Для технического директора в 2026 году выбор нейросети давно перестал быть только соревнованием бенчмарков. Когда искусственный интеллект встраивается в ядро бизнеса - обрабатывает клиентские обращения, анализирует договоры или помогает писать код, — на первый план выходят юридический комплаенс и независимость от внешних блокировок.
С точки зрения доступа AI-сервисы удобно делить на четыре группы:
Привет! Я работаю на должности главного солюшн архитектора трайба в ОТП Банке. В своей работе часто сталкиваюсь с интересными архитектурными вызовами, которые возникают на стыке технологий, безопасности и бизнес-требований. Часть из них я уже описал в предыдущей статье, посвященной интеграции системы дистанционного банковского обслуживания (RBS) с бэкофисом (Event-Driven Architecture в высоконагруженном ДБО: наш опыт.)
Так уж получилось что как держатель профессии системного анализа я не раз в ходе занятий со студентами, собеседований, и ассесментов сталкивался с проблемой непонимания базовых принципов и ценностей работы сервисов очередей. Люди не понимают ни как оно работает ни для чего нужно. И раз уже до ИТ мне посчастливилось почти 10 лет отслужить в армии то пример, который очень зашел даже далеким от ИТ людям, со временем родился сам собой.
