Архив рубрики ‘MLOps’

Что происходит с SDLC в эпоху AI-агентов

Несколько месяцев назад в публичном пространстве появилась история, которую в engineering-сообществе стали называть поучительной. Команда AWS использовала внутренний AI-инструмент Kira для ускорения работы. Kira предложила джуниорам сценарий: переразверни продакшн-слой. Инженеры согласились. Следующие шесть часов весь AWS не работал. После разбора полётов компания объявила новое правило: финальный апрув на изменения, предложенные агентом, должен давать сениор-инженер.

Почему пилоты ИИ не масштабируются? У них нет системы управления

Собирательный кейс: демонстрация есть, системы нет Представим обычный проект в крупной организации. Команда делает пилот ИИ для обработки заявок. Модель классифицирует обращения, предлагает ответ оператору, иногда сама заполняет поля в CRM. На демонстрации всё выглядит убедительно: скорость выше, ручной работы меньше, руководитель направления доволен.

Как мы за год собрали с нуля крупнейшую F&R-платформу для сети масштаба «Магнита»

33 000 магазинов, 46 РЦ сети «Магнит», 17 млрд прогнозов на 90 дней, 8 ПБ данных и ни одного готового решения, которое можно было бы просто взять с рынка. В 2024 году мы начали с нуля собирать собственную F&R-платформу (Forecast and Replenishment) для «Магнита» — систему прогнозирования спроса и пополнения.