Версия 1.0
Программа
Управление разработкой и проектами
10:00-11:00
Сбор гостей, регистрация
11:00-11:30
Вступительное слово. Обзор трендов в ИИ
Фото
Сергей Кожемякин
AGIMA, COO
  • что сейчас лучше и хуже поддаётся автоматизации: проектирование, дизайн, разработка
  • влияние внедрения ИИ на стоимость и сроки производства
  • что ждёт нас в будущем
11:30-12:00
AI уже заменил программистов и пришёл за менеджерами / online
Фото
Григорий Добряков
Askona, CTO
  • Почему следующий этап внедрения AI — автоматизация не производства, а управления
  • Как разложить работу менеджера на функции, которые может выполнять AI
  • Как AI строит план и пересобирает его при изменении сроков, ресурсов и зависимостей
  • Как агент синхронизирует команду и готовит коммуникацию для заказчиков и контрагентов
  • Чем AI-менеджер отличается от чат-бота, копилота и базы знаний
  • Какие управленческие функции уже можно отдать AI, а где пока необходим человек
  • Что будет с ролью менеджера
12:00-12:30
Как настроить агентный слой для ускорения разработки с LLM
Фото
Владимир Шилун
Just AI, старший frontend-разработчик Drum Team
  • Почему AI ускоряет разработчика, но не проект. Основные потери времени — передачи задач, переключения между инструментами и неявный порядок работы, а не набор кода.
  • Как внутренние эксперименты изменили наш процесс разработки. Переход от выдачи кодинговых агентов к управлению процессом через исполняемые текстовые инструкции.
  • Как устроен слой исполняемого процесса. Структура файлов, описание действий, индексы, разрешение инструкций в разных AI-клиентах и жесткие границы прав.
  • Как внедрить и масштабировать подход. Что нужно для запуска в своей команде, как распространить его на компанию и какими метриками измерять результат.
12:30-13:00
Как AI изменил процесс работы над дизайн-проектом и роли дизайнеров
Фото
Денис Ломов
Red Collar, CEO
  • AI уже сильно ускорил отдельные части дизайн-процесса: дизайнер может быстрее собирать прототипы, делать анимацию, писать код и проверять идеи прямо в браузере. Разберу, как из-за этого меняются требования к дизайнерам, состав команды и привычное разделение работы между специалистами.
  • Покажу на опыте Red Collar, что происходит с менеджментом и арт-дирекшном, когда производство становится быстрее, а вариантов становится сильно больше. Где AI уже помогает нам менять процесс, где пока создает дополнительный хаос и почему.
13:00-14:30
Обеденный перерыв
14:30-15:00
Агент — не сотрудник. Почему не нужно строить «команду из агентов», и как встроить ИИ в разработку так, чтобы работа не разваливалась между этапами
Фото
Владислав Шевченко
red_mad_robot, CTO
  • Агент может сделать часть работы, но не может отвечать за задачу целиком. Он закончил запуск, а результат ещё могут не принять.
  • Самостоятельность агента определяется не его «умом», а тем, к каким данным и инструментам его допустили, что ему разрешили менять и где он обязан остановиться.
  • Агенту мало дать промпт и название роли. Нужно заранее договориться: что он получает на входе, что должен отдать на выходе, что ему запрещено и кому передать результат.
  • Хороший процесс с ИИ строится вокруг передачи работы. Исследование должно стать понятной постановкой, постановка — реализацией, реализация — проверенным изменением. На переходах нельзя терять цель, контекст и результаты проверок.
  • Агент не должен сам сделать работу, сам её проверить и сам решить, что всё готово. Проверка должна быть отдельным шагом.
  • Масштабирование ИИ — это не набор цифровых сотрудников. Это наведение порядка в самой работе: где можно действовать самостоятельно, где нужна проверка и кто принимает решение в спорной ситуации.
  • Роль человека не исчезает. Человек задаёт правила, разбирает исключения и берёт на себя решения, у которых есть цена ошибки.
15:00-15:30
Внедрение Spec-driven development в команды и производство на старых проектах
Фото
Иван Поддубный
ВебПрактик, CTO
  • Внедрение SDD во все процессы и роли. Как связать работу продуктов, аналитиков, разработчиков и QA через спецификации, критерии приёмки и проверяемые результаты.
  • Перестройка ролей в командах. Как меняются задачи, зоны ответственности и взаимодействие людей, когда написание кода передаётся агентам.
  • Построение харнесов для разных типов проектов. Как устроить инструкции, контекст, инструменты и проверки с учётом архитектуры, состояния документации и ограничений легаси.
15:30-16:00
Заглянем в будущИИе корпораций — ИИ-трансформация по AI-Native SAFe®
Фото
Сергей Рогачёв
Лидеры изменений, CEO
  • Почему ИИ-трансформация буксует: крупным компаниям не хватает готового алгоритма системных изменений.
  • Что предлагает AI-Native SAFe: операционная модель корпорации, изначально построенной с учётом ИИ.
  • Почему ИИ не работает поверх управленческого хаоса, устаревших процессов и неподготовленных данных.
  • Что должно трансформироваться вместе с технологиями: стратегия, оргструктура, продукты, процессы и данные.
  • Как ИИ-агенты изменят численность команд, распределение задач и привычные корпоративные роли.
  • Как токен-экономика повлияет на горизонты планирования, механику принятия решений и бюджетирование.
16:00-16:30
Перерыв
16:30-18:00
AI-fuckup night
Фото
Дмитрий Ластовкин
AGIMA, deputy COO (модератор)
Фото
Спикеры согласовываются
  • Проговорим с аудиторией случаи, когда ИИ сделал такую дичь, что потом приходилось отменять релизы, поднимать бэкапы, объясняться с безопасностью и очень внимательно смотреть в логи.
  • Будем говорить не про безобидные галлюцинации, а про реальные истории: сломанный прод, утекшие данные, странные решения, внезапные счета и другие последствия идеи «давайте просто подключим ИИ».
  • Будет хороший черный юмор и выводы, которые помогут не повторить чужой факап у себя.
  • Приготовьтесь рассказать про свои случаи.
Визуальный элемент: скрепка
AI-трансформация
Управление разработкой и проектами:
22 октября, четверг
18:00-22:00
Нетворкинг
10:00-11:00
Сбор гостей
11:00-11:30
Как кризис и AI повлияли на рынок труда, как нанимать и наниматься РП/Тимлидом в AI-эпоху
Фото
Юлия Ранн
Соц. сеть Сетка от HH.ru, СEO
  • Как изменилась ситуация на рынке за последние два года: макрофакторы, демография, AI.
  • Какие профессии больше всего чувствуют эффект от измнений — и что с ними будет дальше.
  • Специфичные проблемы для IT-рынка: волчизм, AI-суфлеры, автоответы — и как с ними справляются соискатели и работодатели.
  • Тимлид и руководитель проекта — не то, чем были раньше. Как меняется скиллсет специалистов, который нужен рынку.
11:30-13:00
Внедрить нельзя посчитать: игра про экономику ИИ-инициатив
Фото
Александр Ворожищев
AGIMA, руководитель мобильной и веб-разработки
У вас есть бюджет и шесть ИИ-инициатив, каждая с убедительным расчётом эффекта. Вы выбираете три и запускаете. Дальше начинается то, что в презентациях обычно не пишут.

Полтора часа в командах: принимаете решения, платите за то, что не учли на старте, и в конце сравниваете, у кого от обещанного эффекта осталось больше. Разбираем не «внедрять или нет», а что нужно было спросить до того, как подписали смету.
13:00-14:30
Обеденный перерыв
14:30-15:00
Атаки на AI-системы и их защита
Фото
Андрей Амосов
РТ-Информационная безопасность, руководитель направления машинного обучения
  • AI расширяет поверхность атаки: новые риски возникают не только в приложении, но и вокруг модели, контекста, данных, инструментов, агентной инфраструктуры и ML-цепочки поставки.
  • Последствия уязвимости зависят от полномочий системы: одна и та же ошибка имеет разный эффект для чат-бота и агента, который обращается к API, выполняет команды или работает с корпоративными данными.
  • Классические угрозы — утечки, кража учётных данных, выполнение вредоносного кода, компрометация рабочих станций и цепочки поставки — сохраняются и получают новые пути реализации через AI.
  • Защита должна быть эшелонированной и включать минимальные права, изоляцию, сегментацию, управление секретами, контроль сетевого доступа, проверку данных, фильтрацию входов и выходов, guardrails и мониторинг.
  • Безопасность AI — это управляемый компромисс: задача не в полном исключении рисков, а в том, чтобы ограничить возможный ущерб и подобрать достаточный уровень контроля под конкретный сценарий.
15:00-15:30
AI-native тестирование: как меняется обеспечение качества в разработке с AI
Фото
Михаил Воротягин
MWS, ведущий эксперт центра компетенции управления производством
  • Как использовать AI для анализа требований и поиска противоречий ещё до начала разработки
  • Как генерировать тестовые сценарии и тесты на основе требований, спецификаций, API-контрактов и существующего кода
  • Как AI может помогать определять области риска и выбирать необходимый объём регрессионного тестирования
  • Как применять AI в UI и visual testing и где заканчивается надёжность подобных подходов
  • Почему большое количество автоматически сгенерированных тестов не означает высокое качество продукта
  • Как проверять сами AI-генерируемые тесты и бороться с ложной уверенностью, hallucinations и некорректными test oracle
  • Как меняется роль QA-инженера, когда значительную часть анализа и генерации проверок может выполнять AI
15:30-17:00
Можно ли заказать внедрение AI у подрядчика: границы ответственности бизнеса и внешней команды / дискуссионная панель
Фото
Виталий Ранн
Cloud.ru, руководитель направления стратегии и позиционирования облачных продуктов
Фото
Глеб Михеев
Сбер (Гига Агент), CPO
Фото
Светлана Берендеева
Росгосстрах, руководитель внедрения стратегических изменений
Фото
Иван Михеев
Youtravel.me, CTO & Co-founder
Фото
Александр Пашин
AI Ингосстрах, CPO
Фото
Владимир Малов
+7 pay, COO
В отличие от предыдущей волны цифровой трансформации, сегодня у крупного бизнеса есть собственные IT- и продуктовые команды, зрелая инфраструктура и жёсткие требования к данным и информационной безопасности. Поэтому вопрос уже не в том, способен ли подрядчик создать AI-решение, а в том, какую часть трансформации действительно можно передать внешней команде.

Вместе с заказчиками обсудим рабочие модели внедрения AI: какие задачи стоит отдавать подрядчику, что должно оставаться внутри компании и как организовать совместную работу.
17:00-17:30
От AI-экспериментов к системе: как организовать доступ, бизнес-контекст и повторное использование решений
Фото
Александр Ворожищев
AGIMA, руководитель мобильной и веб-разработки
  • AI Gateway: единый доступ к моделям и системам, контроль прав, безопасности и затрат
  • Онтология бизнеса: общие понятия, связи и правила, чтобы AI корректно понимал данные компании
  • Маркетплейс скиллов: каталог проверенных AI-сценариев для повторного использования командами
  • Управление внедрением: владельцы сценариев, проверка качества, версионирование и подтверждение критичных действий
  • Масштабирование по результату: от пилота в одном процессе к тиражированию с измерением эффекта
17:30-18:00
Внедрение ИИ в крупные легаси проекты
Фото
Артём Валевич
AGIMA, тимлид
  • Легаси требует контекста и проверок. Неявные бизнес-правила, сложная архитектура и устаревшая документация делают подход «сразу напиши код» ненадёжным.
  • Начинать нужно с узких мест процесса. Выбирать сценарии по реальным потерям времени на пути от требований до production, а не по эффектности демонстраций.
  • Агентный харнес превращает эксперименты в процесс. Корпоративный доступ к моделям, инструкции, инструменты, границы прав и обучение команды делают работу агентов управляемой.
  • Автоматизация не отменяет инженерного контроля. Исследование и план предшествуют коду, тесты и независимое ревью проверяют результат, ответственность остаётся у людей.
  • Масштабировать нужно подтверждённый эффект. Начать с нескольких сценариев и измерять сроки поставки, возвраты, дефекты и стоимость изменений — не объём сгенерированного кода.
18:00-18:30
One-man operator
Как в агентстве один человек может осуществлять полный цикл реализации проекта: Продажа — Проектирование — Разработка
Фото
Вячеслав Лобозов
Touch Instinct, директор по развитию
  • Инструмент купили все. Почему себестоимость проектов не изменилась почти ни у кого, и у кого изменилась?
  • Кто такой оператор, который сам продает, проектирует и сдает проект, и почему это не разработчик и не one man army?
  • Зачем ему агентство, если он может все один?
  • Можно ли это масштабировать? Какие регламенты сложились за год и где у модели границы. Кейсы.
23 октября, пятница
19:00-23:00
Afterparty