Новость
В Сбербанке разработали и выпустили первую версию принципиально новой операционной модели — AI-Disrupt PSLC (Product Service Lifecycle). Это подход к эксплуатации и сопровождению программных продуктов, рассчитанный на реальность, где значительную часть рутинных операций выполняют не люди, а автономные ИИ-агенты.
В основе модели лежит идея AI-first: вместо того чтобы встраивать искусственный интеллект в уже существующие процессы сопровождения ПО, в Сбербанке выстроили сами процессы заново — так, чтобы человек и агент изначально работали в связке. Задача человека — сформулировать цель, определить полномочия исполнителя и критерии, по которым будет оцениваться успех; задача агента — действовать строго в границах выданных ему прав. При этом правила и контрольные механизмы встроены не в общую политику, а в каждое отдельное действие агента: чем выше риск операции и чем сложнее ее впоследствии отменить, тем меньше самостоятельности получает система. Финальная ответственность за результат при любом сценарии остается на человеке.
Сама трансформация затрагивает сразу четыре слоя: состав и роли команд, логику рабочих процессов, саму технологическую платформу, а также связку между разработкой продукта и его последующим сопровождением. Задача инженеров теперь — не только писать код, но и формировать базу знаний для агентов, прорабатывать сценарии их действий и оценивать качество выполненной ими работы. Привычные регламенты сопровождения превращаются в так называемые runbooks — исполняемые сценарии с заранее прописанными полномочиями и встроенной проверкой итога. Once отработанный на одном сервисе сценарий можно переиспользовать и адаптировать под другие продукты компании.
Важная особенность подхода — он решает сразу две задачи одновременно: учит компанию применять ИИ в сопровождении продуктов и параллельно обеспечивает надежность работы самих ИИ-систем. Поскольку большие языковые модели, на которых строятся агенты, не застрахованы от ошибок, в Сбербанке сделали ставку на постепенное выстраивание доверия к ним через постоянный контроль поведения: человек задает агенту цель и жесткие границы допустимых действий, но всегда может вмешаться в процесс в любой момент.
Отдельный акцент в модели сделан на обратной связи между эксплуатацией продукта и его дальнейшей разработкой. После выпуска очередного обновления команда обязательно проверяет, действительно ли устранена первопричина возникшей проблемы, а не только ее симптомы. Более того, требования к отказоустойчивости, диагностике сбоев и механизмам восстановления системы продумываются еще до того, как продукт впервые выходит в релиз. В результате разработка и сопровождение перестают быть двумя изолированными этапами и образуют замкнутый цикл: данные, полученные в ходе эксплуатации, становятся основой для следующего изменения продукта, а эффект от этого изменения, в свою очередь, проверяется уже в реальной работе.
«Сбер уже применяет подход PSLC. По нашим оценкам, изменения в рамках этой методологии затрагивают область, на которую приходится 30–40% общей стоимости ИT. Модель продолжает трансформацию, начатую в разработке с AI-Disrupt PDLC, и связывает создание новых функций с их надежной работой после запуска. Мы не встраиваем ИИ в старый процесс, а меняем сам процесс, инструменты и организацию команд. Человек определяет бизнес-результат, требования и ограничения, а ИИ-агенты действуют в установленных границах. Доверие к ИИ строится не на вере, а на проверяемых основаниях: метриках, наблюдении за поведением систем, ограничениях и возможности вмешаться», — рассказал старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов.