Чем больше задач в SDLC мы передаем ИИ-агентам, тем важнее вопрос «что может пойти не т...
Чем больше задач в SDLC мы передаем ИИ-агентам, тем важнее вопрос «что может пойти не так?» Автономность меняет не только скорость разработки, но и профиль рисков. Узкое место смещается от создания к проверке, технически корректный pipeline может выдавать неверные цифры, а вместе с автоматизацией есть риск потерять понимание того, почему система работает именно так. Разбираем 3 ключевых риска AI-driven разработки дата-продуктов — и что необходимо предусмотреть, прежде чем расширять зону автономности ИИ. А о том, как AXENIX учитывает эти и другие риски в своей методологии AI-powered Data Delivery, вы можете узнать на нашем сайте. #AXai
71 просмотров