ИИ, когда ты уже окупишься
Если вы прямо сейчас думаете, внедрять ли вам ИИ, сначала ответьте себе: вы уже посчитали ROI?Привет! Меня зовут Дима Юдин, технический лидер по развитию искусственного интеллект в Cloud.ru.
Меньше ручного кода и в 1,5 раза больше закрытых story points: наш опыт внедрения ИИ в разработку
Если вам обещают, что ИИ ускорит разработку в 5 раз — скорее всего, вам пытаются что-то продать. Особенно если «волшебство» сводится к установке плагина в IDE. Меня зовут Алиса Герасимова, я руковожу отделом функционального тестирования в центре разработки и машинного обучения «Инфосистемы Джет». В статье расскажу, как ИИ ускорил одну из наших команд разработки, но с цифрами из реального мира. Поговорим про метрики, разграничение ролей между человеком и ИИ, а также честно покажем, где машина больше мешает. Статья будет полезна тимлидам, скрам-мастерам и всем, кто устал от маркетинговых метрик без контекста.
«Из проекта выводили очень вежливо». Как в эпоху ИИ это считывает человек с развитым Social IQ
В ИТ-среде всё чаще встречается одна и та же история: человека не увольняют в лоб, а очень корректно выводят из контура влияния — сначала снимают часть решений, потом просят передать знания, а затем объясняют всё это новой конфигурацией команды, эффективностью и ИИ. На поверхности это выглядит цивилизованно. На уровне социального интеллекта — как хорошо упакованное исключение человека из будущего системы.Как это выглядит снаружи
HEXACO: как ваши склонности определяют эффективность и почему выгорание начинается там, где вы играете чужую роль
Навыки можно прокачать за полгода. Склонности, которые формировались годами, либо работают на вас, либо разрушают карьеру. В IT это особенно заметно: джуниор с «правильной» архитектурой личности часто перегоняет мидла-перфекциониста, который каждое утро переписывает тесты, потому что «иначе не правильно».Если вы хотите не просто «где-то работать», а получать высокий доход и качество профессиональной жизни (КПЖ)
Как приоритизировать проекты в AI‑командах: наши ошибки и выстраданный фреймворк
Привет! Я Сеня, в лидирую AI‑команду в Точка Банке, которая работает с продажами и маркетингом. Наши модели и сервисы решают, какой менеджер должен ответить клиенту, кому дать промокод, кому показать ремаркетинг, что сказать клиенту на его возражение.Моя команда появилась, когда ChatGPT ещё не существовала, а в моде был катбуст... По сути, в самом начале мы наняли несколько джуна и сказали: «придумайте, чем заняться, и попробуйте заработать денег». Заказчиков мы могли выбирать сами: вокруг нас были десятки команд, каждая из которых была уникальной, жила в своём стиле, отвечала за свои процессы, метрики и клиентов.
Шпионим за конкурентами легально: анализ рынка с нейросетями за один день вместо недели
Что внутри:Метапромптинг: как заставить ИИ самому написать промпт для анализа конкурентовМетод Франкенштейна:
Почему ваша HR-аналитика бесполезна и как научиться задавать вопросы, спасающие бюджет
Всем привет!Меня зовут Прокопович Наталья, я руковожу направлением зарплатной аналитики в Сбере и работаю на стыке HR, данных и бизнеса. Также являюсь амбассадором исследовательских подходов в people analytics. Еще преподаю в МГИМО и пишу о том, как превращать данные в практические решения для бизнеса. Сегодня поговорим о базе вопросах, с которыми к нам приходят.
Из backlog в ТЗ: как мы с помощью AI превращаем клиентские запросы в исполнимые постановки на доработку системы
Мы в «Первой Форме» развиваем BPM-систему на базе low-code для автоматизации бизнес-процессов: документооборота, CRM, HR, PM и Service Desk. Мы работаем с B2B-клиентами, у которых платформа живет внутри реальных процессов компании: согласований, заявок, договоров, кадровых маршрутов, сервисных сценариев и внутренних регламентов. В такой модели у нас постоянно появляется поток запросов на доработку системы.
Как я заставила СТО поговорить со мной про СТО
Привет, Хабр! Меня зовут Надя Скребец, я DevRel СВОЙ Тех.
