Гриненко про

Владимир Гриненко

Владимир Гриненко про ИИ, технологии, образование и бизнес

  1. 13h ago

    ИИ для собственника бизнеса: как выйти из операционки | Илья Савченко, Svoboda Team

    Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=eMaYOK2OWR4 • Telegram-канал https://t.me/devspotting • Чат сообщества https://t.me/grinenko_pro • Все выпуски https://grinenko.pro/podcast/episodes/ Может ли искусственный интеллект помочь управлять стройкой, если процессы не выстроены, сроки срываются, а собственник решает всё сам? Говорим об автоматизации строительного бизнеса, свободе и ответственности в команде и будущем управленцев в эпоху ИИ. О ГОСТЕ Илья Савченко — предприниматель с опытом в строительстве и производстве. Его команда Svoboda Team внедряет системы управления в строительные и девелоперские компании. В выпуске Илья рассказывает, как пришёл от консалтинга к созданию собственной платформы «Спутник AI» и взял на себя роль CPO. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — Почему покупка программы сама по себе не наводит порядок в бизнесе — Как связать процессы, сбор данных и управленческие решения — Как ИИ помогает составлять графики работ и кто должен их проверять — Что остаётся консультантам, если нейросеть уже умеет писать регламенты — Какие навыки развивать руководителю, когда часть его работы забирает ИИ ТАЙМКОДЫ 00:00 — ИИ, бизнес и свобода 00:49 — Илья Савченко и Svoboda Team 03:37 — Что значит быть свободным 08:04 — Свобода в команде и дисциплина исполнения 11:06 — Зачем консалтингу собственный AI-продукт 16:54 — Почему стройку так сложно автоматизировать 22:23 — Сроки, рентабельность и планирование 24:39 — Почему недостаточно Excel и MS Project 26:37 — Пирамида оцифровки: от процессов до решений 32:13 — Есть ли место ИИ, пока в процессах хаос 36:30 — Как ИИ составляет график производства работ 40:22 — ИИ-помощник и обучение сотрудников 45:18 — Кто проверит ошибки нейросети 47:35 — Зачем нужны консультанты, если есть ИИ 53:57 — Что важнее: внедрение, методология или программа 56:34 — Как понять, что система работает без консультантов 01:00:45 — Когда автоматизация даёт собственнику свободу 01:04:33 — Управленческий долг и выход из операционки 01:08:05 — Как довериться изменениям и взять ответственность 01:14:43 — Кого заменит ИИ и чему учиться руководителю 01:19:52 — «Пацанство» 01:22:21 — MBA или сплав: как развивать управленческие навыки 01:27:51 — Может ли ИИ заменить высшее руководство 01:34:10 — Развивать компанию и сохранять время на жизнь ССЫЛКИ ГОСТЯ • Telegram — «Система Савченко» https://t.me/il_savchenko • Личный сайт Ильи Савченко https://ilyasavchenko.com/ • Svoboda Team https://svoboda-team.com/ • Спутник AI и ИИ-ассистент EVA https://sputnikai.pro/ СМОТРИТЕ ТАКЖЕ • Внедрение ИИ в компании: как перестроить команды и процессы — Дмитрий Бобылёв, CEO Fast Forward https://www.youtube.com/watch?v=n9RMYrjMwZ8 • AI-агенты в разработке: почему программистам больше не платят за код — Глеб Михеев https://www.youtube.com/watch?v=Nq92u7yldn4 • Telegram-канал https://t.me/devspotting • Чат сообщества https://t.me/grinenko_pro • Все выпуски https://grinenko.pro/podcast/episodes/ Ведущий: Владимир Гриненко https://grinenko.pro/

  2. 6d ago

    Мультиагентный spec-driven development на OpenSpec | Кир Белевич, Яндекс

    https://grinenko.pro/podcast https://t.me/devspotting Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=nntQKlHS-z4 Кир Белевич выстроил свою мультиагентную систему поверх OpenSpec: https://sourcecraft.dev/deepsweet/agentic-openspec Задача состояла в том, чтобы сохранить гарантию качества, но перестать читать код за агентами. В выпуске на примере разработки редактора markdown-файлов разбираем, как Киру удалось с этой задачей справиться и какие модели он использует в своем пайплайне, чтобы не переплачивать за токены.

  3. Sep 24

    ИИ в стартапе на удаленке | Никита Уманский, Барселона

    Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Все выпуски — https://grinenko.pro/podcast/ Видео на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=olVSVppq5hw AI-агенты уже умеют пройти почти весь путь от задачи и макета до кода, ревью, браузерной проверки и CI. Но почему при этом команды разработчиков не исчезают — и действительно ли один инженер с Claude Code скоро сможет заменить целый отдел? Говорим с Никитой Уманским — тимлидом стартапа из Барселоны — о реальном AI-native процессе разработки, новой роли программиста как руководителя собственной команды агентов и о том, где автоматизация пока упирается не в качество моделей, а в контекст, архитектуру и человеческие решения. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — Как выглядит разработка, когда Claude Code получает контекст из Jira, Figma, backend-репозитория и дизайн-системы — Почему даже хороший агентный пайплайн всё ещё требует проверки человеком на каждом этапе — Что такое нейрослоп и почему AI может ускорять рост технической энтропии — Почему программист превращается в тимлида собственной команды субагентов — Как AI изменил собеседования и какие навыки теперь важнее алгоритмических задач — Как использовать Claude, MCP и транскрипцию прямо во время встреч и refinement — Почему AI хорошо работает внутри понятного scope, но сложнее справляется с формированием требований с нуля — Что останется от профессии программиста, если следующий уровень абстракции действительно станет похож на компилятор ТАЙМКОДЫ 00:00 — Никита Уманский: Барселона, стартап и путь разработчика 04:59 — Как AI уже изменил процесс разработки 06:20 — От задачи в Jira и Figma до Claude Code 07:34 — Figma MCP, backend и дизайн-система в одном контексте 09:23 — AI-ревью, браузерные проверки и CI 12:03 — Если код пишут агенты, зачем нужны программисты? 14:41 — Почему человеку всё ещё приходится проверять AI 17:31 — Можно ли сохранить весь контекст проекта в AGENTS.md 18:57 — Сколько продуктивности реально добавляют нейросети 20:38 — Почему даже хорошая спецификация разваливается в реальной разработке 22:47 — Главная работа человека — удерживать энтропию 24:25 — Как нейрослоп ускоряет расползание большого проекта 25:59 — Один разработчик теперь управляет командой агентов 27:52 — Почему все разработчики «сдвинулись на уровень вверх» 29:25 — Как AI изменил найм и технические собеседования 32:38 — AI-стек тимлида и менеджера 35:13 — Голосовой бот, MCP и работа прямо во время встречи 37:27 — Почему взаимодействие между командами всё ещё работает на людях 43:04 — Где заканчивается разработка и начинается принятие решений 45:45 — Что изменится в AI-разработке через полгода или год 50:41 — Стали ли современные модели уже достаточно хорошими 53:50 — Следующий уровень абстракции: от кода к требованиям 58:35 — Нужно ли программисту вообще понимать, что происходит под капотом 01:03:39 — Почему недетерминированность AI мешает полной автоматизации 01:07:00 — Тесты, переписывание систем с нуля и цена ошибок 01:10:34 — Кто надёжнее: человек или нейросеть 01:12:36 — Программисты всё ещё нужны — но работа уже изменилась О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — подкаст о том, как искусственный интеллект меняет разработку, продукты, карьеру и работу технологических команд. Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Все выпуски — https://grinenko.pro/podcast/ Ведущий: Владимир Гриненко

  4. Sep 17

    Как найти работу в IT в 2026 | Анастасия Бианко, руководитель отдела подбора персонала в Циан

    Telegram-канал: https://t.me/devspottingЧат сообщества: https://t.me/grinenko_pro Сайт: https://grinenko.pro Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=i2fExyLLke4 Рынок IT сегодня: на вакансии приходят десятки и сотни откликов, кандидаты генерируют резюме и проходят интервью с нейронками, а работодатели отвечают AI-скринингом и автоматизированными собеседованиями. Вместе с Анастасией Бианко, Head of Recruitment в Циан, экс-Recruitment Partner Яндекса, разбираемся с ситуацией на рынке IT, говорим о судьбе джунов, фальсификации опыта, автоматизации найма, AI-интервью и о том, что действительно повышают шансы кандидата. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — почему кандидатов стало так много, а дефицит сильных специалистов при этом никуда не исчез; — как работодатели распознают накрученный и полностью выдуманный опыт; — почему рекомендации, профессиональная репутация и прямой контакт с компанией снова особенно важны; — что произошло с наймом джунов и почему от студентов теперь ждут гораздо большего; — нужно ли указывать конкретный стек, если с нейронкой можно быстро освоить новую технологию; — как Циан использует ИИ для фильтрации резюме и интервью со стажёрами; — какие AI-навыки уже стали гигиеническим минимумом для кандидата; — заменит ли ИИ рекрутеров и как может выглядеть автоматизированный найм ближайшего будущего; — почему компании пока продолжают нанимать роли, а не «универсальных продуктовых инженеров»; — чем культура найма в Циан отличается от Яндекса. ТАЙМКОДЫ 00:00 — Есть ли кризис найма и почему кандидатов стало намного больше 03:12 — Сокращения, курсы и фальшивый опыт: откуда берётся поток кандидатов 05:23 — Кризис доверия: что делать с накрученным опытом 09:12 — Сотни откликов на вакансию и AI-фильтры 12:22 — Может ли ИИ заменить рекрутера 14:39 — Почему люди всё ещё массово идут в IT 16:44 — Что стало с джунами и почему требования выросли 20:46 — Почему x10-продуктивность с ИИ не означает x10 найма 23:50 — Можно ли заменить экспертов дешёвыми джунами с AI 26:28 — Как менять отношение сотрудников к ИИ 30:39 — Фулстек против глубокой специализации 35:48 — Как Циан ищет людей с опытом работы с AI 37:38 — Почему удалёнка может помогать AI-native командам 39:56 — Как устроены воронки найма и отказы от оферов 43:37 — Как сегодня искать работу: отклики, рекомендации и репутация 47:50 — Резюме от нейронки: что в нём действительно важно 50:21 — Что делать джуну без выдуманного опыта 52:30 — Как Циан автоматизировал отбор стажёров с помощью ИИ 55:36 — Какие AI-навыки стали гигиеническим минимумом 58:30 — Как может выглядеть найм через год 01:03:04 — ATS, данные о кандидатах и AI-аналитика 01:06:43 — Нужно ли человеку конкурировать с ИИ 01:08:50 — Как AI изменил верх воронки найма в Циан 01:16:15 — Циан vs Яндекс: культура найма и право HR на вето 01:20:03 — Что стоит сделать уже сейчас МАТЕРИАЛЫ ИЗ ВЫПУСКА • LinkedIn Анастасии — https://www.linkedin.com/in/anastasia-bianco-14410292/ • Обзоры рынка труда hh.ru — https://stats.hh.ru/review СМОТРИТЕ ТАКЖЕ • Искусственный интеллект, найм и образование | Сергей Бережной, CTO Практикума, директор в Яндексе — https://studio.youtube.com/video/V3fahH0XA0M/edit Telegram-канал: https://t.me/devspotting Чат сообщества: https://t.me/grinenko_pro Сайт: https://grinenko.pro Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=i2fExyLLke4

  5. Sep 3

    ИИ и IT конференции, когда знания бесплатны | Алексей Федоров, JUG Ru Group

    Telegram-канал — https://t.me/devspottingЧат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Выпуск на YouTube: https://youtu.be/VhQPchnlwo8 ИИ делает знания почти бесплатными, но понять, чего мы на самом деле хотим, кому доверять и как отличить хорошее решение от нейрослопа проще не становится. Разбираемся, что происходит с IT-конференциями, когда доступ к информации и коду перестаёт быть дефицитом. Говорим с Алексеем Федоровым — сооснователем JUG Ru Group, продюсером конференций и Java Champion — о кризисе технической экспертизы, корпоративных AI-системах и о том, почему после первого восторга от ИИ-агентов начинается гораздо более сложная работа: описывать собственную картину мира и принимать решения. ТАЙМКОДЫ 00:00 — Как ИИ меняет IT-конференции 05:13 — Что делать, когда все делают про ИИ 09:37 — Конференции перестают быть источником знаний? 11:23 — Почему «тусовка вместо докладов» — диагноз 13:57 — Как конференция пробивает информационный пузырь 15:26 — Почему принципы важнее конкретных технологий 18:24 — Что ИИ сделал с техническими докладами 21:41 — Доклад как перформанс, конференция как опыт 25:05 — Дефицит опыта и доверия 26:47 — Можно ли доверять советам нейронки 29:05 — Кризис экспертизы в эпоху ИИ 32:56 — Как JUG Ru Group использует ИИ и AI PDLC 34:24 — Этика корпоративных агентных систем 38:38 — Как AI помог починить рассинхрон видео 42:02 — Корпоративная онтология: как описать мир для агента 47:20 — Зачем самому строить AI-системы 48:56 — Почему нам не хватает языка для будущего 52:01 — Приносит ли корпоративная онтология реальную пользу? 55:14 — ИИ удешевляет реализацию. Но что меняется на самом деле? 57:54 — Может ли ИИ решить «все проблемы»? 59:38 — Руководители снова начали программировать 01:01:51 — Что происходит после первого AI-угара 01:03:18 — Почему даже лидеры AI-индустрии не знают, куда всё идёт 01:05:36 — «Заблуждались, но заблуждались искренне» ССЫЛКИ ГОСТЯ * JUG Ru Group https://jugru.org/ * Канал Алексея в Telegram: https://t.me/channel_23derevo * Профиль Алексея на Joker 2026 https://jokerconf.com/persons/bd6c248fbfb841959ffd65dd4f00792d/ * Habr Алексея https://habr.com/ru/users/23derevo МАТЕРИАЛЫ ИЗ ВЫПУСКА * Подкаст «LLM и мышление» с Андреем Морозовым — https://www.youtube.com/watch?v=WswHn_mJo8I * AI PDLC Сбера — https://developers.sber.ru/kak-v-sbere/events/arch_july_2026 О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — подкаст о практическом применении искусственного интеллекта, разработке и людях, которые прямо сейчас меняют IT-индустрию. Сайт — https://grinenko.pro/podcast/ Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Ведущий: Владимир Гриненко

  6. Aug 27

    AI-агенты в разработке: почему программистам больше не платят за код | Глеб Михеев, Сбер

    Telegram-канал — https://t.me/devspottingЧат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Сайт — https://grinenko.pro Coding agents уже умеют за часы делать то, на что раньше уходили месяцы работы команды. Но означает ли это, что разработчики становятся не нужны — или, наоборот, инженер наконец перестаёт быть «человеком, который пишет код» и поднимается на уровень продукта, архитектуры и управления агентами? Говорим с Глебом Михеевым https://glebmikheev.ru — разработчиком с более чем 20-летним опытом, который сейчас развивает ГигаАгента в Сбере, — о новой роли инженера, экономике софта в эпоху AI и о том, почему главный дефицит теперь не код, а понимание того, что и зачем нужно построить. Глеб работал в NVIDIA, основал и девять лет развивал собственную компанию по заказной разработке, затем работал в Skillbox и Сбере. Сейчас развивает ГигаАгента — автономного AI-агента Сбера — и руководит программным комитетом AgenticDevConf. Автор Telegram-канала «Уставший техдир» https://t.me/tired_glebmikheev и подкаста «Фичи Катятся» ⁨@tired_glebmikheev⁩. ТАЙМКОДЫ 00:00 — В этом выпуске 00:44 — Кто такой Глеб Михеев: NVIDIA, свой бизнес, Skillbox и Сбер 04:18 — Как coding agents вернули Глеба из менеджмента в разработку 07:33 — Переход в GigaChat и работа над автономным агентом 10:04 — Зачем идти в Individual Contributor внутри бигтеха 14:17 — Лидерство без административной власти 17:09 — Как самостоятельные инженеры работали ещё до AI 20:21 — Почему coding agents возвращают эпоху универсальных инженеров 22:00 — Product engineer вместо фронтендера и бэкендера 25:40 — Реальна ли компания на миллиард долларов из одного человека 33:14 — Почему AI увеличивает количество попыток, но не количество хороших идей 36:36 — Стартап теперь можно проверить за вечер 38:49 — Как Глеб за два дня сделал продукт вместо нескольких месяцев работы команды 42:32 — Бизнес или найм: где сегодня проще зарабатывать 48:07 — Что будет с SaaS, когда производство софта станет дешёвым 50:35 — Во что инвестировать, если любой эксперт может собрать конкурентный продукт 52:32 — Зачем Сберу делать собственного автономного агента 55:27 — Зачем нужны национальные и суверенные AI-модели 01:02:45 — Можно ли просто взять открытую модель и дообучить её 01:13:49 — Почему технологическая независимость может быть важнее цены 01:18:24 — Станут ли фундаментальные модели новой стратегической технологией 01:24:14 — Модели превращаются в commodity, а ценность переезжает в harness? 01:29:50 — Почему мы используем лишь небольшую часть возможностей современных моделей 01:34:35 — Зачем вообще нужен персональный AI-ассистент 01:38:22 — Где проактивные агенты действительно полезны 01:40:18 — «Цифровые сотрудники»: фантазия или следующая стадия AI 01:42:24 — Почему сейчас нужно инвестировать в R&D и совершать ошибки 01:46:20 — Как должно измениться образование в эпоху AI 01:50:48 — За какие навыки теперь будут платить инженерам 01:53:44 — Главный навык будущего — работать в неопределённости 01:55:51 — Итоги ССЫЛКИ ГОСТЯ • Telegram — «Уставший техдир» https://t.me/tired_glebmikheev • YouTube — @tired_glebmikheev • GitHub — https://github.com/glebmachine • Сайт — https://glebmikheev.ru О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — подкаст о практическом применении искусственного интеллекта, разработке и людях, которые прямо сейчас меняют IT-индустрию. Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Сайт — https://grinenko.pro

  7. Aug 20

    LLM и мышление | философ Андрей Морозов

    Что такое мышление, если большую часть времени мы действуем по привычным схемам, а LLM уже умеют воспроизводить почти любую описанную практику? Разбираемся, зачем бизнесу корпоративный философ, почему определения и метрики одновременно помогают и ограничивают нас и где проходит граница между накопленным знанием и созданием принципиально нового. Говорим с Андреем Морозовым — корпоративным философом, который в аспирантуре занимался компьютерным зрением и машинным обучением, затем прошёл путь от разработчика и тимлида до CTO, бизнеса и управленческого консалтинга — о философском мышлении в бизнесе, способности LLM мыслить и навыках, которые останутся людям. По второму образованию Андрей — психолог-консультант; до философского консультирования также занимался маркетинговыми и стратегическими исследованиями. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — Чем мышление отличается от знания большого количества фактов — Почему мы воспринимаем мир через «схемы» и как они предопределяют наши решения — Что такое философское мышление и зачем бизнесу постоянно спрашивать «зачем?» — Закон Гудхарда — Может ли LLM мыслить, удивляться и создавать новое — Почему нейросеть можно представить как «идеального отличника», прочитавшего почти всё — Где проходят границы между алгоритмом, творчеством, субъектностью и свободой воли — Какие навыки сохраняют ценность рядом с ИИ: креативность, коммуникация и критическое мышление ТАЙМКОДЫ 00:00 — Хайлайты выпуска 00:35 — Кто такой корпоративный философ 02:04 — От инженера к философскому консультированию 03:11 — Почему история философии — ещё не философское мышление 04:00 — Отличник против троечника 14:23 — Что происходит, когда привычная картина мира перестаёт работать 18:04 — Мышление как создание новой схемы 21:01 — Что такое философское мышление: три уровня взгляда на проблему 25:34 — Как определения заранее программируют решения бизнеса 29:23 — Как компании конструируют проблемы 33:05 — Метрики, закон Гудхарда и хрупкие модели реальности 38:32 — Чем на практике занимается корпоративный философ 41:14 — Коучи, эзотерика, серебряные пули и страх неопределённости 47:52 — Философ как «психотерапевт для бизнеса» 56:51 — Почему невозможно один раз всё обдумать и выйти из рутины 01:01:12 — AGI без определения и гонка компаний за ИИ 01:09:14 — Способны ли LLM мыслить 01:17:31 — Где нейросеть перестаёт быть «идеальным отличником» 01:26:14 — Свобода воли, субъектность и технологическая сингулярность 01:38:53 — Как философ смотрит на прогнозы будущего 01:48:39 — Заменят ли LLM самих философов 01:52:36 — Как ИИ меняет маркетинговые исследования и работу с пользователями 01:57:06 — Три навыка для эпохи ИИ 02:12:04 — Как Андрей сам использует нейросети в работе 02:14:35 — Зачем делать конференцию про ИИ, если LLM уже знают почти всё 02:23:28 — Что нейросети всё-таки не заменят ССЫЛКИ ГОСТЯ • Telegram-канал Chief Philosophy Officer — https://t.me/chief_philosophy_officer • Конференция «Разработка будущего» — https://future.jokerconf.com/ О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» https://grinenko.pro/ — подкаст о людях, технологиях и практиках вокруг искусственного интеллекта. Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Ведущий: Владимир Гриненко

  8. Aug 13

    Внедрение ИИ в компании: как перестроить команды и процессы | Дмитрий Бобылёв, CEO Fast Forward

    ИИ уже радикально ускоряет производство, но чтобы получить реальный эффект, приходится заново разбираться с устройством команд, корпоративными знаниями, данными, контролем качества и самой ролью человека в производственном процессе. Говорим с Дмитрием Бобылёвым — CEO и главным экспертом управленческого консалтинга FastForward — о том, как внедрять ИИ в уже работающие компании, почему организационный контекст становится одним из главных активов бизнеса и как может выглядеть AI-first организация, если строить её с нуля. О ГОСТЕ Дмитрий прошёл путь от разработчика до вице-президента по информационным технологиям СберМаркета, где руководил командой из более чем 1 000 человек. Сейчас строит AI-first консалтинг. Автор канала «Боб в помощь» https://t.me/ZhogloTech. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — Как внедрять ИИ через конкретную бизнес-боль, а не абстрактную «AI-трансформацию» — Почему накопленный контекст компании становится ценнее погони за новыми моделями и инструментами — Как выращивать внутренних AI-амбассадоров и что делать с сопротивлением сотрудников — Почему производство становится дешевле, а постановка задачи и валидация — важнее — Что произойдёт с программистами, которым нравится писать код руками — Как могут измениться роли, оргструктура и место самых опытных инженеров в производственной цепочке — Что Дмитрий перестроил бы в большой технологической компании, если бы снова управлял командой из 1 000+ человек — Почему при всей AI-революции требования к хорошему менеджменту практически не меняются ТАЙМКОДЫ 00:00 — Хайлайты выпуска 00:28 — Дмитрий Бобылёв 01:45 — Почему AI-консалтинг сложно продавать через обещания 04:20 — ИИ возвращает разработку к здравому смыслу 06:51 — Почему классическому консалтингу придётся перестраиваться 13:58 — AI-лабы и внутренние эксперты в компании 16:04 — Как выглядит AI-first консалтинг 20:33 — Главный актив компании — организационный контекст 25:00 — Почему сотрудники не хотят «выгружать» свои знания 27:22 — Внедрение ИИ через конкретную боль и быстрый результат 33:22 — SDLC схлопывается, а валидация становится важнее 39:02 — Что делать, если программисту нравится писать код руками 41:48 — Как изменится оргдизайн компаний в 2026–2030 годах 47:36 — Почему самых опытных людей нужно ставить на валидацию результата 50:53 — Код становится commodity: где остаётся инженерное мастерство 57:07 — Как ИИ меняет диагностику компаний и производство 01:01:22 — Почему ручное ревью перестаёт масштабироваться 01:09:13 — Передача знаний и зависимость компаний от моделей 01:13:19 — Что в управлении не меняется из-за ИИ 01:16:06 — Как строить AI-first компанию с нуля 01:25:32 — Что Дима сделал бы иначе, снова управляя 1 000+ людьми 01:29:59 — Новый BI: данные, метаслой и «окно-оракул» 01:34:03 — Как перестроить обучение и развитие сотрудников 01:36:53 — Инфраструктура, безопасность и выбор моделей 01:42:23 — Итоги ССЫЛКИ ГОСТЯ • FastForward — https://ff.pro/ • Telegram Дмитрия Бобылёва — https://t.me/zhoglo • Канал «Боб в помощь» — https://t.me/ZhogloTech О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — подкаст о том, как искусственный интеллект меняет разработку, продукты и работу технологических команд. https://grinenko.pro Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro Ведущий: Владимир Гриненко

See All (28)

About

Владимир Гриненко про ИИ, технологии, образование и бизнес

Information

  • Creator
    Владимир Гриненко
  • Years Active
    2026
  • Episodes
    28
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    2026 © Владимир Гриненко. Все права защищены.
  • Show Website
    Гриненко про