Вам кажется, что вы стали быстрее: самообман AI продуктивности и как измерить честно
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Ваша команда уже полгода пользуется AI ассистентами, все довольны, разработчики говорят, что стали работать быстрее. Плохая новость: скорее всего, вы не знаете, правда ли это.
В нашумевшем эксперименте METR опытные разработчики с AI инструментами выполняли реальные задачи на 19% медленнее - при этом сами были уверены, что ускорились на 20%.
Я расскажу, как мы у себя перестали верить ощущениям и построили измерение эффекта AI, которое переживает скепсис финансового директора: какие метрики оказались мусором, на чём мы обожглись, какие цифры получили в итоге и почему часть из них нам не понравилась. Вы уйдёте с работающим фреймворком: что мерить, что не мерить никогда, и как отличить реальное ускорение от дорогого плацебо.
11+ лет в IT, из них 7 - в управлении командами. Последние 4 года в VK руковожу разработкой продуктов игрового направления: игры, киберспортивная платформа и тд. До этого - CTO финтех-стартапа в США: вывел MVP на рынок и вырастил распределённую команду из 20+ инженеров. Разрабатывал кэшбек-систему для австралийского банка. Сейчас увлечён AI-трансформацией разработки.
Видео
Другие доклады секции
TechLead
