ИИ в разработке: эффект, риски, реальность, или Что под капотом мегахайпа
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Executive/C-level.
Тезисы
Большинство команд уже внедрили ИИ-инструменты в разработку. Индивидуальная продуктивность растет, 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 дает результат, а где создает 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 ее измерению.
Через практические кейсы и обсуждение смотрим:
- где ИИ ускоряет delivery, а где создает 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
