The Unexpected Wins: Why Your Dusty Legacy Systems Might Be Your Secret Competitive Advantage

The Unexpected Wins: Why Your Dusty Legacy Systems Might Be Your Secret Competitive Advantage

If you’re reading this, you’ve probably had someone in your organization justify keeping that ancient COBOL system or those Pentium-era servers gathering dust in the data center corner. You’ve heard it called “technical debt,” “a necessary evil,” or—my personal favorite—“we’ll migrate it next quarter” (we both know that never happens). But what if I told you that your legacy systems might actually be doing you favors? Not in a magical, free-lunch kind of way, but in real, measurable, economically justifiable ways that the modernization evangelists won’t tell you about?...

November 27, 2025 · 9 min · 1839 words · Maxim Zhirnov
Неожиданные победы: Почему Ваши запыленные устаревшие системы могут стать Вашим секретным конкурентным преимуществом

Неожиданные победы: Почему Ваши запыленные устаревшие системы могут стать Вашим секретным конкурентным преимуществом

Если вы читаете это, возможно, кто-то в вашей организации оправдывал сохранение той древней системы COBOL или тех серверов эпохи Pentium, которые пылятся в углу центра обработки данных. Вы слышали, как это называют «технической задолженностью», «необходимым злом» или — моё любимое — «мы перенесём это в следующем квартале» (мы оба знаем, что этого никогда не произойдёт). Но что, если я скажу вам, что ваши устаревшие системы на самом деле могут приносить вам пользу?...

November 27, 2025 · 6 min · 1204 words · Maxim Zhirnov
Algorithmic Reparations: Why Your Legacy ML Systems Need More Than a Band-Aid

Algorithmic Reparations: Why Your Legacy ML Systems Need More Than a Band-Aid

Picture this: you’re a software architect in 2025, staring at a decade-old machine learning system that’s been making hiring decisions for your company. The model works technically – it processes applications, spits out scores, and helps HR make faster decisions. But then you discover it’s been systematically disadvantaging certain demographic groups for years. Your first instinct? Apply some fairness metrics, maybe add a bias correction layer, and call it a day....

August 23, 2025 · 12 min · 2501 words · Maxim Zhirnov
Алгоритмические исправления: Почему вашим устаревшим системам ML нужно нечто большее, чем пластырь

Алгоритмические исправления: Почему вашим устаревшим системам ML нужно нечто большее, чем пластырь

Представьте, что вы архитектор программного обеспечения в 2025 году и смотрите на систему машинного обучения десятилетней давности, которая принимала решения о найме сотрудников для вашей компании. Модель работает технически — она обрабатывает заявки, выдаёт оценки и помогает HR быстрее принимать решения. Но затем вы обнаруживаете, что годами она систематически ущемляла определённые демографические группы. Ваше первое побуждение? Применить некоторые метрики справедливости, возможно, добавить слой коррекции смещения и считать, что на этом всё....

August 23, 2025 · 5 min · 858 words · Maxim Zhirnov

'Аргументы в пользу использования устаревших технологий: когда они все еще работают' # Цитируемый заголовок в шаблоне Hugo

Непрекращающееся развитие технологий заставляет нас гнаться за новейшими гаджетами и равнодушно относиться к прошлогодним смартфонам. Но давайте на мгновение остановимся: винтажные технологии, пылящиеся на вашем чердаке, могут оказаться не реликтами ушедшей эпохи, а стратегическими активами, ожидающими повторного открытия. Как цифровые «Вояджеры», некоторые технологии продолжают работать, когда бури инноваций проходят мимо. Старые технологии как антихрупкие решения По словам Нассима Талеба, «антихрупкость» описывает системы, которые улучшаются под воздействием стресса. Флорентийский тет-а-тет — нет, подождите....

August 5, 2025 · 3 min · 576 words · Maxim Zhirnov