Мы наняли ИИ, что дальше? Или техно-экстремизм, который мы заслужили

Внедрение AI в SDLC

Архитектурные паттерны
Методы и техника разработки ПО
Логирование и мониторинг
Технологии виртуализации и контейнеризации
Непрерывное развертывание и деплой
Devops / другое
Управление командой
Управление разработкой
Эффективное использование облаков
Поддерживаемый код
Совместное планирование и разработка
Облака
Инфраструктура
Документация
Инструменты

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

Разработчики, инженеры, CTO

Тезисы

Все уже наняли ИИ в штат — осталось понять, что с ним делать дальше. Нейросети генерируют код быстрее, чем мы успеваем его проверять, и узким местом разработки стал вовсе не код, а всё, что вокруг него: требования, тестирование, деплой и поддержка. Проблема не в том, «что нужно сделать», а в том, как воткнуть ИИ в вашу систему разработки.

Помните вечный документ «первый день сотрудника», который правит каждый новопришедший? Теперь ваш новопришедший — это ИИ, и «контекст в голове» больше не работает: важны однозначность, повторяемость и понятные интерфейсы к вашей системе.

В докладе пройдёмся по всему SDLC — от анализа требований до поддержки — и на наших опенсорсных примерах покажем, как встроить ИИ в каждый этап: стенды и деплой по кнопке, e2e-тесты, которые легко создавать и запускать, reconciliation loop как основа выживания (ведь теперь систему ломает ещё и ИИ), и основная арифметика, сколько всё это стоит в плане инфраструктуры. По итогам получаем процесс - как включить ИИ в свою разработку, не проводя разницы между ним и человеком.

Founder NoOps-платформы Exordos (бывш. Genesis Core), экс-руководитель направления разработки IaaS в VK Cloud. Контрибьютор и фанат OpenZFS. Увлекается созданием программно-определяемых сетей и хранилищ. Разработал и внедрил собственный SDN. Приверженец принципа бритвы Оккама.

Видео

Другие доклады секции

Внедрение AI в SDLC