LLM Wiki: Ваш разум, структурированный искусственным интеллектом — XConf Europe 2026
Thoughtworks
0:00 / 0:00
LLM Wiki: Ваш разум, структурированный искусственным интеллектом — XConf Europe 2026
934 просмотра · 3 дн. назад
Thoughtworks
51 тыс. подписчиков
934 просмотра · 3 дн. назад
Докладчик:
Мария Мартинес Миральес
О докладчике:
Я — опытный ведущий разработчик программного обеспечения и консультант с 19-летним стажем, специализирующийся на повышении технического совершенства и модернизации устаревших систем в энергетическом, автомобильном и розничном секторах. Я преуспеваю в сложных и непростых условиях, используя свою способность импровизировать, адаптироваться и рассматривать проблемы с разных точек зрения для создания высокоэффективных бизнес-решений. За свою карьеру я успешно масштабировал функциональные возможности до 52 миллионов пользователей и мигрировал архитектуры на отказоустойчивые, событийно-ориентированные системы с использованием Java, Python, Kotlin и Kafka. В настоящее время я помогаю командам внедрять современные инженерные практики, включая тестирование, CI/CD, парное программирование, разработку на основе основной ветки и флаги функций, а также стратегически направляю их к интеграции инструментов ИИ в фазу разработки для ускорения инноваций.
О докладе:
Устаревшие системы легко отбросить как устаревшие технологии, но во многих организациях они по-прежнему являются системами, от которых бизнес зависит каждый день. Они хранят в себе годы принятых решений, исключений, обходных путей, интеграций и истории эксплуатации. Сложность заключается в том, что эта сложность редко видна в одном месте, из-за чего даже небольшие изменения кажутся более медленными и рискованными, чем должны быть.
В этом докладе ИИ рассматривается через призму этого наследия: не как замена инженерам и не просто как способ генерации большего количества кода, а как практическое средство для упрощения навигации по сложным системам и повышения безопасности работы с ними.
Сессия предложит обоснованный подход к тому, где ИИ помогает, где человеческое суждение остается необходимым, и как команды могут использовать оба подхода для развития систем, которые они не могут позволить себе сломать.