Книжный куб

На ход впереди Noôdome (Рубрика #Culture)

Был вчера на мероприятии "На ход впереди", которое организовывал наш T-Private совместно с чемпионом Европы по шахматам Эрнесто Инаркиевым. Гостем встречи был Дин Лижэнь, китайский гроссмейстер, чемпиона мира по шахматам и двукратного победителя Всемирной шахматной олимпиады. Первой частью встречи было интервью, что Дин Дижень давал Эрнесто Инаркиеву. В нем обсуждались вопросы о том, какие факторы помогли Дину достичь вершины шахматной карьеры, как он организовывал свою работу и какие у него планы на будущее. Определенно, интервью было интересным, но еще интереснее была вторая часть встречи, где Дин дал сеанс одновременной игры на 20 досках. Я занял одну из досок и ходов за тридцать получил мат, а после игры еще и автограф:) В промежутках перед началом встречи и после окончания сеанса мне удалось пообщаться с коллегами, а также Эрнесто Инаркиевым, у которого я пару лет назад брал личные уроки в рамках его программы "Эффективное мышление" и его коллегой, Валерой Решетниковым, с которым они вместе развивают проект lifescience.pro. В общем, мне очень понравился этот вечер.

#Culture #Chess #Management #Leadership

More than a quarter of computer-programming jobs just vanished. What happened? (Рубрика #AI)

Ребята из Washington Post проанализировали статистику по рынку труда в США и выяснили, что количество позиций для программистов (programmers) за последние два года значительно снизилось. Если внимательно почитать статью, то видно, что ребята смотрят на классификацию специальностей в США, где программист (programmer) и разработчик (software developer) разделены официально. В правительственной классификации программисты выполняют рутинную работу, тогда как гораздо более многочисленные - и гораздо быстрее растущие - разработчики программного обеспечения обладают более широкими обязанностями. Они работают с выяснениями потребностей клиентов, проектированием решений, написанием кода и его поддержкой. Для меня разница примерно такая
- Программист (programmer) - пишет код по требованиям, отдает инженерам на тестирование, ничего не знает про эксплуатацию
- Разработчик (software developer) - работает над продуктом end2end от требований до эксплуатации своего решения
Первые есть преимущественно в компаниях с функциональными колодцами, вторые - в продуктовых компаниях с хорошими инженерными процессами. Тогда очевидна и разница в медианной зарплате, что в 2023 отличалсь почти на треть ~100k $ против ~132k.

Если возвращаться к самой статье, то в ней авторы показывают на графиках как это происходило в последние 2 года и связывают это с развитием Gen AI. Отдельно они отмечают, что это не первый раз, когда программисты сильнее всего страдают от автоматизации. С 2003 года Бюро статистики труда (BLS) начало различать программистов и разработчиков и программисты постоянно сталкивались с трудностями, в то время как количество вакансий для разработчиков росло и продолжало расти. С каждой новой инновацией, упрощающей кодирование или уменьшающей его необходимость - будь то сервисы для выполнения рутинных задач, аутсорсинг, бесплатные инструменты с открытым исходным кодом, облачные серверы и вычисления, - разработчики брали на себя все больше работы, которая раньше принадлежала исключительно программистам.

В общем, будьте разработчиками, а не программистами и автоматизация не сократит ваше место, а поможет более эффективно решать свои задачи:)

#Management #AI #Software #Engineering #Reliability #Processes #Productivity

[2/3] AI Leadership Summit 2025 - AI Leadership (Рубрика #AI)

Продолжая рассказ об этой конференции, поделюсь следующей порцией докладов

Booking.com: Agents With Real ROI (02:28:27)
Бруно Пасос из booking.com и Бьянг из Sourcegraph рассказали о внедрении AI-агентов в booking.com. Изначальным KPI было количество сохраненных часов с использованием Gen AI, потом ребята экспериментировали с подходами и уточнили KPI. Получилась примерно следующая картина
- Lead time for change (short term): time to review, time to debug (error log summary), time to merge
- Quality (mid term): vulnerability reduction, test coverage, reduce change fail rate
- Codebase insights (mid term): track dead code, not performant (redundant queries), replatforming
- Tech modernization (long term): monolith reduction, feature flag cleaned (а в booking из-за большого количества экспериментов таких флагов очень много)
Ребята сделали GraphQL Query Generator, так как у них достаточно большая и развесистая поверхность GraphQL API. Также они работали над автоматизированной миграцией кода и получили хорошие результаты. Также ребята работали над улучшение Code Review. К концу года все это помогло разработчикам создавать на 30% merge requests, а ключевым фактором успеха было обучение разработчиков работе с этими инструментами.

Writer: Evaluating LLMs for Financial Scenarios (02:49:31)
Васим Алик из Writer представил результаты оценки LLM для финансовых сценариев. Они создали набор данных FAIL для оценки моделей в реальных сценариях с ошибками запросов и контекста. Исследование показало, что даже лучшие "думающие" модели часто дают ответы с высоким уровнем галлюцинаций, когда контекст неверен или отсутствует. Алик заключил, что специализированные доменные модели по-прежнему необходимы, несмотря на высокую точность общих моделей.

OpenAI: OpenAI for VPs (03:01:34)
Представители OpenAI рассказали о стратегии внедрения их технологий в предприятия из трех фаз
- Создание AI-грамотной рабочей силы (с помощью ChatGPT)
- Автоматизация внутренних операций (с помощью API)
- Интеграция ИИ в конечные продукты
Они подчеркнули важность согласования AI-стратегии с общей бизнес-стратегией.

OpenAI: Building Agents the Right Way (03:09:47)
Представители OpenAI рассказали о правильных подходах к созданию AI-агентов, где есть три ключевых компонента:
- Надежного контекстного движка
- Высококачественной модели рассуждения
- Безопасной среды выполнения кода
Были представлены примеры успешных внедрений агентов в предприятиях, где автоматизировали рутины и повышали эффективность.

Frontier Feud (04:25:41)
Панель в виде игры 100 к 1, где надо было угадывать ответы на вопросы. Началось все с самых известных AI ученых, а дальше перешли к "top considerations when choosing model" и так далее. В общем, активность была чисто фановая для участников, но около-бесполезная для зрителей.

Reuters: Missing Pieces of Workflow Automation (04:51:29)
Представители Reuters поделились опытом внедрения AI для автоматизации рабочих процессов в медиа-индустрии. Они выделили ключевые "недостающие элементы" успешной автоматизации: интеграцию с существующими системами, обучение сотрудников, управление ожиданиями и создание четких метрик успеха. Особое внимание было уделено тому, как AI помогает журналистам обрабатывать большие объемы информации и быстрее создавать качественный контент.

Arize: Evaluating Agents (05:06:07)
Доклад был про методологию оценки эффективности AI-агентов, что собственно и составляет продукт Arize. Причему спикер начала с рассказа про закрытие C раунда финансирования, а дальше представила различные метрики и подходы к тестированию, включая оценку точности, скорости, устойчивости к ошибкам и способности следовать инструкциям. Докладчики подчеркнули важность создания комплексных систем оценки, которые учитывают как технические аспекты работы агентов, так и их практическую полезность для конечных пользователей.

Окончание разбора первого дня саммита в последнем посте.

#AI #Software #Product #Management #Leadership

2 гига спустя - эпизод второй (Рубрика #News)

Второй выпуск подкаста с лайтовым обсуждением новостей двумя ведущими
- Антон Костерин, заместитель технического директора в Т
- Александр Поломодов, технический директор в Т

Мы успели обсудить 6 интересных новостей, описанных ниже
0) Бесконечные созвоны на работе вызывают сравнимый с похмельем эффект. Исследование HBR
1) iRobot и умный дом, что легко может стать не таким умным, если создатель умных устройств банкротится (или пока только готовится к нему)
2) Предсказание Dario Amodei, CEO Anthropic, о будущем написании кода. Я уже про это рассказывал отдельно
3) Награда "ACM A.M. Turing Award" была вручена Эндрю Барто и Ричард Саттон за reinforcement learning. Я уже про это рассказывал отдельно
4) Про статистику единорогов от Crunchbase
5) Китай анонсирует производство супер-быстрых чипов без кремния (fastest-ever chip technology)

Выпуск подкаста доступен в Youtube, VK Video, Podster.fm, Ya Music.

#Management #AI #Software #Engineering #Reliability #Processes #Productivity