Кирилл Розов — 7 стадий AI в разработке: от скептика к архитектору

Подробнее о конференции Mobius: https://jrg.su/ojGU3B — — Скачать презентацию с сайта — https://jrg.su/tzEdXT В 2025–2026 годах мобильная разработка переживает парадигмальный сдвиг: генеративный AI перестал быть игрушкой и стал обязательной частью рабочего процесса разработчика. Появление AI‑ассистентов в Android Studio, on‑device моделей и массового использования AI в продуктовых командах привело к тому, что у разработчиков возник экзистенциальный вопрос: останется ли их роль востребованной, если «код теперь пишет машина». Доклад — это честная история перехода от скепсиса и страха к осознанному использованию AI как инструмента повышения эффективности и качества. Сессия построена вокруг модели «7 стадий принятия AI в разработке» — от отрицания и гнева до принятия, переквалификации и профессионального мастерства. На каждом этапе показываются паттерны поведения разработчиков и команд, связанные риски и практические шаги, которые помогают двигаться дальше. Фокус — не на рекламе конкретных инструментов, а на изменении роли разработчика, архитектуры приложений и процессов проверки качества кода. Обсуждаются сценарии использования AI‑ассистентов при разработке на Kotlin, их влияние на архитектурные решения (Clean Architecture, MVVM/MVI, модульность), тестирование (unit, integration, архитектурные проверки) и on‑device ML в мобильных приложениях. Отдельный акцент — на том, какие специалисты будут особенно востребованы в ближайшие годы: разработчики с системным мышлением, архитекторы, тимлиды и инженеры качества, умеющие управлять AI, а не конкурировать с ним. Целевая аудитория: * Мобильные разработчики с опытом, чувствующие, что индустрия меняется, но не до конца понимающие, как именно. * Тимлиды и архитекторы, которые думают о внедрении AI в процессы команды и боятся падения качества. * Middle‑разработчики, которые стоят перед выбором: развиваться в сторону архитектуры и качества или остаться «исполнителем фич». * Скептики и прагматики, сомневающиеся, стоит ли тратить время на адаптацию к AI‑парадигме.