О дивный новый мир: как PO и TechLead переопределяют зоны ответственности в эпоху ИИ
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
Классическое «PO — что строим, TL — как строим» ломается, когда в продукт встраивается ИИ: «добавить LLM в онбординг» — это одновременно продуктовая гипотеза, архитектурное обязательство и инфраструктурный бюджет на годы вперёд, и ни один из них не может принять это решение в одиночку.
У PO в ИИ-продукте появляется новая зона ответственности, которой раньше не существовало: метрики качества модели и эвалы — это не технический артефакт, а продуктовый критерий готовности.
ИИ порождает зоны, у которых нет владельца по умолчанию: кто отвечает за качество промптов в проде, кто решает, когда модель достаточно хороша для релиза, кто следит за дрейфом поведения через три месяца — разберём, как поделить эти зоны до первого инцидента.
ИИ-трансформация — редкий шанс пересобрать операционную модель с чистого листа: команды, которые используют этот момент для явного договора о границах, получают не просто рабочий процесс под ИИ, а зрелую модель управления техническими продуктами
CPO продуктового портфеля в области данных для ИИ. Эксперт в разработке AI-решений с практическим опытом в ML. Более 7 лет опыта руководства кросс-функциональными командами по разработке AI-решений, обучила более 100 специалистов в области Data Science и IT. Автор и соавтор курсов по AI и product management в ведущих вузах (МФТИ, МГТУ им. Н.Э. Баумана) и на образовательных платформах (Skillbox, Eduson и др.)
Более 10 лет работаю с самыми разными людьми, с 2021 года — в сфере IT.
Сейчас - технический директор Управления по работе с данными для ИИ в Сбере, где мы обеспечиваем инфраструктуру и данные для подготовки pretrain GigaChat, Kandinsky
Видео
Другие доклады секции
Кругозор
