OOXML — фикция: LibreOffice обвинила Microsoft в манипуляциях

OOXML — фикция: LibreOffice обвинила Microsoft в манипуляциях

OOXML — фикция: LibreOffice обвинила Microsoft в манипуляциях

Проблемы совместимости остаются одной из главных причин, по которым пользователи не спешат переходить с Microsoft Office на LibreOffice. Формально всё работает, но на практике время от времени всплывают странности с вёрсткой, форматированием и отображением данных. И, как считают в The Document Foundation (TDF), дело тут вовсе не в LibreOffice.

Фонд, стоящий за LibreOffice, снова выступил с жёсткой критикой Microsoft. В блоге Итало Виньоли — одного из основателей TDF — корпорация из Редмонда обвиняется в том, что она игнорирует интересы отрасли ради собственных коммерческих целей.

По его словам, утверждение «OOXML — это стандарт, и его просто нужно принять» выглядит, мягко говоря, странно.

Виньоли настаивает: Office Open XML (OOXML) не может считаться полноценным стандартом, пока Microsoft не готова радикально переработать сами приложения Office. В качестве примера он напомнил о давней проблеме Excel с автопреобразованием данных — истории, которая напрямую затронула научное сообщество.

Excel годами автоматически превращал текстовые значения в даты. Для обычных таблиц это удобно, но для генетиков — катастрофа. Названия генов вроде MARCH1, SEPT1 или DEC1 Excel воспринимал как даты и превращал их в «1-Mar», «1-Sep» и «1-Dec».

В 2016 году журнал Genome Biology проанализировал почти 3,6 тысячи научных работ с Excel-файлами и выяснил, что примерно в каждой пятой были ошибки, вызванные именно автозаменой форматов.

Долгое время Microsoft считала проблему нишевой и не давала возможность отключить такое поведение. Лишь в 2023 году компания добавила соответствующую настройку; уже после того, как Комитет по номенклатуре генов человека (HGNC) был вынужден переименовать около 27 генов, чтобы избежать ошибок. К тому моменту ущерб для исследований уже был нанесён.

По словам Виньоли, OOXML «открыт» лишь формально. Спецификация формата занимает около 7 000 страниц, что делает полноценную и корректную реализацию сторонними разработчиками почти невозможной.

Кроме того, Microsoft Office сам не использует строгую версию стандарта (Strict OOXML), предпочитая так называемый Transitional-вариант. В нём до сих пор есть зависимости от старых, проприетарных форматов и поведения древних версий Word — вплоть до элементов с названиями вроде autoSpaceLikeWord95 или shapeLayoutLikeWW8.

Отдельно Виньоли критикует рекомендации использовать Windows Metafile для графики вместо открытых и кросс-платформенных форматов вроде SVG.

Для пользователей всё это выливается в знакомую проблему: документы между Office и LibreOffice открываются, но не всегда так, как ожидалось. Для TDF же это очередное подтверждение того, что формат Office по-прежнему работает как инструмент удержания пользователей внутри экосистемы Microsoft.

Спор вокруг OOXML длится уже много лет, и новый выпад со стороны LibreOffice ясно показывает: вопрос совместимости и «открытых стандартов» по-прежнему далёк от закрытия.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru