[2/4] Панельная дискуссия про влияние AI на разработку софта (Рубрика #AI)
Продолжая рассказ про вопросы панельной дискуссии поделюсь мыслями про первые два вопроса
1. Что изменилось в разработке из-за AI?
2. Как повышать adoption AI? Сверху или снизу?
1. Реальные изменения в разработке под влиянием ИИ
Я рассказывал примерно про это в своем докладе "Интегрируем AI в процессы разработки в большой компании" на CTO Conf. Но если говорить кратко, то ещё пару лет назад ИИ-инструменты в программировании казались диковинкой, а сегодня ими пользуется подавляющее большинство разработчиков. Согласно отчёту DORA 2025, 90% технологических специалистов теперь ежедневно применяют ИИ при разработке – от программистов до продакт-менеджеров. Что же изменилось на практике? Разработчики ощутили ускорение рутинных задач. Генерация типового кода, шаблонов, тестов и документации теперь зачастую делегируется ИИ. По данным DORA, одни из самх распространённых кейсов
- Написание нового кода
- Модификация существующего (аля миграции кода)
- Генерация тестов
- Написание документации с помощью ИИ
Вместе с тем реальный эффект пока далёк от утопического кратного ускорения - улучшения есть, но пока не революционные. Если в прошлом году в отчете DORA наблюдалось даже замедление из-за внедрения ИИ (команды не успевали адаптироваться), то теперь ситуация выправилась: DORA-2025 впервые зафиксировал рост скорости выпуска софта при увеличении использования ИИ. При этом качество и стабильность выпуска остаются вызовом. DORA отмечает, что хотя throughput вырос, нестабильность и число сбоев по-прежнему повышены. Это ожидаемо: сначала все гнались за скоростью, теперь надо подтянуть качество.
2. Внедрение ИИ: стихийно «снизу» или управляемо «сверху»?
Практика показывает, что инициатива внедрения ИИ часто идёт “снизу” – от самих разработчиков. После появления массовых инструментов типа ChatGPT, Copilot и пр., инженеры начали экспериментировать с ними задолго до официальных указаний. Например, исследование Microsoft показало: 3 из 4 сотрудников уже используют ИИ в работе, причём ~80% делают это через личные, “принесённые из дома” инструменты (BYOAI). И в крупных корпорациях доля тех, кто самовольно внедряет ИИ, достигает 78%. То есть повсеместно возник феномен «Bring Your Own AI»: люди подключают в рабочие процессы сторонние ИИ-сервисы, зачастую без ведома ИТ-отдела и руководства. Так было с личными гаджетами (BYOD) в прошлое десятилетие, теперь то же самое – с ИИ-инструментами. Про это было исследование "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" от MIT, что я уже разбирал.
Плюс этого тренда – энтузиазм и быстрые локальные улучшения. Разработчики, аналитики, тестировщики находят полезные ИИ-фишки для своих задач (суммаризация требований, генерация SQL-запросов, автотесты и т.д.) и не ждут разрешения, чтобы ими воспользоваться. Минус – хаотичность и риски. Когда десятки людей тащат разные несертифицированные ИИ-сервисы, компания сталкивается с угрозами: утечка данных, нарушение комплаенса, непредсказуемое качество результатов.
Мне кажется, что лидерам нужно курировать, а не подавлять энтузиазм инженеров. Нужен открытый диалог о целях ИИ, обучение, внутренние «песочницы» для проб и централизованные меры безопасности позволяют превратить разрозненные инициативы в управляемую трансформацию. В конечном счёте, оптимальный подход – гибридный: воспользоваться импульсом “bottom-up”, подкрепив его стратегией и контролем “top-down”. Тогда ИИ внедряется не хаотично, а в русле общих целей, и компания извлекает максимум пользы без лишних сюрпризов. Это похоже на подход предложенный для развития экономики агентов в whitepaper "Virtual Agent Economies" от Google, который я уже разбирал. Там предложено проактивный дизайн правил и инфраструктуры для агентных рынков. Если это переносить на SDLC, то нам нужны понятные правила и дизайн использования внутренних AI инструментов vs внешних моделей/инструментов. Это нужно для пилотирования новых возможностей и понятных правил перехода в продакшен этих наработок
#AI #Engineering #Architecture #ML #Software #Economics #Software
Продолжая рассказ про вопросы панельной дискуссии поделюсь мыслями про первые два вопроса
1. Что изменилось в разработке из-за AI?
2. Как повышать adoption AI? Сверху или снизу?
1. Реальные изменения в разработке под влиянием ИИ
Я рассказывал примерно про это в своем докладе "Интегрируем AI в процессы разработки в большой компании" на CTO Conf. Но если говорить кратко, то ещё пару лет назад ИИ-инструменты в программировании казались диковинкой, а сегодня ими пользуется подавляющее большинство разработчиков. Согласно отчёту DORA 2025, 90% технологических специалистов теперь ежедневно применяют ИИ при разработке – от программистов до продакт-менеджеров. Что же изменилось на практике? Разработчики ощутили ускорение рутинных задач. Генерация типового кода, шаблонов, тестов и документации теперь зачастую делегируется ИИ. По данным DORA, одни из самх распространённых кейсов
- Написание нового кода
- Модификация существующего (аля миграции кода)
- Генерация тестов
- Написание документации с помощью ИИ
Вместе с тем реальный эффект пока далёк от утопического кратного ускорения - улучшения есть, но пока не революционные. Если в прошлом году в отчете DORA наблюдалось даже замедление из-за внедрения ИИ (команды не успевали адаптироваться), то теперь ситуация выправилась: DORA-2025 впервые зафиксировал рост скорости выпуска софта при увеличении использования ИИ. При этом качество и стабильность выпуска остаются вызовом. DORA отмечает, что хотя throughput вырос, нестабильность и число сбоев по-прежнему повышены. Это ожидаемо: сначала все гнались за скоростью, теперь надо подтянуть качество.
2. Внедрение ИИ: стихийно «снизу» или управляемо «сверху»?
Практика показывает, что инициатива внедрения ИИ часто идёт “снизу” – от самих разработчиков. После появления массовых инструментов типа ChatGPT, Copilot и пр., инженеры начали экспериментировать с ними задолго до официальных указаний. Например, исследование Microsoft показало: 3 из 4 сотрудников уже используют ИИ в работе, причём ~80% делают это через личные, “принесённые из дома” инструменты (BYOAI). И в крупных корпорациях доля тех, кто самовольно внедряет ИИ, достигает 78%. То есть повсеместно возник феномен «Bring Your Own AI»: люди подключают в рабочие процессы сторонние ИИ-сервисы, зачастую без ведома ИТ-отдела и руководства. Так было с личными гаджетами (BYOD) в прошлое десятилетие, теперь то же самое – с ИИ-инструментами. Про это было исследование "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" от MIT, что я уже разбирал.
Плюс этого тренда – энтузиазм и быстрые локальные улучшения. Разработчики, аналитики, тестировщики находят полезные ИИ-фишки для своих задач (суммаризация требований, генерация SQL-запросов, автотесты и т.д.) и не ждут разрешения, чтобы ими воспользоваться. Минус – хаотичность и риски. Когда десятки людей тащат разные несертифицированные ИИ-сервисы, компания сталкивается с угрозами: утечка данных, нарушение комплаенса, непредсказуемое качество результатов.
Мне кажется, что лидерам нужно курировать, а не подавлять энтузиазм инженеров. Нужен открытый диалог о целях ИИ, обучение, внутренние «песочницы» для проб и централизованные меры безопасности позволяют превратить разрозненные инициативы в управляемую трансформацию. В конечном счёте, оптимальный подход – гибридный: воспользоваться импульсом “bottom-up”, подкрепив его стратегией и контролем “top-down”. Тогда ИИ внедряется не хаотично, а в русле общих целей, и компания извлекает максимум пользы без лишних сюрпризов. Это похоже на подход предложенный для развития экономики агентов в whitepaper "Virtual Agent Economies" от Google, который я уже разбирал. Там предложено проактивный дизайн правил и инфраструктуры для агентных рынков. Если это переносить на SDLC, то нам нужны понятные правила и дизайн использования внутренних AI инструментов vs внешних моделей/инструментов. Это нужно для пилотирования новых возможностей и понятных правил перехода в продакшен этих наработок
#AI #Engineering #Architecture #ML #Software #Economics #Software