Как разработчики заставляют бизнес поверить в ИИ

За последний год доля IT-специалистов, использующих ИИ, выросла в России вдвое — до 62%. Если текущие темпы сохранятся, к 2028 г. этот показатель приблизится к 98%.

Такую динамику трудно назвать неожиданной, учитывая скорость развития ИИ. Но результаты исследования IT_ONE показали нечто менее очевидное: главным драйвером изменений стали сами разработчики. Оказалось, что в большинстве случаев они сами выбирают инструменты, которые делают их работу эффективнее.

Причина, вероятно, кроется в том, что в заказной разработке, на которой с 1990-х гг. строится российский IT-рынок, особенно ценятся скорость и гибкость. ИИ идеально вписывается в эту логику — основная ценность ИИ для IT-команд, как показало исследование, заключается в медианном ускорении жизненного цикла разработки (SDLC) на 37%.

Опасность хаотичного применения ИИ

Несмотря на активное использование ИИ разработчиками, отношение к таким инструментам у компаний неоднозначное. С одной стороны, исследование показало, что сторонниками и промоутерами технологии являются 50% технологических лидеров. С другой, 21% IT-директоров относятся к ИИ скептически, видя в нем больше рисков, чем пользы. И этот процент увеличивается. В частности, только четверть крупных компаний наблюдает ощутимый эффект от внедрения ИИ. Примечательно, что именно у скептиков (тех самых 21%), уровень фактического проникновения ИИ выше, чем у сторонников.

Международные исследования показывают, что ИИ может как ускорять, так и замедлять процессы разработки. Например, по данным Stack Overflow, ИИ повышает продуктивность и ускоряет обучение, но не всегда корректно справляется со сложными задачами — приходится тратить дополнительное время на проверку и исправление предложенного кода. Согласно отчету DevOps Research and Assessment (DORA, часть Google Cloud) от 2024 г., внедрение ИИ в процессы DevOps может заметно увеличивать количество ошибок в процессе разработки.

Проблема заключается еще и в том, что хаотичное использование ИИ может привести к утрате внутренней экспертизы и размыванию ответственности между ролями в компании. Если сотрудники начинают полагаться на ИИ во всех аспектах работы, это снижает накопление знаний внутри команды и затрудняет выявление ошибок.

ИИ, как и любой сложный инструмент, действительно может помочь или навредить в задаче — все зависит от того, как именно он используется. К тому же рынок диктует свои правила. Растет доля кандидатов, которые спрашивают про ИИ-инструменты на собеседованиях и отдают предпочтение компаниям, где они уже встроены в процессы. Это значит, что компании, которые до сих пор не выработали стратегию работы с ИИ, рискуют столкнуться не только с технологическими, но и с кадровыми угрозами.

Управляемое внедрение ИИ: практические рекомендации

Альтернатива — управляемый и осознанный подход к внедрению ИИ. В этом могут помочь следующие рекомендации:

Если просто предоставить ИИ-разработчикам «ассистента», это не даст мгновенной экономии. В IT_ONE процесс выстраивается через внутреннюю лабораторию, которая тестирует решения лидеров рынка, и через платформенный подход, когда различные инструменты интегрируются в процесс разработки от кода до аналитики и тестирования. Методика позволяет выявлять лучшие практики.

Наибольшую отдачу ИИ дает там, где требуется много времени и усилий — написание кода, рефакторинг, генерация шаблонов, создание тестов, объяснение сложных участков, работа с legacy-кодом и онбординг новых сотрудников. Модели LLM особенно хорошо приспособлены к этим задачам.

ИИ может «галлюцинировать», выдавая несколько разных вариантов решения одной и той же задачи. На архитектурных этапах проверка и доработка решений, предложенных ИИ, может занимать больше времени, чем разработка вручную. Контроль и ревью здесь особенно важны.

На российском рынке есть инструменты, которые хорошо справляются с кодом, но слабо представлены решения для анализа, планирования, архитектуры и процесса переноса готового кода на рабочие серверы или в облако (деплой). Поэтому важно тщательно выбирать инструменты и интегрировать их в процессы команды, чтобы не возникало пробелов и разрывов в работе.

Внедрение ИИ меняет структуру команд. Уже очевидно, что со временем доля разработчиков вырастет (по нашим оценкам, с 40–50% до 65–75%). Они станут более кросс-функциональными, возьмут на себя задачи аналитиков и тестировщиков. Вырастет также значимость архитекторов. Роль начинающих специалистов (junior) при этом будет сокращаться. А значит, через пару лет дефицит опытных кадров (уровня middle и senior) может стать критическим.

Нужно следить за каждым этапом разработки отдельно (аналитика, код, тестирование) и учитывать скорость, качество и стоимость задач, а также ресурсы ИИ, затраченные токены. Кроме того, моментального эффекта ждать не стоит: сначала необходимо выработать в команде привычку использования ИИ. Эффективность приходит постепенно, когда специалисты учатся применять его осознанно.