От классического PDLC к AI-native разработке
Как меняется инженерный процесс, когда AI становится частью производственного контура
Содержание слайдов
1. От классического PDLC к AI-native разработке
Как меняется инженерный процесс, когда AI становится частью производственного контура
2. О чём будет этот доклад
Стратегия перехода
Часть 1: сбой bimodal IT.
Часть 2: SE 1.0 vs 2.0.
Часть 3: DORA, Google, Meta, AWS.
Части 4–5: ограничения и практики.
3. 01. Историческая аналогия: bimodal IT
4. Bimodal IT: два режима Gartner
5. Где bimodal IT ломался на практике
6. 02. SE 1.0 ↔ SE 2.0
7. Software Engineering 1.0
8. Software Engineering 2.0
9. SE 1.0 vs SE 2.0
10. 03. Сигналы индустрии 2024–2026
11. DORA: локальная продуктивность ≠ системное ускорение
12. Google: AI как инженерный продукт
13. Meta: Just-in-Time Tests
14. AWS: AI-Driven Development Life Cycle
15. 04. SE 2.0 не бесплатное ускорение
16. SE 2.0 ≠ бесплатное ускорение
17. Несущие элементы SE 2.0
18. 05. Стратегия для большой компании
19. Обмен SE 1.0 ↔ SE 2.0
20. Три принципа перехода
21. Ключевые тезисы
Что забрать с собой
AI меняет скорость и организацию труда.
SE 2.0 — фабрика возможностей.
AI-native перестраивает создание, проверку и поставку изменений.
Нужен единый инженерный подход.
tellmeabout.tech
22. Ссылки и материалы
Ключевые источники
Gartner, McKinsey, NIST SDLC.
DORA 2024/2025, AI Capabilities.
Google AI, Meta JIT, AWS DLC.
Copilot, Amazon Q, AutoGen, SSDF.
23. Спасибо!
От PDLC к AI-native
Если хотите изучить материалы по теме, переходите в канал "Книжный куб" — там собраны все ссылки
Александр Поломодов, Technical Director & Fellow, Т-Технологии
@Book_Cube