«Ключевым образом я увидела, что магии не существует. Тот уровень развития инструментов, который нам доступен, способен решать задачи быстрее. Но чтобы это дало долгосрочный эффект, нужно не просто внедрять ИИ, а перестраивать весь процесс целиком.» «Универсального агента, который решает любую задачу целиком, не может создать просто IT-компания. Экспертиза нужна нишевая, и она должна быть продумана людьми, которые делают эту работу каждый день. Без этого массового внедрения ролевых агентов в компаниях не случится.» Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Оксана Гапонова, заместитель Генерального директора Яндекс 360 Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/ Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 00:00 — Введение 01:37 — От эйфории вайб-кодинга к умеренному оптимизму 03:46 — Магии не существует: ИИ ускоряет, но не решает всё сам 06:17 — Почему стратегия выжидания не результативна? 09:38 — Причины внедрения ИИ: конкуренты, клиенты, визионерство 10:54 — Может ли вайб-кодинг убить SaaS-сервисы? 16:57 — Универсальные агенты невозможны без нишевой экспертизы создателей 22:10 — Где реальная экономия для бизнеса от использования ИИ? 25:23 — Вечно актуальный вопрос: как должны выглядеть продуктовые команды? 30:37 — Сколько реально ИИ экономит времени лично Оксане 33:57 — Экономика внедрения: как считать эффект от дорогих инструментов 38:47 — ИИ — это новый инструмент, а не революция 42:34 — Кто отвечает, если ИИ ошибся 46:39 — Утечка данных через открытые модели и галлюцинации ИИ 51:13 — Определение стабильного результата субъективно 56:08 — Почему на рынке пока нет ИИ-интеграторов 1:02:40 — Так ли важно понимать глубину процесса? 1:05:19 — План внедрения ИИ в компании Словарик: - SaaS — программное обеспечение, предоставляемое по подписке как услуга (Software as a Service) - CSAT — индекс удовлетворённости клиентов (Customer Satisfaction Score) - вайб-кодинг — написание кода с помощью ИИ через команды на естественном языке, без глубокого владения кодом