Для доступа к материалам доклада
купите билет
или авторизуйтесь, если у вас он уже есть
или авторизуйтесь, если у вас он уже есть
Вайб-кодинг: джун или ИИ? Опыт разработки в банке.
11 апреля
15.55-16.20
Зал 9
Плодотворная дискуссия на тему целесообразности прикладного использования low-/no-/ИИ-кодинга, так или иначе лежит в практической плоскости, а именно конкретной эффективности применения здесь и сейчас и возможности тиражирования этого опыта далее. Мы до сих пор успешно используем весьма устаревшие технологии в бизнесе, и как не банкам это знать! Этим готовы и поделиться в рамках именно банка, с очевидным обобщением ни другие бизнеса (и ничего личного –наука подождет!).
Поэтому обладая определенным системным опытом использования ИИ (от нейросетей и до чат-ботов и специализированного промт-инжиниринга и написания собственных реализаций) мы всегда смотрели на вайб кодинг весьма приземленно и практичеки: как возможность усилить работу собственных разработчиков, не выходя на аутсорс. Здесь мы четко понимали цену ориентации на собственных разрабов как бы это не было дорого в ИИ и ИБ. Мы банк, которые в разработке идет от жесткого закрепления вокруг фиксированной АБС и основных дополнительных модулей, которые интегратор будет дорабатывать для банков –условно – от топ10 до топ50 (примерно там и целевой клиент). Ниже – повезло, выше – не платят, поэтому для них ставят пару коробок на наиболее приоритетных направлениях, с доработкой за счет уже банка. Внутренний разраб стоит здесь дорого, но без него не обойтись. Быстрая доработка обеспечивает непрерывность бизнеса, это прошли уже даже банки то10-топ20, которые держат и собственных разрабов, потому что отдать на аутсорс текущему интегратору иногда долго, а нужно сейчас, поэтому меняем время на деньги. Банки за топ50 адаптируют подобные находки привлечением низкооплачиваемых стажеров и джунов, заставляя мидлов быть надсмотр, пардон, кураторами., в колаборации с ВУЗами. И экономя на подборе сотрудников вслед за нашим fаang-ом. И здесь как раз вайб-кодинг снижает издержки на наем все менее и менее требовательного к зарплате, но стремящегося чему-то полезному научиться студенту и джуну. А главное, полезное и банку, так как это стремление поднять свой уровень не противоречит работе. Это первое. Второе, перегретость рынка студентов и джунов (спасибо инфоцыганам и концу демографической ямы) – можно брать на эту тему всего на год и за еду, причем более квалифицированных специалистов. Третье, турбулентность и косты, которые режет увольнением наш fаang (я не буду здесь говорить об ИИ, заменяющем реального работника – спорно! но мне важны последствия обоснованности увольнений, чтоб у себя разобраться и на этом аргументе привлечь сокращаемого). За еду и на год, готовы наняться весьма квалифицированные, переоцененные fаang-ом джуны и мидлы и, минимум, под как раз разработку и вайбом, который они могли не практиковать. Четвертое, эволюция опыта инхауса банков то10-топ20 (а мы ж этот опытом воруем, пардон, используем в приоритетном порядке), но уже с тем же вайбом и требованием регуляторов оставить критические процессы внутри банка.
На ближайший год-два это все будет весьма успешно и устойчиво работать, причем за это время мы и вайбом определимся, отделяя хайп от бизнеса. Здесь нам помогает использование параллельно банковскому софту еще 1С с непересекающимся комьнити разработчиков с теми же задачами. Так что от GitHub Copilot к СигмаЧату и Нейротектеру путь близкий!
Впрочем главное здесь внутри банка мидлам зарплаты обоснованно поднять! Вот для чего и нужен ИИ для вайба!
Может заинтересовать
#похожие доклады
