Эта профессор писала про гибридные системы еще до хайпа с ИИ

Этим летом команда «Хекслета» побывала на ULCAMP’26. Там выступала сама доктор наук, автор монографий и более 400 работ в области мягких вычислений, нечеткой логики и гибридных систем Надежда Глебовна Ярушкина. Многие идеи, которые сегодня обсуждают как новое направление развития ИИ, в ее работах появились задолго до нынешнего бума LLM.

Профессор рассказала, какой должна быть платформа разработки ИТ-компании в эпоху генеративного ИИ. Суть в том, что ИИ сейчас меняет не только инструменты разработчика — он заставляет пересматривать весь процесс создания ПО и становится главным активом успеха компании. А может и не стать — при неправильном обращении.

Главное — система. Именно от того, как ИИ встроен в рабочие процессы, зависит «взлетит» ли компания или останется в убытке. Но чтобы ИИ действительно стал конкурентным преимуществом, нужно суметь встроить его в реальную деятельность компании на разных уровнях. Для этого нужны многоагентные платформы, интеграция с корпоративными данными и сервисами, оркестрация сценариев, распознавание намерений пользователя и контроль над контекстом. То есть недостаточно использовать один условный агент для одного или двух процессов, это должна быть единая система.

А еще нужно умудриться не забыть про когнитивный долг. ИИ позволяет генерировать код быстрее, но скорость сама по себе еще не гарантирует качество. Если разработчики перестают понимать архитектуру и последствия изменений, компания получает огромную кодовую базу, которую вскоре некому будет поддерживать. Потому что никто не сможет в ней разобраться — что тут костыль, а что важная архитектурная часть, без которой все рухнет? Как переписывать и дополнять этот код по мере необходимости? И кто это должен делать?

Получается, фундаментальные инженерные практики никогда еще не были так важны как в нынешнюю эпоху агентной разработки. Вновь вспоминаем про архитектурное проектирование, тестирование, CI/CD, DDD, ревью кода и работу с требованиями. В этом всем ИИ может помочь, но усилив сильного инженера, а не заменив его.

После выступления профессора вопросы продолжали сыпаться, даже за пределами сцены. К Надежде Глебовне подходили коллеги, выпускники и бывшие студенты — толпа желающих хотели получить ответы от любимого преподавателя. Кто-то даже вспомнил ее лекции по нейронным сетям и архитектуре программных систем, прочитанные еще два десятилетия назад.

Этот ажиотаж — еще одно доказательство, что фундаментальные знания не устаревают с приходом ИИ в процессы. Лекции и работы Надежды Глебовны до сих пор помнят, они не потеряли актуальности. Меняются модели, интерфейсы и модные термины, но способность понимать, как устроена система, все еще остается основным профессиональным активом. Важно его не растерять!

В заключение, Надежда Глебовна посоветовала разработчикам осваивать агентные фреймворки, следить за открытыми моделями, инвестировать в мультимодальность и регулярно пересматривать экономику использования ИИ. Только так, оставаясь на гребне волны и следя за технологическими прорывами можно оставаться востребованным специалистом.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: