Применение AI и LLM в разработке и управлении (Рубрика #AI)

Посмотрел на неделе выступление Александра Лукьянченко с конференции AvitoTechConf 2025, которую я посетил очно (но провел большую часть времени не за просмотром докладов, а общаясь со знакомыми и обсуждая примерно те же темы, но более открыто). Если же возвращаться к докладу Саши, то он поделился цифрами о том, как AI реально работает в процессах разработки внутри Авито. Сам Саша руководит разработкой PaaS внутри компании и его команда отвечает за эффективность 2000+ инженеров, внутренние инструменты, облако и SDLC.

Основные тезисы доклада примерно такие

⌨️Кодинг - это не вся работа
Непосредственное написание кода занимает всего 20–40% времени инженера. Остальное - это коммуникация, дизайн систем, ревью и "археология" (разбор чужого кода). AI должен помогать именно здесь, а не только дописывать строки. Есть и другие сценарии, например
🗺 Авто-картирование архитектуры
В микросервисной архитектуре сложно понять, кто за что отвечает. В Avito использовали LLM, чтобы проанализировать код, API и README всех сервисов и разложить их по доменам.
Результат: Автоматика совпала с ручной разметкой экспертов на 80%. Сэкономлено ~200 человеко-дней ручной работы архитекторов.
☠️ Анализ постмортемов
Скормили LLM базу из 800+ инцидентов (postmortems). Модель нашла 22 системных паттерна проблем, которые не видели люди, и предложила сценарии для Chaos Engineering. Это позволило закрыть >1000 потенциальных уязвимостей.
⚙️ Эволюция инструментов
Ребята в индустрии переходят от фазы Copilot (автодополнение) к фазе Agents (автономное выполнение задач). В топе сейчас инструменты вроде Cline, Roo Code и режимы агентов в IDE, которые могут сами "ходить" по проекту и править файлы.

Что это значит для индустрии
1. Ощущение продуктивности обманчиво. Инженеры часто чувствуют, что стали работать быстрее с AI, но метрики говорят об обратном (особенно исследование METR на 16 инженеров, которое я разбирал). Если AI пишет много кода, который потом нужно долго дебажить - это не ускорение, а генерация техдолга.
2. Greenfield vs Brownfield. AI отлично бустит старт новых проектов (до 30-40%), но на старых, сложных легаси-проектах ("brownfield") прирост продуктивности падает до 0–10%, а иногда становится отрицательным из-за rework.
3. Сдвиг фокуса. Главная ценность AI сейчас не в написании кода, а в снижении когнитивной нагрузки (быстрый поиск по доке, саммари бесконечных тредов в Slack, объяснение легаси).

P.S.
Саша делал отсылку к исследованию Stanford на 120k инженеров. Недавно Егор Денисов-Бланш (Yegor Denisov-Blanch) рассказывал новый доклад "Can you prove AI ROI in Software Engineering?" на эту тему на AI Engineer кофне и я его уже разбирал, там много интересного, рекомендую к просмотру.

#AI #DevOps #Engineering #Management #Leadership #Software #Architecture #SRE