Що якщо інженер отримує не задачу, а вже готовий PR з контекстом і пропозицією рішення? У Wix ми будуємо remote agents — автономні агенти, які тригеряться зовнішніми подіями (Jira, Slack), виконують задачу у фоні без участі людини і повертають результат як контекст для розробника. У доповіді я розберу: що таке remote agents, як вони влаштовані архітектурно, і як впровадити такого агента у себе в системі. Поділюсь реальними цифрами — success та failure кейси з нашого досвіду. Окремо — про неочевидне: де агенти ламаються, чому spec-driven підхід критичний для їх роботи, і що змінюється в процесах команди, коли частину роботи робить агент. Доповідь буде корисна тим, хто вже працює з AI-інструментами і думає над наступним кроком — від copilot до автономії.

Впровадження ШІ у державний сервіс на 23+ млн користувачів — це шлях постійних продуктових відкриттів та викликів. У цій доповіді я поділюся реальним досвідом того, як екосистема «Дія» переходить від класичної Цифрової держави (де юзер сам шукає потрібні послуги) до Агентної (де ШІ проактивно виконує намір користувача). Про що поговоримо: - Product Discovery та зміна парадигми: Перехід від Digital State до Agentic State. Чому звичні інтерфейси досягли своєї межі, та як ми валідували потребу в проактивних AI-рішеннях. - AI у Підтримці як перший великий крок: Як ми автоматизували 90% звернень без втрати якості (CSAT). М'який AI UX: чому люди не вміють користуватися промптами і як ми допомагаємо їм гібридними інтерфейсами. - Кейс Upskill та трансформація команди: Ми не звільнили жодного оператора. Як ми створили внутрішні AI-тули для команди, а вчорашні оператори стали AI-тренерами. - Deep Dive у Дія.AI на Порталі: Запуск першої у світі агентивної послуги на державному рівні. Як працює наша RAG-архітектура, як ми захищаємо персональні дані (PII) від потрапляння в LLM та відбиваємо спроби джейлбрейків.

Давайте чесно: в більшості команд performance-оптимізацією починають займатись лише тоді, коли вже «горить». І зазвичай це роблять одна-дві людини. Не тому що іншим не цікаво — просто справжня оптимізація потребує багато часу, контексту і експертизи. У Temabit ми вирішили поексперементувати з іншим підходом: делегувати частину задач оптимізації агентам. Я розповім, що з цього вийшло: як ми навчилися формулювати задачі оптимізації так, щоб агенти давали корисні результати, як перевіряємо їхні пропозиції, і чому оптимізацію виявилось значно складніше делегувати, ніж написання коду — але й користі від цього більше Реальні кейси, чесні висновки без прикрас. І головне питання: наскільки реально довірити агентам performance вашого продукту?

Усього за 20 хвилин Сергій Сарайчиков, засновник A42 і один із топових білих хакерів Prozorro, покаже чому 80% атак починаються зі звичайного збору даних про вашу компанію. Ви дізнаєтесь, які типові помилки відкривають шлях до зламу, як автоматизовані системи знаходять ваші слабкі місця швидше, ніж ваші команди, та як побудувати моніторинг активів, який реально запобігає витокам. Це must-see для СТО, які хочуть бачити інфраструктуру очима атакуючого й отримати готову стратегію контролю ризиків без зайвих витрат.

Сучасні кібер загрози потребують від CTO сучасних підходів до реагування та протидії. Розвиток даркнету як маркетплейсу скомпрометованих облікових даних(credentials) вимагає впровадження нових методів захисту. Ми поговоримо про безпеку авторизації в SaaS сервісах. Я розповім, які існують сучасні загрози, наскільки 2FA може захистити проти використання злитих даних, що робити якщо скомпрометовані cookies разом із session tokens, та розглянемо кейси, як автоматизація darknet моніторингу допомагає CTO у забезпеченні безпеки не тільки власного продукту, а й також third-party supply chain сервісів(Slack, GitLab, Jira, CRM), партнерів та C-level тощо.

Щодня менеджери і лідери стикаються з великою кількістю рутинних завдань: створення та оновлення задач у Jira, ведення мітингів, синхронізація команди, ретроспективи, документація. Більшість цих процесів забирає час, який можна витратити на стратегічне управління та розвиток команди. У цій доповіді я покажу, як використовувати AI, щоб оптимізувати командні процеси, автоматизувати рутину та зробити роботу ефективнішою. Ви дізнаєтесь, як AI допомагає зі Scrum-процесами. Також я поділюся своїм досвідом автоматизації в Jira та Slack: як за допомогою простих правил зменшити ручну роботу, налаштувати автоматичні повідомлення про блокери, створювати сторінки в Confluence, оцінювати продуктивність команди та отримувати корисні інсайти.

Серед сотень списків AI-інструментів для маркетингу багато компаній використовують лише найочевидніші рішення. Але що, якщо існують менш відомі, проте значно ефективніші інструменти, які можуть кардинально змінити підхід до маркетингу? У цій доповіді я поділюся реальними AI-рішеннями, які я і моя команда застосовуєм для кожного з напрямків маркетингу. Розповім, як саме ці інструменти допомагають нам оптимізувати витрати, підвищувати ефективність і значно скорочувати маркетинговий бюджет. Чесно і без клікбейту!)