Forwarded from Онтико
Друзья, всем привет!
Вот уже полгода мы обсуждаем на наших конференциях внедрение AI в разработку: треть программы на питерских конференциях, отдельная Agentic Dev Conf целиком про SDLC, встречи C-Level клуба.
И довольно быстро упёрлись в то, что внедрение AI на SDLC не заканчивается. Ускорили разработку — узким местом стал продуктовый апстрим. Ускорили продукт — упёрлись в бизнес-процессы и систему управления. Дальше двигаться можно только всем вместе.
Рассказываю про нашу новую, надеюсь большую :), конференцию — AI Native Conf. 20 октября, Москва, кластер «Ломоносов». Один день, четыре параллельных потока, ~1000 участников.
AI Native Conf — конференция о внедрении AI и построении AI Native компании. Бизнес, продукт и разработка — на одной сцене. Три секции:
Подход прежний, никаких «Научу вайбкодить доходный бот» :) Применяем главный навык наших Программных комитетов — отделяем работающие решения от хайпа и инфобиза.
Из уже принятого: опыт внедрения AI First разработки в Авито, ИИзация профессий в Яндексе, AI Agent Design Canvas от Т-Банка, разбор организационных барьеров внедрения от Umbrella IT, AI-native система работы руководителя из Циана.
Приём докладов ещё открыт: https://conf.ontico.ru/lectures/submit/ain2026
Подробности и билеты: https://ainativeconf.ru/
Приходите, будем разбираться вместе!
Вот уже полгода мы обсуждаем на наших конференциях внедрение AI в разработку: треть программы на питерских конференциях, отдельная Agentic Dev Conf целиком про SDLC, встречи C-Level клуба.
И довольно быстро упёрлись в то, что внедрение AI на SDLC не заканчивается. Ускорили разработку — узким местом стал продуктовый апстрим. Ускорили продукт — упёрлись в бизнес-процессы и систему управления. Дальше двигаться можно только всем вместе.
Рассказываю про нашу новую, надеюсь большую :), конференцию — AI Native Conf. 20 октября, Москва, кластер «Ломоносов». Один день, четыре параллельных потока, ~1000 участников.
AI Native Conf — конференция о внедрении AI и построении AI Native компании. Бизнес, продукт и разработка — на одной сцене. Три секции:
1. Агентный инжиниринг — как расшивать узкие места на пути фичи от постановки задачи до продакшена: harness, SDD, контекст-инжиниринг, квалити-гейты, CI/CD для автономной разработки, платформы и инфраструктура для работы агентов;
2. Агенты в продуктовой работе — агентизированные исследования, которые были невозможны раньше, проверка гипотез вайбкодингом, PRD, которые читают и исполняют агенты, управление ожиданиями, когда роадмап меняется каждую неделю;
3. Бизнес и управление — стратегия в мире, где стоимость софта больше не защищает инвестиции; организационные модели под AI и tiny teams; бюджетирование и оценка эффективности AI; безопасность и комплаенс агентных систем, автоматизация бизнес-процессов.
Подход прежний, никаких «Научу вайбкодить доходный бот» :) Применяем главный навык наших Программных комитетов — отделяем работающие решения от хайпа и инфобиза.
Из уже принятого: опыт внедрения AI First разработки в Авито, ИИзация профессий в Яндексе, AI Agent Design Canvas от Т-Банка, разбор организационных барьеров внедрения от Umbrella IT, AI-native система работы руководителя из Циана.
Приём докладов ещё открыт: https://conf.ontico.ru/lectures/submit/ain2026
Подробности и билеты: https://ainativeconf.ru/
Приходите, будем разбираться вместе!
👍2
ИИ-агенты получают всё больше доступа к коду, данным и инфраструктуре — вместе с этим растёт и поверхность атаки.
В статье Денис Макрушин из Яндекса разобрал «летальное трио» агентской разработки: доступ к приватным данным, недоверенный контент и возможность действовать во внешних системах.
На примерах атак через LLM, RAG и MCP показал, где возникают риски и как выстраивать защиту: от минимальных прав и разделения ролей до AI Red Teaming и guardrails.
В статье Денис Макрушин из Яндекса разобрал «летальное трио» агентской разработки: доступ к приватным данным, недоверенный контент и возможность действовать во внешних системах.
На примерах атак через LLM, RAG и MCP показал, где возникают риски и как выстраивать защиту: от минимальных прав и разделения ролей до AI Red Teaming и guardrails.