Новость
Крупные российские компании пересматривают подход к генеративному ИИ в разработке. К такому выводу пришли эксперты АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» (НЦК ИСУ), изучившие практики ведущих корпораций. Фокус смещается с вайб-кодинга, которым пользуется отдельный сотрудник, на корпоративные платформы с ИИ-агентами и мультиагентными командами. Именно они, как ожидают в отрасли, в ближайшие годы радикально удешевят создание ИТ-решений.
Заказчики признают, что просто открыть сотрудникам доступ к LLM-инструментам недостаточно. Сотни выданных лицензий увеличивают расходы, но заметного роста эффективности не дают. Поэтому рынок разделяет два подхода. Вайб-кодинг остается инструментом для непрофессиональной разработки. Агентная разработка становится рабочей дисциплиной для профессиональных команд: исполнением занимаются ИИ-агенты, а человек отвечает за архитектуру и постановку задач.
Главным сдвигом эксперты называют внедрение агентных платформ корпоративного уровня во внутреннем контуре. Они способны вести разработку на всем пути, от постановки задачи до сопровождения готового решения. Раньше доработка корпоративных систем занимала месяцы, обходилась в сотни миллионов рублей и требовала больших команд. Теперь на нее уходят недели, а работают над ней два-три сильных специалиста и 25–30 ИИ-агентов. Корпорации ставят цель снизить себестоимость разработки ИТ-решений в 2–10 раз к 2030 году.
Меняется и распределение ролей. Разработчика, аналитика, архитектора и тестировщика вытесняет «соло-инженер»: он сам проектирует систему, пишет техническое задание и проверяет сгенерированный код. К концу десятилетия, считают аналитики, классические роли в разработке могут исчезнуть, а корпоративные системы полностью перейдут на агентские платформы вплоть до отказа от ручного программирования.
Перемены затронут не только ИТ-службы. Бизнес-подразделения смогут самостоятельно собирать рабочие прототипы с помощью вайб-кодинга и приходить к ИТ-команде с готовым наполовину решением, а не с одним лишь техническим заданием. Из-за этого меняется и культура взаимодействия: сотрудников учат «нанимать» цифровых коллег, ставить им задачи, контролировать результат и выстраивать из них сквозные процессы. Автоматизация непроизводственных функций с помощью агентов может, по оценкам, поднять производительность труда на 15–70% в зависимости от направления.
Впрочем, мгновенного эффекта пока видят не все. На уровне крупной компании заметного ускорения вывода продуктов на рынок нет. Главным достижением участники рынка называют резкое удешевление экспериментов: гипотезы можно проверять в разы чаще. При этом стоимость токенов превращается в заметную статью бюджета, а внедрению мешают требования регуляторов и сертификации, а также сложность переписывания унаследованных систем.
«Корпоративная ИТ-разработка сегодня требует наличия платформы, которая позволяет автоматизировать с помощью ИИ-агентов весь процесс. Несколько инженеров, управляющие агентами, уже переписывают системы, на которые раньше уходили годы и сотни миллионов рублей. При этом ключевым становится не код, а инженерная экспертиза. Мы видим рождение новой роли инженера, управляющего мультиагентной командой. Через несколько лет такие специалисты полностью изменят ландшафт корпоративной разработки», – отметила заместитель генерального директора АНО «НЦК ИСУ» Екатерина Хитрова.