«Ключевым образом я увидела, что магии не существует. Тот уровень развития инструментов, который нам доступен, способен решать задачи быстрее. Но чтобы это дало долгосрочный эффект, нужно не просто внедрять ИИ, а перестраивать весь процесс целиком.»
«Универсального агента, который решает любую задачу целиком, не может создать просто IT-компания. Экспертиза нужна нишевая, и она должна быть продумана людьми, которые делают эту работу каждый день. Без этого массового внедрения ролевых агентов в компаниях не случится.»
Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense
Гость:
Оксана Гапонова, заместитель Генерального директора Яндекс 360
Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io
Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast
О чем говорим:
00:00 — Введение
01:37 — От эйфории вайб-кодинга к умеренному оптимизму
03:46 — Магии не существует: ИИ ускоряет, но не решает всё сам
06:17 — Почему стратегия выжидания не результативна?
09:38 — Причины внедрения ИИ: конкуренты, клиенты, визионерство
10:54 — Может ли вайб-кодинг убить SaaS-сервисы?
16:57 — Универсальные агенты невозможны без нишевой экспертизы создателей
22:10 — Где реальная экономия для бизнеса от использования ИИ?
25:23 — Вечно актуальный вопрос: как должны выглядеть продуктовые команды?
30:37 — Сколько реально ИИ экономит времени лично Оксане
33:57 — Экономика внедрения: как считать эффект от дорогих инструментов
38:47 — ИИ — это новый инструмент, а не революция
42:34 — Кто отвечает, если ИИ ошибся
46:39 — Утечка данных через открытые модели и галлюцинации ИИ
51:13 — Определение стабильного результата субъективно
56:08 — Почему на рынке пока нет ИИ-интеграторов
1:02:40 — Так ли важно понимать глубину процесса?
1:05:19 — План внедрения ИИ в компании
Словарик:
- SaaS — программное обеспечение, предоставляемое по подписке как услуга (Software as a Service)
- CSAT — индекс удовлетворённости клиентов (Customer Satisfaction Score)
- вайб-кодинг — написание кода с помощью ИИ через команды на естественном языке, без глубокого владения кодом
