Podkast: Milena Ognjanović

Что нужно, чтобы поручить AI покупку целиком: выбрать подходящий товар, уложиться в бюджет и заплатить? Сколько агент должен знать о наших привычках — и сколько самостоятельности мы готовы ему дать, когда речь идёт о деньгах? В десятом выпуске 3 AImigo продолжаем разговор об автономности агентов и переходим к покупкам и платежам. Обсуждают Александр Поломодов, Алексей Литвинов и Евгений Сергеев. Поговорим о том: какие повседневные покупки хочется делегировать агенту и что мешает довести их до оплаты; как объяснить ему свои предпочтения, ограничения и бюджет; где оставлять подтверждение человека и что делать, если покупка не подошла; зачем нужны платёжные протоколы для агентов и как в эту историю вписываются банки, магазины и AI-платформы; кто будет выбирать, что мы покупаем, если основным посредником между человеком и магазином станет AI-ассистент. Начнём с собственных бытовых задач и экспериментов, а дальше посмотрим на устройство сервисов и интересы компаний. Разговор для тех, кто строит агентные продукты,…

Поручить агенту исправить баг, реализовать целую фичу или довести проект до результата — насколько это разные задачи? И как понять, что работу действительно можно оставить без постоянного присмотра? В девятом выпуске 3 AImigo поговорим о границах автономности AI-агентов: какую работу им стоит делегировать, что для этого нужно подготовить и как проверить результат. Обсуждают Евгений Сергеев, Алексей Литвинов и Александр Поломодов. В программе: от отдельного действия до работы «под ключ»: как меняются требования к агенту и человеку; что агенту нужно знать о задаче, её цели и ограничениях, прежде чем начинать работу; как проверять готовность результата и где оставлять контрольные точки; какие решения мы готовы делегировать, а в каких хотим участвовать сами. Будем опираться на собственные эксперименты и рабочие задачи: от разработки приложений до исследований и поддержки проектов. Сравним, где агенту можно дать больше самостоятельности, а где проверка его работы сама становится непростой задачей. Все выпуски 3…

Раздать сотрудникам AI-инструменты — и компания стала AI-native? Или придётся заново продумать, как устроены её продукт, процессы и команды? В пятницу, 2 октября, в прямом эфире 3 AImigo поговорили об AI-native компаниях. Попробовали разобраться, что стоит за этим понятием и как оно меняет подход к созданию и развитию бизнеса. Обсудили: Чем AI-native компания отличается от компании, в которой активно используют AI. Что стоит строить иначе, если сегодня запускаешь бизнес с нуля. Как подступиться к такой трансформации в уже работающей организации. Где AI даёт бизнесу новые возможности и что для этого должно измениться в работе людей и агентов. Три ведущих, три взгляда: Евгений Сергеев, Алексей Литвинов и Александр Поломодов. Timeline 00:00 - Тема выпуска и новая роль Евгения 05:05 - Три взгляда на AI-native организацию 17:43 - Как строить новый бизнес с людьми и агентами 23:07 - Разрыв в практиках и стимулах использования AI 30:08 - Внимание человека и очередь решений 36:44 - Аудит, пилоты и поддержка…

В августе мы попробовали в 3 AImigo формат новостного AI-дайджеста. В сентябре продолжаем: снова соберёмся втроём и обсудим, что произошло за месяц и какие изменения заслуживают внимания. У такого разговора есть полезное свойство: можно отойти на шаг от ежедневной ленты и посмотреть, как отдельные события складываются в общую картину. Что они меняют в работе инженеров и команд? Какие обещания уже можно проверить на практике? Где пока больше вопросов, чем ответов? Формат оставляем августовский: отбираем важные сюжеты, разбираемся в контексте и обсуждаем последствия. Попробуем понять, что стоит попробовать в своей работе, за чем полезно понаблюдать и с какими выводами лучше подождать. Заодно сверим наши взгляды — втроём интереснее замечать то, что каждый по отдельности мог упустить. Как обычно, с вами Евгений Сергеев, Алексей Литвинов и Саша Поломодов. Приходите обсуждать вместе с нами. И приносите свои вопросы к сентябрю — будет с чем сравнить нашу картину месяца :)

Новые модели, агенты, обвязки, исследования и «AGI уже случился» летят быстрее, чем их успеваешь проверить. Но попытка следить за всем быстро превращает развитие в бесконечное потребление новостей — без времени на практику и собственные мысли. В этом выпуске обсуждаем: — как фильтровать шум и справляться с FOMO; — зачем нужен личный «компас» тем и целей; — как отличать реальный прогресс от обычной занятости; — что можно поручить агентам: сбор новостей, deep research, заметки, рутину и даже роль персонального тьютора; — почему глубокое размышление агента всё равно не заменяет ваше; — как сохранять внимание и ресурс, когда мир AI требует постоянного самообновления. У нас три разных подхода: автоматизировать поток, учиться через практику или сознательно ограничивать входящую информацию. Универсального рецепта нет — зато есть конкретные процессы, инструменты и честный разговор о цене постоянных изменений. Ведущие: Алексей Литвинов, Евгений Сергеев и Александр Поломодов. А как вы остаётесь в контексте и не…

Начать делать продукты в IT стало проще. Начать получать за это деньги — сложнее. AI-агенты уже справляются с багфиксами и небольшими фичами, на которых джуны раньше «тренировались на кошечках». А если простые задачи исчезают, то как теперь вырастить следующего инженера? В пятом выпуске 3 AImigo продолжаем разговор о найме, но смотрим на него со стороны тех, кто только выбирает профессию, заканчивает университет или пытается получить первую работу. У привычной лестницы "junior → middle → senior" сломалась нижняя ступень. Индустрии всё ещё нужны новые инженеры, но отдельному бизнесу выгоднее усилить опытного специалиста агентами, чем годами растить новичка. Для индустрии это риск, для джуна — новая реальность. Обсудим, что может стать рабочим входным билетом: — собственный end-to-end проект: от проблемы и критериев приёмки до production, поддержки и плана отката; — умение не просто получить код, а объяснить решение агента, проверить его и принять ответственность; — способность учиться: находить пробелы,…

AI соискателя встречается с AI нанимающего — мегазорд против супер-рейнджера. Запрет AI не делает интервью AI-free, резюме всё хуже подтверждает способность работать, а старые онлайн-этапы дают всё более шумный сигнал. Вопрос у компании прежний: сможет ли человек успешно работать в этой роли? В четвёртом выпуске 3 AImigo смотрим на найм с двух сторон — кандидата и нанимающего менеджера — и обсуждаем, как пересобрать его под AI-Assisted Engineering. Как собрать hiring process как eval-систему: определить признаки для роли, подготовить банк задач с сильными решениями и проверить, что каждый этап измеряет нужный сигнал. Как сочетать AI-on и AI-off, собеседования онлайн и офлайн. Без AI проверять фундамент, с AI — реальную работу: запуск кода, выбор того, что делегировать агенту, и проверку результата. Почему важнее не скорость генерации, а инженерное суждение: уточнение требований, декомпозиция, поиск контекста, system design, debugging, тесты, безопасность, failure modes, trade-offs, ownership финального…

В последнем выпуске августа решили попробовать новый формат — новостной дайджест AI за месяц. За последние несколько недель вышло слишком много всего, чтобы просто пролистать ленту и забыть: новые модели и продукты, исследования, заметные кейсы, изменения в подходах команд к разработке с AI. Мы выбрали новости, доклады и тренды, которые показались нам действительно важными, и обсудим не только «что произошло», но и что за этим стоит. Где за громким анонсом есть реальное изменение для инженеров и компаний, а где пока больше шума, чем практической ценности? Что стоит попробовать уже сейчас, а за чем лучше просто понаблюдать? Как обычно, разбираемся втроём: Евгений Сергеев, Алексей Литвинов и Саша Поломодов. Если формат зайдёт, будем делать такой выпуск в конце каждого месяца. Timeline 00:00 - Приветствие и формат августовского дайджеста 04:48 - Почему AI дешевеет, а внедрение усложняется 05:24 - McKinsey: продуктивность сотрудников и отдача для бизнеса 15:52 - SAP и Dremio: корпоративные данные в эпоху AI…

В новом выпуске подкаста 3 AImigo разбираемся с парадоксом, который всё чаще встречается в командах: AI заметно ускоряет отдельного инженера, кода становится больше, а до пользователей доходит примерно столько же изменений. Локальная скорость не равна принятому результату — и размер компании от этого не защищает. Обсуждать будем втроём: Евгений Сергеев, Алексей Литвинов и я. У нас разная оптика: управление большой инженерной организацией, практическое внедрение AI-Assisted Engineering и архитектура AI4SDLC. Не будем искать одну «правильную» картину - сравним наши взгляды. Поговорим о продуктовой команде, в которой после ускорения разработки вырос поток задач в тестирование, но вместе с ним увеличились возвраты и время переделки. Разберём AI-native стартап, где агенты закрывают множество задач, работают в изолированных окружениях и дежурят после релизов. Будет и пример крупной корпорации, где AI-инструменты широко используются, но важная миграция всё равно движется значительно медленнее ожиданий. Отдельно…

В пятницу, 14 августа, в 12:00 МСК прошел прямой эфир с первым выпуском подкаста 3 AImigo. Начнём с точки отсчёта: где сегодня находится AI-разработка, что уже стало рабочей нормой, а что пока живёт в сильных экспериментах и красивых демонстрациях. Обсудили эту тему втроём: Евгений Сергеев, Алексей Литвинов и я. У нас разная оптика: управление большой инженерной организацией, практическое внедрение AI-Assisted Engineering и архитектура AI4SDLC. Не будем искать одну «правильную» картину - сравним наши взгляды. За словами «мы используем AI в разработке» могут скрываться автодополнение в IDE, диалог с ассистентом, агент, приносящий pull request, или почти автономный контур. Поэтому спор об эффекте AI часто оказывается спором о разных процессах и уровнях ответственности. В первом выпуске попробовали разложить этот ландшафт: Что уже можно считать базовой практикой отдельного инженера; Какие сценарии становятся командным процессом, а не личным трюком; Где заканчивается помощь с кодом и начинается агентная…