Проблемы
С чем я помогаю командам
Релизы застряли, ИИ добавил проблем или система даёт сбои. Ниже можно найти похожую ситуацию и посмотреть, как я с ней работаю.
Узнаёте свою ситуацию?
Выберите то, что сейчас мешает больше всего. В каждом разделе есть примеры работы и возможный первый шаг.
Четыре направления
Наладить выпуск продукта
Задачи в работе. Релиз снова отложили.
Команда объясняет переносы сроков, но довести задачу до пользователей некому.
Разбираем, где застревают задачи, кто принимает решения и как вернуть понятный порядок выпуска.
Как наладить выпускИИ в разработке
ИИ пишет код. Команда тратит время на переделки.
На демонстрации всё быстро. В обычной работе код трудно проверить, а выигрыш во времени неясен.
Начинаем с требований к задаче и проверки кода. Смотрим, откуда ИИ берёт данные и как команда использует результат.
Как проверить пользу ИИБезопасность ИИ-продуктов
ИИ может ошибиться. Что тогда будет с пользователем?
До запуска нужно понять, какие ошибки допустимы и когда система обязана остановиться или позвать человека.
Проверяем опасные сценарии и задаём условия, при которых функцию можно выпускать.
Как проверить риски до запускаНадёжность и безопасность
Система падает под нагрузкой или атакой.
Все рассчитывают на защиту, но кто отвечает за сбой и восстановление, неясно.
Проверяем слабые места и меры защиты. Определяем, кто следит за системой и что делает при сбое.
Как подготовиться к сбоямСвязанные задачи
Проблемы часто связаны
ИИ может ускорить написание кода и одновременно добавить работы на проверке. Как Operational CTO я разбираюсь, как одно решение влияет на остальную работу команды.
Примеры из практики
Что получилось в работе
В кейсах описаны условия работы и моя роль. Цифры привожу там, где есть источник.
Команда договорилась, кто отвечает за выпуск и как он устроен. Стало видно, где застревают задачи.
- Контекст
- Наладить выпуск продукта
- Период
- Запись из практики автора
- Роль
- Operational CTO
- Источник
- Кейс о выпуске продукта
- Откуда данные
- Материалы автора с оговорками к выводам. Часть данных нельзя раскрывать.
- Надёжность данных
- Источник подтверждает этот случай. Более широкие выводы нужно отдельно проверить и согласовать.
- Ограничения публикации
- Клиент не назван. Неподтверждённые показатели не приводятся.
Устройство системы описали в формате, который могут читать программы. При подготовке изменений стало меньше зависимости от устных объяснений.
- Контекст
- ИИ в разработке
- Период
- Запись из практики автора
- Роль
- Operational CTO
- Источник
- Кейс об ИИ в разработке
- Откуда данные
- Материалы автора с оговорками к выводам. Часть данных нельзя раскрывать.
- Надёжность данных
- Источник подтверждает этот случай. Более широкие выводы нужно отдельно проверить и согласовать.
- Ограничения публикации
- Клиент не назван. Неподтверждённые показатели не приводятся.
Опасную ошибку воспроизвели и исправили до прихода первых пользователей.
- Контекст
- Безопасность ИИ-продуктов
- Период
- Запись из практики автора
- Роль
- Operational CTO
- Источник
- Кейс о риске ИИ-продукта
- Откуда данные
- Материалы автора с оговорками к выводам. Часть данных нельзя раскрывать.
- Надёжность данных
- Источник подтверждает этот случай. Более широкие выводы нужно отдельно проверить и согласовать.
- Ограничения публикации
- Клиент не назван. Неподтверждённые показатели не приводятся.
Защита сработала после того, как для каждого её уровня определили задачу и ответственного.
- Контекст
- Надёжность и безопасность
- Период
- Запись из практики автора
- Роль
- Operational CTO
- Источник
- Кейс о надёжности системы
- Откуда данные
- Материалы автора с оговорками к выводам. Часть данных нельзя раскрывать.
- Надёжность данных
- Источник подтверждает этот случай. Более широкие выводы нужно отдельно проверить и согласовать.
- Ограничения публикации
- Клиент не назван. Неподтверждённые показатели не приводятся.