Предпосылки и этапы внедрения IBP // Алексей Кузнецов (Абрау-Дюрсо) и Валентин Толкунов — новый выпуск Подкаста-Подкаста

Первый выпуск подкаста про бизнес-планирование в 2026 году!
Вместе с отраслевым экспертом и на примере конкретной компании говорим о том, как бизнес приходит к необходимости построения IBP. Рассмотрели несколько важных вопросов: Какие предпосылки обычно есть у этого процесса? Как глазами бизнеса выглядит ситуация с кадрами? C какими проблемами приходится сталкиваться на начальных этапах зрелости процессов? И как компании смотрят на рынок отечественных ИТ-систем планирования? А еще обсудили, каких результатов можно достичь при выстраивании IBP в Excel 😅

⭐️ Гости — Алексей Кузнецов, заместитель генерального директора ПАО Абрау-Дюрсо и Валентин Толкунов, независимый консультант и эксперт по S&OP/IBP и автор курса по IBP

📌Смотрите и слушайте новый выпуск Подкаст-Подкаста на платформах

📺 VK Video
😉 YouTube
🎵 Яндекс Музыка
🎧 Mave

Завтра выступаю с докладом на первой AI конференция года — aipulse 2026

Пермь, Morion Digital, начало в 9:00 (а мой доклад в 12:30)

Буду делиться своим и Spectr'a опытом применения ИИ в разработке: от теории до практических кейсов и цифр

Приходите!

Мысли-заметки про ИИ по итогам AI Pulse

Конференция получилось активной в плане контента и нетворкинга и по горячим следам хочу поделиться мыслями и тем, что волнует сообщество.

1) ИИ пытаются затащить буквально везде и в том числе решать с ним задачи, где он совершенно не нужен и решать которые следует старыми добрыми алгоритмами. Традиционные способы, как правило, сильно быстрей работают и сильно дешевле в эксплуатации

2) Люди склонны видеть в ИИ «волшебную таблетку», сильно гипертрофируют его роль в достигнутых результатах и иногда приписывают чужие достижения. Звучали тезисы вида «благодаря ИИ, такая-то налоговая в таком-то городе сократила штатную численность в несколько раз» — ну кмон, при чем тут ИИ? Это результат долгой работы с нормативкой, с качеством данных и с интеграциями ГИС, результат роста аудитории ГосУслуг и еще множества факторов, среди которых ИИ стоит где-то с краю (если вообще там есть)

3) Хайп ИИ закономерно ведет к невероятному росту спроса на GPU. Топовые железки могут стоить 100+ млн, дак их еще и достать сложно

4) Многие очень переживают, что «джуны» больше никому не нужны, потому что с их задачами сегодня гораздо лучше справляются ИИ-кодинговые агенты, что работодатели перестали брать джунов без опыта и джуны сейчас снова в ситуации «на работу не берут без опыта, а где взять опыт если не берут». Про это, думаю, напишу отдельный пост

Я очень радовался, когда заблокировали Viber и все домовые/школьные/садичные/кружковые чатики переехали в Telegram

Но сегодня воспитатель в садике сказал, что их заставляют закрыть чаты в тг и... переехать в MAX

5 февраля, вечер. Anthropic выпускает Claude Opus 4.6, а через несколько минут OpenAI выпускает GPT-5.3-Codex. Обе модели — «самые мощные», «лучшие в индустрии», «state-of-the-art»

Интересно наблюдать за этой битвой гигантов:) Но нам как пользователям эта битва только на руку: модели становятся лучше и быстрее

Claude Opus 4.6 → https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
GPT-5.3-Codex → https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/

Управление разработкой в MANGO OFFICE // Константин Густов — новый выпуск Подкаста-Подкаста

Вместе с Константином Густовым поговорили о том, как устроена разработка в MANGO OFFICE. Обсудили роль IT-бизнес-партнера в компании, оргструктуре IT-подразделения, формировании и развитии команд. Погрузились в особенности проектной работы в компании: почему заменили водопадную модель разработки на гибкую методологию, как пришли к выбору фреймворка SAFe. А еще погрузились в актуальные вопросы применения ИИ в продуктах и разработке, обсудили, зачем MANGO OFFICE нужна собственная ИИ-инфраструктура.

⭐️ Гость — Константин Густов, IT-бизнес-партнер MANGO OFFICE

📌Смотрите и слушайте новый выпуск Подкаст-Подкаста на платформах:

📺 VK Video
😉 YouTube
🎵 Яндекс Музыка
🎧 Mave

ИИ точно не заменит PR-щиков, пока Рейтинг Рунета не сделает MCP и Skills для заполнениях их анкеты

Короче, про ИИ и инфраструктуру.

С одной стороны, внедрять ИИшные фичи в продукт сегодня можно просто и быстро — есть много доступных API-платформ: от топовых OpenAI, Claude до отечественных ГигаЧатов и Яндексов.

Но вот если ты большая коропорация и не можешь пользоваться облаками (и уже тем более иностранными!) и тебе нужен строго on-prem — тут начинается самое интересное.
Оказывается, Open Source моделей много, но все они... нууу... как бы... не всегда такие умные, как топовые модели, которые ну слуху (GPT-5.3, Opus, Sonnet etc). А еще и приличное железо для их инференса очень дорогое: миллионы в месяц, если речь про аренду и десятки миллионов, если речь про покупку. А еще и работать это может не так быстро, как ожидалось, а железо при этом может быть недозагружено. А еще нужен прямо отдельный пласт экспертизы для поддержания этой новой инфраструктуры. И все это очень сильно влияет на экономику и финансовую модель продукта.

И в итоге нужно искать баланс. Выбирать модели, которые достаточны, но не избыточны для стоящих задач (а тут, например, часто всплывают вопросы файн-тюнинга моделей). Рассчитывать предполагаемый профиль нагрузки и дотошно подбирать под это железо. Настраивать инфраструктуру так, чтобы по максимуму использовать возможные механики повышения производительности моделей и выжимать максимум из моделей.

И вот про эти тонкости мы делаем вебинар 13 марта. С одной стороны — мы там очень глубоко закопаемся в технические детали и способы оптимизации инференса (будет очень полезно для технарей), с другой стороны будем говорить про деньги и делиться конкретными бенчмарками про финансы/железо (будет полезно бизнесу).

Детали ниже

В общем, приходите!

РЕГИСТРАЦИЯ В НАШЕМ БОТЕ

Ух ты, еще один рейтинг!

Kokoc.tech выпустили рейтинг авторов тг-каналов it и digital.

Мой канал попал на 7-место в категории «Разработка». Приятно! :)

Вчера ходил на балет и самое больше впечатление на меня произвела… работа гардеробщика!

Знаете этот момент, когда представление окончено, зрители похлопали, артисты ушли и вся толпа из сотен (а может и тысяч, не знаю) человек идет в гардероб и там такие пробки, что ты стоишь и ждешь-ждешь-ждешь?

А вчера оказавшись у гардероба я понимаю, что толпы почти нет (при том, что зал был полным). И начинаю понимать в чем дело, когда смотрю на гардеробщика — там молодой парень-студент, который просто… бегает!

Лицо немного покраснело, тяжело дышит, но бегает. Берет бирку, бежит к вешалке, снимает одежду, отдает, тут же без остановки берет следующую бирку и бежит дальше. И когда я говорю «бежит» — я именно это и имею в виду: не идет быстрым шагом, а вот прям бежит!

Потом я замечаю, что почти всегда он берет несколько бирок и в этом есть система. Он успевает просканировать их глазами, выбрать те, которые рядом и бежит, чтобы за один забег обслужить сразу несколько человек. А еще, мне показалось, что даже в том, как он выбирает одиночные бирки для обслуживания тоже была система — кажется, он выбирал максимально близкие, чтобы скорей отпустить человека и чтобы на его место пришел человек с другой биркой (которая в свою очередь может сложиться в паззл с другими бирками, чтобы он мог сделать свой групповой забег и отпустить за раз несколько человек). Прямо оптимизация цепей поставок!

Ну и вишенкой на торте стало то, что при всей этой повышенной физический и мозговой активности он не забывал быть приятным человеком — улыбался и говорил «пожалуйста» при выдаче одежды.

Дак вот. Сейчас кризис (надеюсь, не открыл для вас Америку) и очень хочется видеть вокруг больше таких заряженных людей. Желаю всем читающим быть в работе, как этот парень-гардеробщик: делать свое дело с улыбкой на лице, с полной самоотдачей и за рамками ожиданий окружающих ;)

P. S. Балет тоже был хороший

В пятницу 13-го — про производительность и экономику при инференсе LLM

🗓 13 марта, 12:00 мск, Пятница
💻 ОНЛАЙН

На вебинаре со спикерами из Spectr и Selectel разберем, из чего складывается экономика инференса и какие решения при проектировании снижают бюджет на порядок. С одной стороны — глубоко закопаемся в технические детали и способы оптимизации инференса (будет очень полезно для технарей), с другой стороны будем говорить про деньги и делиться конкретными бенчмарками про финансы и железо (будет полезно бизнесу).

Что разберём:
— как устроен инференс LLM и какие способы оптимизации производительности существуют;
— из чего складывается стоимость эксплуатации LLM в продакшене;
— как выбор LLM-модели и конфигурации GPU меняет стоимость инфраструктуры на порядок;
— бенчмарки на реальном оборудовании: сравнение GPU в разных конфигурациях под нагрузкой;
— свой сервер и API: расчёт с ценами российских провайдеров, что выгодней.

🧑🏻‍💻 Вебинар будет полезен для CTO, архитекторов, руководителей продуктов и разработчиков, которые строят LLM-решения и хотят понимать экономику их эксплуатации.

Участие бесплатное, но необходима предварительная регистрация!

ПРОГРАММА И РЕГИСТРАЦИЯ

Кстати, на этой неделе у нас кончился первый поток нашего курса про применение ИИ для разработчиков и в понедельник был «выпускной», где студенты показывали свои проекты, которые делали на протяжение курса.

Разные кодинг-агенты (Cursor, Claude Code), RAG, свои MCP-сервера, Spec Driven Development, облачная ИИ-инфраструктура — небольшой список того, что освоили ребята за время курса.

Сейчас собираем обратную связь, дорабатываем программу и готовимся к запуску второго потока. Планов много: пофиксить небольшие баги в программе, перезаписать ряд уроков (потому что некоторые уже стали неактуальными из-за множества новых релизов в индустрии), добавить несколько новых и еще много файн-тюнинга.

Если хотите пройти курс или отправить к нам своих разработчиков, чтобы они бустанули свою скорость работы — пишите ;)