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Stanislav Belyaev

Stanislav Belyaev

Engineering Leader en Microsoft

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> 18
anos de experiencia
2 000+
ingenieros
700+
graduados
9/10
calificacion del curso
Conocer el curso

Carrera

Desde 2008, construyo y desarrollo equipos de ingenieria – desde startups hasta corporaciones con miles de desarrolladores. En Microsoft, duplique la productividad de los sistemas de build para 2 000+ ingenieros. Anteriormente, transforme los procesos para 600+ empleados IT en Tochka Bank.

Ensenanza

Coautor y mentor del curso IT Project Manager en Yandex Practicum – 500+ estudiantes en tres anos. Formador en Stratoplan con calificacion de 9/10. Tres anos ensenando Project Management in IT en la Universidad Federal de los Urales.

mysummit.school

Una plataforma donde los managers aprenden a usar la IA en la practica. Habilidades concretas: desde escribir prompts hasta medir el ROI de la adopcion de IA. Formato textual con ejercicios interactivos – aprende a tu ritmo.

Ultimos articulos

El agente en lugar del chat: análisis de datos sin copiar y pegar
12 min

El agente en lugar del chat: análisis de datos sin copiar y pegar

Tienes tres archivos de datos: el funnel de activación, los resultados de un test A/B y los tickets de soporte. La tarea – entender por qué el onboarding se está atascando. Abres ChatGPT, subes el primer archivo, haces una pregunta. Obtienes una respuesta. Subes el segundo archivo. ChatGPT pregunta: ¿puedes recordarme el contexto? Subes el tercero. El contexto del primer archivo ya ha sido desplazado.

Cuarenta minutos después tienes tres conversaciones separadas, y ninguna responde a la pregunta original. Porque la pregunta era una sola, y los datos – estaban en tres sitios distintos.

No es un problema de ChatGPT. Es un problema de enfoque.

Make Weak Model Great Again: cuando el prompting es tu única opción
7 min

Make Weak Model Great Again: cuando el prompting es tu única opción

No todos los managers tienen acceso a GPT-5.4 o Claude. En Rusia, un proyecto de ley sobre «modelos de confianza» podría restringir el uso de modelos extranjeros en organismos estatales e infraestructura crítica a partir de septiembre 2027 – dejando a GigaChat, Alice (YandexGPT) y pocos más como únicas opciones. Pero este no es solo un problema ruso. Cualquier organización que despliega un modelo local de Llama por privacidad de datos, usa Phi o Mistral por costes, o simplemente trabaja con un modelo más barato que el líder del mercado – se enfrenta a la misma pregunta.

En nuestro estudio de 54 modelos, GigaChat obtuvo 3,26 de 5; GPT-5.4 – 4,80. Una brecha del 32%.

Si el modelo que tienes es lo mejor a lo que puedes acceder – por regulación, por presupuesto, por política de seguridad – ¿puede la ingeniería de prompts cerrar esa distancia?

Claude Code cuesta 100 $/mes – OpenCode hace lo mismo gratis
15 min

Claude Code cuesta 100 $/mes – OpenCode hace lo mismo gratis

En marzo de 2026, Lenny Rachitsky publicó un artículo con un título rotundo: «Everyone should be using Claude Code». El material se extendió por LinkedIn, acumuló cientos de miles de visualizaciones, y ahora cada semana algún manager pregunta: ¿cómo puedo probarlo?

La respuesta es incómoda. Claude Code requiere una suscripción Anthropic Max de 100 dólares al mes. Es uno de los agentes de IA más comentados del año – y está detrás de un muro de pago que no todos pueden o quieren asumir. Para muchos equipos, ese coste recurrente es difícil de justificar solo para explorar una herramienta nueva.

Existe una alternativa directa. OpenCode es un proyecto open-source que hace exactamente lo mismo, funciona con cualquier modelo (incluidos los gratuitos) y se instala en 15 minutos.

Cuándo la IA perjudica el aprendizaje – y cuándo duplica los resultados
12 min

Cuándo la IA perjudica el aprendizaje – y cuándo duplica los resultados

En marzo de 2025, en SXSW EDU, la asesora en prospectiva estratégica Sinead Bovell presentó una conferencia sobre la IA y el futuro de la educación. Sin euforia y sin alarma. Pero con dos estudios que cambian la forma de pensar sobre el papel de la IA en el aprendizaje.

El primero: un grupo de estudiantes que usó ChatGPT sin restricciones obtuvo resultados un 17% peores que el grupo de control que trabajó con el libro de texto. El segundo: otro grupo, donde la IA se aplicó dentro de un sistema de aprendizaje completamente rediseñado, duplicó los resultados frente a la clase magistral tradicional.

La misma herramienta. Resultados opuestos. La diferencia está en el enfoque.

GigaChat Ultra Thinking: piensa mas tiempo – responde peor?
8 min

GigaChat Ultra Thinking: piensa mas tiempo – responde peor?

GigaChat Ultra Thinking piensa mas tiempo y consume mas recursos computacionales. Las tareas de gestion las resuelve un 3,3% peor que la version sin razonamiento. Esto no es un error ni una casualidad – es un patron documentado por trabajos academicos durante los ultimos dos anos.

Esta semana, Sber presento GigaChat Ultra – su nuevo modelo insignia con modo de razonamiento (Thinking). El modelo esta disponible de forma gratuita en la version web, aplicaciones moviles y a traves del bot de Telegram. Anadimos inmediatamente ambas variantes a nuestra investigacion de modelos de IA para gestores: los evaluamos en los 32 escenarios siguiendo la metodologia unificada, los calificamos con ambos jueces LLM y los comparamos con los otros 52 modelos.

IA y el ritmo del proyecto: cómo un manager puede liberar 300 horas al año
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IA y el ritmo del proyecto: cómo un manager puede liberar 300 horas al año

Doce horas a la semana. Es el tiempo que un project manager típico dedica a informes, actualización de planes, comunicación con stakeholders y seguimiento de riesgos. Casi un tercio de la jornada laboral que no se destina a tomar decisiones, sino a documentarlas.

Con IA, ese tiempo se reduce a tres horas. Pero solo con una condición: la IA debe estar integrada en el ritmo operativo del trabajo, no utilizarse de forma esporádica – “cuando te acuerdas”.

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Aprende a dominar la IA de forma sistematica para tareas de gestion

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