Организация процессов в компании перед AI-апокалипсисом — во что инвестировать личное время

Александр Сербул / UWDC 2026 00:00 – Введение и цель доклада 00:33 – Обсуждение роли математики в AI и нейронных языках 01:50 – Презентация платформы для веб-кодинга 02:25 – Изменения в работе моделей AI и их влияние на программирование 05:05 – Способности нейронных ассистентов и их использование 11:10 – Проблемы и подходы к написанию кода без ошибок 14:40 – Проблемы разработчиков и важность понимания кода 18:00 – Роль руководителя в команде и управление проектами 19:50 – Использование нейронных ассистентов в компании 23:05 – Создание приложений с помощью нейронных ассистентов 26:00 – Как общаться с нейронными ассистентами 29:05 – Важность базовых знаний по математике 30:30 – Внедрение AI в компании и его влияние 31:50 – Риски увольнения и обучение для сотрудников 34:49 – Поощрение использования AI в работе 37:27 – Изменения в подходах к разработке и метрики качества 40:30 – Будущее разработки и роль нейронок 44:35 – Использование LLM и управление проектами LLM, агенты, новые фреймворки, новые модели - все это появляется быстрее, чем команды успевают разобраться, что из этого реально работает, а что просто красиво выглядит на демо. Руководителям приходится одновременно отвечать на три вопроса: 1) какие AI-риски важнее всего здесь и сейчас, 2) как растить компетенции у сотрудников, партнёров и клиентов, 3) во что инвестировать собственное время, чтобы не потерять связь с тем, как индустрия меняется на самом деле. Александр поделится опытом организации AI-процессов в компании. Отдельный блок посвятим практическому вопросу, который сейчас обсуждают многие команды - нужно ли в эпоху агентов возвращаться к классическому машинному обучению, и где проходит честная граница между «использовать LLM» и «обучить свою модель». В качестве примера разберем оптимизацию промптов через GEPA и обсудим, в каких задачах такой подход оправдан. Доклад будет полезен техническим руководителям, архитекторам и инженерам, которые отвечают за внедрение AI в своих компаниях и хотят сверить часы с тем, как эту задачу решают коллеги из индустрии.