Снижение стоимости ошибки в sdlc, как перестать следить за агентом
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Нечеловеческий SDLC — это не только более сильная модель.
Это среда, в которой агент:
может быстро попробовать ↓ может получить настоящий feedback ↓ может ошибиться ↓ не может далеко навредить ↓ может самостоятельно восстановиться ↓ может улучшить знания для следующей задачи
Поэтому:
Мы повышаем autonomy не расширяя доверие к модели, а уменьшая blast radius, recovery cost и количество ситуаций, в которых действительно требуется человек.
Более 11 лет в ИТ. Прошёл путь от frontend- и backend-разработчика до руководства кросс-функциональными командами. За его плечами — множество успешных Fintech проектов. Сейчас возглавляет отдел ИТ-разработки в Brainysoft, а так же лидирует AI-трансформацию в компании. В свободное время увлекается велоспортом и сноубордингом.
Видео
Другие доклады секции
Внедрение AI в SDLC
