Сегодня одним из главных челленджей создания стратегии внедрения ИИ является постановка правильных и адекватных KPI для улучшения процессов без ущерба качеству. И мне всегда интересно, что для этого делают на рынке.
Яндекс запускает программу 75/75/75, которая должна сделать ИИ новым стандартом разработки внутри компании. И это, пожалуй, один из самых прямолинейных KPI по внедрению ИИ, что я видел.
- Что значат эти цифры?
🔸К концу 2026 года 75% процентов разработчиков будут использовать ИИ инструментарий для написания кода.
🔸ИИ должен принимать участие не менее, чем в 75% изменений в кодовой базе.
🔸В этих 75% изменений 75% процентов кода должно быть сгенерировано ИИ.
Выглядит как массовая ИИ-трансформация работы сотрудников, в которой классическая разработка остается только в редких, я бы даже сказал, особенных случаях.
Во остальных ситуациях подразумевается, что разработчик уже выступает в роли Product Engineer, т.е продукт лидируется человеком с точки зрения кода и бизнеса, но реализация возлагается на агентов.
- Какие вводные сейчас уже имеются?
Сегодня 73% разработчиков Яндекса регулярно используют ИИ, а более 50% нового кода в компании создается с помощью генеративных моделей.
При этом наибольшей эффективности достигают команды, где ИИ встроен в повседневный процесс разработки и используется при подготовке не менее 75% изменений кода. Сегодня так работают 17,2% разработчиков — за последний месяц их доля выросла более чем вдвое по сравнению с прошлым кварталом.
То есть стратегия 75/75/75 уже имеет место быть в Яндексе, но до целевых показателей еще далеко. Поэтому следующий этап - масштабировать этот подход на всю компанию.
- Есть ли реальные кейсы, когда такой подход помог ускорить разработку?
🔸 Яндекс Еда — создание ИИ-хостес за 2 месяца, разработка итогового продукта ускорилась в 2 раза
🔸Яндекс Браузер — 80% кода новой архитектуры перевода видео от ИИ, вместо 2-3 недель — 2 дня
🔸Яндекс Лавка — кабинет франчайзи собрал один человек за 3 недели, спринты ускорились в 3,3 раза
Ответственность за реализацию и архитектуру всё еще остается на человеке. Подразумевается, что ИИ берет на себя именно рутинную разработку.
И это переворачивает игру. Сдвиг рынка происходит в сторону специалистов, отлично умеющих в архитектуру и код-ревью. При этом функции тимлида начинают выполнять гораздо больше инженеров: каждый «агентовод» становится своего рода руководителем собственной команды ИИ-помощников.
Вот тут интересно, как в данной парадигме будет происходит обучение и рост сотрудников (а компания, по последним новостям, планирует нанять рекордные 3200 стажеров в 2026 году), ведь больше кода, больше проектов требует больше операторов ИИ, но если сразу взять курс на "сеньорность", то произойдет кадровый разрыв.
- Как достигаются такие цифры?
Яндекс также активно развивает внутренних агентов и агентские платформы, которые направлены не только на разработчиков, а на всех сотрудников, например на бизнес аналитиков, продактов.
Из примеров внутренних агентов:
🔸GENA - сама доводит тикеты до готового кода
🔸"Стефания" - работает виртуальным сотрудником для 5 тысяч человек в неделю
Платформы для внешней аудитории:
🔸SourceCraft - платформа с встроенным агентским режимом для кода
🔸Yandex AI Studio - платформа для создания ИИ-агентов и приложений
Интересным является то, что платформенные решения сразу упаковываются в продукты для рынка. По-моему, это круто, учитывая, что у нас только начали появляться инструменты, разработанные в РФ, которые потенциально могут на дистанции составить конкуренцию зарубежным решениям.
Да, всем очевидно, что условноза неделю LLMки не обучишь, но любой шаг в этом направлении - шаг к тому, чтобы громко заявить о себе.
Мне нравится идея программы, но как она покажет себя в реальности - вопрос времени.