Web Academy

28/09/2026

Пройшли всі етапи відбору. Вам уже майже готують оффер. А потім — «На жаль, ми вирішили продовжити пошук» 😬

Іноді причина може бути зовсім не у технічних навичках, тестовому чи співбесіді. Один із неочевидних факторів — feedback із попередніх місць роботи.

Під час фінальної перевірки компанія може зв’язатися з вашим колишнім керівником або колегами, щоб підтвердити:
🔹 чи справді Ви працювали в компанії та на зазначеній позиції;
🔹 як довго працювали;
🔹 які у Вас були обов’язки;
🔹 чи можуть Вас рекомендувати;
🔹 яким був Ваш стиль роботи та взаємодія з командою.

І тут можуть виникнути проблеми.
Наприклад:
1️⃣ Ви пішли з компанії у конфлікті й залишили після себе негативне враження.
2️⃣ Колишній керівник або колеги можуть дати негативний feedback.
3️⃣ Ви все ще працюєте в компанії, але керівник не знав про Ваш пошук роботи — і раптовий дзвінок рекрутера може стати дуже неприємним сюрпризом.

Що робити?
Якщо з колишнім керівником залишилися напружені стосунки — іноді краще самому вийти на контакт, закрити конфлікт і домовитися про нейтральний або позитивний feedback.

А якщо Ви не хочете давати контакт конкретного керівника — запитайте рекрутера, чи можна надати контакт іншого менеджера або колеги, який добре знає Вашу роботу.

І ще один простий принцип: намагайтеся розходитися з компаніями професійно.

IT-ринок не настільки великий, як здається. Люди переходять з компанії в компанію, а колишній керівник сьогодні може виявитися Вашим майбутнім колегою, клієнтом або людиною, яка дасть Вам рекомендацію.

А якщо Ви якраз плануєте перейти в IT у Project Management або Business Analysis, важливо прокачувати не лише професійні навички, а й те, як презентувати свій досвід на співбесіді.

🌞 Подивитися програми та обрати свій напрям ось тут 👉 Project Management https://shortnow.site/116ktq або Business Analysis https://shortnow.site/r5ffth — з роботою над реальними кейсами та фокусом на навички, які потрібні в роботі.

Курс IT Project Management in IT. Живий онлайн курс Управління проектами в IT. Вивчення методологій, роботи з проектами в зручному онлайн форматі Live Session Web Academy.

25/09/2026

Ми навчили AI писати код за хвилини. Але досі витрачаємо дні на погодження. Що відбувається?

McKinsey називає це «податком на координацію» — витратами часу на передачу роботи між командами, системами та етапами процесу. І тут є над чим задуматися менеджерам. 80% опитаних кажуть, що AI підвищив їхню особисту продуктивність. Але лише 37% відзначають позитивний вплив на EBIT компанії.

Тобто люди можуть працювати швидше, а бізнес при цьому — не рухатися швидше. Дослідження McKinsey про стан AI (https://shortnow.site/ezwiu)

Наприклад, ось звичайний IT-кейс:
👨‍💻 Розробник за допомогою AI робить задачу за день замість двох.
Далі:
→ 2 дні чекаємо code review
→ потрібне погодження іншої команди
→ у них інші пріоритети
→ збираємо зустріч
→ найближчий слот — у четвер

Розробник молодець. AI працює. Користувач поки нічого не отримав 😁

McKinsey наводить кейс промислової компанії Fortune 500:
⏱️ Робота всередині етапів процесу: 12–24 години
🐌 Затримки між етапами: 9–18 днів

Тобто проблема може бути не в тому, що люди повільно працюють. Проблема може бути в тому, що відбувається між ними.

Один із підходів McKinsey — передати AI-агентам частину координації: перевірку даних, звірку обмежень і передачу роботи на наступний етап. Людині залишаються винятки та рішення, де потрібне її втручання.

В одному з описаних кейсів цикл планування скоротили з 30 до 3 днів. Але є деталь, яка особливо цікава:
до впровадження технологій команда 4 місяці розбирала самі процеси та визначала межі самостійності AI.

Тобто почали не з:
❌ «Який AI-інструмент нам купити?»
А з:
✅ «Як взагалі у нас побудований цей процес?» (McKinsey про «coordination tax» та AI-агентів) (https://shortnow.site/4zj20i)

І ось тут ми приходимо до роботи Project Manager та Business Analyst.
PM працює з процесом, командою, залежностями, ризиками та блокерами.
BA — з вимогами, процесами, проблемами бізнесу та пошуком того, що саме потрібно змінити.

А AI стає інструментом, який допомагає автоматизувати частину цієї роботи.

Тому перед тим, як автоматизувати процес, спробуйте зробити просту вправу:
1️⃣ Візьміть одну завершену задачу.
2️⃣ Розділіть час роботи та час очікування.
3️⃣ Подивіться, скільки разів задача переходила між людьми або командами.
4️⃣ Знайдіть зайві погодження та ручні перевірки.
5️⃣ І тільки після цього подумайте, що саме варто автоматизувати AI.

Бо іноді проблема не в тому, що команда працює повільно. Проблема в тому, що команда занадто багато чекає.

👉 Якщо хочете розібратися, як працювати з процесами, вимогами, командами та проєктами в сучасному IT — дивіться наші програми Project Management (https://shortnow.site/v4rg3j) та Business Analysis (https://shortnow.site/aec2wm).

21/09/2026

Отримали оффер? 😌 Не припиняйте пошук роботи, поки не…

Періодично трапляються історії, коли людина нарешті отримує оффер, радіє, відмовляється від інших вакансій, припиняє спілкування з рекрутерами й більше нікуди не відгукується. До виходу в нову компанію — ще 2 тижні. Здається, можна нарешті видихнути після місяців пошуку. Але іноді все йде зовсім не за планом.

Кейс 1 😳 Оффер відкликали
За кілька днів до виходу рекрутер пише: «У компанії змінилися плани, позицію закриваємо».

Або бюджет на найм заморозили. Або hiring manager передумав. Або комунікація просто зникає. І ви залишаєтеся без нової роботи та вже без активних процесів з іншими компаніями.

Кейс 2 😑 Реальність не збіглася з оффером
Ви підписали документи, вийшли на роботу — і раптом виявилося, що реальність зовсім не така, як її описували на співбесідах.

Обіцяли нормальний онбординг — його немає. Говорили про цікаві задачі — а перший тиждень ви займаєтесь зовсім іншим. Розповідали про одну команду та менеджмент — а на практиці все виглядає інакше. Через кілька тижнів ви розумієте: «Схоже, це не моє».

І що далі?
Знову відкривати LinkedIn та Djinni, відгукуватися, проходити скринінги, технічні, тестові, чекати фідбек і витрачати ще кілька місяців на пошук.

Тому є просте правило 👇
Не зупиняйте пошук роботи одразу після отримання оффера.
Продовжуйте спілкуватися з компаніями та розглядати нові можливості до моменту, поки фактично не вийдете на нову роботу.

А після виходу — дайте собі хоча б тиждень, щоб зрозуміти, чи збігаються очікування з реальністю.

Так, це додаткові сили й час. Особливо коли після довгого пошуку хочеться просто сказати всім іншим: «Дякую, я вже знайшов/знайшла».

Але оффер — це ще не гарантія того, що робота вам підійде.

А якщо хочете підвищити свої шанси отримати цей самий оффер — потрібно постійно прокачувати актуальні IT-навички.

👉 Обирайте напрям і навчайтеся тому, що потрібно IT-ринку вже зараз: https://shortnow.site/ppelwf

17/09/2026

📱 Shopify повертається до native-розробки. І причина — AI-агенти

У 2020 році Shopify заявила: React Native — майбутнє мобільної розробки.

Тоді логіка була очевидною: одну функцію пишемо один раз — і отримуємо iOS та Android замість двох окремих реалізацій. Але у 2026 році економіка розробки змінилася.

AI-агенти вже можуть брати реалізацію для однієї платформи й переносити її на іншу, писати тести, підтримувати feature parity та працювати з кодом за межами основного стеку розробника.

Тому Shopify тепер робить ставку назад на Swift + Kotlin. (https://shortnow.site/hff1z7)

І найцікавіше — що вони вже це перевірили.

⚡️ Shop, один із найбільших мобільних продуктів Shopify, повністю переписали з React Native на native всього за 12 тижнів за допомогою AI.

Наступний на черзі — основний Shopify App: понад 300 екранів, віджети Home/Lock Screen, Apple Watch, Siri Shortcuts та інші.

Для міграції Shopify створила власну систему Helix.

AI не отримує завдання «перепиши весь застосунок». Він розбиває роботу на маленькі checkpoints. Кожен етап має:
→ пройти автоматичні тести
→ пройти візуальну перевірку
→ пройти два code review
→ отримати approval від людини

Архітектуру тепер проєктують не лише для людей, а й для AI-агентів.

Shopify відокремлює бізнес-логіку від UI та дає агентам доступ до неї через CLI. Це дозволяє їм швидко запускати й тестувати зміни без постійного керування симуляторами.

Але Shopify окремо підкреслює: React Native не став поганим.

У 2020 році це був правильний вибір. У 2025 Shopify навіть писали, що React Native успішно використовується у великих продуктах і продовжує розвиватися.

Просто з появою coding agents змінився головний аргумент на користь cross-platform: «написати один раз замість двох» уже не має тієї самої ваги.

І це, здається, один із найцікавіших трендів мобільної розробки зараз:
AI не просто допомагає писати код. Він змінює архітектурні рішення, які ми приймаємо ще до написання коду.

А якщо плануєте розробляти під iPhone — Swift та SwiftUI нікуди не зникають 💪

Увага! Реєструйтесь в наступну когорту по 🍎 iOS-розробці за посиланням: https://shortnow.site/ivska

Coding agents changed what it costs to build mobile apps twice. Here’s why Shopify is moving from React Native back to Swift and Kotlin.

11/09/2026

📚 Книжка про AI-агентів, яку нам справді хочеться порекомендувати

Давно не було оглядів книжок. Але тут, здається, якраз той випадок, коли є що порекомендувати. Michael Albada — Building Applications with AI Agents (https://shortnow.site/70vt9e): Designing and Implementing Multiagent Systems. Книга дуже акуратно веде від базових AI-застосунків до складних multi-agent систем. Автор дивиться на агентів не як на магічну кнопку, а як на повноцінну інженерну систему.

Архітектура, правила, обмеження, безпека, evals, observability, production.

До речі, дуже показовий момент: поки книга їхала до друку, частина фреймворків та API вже встигла змінитися.

Welcome to AI engineering 😁

Але саме тому книга цікава не як збірка конкретних API, а як спосіб мислення.

1️⃣ Можливо, вам взагалі не потрібен агент
Автор фактично пропонує таку ієрархію:
детермінована задача → звичайний код
відомий набір сценаріїв → workflow
потрібно працювати з документами → RAG
непередбачуваний input + динамічне планування + виконання дій → агент
Бо іноді наша AI-архітектура виглядає приблизно так:
«Це можна було зробити за 20 хвилин через if/else, тому ми побудували multi-agent system».
😅

2️⃣ Агент — це далеко не тільки LLM
Повноцінна агентна система — це:
• модель
• tools
• memory
• knowledge
• orchestration
• learning
• infrastructure
І чим більше автономності ми даємо системі, тим більше інженерії з'являється навколо самої LLM.
Саме тут AI engineering починає ставати схожим на software engineering.

3️⃣ Більше агентів ≠ краще
Окремо автор розбирає перехід від одного агента до multi-agent systems.
І тут теж немає:
«Давайте додамо ще 10 агентів — так буде AI-архітектурніше».
Multi-agent підхід має сенс, коли потрібні:
спеціалізація → паралельне виконання → складна координація.
В інших випадках ви просто отримуєте:
більше комунікацій → більше контексту → більше токенів → більшу затримку → більше точок відмови.
Тобто стара добра істина з мікросервісів:
не треба робити складну архітектуру просто тому, що ви можете її зробити.

4️⃣ Evals стають частиною SDLC
Одна з найкорисніших ідей книги.
У звичайному software engineering:
написали → протестували → задеплоїли.

З агентами цього недостатньо.
Треба перевіряти:
• чи правильно агент вибрав tool;
• чи правильно передав параметри;
• чи адекватно спланував дії;
• чи дістав правильну memory;
• чи не галюцинує;
• як поводиться з unexpected input;
• чи взагалі досягає кінцевої мети користувача.

Тому: непротестований агент = ненадійний агент. І evals мають бути не фінальним «екзаменом» перед релізом, а частиною самого циклу розробки.

5️⃣ А після production починається найцікавіше 😁
Запустити агента — це тільки половина роботи.

Далі з'являються:
tracing → observability → OpenTelemetry → Langfuse → Grafana → shadow mode → canary → regression detection
І навіть self-healing agents.

Тобто поступово вимальовується дуже цікава картина:
AI engineering стає все більше схожим на звичайний software engineering.

Тільки тепер всередині вашої системи є ймовірнісний компонент, який іноді абсолютно впевнено вирішує зробити щось дуже творче 😂

📖 Кому читати: AI Engineers, software engineers, product managers і всім, хто вже не просто грається з ChatGPT, а хоче розуміти, як будувати AI-системи, які реально можна віддати в production.

А якщо хочете не просто читати про AI engineering, а розібратися, як такі системи будуються на практиці — це якраз те, що ми розбираємо на наших AI/LLM-напрямах: https://shortnow.site/8se3g

07/09/2026

😬 Пройшли співбесіду — і компанія просто зникла? Як отримати фідбек після співбесіди?

Ви витратили час на підготовку, пройшли кілька етапів співбесіди, поспілкувалися з рекрутером і командою…
А потім — тиша. 🦗
Багато кандидатів у такій ситуації просто чекають або соромляться написати першими.

Але ми радимо завжди запитувати фідбек.

Навіть якщо вам відмовили, це може допомогти зрозуміти:
— чого не вистачило;
— які навички варто прокачати;
— що було слабким місцем на співбесіді;
— що покращити перед наступним інтерв'ю.

🤔 Як правильно запитувати зворотний зв'язок?
🔹 Ще під час співбесіди

Наприкінці інтерв'ю обов'язково уточніть:
«Коли я можу очікувати фідбек щодо наступного етапу або рішення?»
Так у вас буде конкретний дедлайн.
Якщо він минув — не потрібно сидіти й чекати.

🔹 Якщо після співбесіди мовчать
Через 2–3 дні після обіцяного дедлайну можна спокійно нагадати про себе:
Привіт! Хотів(-ла) уточнити, чи є вже апдейт щодо моєї кандидатури після інтерв'ю? Якщо є можливість, буду також вдячний(-а) за короткий фідбек 🙌
Якщо відповіді немає — можна написати ще раз через кілька днів.
А якщо ви справді дуже зацікавлені у вакансії та впевнені, що добре підходите на роль, можна спробувати напряму написати hiring manager.
Іноді рекрутер просто… потонув у кількості задач 😅

🔹 Якщо вам відмовили
Не просто відповідайте «Дякую за відповідь».
Спробуйте отримати конкретику 👇
Дякую за відповідь! Якщо є можливість, буду вдячний(-а) за трохи детальніший фідбек. Які фактори найбільше вплинули на рішення і що, на вашу думку, мені варто посилити для подібних позицій?
Можна також уточнити:
— Які мої сильні сторони ви відзначили?
— Чого конкретно не вистачило?
— Яких навичок або досвіду очікували від кандидата?
— Що варто покращити перед наступними співбесідами?

🤷‍♂️ А чому компанії взагалі не дають фідбек?
🔹 Немає часу. Рекрутери та hiring managers можуть проводити десятки співбесід і просто фізично не встигати давати детальний фідбек кожному.

🔹 Немає культури фідбеку. На жаль, не всі компанії вміють нормально комунікувати з кандидатами.

🔹 Юридичні ризики. Детальний негативний фідбек можуть неправильно інтерпретувати або винести у публічний простір. Тому компанії часто обмежуються шаблонним «ми обрали іншого кандидата».

🔹 Банально забули. Так теж буває. Люди змінюють пріоритети, вакансію можуть поставити на паузу, а кандидат просто випадає з процесу.

👉 Але головне — пам'ятайте:
Якщо вам не дали фідбек, це зовсім не означає, що ви слабкий кандидат.
І навіть якщо вам відмовили — одна співбесіда не визначає вашу цінність як спеціаліста.
Але кожна співбесіда може зробити вас сильнішим кандидатом для наступної 💪

🎯 Хочете краще проходити співбесіди, впевненіше презентувати свій досвід і розуміти, чого зараз реально очікують роботодавці?
Навчання в IT — це не лише про технічні навички. Це ще й про те, як правильно упакувати свій досвід, пройти відбір і отримати свій офер.

👉 Обирайте напрямок, прокачуйте актуальні навички — і готуйтеся до наступної співбесіди вже з сильнішою позицією: https://shortnow.site/zi5v7e

02/09/2026

🤖 AI вже може написати вам iOS-застосунок. Тоді навіщо у 2026 році вивчати Swift, Xcode та iOS-розробку? 👀

Бо між «Claude Code, зроби мені застосунок» і реальною апкою, яку можна запустити на iPhone, — є величезна різниця. AI може написати код.

Але вам все одно потрібно розуміти:
📱 як працює iOS-застосунок;
🍎 що таке Xcode;
💻 як читати та перевіряти код;
🎨 як створюється інтерфейс у SwiftUI;
🐛 і що робити, коли AI згенерував код, який… не працює 😅

Саме про це поговоримо вже 7 вересня о 17:00 на безкоштовному онлайн-вебінарі 👇
🍎 «Перші кроки в iOS-розробці: Xcode, Swift та SwiftUI»
На вебінарі покажемо, з чого почати знайомство з iOS-розробкою в епоху AI.
Без занурення в нескінченну теорію — розберемо базові інструменти та принципи, які допоможуть вам зрозуміти, як створюються застосунки для iOS та як використовувати AI у розробці більш ефективно.

Що буде:
🔹 Xcode та основи роботи з середовищем розробки
🔹 Знайомство зі Swift через Playground
🔹 Робота з документацією
🔹 Декларативне та імперативне програмування
🔹 SwiftUI та створення інтерфейсів
🔹 Симулятори та тестування застосунків
🔹 Що робити після перших кроків у iOS-розробці
🔹 Q&A зі спікером

🎤 Спікер — Andriy Ibragimov, iOS Developer

💡 Цей вебінар для тих, хто хоче не просто “вайбкодити” застосунки, а розуміти, що саме створює AI і як довести ідею до реального продукту.

📅 7 вересня
🕔 17:00 за Києвом
💻 Онлайн

👉 Реєструйтеся та дізнайтеся, як почати створювати iOS-застосунки у світі, де AI вже пише код разом із вами:
https://i.web-academy.ua/HLZf

01/09/2026

📊 1 вересня — час повертатися не тільки до роботи, а й до цифр

Новий бізнес-сезон починається. Компанії ставлять цілі, переглядають KPI, будують плани на осінь і знову відкривають десятки Excel-файлів 😅

Cьогодні виграє той, хто вміє швидко перетворити дані на зрозумілі рішення.

Саме для цього потрібен Power BI.

Це інструмент, який дозволяє:
📈 збирати дані з різних джерел в одному місці
🧹 очищати та структурувати інформацію
🔗 будувати моделі даних
🧮 створювати власні метрики за допомогою DAX
📊 перетворювати цифри на зрозумілі візуалізації
🎯 створювати інтерактивні дашборди та звіти

І головне — бачити не просто цифри, а що за ними стоїть.

🚀 Стартуємо курс Power BI - 16 вересня
За час навчання Ви пройдете шлях від підключення та підготовки даних до створення власного комплексного BI-звіту.

Без теорії заради теорії — більше практики, реальних задач і роботи з даними.

Курс підійде як тим, хто хоче освоїти новий інструмент, так і спеціалістам із фінансів, маркетингу, продажів, менеджменту та інших сфер, які хочуть працювати з даними на новому рівні.

Новий сезон — нові навички.
А цифри нехай нарешті працюють на Вас.

👉 Дізнатися про програму курсу та залишити заявку — за посиланням: https://i.web-academy.ua/cVFs