Уровни зрелости ai в sdlc

Несмотря на то, что все кричат про ИИ, в большинстве компаний реальный уровень внедрения это "мы с клодом кодим парой". Это вроде как неплохо, но уже делают все так или иначе (отрицателей в расчет не берем). А дальше что? Общей модели не придумали, но есть плюс минус устоявшийся взгляд на уровни зрелости:

1. AI как личный инструмент. Разработчик работает с coding-агентом: пишет код, тесты, разбирается в кодовой базе, делает рефакторинг.

2. AI как часть командной среды. Агент получает нормальный контекст проекта: правила, документацию, архитектуру, историю решений, задачи. Появляются общие инструкции, skills, harness, SDD и воспроизводимые способы работы вместо "каждый промптит как умеет".

3. AI внутри SDLC. AI подключается не только к коду, но и ко всему процессу: тикетам, документации, CI/CD, code review, мониторингу, логам и остальным инженерным системам. Появляются устойчивые воркфлоу, которые проходят через несколько этапов разработки.

4. Агентные процессы. Агент самостоятельно выполняет целые куски работы: берет задачу, исследует код, реализует, проверяет, открывает PR; расследует инцидент; обновляет документацию. Человек все больше задает цель, ограничения и принимает результат.

5. Самоулучшающийся AI SDLC. Работа агентов измеряется эвалами и продуктовыми/инженерными метриками. Harness, контекст, модели и воркфлоу постоянно меняются на основании данных. Компания оптимизирует весь AI-конвейер разработки.

Все это может выглядеть идеализированно, но элементы разных уровней уже постепенно проникают в реальную разработку. То, что еще вчера казалось фантастикой, сегодня вполне работает. Не идеально конечно, но никто и не обещал легких путей.

А теперь самое интересное. Какие шаги нужно предпринять чтобы двигаться по этим уровням? Например нужен контекст через раги и mcp:

• интеграция всех коммункаций (чаты/почты/тикеты)
• интеграция базы знаний
• интеграция сервисов (от sentry до grafana)

В лучшем случае это встроено в корп системы типа microsoft, google workspaces, yandex 360 (они только интегрируют), в худшем надо самостоятельно делать раги и писать mcp. Кто-то уже прошел этот этап, но многие еще не дописали. Где-то параллельно должно развиваться SDD и куча разных воркфлоу начиная от код ревью, заканчивая автономным расследованием сбоев (желательно автономным). Причем проблема не всегда в том чтобы дать доступ, а в том чтобы дать его в нужном объеме и нужным людям, иначе что-нибудь лишнее утечет или "ой, снесло базу данных".

Так получилось, что ко мне стало обращаться все больше и больше компаний (особенно после моего летнего трипа), на эту тему, поэтому я от "пишу про ai в sdlc" пришел к "внедряем ai в sdlc". Встречайте праксор, компанию, которую мы организовали с основателем ScrumTruck Асхатом Уразбаевым, который имеет прямое отношение к Agile-трансформации многих крупных российских бигтехов и энтерпрайзов.

В общем если ваша компания хочет ускориться и сделать все правильно, то пишите, мы с удовольствием станем вашим надежным партнером в этом непростом деле (можно через заявку на сайте, можно в директ канала)

p.s. На каком уровне развития сейчас ваша компания и как идет продвижение?

Telegram | YouTube | AI Клуб | Внедрение AI