В пятницу прошел неплохой круглый стол на мероприятии SmallTech. Вообще термин клевый, мне заходит. Он позволяет отделять себя от BigTech не "от обратного". И сопоставлять процессы с таким же SmallTech. Построение карьеры в SmallTech для многих — осознанный выбор. Говорили про AI в SDLC и сложности внедрения в SmallTech. 1. Уровни внедрения Из присутствующих большая часть аудитории была на 0-2 уровне, на 3ем уровне было всего нескольно человек (подробнее про уровни тут) 2. Окно возможностей SmallTech Мой коллега очень хорошо отметил: сейчас для смоллтеха отличное окно. Мы более гибкие и можем достигать большего по сравнению с неповоротливым бигтехом. И можем добиться большого технологического прогресса благодаря гибкости. Хотя в бигтехе есть очень достойные весьма поворотливые 2 исключения, о которых я знаю: Яндекс и Tbank которые говорят о 60% adoption. 3. Размещение Где размещать AI: сейчас инференс по подпискам сильно выгоднее чем размещать на своем или арендованном железе. По мнению коллег — кратно. Это окно возможностей. Есть разнонаправленные прогнозы: а) Инференс дешевеет б) Вендоры понемногу закручивают гайки Но точно что именно сейчас — экономически целесообразнее использовать внешние. Особенно для SmallTech. 4. Вопрос ИБ неплохо закрывается: а) litellmproxy + presido контролирует утечку секретов. Политики работы с персданными должны закрываться классическими приемами вроде базы что у разработчиков не должны быть локально доступа к реальными немаскированным перс данным б) Примером Тбанка который разрешает через свой proxy ходить во внешние модели. Если Тбанк понимает отсутствие критичности в том, чтобы пускать агентов в бизнес код (говорят они разрешают наружу ходить всем проектам кроме КИ), какой свой рокет саенс вы пытаетесь скрыть от Anthropic? Отличный тезис для безопасников. Конечно, если вы КИ - это другой вопрос. 5. Измерять эффективность? А очередной раз пришли к тому, что мерить эффективность внедрения ai в sdlc крайне сложно: разработка слишком недетерменированный процесс. Мы не научились качественно измерять разработку, измерять разработку + ai не проще. ВсеИнструменты говорят: мы смогли измерить и показать бизнесу цифры. Но ключевой момент в этом: этот замер они сделали на изолированных командах с абсолютно типовыми задачами. Таких команд мало у кого есть. Хотя коллеги из Яндекса говорили что тестирование (в отличии от разработки) изолированно померить удалось и там кратный эффект роста перфоманса. 6. С какого этапа начинать? Со всех сразу, в особенности выделяя наибольшие процессы. Зачастую это будет разработка и аналитика. Важно понимать что точка сшивания одна, в любом случае на 4+ этапе вам нужно сливать изменения в один AI пайплайн. 7. Немало затронули и тему с shadow it а) Есть компании где голова против AI изменений. И тогда выгодоприобретаталем становится сотрудник. Это он может работать на части задач кратно быстрее, а оценки оставляя такие же как раньше, выделяя оставшееся время себе на отдых, развитие или подработки. б) shadow it также несет в себе риски по ИБ, когда бесконтрольно сливают секреты без ИБ политики. Одна из ключевых мыслей: практически никто не отрицает что SDLC процессы трансформируются, все спикеры и активно участвующий в беседе зал больше задаются вопросом как проводить эти трансформации у себя в компании, нежели вопросом "зачем" или "надо ли".