Только пятая часть российских госкомпаний уже перешла на российское ПО

Только пятая часть российских госкомпаний уже перешла на российское ПО

Только пятая часть российских госкомпаний уже перешла на российское ПО

Только 5 из 25 госкомпаний, чьи представители участвовали в совещании Минцифры 6 декабря, полностью завершили переход на российское ПО. Такую статистику привел заместитель гендиректора по ИТ аэропорта Шереметьево Кирилл Алифанов.

Для госсектора и объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) датой перехода на отечественное ПО установлено 1 января 2025 года. Однако успеют сделать это далеко не все.

«Из 25 компаний пять отчитались, что они полностью выполнили указ президента и импортозаместились. Не было сказано, сколько сотен миллиардов было на это потрачено, но главное — выполнили указ», — заявил Кирилл Алифанов в выступлении на форуме «Пульс цифровизации».

В Минцифры, однако, сохраняют оптимизм. Как сообщили в ведомстве корреспондентам «Коммерсанта», большинство компаний уже завершают работу по переходу на отечественное ПО.

«Все компании-участники совещания доложили, что успешно переходят на отечественное ПО на объектах КИИ. Они доложат об импортозамещении на объектах КИИ на отдельном совещании», — сообщила пресс-служба Минцифры в ответ на запрос «Коммерсанта».

В Минцифры также обещали провести «строгий анализ причин» в том случае, если компания не успеет провести импортозамещение в установленные сроки. Минцифры также рассматривает возможность обязать такие компании заключать форвардные контракты.

«По каждому такому случаю будет проведен определенный анализ причин. Они в большинстве случаев банальны и связаны с отсутствием финансирования. Начиная с 2022 года эти задачи были поставлены, но расходы на федеральные ведомства, на "цифру", увеличены не были», — говорил Максут Шадаев на Cnews Forum 7 ноября.

По оценке опрошенных изданием экспертов, не успеют перейти на российское ПО 15-20% объектов КИИ. Основным препятствием является сложность проектов миграции и длительное тестирование, необходимое для проверки совместимости различных отечественных решений. Особенно остро данная проблема стоит в таких отраслях как авиаперевозки, энергетика и финансовый сектор, где велика зависимость от специфичного отраслевого ПО.

«Основная сложность при импортозамещении ПО заключается в том, что российских операционных систем много, а необходимая программа может работать только на одной ОС, другая на второй. Стопроцентный переход на отечественное ПО во всех сферах — это вопрос десятилетия, потому что сейчас идет глобальное импортозамещение массового ПО, до специфического нужно удовлетворить именно этот спрос»,— отметил гендиректор SETERE Group Олег Ивченков.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru