Состоялась шестая beetech conf, где инженеры и продакты делились чистым практическим опытом внедрения ИИ в реальный прод. Казахстанский IT-экспорт уже пробил $1 млрд, так что экспертизы там насыпали плотно.
Собрали главное из стримов Engineering, Data & AI, что точно стоит взять на заметку:
⚪️ Пайплайны, архитектура и инфраструктура
- Поиск в госзакупках на AI-стероидах. Виталий Тренкеншу (CEO bids.do) разложил трехстадийный пайплайн Retrieve-Enrich-Rerank. Настроили архитектуру так, что обработка гигантских массивов данных сократилась с десятков тысяч позиций до точного шорт-листа всего за пару минут.
- Безопасность AI-агентов. Кутлымурат Мамбетниязов (BTS Digital) поднял больную тему: как деплоить и защищать сами LLM-системы, и как использовать ИИ для автоматического поиска уязвимостей в инфре, пока это не сделали хакеры.
⚪️ Бизнес-логика и метрики
- Почему AI в продакшене не взлетает? Виктория Татарикова (QazCode) разобрала 5 ключевых ошибок внедрения ИИ, когда пилоты жрут бюджеты, но не приносят ценности. Дала готовую модель перехода от простых чат-ботов к автономным AI-агентам с измеримыми метриками.
- Юнит-экономика головного мозга. Известный продуктовый аналитик Илья Красинский (Rick.ai) на пальцах объяснил, почему стартапы с крутым стеком и сильной командой всё равно закрываются. Спойлер: надо принимать решения на основе жестких данных и юнит-экономики, а не интуиции.
⚪️ Главный кайф — Epic Fails микрофон
Помимо классических докладов, завезли формат "квартирников" и разбор факапов. Участники со сцены честно рассказывали, из каких костылей, упавших баз и кривых архитектурных решений в итоге выросли стабильно работающие продукты.
Резюме: рынок меняется каждые полгода. Оставаться на "старых дрожжах" и просто настраивать CI/CD по старым мануалам больше не получится — приходится лезть под капот MLOps, AI-агентов и вайбкодинга.
@DevOpsKaz 😛