ЭДО, ИТ в логистике

Новый 2026‑й год объявлен годом образования для РФ и КНР. Владимир Путин и Си Цзиньпин договорились провести в 2026–2027 годах перекрёстные Года образования. Россия и Китай давно развивают взаимоотношения в энергетике, торговле, инновациях и культуре; теперь акцент смещается на образование.

Директор сказал "платим в USDT", а вы не знаете, как это провести? Вы не одни. Расчеты в криптовалюте — новая реальность ВЭД, для которой нет правил в Налоговом кодексе. Мы не грузим теорией, а даем пошаговый алгоритм для бухгалтера: как закрепить все в учетной политике, какими документами закрыть сделку и, главное, как правильно посчитать налоги, чтобы избежать претензий в будущем.

Вам обещали запустить IT-систему для логистики за один день, а проект растянулся на полгода? Это норма. Разбираемся, почему "купить программу" и "внедрить систему" — это разные задачи. На живом примере показываем, где на самом деле теряется время: от бесконечной интеграции с 1С до тихого саботажа со стороны сотрудников.

Финансовая модель — это не страшная таблица для бухгалтеров, а главный инструмент собственника для управления бизнесом. Она помогает избежать кассовых разрывов, оценить жизнеспособность идеи еще до старта и понять, как любое ваше решение — от найма сотрудника до скидки на товар — отразится на итоговой прибыли. В этой статье мы не просто пересказываем теорию, а на сквозном примере мебельной мастерской шаг за шагом строим рабочую финмодель и учимся использовать ее для принятия взвешенных решений.

Срок действия КЭП подходит к концу, а перспектива поездки в налоговую не радует? Продлить электронную подпись можно онлайн, но эта процедура полна технических нюансов. Разбираем пошагово весь процесс: от подготовки компьютера до установки нового сертификата, и объясняем, что делать, если на каком-то из этапов что-то пошло не так.

Внедрение ИИ — это не про выбор софта, а про боль и потраченные впустую деньги. Все говорят "строить или покупать", но это последний шаг, а не первый. В этой статье — разбор того, что лежит в основе провальных проектов: массивы данных, слабая архитектура, невнятные цели и дефицит кадров. Это не теория, а практический чек-лист готовности к реальной ИИ-трансформации.