Ava õpik
Stanislav Belyaev

Stanislav Belyaev

Engineering Leader Microsoftis

LinkedIn Telegram belyaev.live Talks
> 18
aastat kogemust
2 000+
inseneri
700+
lopetajat
9/10
kursuse hinne
Tutvu kursusega

Karjaar

Microsoft

Alates 2008. aastast ehitan ja arendan insenerimeeskondi – alustavatest ettevotetest kuni tuhandete arendajatega korporatsioonideni. Microsoftis kahekordistan ehitussüsteemide tootlikkust 2 000+ insenerile. Varem muutsin protsesse 600+ IT-tootajale Tochka Pangas.

Opetamine

IT projektijuhi kursuse kaasautor ja mentor Yandex Practicumis – 500+ opilast kolme aasta jooksul. Koolitaja Stratoplanes hindega 9/10. Kolm aastat IT-projektijuhtimise opetamist Uurali Foderaalülikoolis.

mysummit.school

Platvorm, kus juhid opivad AI-d praktikas kasutama. Konkreetsed oskused: promptide kirjutamisest kuni AI juurutamise ROI mootmiseni. Tekstipohine formaat interaktiivsete ulesannetega – opi omas tempos.

Mida lopetajad utlevad

Sa panid pahe motte, et projektijuht pole mitte kaskude andja, vaid osa meeskonnast, mis on loodud kitsaskohtade leidmiseks ja keerukuse eemaldamiseks, et meeskond saaks oma tood hasti teha. Ma ei tea, kuidas mu karjaar oleks kujunenud teise mentoriga.

Yandex Practicumi lopetaja Projektijuht

8-nadalane programm muutis mu karjaariteed. Oppisin tasakaalustama funktsioone ja tehnilist volga ning positsioneerima oma oskusi tooturul. Noud rakendan seda valjalaske planeerides.

Stepan Mordvinov QA -> Tootejuhtimine, SPORTSOFT

Vaga huvitav materjal mulle kui tiimijuhile – laiendas arusaamist, kuidas suhelda meeskonnaga koigil tasanditel. Hakkasin koike kohe rakendama, eriti tehnilist volga puudutavat.

Anzhalika Novikava Tiimijuht

Viimased artiklid

TI levis kiiremini kui internet – aga 62% kasutajatest jäid stardijoonele
7 min

TI levis kiiremini kui internet – aga 62% kasutajatest jäid stardijoonele

  1. aasta aprillis avaldas Stanford HAI üheksanda iga-aastase AI Index Report’i – kõige ulatuslikuma ülevaate tehisintellekti tööstuse seisust. Pealkirjad on ootuspäraselt optimistlikud: ettevõtete kasutuselevõtt on jõudnud 88%-ni, generatiivne TI on levikukiiruses edestanud internetti, tarbijatele loodav GenAI-tööriistade väärtus on hinnanguliselt 172 miljardit dollarit aastas. Aga numbrite taha vaadates kerkib esile tuttav probleem.

4 promptimise tehnikat, testitud 7 mudelil: tookokoja juhend
24 min

4 promptimise tehnikat, testitud 7 mudelil: tookokoja juhend

“Analüüsi seda projekti ja anna soovitusi” – üks prompt, seitse mudelit, ja GPT-5.4 andis välja 2231 sõna uduseid nõuandeid, samal ajal kui Claude Sonnet pakkus 11 kiitvat fraasi nagu “suurepärane eelarve struktuur”. Piisas päringu ümberkirjutamisest viie elemendi struktuuri järgi – kõik seitse mudelit mahtusid 346–443 sõnasse ja kiidulaulud kadusid. Tokenite kokkuhoid: 41% kuni 79% olenevalt mudelist.

See pole teooria. Need on andmed töökojast “Promptimine praktikas”, mille viisin läbi IIBA konverentsil. Üks projektibriif, neli tehnikat, seitse mudelit, 28 käivitust – ja $0,054 kokku. Odavam kui kohv automaadist.

99% kvaliteedist 1,4% hinnaga: mis on TI-mudelite turul valesti
6 min

99% kvaliteedist 1,4% hinnaga: mis on TI-mudelite turul valesti

Enamik juhte valib TI-mudeli nii: võtab kõige kallima saadaoleva. Loogika on arusaadav – kallim tähendab paremat. Nii on ettevõttetarkvara puhul viimased kakskümmend aastat toiminud.

TI-mudelite turg 2026. aastal on teisiti korraldatud. Ühe päringu maksumus varieerub $0,0001 kuni $0,17 – kolm suurusjärku. Aga tegelik kvaliteedierinevus kümne parima mudeli vahel? 0,24 punkti viiepallisel skaalal. Samal ajal Wharton / GBK Collective fikseerib: kolmandik ettevõtete TI-projektidest ei jõua piloodist kaugemale. Ja Epoch AI näitab, et vaid 5,6% kasutajatest rakendab TI-d tõeliselt süvitsi.

Võib-olla pole küsimus selles, milline mudel on parem, vaid selles, kas preemiumile üle maksmine annab tüüpiliste juhtimisülesannete puhul proportsionaalselt parema tulemuse.

Me kontrollisime. Vastus osutus oodatust karmimaks.

Kohalikud LLM-id juhtidele: mida tegelikult saab kodus käivitada
17 min

Kohalikud LLM-id juhtidele: mida tegelikult saab kodus käivitada

Kõik, kes on piisavalt kaua töötanud ChatGPT või Claude’iga, esitavad varem või hiljem selle küsimuse: kas saaks midagi sarnast käivitada otse oma sülearvutis – ilma tellimuseta, ilma andmete lekketa, ilma serveritest sõltumata?

Aastal 2026 on vastus jah, aga reservatsioonidega, mis on vastusest endast olulisemad.

See artikkel on neile, kes juba kasutavad pilvepõhiseid LLM-e ja tahavad mõista, mida kohalik käivitamine tegelikult annab, millist riistvara selleks vaja on ja kus lõpevad ootused. Ilma tehnilise süvitsi minekuta, aga konkreetsete numbritega.

P5.express ja agentne tehisintellekt: kus aitab, kus lõhub
20 min

P5.express ja agentne tehisintellekt: kus aitab, kus lõhub

PMI maailmas on tavaks mõelda portfellijuhtimisest kui millestki monumentaalsest: komiteed, Tableau, sajad väljad Jiras, iganädalased staatuskoosolekud slaidipakiga. P5.express pakub teistsugust lähenemist. Kolm tsüklit, viis dokumenti, kaks rolli. Süsteem mahub ühele lehele.

Just sellisele süsteemile on mõistlik agentset tehisintellekti rakendada: minimalistlik arhitektuur on arusaadav, rollid selged, andmed struktureeritud. Kuid “mõistlik” ei tähenda “kõikjal”. Mõned P5.expressi osad lakkavad automatiseerimisel töötamast – mitte sellepärast, et tehisintellekt on halb, vaid sellepärast, et nende osade mõte peitub just inimprotsessis.

Allpool – analüüs iga tsükli kaupa. Mida tasub agendile delegeerida, mida on parem jätta inimestele ja milline mudel selleks sobib.

Kursuse programm

Oppi, kuidas susteemselt omandada tehisintellekti juhtimiseks

Kursuse programm