ТБанк - эксперименты, метрики, агентная система, решает не только модель, а весь контекст

Jun 4, 2026Channel
AI Analysis
Data from YouTube Data API v3Updated Just now
JsonTV
JsonTV

7.3K subscribers

View Channel

Video Overview

Video Details

Published1 month ago
Duration7:20
Video IDTacSvmjbGIg
Languageru
CategoryScience & Technology
PrivacyPublic
Made for KidsNo
Video TypeRegular Video

Performance Metrics

Views7
Likes0
Comments0
Engagement Rate0.00%
Likes per 100 views0.00
Comments per 1K views0.00

Description

Маслов Игорь, вице-президент, СТО, ТБанк. Конференция ЦИПР 2026, «Цифровая индустрия промышленной России». Организатор компания ООО «ОМГ». Нет одной “лучшей” сущности — важен ансамбль. Разные модели и инструменты дают разные результаты, поэтому максимальный эффект даёт сочетание инструментов, а не ставка на один “универсальный” вариант. Качество системы зависит не только от модели, но и от окружения/контекста агента. Потеря контекстной информации может сильно ухудшать результат, а хорошо собранное окружение способно заметно повысить качество. Эксперименты — обязательная часть работы. Нужно не бояться тестировать разные комбинации, чтобы найти то решение, которое лучше всего работает именно в ваших задачах и направлениях. Результат измеряется в конкретных метриках, а не в ощущениях. В примере говорится, что порядка 35–40% кода на данный момент пишется, что выступает как количественный индикатор эффекта. Агентные истории из “венчурной гипотезы” стали реальностью. В выступлении отмечается, что за последние годы продукты сильно трансформировались, и агентные подходы уже воспринимаются как данность. Масштаб внедрения уже большой, но остаются сложности с качеством и измерением. Упоминается около 1000 инициатив, из них 300+ уже в работе, а ещё около 600 на разных этапах разработки и преодоления проблем. Главный вызов для команд — умение квалифицированно мерить результат. Особенно это важно там, где поведение системы не бинарное, а результат может “то работать, то не работать”. В агентной разработке у сильных команд adoption растёт резко. Отмечается кратный рост потребления инфраструктуры и объёма работы разработчиков с моделями.

Related Videos

More videos from JsonTV