Мы много рассказываем об искусственном интеллекте. Но если оглянуться на реальные проекты, станет понятно: внедрение — это лишь начало пути. Превратить ИИ в стратегический актив намного сложнее.
Разобраться в этом поможет Настольная книга руководителя v.2, которую выпустил Алексей Сидорюк, руководитель направления «Экономика данных» АЛРИИ.
Подробностями делимся в репосте ⬇️
Разобраться в этом поможет Настольная книга руководителя v.2, которую выпустил Алексей Сидорюк, руководитель направления «Экономика данных» АЛРИИ.
Подробностями делимся в репосте ⬇️
👍3👏3🔥2💯1
Forwarded from АЛРИИ НОВОСТИ
Настольная книга руководителя
Книга 2026 года на базе практического опыта, которая поможет вам оценить уровень готовности к применению ген ИИ
Стартовали продажи Настольной книги руководителя v.2 от руководителя АЛРИИ по направлению "экономика данных" Алексея Сидорюка
Книга на базе практического опыта поможет:
⏺ Оценить уровень готовности к применению генеративного ИИ
⏺ Внедрить за 8 шагов ИИ в организацию
⏺ Сформировать план по внедрению ИИ и стратегию
⏺ Оценить экономический эффект применения ИИ
Преимущества книги
⏺ Системный подход: стратегия → процессы → люди → инструменты → результаты
⏺ Применимость тезисов к деятельности реальной организации
⏺ Книга - практическое руководство написанное доступным языком целей, а не алгоритмов
ИИ уже здесь. Вопрос — кто им управляет и эта книга поможет вам приблизиться к ответу
Немного об авторе
⏺ автор более 10 исследований в сфере цифровых технологий и ИИ в ключевых отраслях экономики и социальной сферы
⏺ более 50 успешно реализованных проектов. Опыт работы в Ростелеком, Microsoft, ЛАНИТ, Альфа Банк, АНО “Цифровая экономика”
⏺ автор и эксперт курсов по программам Digital MBA и обучения CDO в СберУнивере, Сколково, Университете Иннополис
⏺ сертифицированный специалист PMP, PME, ITIL
Книга на базе практического опыта поможет:
Преимущества книги
ИИ уже здесь. Вопрос — кто им управляет и эта книга поможет вам приблизиться к ответу
Немного об авторе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏4❤2👍2🔥1💯1
Дайджест событий в области искусственного интеллекта
Российские компании продолжают активно внедрять ИИ в разработку и бизнес-процессы, мировые игроки пересматривают стратегии, а аналитики фиксируют новые тренды. Собрали для вас главные новости за март в дайджесте.
В России:
☁️ В Университете «Иннополис» разработали систему бронирования облачных ресурсов для ИИ-экспериментов: сервис позволяет резервировать вычислительные мощности в один клик.
🤖 «Сбер» представил платформу GigaChat Enterprise: с помощью неё компании могут создавать собственных ИИ-агентов и адаптировать их под свои бизнес-задачи.
💻 «Альфа-Банк» переходит на вайбкодинг: разработка, в основе которой лежит собственная платформа AlfaGen, где основную часть кода пишет ИИ.
🧠 «МТС Web Services» запустил R&D-направление Physical AI: пилотные запуски ПО и платформы навыков для роботов на основе ИИ запланированы на вторую половину 2026 года.
В мире:
⚙️ Nvidia делает ставку на inference: на конференции GTC 2026 Дженсен Хуан заявил о смене стратегии, акцент смещается с обучения моделей на их использование в реальном времени.
🛠️ Tesla и xAI представили совместный проект Macrohard: ИИ-система для разработки ПО, объединяющая языковую модель Grok и ИИ-агента для управления компьютером.
🚫 OpenAI закрыла приложение для генерации видео Sora и отказалась от функции оплаты товаров через ChatGPT.
Аналитика:
📊 Исследование «Т-Технологий» выявило: 58% разработчиков используют ИИ для написания кода, но доверяют ему лишь 11%, а выпуск релизов ускорился не более чем на 5–10%.
🛡️ Эксперты Softline прогнозируют появление в компаниях новой должности: Chief AI Risk Officer (CAIRO) будет отвечать за безопасность и надежность систем искусственного интеллекта.
#дайджест
Российские компании продолжают активно внедрять ИИ в разработку и бизнес-процессы, мировые игроки пересматривают стратегии, а аналитики фиксируют новые тренды. Собрали для вас главные новости за март в дайджесте.
В России:
☁️ В Университете «Иннополис» разработали систему бронирования облачных ресурсов для ИИ-экспериментов: сервис позволяет резервировать вычислительные мощности в один клик.
🤖 «Сбер» представил платформу GigaChat Enterprise: с помощью неё компании могут создавать собственных ИИ-агентов и адаптировать их под свои бизнес-задачи.
💻 «Альфа-Банк» переходит на вайбкодинг: разработка, в основе которой лежит собственная платформа AlfaGen, где основную часть кода пишет ИИ.
🧠 «МТС Web Services» запустил R&D-направление Physical AI: пилотные запуски ПО и платформы навыков для роботов на основе ИИ запланированы на вторую половину 2026 года.
В мире:
⚙️ Nvidia делает ставку на inference: на конференции GTC 2026 Дженсен Хуан заявил о смене стратегии, акцент смещается с обучения моделей на их использование в реальном времени.
🛠️ Tesla и xAI представили совместный проект Macrohard: ИИ-система для разработки ПО, объединяющая языковую модель Grok и ИИ-агента для управления компьютером.
🚫 OpenAI закрыла приложение для генерации видео Sora и отказалась от функции оплаты товаров через ChatGPT.
Аналитика:
📊 Исследование «Т-Технологий» выявило: 58% разработчиков используют ИИ для написания кода, но доверяют ему лишь 11%, а выпуск релизов ускорился не более чем на 5–10%.
🛡️ Эксперты Softline прогнозируют появление в компаниях новой должности: Chief AI Risk Officer (CAIRO) будет отвечать за безопасность и надежность систем искусственного интеллекта.
#дайджест
❤5👏4👍2🔥1😍1
Как QA-инженеры влияют на качество проекта на всех стадиях разработки: опыт Embedika
Если спросить, чем занимается тестировщик, большинство ответит: ищет ошибки. Но на деле его роль гораздо шире. Хотя в индустрии иногда разделяют QA (процессы) и QC (проверку продукта), в проектной работе эти границы размыты. Поэтому существует обобщающее понятие QA-инженера — специалиста, который работает с качеством на всех этапах.
Каким образом тестирование способствует предсказуемости процессов и почему замечания тестировщика — это часть объективной оценки качества, объясняет Екатерина Акименко, ведущий QA-инженер Embedika.
Раскрываем нюансы в карточках 👉
Если спросить, чем занимается тестировщик, большинство ответит: ищет ошибки. Но на деле его роль гораздо шире. Хотя в индустрии иногда разделяют QA (процессы) и QC (проверку продукта), в проектной работе эти границы размыты. Поэтому существует обобщающее понятие QA-инженера — специалиста, который работает с качеством на всех этапах.
Каким образом тестирование способствует предсказуемости процессов и почему замечания тестировщика — это часть объективной оценки качества, объясняет Екатерина Акименко, ведущий QA-инженер Embedika.
Раскрываем нюансы в карточках 👉
🔥20❤7👍5❤🔥1💯1
Новая функциональность, интеграции, поддержка: разбираем задачи QA-команды
Тестирование — это не отдельный этап в конце разработки, а непрерывный процесс, который сопровождает работу над системой на протяжении всего жизненного цикла. QA стремится к тому, чтобы проект был не просто работоспособным, а максимально надежным и предсказуемым в любых сценариях.
Сегодня расскажем про основные задачи, с которыми сталкивается команда тестирования 👉
Тестирование — это не отдельный этап в конце разработки, а непрерывный процесс, который сопровождает работу над системой на протяжении всего жизненного цикла. QA стремится к тому, чтобы проект был не просто работоспособным, а максимально надежным и предсказуемым в любых сценариях.
Сегодня расскажем про основные задачи, с которыми сталкивается команда тестирования 👉
🔥6👍4❤2💯1
QA, разработка и DevOps: кто и как доставляет качественный код до пользователя
Тестирование — важнейший этап, позволяющий убедиться в качестве кода перед передачей заказчику. Однако между моментом, когда код успешно прошел все проверки, и его появлением в среде, доступной пользователю, существует еще один значимый этап. За его организацию и эффективность отвечает DevOps.
Для того чтобы код начал работать в реальной среде, необходима инфраструктура: серверы, операционные системы, веб-серверы, базы данных, среды исполнения. А сам процесс перемещения кода от репозитория до стенда требует последовательного выполнения множества операций — компиляции, проверки уязвимостей, упаковки, развертывания.
Так, основной зоной ответственности инженеров DevOps становятся:
👉 Конфигурация среды исполнения — подготовка серверов, установка и настройка всего необходимого ПО для работы приложения.
👉 Автоматизация доставки кода — создание пайплайнов, которые самостоятельно переносят код от разработчика до стенда без ручного вмешательства.
Это означает, что разработчики продолжают работать над кодом, не отвлекаясь на настройку серверов или ручное развертывание. QA получают актуальные версии на стендах без ожидания, пока коллеги развернут им правки. Они могут самостоятельно обновлять стенды или откатываться на предыдущие версии для сравнения или более тщательной проверки.
Как организован процесс доставки кода?
Разработчик фиксирует изменения в системе управления кодом. После этого автоматически запускается пайплайн — последовательность заданий, включающая проверку синтаксиса, статический анализ кода, юнит-тестирование, компиляцию, сборку Docker-образов, доставку на стенд и развертывание. Каждое следующее задание выполняется только при успешном прохождении предыдущего. Такой подход исключает попадание на стенд кода, не прошедшего базовые проверки.
Пайплайн настраивается DevOps-инженером с учетом специфики конкретного проекта. Если изменения касаются только конфигурационных файлов и не затрагивают код, этапы анализа и компиляции могут быть пропущены, что экономит время команды.
Почему без DevOps качественный код может долго не доходить до заказчика
Без выстроенного процесса настройка серверов, установка ПО, компиляция и доставка кода ложатся на плечи разработчиков. Это отвлекает их от основной задачи, замедляет разработку и создает риски, связанные с человеческим фактором. Появление новых стендов требует повторения одних и тех же ручных операций, что увеличивает вероятность ошибок и затягивает сроки.
DevOps становится связующим звеном между разработкой, тестированием и эксплуатацией. Инженеры этого направления проектируют процессы, в рамках которых код проходит путь от репозитория до продуктивной среды с минимальным участием человека. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на создании функциональности, QA — на обеспечении качества, а заказчикам — получать стабильно работающие обновления без задержек.
Тестирование — важнейший этап, позволяющий убедиться в качестве кода перед передачей заказчику. Однако между моментом, когда код успешно прошел все проверки, и его появлением в среде, доступной пользователю, существует еще один значимый этап. За его организацию и эффективность отвечает DevOps.
Для того чтобы код начал работать в реальной среде, необходима инфраструктура: серверы, операционные системы, веб-серверы, базы данных, среды исполнения. А сам процесс перемещения кода от репозитория до стенда требует последовательного выполнения множества операций — компиляции, проверки уязвимостей, упаковки, развертывания.
Так, основной зоной ответственности инженеров DevOps становятся:
👉 Конфигурация среды исполнения — подготовка серверов, установка и настройка всего необходимого ПО для работы приложения.
👉 Автоматизация доставки кода — создание пайплайнов, которые самостоятельно переносят код от разработчика до стенда без ручного вмешательства.
Это означает, что разработчики продолжают работать над кодом, не отвлекаясь на настройку серверов или ручное развертывание. QA получают актуальные версии на стендах без ожидания, пока коллеги развернут им правки. Они могут самостоятельно обновлять стенды или откатываться на предыдущие версии для сравнения или более тщательной проверки.
Как организован процесс доставки кода?
Разработчик фиксирует изменения в системе управления кодом. После этого автоматически запускается пайплайн — последовательность заданий, включающая проверку синтаксиса, статический анализ кода, юнит-тестирование, компиляцию, сборку Docker-образов, доставку на стенд и развертывание. Каждое следующее задание выполняется только при успешном прохождении предыдущего. Такой подход исключает попадание на стенд кода, не прошедшего базовые проверки.
Пайплайн настраивается DevOps-инженером с учетом специфики конкретного проекта. Если изменения касаются только конфигурационных файлов и не затрагивают код, этапы анализа и компиляции могут быть пропущены, что экономит время команды.
Почему без DevOps качественный код может долго не доходить до заказчика
Без выстроенного процесса настройка серверов, установка ПО, компиляция и доставка кода ложатся на плечи разработчиков. Это отвлекает их от основной задачи, замедляет разработку и создает риски, связанные с человеческим фактором. Появление новых стендов требует повторения одних и тех же ручных операций, что увеличивает вероятность ошибок и затягивает сроки.
DevOps становится связующим звеном между разработкой, тестированием и эксплуатацией. Инженеры этого направления проектируют процессы, в рамках которых код проходит путь от репозитория до продуктивной среды с минимальным участием человека. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на создании функциональности, QA — на обеспечении качества, а заказчикам — получать стабильно работающие обновления без задержек.
🔥6❤2👍2🥰1👏1