Работаю в компании «Сибинтек-Софт», занимаюсь поддержкой корпоративных информационных систем. Имею сертификат DevOps-инженера, в рамках задач отдела внедряю ИИ в рабочие процессы.
Как-то мой валидатор забраковал ответ, сославшись на статью, которой не существует. (далее…)
Специалисты из Калифорнийского университета в Беркли, Гарварда и Колумбийского университета в течение шести месяцев наблюдали за работой владельцев малого бизнеса в Кении, которым дали доступ к ИИ‑советнику на базе GPT-4. Выяснилось, что внедрение технологии сказалось на их продуктивности по‑разному.
Лучшие представители разных вероятностных сфер деятельности, к которым относится инвестирование и трейдинг, часто имеют больше общего друг с другом, чем со средним участником в своей собственной области:
они фокусируются на качестве процесса, а не только на конечном результате;
стараются принимать решения тогда, когда вероятности положительного исхода находятся на их стороне;
понимают роль времени и значение длинной дистанции.
2 августа 2026 года должен был наступить один из ключевых дедлайнов EU AI Act.
27 июля вступил в силу AI Omnibus и часть high-risk требований получила новые даты.
В лучших традициях менеджмента: release date давно стоит в календаре, а непосредственно перед ней выходит обновление roadmap.
Справедливости ради, решение не принимали за шесть дней до дедлайна. Политическое соглашение было достигнуто ещё 7 мая, а 27 июля изменения уже вступили в силу, но со стороны менеджмента это всё равно хороший кейс: норматив, под который компании строили планы, изменился.
Причина тоже довольно знакомая.
На первый взгляд задача кажется вполне понятной. Есть вакансия, есть требования, есть рынок? осталось только найти подходящего специалиста. Но на практике именно DevOps-позиции регулярно оказываются среди самых сложных для закрытия, даже крупные компании могут искать одного инженера несколько месяцев, несмотря на помощь внутренних HR-команд и агентств.
Причина далеко не всегда в количестве специалистов, проблема начинается гораздо раньше — с самого понимания того, кто такой DevOps-инженер
Есть неприятный момент на техническом собеседовании. Интервьюер заканчивает длинный вопрос, и ты понимаешь, что тема знакома. Ты делал это на работе, помнишь правильный подход и даже подходящий случай. Но отвечать нужно сейчас, а в голове одновременно идут четыре процесса: разобрать формулировку, вспомнить детали, выстроить ответ и не зависнуть в тишине.
Если интервью на английском, добавляется пятый — перевод.
Почему одни идеи превращаются в востребованные продукты, а другие так и остаются красивыми презентациями — или мемами про очередной B2B AI SaaS? Часто проблема не в технологии и не в качестве реализации. Команда может отлично сделать то, что пользователю на самом деле не нужно.
В IT легко начать с готового ответа: «сделаем экспорт», «добавим ещё один экран», «автоматизируем этот сценарий». Дизайн-мышление предлагает на время отложить решение и сначала разобраться, какую проблему мы вообще пытаемся решить.
С начала 2014-го до конца 2020 года я работал в компаниях на стадии гиперроста. Это тяжёлая, но очень полезная среда. Главное преимущество гиперроста в том, что последствия своих ошибок вы видите уже через месяц, а не через год: когда всё движется быстро, проблемы проявляются сразу и очень заметно.
В последнее время я снова много думаю о гиперросте.
Во‑первых, наш бизнес быстро растёт, и в прошлом году мы активно расширяли команду.
Во‑вторых, переход к инструментам на базе ИИ изменил сам темп, в котором теперь можно работать.
