Coder привлече 90 млн. долара в серия C, водена от фондове, управлявани от KKR, с участие и на QRT, Uncork Capital и други съществуващи инвеститори. Компанията използва финансирането, за да изведе по-широк аргумент: с навлизането на AI coding agents в големите организации победителите може да не бъдат най-атрактивните приложения, а платформите, които позволяват тези инструменти да бъдат управлявани, обезпечавани и използвани сигурно, и ефективно в корпоративна среда. 

Истинската полза за клиента е контролът

За клиентите обещанието тук не е толкова в нови възможности, колкото в контрола. В блога си Coder посочва, че големите организации имат нужда от постоянни и възпроизводими среди за разработка, подбрани инструменти и хранилища, audit trails, проследяване на токени, възможност за следене на prompt-овете, изолация от интернет и production системи, както и строги граници на достъп за автономни агенти. Именно този тип инфраструктура става важен, когато компаниите искат да използват инструменти като Claude Code, Cursor и други агенти, без да се подлагат на излишни рискове. 

Coder не продава просто AI асистент

Това, което отличава компанията от немалка част от конкурентите, е, че тя не се позиционира като още един AI помощник за програмисти. Вместо това Coder се представя като управляван слой за работните среди под самата AI разработка, особено за компании, които искат self-hosted внедряване, по-гъвкава инфраструктура и по-строг контрол по линия на compliance. В пазар, препълнен с direct-to-developer AI инструменти, тезата на компанията е, че enterprise клиентите все повече се интересуват не от това кой продукт изглежда най-впечатляващо в момента, а от това какво се чупи, когато агентите започнат да работят свободно вътре в организацията. 

Мнението на клиентите…

Компанията твърди, че този аргумент вече намира отзвук сред клиенти, които използват продукта в мащаб. Според Coder инженерната организация на KKR работи с платформата с над 500 инженери и планира да разшири използването на coding agents от 1000 служители, включително анализатори, разработчици и оператори. 

Централизираните guardrails може да се окажат по-важни от новите функции

Ползата за потребителите е сравнително ясна: вместо всеки разработчик, анализатор или друг служител сам да конфигурира и управлява собствена agentic coding среда, Coder предлага централизиран и контролиран модел, който е по-лесен за мащабиране между екипи. Това става още по-важно в момент, когато дефиницията за „разработчик“ излиза отвъд класическия софтуерен инженер и започва да включва нетехнически потребители, citizen developers и хибридни човеко-агентни работни процеси. В такава среда enterprise-grade guardrails престават да бъдат екстра и започват да се превръщат в самия продукт. 

Залогът е върху инфраструктура, а не върху моментния шум

Главният изпълнителен директор на Coder Роб Уайтли представя тази тенденция като пазарен сигнал, който според него много инвеститори все още подценяват. В публикацията си той пише, че интересният сигнал в enterprise AI в момента не идва от IDE-та или от така наречените vibe coding инструменти, а от инженерните организации, които се опитват да разберат как да запазят compliance и контрол, докато внедряват AI по-широко. Той също така подчертава, че инфраструктурата не се увеличава „10 пъти за година“, а се натрупва в рамките на десетилетия – формулировка, с която Coder се опитва ясно да се разграничи от по-бързо движещите се, но потенциално по-малко устойчиви AI application компании. 

Защо това е важно за регулираните индустрии?

Компанията поставя силен акцент и върху послание, което вероятно ще намери силен отзвук в регулирани сектори. Уайтли пише, че data sovereignty, control и repatriation вече се превръщат в новата норма, като дава за пример QRT и нуждата ѝ да се движи бързо по линия на AI, без да жертва guardrails. Така Coder си изгражда по-отличима позиция спрямо cloud-first или по-леки агентни платформи, с които е по-лесно да започнеш, но които по-трудно се защитават в среди с високи изисквания към сигурността или в air-gapped инфраструктура. 

“Safe Mode for AI”

Една от най-силните фрази в публикацията идва от вицепрезидента по AI, cloud и data в KKR, който описва Coder като „safe mode for AI“. Това добре събира конкурентния ъгъл на компанията: не че AI coding agents трябва да бъдат спирани, а че имат нужда от сигурна, наблюдаема и контролирана среда, за да станат реално използваеми в корпоративен мащаб. За технологичните купувачи това може да се окаже по-убедително обещание от самото генериране на код. 

Изображение: Coder, YouTube видео (скрийншот)

Coro придвижва операциите по киберсигурност по-близо до средата, в която потребителите така или иначе вече работят. Компанията обяви нови възможности, базирани на Model Context Protocol (MCP), които позволяват на клиентите да достъпват, анализират и използват данни за сигурността директно от инструменти като ChatGPT, Claude и други AI среди. Ходът е насочен най-вече към малки и средни компании, както и към компактни IT екипи, които често нямат време, хора и бюджет да управляват разрастващ се набор от сложни решения за сигурност.

По-широкият контекст също е ясен: корпоративният софтуер все по-видимо се движи към разговорни интерфейси, при които въпросите се превръщат в действия, без потребителят да бъде връщан към поредното отделно табло за управление.

Сигурност там, където вече е работният процес

Най-очевидната полза за клиентите е скоростта. Вместо да влизат в отделна платформа за сигурност, да търсят в менюта и ръчно да сглобяват резултати, екипите могат да задават заявки към реални данни за сигурността, да разследват инциденти, да генерират отчети, да визуализират тенденции и да предприемат действия директно от AI инструментите, които вече използват.

Това може съществено да намали проблемите на IT администратори, които все по-често включват AI асистенти в ежедневната си работа и искат операциите по сигурност да се случват в същата среда, а не в отделен, тежък за управление интерфейс.

Coro не просто добавя AI, а изнася сигурността навън

Това, което отличава Coro от много конкуренти в сектора, не е само, че използва AI, а къде го позиционира. Много платформи за киберсигурност все още разглеждат изкуствения интелект като допълнителен слой вътре в собствената си среда. Coro прави обратното: разширява платформата си навън, използвайки MCP, за да направи слоя си за сигурност съвместим с външни AI инструменти, вместо да изисква потребителите да стоят в собствения интерфейс на Coro.

За организации с ограничени ресурси това е съществено. Продуктът става по-малко въпрос на усвояване на още една система за сигурност и повече въпрос на това контекстът за сигурност да бъде пренесен в инструменти, които служителите вече познават.

Три слоя AI стратегия

Coro посочва, че нейната AI платформа е изградена в три слоя. Първият е слой за AI-driven insights, който автоматично анализира събития, открива заплахи и приоритизира действията в рамките на потребители, устройства и среди. Вторият е AI copilot, чрез който потребителите могат да взаимодействат със средата за сигурност на естествен език, да получават обобщения, да задават въпроси и да бъдат насочвани в следващите стъпки за реакция.

Третият и най-нов слой е именно MCP интеграцията, която изнася тези възможности към външни инструменти, така че клиентите да могат да работят с данните на Coro, без изобщо да влизат в платформата на компанията.

Отговор на проблем, който малките екипи познават добре

Компанията представя тази структура като прагматичен отговор на стар проблем в индустрията: повечето инструменти за киберсигурност исторически са били създавани за големи организации със специализирани екипи, а по-малките компании често остават да се справят със сложност, за която нямат нужния капацитет.

Аргументът на Coro е, че разговорният достъп, насоките на разбираем език и съвместимостта с ежедневните работни потоци могат да намалят това натоварване, без потребителите да губят реален контрол върху реакцията и отчетността.

„В продължение на години киберсигурността принуждаваше екипите да се адаптират към сложни инструменти и работни процеси“, 

казва Джо Сикора, главен изпълнителен директор на Coro. 

„С MCP Coro обръща този модел, като среща потребителите там, където вече се намират, и вкарва сигурността в инструментите, които те използват всеки ден, така че преходът от въпрос към действие да става незабавно.“

Възможност и за доставчици на управлявани услуги

Това послание вероятно ще намери силен отзвук и сред доставчиците на управлявани услуги, както и сред channel партньорите – друга аудитория, която Coro изрично посочва. Тези партньори често управляват множество клиентски среди едновременно и имат силен стимул да намалят така наречената swivel-chair работа, да ускорят анализа и да стандартизират действията през познати интерфейси.

Като комбинира обединени данни за сигурността с AI платформа по избор на клиента, Coro предлага и по-гъвкав модел от решенията, които заключват потребителите в един-единствен асистент или затворен работен поток.

Следващата битка в киберсигурността може да е за удобството

Компанията твърди, че MCP може да съкрати работа, която досега е отнемала часове или дни – като разследване на инциденти или подготовка на отчети за ръководството – до секунди или минути. Според Coro интеграцията може да подпомага и по-високо ниво на изходни резултати, включително визуализации и отчети, подготвени за управленски екипи върху база от големи обеми данни за сигурността.

Този акцент върху едновременното действие и представяне подсказва, че Coro не се опитва само да ускори реакцията на анализаторите, но и да помогне на IT лидерите да комуникират риска по-ясно към останалата част от бизнеса.

По-важният извод за технологичните купувачи е, че Coro залага, че следващото конкурентно поле в киберсигурността няма да бъде само качеството на откриването на заплахи, а и използваемостта. С навлизането на AI асистентите в ежедневните корпоративни работни процеси доставчиците на решения за сигурност все по-вероятно ще бъдат оценявани и по това колко лесно могат да се включат в тези среди.

Новите подобрения в API тестването, UI автоматизацията и управлението на тестове са насочени към това да помогнат на разработчиците и QA екипите да създават тестове по-бързо, да откриват пропуски по-рано и да поддържат темпото при ръста на кода, генериран с AI.

SmartBear разширява използването на изкуствен интелект по целия жизнен цикъл на софтуерното тестване, като добавя нови функционалности за API тестване, автоматизация на UI тестове и управление на тестове в пакета SmartBear Application Integrity Core. Ходът идва в момент, когато компаниите търсят начини да не допуснат спад в качеството на софтуера, писан с помощта на AI. За клиентите посланието е ясно: по-малко време за ръчно изграждане на тестове, по-бърза видимост върху риска при релийзи и по-надеждна автоматизация в среда, в която приложенията се променят по-бързо, отколкото традиционните QA процеси могат да поемат.

Последната версия на компанията добавя AI и agentic функционалности към тестване, водено от хора, вместо да принуждава клиентите към унифициран, напълно автономен модел. Това е важно на пазар, на който много доставчици представят AI основно като слой за заместване на човешката работа. SmartBear залага на различен подход: позиционира инструментите си като мост между ръчното тестване, подпомаганата автоматизация и напълно автономното тестване, така че екипите да имат повече свобода според зрелостта си, регулаторните изисквания и вътрешната си готовност за промяна.

Автоматизация с повече контекст

Едно от най-съществените нововъведения e в Reflect, платформата на SmartBear за автоматизация на тестове. Разработчиците и QA инженерите вече могат да генерират автоматизирани тестове директно от средата си за разработка чрез SmartBear MCP server. Ключовата разлика тук е контекстът. Вместо тестовете да се създават изолирано, системата може да използва вече налични тестови активи, отчети, споделена видимост и история на разработката, за да генерира тестове, съобразени с конкретната среда.

На практика това може да намали една от основните бариери пред внедряването на автоматизация: нуждата екипите да започват от нулата всеки път, когато искат по-широко тестово покритие.

По-дълбока интеграция с Jira и Atlassian

SmartBear разширява присъствието си и в екосистемата на Atlassian чрез нови Rovo agent умения за Zephyr. QA екипите вече могат да използват заявки на естествен език в Jira, за да оценяват тестовото покритие, да търсят изпълнения на тестове и да преценяват готовността за релийз.

На практика това означава по-малко превключване между различни табла и по-малко ръчно търсене на сигнали за това какво реално е готово за продукция. За екипи, които са под натиск да се движат бързо, ползата не е само в удобството, а и в по-добрата приоритизация: пропуските могат да бъдат откривани по-рано, а усилията да се насочват там, където рискът за качеството е най-голям.

Залог върху корпоративната среда

Друга зона, в която SmartBear се опитва да се отличи, е готовността за големи организации. Докато много конкуренти в AI тестването са силно ориентирани към cloud-first работни процеси, SmartBear твърди, че пренася AI функционалности и към on-premise инструменти за desktop тестване и защитени локални среди.

Това включва генериране на тестове на естествен език в ReadyAPI за сложни многостъпкови API тестове, както и подобрено AI-базирано разпознаване на обекти в TestComplete. За големи компании в силно регулирани индустрии това може да се окаже съществено предимство: ускорение чрез AI, без екипите да бъдат принудени да изнасят чувствителни работни процеси извън строго контролирани среди.

Натискът от AI вече се прехвърля към QA

По-широкият пазарен контекст обяснява и времето на този ход. Според SmartBear, скорошно проучване сред 273 мениджъри и отговорни лица в областта на софтуерното тестване и качеството показва, че 70% се опасяват, че качеството вече страда, тъй като AI ускорява създаването на код. Други 68% се тревожат, че по-бързата разработка с AI ще доведе до тесни места именно в тестването.

Залогът на компанията е, че тези опасения ще се превърнат в търсене на инструменти, които не просто генерират повече код, а помагат той да бъде проверяван със същата скорост.

„SmartBear работи на пълни обороти, за да помогне на QA екипите да се движат по-бързо и да подобрят тестването на ниво приложение“, 

казва Винита Пураник, CPTO на SmartBear.

„Виждаме, че част от екипите се насочват към напълно автономни решения като BearQ, докато други внедряват AI инструменти, които допълват автоматизацията, управлявана от хора, или дори ръчните процеси. Ние посрещаме клиентите там, където се намират в своето AI развитие, като им помагаме да внедряват AI уверено, да мащабират тестването ефективно и да поддържат целостта на приложенията, докато доставката на софтуер се ускорява.“

От обещание за бъдещето към конкретни работни ползи

Посланието, че компанията „среща клиентите там, където са“, е в центъра на позиционирането на SmartBear. Наскоро компанията представи BearQ – своя продукт за напълно автономно тестване, а сега разширява и останалата част от портфолиото си с AI функционалности.

Така се оформя по-цялостна стратегия от тази на конкуренти, които са концентрирани само върху автономни агенти, само върху test management, или само върху инструменти за разработчици. Аргументът на SmartBear е, че съвременните екипи имат нужда от свързан слой за тестване през целия жизнен цикъл на разработката, в който AI може да се прилага в различни форми според конкретната задача.

Крис Люис, главен изпълнителен директор на Praecipio – консултантска компания, фокусирана върху Atlassian и партньор на SmartBear – определя новото издание като прагматичен отговор на това, което бизнесът реално търси.

„Организациите търсят практични начини да приложат AI по целия си цикъл на софтуерна доставка“, казва той. „Подобни възможности от SmartBear помагат на екипите бързо да откриват пропуски в тестването и да действат по тях – точно такъв тип иновации помагаме на нашите клиенти да превръщат в работещи процеси.“

Най-важният извод за потребителите е, че SmartBear не продава AI като абстрактно обещание за бъдещето. Компанията го вгражда в конкретни подобрения на работния процес: по-бързо създаване на тестове, по-интелигентен анализ на покритието, по-добра видимост върху готовността за релийз и по-силна автоматизация за екипи, които не могат да си позволят компромис с управлението и контрола.

Изображение: YouTube видео SmartBear (скрийншот)

Посланието е ясно: ако първата вълна на generative AI беше свързана със създаването на текст, код и изображения, следващата е за софтуер, който реално може да извършва действия в рамките на enterprise системи. Nvidia позиционира Agent Toolkit като инфраструктура за този преход, като в него обединява Nemotron open models, AI-Q agent blueprint, отворени skills като cuOpt и новия runtime OpenShell.

Главният изпълнителен директор на Nvidia Дженсън Хуанг представя анонса като повратен момент за enterprise софтуера.

Claude Code и OpenClaw дадоха началото на agent inflection point – разширявайки AI отвъд генерирането и разсъждението към действието,

каза Хуанг.

По думите му служителите все по-често ще работят рамо до рамо с екипи от frontier, специализирани и custom-built агенти, а enterprise софтуерът е на път да се превърне в „специализирани agentic платформи“.

Компанията се опитва да направи убедителна и икономическата логика на този подход. Nvidia посочва, че нейният AI-Q blueprint използва frontier модели за orchestration и Nemotron open models за изследователски задачи – подход, който според нея може да намали разходите за заявки с над 50%, като същевременно запази водеща производителност в DeepResearch Bench и DeepResearch Bench II. Това е важно, защото един от големите въпроси около enterprise агентите не е дали работят, а дали могат да бъдат внедрени в мащаб, без разходите за inference да се превърнат в бюджетен проблем.

Също толкова важно е, че Nvidia не представя инициативата като самостоятелно усилие. Компанията изброява дълъг списък от софтуерни доставчици и enterprise платформи, които вече интегрират части от този stack, сред тях Adobe, Atlassian, Amdocs, Box, Cadence, Cisco, Cohesity, CrowdStrike, Dassault Systèmes, IQVIA, Red Hat, SAP, Salesforce, Siemens, ServiceNow и Synopsys. Посланието е типично за Nvidia: създай инструментите, захрани екосистемата и улесни останалата част от софтуерната индустрия да насочи workloads към инфраструктура, подкрепена от Nvidia.

В анонса има и ясно изразен компонент, свързан със сигурността. Nvidia посочва, че OpenShell се разработва с мисъл за съвместимост с инструменти за киберсигурност и AI security от доставчици като Cisco, CrowdStrike, Google, Microsoft Security и TrendAI – знак колко сериозно enterprise клиентите приемат риска от това да дадат на автономни системи достъп до вътрешни инструменти и данни. Agent системите може и да привличат силен интерес, но заедно с това принуждават пазара да се изправи пред по-труден въпрос: колко автономност компаниите действително са готови да допуснат в production среда.

За разработчиците Nvidia посочва, че Agent Toolkit и OpenShell са достъпни чрез build.nvidia.com, чрез inference доставчици и чрез cloud партньори на Nvidia, сред които Baseten, Bitdeer AI, CoreWeave, DeepInfra, DigitalOcean, GMI Cloud, Fireworks, Lightning, Together AI и Vultr. Компанията допълва, че OpenShell може да работи локално на RTX PC, работни станции и DGX системи. За enterprise клиентите внедряването е възможно върху инфраструктура от AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и Oracle Cloud Infrastructure, както и чрез сървърни доставчици като Cisco, Dell Technologies, HPE, Lenovo и Supermicro.

Кои компании участват и какво използват

Adobe
Технология на Nvidia: Agent Toolkit
Какво прави: Използва го като основа за дългосрочно работещи агенти за креативност, продуктивност и маркетинг в по-сигурна и по-рентабилна среда.

Amdocs
Технология на Nvidia: AI-Q, Nemotron
Какво прави: Използва ги в своята Cognitive Core agent платформа за наблюдение на клиентски взаимодействия и billing данни.

Atlassian
Технология на Nvidia: Agent Toolkit, OpenShell
Какво прави: Развива своята стратегия за Rovo AI agents и AI-базирана система на работа за Jira и Confluence.

Box
Технология на Nvidia: Agent Toolkit
Какво прави: Позволява enterprise агенти, използващи файловата система на Box, да изпълняват дългосрочни бизнес процеси сигурно и надеждно.

Cadence
Технология на Nvidia: Agent Toolkit, Nemotron
Какво прави: Подкрепя ChipStack AI SuperAgent за проектиране и верификация на полупроводници.

Cisco
Технология на Nvidia: OpenShell
Какво прави: Добавя AI Defense защита, контрол и guardrails за действията на агенти и claw системи.

Cohesity
Технология на Nvidia: OpenShell, AI-Q
Какво прави: Разширява Gaia AI, за да поддържа по-усъвършенствани agentic workflows.

CrowdStrike
Технология на Nvidia: AI-Q, OpenShell, Nemotron, NeMo Data Designer
Какво прави: Вгражда защитата Falcon в agent архитектурите на Nvidia и развива AI workflows за разследвания.

Dassault Systèmes
Технология на Nvidia: Agent Toolkit, Nemotron
Какво прави: Проучва role-based AI агенти, наречени Virtual Companions, в платформата 3DEXPERIENCE.

IQVIA
Технология на Nvidia: Nemotron и друг софтуер от Agent Toolkit
Какво прави: Интегрира ги в IQVIA.ai за приложения в life sciences – от клинични до търговски и реални оперативни сценарии.

Palantir
Технология на Nvidia: Nemotron
Какво прави: Разработва AI агенти върху референтната архитектура на суверенната AI operating system на Palantir.

Red Hat
Технология на Nvidia: Agent Toolkit
Какво прави: Интегрира го в Red Hat AI Factory with Nvidia за по-сигурни автономни агенти.

Salesforce
Технология на Nvidia: Agent Toolkit, Nemotron
Какво прави: Дава възможност на клиентите да изграждат, персонализират и внедряват Agentforce агенти за обслужване, продажби и маркетинг.

SAP
Технология на Nvidia: Agent Toolkit, NeMo
Какво прави: Позволява създаването на AI агенти чрез Joule Studio в SAP Business Technology Platform.

Siemens
Технология на Nvidia: Nemotron
Какво прави: Пуска Fuse EDA AI Agent за orchestration на workflows при полупроводници и PCB.

ServiceNow
Технология на Nvidia: Agent Toolkit, AI-Q Blueprint, Nemotron
Какво прави: Захранва своята Autonomous Workforce of AI Specialists.

Synopsys
Технология на Nvidia: Nemotron, NeMo Agent Toolkit
Какво прави: Изгражда multi-agent framework за проектиране на полупроводници и системи.

Изображение: NVIDIA

Gartner отбелязва, че през 2020 г. ентърпрайз предприятията са се фокусирали върху максималното съкращаване на съществуващите бизнес операции и са били пронудени да инвестират само в критично важните, вместо в разширяване или нови технологии.

Въпреки това ИТ директорите вече имат възможността да започнат да мислят за разширяване на своите ИТ бизнеси в полза на растежа и възстановяването.

Gartner прогнозира, че всеки ИТ сектор ще се върне към растеж през 2021 г. Например, Data Center Systems сферата се очаква да се покачи с 6,2%. Enterprise Software, след спад с 2,2% очаква да бъде посрещнат от 8,8% за предстоящата година. В областта на устройствата ще има ръст от 8,8%, което Gartner отдават на необходимостта от дистанционна работа и образование. IT Services – 6% ръст, а Communication Services – 4,5%. Изследователите хвърлят поглед и към 2022 г., като според техните очаквания, ръстът от 2021 към 2022 г. предстои да бъде 4,6%.

Това са добри новини за целия световен ИТ сектор, разбира се и за националните такива, защото това означава, че освен ако не стане нещо, което светът отново не очаква, то технологичния сектор успява бързо да се пребори с последствията от пандемията и да възвърне едни добри темпове.

Според Джон-Дейвид Ловлок, Research VP на Gartner, най-голямата промяна през тази година ще е свързана с това как точно се финансира ИТ сектора, а не колко се финансира. Много по-концентрирано и внимателно разпределяне на средствата и прилагането им на правилните места.

За 2019 г. в софтуерния бранш бяха отчетени от Gartner 3,8 трилиона. Това означава покачване с 0,1 трилиона или 100 милиарда, но освен това и потвърждава тезата, че в индустрията се инвестира много и това е причината тя да расте в генерален план. Ако съдим по поговорката, че който харчи повече – печели повече, то значи ръстът в разходите за бранша говорят само и единствено за неговото добро състояние. 100 милиарда растеж не е никак малко за рамките на една календарна година.

Но къде се намира световната ИТ индустрия на прага на средата на годината, след като в рамките на много кратко време светът започна да се разпада и контролът и сигурността в ръцете на бизнеса бе иззет от един микроскопичен вирус, който от края на 2019 г. също е прогнозирал ръст през 2020 г. и то в по-големи мащаби…

Според Gartner, новите очаквания за 2020 г., направени на базата на същите индикатори от миналата година, са за 8% спад в индустрията. Това означава, че вместо да бъдат достигнати 3,9 трилиона, секторът ще се свие и ще се разполага в рамките на 3,4 трилиона. Плановете за разрастване биват преустановени, тъй като компаниите имат една приоритетна цел – запазване на дейността си и клиентите. Създалата се криза покоси малко или много различни направления на ИТ сектора, за които можете да се информирате от таблицата.

Съдейки по предвидения растеж за 2020 г., определено можем да сметнем, че възстановяването няма да дойде до края на годината, нито пък през 2021 г. Разбира се, след отпушване на икономиката може някои засегнати бизнеси да тръгнат стремглаво нагоре с по-висок процент на растеж, но Джон-Дейвид Ловлок, вицепрезидент в областта на изследванията в Gartner, смята, че биха били необходими поне три години до повторно достигане на нивата от 2019 г. Може би това е и причината той да е на мнение, че:

“Възстановяването изисква промяна в манталитета на повечето организации. Няма връщане назад и фокусът трябва да се насочи към продължаване напред”. 

Все пак дадени ИТ услуги намират все по-популярно приложение във времената, в които всички работят от вкъщи. Дигитализирането в световен план винаги се е придвижвало плавно и потребността от дигиталните услуги сред хората винаги е отлежавала – никога не е била шокова. Но ето, че изведнъж бе спонтанна необходимост и какъв по-добър спусък за тази цел от едно форсмажорно обстоятелство, каквото е коронавирусът. Cloud услугите в момента срещат сериозен възход и ще се покачат с 19% за 2020 г. Също според изследването на Gartner, облачните телефонни услуги и съобщения, както и облачните конферентни услуги и платформи също срещат ръст, респективно с 8,9% и 24,3%.

Но може би не трябва да забравяме и един друг детайл, който може би ще определи дали това са окончателните статистики на Gartner за цялата 2020 г. Всъщност, тук дори не е важно кой обработва тази информация – аспектът е върху друго. Държавите вече отпускат мерките и на много места животът се връща явно в старата си форма, което определено е добре за бизнеса и икономиката на която и да е засегната страна. Но остава следното съмнение – доколко дисциплината на хората е способна да поддаде на изкушенията и преди да е приключила първата вълна на COVID-19, да започнем да говорим все по-често за втора такава – нещо което би върнало всички категорични мерки на изолация и би препънало икономическото здраве. И ако през февруари и до една част на март голям проблем бе незнанието за афекта на заразата, то в момента всички сме наясно с него.

По материала работи Пламен Михайлов