Как я решил проблему русской диктовки для ИИ
Проблема
Опыт после обучения 10+ коллег: почему одни ускоряются в разы, а другие получают уверенную кашу. За последние пару месяцев я обучил свою команду, как встроить LLM в рабочий процесс. Не «поиграться с ChatGPT вечером». Не «задать вопрос, как сделать то-то». А именно начать использовать LLM в реальной работе: код, тексты, анализ, ревью, документация, исследование, планирование […]
Вступление В какой-то момент это происходит почти в каждой компании. Собрание. Слайды. Уверенный голос. «Мы должны активнее использовать AI».«Он ускорит разработку в несколько раз».«Нам нужно повышать эффективность».«Возможно, нам и не понадобится столько людей». Формулировки могут быть мягкими. Могут быть вдохновляющими. Могут быть завёрнутыми в стратегию трансформации. Суть остаётся той же: технология должна кратно увеличить производительность.
За последние несколько лет AI-продукты перестали быть просто экспериментами или внутренними pet-project’ами. Крупные компании начали внедрять генеративный ИИ, AI-ассистентов и аналитические AI-системы уже не в формате «посмотреть, что умеет нейросеть», а как полноценные production-решения, влияющие на эффективность бизнеса, производительность сотрудников и экономику процессов. Но довольно быстро выяснилось, что классический Product Manager далеко не всегда подходит […]
Всем привет! Меня зовут Олег Балбеков, я из команды Evrone. В прошлых сериях вы читали мои статьи о том, как я создал «братишку», и о том, как я завайбкодил сервис за неделю. Сегодня же я хочу рассказать вам о настоящем инженерном приключении, которое со мной произошло в процессе построения сервиса Mimirjotun.ru.
В прошлой статье я говорил, что конвейерная модель производства софта несовместима с AI, и что вместо конвейера нужен дирижёр — сильный инженер с продуктовым мышлением, управляющий оркестром агентов. Ту статью многие прочитали как «вот и хорошо, нанимаем нескольких сеньоров, увольняем середину, экономим на FTE». Это понятно с точки зрения CFO — но это полупонимание. Дирижёр […]
Мы все привыкли строить производство софта как конвейер. Продакт берёт идею, отдаёт аналитику. Аналитик пишет требования, отдаёт разработчику. Разработчик пишет код, отдаёт QA. QA проверяет, отдаёт DevOps. DevOps выкатывает в прод. Каждый знает свой участок. Каждый передаёт результат дальше. Лента сама довозит результат до пользователя. Так работало 30 лет. И вот в каждый из этих […]
Большинство российских коллег и компаний до сих пор планируют роудмепы и фичи на 6-12 месяцев вперёд. В Anthropic за это время успевают выпустить продукт, переделать его, выбросить половину и выпустить снова. Релизы продуктов и критических фичей выходят — е-ж-е-д-н-е-в-н-о. Кэт Ву, глава продукта Claude Code, проводит сотни собеседований и говорит, что почти все кандидаты имеют […]
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов. Автор не является сотрудником AI-стартапа, не зарабатывает на исследованиях/разработках/внедрениях в области AI и не является наивным оптимистом, считающим, что AI решит все проблемы человечества. В последнее время я всё чаще попадаю в дискуссии на тему AI. Раньше эти инструменты умели слишком мало, чтобы по наитию вызывать что-то кроме раздражения. […]