💫😱 IT никогда не станет прежним. Из-за AI. Несколько главных мыслей с The AI Conference в Сан-Франциско — день 1 🤖
Даже за последние несколько месяцев AI очень сильно сдвинулся вперёд.
Если ещё год назад основные темы ИИ-конференций были вокруг генеративного AI как инструмента, который помогает писать текст, код, анализировать данные и ускорять отдельные задачи, то сейчас все доклады и обсуждения вокруг AI-агентов.
То есть AI постепенно переходит от формата «ответить на запрос» к формату «самостоятельно выполнить целый кусок работы».
И вот что особенно бросилось мне в глаза сегодня 👇
1️⃣ AI начинает менять не отдельные задачи, а весь процесс разработки
Меняется сам подход к тому, как мы:
• собираем требования
• ведём проектную документацию
• анализируем существующие системы
• пишем и проверяем код
• тестируем
• доводим изменения от идеи до продакшн
То есть AI — это уже не просто дополнительный инструмент внутри привычного процесса.
Он начинает менять сам процесс.
2️⃣ То, чему мы учились три месяца назад, уже может выглядеть иначе
Скорость развития сейчас действительно огромная.
Инструменты, модели и подходы, которые ещё недавно казались новыми, буквально за несколько месяцев получают совершенно другой уровень возможностей.
И отсюда для меня ещё один важный вывод: учиться AI «один раз» пока не получится.
Нужно постоянно перестраивать собственные рабочие процессы вслед за развитием инструментов.
В США это просто бешеная гонка 😱
3️⃣ Сильно меняется работа со знаниями о системе, которую обычно поддерживаем мы — СА и БА
Классическая проблема:
систему десять или двадцать лет развивал один разработчик, значительная часть знаний находится у него в голове, документация частично устарела, а новому человеку приходится месяцами разбираться, почему всё работает именно так.
AI начинает сильно уменьшать эту зависимость.
Он может анализировать огромные объёмы кода, документации, API, схем и связей между компонентами и помогать гораздо быстрее восстанавливать контекст системы или переписывать её с нуля.
Особенно интересно наблюдать за этим на новых проектах, где документация и код уже изначально создаются с использованием AI.
Больше никаких зависимостей на программистах, которых держат по 20 лет на высокой ЗП.
4️⃣ Но вместе с возможностями очень сильно растёт значение безопасности
Чем больше мы даём AI доступов к:
• исходному коду
• внутренней документации
• базам данных
• API
• корпоративным системам
тем серьёзнее становится вопрос защиты данных.
И это уже не теоретическая проблема.
В индустрии появляются реальные кейсы, связанные с утечками исходного кода, credential-данных и чувствительной информации при использовании AI-инструментов. Одна из крупных - у Open AI в 2026.
Поэтому безопасность AI-агентов, управление доступами, guardrails, аудит действий и работа с корпоративными данными будут становиться всё более важной частью архитектуры.
5️⃣ И, наверное, мой главный вывод первого дня
Мы постепенно выходим из стадии:
«Как использовать ChatGPT, чтобы делать свою работу быстрее?»
И переходим к вопросу:
«Как вообще должна быть устроена работа команды, если в ней постоянно участвует AI?»
И вот это изменение мне кажется гораздо более масштабным.
Потому что оно касается уже не конкретного инструмента.
Оно касается процессов, ролей, архитектуры систем и в целом того, как будет выглядеть разработка программного обеспечения.
Спикер из OpenAI рассказал мне про их команды. Это пугает.
Только sales (продажники) и инженеры (программисты). Никаких менеджеров, тестировщиков или аналитиков.
✅ Понимание интеграций, архитектуры и работы ИИ сегодня очень помогали воспринимать и усваивать этот огромный объем информации.
Завтра продолжу собирать наблюдения 👀 Очень много классного записано в заметках за 12 часов на площадке. Надо всё переварить и структурировать.
#AI_for_analysts
Даже за последние несколько месяцев AI очень сильно сдвинулся вперёд.
Если ещё год назад основные темы ИИ-конференций были вокруг генеративного AI как инструмента, который помогает писать текст, код, анализировать данные и ускорять отдельные задачи, то сейчас все доклады и обсуждения вокруг AI-агентов.
То есть AI постепенно переходит от формата «ответить на запрос» к формату «самостоятельно выполнить целый кусок работы».
И вот что особенно бросилось мне в глаза сегодня 👇
1️⃣ AI начинает менять не отдельные задачи, а весь процесс разработки
Меняется сам подход к тому, как мы:
• собираем требования
• ведём проектную документацию
• анализируем существующие системы
• пишем и проверяем код
• тестируем
• доводим изменения от идеи до продакшн
То есть AI — это уже не просто дополнительный инструмент внутри привычного процесса.
Он начинает менять сам процесс.
2️⃣ То, чему мы учились три месяца назад, уже может выглядеть иначе
Скорость развития сейчас действительно огромная.
Инструменты, модели и подходы, которые ещё недавно казались новыми, буквально за несколько месяцев получают совершенно другой уровень возможностей.
И отсюда для меня ещё один важный вывод: учиться AI «один раз» пока не получится.
Нужно постоянно перестраивать собственные рабочие процессы вслед за развитием инструментов.
В США это просто бешеная гонка 😱
3️⃣ Сильно меняется работа со знаниями о системе, которую обычно поддерживаем мы — СА и БА
Классическая проблема:
систему десять или двадцать лет развивал один разработчик, значительная часть знаний находится у него в голове, документация частично устарела, а новому человеку приходится месяцами разбираться, почему всё работает именно так.
AI начинает сильно уменьшать эту зависимость.
Он может анализировать огромные объёмы кода, документации, API, схем и связей между компонентами и помогать гораздо быстрее восстанавливать контекст системы или переписывать её с нуля.
Особенно интересно наблюдать за этим на новых проектах, где документация и код уже изначально создаются с использованием AI.
Больше никаких зависимостей на программистах, которых держат по 20 лет на высокой ЗП.
4️⃣ Но вместе с возможностями очень сильно растёт значение безопасности
Чем больше мы даём AI доступов к:
• исходному коду
• внутренней документации
• базам данных
• API
• корпоративным системам
тем серьёзнее становится вопрос защиты данных.
И это уже не теоретическая проблема.
В индустрии появляются реальные кейсы, связанные с утечками исходного кода, credential-данных и чувствительной информации при использовании AI-инструментов. Одна из крупных - у Open AI в 2026.
Поэтому безопасность AI-агентов, управление доступами, guardrails, аудит действий и работа с корпоративными данными будут становиться всё более важной частью архитектуры.
5️⃣ И, наверное, мой главный вывод первого дня
Мы постепенно выходим из стадии:
«Как использовать ChatGPT, чтобы делать свою работу быстрее?»
И переходим к вопросу:
«Как вообще должна быть устроена работа команды, если в ней постоянно участвует AI?»
И вот это изменение мне кажется гораздо более масштабным.
Потому что оно касается уже не конкретного инструмента.
Оно касается процессов, ролей, архитектуры систем и в целом того, как будет выглядеть разработка программного обеспечения.
Спикер из OpenAI рассказал мне про их команды. Это пугает.
Только sales (продажники) и инженеры (программисты). Никаких менеджеров, тестировщиков или аналитиков.
✅ Понимание интеграций, архитектуры и работы ИИ сегодня очень помогали воспринимать и усваивать этот огромный объем информации.
Завтра продолжу собирать наблюдения 👀 Очень много классного записано в заметках за 12 часов на площадке. Надо всё переварить и структурировать.
#AI_for_analysts