ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

Подпишитесь на новости

Avanpost представила систему DAG для контроля доступа к данным

Сотрудник давно сменил должность, а доступ к старым папкам остался. Рядом лежат выгрузки персональных данных и инструкция с паролями — корпоративная классика, которую никто не любит. Avanpost представила DAG — решение для контроля доступа к неструктурированным данным на файловых серверах, в облаках и корпоративных базах знаний.

Основные возможности продукта компания описывает в официальной документации.

По словам разработчика, система обнаруживает конфиденциальную информацию по содержимому файлов, показывает фактические права пользователей и выявляет нарушения политик безопасности. Задача — выяснить, кто действительно может открыть конфиденциальные документы, даже если утверждённые регламенты рисуют куда более благополучную картину.

Найти лишние права — половина дела. В DAG встроен движок бизнес-процессов: он позволяет направить запрос владельцу данных, собрать согласования, поставить задачу ИТ-службе и проконтролировать исполнение.

После корректировок повторное сканирование проверяет, что доступ действительно закрыт. Галочка в заявке сама по себе доказательством не считается.

Далее система отслеживает изменения прав и объектов, передаёт сведения о нарушениях в SIEM и SOAR и может запускать внутренние сценарии реагирования.

DAG работает самостоятельно или в связке с IDM. Интеграция позволяет учитывать должность и кадровый статус сотрудника, инициируя пересмотр доступа при переводе или увольнении.

Вендор представил две версии: для крупных корпораций с акцентом на высокие нагрузки и для среднего бизнеса — с упором на простоту интеграции. Заказчикам предлагают пилот на действующей инфраструктуре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru