#5 Architecture Board: Як довести бізнесу, що ваше агентне рішення дійсно працює?

Відкриті до нових можливостей? Чудово, бо ми маємо такі: 🔥 AI Solution Architect 👉 https://epa.ms/ai-sol-arch 🔥 Generative AI Systems Architect 👉 https://epa.ms/generative-ai-sa 🔥 Senior Systems Architect Azure 👉 https://epa.ms/senior-systems-archite... 🔥 Solution Architect .NET & Azure and ReactJS 👉 https://epa.ms/solution-architect-net... 0:00 — вступ та знайомство з гостем 3:44 — про хобі Максима 6:56 — про реалії впровадження AI 14:27 — AI як підсилювач (amplifier) 19:00 — автономна розробка (Dark Factories) та роль AI в Code Review, концепція "Human-in-the-loop" 25:00 — інтеграція AI в класичні бізнес-процеси (BPMN) та використання сильних сторін LLM у роботі з природною мовою (Natural Language) 28:20 — про трансформацію ролі архітектора рішень в епоху AI 31:15 — очікування бізнесу vs. інженерна реальність: метафора про двигун Renault у кузові Ferrari та критична важливість якості даних (Data Quality) для побудови Knowledge Layer 39:23 — складнощі розробки агентів: чому агенти в одних доменах працюють краще, ніж в інших, і як правильне структурування промптів та інструкцій впливає на результат 41:26 — оцінка ефективності AI (Evaluation Frameworks): як вимірювати точність (accuracy), швидкість і вартість роботи агентів (Reinforcement Learning, RLHF), порівняння вартості часу інженера та API-токенів 50:30 — практичні підходи до валідації результатів, порівняння "Golden Dataset" (регресійне тестування), підходу "LLM as a Judge" (оцінка роботи одного агента іншим) та Human Evaluation (експертна оцінка людьми) 54:45 — концепція Risk Scoring для оптимізації ручної перевірки (Human Review) 56:50 — завершення розмови, подяка гостю та фінал випуску У цьому випуску ми поговорили з Максимом Дябіним про реальне впровадження AI у розробці. Обговорили, як штучний інтелект працює як підсилювач для команд, чому концепція "Human-in-the-loop" залишається критично важливою і як трансформується роль архітектора рішень в епоху AI. Максим поділився досвідом інтеграції AI в бізнес-процеси та розповів про розрив між очікуваннями бізнесу та інженерною реальністю — чому якість даних визначає успіх AI-проєктів більше, ніж потужність моделей. Розглянули практичні аспекти розробки агентів: від структурування промптів до вимірювання ефективності через Evaluation Frameworks та різні підходи до валідації результатів. Ведучий: Олег Цаль-Цалько, Technology Director, EPAM Гість: Максим Дябін, Senior Solution Architect ▶ Приєднуйтеся до наших сторінок, щоб не пропустити майбутні заходи та корисний контент: ✅ Telegram: https://t.me/epamukraine ✅ Facebook:   / epam.ukraine   ✅ Instagram:   / epam_ukraine   📌 Календар заходів: https://careers.epam.ua/events 📌 Блог: https://careers.epam.ua/blog 📌 Підписатися на новини: https://careers.epam.ua/company/conta... 🎙️ Обрати зручний майданчик для прослуховування: 🎧 YouTube:    • #5 Architecture Board: Як довести бізнесу,...   🎧 Spotify: https://open.spotify.com/episode/3GJy... 🎧 Apple: https://podcasts.apple.com/ua/podcast...