы на стыке ИТ и ИБ: облачная безопасность, киберразведка (Threat Intelligence) и безопасный ИИ (MLSecOps, аналитика киберугроз ИИ-систем). Отдельно ведется подготовка как руководителей, так и специалистов служб ИБ в ответ на расширение нормативных требований.

Кросс-функциональные компетенции и софт-скиллы

Универсальность, как устойчивый тренд. Сегодня программисту недостаточно владеть языками разработки: требуются навыки проектного, процессного и продуктового подходов, а вместе с ними «мягкие навыки», без которых не выстроить эффективную командную работу. Кросс-функциональность и софт-скиллы теснее переплетаются, и корпоративное обучение будет отвечать на этот запрос программами, которые развивают комплекс компетенций сразу.

Академия АйТи продолжает обновлять флагманские программы Лаборатории цифровой трансформации для руководителей с учетом ИИ-повестки. Развитие получают программа «Управление ИТ-проектом, продуктом и бизнес-процессами» и пространство SOFT HUB, рассчитанные на специалистов широкого профиля и «мягкие навыки».

«Академия АйТи всегда стремится работать на опережение: скорость и клиентоориентированность для нас являются определяющими векторами бизнеса. Компания выводит новые программы и собственные разработки раньше, чем спрос на них становится массовым. В этом году это подтвердили наши усилия в направлениях искусственного интеллекта и информационной безопасности, где мы формируем повестку рынка через авторские подходы и уникальные предложения. В новый учебный год мы входим уверенно, с актуальными предложениями в условиях быстрых технологических изменений, и готовностью к реализации сложных образовательных проектов для корпоративного рынка», - подчеркивает Игорь Морозов, ректор Академии АйТи.

Интеграторы — практически единственные компании, которые могут выиграть от появления на российском рынке 5G, но и в этом сегменте стать стейкхолдерами на практике получится далеко не у всех. Для такого развития событий интегратор должен обладать отраслевыми компетенциями и плотными связями с операторами сотовой связи. Операторы же с высокой вероятностью будут вынуждены инвестировать в интеграторов, чтобы последние могли развить дополнительные компетенции, нужные для решений на основе 5G, которые представляют ценность для корпоративных заказчиков.

Перспективы монетизации сетей «пятого поколения» в массовом сегменте туманны, инвестиции в создание и развитие инфраструктуры, которые составят сотни миллиардов рублей, в сегменте B2C вернуть малореально, поэтому рынок будет сфокусирован на сегменте B2B. Главный эффект от внедрения технологии будет сосредоточен в сегментах B2B и B2G, уверен Андрей Ильичев, руководитель департамента продуктовых решений «Инферит Техника» (кластер «СФ Тех» ГК Softline): «5G может стать фундаментом для цифровизации промышленности, использоваться в промышленном интернете вещей, робототехнике, облачных технологиях и ИИ-решениях».

Основной спрос на качественно новые коммуникационные сервисы будут формировать крупные компании с развитой и распределенной цифровой инфраструктурой, для которых ограничения LTE начинают тормозить процессы цифровизации. Но таких немного: только половина крупнейших российских компаний — 55%, по данным исследования J’son & Partners Consulting «Ценность 5G для бизнеса: опыт крупнейших компаний и предложение операторов связи» — в ближайшие 2—3 года планируют пилотирование или внедрение 5G/5G-ready.

Новая сквозная технология, ставшая доступной на российском рынке, наиболее интересные перспективы открывает для интеграторов, прежде всего работающих на индустриальных вертикальных рынках: промышленное производство, добывающая промышленность, транспорт и логистика, ЖКХ и городское хозяйство, энергетика и т. д. Однако и в этих сегментах насущных задач, требующих именно «пятого поколения», немного, а интеграторов, способных разворачивать такие решения, еще меньше.

За право работать с интеграторами, способными создавать такие решения, будут бороться операторы сотовой связи, которые иначе не смогут отбить вложения в инфраструктуру и окажутся в «инвестиционной ловушке», вызванной предписанием разворачивать 5G-сети в жесткие сроки на редком частотном диапазоне и с обязательствами по переходу на локальное оборудование.

B2B и 5G: промышленность...

Ключевым мотором развития 5G в России должен стать сегмент частных (private) сетей, которые операторы разворачивают под отдельные задачи корпоративных заказчиков. В России этот сегмент находится в стадии формирования, но его CAGR оценивают в 30—35% на период до 2030 года. Частные сети 5G в данном случае отличаются от LTE: обеспечивают гарантированно низкие задержки, изоляцию критичных сервисов и поддержку на порядок большего числа подключенных устройств.

Первые реальные кейсы уже появились — работы по созданию private-сетей в формате «5G-Ready» велись давно. В июне 2026 года «МегаФон» и горнодобывающая компания «Апатит» объявили о запуске проекта по созданию первой в России частной 5G-сети для управления беспилотной карьерной техникой в Заполярье. Оборудование, работающее в частной 5G-сети и обеспечивающее функционирование промышленных беспилотников и систем мониторинга в рамках ИИ-трансформации, «Билайн» совместно с Yadro показали на конференции ЦИПР-2026. Технология позволяет разделять единую инфраструктуру на несколько изолированных виртуальных сетей под разные задачи — от передачи видео до управления беспилотной техникой.

Наработки могут быть быстро масштабированы на другие индустриальные задачи, в которых сети «пятого поколения» выступят технологической основой. Это будет происходить как в добывающей промышленности, так и в других сегментах, где актуально дистанционное управление оборудованием, позволяющее выводить сотрудников из опасных зон, разворачивать роботизированные системы и т. д.

«Роботизация производства и логистики требует не только надежного оборудования, но и гибкой технологической основы, которая позволяет связывать разные системы в единую цифровую среду», — подчеркивает Павел Воронин, генеральный директор МТС Web Services.

...а также транспорт и логистика, медицина и пр.

Покрытие публичных сетей — в мегаполисах, на трассах и т. д. — способно послужить технологической основой для ряда нишевых решений. Пример — «умный транспорт». В данном случае это не только беспилотные решения для автомобилей, роботов-доставщиков, дронов наблюдения и пр., но и для систем класса V2X, обеспечивающих обмен данными между транспортными средствами и дорожной smart-инфраструктурой.

«Цифровизация транспорта — это создание умной экосистемы, где инновации обеспечивают комфорт и безопасность перевозок», — отмечает Олег Алдошин, вице-президент по корпоративному бизнесу МТС.

5G открывает новые возможности для телемедицины, позволяя проводить удаленные консультации и даже операции с минимальными задержками. Телемедицину активно развивают в регионах, например, Башкортостан в прошлом году открыл региональный проект «Проведение телемедицинских консультаций „врач-пациент“». Для более глубокой диагностики нужно специализированное оборудование, но и оно постепенно появляется, например, «Мегафон» на Moscow Urban Forum продемонстрировал установку для проведения ультразвукового исследования, компоненты которой, обеспечивающие нужную телемедицине функциональность, работают с 5G-сетями.

В ряде задач технологии сетей «пятого поколения» будут избыточны, а многие решения уже успешно созданы на другой технологической базе. Private 5G-сети конкурируют с покрытием на основе Wi-Fi 6, которое тоже может обеспечить и высокие скорости, и малую задержку сигнала. Для подключения большого количества IoT-устройств часто достаточно возможностей много лет существующих сетей на основе LoRa, NB-IoT, Mioty и др.

Нужны большие инвестиции и новые компетенции

Сети «пятого поколения» — лишь технологическая основа, на которой нужно проектировать, создавать и эксплуатировать индустриальные решения, создающие ценность для корпоративных заказчиков. Это могут быть как предприятия, разворачивающие новейшие решения по автоматизации или роботизации, так и государственные структуры, например, развивающие сети «умных дорог».

«В B2G и крупных корпоративных проектах 5G интересен прежде всего как технология для распределенной инфраструктуры, — говорит Сергей Семикин, CEO „ГИГАНТ — Комплексные системы“. — Речь идет о мобильных рабочих местах, выездных сотрудниках, промышленности, логистике, строительстве и других сценариях, где нужен стабильный доступ к корпоративным ресурсам без привязки к конкретной площадке».

Проекты интересные, но дорогостоящие и, мягко говоря, штучные. Существует ряд нишевых задач — например, индустриальные решения «дополненной реальности» могут найти применение в разных сферах — от медицины и ЖКХ до индустрии и МЧС, но и таких пока немного.

Однако в любом случае перед тем, как сети «пятого поколения» раскроют свой потенциал, нужно сделать очень много: провести R&D, выполнить проектирование, реализовать пилотные проекты, а потом развернуть оборудование на местах, включить его в состав ИТ-систем корпоративных заказчиков, обеспечивать инфобезопасность, обучить пользователей и выполнять другие задачи, для которых нужны значительные ресурсы и, главное, интеграторы, которые обладают высочайшим уровнем технологической зрелости и широчайшими компетенциями, позволяющими создавать новейшие решения в отрыве от глобальных центров компетенций.

Нужно не только строительство новой инфраструктуры, но и повышение зрелости процессов управления сетью, напоминает Евгений Мошняцкий, коммерческий директор НТЦ «Аргус», поэтому внедрение 5G будет сопровождаться ростом требований к системам управления сетевыми ресурсами и эксплуатационными процессами. С ростом количества подключенных устройств и сервисов необходимо быстрее принимать решения о возможности подключения, контролировать доступность ресурсов, управлять изменениями на сети и обеспечивать выполнение требований по качеству услуг, отмечает Евгений Мошняцкий.

Источник: https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=196812

Российский производитель оборудования «ГИГАНТ — Комплексные системы» прокомментировал данные АРПЭ о сокращении российского рынка контрактного производства электроники. По оценке компании, снижение связано не только с падением спроса, но и с избытком производственных мощностей, который сформировался после инвестиционного цикла последних лет.

По данным нового исследования Ассоциации разработчиков и производителей электроники, в 2025 году объем российского рынка контрактного производства электроники сократился на 9,4% и составил 30,46 млрд руб. По итогам 2026 года АРПЭ прогнозирует дальнейшее снижение рынка на 18%, до 24,98 млрд руб.

Сокращение рынка связано с общим спадом в производстве электроники, снижением инвестиционной активности и уменьшением объемов государственных закупок. Для контрактных производителей это означает падение загрузки производственных линий и усиление конкуренции за заказы.

По оценке Станислава Дажина, специалиста направления развития деятельности и исследования решений «ГИГАНТ — Комплексные системы», такая динамика отражает текущую структуру спроса на российскую электронику и зависимость части рынка от государственных закупок.

«Такая динамика выглядит вполне реалистичной. Одна из основных причин снижения - специфика российского рынка отечественной электроники, значительная часть спроса на котором формируется за счет государственных закупок. В 2025 году объем таких закупок сократился, и в 2026 году эта тенденция сохраняется, в том числе на фоне бюджетных ограничений. В результате производители электроники размещают меньше заказов на контрактных площадках.

Это напрямую сказывается на их загрузке. Небольшим производственным площадкам становится сложнее обеспечивать экономически оправданный объем выпуска, поэтому часть из них может уходить с рынка. При этом недозагружены и крупные предприятия: даже у них загрузка в ряде случаев составляет порядка 60%. Поэтому прогноз дальнейшего сокращения рынка в 2026 году также выглядит обоснованным», - отметил Станислав Дажин, специалист направления развития деятельности и исследования решений «ГИГАНТ — Комплексные системы».

По его словам, рынок может приблизиться к нижней точке уже в 2027 году, однако дальнейшая динамика будет зависеть от государственной политики в сфере отечественной электроники, объемов закупок и способности российских площадок конкурировать по стоимости с зарубежными контрактными производителями.

«Рынок может приблизиться к нижней точке уже в 2027 году, однако дальнейшая динамика будет во многом зависеть от государственной политики в сфере отечественной электроники и объемов закупок. Одним из драйверов восстановления может стать рост государственного заказа. Другой фактор - увеличение доли российских электронных компонентов и модулей в выпускаемой продукции, что позволит сформировать дополнительный спрос на мощности контрактных производителей.

При этом проблема заключается не только в недостатке спроса, но и в избытке производственных мощностей. Начиная с 2023 года ряд крупных игроков инвестировал в собственные заводы и производственные линии, в том числе в выпуск печатных плат и сборку электроники. В результате предложение производственных мощностей росло быстрее спроса, и сейчас рынок в определенной степени перенасыщен.

Еще одним потенциальным драйвером может стать рост спроса на отечественную электронику со стороны частных потребителей и коммерческих компаний. Сегодня значительная часть продукции для этих сегментов производится по контрактной модели в Китае. Чтобы российские площадки смогли конкурировать за такой спрос, стоимость контрактного производства внутри страны должна стать сопоставимой с зарубежными предложениями», - добавил Станислав Дажин.

В «ГИГАНТ — Комплексные системы» считают, что восстановление рынка будет зависеть от нескольких факторов одновременно: устойчивого государственного заказа, расширения применения российских электронных компонентов, появления коммерческого спроса на отечественную электронику и повышения ценовой конкурентоспособности российских контрактных площадок.

Для участников рынка это означает переход от экстенсивного наращивания мощностей к более точному управлению загрузкой, себестоимостью и специализацией производственных линий. В условиях снижения спроса конкурентоспособность будут определять не только доступные мощности, но и способность производителей обеспечивать стабильное качество, предсказуемые сроки, инженерную поддержку и экономически оправданную стоимость выпуска.

Дмитрий Битченков, директор департамента сопровождения конкурентных процедур компании «ГИГАНТ — Компьютерные системы» рассказал, почему более половины ИИ-проектов в КИИ разваливаются из-за некачественных данных, как отсутствие единой стратегии управления информацией порождает системные риски, а также объяснил, чем опасна децентрализация ответственности за ИИ и почему выстраивать AI Governance нужно уже сейчас, не дожидаясь подзаконных актов.

Почему качество данных становится главным барьером для выполнения требований нового закона и почему более 50% ИИ-проектов закрываются именно из-за этой проблемы?

ИИ-модель не исправляет проблемы в исходных данных, а масштабирует их. Если сведения неполные, дублируются, хранятся в несопоставимых форматах или противоречат друг другу, модель начинает выдавать недостоверные результаты. При этом компания не может уверенно объяснить, на основании каких данных был получен конкретный вывод, воспроизвести его или проверить корректность обучения.

По оценке «К2Тех», полностью готовы и размечены данные только у 20,3% организаций, а еще у 42,6% массивы требуют очистки или консолидации. Поэтому многие ИИ-проекты останавливаются еще до полноценного внедрения. На этапе подготовки выясняется, что данные нужно собирать заново, сопоставлять между системами, устранять дубли и восстанавливать пропущенные сведения. Стоимость и сроки проекта растут, а ожидаемый эффект становится менее очевидным.

Для субъектов КИИ эта проблема особенно чувствительна. Здесь недостаточно получить работающую модель - необходимо подтвердить достоверность ее результатов, контролировать источники данных и сохранять возможность аудита. Без качественной информационной базы выполнить эти требования невозможно.

Как отсутствие стратегии управления данными и корпоративной модели данных создает системные риски для ИИ-проектов в субъектах КИИ?

Без общей стратегии каждое подразделение управляет данными по собственным правилам. Одни и те же объекты могут по-разному называться и классифицироваться в нескольких системах, показатели - рассчитываться по разным методикам, а сведения - обновляться с разной периодичностью. В результате ИИ-модель получает не единую картину, а набор разрозненных и иногда противоречащих друг другу фрагментов.

Единая корпоративная модель должна определять, какие данные используются, откуда они поступают, кто отвечает за их качество и какое значение считается эталонным. Без этого невозможно обеспечить воспроизводимость результатов, проследить происхождение информации и провести полноценный аудит ИИ-решения.

Однако начинать нужно не с формального написания data-стратегии. Параллельно с работой над стратегией компании необходимо разобраться с качеством данных и устранить разрыв между подразделениями, которые ими управляют. Иначе стратегия останется документом, а модели продолжат обучаться на массивах, достоверность которых никто не может подтвердить.

Как децентрализация ответственности за ИИ влияет на выполнение регуляторных требований и безопасность данных?

Когда ответственность за ИИ распределена между несколькими подразделениями или вовсе не закреплена, у компании нет единого владельца результата. ИТ-служба отвечает за инфраструктуру, бизнес-подразделение - за сценарий применения, аналитики - за модель, служба информационной безопасности - за доступ к данным. При этом никто не контролирует весь жизненный цикл решения целиком.

Из-за этого возникают прямые управленческие пробелы: непонятно, кто утверждает источники данных, разрешает использование внешних моделей, контролирует изменения алгоритма, фиксирует инциденты и принимает решение об остановке системы. Компания может использовать ИИ в значимых процессах, но не иметь полного реестра моделей, подключенных сервисов и передаваемых им сведений.

Отдельный риск создают внешние ИИ-сервисы, которые сотрудники подключают без согласования с ИТ- и ИБ-службами. По приведенной оценке, массовое неконтролируемое использование таких инструментов уже встречается в 15,5% компаний. В этой ситуации корпоративные или чувствительные данные могут передаваться за пределы контролируемого контура, а организация не сможет подтвердить, где они обрабатывались и как использовались.

Что такое AI Governance и почему выстраивание этого контура становится критическим для компаний КИИ еще до выхода подзаконных актов?

AI Governance - это система управления ИИ на уровне всей организации. Она определяет владельцев данных и моделей, правила доступа, порядок разработки и тестирования, требования к документированию, мониторингу и регистрации инцидентов. Такой контур позволяет компании понимать, какие ИИ-решения используются, на каких данных они работают, кто отвечает за их результаты и какие риски возникают при изменении модели или источников информации.

Федеральный закон № 243-ФЗ регулирует прежде всего большие фундаментальные модели, а не все корпоративные ИИ-системы. Основная часть его положений вступает в силу 1 сентября 2026 года. Однако субъектам КИИ не стоит ждать появления всех подзаконных актов, чтобы начать подготовку.

Назначение владельцев, инвентаризация моделей и внешних сервисов, очистка данных, разграничение доступа и настройка мониторинга занимают больше времени, чем само подключение алгоритма. Если начинать эту работу после публикации окончательных требований, компании придется перестраивать уже действующие решения в сжатые сроки. Поэтому готовность к регулированию определяется не наличием ИИ-модели, а зрелостью данных и системы управления ими.

Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group отмечает: для промышленных предприятий становится недостаточно подтверждать защиту АСУ ТП только документами. На фоне изменений в регулировании и усложнения технологических сетей компаниям потребуется доказывать фактическое состояние контура методами, которые не нарушают работу производства.

Промышленные предприятия привыкли готовиться к проверкам ФСТЭК через комплект документов: модели угроз, приказы, акты внедрения средств защиты и схемы взаимодействия. Однако такой подход перестает быть достаточным. Если в документах указана защита удаленного доступа, организация должна показать, как этот доступ предоставляется, кто его согласует, как фиксируются действия пользователя и как выявляются нарушения.

Для АСУ ТП это создает отдельную сложность. Методы, привычные для корпоративной ИТ-инфраструктуры, не всегда применимы в технологической сети. Активное сканирование может нарушить работу контроллера, операторской станции или промышленного сетевого оборудования. Поэтому защищенность технологического контура нужно подтверждать способами, которые не создают дополнительного риска для производства.

Актуальность задачи выросла после изменения правил категорирования. Постановление Правительства № 1762 от 7 ноября 2025 года изменило порядок выявления объектов КИИ: теперь организации должны сопоставлять свои информационные системы, сети и АСУ с типовыми отраслевыми объектами. Распоряжением Правительства № 360-р от 26 февраля 2026 года утвержден единый перечень из 397 позиций для 14 отраслей.

Одновременно предприятия заменяют зарубежное оборудование, подключают новые системы и расширяют обмен данными между технологической и корпоративной сетями. В результате ранее подготовленные документы могут описывать уже несуществующую архитектуру, а реальные связи, временные подключения, сервисные каналы и изменения конфигураций остаются вне модели угроз.

«Главная проблема для предприятий сегодня не в отсутствии документов, а в разрыве между документами и фактическим состоянием АСУ ТП. Технологический контур меняется постепенно: добавляется оборудование, обновляются прошивки, открываются новые маршруты обмена, подрядчики получают временный доступ. Если эти изменения не попадают в модель угроз и схемы взаимодействия, организация формально выглядит готовой к проверке, но не может доказать, что понимает реальное состояние своей системы», - отметила Ольга Луценко, ведущий ИБ-эксперт UDV Group.

По словам эксперта, особенно опасно считать технологическую сеть изолированной только потому, что у нее нет прямого выхода в интернет. На практике остаются сервисные каналы, беспроводные подключения, переносные инженерные станции, временный доступ внешних специалистов и узлы, которые взаимодействуют одновременно с корпоративным и промышленным сегментами. Такие связи могут сохраняться годами, если не проводится регулярная проверка фактической архитектуры.

В UDV Group подчеркивают, что активное сканирование в АСУ ТП должно применяться осторожно. В корпоративной сети сканер может последовательно опрашивать узлы, определять версии ПО и сопоставлять их с известными уязвимостями. В технологическом сегменте такая нагрузка способна исчерпать ресурсы устаревшего контроллера, нарушить обмен с системой верхнего уровня или привести устройство в нештатный режим. В этом случае инструмент проверки сам становится источником технологического риска.

Отказываться от оценки защищенности при этом нельзя. Подход «не трогаем, потому что работает» сохраняет доступность оборудования только в моменте, но не дает руководству понимания реальных рисков. Неучтенное подключение, измененная конфигурация, устаревшая прошивка или забытое правило межсетевого экрана продолжают существовать, просто остаются невидимыми для ИБ и эксплуатации.

Более безопасной отправной точкой становится пассивный анализ трафика. Он позволяет определить активные устройства, используемые протоколы и реальные связи по уже существующему обмену, без дополнительных запросов к оборудованию. Так организация может восстановить фактическую картину технологического сегмента и сопоставить ее с утвержденными схемами.

Дополнительно необходимо анализировать конфигурации и действия пользователей. Настройки коммутаторов, маршрутизаторов, контроллеров и автоматизированных рабочих мест можно сравнивать с утвержденными эталонами. Журналы помогают выявлять перезапуски сервисов, ошибки доступа и использование учетных записей, а системы управления привилегированным доступом - контролировать действия внутренних и внешних специалистов.

Активные проверки допустимы только после того, как предприятие понимает состав оборудования и его ограничения. Инструменты сначала следует испытывать на резервном устройстве или тестовом полигоне, где воспроизведены критичные компоненты и характерный сетевой обмен. Для каждого типа оборудования нужно заранее определить допустимые запросы, интенсивность проверки, технологическое окно и порядок восстановления при сбое.

В UDV Group считают, что достаточность защиты АСУ ТП нельзя оценивать только количеством найденных уязвимостей. Для руководителя важнее видеть долю активов с назначенным владельцем, количество несогласованных соединений, число отклонений без принятого решения и долю удаленных подключений, проходящих через утвержденную процедуру. Эти показатели связывают информационную безопасность с реальным состоянием производства.

Владельцем процесса оценки должен быть руководитель, отвечающий за технологический актив и последствия его остановки: технический директор, главный инженер или руководитель производства. Служба ИБ определяет требования и методы контроля, специалисты АСУ ТП оценивают допустимость действий для оборудования, а ИТ-служба обеспечивает необходимую инфраструктуру. Руководство организации закрепляет полномочия и ресурсы, чтобы разногласия между подразделениями не блокировали проверку.

Такой подход позволяет перейти от формального отчета к управляемому технологическому контуру. Данные об изменениях, доступах и работе средств защиты должны собираться в ходе эксплуатации, а не восстанавливаться перед проверкой по старым схемам и разрозненным журналам. Эту же логику развивает проект изменений в приказы ФСТЭК № 235 и № 239, который предусматривает регулярный расчет показателей защищенности и зрелости. На дату подготовки материала документ остается проектом, а планируемой датой его вступления в силу указано 1 сентября 2026 года.

В UDV Group отмечают, что измеримая защищенность АСУ ТП определяется не объемом документов и не количеством внедренных продуктов, а способностью предприятия вовремя заметить отклонение, оценить его влияние на производство и выбрать действие, которое не создаст новый технологический риск.

Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group предупреждает: зависимость от зарубежных сертификатов подписи кода остается риском для российских разработчиков и корпоративных пользователей ПО. При отзыве таких сертификатов компании могут столкнуться с проблемами установки, обновления и проверки происхождения программных продуктов.

В России началось тестирование технологического удостоверяющего центра, который должен выдавать отечественным разработчикам сертификаты подписи кода вместо западных. Решение разрабатывает отраслевая рабочая группа «Единое пространство доверия». С конца 2025 года механизм проверяли российские разработчики средств защиты, операционных систем и инфраструктурного ПО.

Создание российской цепочки доверия стало ответом на риск отзыва западных сертификатов. Если сертификат разработчика перестает считаться доверенным, операционные системы могут блокировать запуск программы или показывать пользователю предупреждение о небезопасном издателе. Для поставщиков ПО это осложняет распространение продуктов, а для организаций - процесс безопасной установки и обновления.

Подпись кода подтверждает, что программа выпущена конкретным разработчиком и не была изменена после публикации. При отзыве сертификата у поставщика остается несколько вариантов: искать другой зарубежный удостоверяющий центр, переходить на российскую цепочку доверия или выпускать ПО без подписи. Последний сценарий создает дополнительные риски для корпоративной инфраструктуры.

Без доверенной подписи организациям сложнее подтвердить происхождение дистрибутива и отличить легитимный продукт от поддельного установочного файла, фишингового ПО или модифицированной версии программы. Особенно чувствительны к этому компании с требованиями по информационной безопасности и КИИ, где важны контроль поставки, проверка обновлений и управляемость жизненного цикла ПО.

«Подпись кода часто воспринимают как техническую деталь, но для бизнеса это часть доверенной поставки программного обеспечения. Если компания не понимает, каким сертификатом подписан используемый продукт, как проверяется его целостность и что произойдет при отзыве сертификата, она получает риск уже на этапе обновления или установки ПО. Особенно чувствительны к этому организации с требованиями по информационной безопасности и КИИ: им важно не просто запустить программу, а подтвердить происхождение, неизменность и управляемость всего жизненного цикла продукта», - отметила Ольга Луценко, ведущий эксперт UDV Group.

По словам эксперта, переход к российским механизмам подписи кода должен сопровождаться не только технической настройкой, но и пересмотром внутренних процессов у организаций. Компаниям необходимо понимать, какие программные продукты используются в инфраструктуре, как они обновляются, кто отвечает за проверку дистрибутивов и какие действия предусмотрены при недоверенной или отозванной подписи.

Дополнительная сложность связана с иностранными операционными системами. В Windows, macOS и мобильных платформах зарубежных поставщиков российские «корни доверия» не встроены по умолчанию. Поэтому проверка отечественных сертификатов может потребовать отдельных решений и дополнительных процедур со стороны ИТ- и ИБ-команд.

В UDV Group считают, что создание российской системы подписи кода переводит рынок от временных обходных сценариев к более устойчивой модели доверия к отечественному ПО. В ближайшие годы этот вопрос станет важен не только для разработчиков, но и для организаций, которым необходимо безопасно устанавливать, обновлять и эксплуатировать программные продукты без зависимости от зарубежных удостоверяющих центров.

Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью.

Банк России выпустил рекомендации по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. Регулятор отдельно выделил риски утечек данных, кибератак, подмены обучающих данных, ошибочных ответов нейросетей и компрометации цепочки поставок.

Для финансового рынка это означает переход от экспериментального использования ИИ к более управляемой модели. Банкам и другим организациям, которые внедряют нейросети в бизнес-процессы, необходимо оценивать не только экономический эффект от таких решений, но и риски для данных, клиентов, внутренних процедур и принятия решений.

Один из ключевых рисков связан с данными, на которых обучаются или дообучаются ИИ-модели. Если такие данные искажены, подменены или получены из недоверенных источников, система может выдавать неверные рекомендации. Для финансового сектора это особенно чувствительно: ошибка нейросети может повлиять на клиентский сервис, антифрод-процессы, скоринг, обработку обращений, внутреннюю аналитику и автоматизированные решения.

Отдельная проблема - использование ИИ сотрудниками вне утвержденных правил. Нейросети уже применяются для подготовки документов, анализа текстов, обработки обращений, генерации кода и работы с внутренней информацией. Если организация не определила, какие данные можно передавать в такие сервисы, кто отвечает за их использование и как проверяется результат, ИИ превращается в неучтенный канал риска.

«Рекомендации ЦБ важны тем, что переводят разговор об ИИ из плоскости экспериментов в плоскость управляемых процессов. Для бизнеса уже недостаточно просто разрешить или запретить нейросети. Нужно понимать, где именно ИИ используется, какие данные в него попадают, кто является владельцем процесса и кто отвечает за последствия ошибки. Если модель работает с клиентской информацией, внутренними документами или решениями, влияющими на бизнес, она должна быть встроена в контур ИБ: с классификацией данных, контролем доступа, моделью угроз, правилами проверки результатов и понятной ответственностью», - отметила Ольга Луценко, ведущий эксперт UDV Group.

По ее словам, компаниям важно не ограничиваться формальной политикой по ИИ. Необходимо описать допустимые сценарии использования нейросетей, определить запрещенные категории данных, настроить контроль доступа, вести учет применяемых сервисов и регулярно пересматривать риски по мере изменения моделей и бизнес-процессов.

Особое значение такой подход имеет для организаций с повышенными требованиями к защите информации. В финансовом секторе, КИИ и компаниях с большим объемом персональных данных ошибка ИИ может привести не только к утечке, но и к неверному управленческому, операционному или клиентскому решению. Поэтому контроль должен охватывать весь жизненный цикл ИИ-системы: выбор модели, источники данных, дообучение, эксплуатацию, обновления и вывод из использования.

В UDV Group считают, что рекомендации Банка России задают для рынка более зрелую рамку применения искусственного интеллекта. Финансовым организациям предстоит переходить от точечных пилотов к управляемой модели внедрения ИИ, где безопасность, ответственность владельцев процессов и контроль данных закладываются до запуска системы, а не после первых инцидентов.

Андрей Каплин, Руководитель направления инфраструктурного ПО компании «ГИГАНТ - Компьютерные системы», рассказал о том, что в 2026 году отчетливо прослеживается тренд на создание частных облаков под задачи искусственного интеллекта, о главном сдерживающем факторе — необходимости консолидации ИТ-инфраструктуры и перестройки внутренних процессов, а также о том, что оборудование для частных облаков продолжает дорожать, а гибридный сценарий остаётся наиболее рациональным выбором. 

Заметили ли вы увеличение спроса к переходу на частные облака?

Частное облако — это в первую очередь история про выстраивание собственной виртуальной инфраструктуры. Безусловно, его построение направлено на повышение эффективности утилизации вычислительных мощностей, и здесь особенно интересен сегмент крупных холдинговых структур, которые не только могут, но и готовы перераспределять ресурсы между внутренними подразделениями.

Сейчас отчетливо прослеживается тренд на создание частных облаков именно под задачи искусственного интеллекта. Это логика оптимального использования дефицитного и дорогостоящего оборудования внутри периметра группы компаний с одновременным обеспечением высокой степени безопасности и сохранности критичных данных. Плюс ко всему, такой подход позволяет оптимизировать кадровые затраты. Однако я бы не стал утверждать, что это напрямую влияет на классическую модель CAPEX/OPEX — здесь влияние скорее опосредованное.

Почему же мы говорим об этом как о тренде? Думаю, здесь сыграли роль три фактора: отложенный спрос, уход западных вендоров с рынка и, конечно, общий рост инфраструктурных мощностей (в том числе под ИИ-нагрузки), увеличение объемов хранения данных и естественное желание бизнеса оптимизировать расходы.

Какую причину неперехода на частное облако заказчики пока называют и почему?

Главный сдерживающий фактор здесь — это необходимость консолидации всей ИТ-инфраструктуры внутри какого-то одного структурного подразделения компании, а также кратный рост числа внутренних потребителей вычислительных ресурсов, что требует перестройки внутренних процессов.

Насколько цена в развертывании структуры в облаке частном от обычного отличается? Как ведет себя цена на облачное оборудование в 2026 г.? Как она изменилась по отношению к 2025 г.?

На мой взгляд, здесь корректнее проводить параллель не между частным и публичным облаком, а между частным облаком и классической виртуализацией. Внутренняя конкуренция происходит именно в этой плоскости. Как я уже отмечал, когда в организации лавинообразно растет потребность в вычислительных мощностях или возникает необходимость предоставить доступ к ним большему числу сотрудников без пропорционального увеличения нагрузки на ИТ-службу, это и становится триггером для перехода от традиционной виртуализации к частному облаку. Иногда драйвером выступают и структурные изменения внутри компании.

Конкурирует ли частное облако с публичным? В меньшей степени. В ситуациях, когда встает жесткий выбор между этими двумя моделями, наиболее рациональным мне видится гибридный сценарий.

Что касается оборудования для частных облаков — оно, как и любая другая техника, сегодня только дорожает. Это касается как цен на память и накопители, так и на графические ускорители. При этом динамика роста цен на публичные облачные сервисы несколько ниже, чем удорожание строительства собственной инфраструктуры. Однако на горизонте нескольких лет эта разница нивелируется. Глобально же стоимость обоих решений определяется ценой на элементную базу, а она, по большому счету, сопоставима.