Code of Leadership

Продолжаю разбираться, что происходит с работой, когда GenAI выходит за пределы разработки. В кодинге у модели есть кодовая база, инструменты и тесты. В обычном бизнес-процессе половина правил может жить в головах сотрудников, исключения - в переписке, а ошибка обнаружится через месяц. Поэтому простой перенос AI-агента из IDE в бэк-офис быстро превращается в тот самый «цирк с конями».

В понедельник, 3 августа, в 17:00 МСК проведу прямой эфир Code of Leadership с Артемом Бондаром. Артем больше десяти лет работает на стыке software engineering и machine learning, строит ML- и GenAI-продукты и пишет о том, почему успешное внедрение начинается не с выбора модели, а с анализа процесса, данных и причин отказа системы.

Поговорим о GenAI за пределами привычных технологических подкастов:
- Почему поддержка кажется идеальным полигоном для AI, но автоматизировать ответ гораздо легче, чем решить проблему клиента;
- Какие задачи можно отдавать модели в бухгалтерии и где обязательная перепроверка съедает весь экономический эффект;
- Что останется от работы маркетолога и копирайтера, когда производство текста почти перестало быть дефицитом;
как AI входит в работу проектировщиков зданий, где контекст сложнее, цикл обратной связи длиннее, а цена ошибки выше;
- Почему human-in-the-loop не всегда делает систему надёжнее и иногда лишь превращает специалиста в уставшего контролёра;
- Как считать результат внедрения сквозным образом: с учётом исправлений, эскалаций, ручной проверки и цены ошибки.

Главный вопрос эфира — автоматизирует ли GenAI профессии или прежде всего заставляет компании наконец описать собственную работу: собрать контекст, договориться о правилах, сделать качество измеримым и назначить ответственного за решение.

Приходите с вопросами и своими историями. Особенно интересны случаи, где красивая демонстрация столкнулась с реальным процессом — или всё-таки стала промышленным продуктом.

Если ИИ уже умеет за несколько минут собрать аналитику, сформулировать рекомендации и подготовить убедительную презентацию, за что компании будут платить консультантам?

В седьмом выпуске второго сезона Code of Leadership поговорим не о том, исчезнет ли консалтинг, а о том, какая его часть действительно создаёт изменения. Почему официальная задача клиента может не совпадать с реальной? Где заканчивается экспертиза и начинается производство документов? И кто отвечает за результат, когда рекомендации подготовлены, но внедрение осталось внутри компании?

Гость выпуска — Александр Воронцов, партнёр ИТ-компании Revelio Tech: https://t.me/revelio_tech

Саша вместе с командой реализует прикладные изменения в процессах и информационных системах на стыке бизнеса и ИТ. Как ментор предпринимателей он помогает среднему бизнесу без собственной глубокой ИТ-экспертизы не тратить лишние деньги на технологические инициативы.

Обсудим:

Для меня главный вопрос эфира такой: если документы становятся дешёвыми, должна ли ценность консалтинга окончательно переместиться в постановку задачи, принятие сложных решений и ответственность за реальные изменения?

Приходите на прямой эфир с вопросами и собственными историями — особенно если вам приходилось разбираться, почему стратегия закончилась презентацией, а внедрение пошло своей дорогой.

Вместе с Алексеем Литвиновым поговорили про  AI-Assisted Engineering и про то, как вообще строить AI-Native организацию. Мы обсудили темы от работы с одним агентом до операционной модели целой команды и огранизации.

В этом эпизоде мы поговорили на тем

И мы с радостью учтем ваши вопросы, что вы можете оставить через Google Forms https://forms.gle/3ScqHGyxUsZAf7Wz7 или в комментариях ниже

Код стал дешевле. Что стало дорогим?

AI-агент уже может за минуты написать код, на который раньше ушёл бы вечер. Но один удачный diff ещё не означает, что разработка стала быстрее: узкое место может просто переехать в постановку задачи, ревью, тестирование и проверку результата. В среду, 15 июля, в 13:00 МСК прошел прямой эфир на моем канале TellMeAboutTech (https://www.youtube.com/channel/UCR8cNE9Qyz2ZgpfFQrKZ8UQ) с Алексеем Литвиновым в формате видео-подкаста "Code of Leadership". 

Алексей Литвинов - это Principal Engineer, автор книги и образовательной программы по AI-Assisted Engineering (https://edu.alekseilitvinau.com/). Он исследует и внедряет способы превратить работу с AI-агентами из набора удачных экспериментов в управляемый, воспроизводимый и проверяемый инженерный процесс на реальных кодовых базах.

На встрече мы поговорим с Алексеем про его книгу «AI-Assisted Engineering», в которой он рассказывает как построить вокруг агента инженерную систему: контекст, спецификации, ограничения, обратную связь, CI/CD и понятное разделение ответственности. Мы обсудим

Абстрактные идеи будем проверять на сквозном кейсе Audit Log Service: что должен знать агент, какие инварианты обязаны контролировать тесты и где решение всё ещё должен принимать человек.

Третий выпуск второго сезона моего подкаста Code of Leadership. В этот раз в гостях был Даниэль Левинишников — Head of Product в Т-Банке и человек, который каждый день превращает AI из модного слова в реальные продукты. У Даниэля есть свой канал https://t.me/tldrdaniel  

Получился разговор не только про AI, но и про то, как вообще строить продукты в большой компании, как управлять командами на масштабе и что будет происходить с продуктовыми ролями в ближайшие годы.  

Основными темами выпуска стали:

Второй выпуск второго сезона моего подкаста Code of Leadership. В этот раз в гостях был Дмитрий Ильенков — основатель pmclub https://youtube.com/@pmclubpro, человек с большим опытом в проектном управлении и соавтор книги «Не усложняй! Управление проектами по методу P3.express».

Говорили о проектном управлении без лишнего пафоса и без попытки превратить менеджмент в набор тяжелых ритуалов. Главная тема выпуска — как управлять проектами так, чтобы методология помогала доводить работу до результата, а не превращалась в бюрократический театр.

Вышел первый выпуск второго сезона моего подкаста Code of Leadership. В этот раз в гостях был Авенир Воронов, директор по внедрению из компании veai.ru, что делает AI решения для корпоративной разработки. А говорили мы о теме, которая кажется мне одной из самых практичных в AI-native разработке: как не просто выдать инженерам AI-инструмент, а понять, что его внедрение действительно дало команде и бизнесу.

Мы обсудили следующие вопросы

Интервью с Владимиром Маловым, исполнительным директором финтех‑сервиса рассрочек +7 pay, который прошёл путь от iOS‑разработчика до СТО/СРО в e‑grocery и собрал крупные ИТ‑команды. В этом интервью мы обсудили с Владимиром его карьеру в общем, а также поговорили про подход к вайб-кодингу новых продуктов, а также Владиимир показал мини-демку. Итого, за полтора часа мы успели обсудить следующие темы

Кстати, Владимир ведет интересный канал https://t.me/malov_tech/

Интервью с Павлом Голубевым, principal data scientist в Microsoft, который как и я когда-то закончил Физтех. Но дальше Паша ушел в консалтинг и оптимизировал цепочки поставок, а дальше двинулся в сторону data science. В какой-то момент он оказался зарубежом, где успел поработать над аналогом Uber из Греции (Beat), EPAM, а потом перейти в Microsoft и заняться DS проектами для клиентов Azure в EMEA. 

За 2 часа и 40 минут мы обсудили множество тем, среди которых следующие

Кстати, Паша ведет интересный канал https://t.me/corporateAI

Третья серия подкаста с разбором крутой книги "AI Engineering", которая дает представление об оценке как самих foundation models, так и приложений на их основе. Книгу разбирает Александр Поломодов, технический директор Т-Банка, а также Евгений Сергеев, engineering director в Flo. Собственно, в этой серии мы обсудили две главы: "Chapter 3: Evaluation Methodology" и "Chapter 4: Evaluate AI Systems". Ну а если раскладывать по темам, то они представлены ниже