Здарова, работяги!
Совсем скоро осень, а значит, начинается сезон конференций.
Про Avito.Tech.Conf я уже рассказывал. В октябре поеду в Санкт-Петербург на HolyJS уже в роли спикера — про доклад и подготовку напишу отдельно. А 5 сентября пройдёт Deep Tech Night — о ней сегодня и расскажу.
Мне Deep Tech Night особенно интересна: AI-агенты сейчас напрямую связаны с моими проектами и ежедневными задачами.
По-моему, спор «AI — это рабочая технология или очередной хайп» уже немного протух. В исследовании DORA за 2025 год 90% опрошенных технических специалистов использовали AI в работе, больше 80% говорили о росте продуктивности. Но важнее главный вывод самого исследования: AI работает как усилитель. Он усиливает уже существующие сильные стороны и дисфункции организации. В хорошем процессе буст превращается в результат для команды, а в слабом его съедают узкие места и быстрее растёт техдолг.
По своему опыту я тоже вижу буст. И мне удобно думать об AI как о катализаторе: он улучшает хорошее и ухудшает плохое.
AI всё-таки не новая библиотека. React может заметно изменить архитектуру фронтенда. А AI влияет на весь цикл разработки — от идеи до её релиза в прод.
Поэтому меняется весь SDLC. Кто готовит контекст для агента? Что ему можно делегировать? Где нужен человек? Как проверять результат и чем вообще измерять эффект?
И это не только мои вопросы. В Яндексе уже ставят конкретные цели по встраиванию AI в разработку. Например, запустили программу 75/75/75: к концу 2026 года не менее 75% разработчиков должны регулярно использовать AI, он должен участвовать не менее чем в 75% изменений и генерировать не менее 75% кода в каждом из них.
Готовых рецептов пока мало, а статьи и книги про конкретные инструменты, модели и процессы быстро теряют актуальность. Поэтому мне сейчас особенно полезны такие конференции: можно услышать, что команды уже попробовали, и обсудить, что у них действительно работает.
Больше всего я хочу послушать Андрея Попова с докладом «AI и продуктивность в Яндексе: что реально заработало». Ребята год измеряли влияние AI на работу разработчиков. Мне интересно, что именно измеряли, с чем сравнивали и какие практики в итоге дали результат.
Но мне важно не только разобраться с текущими процессами, но и понять, как AI будет менять разработку дальше. Поэтому хочу послушать Мо Гавдата, ex-Chief Business Officer Google X, с докладом «За пределами LLM: что дальше после первого поколения AI-систем» — как раз о том, что ждёт нас после первого поколения AI-систем.
Если тема вам близка — залетайте в онлайн: там будут трансляции докладов и Q&A со спикерами. Программа и регистрация — по ссылке.
Совсем скоро осень, а значит, начинается сезон конференций.
Про Avito.Tech.Conf я уже рассказывал. В октябре поеду в Санкт-Петербург на HolyJS уже в роли спикера — про доклад и подготовку напишу отдельно. А 5 сентября пройдёт Deep Tech Night — о ней сегодня и расскажу.
Мне Deep Tech Night особенно интересна: AI-агенты сейчас напрямую связаны с моими проектами и ежедневными задачами.
По-моему, спор «AI — это рабочая технология или очередной хайп» уже немного протух. В исследовании DORA за 2025 год 90% опрошенных технических специалистов использовали AI в работе, больше 80% говорили о росте продуктивности. Но важнее главный вывод самого исследования: AI работает как усилитель. Он усиливает уже существующие сильные стороны и дисфункции организации. В хорошем процессе буст превращается в результат для команды, а в слабом его съедают узкие места и быстрее растёт техдолг.
По своему опыту я тоже вижу буст. И мне удобно думать об AI как о катализаторе: он улучшает хорошее и ухудшает плохое.
AI всё-таки не новая библиотека. React может заметно изменить архитектуру фронтенда. А AI влияет на весь цикл разработки — от идеи до её релиза в прод.
Поэтому меняется весь SDLC. Кто готовит контекст для агента? Что ему можно делегировать? Где нужен человек? Как проверять результат и чем вообще измерять эффект?
И это не только мои вопросы. В Яндексе уже ставят конкретные цели по встраиванию AI в разработку. Например, запустили программу 75/75/75: к концу 2026 года не менее 75% разработчиков должны регулярно использовать AI, он должен участвовать не менее чем в 75% изменений и генерировать не менее 75% кода в каждом из них.
Готовых рецептов пока мало, а статьи и книги про конкретные инструменты, модели и процессы быстро теряют актуальность. Поэтому мне сейчас особенно полезны такие конференции: можно услышать, что команды уже попробовали, и обсудить, что у них действительно работает.
Больше всего я хочу послушать Андрея Попова с докладом «AI и продуктивность в Яндексе: что реально заработало». Ребята год измеряли влияние AI на работу разработчиков. Мне интересно, что именно измеряли, с чем сравнивали и какие практики в итоге дали результат.
Но мне важно не только разобраться с текущими процессами, но и понять, как AI будет менять разработку дальше. Поэтому хочу послушать Мо Гавдата, ex-Chief Business Officer Google X, с докладом «За пределами LLM: что дальше после первого поколения AI-систем» — как раз о том, что ждёт нас после первого поколения AI-систем.
Если тема вам близка — залетайте в онлайн: там будут трансляции докладов и Q&A со спикерами. Программа и регистрация — по ссылке.