AI в разработке: как довести эксперименты до работающего продукта

Сгенерировать код стало проще. Но кто проверит, что он решает задачу? Как подключить агента к существующей инфраструктуре? Что произойдёт, если пользователь начнёт управлять им через prompt injection?

20 октября на AI Native Conf разберём, как команды используют AI в разработке и продуктах, какие решения принимают и с какими ограничениями сталкиваются.

Вот несколько задач, с которыми стоит прийти:

→ Сохранить качество кода при переходе на AI-разработку.
Максим Лапшин из Erlyvideo расскажет, как компания с 17-летней историей за три месяца перешла на AI-first разработку и какие методики использует, чтобы получать работающий продукт. Подробнее о докладе.

→ Встроить LLM-агента в существующую систему.
Никита Зеленский из APEX Games разберёт подключение агента к инфраструктуре данных, галлюцинации в аналитике, выбор между MCP и прямыми API-вызовами, а также стоимость работы агента. Подробнее о докладе.

→ Понять, где агент может заменить привычный интерфейс.
Артем Самойлов из Сбера покажет, как заменил GUI работающего сервиса чатом на OpenClaw, сохранив бэкенд. Обсудим, что это меняет в разработке новых сценариев и какие риски prompt injection появляются. Подробнее о докладе.

Если вы уже пробуете AI в рабочих задачах, приходите сопоставить свой опыт с решениями других инженеров и обсудить, что применимо в вашем проекте.

📍 20 октября 2026 · Москва, кластер «Ломоносов», и онлайн

Посмотреть программу и выбрать формат участия