ИИ в разработке: как перейти от экспериментов к системному результату с AI-native SDLC

Многие компании уже внедрили AI-инструменты в разработку, но не получили ожидаемого эффекта. Одни разработчики используют ИИ ежедневно, другие остаются скептиками, качество кода становится менее предсказуемым, а успешные практики не удаётся масштабировать на всю команду.

На вебинаре разберём, почему внедрения отдельных AI-инструментов недостаточно и как выглядит AI-native SDLC — подход, при котором искусственный интеллект становится частью всего жизненного цикла разработки. Покажем, какие процессы, технологии и практики помогают получать измеримый эффект от использования ИИ и на что обратить внимание при переходе к AI-native-разработке.

В конце вебинара расскажем, как диагностика AI-native SDLC помогает оценить текущий подход к внедрению ИИ, спланировать пилот и определить следующие шаги по развитию процессов, систем и команд.

На вебинаре вы узнаете

Разберём, почему внедрение AI-инструментов не всегда даёт ожидаемый эффект для бизнеса.
Покажем три сценария использования ИИ в разработке: от ИИ-помощника до AI-native SDLC.
Обсудим процессы, технологии и ключевые capabilities каждого сценария.
Разберём основные риски внедрения ИИ: качество кода, безопасность, технический долг и теневое использование AI.
Покажем, на что обратить внимание при переходе к AI-native SDLC.
Ответим на вопросы участников.

Кому будет полезно

CTO
CIO
CDO
руководителям разработки
тимлидам продуктовых команд
владельцам продуктов
специалистам, отвечающим за внедрение AI и развитие инженерных процессов.