Анастасія Періг: "В ІТ цінують результат і вміння розв'язувати завдання"

Використання штучного інтелекту та хмарних рішень — ключовий тренд цифрової економіки та необхідна умова конкурентоспроможності компаній майбутнього. За даними дослідницького агентства McKinsey, сферу ШІ та хмарних технологій уже зараз виділяють як одну з ключових "арен конкуренції" до 2040 року. Попит на хмарні сервіси, наприклад, AWS, які Amazon надає для розробки і навчання ШІ, вже перевищує можливості компанії — у зв'язку з цим вона планує інвестувати близько 100 мільярдів доларів у розвиток інфраструктури та нові дата-центри вже цього року. Інтенсивний розвиток напряму загострює проблему нестачі фахівців, здатних ефективно використовувати ці технології. Як стати таким фахівцем, які переваги дають хмарні технології сучасному бізнесу і як штучний інтелект змінює підходи до розробки програмного забезпечення? Про це ми поговорили з Анастасією Періг — інженером-розробником, експертом з AWS і членом журі міжнародної премії Globee Awards у категорії "Технології". Усього за кілька років вона пройшла шлях від тестувальника до full-stack software engineer у нью-йоркській компанії Northspyre, чия платформа управляє бюджетами будівельних проєктів загальною вартістю понад $200 млрд. Анастасія активно розвиває навички у сфері штучного інтелекту, ділиться знаннями з колегами через наукові публікації, а також написала й опублікувала монографію щодо інтелектуальної аналітики у моніторингу веб-застосунків.

— Анастасіє, ваш шлях в ІТ по-справжньому надихає — ви прийшли в професію без технічного бекграунду, але всього за чотири роки зуміли стати провідним інженером-програмістом у великій міжнародній компанії. Що потрібно робити, щоб кар'єра розвивалася так швидко?

- Так, мій шлях справді нестандартний — без формальної технічної освіти, але з величезним бажанням, внутрішнім потягом до розв'язання складних завдань і любов'ю до технологій. Я почала з малого — з ручного тестування, а паралельно вивчала програмування самостійно. Мені допоміг системний підхід і здатність швидко освоювати нове: я активно шукала менторів, багато читала, проходила онлайн-курси. Я намагалася розуміти, як влаштований продукт усередині — не просто перевіряла роботу, а заглиблювалася в логіку, архітектуру і технічні рішення. Саме це і підштовхнуло мене глибше зайнятися програмуванням. Спочатку я освоїла автоматизацію, а потім пішла далі — фронтенд, бекенд, робота з базами даних і вивчення архітектурних патернів. Величезне значення зіграли постійне самонавчання і живе спілкування з колегами-розробниками. Також я завжди прагнула застосовувати знання на практиці: пропонувала свої ідеї, брала невеликі завдання в команді, брала участь у реальних розробках. Згодом це виросло в повноцінну роль фул-стек розробника.

- А як з'явився інтерес до штучного інтелекту?

- Досить органічно — спочатку через інструменти, які я використовувала в роботі, потім — через бажання не просто використовувати, а створювати. Зараз я продовжую активно вчитися, читаю профільні статті, проходжу курси та експериментую з інтеграцією ШІ в продукти. У цьому напрямку я бачу величезний потенціал — і для розвитку, і для користі кінцевому користувачеві.

- Експерти прогнозують, що широке впровадження цих технологій підвищить ефективність бізнес-процесів приблизно на 50% у найближчі 6 років. Однак, ви вже сьогодні створюєте ШІ-рішення, які дають змогу вашій компанії Northspyre більш ефективно прогнозувати витрати й оптимізувати бюджети проєктів. Як ви самі використовуєте нейромережі, і в яких сферах, на ваш погляд, штучний інтелект змінює правила гри найпомітніше.

- У повсякденній роботі я активно використовую кілька АІ-інструментів, які допомагають як у розробці, так і в автоматизації процесів. Наприклад GitHub Copilot допомагає з автодоповненням коду, а Devin і Claude — це AI-агенти, які генерують код і технічну документацію. Такі інструменти помітно прискорюють розробку і допомагають уникнути рутинних помилок. Для автоматизованого тестування ми використовуємо інструменти з елементами ШІ, які вміють генерувати тестові сценарії та аналізувати покриття. ШІ змінює правила гри в найрізноманітніших сферах: від генерації контенту та обслуговування контакт-центрів до обробки великих даних і предиктивної аналітики. Це дає змогу створювати розумніші застосунки, які не просто реагують, а передбачають поведінку користувачів і оптимізують бізнес-процеси в реальному часі. У підсумку ШІ не тільки прискорює розробку, а й розширює можливості продуктів, роблячи їх більш персоналізованими та ефективними.

- Ви так само активно працюєте з хмарними сервісами AWS і вже отримали три сертифікати від Amazon, що підтверджують ваш професійний рівень. Чому саме хмарні технології стали важливою частиною вашої професійної траєкторії?

— Хмарні технології сьогодні — це вже не просто тренд, а must-have для більшості сучасних цифрових продуктів. Вони дають гнучкість, масштабованість і швидкість, які неможливі в традиційній інфраструктурі. Саме тому я від самого початку бачила в цьому напрямку невід'ємну частину своєї професійної траєкторії як інженера.

Я обрала AWS, тому що ми активно використовуємо його в проєкті, в якому я беру участь. Це дало мені чудову можливість не просто вивчати теорію, а одразу застосовувати знання на практиці: налаштовувати інфраструктуру, працювати з CI/CD, керувати ресурсами та оптимізувати процеси. Отримання сертифікатів стало логічним кроком, щоб систематизувати знання, а реальні завдання — допомогли закріпити та поглибити їх. Зараз я відчуваю, що хмарні технології стали моєю сильною стороною, і я продовжую розвиватися в цьому напрямку.

- У квітні цього року міжнародна премія Globee Awards запросила вас, як експерта в журі — ви оцінювали найкращі практики, і це, як мені здається, це унікальна можливість побачити головні тренди у сфері технологій. Які напрямки ви відзначили для себе?

- Якщо говорити про напрямки, які особливо вирізняються, то, звісно, насамперед це — розвиток вузькоспеціалізованих ШІ-моделей, заточених під конкретні бізнес-завдання: від автоматизації клієнтської підтримки до інтелектуального аналізу даних. Ми бачимо явний зсув від "великих універсальних моделей" до більш ефективних і точних "маленьких помічників" всередині конкретних систем. У сфері хмарних рішень активно розвивається serverless-архітектура, а також edge computing, що особливо актуально для систем з високим навантаженням і вимогами до швидкості. Також цікавий тренд на гібридні хмари та інфраструктуру як код — це вже не просто модні слова, а зрілі інструменти, які реально підвищують гнучкість і масштабованість бізнесу.

— На конкурсі ви визначали переможців із двохсот претендентів, представників десятків країн світу, у категорії "Технології", ваша експертиза допомогла виявити найкращі проєкти номінації, пов'язаної зі штучним інтелектом і хмарними рішеннями. А чим вам самій була корисна ця робота, чи допомагає вона в розвитку?

- Цей досвід дав мені можливість поглянути на тренди не з боку новин, а зсередини — через реальні продукти та рішення. Я змогла побачити, як різні компанії підходять до впровадження ШІ: від автоматизації рутинних завдань до створення унікальних моделей. Такий формат роботи допоміг зрозуміти, які технології дійсно працюють, а які залишаються експериментами. Ці знання вже зараз я застосовую у своїй роботі, наприклад, під час проєктування нових ШІ-модулів або оптимізації хмарної інфраструктури.

- Наскільки мені відомо, ці рішення вже приносять користь компанії. Наприклад, нещодавно ви впровадили генеративний ШІ в тендерну платформу Northspyre для аналізу заявок підрядників — тепер система автоматично виявляє розбіжності в обсягах робіт. Це особливо важливо для великих проєктів, де виправлення помилок на пізніх етапах може коштувати мільйони. Що ще нового і значущого з'явилося у ваших розробках?

В одному з нещодавніх оновлень ми зосередилися на розширенні ШІ-функціональності платформи, щоб допомогти забудовникам ухвалювати точніші та вигідніші рішення вже на стадії підготовки. Це той етап, де ще можна уникнути багатьох помилок і закласти міцну основу для успіху проєкту. Одним із ключових напрямків став розвиток ШІ — інструменту, який аналізує історичні дані за тисячами проєктів і пропонує прогнози щодо потенційної економії. Алгоритм допомагає виявити підрядників, які з високою ймовірністю подадуть конкурентні пропозиції, що дає змогу командам оптимізувати бюджети ще до початку тендерів. Наша команда прагнула не просто впровадити нові технології, а зробити їх корисними та зрозумілими для кінцевих користувачів, без зайвої складності. Ми проєктували архітектуру так, щоб нові ШІ-модулі логічно вбудовувалися в уже знайомі робочі процеси та приносили практичну користь з першого дня використання.

- Ви не тільки активно працюєте зі штучним інтелектом і впроваджуєте його у веб-розробку, а й ділитеся своїми знахідками — пишете статті в наукові журнали. Чому для вас важливо брати участь у розвитку професійної спільноти і як ваш досвід може допомогти іншим розробникам?

- Опубліковані статті — це результат глибокого інтересу до конкретних тем, у яких я намагалася краще розібратися. Оскільки інформації дуже багато, мені було важливо її структурувати та систематизувати. З досвіду я зрозуміла, що найкраще засвоюю матеріал, коли намагаюся розкрити тему та пояснити її іншим — тож у цьому був і дещо егоїстичний мотив стати справжнім експертом в обраних питаннях. При цьому дуже приємно усвідомлювати, що мої статті можуть заощадити час іншим інженерам, допомогти їм швидше знайти потрібну інформацію та уникнути тривалого збору й аналізу даних. Для мене обмін досвідом — це процес, у якому виграють усі: і ті, хто приймає досвід, і ті, хто його передає.

- У вашій монографії ви так само розповідаєте про свій досвід, описуючи розробку модуля предиктивної аналітики IPAM, який спрямований на розв'язання однієї з ключових актуальних проблем моніторингу веб-додатків — затримки у виявленні та діагностиці критичних відхилень. Чому ви обрали саме цю тему?

- Ця тема сьогодні особливо актуальна: зі зростанням складності сучасних веб-додатків і збільшенням обсягу метрик стає дедалі важче своєчасно виявляти проблеми за допомогою лише традиційних інструментів. Модуль використовує аналіз часових рядів та історичних даних, щоб заздалегідь передбачати збої або перевантаження і давати рекомендації щодо автоматизованого реагування. Це дає змогу істотно скоротити час на діагностику і підвищити надійність систем. Річ у тім, що зараз користувачі не готові терпіти навіть короткочасні збої. Особливо в таких високонавантажених сферах, як фінтех, e-commerce, хмарні платформи і корпоративні додатки. Саме там IPAM може принести найбільшу користь.

- Які поради можете дати тим, хто хоче зосередитися на сферах ШІ та хмарних технологій, але не мають спеціальної освіти чи досвіду, як було у вас?

- Моя головна порада — не боятися починати і постійно вчитися самостійно. У сфері ШІ та хмарних технологій величезна кількість безкоштовних і доступних ресурсів — онлайн-курси, документація, співтовариства і проєкти з відкритим вихідним кодом. Навіть без профільної освіти можна поступово наростити знання і навички через практику і реальні завдання. Дуже важливо знайти проєкти або команди, де можна застосовувати отримані знання — саме досвід допомагає швидко зростати. Не бійтеся ставити запитання, брати участь у професійних спільнотах і шукати наставників. Пам'ятайте, що в ІТ цінують результат і вміння розв'язувати задачі, а не лише формальні дипломи, адже наполегливість, допитливість і готовність вчитися — ось головні якості для успішного старту.