Дослідження GitLab та компанії Harris Poll виявило зміщення фокусу в розробці програмного забезпечення з генерації коду на його аудит і контроль. Керівники стикаються з накопиченням структурних недоліків коду, а його всебічна перевірка стає головним вузьким місцем.

Впровадження штучного інтелекту в процеси створення програмного забезпечення перейшло зі стадії експериментів у категорію базової інфраструктури. Згідно з глобальним дослідженням компанії GitLab та Harris Poll, проведеним серед більш ніж півтори тисячі фахівців з DevSecOps, 91% організацій уже використовують у промисловому середовищі два або більше інструментів генерації коду одночасно. Понад половина компаній інтегрували три або більше подібних систем. Економічний ефект від цих інвестицій виявився помітним, адже 60% опитаних зазначають, що окупність вкладень перевищила їхні початкові очікування, а 78% фіксують прискорення написання та фіксації коду окремими розробниками.

Проте масове прискорення роботи на рівні клавіатури виявило глибокі структурні проблеми на наступних етапах життєвого циклу продукту. Безпосереднє написання коду сьогодні займає лише 16% робочого часу на його створення. Справжні затримки тепер виникають нижче за течією, під час рецензування, тестування, забезпечення безпеки, аудиту відповідності та розгортання. 79% опитаних керівників визнають, що продуктивність окремих розробників зросла, але загальний процес доставки програмного забезпечення практично не прискорився. 85% респондентів констатують зміщення головного вузького місця з написання коду на його перевірку та валідацію. Швидкість штучного інтелекту зупиняється там, де починаються процеси безпеки та комплаєнсу, змушуючи весь життєвий цикл чекати ручних рішень.

Паралельно зростає занепокоєння щодо довгострокової підтримки кодових баз. 82% фахівців вважають, що автоматично згенерований код створює новий різновид технічного боргу, до управління яким більшість організацій наразі просто не готові. 73% опитаних висловлюють серйозні побоювання щодо довгострокової сумісності та підтримуваності таких систем. За відсутності прозорих правил гри штучний інтелект здатний накопичувати структурні дефекти значно швидше, ніж традиційні методи розробки, про що заявляють 86% опитаних. Це створює міну уповільненої дії для майбутньої архітектури підприємства.

Найбільш показовим виявився розрив між упевненістю менеджменту та реальними технічними можливостями під час ліквідації аварій. 87% опитаних вважають, що їхні команди здатні протягом доби визначити, чи став штучний інтелект причиною збою у промисловому середовищі. Водночас аналіз реальних інцидентів за останній рік демонструє зовсім іншу картину. Третина організацій, які зіткнулися із серйозними аваріями чи порушеннями безпеки, не змогли зробити остаточний висновок щодо участі автоматично згенерованого коду у збої. Причиною такої вразливості є фрагментація інструментів. 43% респондентів скаржаться на складність розрізнення коду, написаного людиною та машиною, а 40% вказують на розірваність ланцюжка інструментів, які не обмінюються контекстом. Лише 28% компаній мають повністю інтегровані системи розробки з єдиною моделлю даних.

Таким чином управління та підзвітність стають пріоритетом на найближчу перспективу. Хоча три чверті організацій уже впровадили певні формальні політики чи інструкції, 80% менеджерів визнають, що технології впроваджувалися набагато швидше, ніж створювалися правила регулювання. Ключовими викликами залишаються атрибуція коду, тобто розуміння того, яка саме система його створила, та відстеження зв'язку коду з початковими бізнес-вимогами. Через це 85% фахівців згодні, що наступна фаза використання штучного інтелекту буде зосереджена не на генерації нового обсягу коду, а на забезпеченні контролю за ним. Тому 91% опитаних планують інвестиції у спеціалізовані інструменти управління, а понад половина вже розпочали оцінювання конкретних технологічних рішень.

Автоматизований трафік другий рік поспіль перевищує людський, а розвиток агентного AI змінює правила гри для кіберзахисту. Звіт Thales показує, як боти все активніше використовують API, бізнес-логіку застосунків і системи автентифікації, створюючи нові ризики для цифрових сервісів.

Черговий щорічний звіт Bad Bot Report від Thales підсумовує результати 2025 року і фіксує перехід, про який обережно говорили вже кілька років: автоматизований трафік остаточно став панівним явищем в інтернеті. Згідно з аналітикою, боти забезпечили 53% всього спостережуваного веб-трафіку, тоді як частка людей опустилася до 47%. Це другий рік поспіль, коли автоматизація перевищує людську активність, і тенденція стабільно триває щонайменше з 2015 року.

Це означає, що значна частина навантаження на цифрову інфраструктуру формується автоматизованими системами. Така зміна ландшафту вимагає радикального переосмислення підходів до масштабування інфраструктури та оцінки операційних ризиків.

Особливу увагу привертає динаміка «поганих» ботів – зловмисної автоматизації, яка займається скрапінгом, шахрайством, захопленням облікових записів та зловживанням бізнес-логікою. Їхня частка зросла до 40% від загального трафіку. Десятирічний графік добре ілюструє це повільне, але невпинне зростання: людський трафік знизився з 54% у 2015 році до 47% у 2025, тоді як частка шкідливих ботів зросла з 15% до 40% загального трафіку.

Головна новація звіту цього року – виділення штучного інтелекту в окрему, третю категорію автоматизованого трафіку поряд із традиційними «хорошими» та «поганими» ботами. AI-агенти, вбудовані в браузери, пошукові платформи та корпоративні інструменти, взаємодіють із застосунками й API безпосередньо від імені користувачів. За рік кількість AI-атак, що піддавалися блокуванню, зросла у 12,5 раза, а середньодобовий обсяг заблокованих запитів збільшився з 2 до 25 млн.

Дослідники Thales наголошують, що видима частина цієї активності – лише вершина айсберга. Аналіз показав, що понад 10% сесій AI-агентів типу fetcher і майже 9% сесій AI-краулерів спрацьовували правила виявлення шкідливих ботів. Водночас значна частина автоматизованого трафіку, створеного самостійно розгорнутими або доопрацьованими мовними моделями, залишається невидимою для систем захисту, що формує суттєвий розрив між тим, що організації можуть спостерігати, і реальним масштабом ризику.

API залишаються ключовою точкою вразливості: 27% атак ботів спрямовані саме на програмні інтерфейси. Атаки на API рідко виглядають як класичні зловмисні запити – автентифікація проходить успішно, запити коректно сформовані, а робочі процеси виконуються за правилами. Шкода виникає не через аномальну форму запиту, а через масштаб, наполегливість і намір зловмисника. Найпоширенішими загрозами для API стали витік даних (26%), зловживання бізнес-логікою та атаки типу RCE/RFI (по 13% кожна).

Особливу небезпеку становлять атаки на бізнес-логіку застосунків. Вони вже складають 21% усіх зафіксованих бот-інцидентів. На відміну від класичної експлуатації вразливостей, тут зловмисники використовують легітимні функції системи у спосіб, який розробники не передбачали. Це може бути, наприклад, масове резервування товарів без завершення покупки, маніпуляції з програмами лояльності, автоматизоване відстеження цін або зловживання процесами бронювання та замовлень. З погляду систем моніторингу такі дії часто виглядають як звичайна активність користувачів, що значно ускладнює виявлення загрози.

Дослідження також демонструє, що традиційні методи ідентифікації ботів втрачають ефективність. У 2025 році 41% шкідливих ботів маскувалися під браузер Chrome, використовуючи реалістичні профілі пристроїв, проксі-мережі та поведінкові шаблони, схожі на дії справжніх користувачів. У багатьох випадках визначити автоматизацію можна лише за тривалими патернами поведінки або масштабом активності.

Найбільш атакованою галуззю залишаються фінансовий сектор – на нього припало 24% всіх атак ботів і 46% інцидентів захоплення облікових записів. Останні залишається одним із найприбутковіших напрямків для зловмисників: порівняно з липнем 2024 року кількість таких атак у липні 2025 зросла на 70%, що дослідники частково пов'язують зі зростанням використання AI-інструментів для імітації легітимної поведінки під час входу в систему.

Окремо звіт фіксує посилення складності атак: частка просунутих і помірно складних кампаній зросла до 58%. Боти навчилися аналізувати реакцію систем захисту, змінювати цифрові відбитки протягом кількох годин після впровадження нових правил і повертатися через альтернативні канали. Водночас зросла й кількість простих, низькокваліфікованих атак – на понад 230% за рік, що дослідники пояснюють зниженням порогу входу завдяки доступності AI-інструментів.

Тож якщо раніше основним завданням було відрізнити людину від бота, то сьогодні цього вже недостатньо. Автоматизація дедалі частіше діє від імені користувачів, використовує легітимні інструменти та працює через ті самі API, що й бізнес-застосунки. Тому для служб безпеки дедалі важливішим стає не факт автоматизації, а її намір. Саме здатність розрізняти корисну й шкідливу автоматизовану активність визначатиме ефективність захисту цифрових сервісів у найближчі роки.

Дослідження Кембриджського університету показує, що генеративний AI поки не створив революції у світі кіберзлочинності та не призвів до суттєвого зниження порогу входження для новачків, а став лише інструментом оптимізації рутини для досвідчених гравців. Замість автономних «AI-хакерів» ринок отримав переважно інструменти для автоматизації рутинних задач, SEO-шахрайства та допоміжного кодування.

Після появи ChatGPT дискусія про вплив генеративного AI на кіберзлочинність швидко перейшла від технічних питань до майже апокаліптичних сценаріїв. У публічному просторі регулярно з’являлися припущення про скору появу автономних AI-систем, які зможуть самостійно атакувати інфраструктуру, створювати шкідливе ПЗ або автоматизувати діяльність злочинних угруповань. Проте нове дослідження фахівців Кембриджського університету, Единбурзького університету та університету Стратклайда пропонує значно стриманішу картину того, як генеративний AI реально використовується у кіберзлочинному середовищі.

Дослідження засноване на даних CrimeBB – датасеті Cambridge Cybercrime Centre, який містить понад 100 млн публікацій з підпільних і даркнет-форумів за більш ніж 15 років. Для аналізу було відібрано близько 98 тис. тематичних обговорень, опублікованих після виходу ChatGPT. Висновок виявився доволі прагматичним: інтерес до AI високий, але ознак радикальної трансформації кіберзлочинності поки немає. Генеративні моделі використовуються переважно як допоміжний інструмент – для написання текстів, автоматизації рутинних дій, перекладів, SEO-спаму або спрощення окремих етапів розробки. Водночас AI майже не демонструє проривного ефекту для складних технічних атак або створення принципово нових моделей кіберзлочинного бізнесу.

Одна з ключових тез дослідження полягає в тому, що кіберзлочинність давно функціонує як зрілий сервісний ринок. Більшість інструментів, скриптів та експлойтів уже стандартизовані, а значна частина операцій автоматизована задовго до появи генеративного AI. Через це нові LLM-моделі не створили революції, а радше замінили окремі допоміжні практики – пошук у Stack Overflow, читання документації або копіювання готових фрагментів коду. Для досвідчених операторів це дає певний приріст продуктивності, але не змінює фундаментально саму економіку кіберзлочинності.

Дослідники окремо аналізують популярну тезу про те, що AI нібито різко знизить бар’єр входу для новачків. На практиці цього поки не відбулося. Попри активне обговорення так званих «Dark AI» або jailbroken-моделей без обмежень, більшість обговорень на форумах стосувалися не успішних атак, а спроб отримати доступ до таких сервісів або розчарування через низьку якість результатів. Користувачі регулярно скаржилися, що моделі генерують нестабільний код, потребують серйозної ручної доробки й не дозволяють людям без технічної підготовки ефективно проводити складні атаки.

Важливий аспект дослідження – різниця між лабораторними демонстраціями та реальною практикою кіберзлочинців. У медіа та академічних роботах часто описуються сценарії, у яких AI успішно створює фішингові листи, генерує експлойти або допомагає обходити захист. Але автори звертають увагу, що більшість таких кейсів існує в контрольованих умовах і не враховує економічні обмеження реального підпілля. Для кіберзлочинного ринку важлива не сама технічна можливість, а здатність масштабувати інструмент дешево, стабільно та з мінімальними ризиками. Саме тут генеративний AI поки не показав проривних результатів.

Натомість найбільш помітний вплив AI автори фіксують у сферах, де автоматизація вже була критично важливою: SEO-шахрайство, масове створення контенту, спам, бот-мережі, переклади та окремі види романтичного шахрайства. Генеративні моделі дозволяють швидше виробляти тексти, створювати варіативний контент і обходити прості системи захисту. Це не змінює природу атак, але знижує операційні витрати.

Ще один показовий висновок – кіберзлочинці переважно використовують звичайні комерційні AI-продукти, а не спеціалізовані кримінальні моделі. ChatGPT, Claude, Gemini чи Copilot згадуються у форумах значно частіше, ніж «андеграундні» AI-сервіси. Це свідчить, що основна цінність генеративного AI наразі полягає у загальному підвищенні продуктивності, а не у створенні окремої «AI-злочинної» екосистеми.

Тож головний практичний висновок полягає у тому, що ризики від генеративного AI сьогодні радше еволюційні, ніж революційні. AI не створив новий клас кіберзагроз, але прискорив масштабування вже відомих схем – насамперед соціальної інженерії, автоматизованого шахрайства та масового створення контенту. Водночас дослідження показує, що обмеження моделей, економіка атак і потреба у реальних навичках усе ще залишаються важливими стримувальними факторами. Саме тому практичний фокус безпеки сьогодні варто зміщувати не на сценарії «автономного AI-хакера», а на посилення контролю навколо вже відомих типів атак, які AI робить дешевшими та швидшими.

Втім є один сигнал, на який варто звернути окрему увагу. З середини 2025 року на форумах суттєво зросла тривожність щодо скорочення робочих місць у легальній IT-галузі через AI. Автори роботи не виключають, що це може стати непрямим ефектом генеративного AI для кіберзлочинності: масові звільнення кваліфікованих розробників і охолодження ринку праці здатні направити більше технічно грамотних людей у бік підпільних схем – і це вже питання не кібербезпеки, а ширшої економічної та регуляторної політики.

Штучний інтелект перестає бути просто інструментом автоматизації. Нове дослідження показує: головна перевага компаній тепер залежить не від кількості AI-рішень, а від здатності перебудувати процеси, управління та культуру навколо агентних систем.

Сьогодні дискусія про штучний інтелект зміщується від окремих інструментів до перебудови всієї моделі роботи компанії. Саме це є головним висновком чергового звіту Microsoft – «2026 Work Trend Index Annual Report». Його ключова теза звучить доволі жорстко для бізнесу: AI вже не просто допомагає виконувати завдання швидше. Він змінює сам принцип організації роботи, ролі людей та функції менеджменту.

Дослідники опитали 20 тисяч працівників, які регулярно використовують в роботі генеративний AI, у десяти країнах, а також проаналізували понад 100 тисяч анонімізованих розмов у Microsoft 365 Copilot за один тиждень лютого 2026 року. Результати демонструють, що найбільшою проблемою стає не нестача технологій, а нездатність організацій адаптуватися до нового рівня можливостей працівників. Люди вчаться працювати з AI швидше, ніж компанії встигають змінювати власні процеси.

Особливо показовим є те, як змінюється характер праці. Майже половина взаємодій із Microsoft 365 Copilot сьогодні пов’язана не з генерацією текстів чи пошуком інформації, а з аналітикою, ухваленням рішень і розв’язанням проблем. AI дедалі частіше бере на себе виконання рутинних або багатокрокових операцій, тоді як роль людини зміщується у бік контролю якості, визначення цілей, оцінки результатів та управління контекстом.

Це формує новий тип спеціаліста, якого у звіті називають Frontier Professionals. Вони не просто використовують AI-асистентів, а будують агентні workflow, комбінують кілька AI-систем, оптимізують процеси та створюють внутрішні стандарти роботи з AI. Таких працівників поки лише 16%, але саме вони формують найбільшу продуктивність і найшвидше змінюють операційні моделі компаній.

Втім головний фактор успішного впровадження AI – не індивідуальні навички співробітників, а організаційне середовище. Frontier Professionals у 2,5 раза частіше кажуть, що їхній менеджер сам відкрито використовує AI, ставить стандарти якості для такої роботи та створює простір для експериментів. Тобто питання не в підборі правильних людей, а в побудові правильних умов.

Згідно з дослідженням, культура компанії, підтримка менеджерів і HR-практики впливають на реальний ефект від AI більш ніж удвічі сильніше, ніж особистий рівень підготовки працівника. Іншими словами, навіть сильні команди не здатні масштабувати результат, якщо компанія не змінює правила роботи.

Саме тому у звіті з’являється поняття Transformation Paradox. Працівники вже готові перебудовувати свою роботу під AI, але корпоративні системи мотивації, KPI та управління все ще оцінюють їх за старими моделями. 65% респондентів бояться відстати, якщо не адаптуються до AI достатньо швидко, але майже половина водночас вважає безпечнішим працювати за старими правилами, ніж експериментувати з новими підходами.

У таких умовах роль CIO перестає бути суто технологічною. Від IT-директорів очікують не просто запуску Copilot чи корпоративних агентів, а створення повноцінної інфраструктури агентної роботи. У звіті це описується як control plane для AI-агентів: системи управління ідентичностями, доступами, політиками безпеки, моніторингом та життєвим циклом агентів. Фактично AI-агенти починають розглядатися як окремі цифрові сутності всередині enterprise-архітектури.

Не менш важливим стає питання безпеки. Автори звіту прямо вказують на нові ризики: неконтрольований доступ до даних, небажані дії агентів, витоки інформації та помилки, які можуть масштабуватися автоматично. Тому security-функція має інтегруватися в AI-платформу на рівні базових механізмів – через аудит, політики контролю та постійний моніторинг поведінки агентів.

Найцікавіший висновок звіту полягає в тому, що конкурентна перевага тепер формується не навколо самого AI, а навколо здатності організації накопичувати та масштабувати власне знання. Компанії, що зможуть швидше перетворювати локальні експерименти на повторювані процеси, отримають ефект постійного прискорення.

Звідси практичне питання для організацій, які вже масштабують агентів: хто переглядає якість їхньої роботи, хто має право оновлювати робочі процеси, якими вони керують, і як локальний успіх окремої команди перетворюється на інституційне знання. Компанії, які можуть відповісти на ці питання, формують те, що автори звіту називають Owned Intelligence – корпоративний інтелект, який накопичується з часом, є унікальним для організації та не відтворюється простим копіюванням інструментів.

Для технологічного бізнесу це означає перехід до нової операційної моделі, де AI стає не окремим продуктом чи сервісом, а базовим шаром організації роботи. І головне питання для керівництва тепер звучить не «де впровадити AI», а «чи готова компанія перебудувати себе навколо нього».

Якщо ви вважали, що найважчим етапом впровадження штучного інтелекту є вихід із «чистилища пілотів», то дані звіту The AI Production Paradox від Sinch малюють куди складнішу картину. Виявляється, справжні виклики починаються після того, як кнопка «запуск» натиснута.

Дослідження, яке охопило понад 2500 керівників по всьому світу, виявило, що три чверті підприємств були змушені відкликати або повністю зупинити роботу своїх AI-агентів підтримки клієнтів після виходу в продакшн через провали в управлінні та контролі. Найцікавіше в цьому парадоксі те, що зрілість компанії не рятує від відкатів, а навпаки – робить їх частішими.

Два роки поспіль панівним наративом навколо корпоративного AI був нескінченний цикл proof-of-concept. Дослідження Sinch, проведене серед 2527 керівників рівня CIO, CTO та VP із 10 країн і шести галузей, показує: принаймні в комунікаційних системах цей міф не відповідає дійсності. 62% підприємств вже мають AI-агентів у продакшені, а до кінця року ця цифра сягне 88%. Але вийти із «пілота» виявилося не найскладнішим завданням. Найскладніше починається після.

В середньому підприємства розгортають AI одночасно на трьох каналах – веб-чат (64%), електронна пошта (63%), соцмережі (51%), WhatsApp (49%), SMS (49%), голосові IVR (42%). Майже половина компаній охоплює чотири канали й більше. Інвестиції зростають: 98% підприємств збільшують бюджети на AI у 2026 році, і лише 0,3% планують їх скорочувати. Головна мета – не скорочення витрат (16%), а підвищення задоволеності клієнтів (36%) і зростання виручки (24%). Бізнес змагається не за ефективність, а за довіру.

Але тут виникає парадокс – 74% підприємств, які вже запустили AI-агентів, були змушені їх зупинити або відкликати. Ця цифра стабільна в усіх регіонах і галузях і не знижується з досвідом. Навпаки – серед компаній із «повністю зрілими» механізмами контролю рівень відкатів становить 81%. Ринок роками малював неправильну фінішну пряму. Вихід у продакшен не розв'язує проблему – він лише підіймає ставки: тепер збій відбувається не в ізольованому середовищі, а в живому каналі.

Причини відкатів цілком конкретні: витік персональних даних (PII) – 31% випадків, галюцинації та репутаційні ризики – 22%, відсутність аудитного сліду – 16%. Остання категорія особливо показова: коли кожен шостий збій неможливо діагностувати, організація залишається з поломкою, якої вона не може ані пояснити, ані довести, що виправила. При цьому 90% керівників описують себе як «впевнених» у готовності до AI. Серед них 75% вже пережили хоча б один відкат. Впевненість – це індикатор амбіцій, а не гарантія надійності.

Вартість збоїв при цьому розподіляється на три вектори. Перший – черга підтримки: 35% організацій називають сплеск навантаження на операторів головним наслідком відмови агента. Другий – репутація: 34% вказують на репутаційні збитки та втрату довіри клієнтів – результат, який не зникає після відновлення сервісу. Примітно, що технічні керівники фіксують відкати частіше, ніж їхні бізнес-колеги в тих самих компаніях – 77% проти 69%. У ритейлі топменеджери на рівні C-suite більш ніж удвічі частіше за директорів і VP вважають, що більшість AI-пілотів успішні. Це не різниця в оцінці ризиків – це розрив у видимості, який безпосередньо загрожує бренду. Третій вектор – інженерні витрати: 84% команд витрачають щонайменше половину робочого часу на побудову guardrails і контролів безпеки, причому 35% – більшу частину часу. Цей «податок на безпеку», що з'їдає спринт-ємність ще до першого збою.

Головний висновок і, мабуть, найнесподіваніший з усіх: найсильнішим фактором успіху AI-розгортань є задоволеність комунікаційною інфраструктурою. Цей показник перевершує всі інші включно з рівнем інвестицій, зрілістю governance та досвідом команди. При цьому 87% керівників визнають продуктивну комунікаційну інфраструктуру «важливою або критично важливою» для AI-стратегії, але більшість повідомляє про прогалини у поточного постачальника: 42% – недостатня надійність, 37% – обмежені мультиканальні можливості, 32% – відсутність нативної інтеграції з AI-платформами.

Ці прогалини мають прямі архітектурні наслідки. 55% підприємств власноруч вибудовують збереження контексту між каналами – тому що платформа не робить цього нативно. Коли клієнт переходить із чату у голосовий дзвінок і змушений повторювати свій запит, він відчуває не збій моделі – він відчуває дефіцит інфраструктури. І приписує його бренду. Тим часом 84% інженерних команд відбудовують з нуля те, що комунікаційна платформа мала б надавати за замовчуванням: PII-маскування, контроль інтенсивності, аудитні журнали, контроль відповідності. Ринок відреагував: 86% підприємств за останні 12 місяців проводили активні або попередні переговори про зміну постачальника. 91% компаній, що пережили governance-відкат, уже оцінюють альтернативи. На першому місці серед критеріїв – надійність і uptime (29%), далі глобальне покриття та відповідність вимогам (23%), простота інтеграції (18%). Ціна – на восьмому місці з дев'яти.

Таким чином галузь виходила з хибного припущення, що краща governance веде до кращих результатів. Але якби governance розв'язувала проблему, найзріліші команди мали б менше відкатів – а не більше. Інженери витрачають більшість часу на підтримку safety-систем, які мала б забезпечувати комунікаційна інфраструктура. Це і є той guardrail tax, що гальмує організації.

Щороку компанії витрачають на кібербезпеку все більше, а менеджмент звітує про готовність до інцидентів. Проте зловмисники все одно зламують системи, які вважалися захищеними. Нове глобальне дослідження Kroll State of Cyber Resilience 2026, проведене серед 1000 директорів з кібербезпеки у десяти країнах, пояснює це розривом між уявною та реальною стійкістю.

Дослідники зафіксували критичну розбіжність між тим, як організації оцінюють власну готовність до кіберзагроз, і тим, наскільки вони насправді здатні захищатися від складних атак і відновлюватися після них. Вона породжена насамперед невідповідністю між топменеджментом і командами з кібербезпеки.

Одна цифра добре ілюструє проблему – лише 19% компаній вважають, що можуть відреагувати на інцидент упродовж кількох хвилин – тоді як середній час «прориву» зловмисника (breakout time) у 2025 році становив 29 хвилин. Вікно між вторгненням і завдаванням збитків є значно меншим, ніж час реагування більшості компаній. Тобто поки команда безпеки збирається на дзвінок та оцінює ситуацію, зловмисник уже пересувається мережею і закріплює позиції. 72% організацій впевнені, що відреагують на інцидент протягом доби – проте на той момент нападник давно вже виконав свою місію.

Фінансовий вимір цього розриву не менш відчутний – організації в середньому зазнають 2,2 млн дол. щорічних витрат на відновлення і простій унаслідок кіберінцидентів. При цьому 80% компаній збільшили кібербюджети на 2026 рік. Однак основна частина інвестицій не спрямована на захист від найпоширеніших векторів атак, що спрямовані на людей, облікові дані та внутрішні процеси. Компанії купують дорогі інструменти й нарощують витрати на хмарну безпеку та розвідку загроз, водночас недоінвестуючи у те, що насправді зупиняє зловмисників. 59% організацій нарощують витрати на хмарну та безпеку ланцюга постачання, але найпоширенішими тактиками атак залишаються фішинг (39% випадків) і компрометація корпоративної пошти (28%).

Ще більш наочна картина з проактивними заходами. 55% компаній скорочують або не збільшують інвестиції в red та purple teaming, а 52% знижують увагу до управління ідентифікацією й доступом та архітектури zero-trust – саме тих практик, які дозволяють виявити реальні прогалини до того, як їх знайде нападник. Замість того щоб перевіряти власну стійкість на практиці, організації вкладають у видимість захищеності.

Причини цього стану криються не в технологіях, а в управлінні. Різний рівень толерантності до ризику між виконавчим керівництвом і командами безпеки (51%) та недостатня кіберграмотність топменеджменту (43%) є головними рушіями розриву між стратегією і виконанням. Рада директорів розуміє кіберризик абстрактно – до першого серйозного інциденту. Після нього розуміння стає операційним, але ціна вже сплачена.

Окремим і дедалі актуальнішим виміром є штучний інтелект. За останні два роки 76% організацій зіткнулися з інцидентами безпеки, пов'язаними з AI-застосунками або моделями, а майже третина (27%) витратила понад 1 млн дол. на ліквідацію наслідків таких інцидентів. Штучний інтелект інтегрують з ентузіазмом, але без належного фундаменту безпеки він стає новим вектором атаки, а не інструментом захисту. Натомість компанії з дуже високою кіберзрілістю у 46% випадків не мали жодного AI-інциденту за той самий період: 69% з них мають централізовану платформну стратегію AI з вбудованими засобами контролю, порівняно з лише 39% серед компаній із низькою зрілістю.

Майже всі опитані організації (99%) мають план реагування на інциденти, проте більшість не вдосконалює його на основі реального досвіду, навіть коли атаки стають дедалі витонченішими.

Тому нарощування бюджету не замінює вирівнювання пріоритетів. Закрити розрив між уявною та реальною стійкістю – це передусім управлінське завдання. Починати варто з трьох кроків: чесно виміряти реальний час реагування (не очікуваний, а задокументований); переглянути, куди йдуть гроші на безпеку відносно актуальних векторів атак; і зробити кіберграмотність топменеджменту системною практикою, а не разовим тренінгом.

Перше комплексне дослідження впливу ІТ на галузі країни, побудоване на економічному моделюванні представила Асоціація IT Ukraine. Воно дозволяє оцінити структурний вплив ІТ-галузі на трансформацію економіки України в довгостроковій перспективі. Оскільки рівень цифровізації безпосередньо визначає стійкість держави до криз, її потенціал до відновлення, глобальну конкурентоспроможність та технологічну самодостатність

Як показало дослідження, ІТ-індустрія має потужний вплив на економіку країни: одна гривня ІТ-галузі генерує ще 1,09 грн в економіці, а один спеціаліст оплачує ще 2,29 робочих місця суміжних галузях. У 2025 році в Україні працювало понад 305 тис. ІТ-фахівців і 2243 компанії. Загалом галузь забезпечує понад 800 тис. прямих та непрямих робочих місць. Загальний обсяг ринку становить 7,85 млрд дол., з яких 1,25 млрд дол. – внутрішній ринок.

У 2025 році ІТ-галузь формувала 3,2% частки ВВП, забезпечуючи 6,6 млрд дол. експорту, що дорівнює 41,6% експорту послуг. При загальному номінальному ВВП України у 210 млрд дол., ІТ-галузь виконує роль стабілізатора, що генерує активність далеко за межами свого сектору. Сегмент High-IT (галузі з високою ІТ-інтенсивністю, де витрати на технології перевищують 1,66%) продемонстрував зростання на рівні 19,9%. Для порівняння: менш цифровізовані галузі зросли лише на 4,7%. Така динаміка підкреслює пряму залежність між рівнем технологічної адаптивності та стійкістю бізнесу до екстремальних зовнішніх шоків.

Український ІТ-експорт демонструє стабільність та високу географічну концентрацію: близько 80% усіх надходжень припадає на десять країн-партнерів. Ключовими ринками залишаються Європа (51% загального обсягу, або 3,39 млрд дол.) та США (36%, або 2,4 млрд дол.). Незмінне лідерство Сполучених Штатів та присутність у топ-10 таких країн, як Велика Британія, Мальта, Кіпр, Ізраїль, Швейцарія, Німеччина, Естонія, Польща та ОАЕ, підтверджують високу конкурентоспроможність українських інженерів на найбільш вимогливих технологічних ринках світу.

Цифровізація формує нову ефективність у базових галузях, які створюють основну додану вартість країни. В агросекторі впровадження цифрових рішень забезпечує 10-30% приросту продуктивності та до 40% економії ресурсів, зокрема води та добрив.

У торгівлі та ритейлі e-commerce у 2025 році досяг обсягу 6,56 млрд дол. (+7% за рік), а частка безготівкових операцій за кількістю склала рекордні 95,5%. Цифрові рішення у ритейлі дозволяють прискорити оборотність капіталу на 15% та скоротити операційні втрати на 20%.

Промисловість проходить трансформацію через підходи Industry 4.0: автоматизація та використання цифрових двійників скорочують простої обладнання на 30-50% і підвищують обсяги виробництва на 10-20%.

У державному секторі цифровізація вже стала базовою інфраструктурою: екосистема Дія охоплює понад 23 млн користувачів і надає більш як 160 послуг, масштабуючи державні сервіси без додаткових витрат.

Цифрові рішення EdTech зменшують час навчання на 40-60%, знижують вартість навчання одного слухача до $180 при масштабуванні, підвищують результати учнів на 25% і автоматизують рутинні завдання вчителів.

За три роки кількість електронних медичних записів зросла на 528%, охоплюючи 37 млн користувачів та понад 400 тис. медпрацівників, а цифрова інфраструктура забезпечує доступ до допомоги для 6 млн ВПО. Телемедицина та AI-діагностика скорочують час очікування, а раннє вчасне виявлення хвороб економить до $10 на кожен вкладений долар.

Рівень цифровізації безпосередньо впливає на здатність економіки витримувати кризи. Галузі з високою ІТ-інтенсивністю не лише швидше зростають, а й краще адаптуються до зовнішніх шоків порівняно з менш цифровізованими секторами.

Також цифровізація є базовою умовою відновлення України. Саме рівень технологічного розвитку визначатиме, наскільки оперативно економіка країни зможе адаптуватися, масштабуватися та конкурувати на глобальному ринку.

Дослідження здійснила аналітична компанія DataDriven на замовлення Асоціації IT Ukraine у партнерстві з UKRSIBBANK BNP Paribas Group, а також Kyivstar.Tech, MODUS X і за підтримки Мінцифри.

Аналітичний відділ Cloudforce One оприлюднив результати першого в цьому році звіту Cloudflare Threat Report, який демонструє фундаментальну трансформацію стратегії кіберзлочинців. Компанія Cloudflare, що надає послуги доставки контенту, пом'якшення DDoS атак та захисту від кіберзагроз, обробляє понад 20% світового інтернет-трафіку, а її мережа щодня стає першою лінією захисту від понад 230 млрд загроз. Це дає фахівцям можливість бачити перші ознаки атак, виокремлювати закономірності та розробляти рекомендації щодо відповідних контрзаходів.

На основі наявної глобальної телеметрії аналітики Cloudflare роблять чіткий висновок: у 2026 році ми станемо свідками повної індустріалізації кіберзагроз, коли бар'єр для входу зникне, а «інтерактивний хак» стане масштабованою та автоматизованою моделлю.

Основним показником ризику в поточному році є MOE (Measure of Effectiveness, міра ефективності) – співвідношення зусиль зловмисника до оперативного результату. Доступність генеративного AI значно знижує бар'єр для входження на ринок ефективних операцій. Використовуючи хмарні технології, програмне забезпечення як послугу (SaaS) та AI-інфраструктуру зловмисники досягають рівня безперешкодного масштабування, який традиційні моделі ризику не в змозі охопити.

Своєю чергою державні хакери ставлять під загрозу стійкість критичної інфраструктури. Вони фокусуються на проникненні та укоріненні у телеком та енергетичні інфраструктури, урядових та ІТ-послугах. Таке стратегічне націлювання свідчить про свідомий перехід від шпигунства до підготовки майбутніх руйнівних подій.

Безпека корпоративних даних тепер визначається інтеграціями сторонніх розробників, а не традиційним периметром мережі. У 2026 році одне надмірно привілейоване з'єднання SaaS-to-SaaS може бути використане як зброя за допомогою AI для одночасного спричинення точних, багатокористувацьких порушень у всій екосистемі. Ця структурна вразливість перетворює «сполучну тканину» сучасних підприємств на основний засіб для широкомасштабних і автоматизованих операційних збоїв.

Зловмисники використовують легітимні хмарні екосистеми (SaaS, IaaS та PaaS) як зброю, щоб замаскувати зловмисні дії під штатні операції підприємства. У 2026 році використання надійних платформ для передачі зашифрованих команд перетворилося на стандартизований рівень заплутування в рамках ширших, багатоступеневих гібридних інфраструктур.

Зловмисники навчилися маскувати свою активність усередині екосистем Google Calendar, Dropbox та GitHub, роблячи шкідливий трафік майже невідрізним від повсякденної корпоративної діяльності. Показовим прикладом є діяльність угруповання FrumpyToad (Китай), яке використовує логіку сервісу Google Calendar для побудови командно-контрольних циклів. Хакери записують зашифровані команди безпосередньо в описи подій календаря, що дозволяє їм керувати атаками, залишаючись у межах довірених хмарних протоколів. Аналогічно, угруповання PatheticSlug (КНДР) використовує «щит репутації» таких сервісів, як Google Drive та Microsoft Teams, які системні адміністратори зазвичай не блокують для доставки шкідливого ПЗ.

Демократизація масштабованих хмарних ресурсів з високою пропускною здатністю дозволяє навіть зловмисникам низького рівня здійснювати складні атаки, що обходять традиційну фільтрацію вихідного трафіку.

Одним із найбільш зухвалих методів стало впровадження діпфейк-персон безпосередньо у штати західних компаній. Північнокорейські оперативники успішно використовують технології генеративного AI для створення фальшивих ідентичностей, які проходять віддалені співбесіди та отримують доступ до корпоративних ресурсів як легітимні IT-працівники. Це дозволяє здійснювати промислове шпигунство та виводити кошти безпосередньо зсередини організації.

Паралельно з цим спостерігається криза традиційних методів ідентифікації: викрадення активних сесійних токенів за допомогою інструментів на кшталт LummaC2 робить багатофакторну автентифікацію (MFA) неефективною, оскільки хакери переходять відразу до дій у вже авторизованому середовищі.

Також зловмисники використовують критичну сліпу зону, де поштові сервери не перевіряють ідентичність відправника після того, як повідомлення проходить через сторонній шлюз. Оскільки трафік надходить від «довіреного» ретранслятора, система помилково розглядає зовнішні підроблені повідомлення як внутрішні або безпечні. Це дозволяє ботам, що надають послуги фішингу, обходити стандартний захист і доставляти підроблені повідомлення від надійних брендів безпосередньо в поштові скриньки користувачів, зловживаючи фрагментованою аутентифікацією пошти.

Водночас масштаби інфраструктурних атак продовжують зростати: ботнети нового покоління, такі як Aisuru, регулярно генерують гіпероб'ємні DDoS-удари потужністю понад 31,4 Тбіт/с. Ці автономні атаки досягають піка за лічені секунди, фактично закриваючи вікно для втручання людини й створюючи надзвичайне навантаження на місцеву інфраструктуру.

У поєднанні з тим фактом, що 94% спроб входу в корпоративні системи сьогодні ініціюються ботами, а 63% логінів використовують уже скомпрометовані раніше дані, ситуація вимагає від захисників повного перегляду стратегій безпеки.

Європа є другим за популярністю регіоном, де знаходиться 22% жертв шифрувальників у світі. Регіон EMEA залишається основним театром деструктивних кібероперацій, пов'язаних з війною в Україні та зміною балансу сил у Східній Європі та на Близькому Сході.

Україна, яка є передовою лінією сучасної гібридної війни, є найактивнішим у світі театром руйнівних кібероперацій. Вона безперервно піддається атакам з боку державних суб'єктів з росії та білорусі з метою саботажу критичної інфраструктури та проведення психологічних операцій.

Російська кіберзагроза продовжує діяти за моделлю високої частоти та широкого націлювання. Такі групи, як NastyShrew, дотримуються своєї усталеної практики використання хмарних сервісів з високою репутацією для маскування інфраструктури C2 та застосування геофенсінгу для уникнення глобальних сканерів безпеки, підтримуючи постійний доступ до критичних систем України. Хакери рф продовжують підтримувати геополітичні цілі своєї держави, про що свідчать поточні фішинг-кампанії StainedShrew проти союзників НАТО та кампанії геолокації RottenShrew проти тактичних комунікаційних додатків, які використовуються українськими військовими, часто з тимчасовою кореляцією з російськими кінетичними військовими операціями.

Зокрема вони атакують акаунти месенджера Signal, які використовують українські військовослужбовці, імітуючи додаток «Кропива» (система наведення артилерії), щоб спонукати користувачів пов'язати свої акаунти Signal з інстанціями, контрольованими RottenShrew, надаючи зловмисникам повний доступ до комунікацій та метаданих.

Окрім програми «Кропива» хакери рф націлюються також на військову програму Delta, сайти, пов'язані з Teneta (технологічною компанією, що надає ЗСУ тактичні модеми та інші пристрої), програму цифрових державних послуг «Дія» та українську службу перетину кордону «єЧерга».

Актуальний щорічний рейтинг 50 найбільших продуктових IT‑компаній України від DOU містить дані про продуктові та гібридні IT-компанії, у яких понад 50% фахівців залучено в роботу з продуктами. Також враховані непрофільні компанії, які мають великі ІТ-команди (як-от MHP, Rozetka чи «Аврора»). Сюди не входять банки (для них є окремий рейтинг) і miltech-компанії – з міркувань безпеки).

Згідно з даними рейтингу, загальна кількість технічних фахівців у продуктових компаніях України становить близько 24,5 тис. людей. Це число практично не змінилося у порівнянні з минулим роком, що свідчить про певну стабілізацію у секторі.

Лідером за кількістю технічних спеціалістів залишається Evoplay, яка багато років утримує провідну позицію серед українських продуктових IT-компаній завдяки масштабному портфелю ігор та рішень для GameDev-ринку. На високих позиціях також знаходяться Genesis і Ajax Systems – компанії, що демонструють позитивну динаміку найму та розширення продуктового портфеля. У випадку Genesis це відображається у запуску нових продуктів і значній кількості відкритих вакансій для розробників, аналітиків та продуктових менеджерів. Ajax Systems продовжує нарощувати команду шляхом розширення продуктів і ринків, включаючи hardware-розвиток та embedded-розробку.

Окрему увагу в рейтингу привертають компанії, що радикально змінили свої позиції у 2025-2026 роках. Так, mono значно піднялася в рейтингу (з 25 на 11 сходинку), що відображає стрімкий розвиток продуктів банківського та фінтех-спрямування. Тоді як Kyivstar.Tech зміцнила свої позиції як один із провідних digital-підрозділів серед телеком-компаній (з 20 місця на 9). Ще одним прикладом є FRACTAL, яка показала суттєве зростання (з 47 позиції на 34) завдяки розвитку ключових напрямків, де команда фокусується на аналітиці, маркетингу та IT-сервісах. Водночас частина компаній залишалася на стабільному рівні або демонструвала невелике скорочення, що підкреслює неоднорідність ринку.

Структурно продуктові компанії охоплюють широкий спектр доменів: від геймдеву й iGaming до телеком-сектору, ритейлу та Enterprise/B2B-продуктів. Найбільше компаній працює в Києві, що закріплює статус столиці як центру українського IT, але суттєва присутність наявна також у Львові, Дніпрі та Одесі.

Попри загальний певний стабільний рівень кількості фахівців, ринок не можна назвати однорідним: приблизно 40% компаній показали ріст, ще 38% зафіксували падіння, а решта демонструє відносну стабільність. Така картина відображає сучасні реалії, коли компанії балансують між внутрішніми продуктами, потребою в нових талантах та глобальними викликами пошуку та утримання технічних спеціалістів.

Плани компаній на найближче півріччя також здебільшого спрямовані на розширення команд. Значна частина учасників рейтингу готується відкрити нові вакансії, у деяких випадках йдеться про сотні нових технічних позицій, особливо в секторах, пов’язаних із cloud-технологіями, штучним інтелектом, мобільними рішеннями та аналітикою. Це свідчить про те, що продуктовий сектор, хоча й має свої виклики, продовжує бути привабливим полем для розвитку кар’єри та інноваційних ініціатив.

Загалом рейтинг демонструє зрілість і диверсифікацію продуктового IT-сегмента в Україні: він не лише підтримує стабільний рівень спеціалістів, але й створює передумови для подальшого зростання, інвестуючи в таланти та розвиваючи продукти світового рівня.

Після двох років падіння український ІТ-експорт у 2025 році нарешті перейшов до зростання. За даними Національного банку України, експорт комп’ютерних послуг торік збільшився на 3,3% і сягнув 6,66 млрд дол. Хоча показник усе ще на 1,1% нижчий за рівень 2023-го, ринок демонструє ознаки стабілізації та поступового відновлення.

Найсильнішим місяцем став грудень: 685 млн дол. і зростання на 26,2% проти листопада. Це також на 11,2% більше, ніж у грудні 2024-го. Фактично, це один із найкращих грудневих результатів за останні п’ять років – поступається лише піковим 2021 та 2022 рокам. Саме четвертий квартал став драйвером річної динаміки: 1,79 млрд дол. за жовтень-грудень, що на 8,6% більше, ніж у третьому кварталі, і на 7,6% більше, ніж за аналогічний період 2024 року.

Початок минулого року був складним. Січень став найслабшим місяцем від початку повномасштабного вторгнення, а перший квартал показав найгірший результат за рік – 1,57 млрд дол. Втім уже з другого кварталу ситуація почала вирівнюватися: 1,64 млрд дол. навесні та 1,65 млрд дол. у третьому кварталі. Вперше з 2021 року третій квартал продемонстрував позитивну динаміку щодо попереднього року, що стало важливим сигналом для ринку.

ІТ залишається найбільшим експортером послуг України. Частка комп’ютерних послуг у структурі експорту послуг зросла до 41,6% проти 37,4% роком раніше. У загальному експорті товарів і послуг галузь посідає друге місце з часткою 12,3%, поступаючись лише агросектору, який формує понад 40% валютних надходжень.

Географія експорту залишається стабільною. Лідером є США з 2,39 млрд дол. – це майже 36% усього виторгу. При цьому падіння експорту до США фактично зупинилося після двох років суттєвого скорочення. Далі йдуть Мальта та Велика Британія, а першу п’ятірку замикають Кіпр та Ізраїль. Загалом десять країн забезпечують понад 80% усього ІТ-експорту, і склад цієї десятки майже не змінився порівняно з 2024 роком. Водночас найшвидше зростання продемонстрували країни Балтії та Північної Європи, тоді як частина традиційних ринків просіла.

Настрої в індустрії також поступово покращуються. За результатами дослідження IT Research Ukraine 2025 Львівського IT-кластера, частка спеціалістів із позитивними очікуваннями зросла до 32%, тоді як рівень песимізму знизився. Серед керівників компаній третина прогнозує зростання галузі у найближчий рік, і майже половина очікує збільшення обороту власного бізнесу.

Глобальний контекст також грає на користь України. Аналітики Gartner прогнозують, що світові ІТ-витрати у 2026 році сягнуть 6,15 трлн дол. зі зростанням понад 10%, а сегмент програмного забезпечення додасть майже 15%. Найбільший попит концентрується навколо AI, data engineering, хмарних рішень та інфраструктурної оптимізації. Для українських компаній це вікно можливостей: за умови інвестицій у складні інженерні компетенції та збереження конкурентоспроможності 2026 рік може стати періодом не просто стабілізації, а якісної трансформації галузі.