Ежедневно • Без воды

Статья

Обзор: ИИ в разработке, управление базами данных и новые вызовы для IT-специалистов

Сегодняшний дайджест посвящен практическому применению ИИ в разработке и управлении инфраструктурой. Мы рассмотрим, как нейросети помогают автоматизировать миграции баз данных, создают видео и даже меняют подход к тестированию. Отдельное вн

•4 мин чтения

Коротко

  • ИИ внедряется в CI/CD для автоматизации миграций крупных баз данных MSSQL.
  • Google исследует архитектуры ИИ с долговременной памятью, подобной человеческой.
  • Разработчики ищут замену Camunda 7 CE, оценивая российские BPM-решения.
  • Появились практические гайды по использованию нейросети Kling AI для создания видео.
  • Растет дискуссия о профессиональной идентичности и ментальном здоровье в IT-сфере.

Автоматизация инфраструктуры с помощью ИИ

Что случилось

Команда в крупной компании с федеральной сетью описала опыт внедрения миграций для более чем 300 баз данных Microsoft SQL Server через GitLab CI/CD с использованием искусственного интеллекта. Это позволило уйти от ручных правок.

Почему важно

Автоматизация рутинных и критически важных операций с базами данных снижает риски человеческих ошибок, ускоряет процессы развертывания и делает инфраструктуру более управляемой и предсказуемой.

Кому важно

DevOps-инженерам, дата-инженерам и руководителям IT-отделов крупных компаний, которые управляют сложной распределенной инфраструктурой баз данных.

Что делать

Изучать кейсы внедрения ИИ в CI/CD-пайплайны для работы с базами данных, оценивать возможность применения аналогичных подходов в своих проектах для повышения надежности и скорости delivery.

Источник

От прямых правок к CI/CD: как мы внедрили миграции MSSQL через GitLab при помощи ИИ

Эволюция ИИ и поиск замены BPM-инструментов

Что случилось

Google исследует подходы к созданию ИИ с долговременной памятью (MIROS), что является шагом к более «человеческому» интеллекту. Параллельно в IT-сообществе обсуждается поиск альтернатив для корпоративной BPM-платформы Camunda 7 CE, включая оценку российских решений.

Почему важно

Фундаментальные исследования ИИ определяют будущее технологий, в то время как текущие бизнес-задачи требуют практических решений для автоматизации процессов, особенно в условиях меняющегося рынка ПО.

Кому важно

Исследователям в области ИИ, архитекторам корпоративных систем, бизнес-аналитикам и всем, кто отвечает за цифровую трансформацию и автоматизацию бизнес-процессов в компании.

Что делать

Следить за трендами в архитектуре ИИ для долгосрочного планирования. Для решения тактических задач — проводить сравнительный анализ доступных на рынке BPM-движков, учитывая требования к функциональности и поддержке.

Источник

Титаны и MIROS: Google учит ИИ помнить как человек — от сюрприза к бесконечной памяти

После Camunda 7 CE: что на самом деле нужно корпоративной BPM-платформе в 2026 году

Практические инструменты: от видео до тестов

Что случилось

Появился подробный гайд на русском языке по использованию нейросети Kling AI с функцией Motion Control для создания качественного видео. Также опубликован материал, показывающий связь между классическими A/B-тестами (p-значения) и байесовскими подходами.

Почему важно

Доступные инструменты генерации видео открывают новые возможности для маркетинга, образования и контент-мейкеров. Понимание статистических методов позволяет принимать более обоснованные решения на основе данных в продуктах.

Кому важно

Маркетологам, контент-менеджерам, видеографам. Data Scientist'ам, аналитикам и продукт-менеджерам, которые проводят эксперименты и анализируют их результаты.

Что делать

Ознакомиться с возможностями новых AI-инструментов для генерации видео для своих задач. Углубить понимание статистики A/B-тестирования, чтобы выбирать наиболее подходящие методы анализа для конкретных бизнес-кейсов.

Источник

Нейросеть Kling ai Motion Control для создания видео: как пользоваться на русском языке

Байесовские А/Б-тесты: связь с p-значениями

Вызовы для IT-специалистов

Что случилось

Поднимаются вопросы профессиональной и личной идентичности разработчика в эпоху, когда ИИ начинает выполнять часть рутинных задач. Также публикуется личный опыт работы в IT с ментальными особенностями, которые автор сравнивает с «нестабильной сборкой».

Почему важно

Технологический прогресс ставит перед специалистами не только технические, но и экзистенциальные вопросы. Психическое здоровье и эффективная работа в условиях неопределенности и высокой нагрузки становятся критическими факторами успеха в профессии.

Кому важно

Всем IT-специалистам, которые задумываются о своем профессиональном будущем. Руководителям команд, HR-менеджерам, чтобы лучше понимать вызовы, с которыми сталкиваются сотрудники, и создавать поддерживающую среду.

Что делать

Рефлексировать о своих сильных сторонах и уникальных навыках, которые сложно автоматизировать. В компаниях — способствовать открытому обсуждению вопросов ментального здоровья и внедрять практики, поддерживающие психологическое благополучие сотрудников.

Источник

Время разобраться, кто мы такие в эпоху ИИ

Как работать разработчиком, когда твой мозг — нестабильная сборка

Риски и неопределенности

  • Скорость внедрения ИИ в критические процессы (миграции БД) может опережать создание надежных механизмов контроля и отката.
  • Поиск адекватной замены устоявшимся enterprise-решениям (вроде Camunda) сопряжен с рисками интеграции и долгосрочной поддержки новых платформ.
  • Доступ к передовым AI-сервисам (Kling AI) может быть ограничен географически или технически для русскоязычных пользователей.
  • Дискуссия о роли разработчика в эпоху ИИ пока не имеет четких ответов, что создает неопределенность в карьерном планировании.

Сегодняшние материалы показывают, что ИИ перестает быть просто темой для обсуждения и становится практическим инструментом для решения сложных инженерных задач. Однако параллельно с автоматизацией растет важность «человеческого фактора» — как в вопросах профессиональной идентичности, так и в создании устойчивой рабочей среды.

Источники