[3/3] AI Leadership Summit 2025 - AI Leadership (Рубрика #AI)
Продолжая рассказ (1 и 2) об этой конференции, поделюсь последней порцией докладов с первого дня
Datadog: DevOps Engineer that Never Sleeps (05:28:13)
Представители Datadog рассказали о создании AI-агентов для автоматизации задач DevOps:
- SRE агента, что сам реагирует на инциденты, формулирует гипотезы, проверяет их и если какие-то из них подтверждаются, то применяет меры для митигации инцидента, а потом пишет постмортем для постанализа
- SWE агента, что проактивно пишет код для фикса errors и warnings из логов
Есть планы и на других агентов, что смогу закрыть вертикальные сценарии работы клиентов платформы Datadog
Astra: How to build an AI Data Center (05:44:41)
Доклад был посвящен архитектуре и инфраструктурным решениям для создания дата-центров, оптимизированных под AI-нагрузки. Были рассмотрены вопросы масштабирования, энергоэффективности, охлаждения и оптимизации стоимости при работе с большими моделями. Докладчики поделились практическими советами по построению инфраструктуры, способной эффективно обслуживать современные AI-системы. Мне доклад показался интересным, хотя я понял не все, так как не проектировал обычные датацентры, а спикер постоянно говорил про отличия между обычными и AI датацентрами
Anthropic: Anthropic for VPs of AI (06:07:38)
Представители Anthropic рассказали о своем подходе к созданию безопасных и полезных AI-систем. Они представили Claude и его возможности для корпоративных клиентов, подчеркнув преимущества своего подхода к безопасности и конституционному AI. Особое внимание было уделено тому, как VP по AI могут эффективно интегрировать решения Anthropic в свои организации.
SignalFire: Insights on Building AI Teams (07:05:40)
Хит Блэк из SignalFire поделился опытом создания эффективных AI-команд. Он рассказал о необходимом балансе навыков, структуре команды, процессе найма и развития талантов в области AI. Особое внимание было уделено тому, как преодолевать типичные проблемы при формировании команд и как создать культуру, способствующую инновациям в области AI. Здесь была интересная аналитика о том, как перетекают AI сотрудники из bigtech в новые стартапы вокруг AI типа Open AI, Anthropic, Cohere, Google Deepmind, .. А также аналитика о том, а в какой локации больше стартапов и спецов по AI и если брать США, то это SF Bay Area, New York, Seattle
LinkedIn: Lessons from Building LinkedIn's GenAI Platform (07:26:07)
Это неплохой обзорный доклад про создаение gen AI платформы в LinkedIn. Ребята объяснили что они хотели сделать и что получилось , а также как они использовали эту платформу для интеграции AI в различные продукты LinkedIn, включая рекомендательные системы, поиск работы и создание контента. Особое внимание было уделено вопросам масштабирования, персонализации и защиты данных пользователей.
Contextual AI: 10 Lessons Learned from the Frontier of AI (07:43:51)
Заключительный доклад конференции представил 10 ключевых уроков, извлеченных из работы на переднем крае AI-технологий. Среди них: важность контекста для AI-систем, необходимость баланса между автоматизацией и человеческим контролем, значение оценки и тестирования, а также этические соображения при разработке AI-систем. Докладчики подчеркнули, что мы находимся только в начале пути развития AI, и впереди нас ждет еще много открытий и вызовов.
На этом первый день конференции был окончен, а второй был уже полностью посвящен агентам и про него я расскажу в следующий раз.
#AI #Software #Product #Management #Leadership
Продолжая рассказ (1 и 2) об этой конференции, поделюсь последней порцией докладов с первого дня
Datadog: DevOps Engineer that Never Sleeps (05:28:13)
Представители Datadog рассказали о создании AI-агентов для автоматизации задач DevOps:
- SRE агента, что сам реагирует на инциденты, формулирует гипотезы, проверяет их и если какие-то из них подтверждаются, то применяет меры для митигации инцидента, а потом пишет постмортем для постанализа
- SWE агента, что проактивно пишет код для фикса errors и warnings из логов
Есть планы и на других агентов, что смогу закрыть вертикальные сценарии работы клиентов платформы Datadog
Astra: How to build an AI Data Center (05:44:41)
Доклад был посвящен архитектуре и инфраструктурным решениям для создания дата-центров, оптимизированных под AI-нагрузки. Были рассмотрены вопросы масштабирования, энергоэффективности, охлаждения и оптимизации стоимости при работе с большими моделями. Докладчики поделились практическими советами по построению инфраструктуры, способной эффективно обслуживать современные AI-системы. Мне доклад показался интересным, хотя я понял не все, так как не проектировал обычные датацентры, а спикер постоянно говорил про отличия между обычными и AI датацентрами
Anthropic: Anthropic for VPs of AI (06:07:38)
Представители Anthropic рассказали о своем подходе к созданию безопасных и полезных AI-систем. Они представили Claude и его возможности для корпоративных клиентов, подчеркнув преимущества своего подхода к безопасности и конституционному AI. Особое внимание было уделено тому, как VP по AI могут эффективно интегрировать решения Anthropic в свои организации.
SignalFire: Insights on Building AI Teams (07:05:40)
Хит Блэк из SignalFire поделился опытом создания эффективных AI-команд. Он рассказал о необходимом балансе навыков, структуре команды, процессе найма и развития талантов в области AI. Особое внимание было уделено тому, как преодолевать типичные проблемы при формировании команд и как создать культуру, способствующую инновациям в области AI. Здесь была интересная аналитика о том, как перетекают AI сотрудники из bigtech в новые стартапы вокруг AI типа Open AI, Anthropic, Cohere, Google Deepmind, .. А также аналитика о том, а в какой локации больше стартапов и спецов по AI и если брать США, то это SF Bay Area, New York, Seattle
LinkedIn: Lessons from Building LinkedIn's GenAI Platform (07:26:07)
Это неплохой обзорный доклад про создаение gen AI платформы в LinkedIn. Ребята объяснили что они хотели сделать и что получилось , а также как они использовали эту платформу для интеграции AI в различные продукты LinkedIn, включая рекомендательные системы, поиск работы и создание контента. Особое внимание было уделено вопросам масштабирования, персонализации и защиты данных пользователей.
Contextual AI: 10 Lessons Learned from the Frontier of AI (07:43:51)
Заключительный доклад конференции представил 10 ключевых уроков, извлеченных из работы на переднем крае AI-технологий. Среди них: важность контекста для AI-систем, необходимость баланса между автоматизацией и человеческим контролем, значение оценки и тестирования, а также этические соображения при разработке AI-систем. Докладчики подчеркнули, что мы находимся только в начале пути развития AI, и впереди нас ждет еще много открытий и вызовов.
На этом первый день конференции был окончен, а второй был уже полностью посвящен агентам и про него я расскажу в следующий раз.
#AI #Software #Product #Management #Leadership