ИИ в разработке: как перейти от экспериментов к системному результату с AI⁠-⁠native SDLC

Многие компании уже внедрили AI-инструменты в разработку, но не получили ожидаемого эффекта. Одни разработчики используют ИИ ежедневно, другие остаются скептиками, качество кода становится менее предсказуемым, а успешные практики не удаётся масштабировать на всю команду.

На вебинаре при поддержке «Онтико» разберём, почему внедрения отдельных AI-инструментов недостаточно и как выглядит AI-native SDLC — подход, при котором искусственный интеллект становится частью всего жизненного цикла разработки. Покажем, какие процессы, технологии и практики помогают получать измеримый эффект от использования ИИ и на что обратить внимание при переходе к AI-native-разработке.

Что будет на вебинаре:

— Разберём, почему внедрение AI-инструментов не всегда даёт ожидаемый эффект для бизнеса.

— Покажем три сценария использования ИИ в разработке: от ИИ-помощника до AI-native SDLC.

— Обсудим процессы, технологии и ключевые capabilities каждого сценария.

— Разберём основные риски внедрения ИИ: качество кода, безопасность, технический долг и теневое использование AI.

— Покажем, на что обратить внимание при переходе к AI-native SDLC.

— Ответим на вопросы участников.

Кому будет полезно:

CTO, CIO и CDO, руководителям разработки, тимлидам продуктовых команд, владельцам продуктов, а также специалистам, отвечающим за внедрение AI и развитие инженерных процессов.

Спикер: Виталий Хабаров, техлид по практикам DevOps «Экспресс 42» (АО «Флант») 

В конце вебинара расскажем, как диагностика AI-native SDLC помогает оценить текущий подход к внедрению ИИ, спланировать пилот и определить следующие шаги по развитию процессов, систем и команд.