Гриненко про

Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=RfhmMGNvcw0 Страница выпуска: https://grinenko.pro/podcast/episodes/ii-v-marketinge-dmitriy-lukashov-eks-direktor-po-marketingu-skillbox-i-geekbrains/ Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества ИИ-энтузиастов — https://t.me/grinenko_pro Продукт можно навайбкодить за вечер — а как потом его продать? Разбираемся, можно ли поручить нейросети маркетинг, кому доверить рекламный бюджет и что нужно наладить в компании, чтобы автоматизация приносила результат. Говорим с Дмитрием Лукашовым — консультантом по внедрению ИИ в бизнес-процессы, бывшим директором по маркетингу Skillbox и GeekBrains — о замене ручной работы агентами, контроле их решений и конкуренции за внимание, когда инструменты у всех одинаковые. Слушать подкаст на других платформах: https://grinenko.pro/podcast/ О ГОСТЕ Дмитрий Лукашов начинал первым маркетологом в GeekBrains и Skillbox, а затем руководил маркетингом. На момент записи консультирует собственников компаний по внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы и вместе с партнёром развивает собственную школу. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — Может ли собственник без опыта в маркетинге получать результат с помощью ИИ. — Какие метрики помогают оценить результат, а какие создают видимость работы. — На что потратить миллион рублей: нанять маркетолога или сделать ставку на нейросеть. — Можно ли доверить агенту рекламный бюджет и голос бренда. — Поймет ли ИИ-маркетолог, что проблема в продукте, цене или продажах, а не в рекламе. — Какие знания нужны человеку, чтобы ставить задачи ИИ и проверять ответы. — Чем конкурировать, если продукты и рекламу легко скопировать. ТАЙМКОДЫ 00:00 — Дмитрий Лукашов 01:32 — Почему наступает время троечников 03:05 — Здравый смысл и субъектность: что остаётся человеку 04:37 — Своя школа и внедрение ИИ в бизнес 05:08 — Маркетинг как жертвоприношение Яндекс Директу 06:08 — Почему маркетинг сложнее автоматизировать 09:31 — Метрики: считаем работу или результат? 11:04 — CRM, регламенты и пример цветочного бизнеса 13:28 — Маркетолог, который отвечает вообще за всё 15:42 — Может ли нейросеть заменить маркетолога 18:23 — Плохой работающий лендинг или идеальный незапущенный 19:48 — Миллион рублей: маркетолог или нейросеть? 21:35 — Деньги и репутация: сколько доступа дать агентам 24:42 — Почему за нейросетью всё равно нужно проверять 25:38 — Что, если проблема в продукте, цене или продажах 27:01 — «Мясные прокси» и качество постановки задачи 28:28 — Как конкурировать, когда у всех одинаковые агенты 30:15 — Станут ли бренды и реклама одинаковыми 31:54 — Выиграет ли от этого потребитель ССЫЛКИ ГОСТЯ • Telegram — https://t.me/lookatsoul • Сайт — https://lookatshow.ru/ СМОТРИТЕ ТАКЖЕ • ИИ для собственника бизнеса: как выйти из операционки | Илья Савченко, Svoboda Team https://www.youtube.com/watch?v=eMaYOK2OWR4 • Внедрение ИИ в компании: как перестроить команды и процессы | Дмитрий Бобылёв, CEO Fast Forward https://www.youtube.com/watch?v=n9RMYrjMwZ8 О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — подкаст об искусственном интеллекте в работе и жизни с разработчиками, техлидами и создателями продуктов. Все выпуски — https://grinenko.pro/podcast/ Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества ИИ-энтузиастов — https://t.me/grinenko_pro #ИИвМаркетинге #Нейросети #Маркетинг #ИИагенты #ГриненкоПро

ИИ-агент за ночь добавил в интернет-магазин новую платёжную систему, и все тесты проходят. Что нужно знать об этих тестах, прежде чем нажать кнопку деплоя? И кто отвечает за ошибку, если её первым заметит покупатель? Обсуждаем с Русланом Сафиным, CTO и партнёром Byndyusoft, средовой подход к разработке: какие правила команда задаёт заранее, почему агенту опасно разрешать менять собственные проверки и какая работа остаётся инженеру после написания кода. О ГОСТЕ Руслан Сафин преподаёт в ИТМО и проверяет средовой подход на коммерческих проектах Byndyusoft. Вместе с магистрантами он исследует, для каких задач этот подход подходит. В ЭТОМ ВЫПУСКЕ — Откуда взялся средовой подход и чем он отличается от системы из «чёрных ящиков». — Что настроить в интернет-магазине до первого деплоя агента и кто может менять правила. — Как задать права доступа и описать бизнес-требования и сценарии проверки. — Когда результату можно доверять и сколько стоят проверки. — Можно ли использовать одну среду для интернет-магазина, Telegram-бота и CRM. — Кто такой средовой инженер и как измерить окупаемость подхода. — Кто отвечает за баг в продакшне и как проверить гипотезу подхода. ТАЙМКОДЫ 00:00 — Руслан Сафин и главный вопрос: где ускорение от ИИ? 00:47 — Откуда взялся средовой подход 08:57 — Чем среда отличается от системы из «чёрных ящиков» 13:31 — Почему бы просто не переписать всё за ночь? 22:14 — Интернет-магазин: что настроить перед первым деплоем агента 24:59 — Кто может менять правила и проверки 31:37 — Права доступа заданы. Что ещё нужно описать? 44:10 — Где проверять бизнес-сценарии 55:03 — Когда результату можно доверять и сколько стоят проверки 01:01:56 — Можно ли построить одну среду для любого проекта 01:09:58 — Кто такой средовой инженер и какой опыт ему нужен 01:13:26 — Законы, стимулы и отбор на примере магазина 01:18:54 — Ниша для новой платёжной системы: что положить в контракт 01:22:44 — Если всё сводится к тестам и линтерам, зачем разные термины? 01:29:33 — Что делать с готовым кодом, когда меняются правила 01:32:23 — Как узнать, что ограничения среды мешают агенту 01:34:46 — Окупается ли подход на проектах Руслана 01:38:10 — Баг дошёл до продакшна. Кто отвечает? 01:40:10 — Какой результат опроверг бы гипотезу Руслана 01:43:05 — Чему учить начинающих инженеров, когда код пишут агенты 01:48:57 — Как присоединиться к экспериментам со средовым подходом МАТЕРИАЛЫ • Telegram-канал «Архитектура распределённых систем»: https://t.me/rsa_enc • Статья Руслана Сафина о средовом подходе: https://habr.com/ru/articles/1100302/ О ПОДКАСТЕ «Гриненко про» — https://grinenko.pro/podcast/ Telegram-канал — https://t.me/devspotting Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Выпуск на YouTube: https://youtu.be/zLEjF6r3C0w

«Гриненко про»: https://grinenko.pro/podcast/
Telegram-канал: https://t.me/devspotting
Чат сообщества: https://t.me/grinenko_pro

Говорим с Юлианой Керт — карьерным стратегом и ex-CPO карьерной платформы — о будущем разработчиков и руководителей, ценности экспертизы и поиске работы. Обсуждаем, где человеку ещё остаётся преимущество, можно ли доверить карьеру нейросети и почему умения пользоваться ИИ может оказаться недостаточно.

О ГОСТЕ
Юлиана Керт с 2014 года работает в IT, в том числе как нанимающий менеджер; экспертиза в развитии карьеры — 7 лет. Её клиенты из Google, Microsoft, JetBrains, Яндекса, Т-Банка и других мировых и российских компаний получают офферы, повышения и начинают частную консалтинговую практику.

ТАЙМКОДЫ
00:00 — Юлиана Керт
02:36 — Есть ли смысл в карьерной стратегии, если всё меняется
03:44 — 15 лет в разработке: что делать, если ИИ пишет код лучше
06:45 — Достаточно ли освоить нейросети, чтобы сохранить работу
10:36 — Эксперт или менеджер: обязательно ли менять себя
13:02 — Ускоряет ли ИИ опытных разработчиков
14:54 — Как следить за технологиями и не утонуть в информации
18:11 — С чего начать: ревизия опыта и анализ вакансий
21:50 — Специализация и доменная экспертиза
23:49 — Кибербезопасность: остаётся ли преимущество у человека
27:41 — Можно ли поручить ИИ продуктовые решения
31:02 — Один руководитель вместо команды: что будет с остальными
34:00 — Смена профессии и переносимые навыки
36:13 — Руководитель без большой команды: как доказать свою ценность
39:48 — Университет или рабочая профессия: что выбирать
41:49 — Системный дизайн и проверка ответов нейросетей
45:37 — Может ли ИИ заменить карьерного стратега
49:50 — Поиск работы: воронка, резюме и самопрезентация
52:20 — Нетворкинг и LinkedIn: как накапливать социальный капитал
54:22 — Что делать, если работа нужна уже сейчас
57:33 — Почему не стоит автоматизировать дружбу нейросетями
59:04 — Итоги: на какие навыки делать ставку

ССЫЛКИ ГОСТЯ
• Telegram — https://t.me/kert_online
• LinkedIn — https://www.linkedin.com/in/julianakert

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ
• Как найти работу в IT в 2026 | Анастасия Бианко, руководитель отдела подбора персонала в Циан — https://youtu.be/i2fExyLLke4
• ИИ, найм и образование | Сергей Бережной, CTO Практикума, директор в Яндексе — https://youtu.be/V3fahH0XA0M

О ПОДКАСТЕ
«Гриненко про» — https://grinenko.pro/podcast/
Telegram-канал — https://t.me/devspotting
Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Выпуск на YouTube: https://youtu.be/9d5JXwNeVjI

Telegram-канал — https://t.me/devspotting
Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

ИИ-агенты пишут код всё быстрее — но кто проверит результат? Обсуждаем ИИ в разработке, инфраструктуру, тестирование, найм инженеров и вайбкодинг с Сергеем gurugray Сергеевым из Manychat.

В ЭТОМ ВЫПУСКЕ
- Почему CI и код-ревью становятся узким местом?
- Можно ли перестать читать сгенерированный код?
- Как оценивать кандидата, если на вопросы собеседования отвечает нейросеть?
- И что происходит с инженерным опытом, когда прототип можно собрать за одну прогулку с собакой?

Сергей рассказывает, как меняется работа команд, почему он пока не расширяет свои команды по два человека и зачем выделять отдельное время на освоение ИИ-инструментов. Спорим о границах вайбкодинга, ответственности за продакшн и о том, кто будет поддерживать продукт после первого MVP.

В финале — ИИ в творчестве, Suno и вопрос о том, как продолжать развиваться, когда генерация сама по себе приносит удовольствие.

ТАЙМКОДЫ
00:00 Начало выпуска
00:27 Сергей Сергеев: Manychat и автоматизация с ИИ
02:28 ИИ-агенты, Git и новый смысл коммитов
06:19 CI и code review: где возникает узкое место
11:34 Как ИИ меняет работу команд
16:54 Стали ли мы быстрее — и стали ли делать лучше?
22:34 Вайбкодинг: семейный банкинг в Telegram
24:50 ChatGPT и MCP: аналитика Magic: The Gathering
29:19 Голосовые интерфейсы и идеи на прогулке
31:15 Что мешает доверить ИИ большой продукт
35:54 Как проверять код и тесты, написанные ИИ
42:20 Где команды всё ещё читают сгенерированный код
45:47 Почему меняется найм инженеров
49:04 Вайбкодинг: кто будет поддерживать продукт после MVP
53:08 Собеседования с ИИ: как оценить кандидата
1:00:24 Команды по два человека и будущее специализаций
1:03:34 Время на освоение ИИ и бюджеты на токены
1:06:35 Можно ли повторить Manychat с помощью агентов
1:10:08 ИИ в маркетинге и творчестве: где преимущество человека
1:14:08 Suno и дофамин от генерации
1:22:11 Обесценит ли ИИ инженерный опыт?

ССЫЛКИ ГОСТЯ
Сайт — https://gray.guru/
github — https://github.com/gurugray
YouTube — https://www.youtube.com/@gurugray
LinkedIn — https://www.linkedin.com/in/grayguru
X — https://x.com/gurugray

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ
* AI-агенты в разработке: https://studio.youtube.com/video/Nq92u7yldn4/edit
* Внедрение ИИ в компании: https://studio.youtube.com/video/n9RMYrjMwZ8/edit

Telegram-канал — https://t.me/devspotting
Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=eMaYOK2OWR4

• Telegram-канал https://t.me/devspotting

• Чат сообщества https://t.me/grinenko_pro

• Все выпуски https://grinenko.pro/podcast/episodes/

О ГОСТЕ

Илья Савченко — предприниматель с опытом в строительстве и производстве. Его команда Svoboda Team внедряет системы управления в строительные и девелоперские компании. В выпуске Илья рассказывает, как пришёл от консалтинга к созданию собственной платформы «Спутник AI» и взял на себя роль CPO.

В ЭТОМ ВЫПУСКЕ

— Почему покупка программы сама по себе не наводит порядок в бизнесе

— Как связать процессы, сбор данных и управленческие решения

— Как ИИ помогает составлять графики работ и кто должен их проверять

— Что остаётся консультантам, если нейросеть уже умеет писать регламенты

— Какие навыки развивать руководителю, когда часть его работы забирает ИИ

ТАЙМКОДЫ

00:00 — ИИ, бизнес и свобода

00:49 — Илья Савченко и Svoboda Team

03:37 — Что значит быть свободным

08:04 — Свобода в команде и дисциплина исполнения

11:06 — Зачем консалтингу собственный AI-продукт

16:54 — Почему стройку так сложно автоматизировать

22:23 — Сроки, рентабельность и планирование

24:39 — Почему недостаточно Excel и MS Project

26:37 — Пирамида оцифровки: от процессов до решений

32:13 — Есть ли место ИИ, пока в процессах хаос

36:30 — Как ИИ составляет график производства работ

40:22 — ИИ-помощник и обучение сотрудников

45:18 — Кто проверит ошибки нейросети

47:35 — Зачем нужны консультанты, если есть ИИ

53:57 — Что важнее: внедрение, методология или программа

56:34 — Как понять, что система работает без консультантов

01:00:45 — Когда автоматизация даёт собственнику свободу

01:04:33 — Управленческий долг и выход из операционки

01:08:05 — Как довериться изменениям и взять ответственность

01:14:43 — Кого заменит ИИ и чему учиться руководителю

01:19:52 — «Пацанство»

01:22:21 — MBA или сплав: как развивать управленческие навыки

01:27:51 — Может ли ИИ заменить высшее руководство

01:34:10 — Развивать компанию и сохранять время на жизнь

ССЫЛКИ ГОСТЯ

• Telegram — «Система Савченко» https://t.me/il_savchenko

• Личный сайт Ильи Савченко https://ilyasavchenko.com/

• Svoboda Team https://svoboda-team.com/

• Спутник AI и ИИ-ассистент EVA https://sputnikai.pro/

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ

• Внедрение ИИ в компании: как перестроить команды и процессы — Дмитрий Бобылёв, CEO Fast Forward https://www.youtube.com/watch?v=n9RMYrjMwZ8

• AI-агенты в разработке: почему программистам больше не платят за код — Глеб Михеев https://www.youtube.com/watch?v=Nq92u7yldn4

• Telegram-канал https://t.me/devspotting

• Чат сообщества https://t.me/grinenko_pro

• Все выпуски https://grinenko.pro/podcast/episodes/

Ведущий: Владимир Гриненко https://grinenko.pro/

https://grinenko.pro/podcast

https://t.me/devspotting

Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=nntQKlHS-z4

Задача состояла в том, чтобы сохранить гарантию качества, но перестать читать код за агентами.

В выпуске на примере разработки редактора markdown-файлов разбираем, как Киру удалось с этой задачей справиться и какие модели он использует в своем пайплайне, чтобы не переплачивать за токены.

Telegram-канал — https://t.me/devspotting

Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Все выпуски — https://grinenko.pro/podcast/

Видео на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=olVSVppq5hw

Говорим с Никитой Уманским — тимлидом стартапа из Барселоны — о реальном AI-native процессе разработки, новой роли программиста как руководителя собственной команды агентов и о том, где автоматизация пока упирается не в качество моделей, а в контекст, архитектуру и человеческие решения.

В ЭТОМ ВЫПУСКЕ

— Как выглядит разработка, когда Claude Code получает контекст из Jira, Figma, backend-репозитория и дизайн-системы

— Почему даже хороший агентный пайплайн всё ещё требует проверки человеком на каждом этапе

— Что такое нейрослоп и почему AI может ускорять рост технической энтропии

— Почему программист превращается в тимлида собственной команды субагентов

— Как AI изменил собеседования и какие навыки теперь важнее алгоритмических задач

— Как использовать Claude, MCP и транскрипцию прямо во время встреч и refinement

— Почему AI хорошо работает внутри понятного scope, но сложнее справляется с формированием требований с нуля

— Что останется от профессии программиста, если следующий уровень абстракции действительно станет похож на компилятор

ТАЙМКОДЫ

00:00 — Никита Уманский: Барселона, стартап и путь разработчика

04:59 — Как AI уже изменил процесс разработки

06:20 — От задачи в Jira и Figma до Claude Code

07:34 — Figma MCP, backend и дизайн-система в одном контексте

09:23 — AI-ревью, браузерные проверки и CI

12:03 — Если код пишут агенты, зачем нужны программисты?

14:41 — Почему человеку всё ещё приходится проверять AI

17:31 — Можно ли сохранить весь контекст проекта в AGENTS.md

18:57 — Сколько продуктивности реально добавляют нейросети

20:38 — Почему даже хорошая спецификация разваливается в реальной разработке

22:47 — Главная работа человека — удерживать энтропию

24:25 — Как нейрослоп ускоряет расползание большого проекта

25:59 — Один разработчик теперь управляет командой агентов

27:52 — Почему все разработчики «сдвинулись на уровень вверх»

29:25 — Как AI изменил найм и технические собеседования

32:38 — AI-стек тимлида и менеджера

35:13 — Голосовой бот, MCP и работа прямо во время встречи

37:27 — Почему взаимодействие между командами всё ещё работает на людях

43:04 — Где заканчивается разработка и начинается принятие решений

45:45 — Что изменится в AI-разработке через полгода или год

50:41 — Стали ли современные модели уже достаточно хорошими

53:50 — Следующий уровень абстракции: от кода к требованиям

58:35 — Нужно ли программисту вообще понимать, что происходит под капотом

01:03:39 — Почему недетерминированность AI мешает полной автоматизации

01:07:00 — Тесты, переписывание систем с нуля и цена ошибок

01:10:34 — Кто надёжнее: человек или нейросеть

01:12:36 — Программисты всё ещё нужны — но работа уже изменилась

О ПОДКАСТЕ

«Гриненко про» — подкаст о том, как искусственный интеллект меняет разработку, продукты, карьеру и работу технологических команд.

Telegram-канал — https://t.me/devspotting

Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Все выпуски — https://grinenko.pro/podcast/

Ведущий: Владимир Гриненко

Telegram-канал: https://t.me/devspotting

Чат сообщества: https://t.me/grinenko_pro

Сайт: https://grinenko.pro

Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=i2fExyLLke4

Рынок IT сегодня: на вакансии приходят десятки и сотни откликов, кандидаты генерируют резюме и проходят интервью с нейронками, а работодатели отвечают AI-скринингом и автоматизированными собеседованиями.

Вместе с Анастасией Бианко, Head of Recruitment в Циан, экс-Recruitment Partner Яндекса, разбираемся с ситуацией на рынке IT, говорим о судьбе джунов, фальсификации опыта, автоматизации найма, AI-интервью и о том, что действительно повышают шансы кандидата.

В ЭТОМ ВЫПУСКЕ

— почему кандидатов стало так много, а дефицит сильных специалистов при этом никуда не исчез;

— как работодатели распознают накрученный и полностью выдуманный опыт;

— почему рекомендации, профессиональная репутация и прямой контакт с компанией снова особенно важны;

— что произошло с наймом джунов и почему от студентов теперь ждут гораздо большего;

— нужно ли указывать конкретный стек, если с нейронкой можно быстро освоить новую технологию;

— как Циан использует ИИ для фильтрации резюме и интервью со стажёрами;

— какие AI-навыки уже стали гигиеническим минимумом для кандидата;

— заменит ли ИИ рекрутеров и как может выглядеть автоматизированный найм ближайшего будущего;

— почему компании пока продолжают нанимать роли, а не «универсальных продуктовых инженеров»;

— чем культура найма в Циан отличается от Яндекса.

ТАЙМКОДЫ

00:00 — Есть ли кризис найма и почему кандидатов стало намного больше

03:12 — Сокращения, курсы и фальшивый опыт: откуда берётся поток кандидатов

05:23 — Кризис доверия: что делать с накрученным опытом

09:12 — Сотни откликов на вакансию и AI-фильтры

12:22 — Может ли ИИ заменить рекрутера

14:39 — Почему люди всё ещё массово идут в IT

16:44 — Что стало с джунами и почему требования выросли

20:46 — Почему x10-продуктивность с ИИ не означает x10 найма

23:50 — Можно ли заменить экспертов дешёвыми джунами с AI

26:28 — Как менять отношение сотрудников к ИИ

30:39 — Фулстек против глубокой специализации

35:48 — Как Циан ищет людей с опытом работы с AI

37:38 — Почему удалёнка может помогать AI-native командам

39:56 — Как устроены воронки найма и отказы от оферов

43:37 — Как сегодня искать работу: отклики, рекомендации и репутация

47:50 — Резюме от нейронки: что в нём действительно важно

50:21 — Что делать джуну без выдуманного опыта

52:30 — Как Циан автоматизировал отбор стажёров с помощью ИИ

55:36 — Какие AI-навыки стали гигиеническим минимумом

58:30 — Как может выглядеть найм через год

01:03:04 — ATS, данные о кандидатах и AI-аналитика

01:06:43 — Нужно ли человеку конкурировать с ИИ

01:08:50 — Как AI изменил верх воронки найма в Циан

01:16:15 — Циан vs Яндекс: культура найма и право HR на вето

01:20:03 — Что стоит сделать уже сейчас

МАТЕРИАЛЫ ИЗ ВЫПУСКА

• LinkedIn Анастасии — https://www.linkedin.com/in/anastasia-bianco-14410292/

• Обзоры рынка труда hh.ru — https://stats.hh.ru/review

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ

• Искусственный интеллект, найм и образование | Сергей Бережной, CTO Практикума, директор в Яндексе — https://studio.youtube.com/video/V3fahH0XA0M/edit

Telegram-канал: https://t.me/devspotting

Чат сообщества: https://t.me/grinenko_pro

Сайт: https://grinenko.pro

Выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=i2fExyLLke4

Telegram-канал — https://t.me/devspotting

Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Выпуск на YouTube: https://youtu.be/VhQPchnlwo8

ИИ делает знания почти бесплатными, но понять, чего мы на самом деле хотим, кому доверять и как отличить хорошее решение от нейрослопа проще не становится. Разбираемся, что происходит с IT-конференциями, когда доступ к информации и коду перестаёт быть дефицитом.

Говорим с Алексеем Федоровым — сооснователем JUG Ru Group, продюсером конференций и Java Champion — о кризисе технической экспертизы, корпоративных AI-системах и о том, почему после первого восторга от ИИ-агентов начинается гораздо более сложная работа: описывать собственную картину мира и принимать решения.

ТАЙМКОДЫ

00:00 — Как ИИ меняет IT-конференции

05:13 — Что делать, когда все делают про ИИ

09:37 — Конференции перестают быть источником знаний?

11:23 — Почему «тусовка вместо докладов» — диагноз

13:57 — Как конференция пробивает информационный пузырь

15:26 — Почему принципы важнее конкретных технологий

18:24 — Что ИИ сделал с техническими докладами

21:41 — Доклад как перформанс, конференция как опыт

25:05 — Дефицит опыта и доверия

26:47 — Можно ли доверять советам нейронки

29:05 — Кризис экспертизы в эпоху ИИ

32:56 — Как JUG Ru Group использует ИИ и AI PDLC

34:24 — Этика корпоративных агентных систем

38:38 — Как AI помог починить рассинхрон видео

42:02 — Корпоративная онтология: как описать мир для агента

47:20 — Зачем самому строить AI-системы

48:56 — Почему нам не хватает языка для будущего

52:01 — Приносит ли корпоративная онтология реальную пользу?

55:14 — ИИ удешевляет реализацию. Но что меняется на самом деле?

57:54 — Может ли ИИ решить «все проблемы»?

59:38 — Руководители снова начали программировать

01:01:51 — Что происходит после первого AI-угара

01:03:18 — Почему даже лидеры AI-индустрии не знают, куда всё идёт

01:05:36 — «Заблуждались, но заблуждались искренне»

ССЫЛКИ ГОСТЯ

* JUG Ru Group https://jugru.org/

* Канал Алексея в Telegram: https://t.me/channel_23derevo

* Профиль Алексея на Joker 2026 https://jokerconf.com/persons/bd6c248fbfb841959ffd65dd4f00792d/

* Habr Алексея https://habr.com/ru/users/23derevo

МАТЕРИАЛЫ ИЗ ВЫПУСКА

* Подкаст «LLM и мышление» с Андреем Морозовым — https://www.youtube.com/watch?v=WswHn_mJo8I

* AI PDLC Сбера — https://developers.sber.ru/kak-v-sbere/events/arch_july_2026

О ПОДКАСТЕ

«Гриненко про» — подкаст о практическом применении искусственного интеллекта, разработке и людях, которые прямо сейчас меняют IT-индустрию.

Сайт — https://grinenko.pro/podcast/

Telegram-канал — https://t.me/devspotting

Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Ведущий: Владимир Гриненко

Telegram-канал — https://t.me/devspotting

Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Сайт — https://grinenko.pro

Coding agents уже умеют за часы делать то, на что раньше уходили месяцы работы команды. Но означает ли это, что разработчики становятся не нужны — или, наоборот, инженер наконец перестаёт быть «человеком, который пишет код» и поднимается на уровень продукта, архитектуры и управления агентами?

Говорим с Глебом Михеевым https://glebmikheev.ru — разработчиком с более чем 20-летним опытом, который сейчас развивает ГигаАгента в Сбере, — о новой роли инженера, экономике софта в эпоху AI и о том, почему главный дефицит теперь не код, а понимание того, что и зачем нужно построить.

Глеб работал в NVIDIA, основал и девять лет развивал собственную компанию по заказной разработке, затем работал в Skillbox и Сбере. Сейчас развивает ГигаАгента — автономного AI-агента Сбера — и руководит программным комитетом AgenticDevConf. Автор Telegram-канала «Уставший техдир» https://t.me/tired_glebmikheev и подкаста «Фичи Катятся» ⁨@tired_glebmikheev⁩.

ТАЙМКОДЫ

00:00 — В этом выпуске

00:44 — Кто такой Глеб Михеев: NVIDIA, свой бизнес, Skillbox и Сбер

04:18 — Как coding agents вернули Глеба из менеджмента в разработку

07:33 — Переход в GigaChat и работа над автономным агентом

10:04 — Зачем идти в Individual Contributor внутри бигтеха

14:17 — Лидерство без административной власти

17:09 — Как самостоятельные инженеры работали ещё до AI

20:21 — Почему coding agents возвращают эпоху универсальных инженеров

22:00 — Product engineer вместо фронтендера и бэкендера

25:40 — Реальна ли компания на миллиард долларов из одного человека

33:14 — Почему AI увеличивает количество попыток, но не количество хороших идей

36:36 — Стартап теперь можно проверить за вечер

38:49 — Как Глеб за два дня сделал продукт вместо нескольких месяцев работы команды

42:32 — Бизнес или найм: где сегодня проще зарабатывать

48:07 — Что будет с SaaS, когда производство софта станет дешёвым

50:35 — Во что инвестировать, если любой эксперт может собрать конкурентный продукт

52:32 — Зачем Сберу делать собственного автономного агента

55:27 — Зачем нужны национальные и суверенные AI-модели

01:02:45 — Можно ли просто взять открытую модель и дообучить её

01:13:49 — Почему технологическая независимость может быть важнее цены

01:18:24 — Станут ли фундаментальные модели новой стратегической технологией

01:24:14 — Модели превращаются в commodity, а ценность переезжает в harness?

01:29:50 — Почему мы используем лишь небольшую часть возможностей современных моделей

01:34:35 — Зачем вообще нужен персональный AI-ассистент

01:38:22 — Где проактивные агенты действительно полезны

01:40:18 — «Цифровые сотрудники»: фантазия или следующая стадия AI

01:42:24 — Почему сейчас нужно инвестировать в R&D и совершать ошибки

01:46:20 — Как должно измениться образование в эпоху AI

01:50:48 — За какие навыки теперь будут платить инженерам

01:53:44 — Главный навык будущего — работать в неопределённости

01:55:51 — Итоги

ССЫЛКИ ГОСТЯ

• Telegram — «Уставший техдир» https://t.me/tired_glebmikheev

• YouTube — @tired_glebmikheev

• GitHub — https://github.com/glebmachine

• Сайт — https://glebmikheev.ru

О ПОДКАСТЕ

«Гриненко про» — подкаст о практическом применении искусственного интеллекта, разработке и людях, которые прямо сейчас меняют IT-индустрию.

Telegram-канал — https://t.me/devspotting

Чат сообщества — https://t.me/grinenko_pro

Сайт — https://grinenko.pro