Телеграм канал «Наташа Косинова. Варю айти СУП»

Мои наблюдения про текущее состояние ИТ и что вокруг говорят эксперты. И конечно #моемнение #капитаночевидность 😎

Про ИИ и чё происходит, как я это вижу:
✔️1. Россия, как всегда, идёт своим путём и не смотрит на опыт тех кто за бугром уже опробовал ИИ. Нам чужие ошибки не нужны, мы набиваем свои и осваиваем бюджеты. Русская система управления в своей красе.
✔️2. На острие технологий и равно денег, как всегда финтех. Да, есть небольшая турбулентность, но также у банков есть раздутый штат, который можно подсократить (главное тут не выплеснуть ребёнка вместе с водой, что уже в некоторых компаниях наблюдается) и конечно впихнуть ИИ, где надо и не надо. Но никто же не анализирует, где надо? См.п.1
✔️3. ИИ не ускоритель, хотя кажется, что это так. ИИ даёт возможность разгрузить рутину, получить драфт, натолкнуть на мысли, но валидация за пользователем.
✔️4. Начинающие специалисты мало имеют опоры, знаний, и в итоге по каждому чиху бегут в ИИ, что приводит к тому, что не происходит процесс валидации результата. И тут вывод, что ИИ инструмент для эксперта, а джунам по-хорошему нужно ещё качать скиллы.
✔️5. Чтобы использовать ИИ, нужно хорошо понимать деятельность в которой будет применение. Да, есть банально as is, и to be, но имхо, тут надо копать глубже и разбираться в нюансах. Конечно поможет анализ и диаграмма деятельности, но фактически надо уходить в онтологию предметной области. И понимать нюансы задач деятельности, чтобы чётко понять, что мы делегируем ИИ и как валидируем, контролируем.
✔️6. Вопрос безопасности актуален. ИИ для меня как черная дыра, в которую попадает информация и где-то на задворках остаётся.
✔️7. А теперь самый сложный тезис и критичный. Мы можем говорить про разные этапы развития компании и внедрения технологий. И если мы говорим про автоматизацию, то нужно хорошо проводить бизнес-анализ, понимать как процесс оптимизировать, сделать эффективнее, но до этого уровня доходят компании, у которых высокая зрелость внутри, развития культура. Иначе мы получим автоматизированный хаос и вот на этот хаос, мы ещё добавим ИИ. А ИИ чаще всего непредсказуем, его нужно контролировать и валидировать. А мы вот взялись и доверили. И теперь автоматизированный хаос зажил своей жизнью с ИИ, и потихонечку гниёт изнутри. Прям такое состояние газлайтинга можно словить)) всё же хорошо, но не веришь своим глазам.
✔️8. Вывод про рынок, который колбасит, потому что ИИ должен заменить людей и освободить деньги бизнесу (так его можно продать). Но по факту, денег нужно больше и нужны инженеры-разнорабочие, которые могут всё. Что мы видим на примере "систем дизайна" - его хотят от разработчиков, от продактов, от прожектов, от аналитиков. И что я слышу, от аналитиков - разработчиков заменит ИИ, от разработчиков - аналитиков заменить ИИ, от продактов - всех заменит ИИ, останемся только мы. А по факту людей стало меньше, а работы стало больше, и причём она стала или должна стать более инженерная, много анализа с выводами, смотрим выше про анализ деятельности и онтологии.

😎Я художник, я так вижу.

Будет сложно, легко не будет...

Мои наблюдения про текущее состояние ИТ и что вокруг говорят эксперты. И конечно #моемнение #капитаночевидность 😎

Про ИИ и чё происходит, как я это вижу:
✔️1. Россия, как всегда, идёт своим путём и не смотрит на опыт тех кто за бугром уже опробовал ИИ. Нам чужие ошибки не нужны, мы набиваем свои и осваиваем бюджеты. Русская система управления в своей красе.
✔️2. На острие технологий и равно денег, как всегда финтех. Да, есть небольшая турбулентность, но также у банков есть раздутый штат, который можно подсократить (главное тут не выплеснуть ребёнка вместе с водой, что уже в некоторых компаниях наблюдается) и конечно впихнуть ИИ, где надо и не надо. Но никто же не анализирует, где надо? См.п.1
✔️3. ИИ не ускоритель, хотя кажется, что это так. ИИ даёт возможность разгрузить рутину, получить драфт, натолкнуть на мысли, но валидация за пользователем.
✔️4. Начинающие специалисты мало имеют опоры, знаний, и в итоге по каждому чиху бегут в ИИ, что приводит к тому, что не происходит процесс валидации результата. И тут вывод, что ИИ инструмент для эксперта, а джунам по-хорошему нужно ещё качать скиллы.
✔️5. Чтобы использовать ИИ, нужно хорошо понимать деятельность в которой будет применение. Да, есть банально as is, и to be, но имхо, тут надо копать глубже и разбираться в нюансах. Конечно поможет анализ и диаграмма деятельности, но фактически надо уходить в онтологию предметной области. И понимать нюансы задач деятельности, чтобы чётко понять, что мы делегируем ИИ и как валидируем, контролируем.
✔️6. Вопрос безопасности актуален. ИИ для меня как черная дыра, в которую попадает информация и где-то на задворках остаётся.
✔️7. А теперь самый сложный тезис и критичный. Мы можем говорить про разные этапы развития компании и внедрения технологий. И если мы говорим про автоматизацию, то нужно хорошо проводить бизнес-анализ, понимать как процесс оптимизировать, сделать эффективнее, но до этого уровня доходят компании, у которых высокая зрелость внутри, развития культура. Иначе мы получим автоматизированный хаос и вот на этот хаос, мы ещё добавим ИИ. А ИИ чаще всего непредсказуем, его нужно контролировать и валидировать. А мы вот взялись и доверили. И теперь автоматизированный хаос зажил своей жизнью с ИИ, и потихонечку гниёт изнутри. Прям такое состояние газлайтинга можно словить)) всё же хорошо, но не веришь своим глазам.
✔️8. Вывод про рынок, который колбасит, потому что ИИ должен заменить людей и освободить деньги бизнесу (так его можно продать). Но по факту, денег нужно больше и нужны инженеры-разнорабочие, которые могут всё. Что мы видим на примере "систем дизайна" - его хотят от разработчиков, от продактов, от прожектов, от аналитиков. И что я слышу, от аналитиков - разработчиков заменит ИИ, от разработчиков - аналитиков заменить ИИ, от продактов - всех заменит ИИ, останемся только мы. А по факту людей стало меньше, а работы стало больше, и причём она стала или должна стать более инженерная, много анализа с выводами, смотрим выше про анализ деятельности и онтологии.

😎Я художник, я так вижу.

Будет сложно, легко не будет...

Лето - самое время для встреч, долгих, тёплых бесед и зависаний на открытом воздухе. Обожаю неформальные встречи айтишников, когда можно подойти к любому эксперту, похоливарить, расспросить о текущих трендах, плюсах и минусах практик, конечно рассказать о том, что беспокоит, найти ответы на разные вопросы и понять, чем сейчас живёт ИТ-сфера.

Если вы такого же мнения, у меня хорошая новость! Сразу в двух городах —  Санкт-Петербурге (20 июня) и  Казани (4 июля) состоятся мероприятия ИТ-фестиваля "Сезон кода".

Если честно, ребят, когда я впервые побывала на такой конференции в Москве, поняла, что 20 лет назад ничего подобного даже в проектах не было, а тут в одном месте можно просто посмотреть в глаза таких же как ты)) и здорово, что и в других городах ИТ-сообщество может встретиться!

Что будет?
Конечно, атмосфера!
🔆Доклады на профессиональные темы от экспертов Т-банка и других компаний
🔆Место для встреч и обсуждения технологий
🔆Демонстрации продуктов и инженерных решений от Т-банка
🔆Интерактивная зона от Т-образования
🔆И, конечно, афтепати с летним DJ-сетом

На фестивале будет 3 секции:
— Клиентоориентированный код — специалисты Т-банка поделятся опытом и расскажут о ключевых продуктах и инженерных решениях для миллионов клиентов.

— Продуктовая кухня - новая секция, где данные превращаются в решения, а гипотезы — в рост продукта.

— Бэкенд-методичка — место для обсуждения практических решений, которые действительно работают. Будет разбор инструментов и подходов из повседневной работы инженеров.

Для участия, успей зарегистрироваться

Традиционно фестиваль поддерживает благотворительные фонды. Чтобы получить билет, нужно внести пожертвование в один из фондов - деньги идут им напрямую.

Стоимость участия в Санкт-Петербурге - 2000 рублей
в Казани - 1500 рублей

Выкатим лето на прод вместе!)

Решила развернуть ответ на вопрос про коммуникацию из предыдущего своего поста, где мы разбирали рабочую ситуацию аналитика.

Кратко:

✔️У аналитика действительно много точек коммуникаций — иногда это до 80% работы, особенно в agile-командах. Главная мысль в том, что аналитик не просто пишет ТЗ, а выстраивает взаимодействие между заказчиком, менеджерами, командами, лидами команд, потому что без этого невозможно разобраться в задаче и получить нужную информацию.

✔️Справедливо было замечено, коммуникационные проблемы на проектах часто связаны не с аналитиком лично, а с общей организацией процесса: кто с кем общается, через какие каналы и кто за что отвечает.

✔️Один из инструментов поработать с коммуникацией это составить карту коммуникаций проекта, и понять, что где сбоит, не работает, а где нужно облегчать способы коммуникации. Если мы вводим изменения, то тут опять же нужно понимать зону ответственности аналитика, может не быть полномочий что-то менять, поэтому вопрос идёт через эскалацию, на того же продакта.

В конце вывод такой: нельзя жёстко говорить, что коммуникация — не дело аналитика.
Это часть его работы, но в пределах конкретной ситуации, культуры компании и его полномочий.

#кейссолвинг #выаналитик

Моделируем рабочую ситуацию.

Давно у меня не было примеров ситуаций, так называемых кейс солвинг.

Предлагаю помозговать.
Я описываю ситуацию, в которую попадает аналитик, вы предлагаете варианты решений выхода из этой ситуации.

Погнали!🚀

Представьте вы сеньор-аналитик на проекте. Только вышли на работу. Команда разработки большая порядка 80 человек. Есть 4 Тим Лида разработки, тим Лид тестирования и тим Лид поддержки. Есть линейка продуктов, которую все разрабатывают, пусть будет программное обеспечение для автоматизации предприятия, предметка сложная, энергетика. Есть продакт главный и по каждому продукту.

А дальше классика. Продакт вам говорит:
- Я не понимаю, что делает команда гамма, они меня кормят завтраками и ничего не отдают, а любая доработка это месяц, не меньше, разработки. Давай ты напишешь постановку задачи на новую фичу - "подборка оборудования под задачу электрика". И заодно разберёшься в том, что у них происходит, зафиксируешь в конфлюенс работу их 5 микросервисов.
Месяца хватит?

Что будете делать?
Какой план работы себе придумаете, с чего начинать?

Свой вариант расскажу после вас, завтра 😎

#кейссолвинг #выаналитик

И тут ещё один вывод - что потребность в ИИ пока собирают. И мы уже видим конкретные сервисы или агентов, под потребности, в том числе и развлечений, в виде картинок и видео.

Варианты внедрения ИИ в компаниях

Побуду сегодня #капитаночевидность
Я больше похожа на “позднее большинство”, стою смотрю, как что-то новое внедряется, потом делаю выводы, и когда все “сидят на новом” и я туда же иду. Одно время я пыталась быть в "раннем меньшинстве", но сейчас с ИИ, я всё таки понимаю, что мне сложно что-то брать сверху, инструмент непростой, а глубину не каждый может дать.

Тут нужно сказать о том как я работаю с информацией. Мне важно понимать, что в глубине, в фундаменте, а потом уже изучать инструмент. История возникновения той или иной технологии неотъемлемая вещь в понимание первопричин и далее уже более грамотного использования.

Ничего не возникает по щелчку пальцев, есть период заложения, предпосылки, вынашивание, потом создание, и только потом применение. Иногда кажется, что с ИИ происходит стадия - все побежали и я побежал.

К чему всё это))) А к тому, что меня поглотила тема классификаций компаний, по степени внедрения и работы с AI. Где-то условно, а где-то напрямую.

По сути можно выделить следующие категории:

✔️AI-first - организации, который строят свой бизнес вокруг ИИ с самого начала, ИИ является ядром и без него не работает бизнес-модель.
Термин ввел в 2016 году CEO Google Сундар Пичаи, когда объявил о стратегическом развороте компании.
Идея в том, чтобы процессы, стратегии, бизнес-модель компании строить уже с ИИ, то есть не прикручивать ИИ к существующим процессам, а проектировать вокруг возможностей, которые дает ИИ (тут мне хочется спросить, а кто-то до конца понимает возможности, плюсы и минусы? Всё равно больше похоже не то, что все побежали и я побежал, внедрим, а так посмотрим). Во многих источниках можно как раз прочитать о том, что нужно поменять мышление, и ИИ становится центральным элементом в принятие решений и стратегии. Сейчас уже говорят о том, что такой подход провальный, и чаще всего из-за культурных, а не технических проблем.

✔️AI-native - за основу взято понятие digital-native, которое обозначает людей, выросших с интернетом, гаджетами, компьютерами. Так и тут компании выращиваются вокруг AI, и мой мозг сразу говорит, что это про стартап #капитаночевидность
Но да, в ядре AI, и всё вокруг AI с первого дня основания (знакомо? мне да, вспоминаются например, чисто блокчейн компании, то есть вокруг одной технологии). И чтобы от AI-first перейти к AI-native нужно совершить пересборку всей организации вокруг ИИ-процессов с нуля, при этом всё строится так, чтобы любой артефакт шёл на пользу обучения ИИ (мне даже в голову пришла картинка, как пчеломатка сидит и жрёт всё, что ей приносят пчёлы). Термин стал распространяться в 2025 году.

К AI-native компаниям относятся те компании, которые продают AI, как ценность, например, Perplexity, Cursor, удивляет меня, что тут и авиация значится Riyadh Air запуск в этом году, первая AI-native авиакомпания.

✔️AI-enabled - из названия мы видим, что тут слово “улучшение”. ИИ - является дополнением к работающему продукту, когда мы можем ИИ исключить и ничего "не накроется медным тазом", и получаем надстройку с ИИ, которая должна улучшать дела компании и приносить прибыль. Большинство российских компаний именно тут и работают. ИИ - инструмент для человека, и человека основной исполнитель, а ИИ помогает в рутине.

1⃣Пока я читала разные источники, статьи. Пришла к выводу, что все эти термины, с одной стороны маркетинг, с другой стороны попытка, хоть как-то объяснить и структурировать работу с ИИ в компаниях, потому что опыт, выводы мы делаем или предполагаем, но должно пройти время, как с той же микросервисной архитектурой, когда из моды и популярности всё переходит в сторону применения или нет в конкретной ситуации, среде.

2⃣А вот этот подход строить вокруг технологии компании, это как будто возврат в прошлое. Немного меня удивляет, потому что на всех лекциях про цифровым продуктам всё строилось от потребностей потребителей.

3⃣ Потребность в ИИ пока собирают. И мы уже видим конкретные сервисы или агентов, под потребности, в том числе и развлечений, в виде картинок и видео.
#иишница #мысливслух #ИИтипы