Мы в Ассоциации ФинТех провели исследование, как ИИ меняет разработку программного обеспечения. И обнаружили не только ускорение процесса, но и много открытых вопросов.
Среди опрошенных участников АФТ:
- 44% уже активно используют ИИ в разработке, ещё 52% проводят пилоты;
- 95% отмечают рост скорости;
- при этом 41% видят снижение качества решений;
При этом сокращения стоимости добилась только половина компаний.
Основные инсайты:
1️⃣ ИИ не устранил сложность функций ИТ-подразделений. Он перераспределил ее из написания кода в постановку задачи, архитектуру, тестирование и ревью.
Раньше разработчик мог написать сотни строк кода за день. Теперь агент способен за то же время подготовить тысячи изменений. Код появляется быстрее, чем команда успевает понять, проверить и безопасно принять его.
Например, в ДОМ.РФ Технологии отдельные задачи, рассчитанные на два рабочих дня, с помощью ИИ-агента доводили до рабочего результата примерно за 30 минут. Но такой эффект достигается только там, где есть понятная постановка, зрелая кодовая база, тесты и обязательное ревью человеком.
2️⃣ За 2026 год произошел переход от вайб-кодинга к агентному инжинирингу
Вайб-кодинг начинается с фразы «сделай мне приложение». Агентный инжиниринг - со спецификации, архитектурных ограничений, критериев приёмки и правил безопасности. ИИ пишет код, запускает тесты и исправляет ошибки, а человек проектирует процесс и принимает результат.
3️⃣ Меняется и роль разработчика
Ценность смещается от количества написанных строк к способности:
- точно формулировать задачу;
- проектировать систему;
- давать агенту нужный контекст;
- находить ошибки и уязвимости;
- понимать код, даже если его написал ИИ.
4️⃣ Основные барьеры - безопасность, качество и доверие
При этом 65% участников исследования называют главным барьером требования информационной безопасности, 53% - ограничения на передачу данных внешним сервисам, а 51% - недоверие к качеству сгенерированного кода.
Поэтому вопрос уже не в том, какую модель купить разработчикам. Вопрос в том, как перестроить весь жизненный цикл создания продукта - от бизнес-идеи до эксплуатации.
В исследовании «ИИ-трансформация разработки» мы разобрали:
- шесть подходов к разработке с ИИ;
- переход к AI-PDLC и агентным командам;
- новые роли и компетенции;
- риски для кода, данных и инженерной экспертизы;
- российские и зарубежные инструменты.
Главный вывод: слабый процесс ИИ не исправляет - он позволяет быстрее получить больше проблем. А зрелую инженерную систему действительно может ускорить в разы.
Сам pdf-файл прикрепляю к исследованию в первом комментарии 👇👇👇
PS: спасибо Марианне Данилиной и ее команде за эту аналитику
#разработка
💬 ген ии | MAX