Стачка - Как превратить личные знания Product Manager в AI-инженера команды и сепарироваться от аналитиков

Как превратить личные знания Product Manager в AI-инженера команды и сепарироваться от аналитиков

3 октября

17.00-17.30

Green 5. ML & AI & Безопасность

В продуктовых и инженерных командах много времени уходит не на принятие решений, а на поиск контекста: старых исследований, SQL-запросов, документации, обсуждений и знаний отдельных сотрудников. Из-за этого даже простой аналитический вопрос может занимать несколько дней или неделю и зависеть от загрузки аналитиков.

В докладе разберу кейс Рег.облака: как мы построили внутренний AI-инструмент, который помогает искать знания, писать SQL-запросы, готовить продуктовую аналитику и оформлять техническую документацию. В результате часть исследовательских задач стала занимать 30–60 минут вместо недели, до 80–90% рутины по поиску информации и подготовке SQL взял на себя AI, а зависимость от аналитиков для типовых задач снизилась на 99%.

На практике покажу, как мы собрали решение без обучения собственной модели: начали с базы знаний в Git и Markdown, затем подключили корпоративную аналитику через MCP-сервер для Metabase и организовали работу внутри закрытого контура компании. Отдельно расскажу про безопасность, доступы, code review и то, как превратить личного AI-помощника в полноценный внутренний инженерный инструмент.

Тезисы:

Как понять, что команда теряет время не на аналитику, а на поиск контекста.

Как собрать полезного AI-помощника без обучения собственной модели.

Почему Git и Markdown подходят для «живой» инженерной базы знаний лучше, чем разрозненные чаты, заметки и документы.

Как организовать работу LLM в закрытом контуре компании.

Как мы сократили подготовку продуктовой аналитики с нескольких дней или недели до 30–60 минут за счет AI-помощника.

Почему до 80–90% рутинной работы по поиску информации и написанию SQL можно отдать AI, а экспертную проверку и принятие решений оставить человеку.

Как AI помог убрать зависимость от загрузки аналитиков для типовых исследовательских задач.

Как ускорить подготовку технической документации в несколько раз и превращать разовые переписки, SQL и решения в повторно используемые артефакты.

Мастер класс: строим ИИ-ассистента с open-source инструментами и новыми подходами.

Скачать презентацию

Может заинтересовать