Прямо сейчас идет вебинар про применение ИИ в автотестировании

Если тема для вас актуальна, подключайтесь к трансляции по ссылке: https://vkvideo.ru/video-137384692_456239241

Можно задавать вопросы в чате трансляции

Применение ИИ у застройщиков, опыт «Ак Барс Дом»

21 мая проведем эфир с ИТ-директором девелоперской компании и поговорим, как внедряется ИИ: какие задачи с его помощью пытаются решать, что работает, а что — нет

Гость — Сергей Михеев, ИТ-директор в «Ак Барс Дом»

🗓 21 мая, 12:00 мск, Четверг
💻 ОНЛАЙН

На примере опыта девелопера «Ак Барс Дом» разберём, как AI внедряется в компании: где он уже применяется, есть ли отраслевая специфика и какой эффект это даёт бизнесу. Поговорим о том, как искусственный интеллект используется в разных бизнес-процессах — где он даёт результат, а где нет. Затронем применение AI в прогнозировании, работе с платежами, клиентских сценариях и повседневной работе команд.

Эфир пройдет в формате живого разговора, с возможностью задавать вопросы и уточнять детали по ходу обсуждения.

Обсудим ключевые ограничения и риски внедрения ИИ, а также отдельно — влияние качества данных внутри компании на результаты внедрений

РЕГИСТРАЦИЯ

Динамика рынка ИТ-аутстаффинга за май 2025 - апрель 2026

У нас есть внутренний сервис, который ежедневно мониторит и классифицирует данные из 100+ источников с запросами на ИТ-аутстаффинг. Для внутренних целей я подготовил большой интерактивный аналитический отчет в разных срезах, а общей динамикой рынка решил поделиться публично.

Кол-во запросов за каждый месяц — на графике

Данные на основе выборки, где:
— 14к запросов (это после удаления дублей)
— только 30+ каналов, которые систематически публикуют запросы на протяжении срока наблюдения
— публикации, которые явно классифицированы, как запросы на конкретные позиции с указанием требований
— удалены дублирующиеся по каналам запросы (более 5к)

Буду в этом году по итогам каждого месяца публиковать обновленный отчет с наложением новых данных - будем вместе следить на Y2Y динамикой

Кстати, активно расширяем партнерскую есть, чтобы быстрей закрывать прямые запросы клиентов — пишите Кате, если хотите вступить

Напоминаю, что у же завтра пройдет наш эфир про применение ИИ у застройщиков!

РЕГИСТРАЦИЯ по ссылке

Через 10 минут начинаем трансляцию про применение ИИ у застройщиков

В гостях — Сергей Михеев, ИТ-директор в «Ак Барс Дом»

Если тема для вас актуальна, подключайтесь к трансляции по ссылке: https://vkvideo.ru/video-137384692_456239243

Можно задавать вопросы в чате трансляции

Не надо тащить нейросетки туда, где они не нужны. Если фичу можно сделать детерминированной (без LLM) — надо делать детерминированной

В разработке есть огромное кол-во фичей, которые можно очень круто и просто сделать с современными LLM-модельками.
Надо проверить наличие контактных данных в тексте? LMM-ка может.
Надо найти в тексте опечатки? LMM-ка может.
Классифицировать входящие заявки? LMM-ка может.

Сейчас многие продуктовые задачи можно быстро и прсото решить при помощи нейросеток, простого промпта и нескольких строк кода. Но проблема в том, что любой инференс — на самом деле, штука очень дорогая. Этого можно не замечать на малых объемах данных — «подумаешь, 0.0001$». Но часто это в сотни и даже тысячи раз медленней и дороже, чем решение той же задачи традиционными способами без нейросеток.

Очень простой пример
Есть текст CV кандидата и вам надо из него вытащить его контактные данные.

С этим справится любая LLM, но она сожжет на это ±2к+ токенов и будет генерировать вам ответ ±секунду — цифры вроде смешные и многих могут устраивать. Но сейчас на вакансию часто прилетает 1000+ откликов и получается, что на одну вакаснсию вам придется сжигать уже несколько миллионов токенов.

Но эту же задачу по извлечению данных из CV можно решить старыми добрыми регулярными выражениями. Да, придется потратить сильно больше времени на код и на его отладку, поймать множество корнер-кейсов (телефоны в разных форматах, пробелы, скобки, Telegram, WhatsApp, ссылки), сделать несколько итераций доработок... но в итоге это будет работать за милисекунды, полностью на CPU. Никакого инференса LLM-ок, никаких токенов, никаких доп расходов.

Ну и понятно, что с ростом масштабов самих продуктов, разрыв в стоимости LLMных решений и классических детерминированных будет только расти (речь про стоимость их эксплуатации, не про стоимость разработки!!!)

В общем, когда вам предлагают быстренько сделать какую-то крутую ИИ-фичу — посчитайте цифры

Один из самых лютых UX-косяков, которые меня бесят — это меню у иконки в русской версии Zoom

Я хочу просто закрыть Zoom, чтобы он не висел в оперативке. Есть 2 пункта меню: один делает нужное мне, второй разлогинивает из учетки. Угадайте, какой «выход» я должен выбрать?

Не угадали

Динамика рынка ИТ-аутстаффинга за май 2025 - май 2026

Май кончился, делюсь обновленным графиком динамики спроса на рынке ИТ-аутстаффинга.

Теперь уже видна Y2Y-динамика. Май просел на 6.2% по отношению к прошлому году.

Про методику и данные для аналитики — в оригинальном посте

—
Кстати, активно расширяем партнерскую есть, чтобы быстрей закрывать прямые запросы клиентов — пишите Кате, если хотите вступить

Создание пользовательской документации — отличный сценарий применения ИИ-агентов

Если нужно сделать подробный документ с пользовательской документацией по экcплуатации какого-то продукта, ИИ-агенты просто отлично и очень быстро с этим справляются.

— Готовим агенту тестовый стенд
— Даем данные от тестового пользователя
— Подключаешь MCP Playwright
— Описываем, какие сценарии/разделы/функции должна покрывать документация
— Просим подготовить документацию самостоятельно пройдя все пользовательские сценарии

Агент, который работает в контексте кодовой базы этого продукта, отлично ориентируется в интерфейсах и очень бодро подхватывает и понимает, как пройти все заданные сценарии. Проходит их, сам везде делает нужные скриншоты и упаковывает это в отличный структурированный документ.

Объем, уровень и качество документации — раньше на такое уходила пара дней работы джун-аналитика. Понятно, что с первого прохода это не финальный документ: его надо вычитать, проверить, где агент додумал лишнего, поправить формулировки. Но после одной-двух итераций получается уже вполне годная пользовательская документация, которой можно пользоваться и которую не стыдно показывать людям

Сегодня общался с коллегой по рынку на тему опыта применения ИИ в сложной разработке

Удивительно, но совершенно независимо друг от друга мы параллельно проходим очень похожий путь трансформации и сталкиваемся с очень похожими вещами: компактизация команд разработки, переосмысление подходов к документации, бесконечные эксперименты с инструментами и моделями, людской саботаж, эксперименты с ИИ в разных частях SDLC и многое другое.

Один из тезисов, в котором мы однозначно сошлись и которым хочется поделиться заключается в следующем.

Хоть ИИ и ускоряет генерацию кода и отдельные процессы, но конечное качество и скорость разработки определяются архитектурой процессов и ЛЮДЬМИ, которые эту архитектуру строят

К этой мысли еще хочу добавить, что проникновение ИИ в разработку — неотвратимый процесс и что очень скоро отсутствие ИИ в процессе будет выглядеть также «странно», как сегодня выглядит отсутствие в процессе Git и CI/CD, например. И с ростом проникновения ИИ в процессы разработки также будет расти роль качества и системности инженерных практик в этих процессах и роль и ценность людей, которые за эти практики/процессы отвечают

Когда попросил Гигачат угадать слово 🤦‍♂️