Я уже некоторое время работаю в компании Scalehost, где мы исследуем возможности внедрения AI и ML в нашу инфраструктуру. В процессе поиска материалов, я наткнулся на данную статью, которая показалась мне интересной. В ней рассматривается как объединение подходов DevOps и MLOps помогает компаниям создавать более устойчивые и эффективные процессы разработки, снижать риски и повышать качество продуктов. 

Этот материал будет полезен техническим специалистам - DevOps-инженерам, дата-сайентистам и разработчикам, - и руководителям, стремящимся понять, как грамотно интегрировать технологии искусственного интеллекта в свои решения.

Дэвид Истман, разработчик ПО для Oracle Corp. и British Telecom, тестирует ИИ-инструмент для кодинга под названием Bolt. Совместно с ИИ-ассистентом он пробует разработать простенький проект блога, попутно рассуждая о сильных сторонах, ошибках и нюансах сервиса. Статья будет полезна новичкам и желающим приобщиться к вайб-кодингу работе с ИИ-помощниками.

По оценкам Всемирного экономического форума, 39% профессиональных навыков устареют в ближайшие пять лет (2025–2030 гг.). Это касается работников почти всех сфер, но особенно сильно заденет разработчиков — как начинающих, так и опытных.

Пока процент не кажется тревожным, однако скоро станет таковым — темпы внедрения новых технологий ускоряются. По мере развития трендов в разработке ПО, способы создания программного обеспечения через несколько лет могут кардинально отличаться от сегодняшних.

Какие тренды повлияют на обозримое будущее и как к ним подготовиться? Предлагаем разобраться в этом материале.