EPAM Campus відкриває реєстрацію на безкоштовний тритижневий онлайн-марафон, під час якого учасники створять власний застосунок під керівництвом досвідчених розробників. Старт — 19 жовтня. Ключова особливість: штучний інтелект використовується на кожному етапі розробки — від формулювання ідеї та написання коду до тестування й підготовки до релізу.
Формат марафону — практичний інтенсив. Учасники працюють над реальним продуктом, а не абстрактними вправами, і отримують зворотний зв’язок від менторів EPAM. Це не курс із переглядом лекцій, а спринт, де за три тижні потрібно пройти шлях від технічного завдання до працюючого застосунку. Для українських продактів, розробників і маркетологів, які хочуть інтегрувати ШІ в робочі процеси, це можливість побачити, як інструменти поводяться в реальному циклі розробки, а не в демо.
Український ринок ШІ-інструментів для розробки зростає, але поріг входу залишається високим: платні підписки, складність налаштування, відсутність локальних кейсів. Безкоштовний марафон від EPAM Campus частково знімає цей бар’єр. Учасники отримують доступ до інструментів і методології, які компанія використовує у власних проєктах, — це можливість перевірити гіпотези без бюджету на експерименти.
Водночас варто тверезо оцінювати межі ШІ-розробки. Дослідження Vals AI на бенчмарку Vibe Code Bench показало: команди з кількох ШІ-агентів коштують у 1,8–5,1 раза дорожче за одиночних агентів, а статистично значуще покращення якості дало лише одне порівняння з чотирьох. Найяскравіший приклад — Claude Opus 5.5 на максимальному рівні міркувань: команда показала 93,2% проти 91,5% в одиночного агента на середньому рівні, але коштувала приблизно в 30 разів дорожче. Різниця в 1,6 бала не була статистично значущою.
Причина — контекст. Кожен підлеглий агент тримає власну копію завдання та проміжного стану, і її надсилають моделі при кожному виклику. На максимумі міркувань підлеглі агенти Opus у медіані прочитали 224 млн кешованих токенів на застосунок, тоді як одиночний агент — 55 млн. Дослідник OpenAI Ноам Браун зазначає, що головна перевага мультиагентності — швидкість, а не якість: четверо агентів виконують завдання вдвічі швидше за одного, але й коштують приблизно вдвічі дорожче. Розробник OpenAI Ерік Провенчер попереджає про «податок на координацію»: чим більше агентів, тим більше ресурсів іде на узгодження їхніх дій, а не на саму роботу.
Для учасників марафону це означає практичний висновок: ШІ на кожному етапі — не про кількість агентів, а про доречність інструмента під конкретну задачу. Вебдослідження чи обчислення добре розпаралелюються, а написання роману — ні. Українським командам, які планують інтегрувати ШІ в розробку, варто починати з одного агента на чітко визначеній ділянці процесу, вимірювати витрати токенів і порівнювати результат із базовою лінійкою. Марафон EPAM Campus дає можливість зробити це в контрольованих умовах і з менторською підтримкою.
Реєстрація на марафон відкрита, участь безкоштовна. Деталі та умови — на платформі EPAM Campus.
4
