Стачка - Как внедрить AI-агента в инженерные процессы: практика, боль и честная экономика

Как внедрить AI-агента в инженерные процессы: практика, боль и честная экономика

3 октября

16.20-16.50

Green 5. ML & AI & Безопасность

Главный разработчик @Ecom.tech (ex Samokat.tech)

Тезис 1. Начинайте как можно раньше — но правильно. Сервис запустить быстро. Этап внедрения — медленно. Для консервативных компаний это может растянуться. Почему нельзя ждать.

Тезис 2. Evaluation с первого дня — не с последнего. Небольшие выборки, но начать трекать с самого старта. Без бенчмарка вы не знаете, лучше стало или хуже.

Тезис 3. Оцифровка экспертизы: как превратить знания разработчика в навыки агента. Конвенции → CommonLibs → атомарные задачи → итеративная валидация с экспертами. Алгоритм пошагово.

Тезис 4. Работа с сопротивлением. «Мы не заменяем людей, мы ускоряем рутину» — это не слова для успокоения, это условие принятия. До творческих задач AI все равно не дотягивается.

Тезис 5. Честная экономика: токены, ресурсы, реалистичные ROI. Целиком передать разработку AI сегодня дороже, чем оставить людей. Finops AI — отдельная задача. Куда деньги уходят и как это контролировать.

Тезис 6. Минимальная команда для старта. 2 AI-разработчика + 1 MLOps + продакт. С чего начинать: наиболее рутинные направления с наибольшим объемом повторяющихся задач.

Скачать доп. контент

Может заинтересовать

#похожие доклады

17.00-17.30

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