LLM, агенты, новые фреймворки, новые модели - все это появляется быстрее, чем команды успевают разобраться, что из этого реально работает, а что просто красиво выглядит на демо. Руководителям приходится одновременно отвечать на три вопроса:
1) какие AI-риски важнее всего здесь и сейчас,
2) как растить компетенции у сотрудников, партнёров и клиентов,
3) во что инвестировать собственное время, чтобы не потерять связь с тем, как индустрия меняется на самом деле.

Александр поделится опытом организации AI-процессов в компании. Отдельный блок посвятим практическому вопросу, который сейчас обсуждают многие команды - нужно ли в эпоху агентов возвращаться к классическому машинному обучению, и где проходит честная граница между «использовать LLM» и «обучить свою модель». В качестве примера разберем оптимизацию промптов через GEPA и обсудим, в каких задачах такой подход оправдан.

Доклад будет полезен техническим руководителям, архитекторам и инженерам, которые отвечают за внедрение AI в своих компаниях и хотят сверить часы с тем, как эту задачу решают коллеги из индустрии.