ИИ в разработке: эффект, риски, реальность — или что под капотом мегахайпа
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
Большинство команд уже внедрили ИИ-инструменты в разработку. Индивидуальная продуктивность растёт — но системный эффект часто не появляется.
Возникают другие вопросы:
— как повысить эффективность всей системы, а не отдельных разработчиков; — почему time-to-market не сокращается; — где ИИ реально даёт результат, а где создаёт новые риски; — что мешает масштабировать внедрение; — как меняется роль инженера и требования к нему.
На сессии разбираем, что происходит с разработкой на уровне процессов и управления:
— узкие места, которые не устраняются автоматизацией; — ограничения текущих подходов к внедрению ИИ; — зависимость от ключевых сотрудников и “бас-фактор”; — новую норму производительности и подходы к её измерению.
Через практические кейсы и обсуждение смотрим:
— где ИИ ускоряет delivery, а где создаёт иллюзию эффективности; — какие решения дают устойчивый результат; — какие риски уже проявляются в командах.
Технический директор Umbrella IT. Специализация — внедрение AI-инструментов в бизнес-процессы, оптимизация разработки ПО и разработка эффективных IT-стратегий, которые приносят клиентам результат. Умеет собирать сильные команды и успешно проводить цифровую трансформацию. Регулярно выступает на отраслевых и бизнес-конференциях, а также является автором множества статей и экспертных комментариев в СМИ.
Видео
Другие доклады секции
Мастер-класс
