ИИ в тестировании. Меньше рутины или больше проблем?
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Большинство историй внедрения ИИ начинаются с выбора модели и заканчиваются красивыми слайдами про рост эффективности… …но у нас все было иначе. Когда мы начали внедрять ИИ, выяснилось, что основная проблема вовсе не в технологиях. Несмотря на доступность различных LLM, RAG и интеграций через MCP большинство сотрудников просто не хотели менять привычный образ работы. В докладе мы расскажем, как прошли путь от почти полного игнорирования ИИ до формирования культуры AI first, а затем начали движение к AI Native-подходу.
Разберем: 1. Почему добровольное внедрение ИИ практически не работает 2. Как организовать управляемое внедрение через систему обязательных практик и сделать это эффективнее любых обучений 3. Как менялось отношение сотрудников от сопротивления к ежедневному использованию 4. Какие сценарии применения ИИ оказались наиболее полезными для контроля качества 5. Почему следующим этапом после AI first становится AI Native 6. К какому проценту внедрения ИИ в процессы мы пришли
Доклад будет полезен руководителям, которые хотят не просто внедрить ИИ в компании, а трансформировать мышление команд и подход к работе.
В финтехе более 5 лет, на данный момент являюсь QA Lead в ПАО "Московская Биржа". Выстраиваю процессы контроля качества и доставки на проекте, активно внедряю AI в процессы
