Освободить время для инженерной мысли: Антон Атоян из «СберТеха» — о влиянии ИИ на процессы создания ПО
По оценкам экспертов, внедрение искусственного интеллекта в создание программного обеспечения будет ежегодно увеличивать объём мирового рынка разработки приблизительно на 20% и способствовать появлению более разнообразных программных предложений. Как свидетельствуют исследования, в 2025 году 97,5% ИТ-компаний по всему миру уже использовали ИИ в той или иной форме в своих рабочих процессах. Для 84% из них целью было повышение эффективности и сокращение издержек, 77,8% стремились ускорить вывод продуктов на рынок и минимизировать ручные операции, а свыше 50% — улучшить качество решений, уменьшить число дефектов и справляться со сложными проблемами. О том, как один из ведущих российских разработчиков применяет ИИ в производстве, рассказывает заместитель генерального директора «СберТеха» и директор по производству цифровой платформы Platform V Антон Атоян. В интервью он объясняет, каким образом и для каких целей компания формирует свою ИИ-экосистему, в какие области внедряет ИИ-агентов и каких результатов это позволяет достичь команде.
CNews: Каким образом «СберТех» реагирует на общемировую тенденцию по внедрению ИИ в разработку?
Антон Атоян: Мы рассматриваем ИИ не просто как инструмент для решения отдельных задач, а как важнейший элемент технологической среды, который делает её более гибкой, масштабируемой и нацеленной на инновации. Наша инфраструктура строится по принципу GenAI-ready — то есть мы обеспечиваем готовность к безопасному и продуктивному использованию генеративного искусственного интеллекта на всех стадиях создания продукта.
Чтобы реализовать этот подход, мы создали внутренний ИИ-хаб, чья задача — упростить и ускорить интеграцию ИИ в наши операционные процессы и конечные продукты. Это подразделение формирует технологический стек, который позволяет адаптировать различные уровни нашей ИТ-архитектуры к работе с искусственным интеллектом.
CNews: Из каких компонентов состоит этот технологический стек?
Антон Атоян: Он охватывает несколько продуктовых направлений. Первое — это инструменты для управления инфраструктурой и обеспечения стабильности приложений, включая операционную систему и платформу для контейнеризации. Второе направление сосредоточено на безопасной работе с ИИ-агентами через специализированный шлюз, оптимизированный для приложений искусственного интеллекта и сценариев с большими языковыми моделями. Третье включает решения для обработки данных, такие как векторные базы данных, которые повышают скорость и релевантность поиска. Четвертое представляет собой интеграционные платформы, облегчающие агентам доступ к сервисам и поддерживающие бесперебойную работу систем.
На этой основе мы создаем собственных ИИ-агентов и формируем с их помощью целостную GenAI-экосистему.
CNews: Какие преимущества это дает «СберТеху» как разработчику программного обеспечения?
Антон Атоян: GenAI-экосистема позволяет нам значительно повысить эффективность разработки, автоматизируя рутинные операции, такие как написание кода и проведение тестов. Генеративный ИИ выступает в роли интеллектуального помощника для разработчиков, ускоряя поиск оптимальных решений, повышая качество программного обеспечения и сокращая время выхода продуктов на рынок. В перспективе, интегрируя ИИ-ассистентов и агентов в бизнес-процессы, мы сможем расширить возможности анализа данных, персонализации сервисов и улучшения взаимодействия с клиентами.
CNews: В чем состоит стратегическая важность GenAI-экосистемы для клиентов «СберТеха»?
Антон Атоян: Основой бизнеса «СберТеха» является разработка ПО, и наша ключевая задача как вендора — предлагать клиентам максимально качественные и полезные программные решения. Использование ИИ позволяет оперативно реагировать на запросы заказчиков. Благодаря ИИ-агентам разработческие команды могут достигать большего без расширения штата, что дает возможность обогащать продукты новыми уникальными функциями, многократно ускорять циклы выпуска обновлений и повышать их практическую ценность.
В частности, применяя ИИ-агентов и инструменты генерации кода, мы уже сократили время проверки гипотез и перехода от идеи к минимально жизнеспособному продукту (MVP). Этот подход помогает быстро создавать прототипы новых функций для существующих продуктов — проверять концепции, тестировать их на фокус-группах и, при успешной валидации, масштабировать. Это увеличивает частоту и скорость выпуска релизов.
Кроме того, продукты для клиентов мы также разрабатываем в парадигме GenAI-ready. Это означает, что они позволяют заказчикам самостоятельно создавать новые агентные модели внутри своей инфраструктуры, что упрощает внедрение и использование технологий искусственного интеллекта.
CNews: Какую деловую пользу искусственный интеллект приносит команде в целом и каждому разработчику в отдельности?
Антон Атоян: Искусственный интеллект существенно расширяет потенциал инженерных коллективов. Он берет на себя выполнение шаблонных задач, ускоряет и улучшает качество их решения, что в итоге ведет к значительному росту общей результативности команд. Для каждого конкретного специалиста ИИ открывает новые горизонты в написании и контроле кода, а также, освобождая от монотонной работы, позволяет уделять больше внимания ключевым вопросам и углубляться в творческие аспекты инженерии.
В «СберТехе» с помощью ИИ разработчики повышают уровень тестового покрытия кода, формируют оболочки для динамического тестирования, выполняют первоначальный разбор требований и декомпозицию задач с оглядкой на актуальное состояние кодовой базы и в русле стратегического развития продукта.
CNews: На каких позициях в команде разработки использование ИИ демонстрирует наиболее выраженный результат?
Антон Атоян: Влияние ощущается на всех этапах, однако итоги зависят от умения специалистов применять ИИ-инструменты. Наше исследование показало возможный рост производительности при использовании ИИ-ассистентов и агентов для следующих ролей: аналитики — до 78%, программисты — 62%, специалисты по тестированию — 49%, технические писатели — 30%. Наиболее заметную экономию времени — около 37% — отмечают начинающие разработчики, тогда как у их более опытных коллег этот показатель составляет примерно 20%.
CNews: Каким образом внедрение ИИ преобразует общий подход к процессу создания программного обеспечения?
Антон Атоян: Мы видим эволюцию профессиональных ролей: сокращается потребность в узких специализациях, возрастает спрос на комбинированные навыки. Разработчики становятся инженерами-универсалами, которым нужны не только разнообразные технические знания, но и понимание бизнес-логики и общих принципов работы компании, а аналитикам и маркетологам, в свою очередь, приходится осваивать технологические аспекты.
В самой разработке акцент смещается с технической реализации продукта на суть проблемы, которую он призван решить. С развитием ИИ и автоматизацией рутины техническая составляющая упростилась, и на передний план вышла задача точного и ясного определения требований и целей с позиции бизнеса или конечного пользователя. Например, если ранее при проектировании базы данных основное внимание уделялось тому, как ее построить, то сейчас приоритетом является понимание, какую конкретную потребность заказчика она должна удовлетворить.
Ключевым конкурентным преимуществом и условием профессионального развития становится постоянное обучение. Возникает потребность в навыках коммуникации с ИИ-агентами, применения различных языковых моделей и формулировки эффективных промптов.
CNews: В каких еще сферах внутри компании, помимо работы с кодом, вы используете ИИ?
Антон Атоян: К примеру, в области документооборота. Наше портфолио включает свыше 90 решений. Для каждого из них мы создаем комплект сопроводительных материалов на русском языке, чтобы клиенты имели полный доступ к необходимой информации. Здесь искусственный интеллект выступает важнейшим инструментом. Он задействован в формировании и оформлении документов, контроле терминов и правописания, осуществлении переводов, оперативном поиске и расширении данных с учетом контекста прошлых обращений. Это не только облегчает взаимодействие с документацией, но и приводит к существенному снижению затрат.
CNews: Аналитика — ключевая стадия разработки ИТ-решений. Каково применение ИИ на этом этапе?
Антон Атоян: ИИ заметно ускоряет аналитическую работу. Благодаря средствам углубленного изучения, интеллектуального поиска и объединения типовых данных, сбор и первичная обработка информации на старте проходят намного быстрее. Заключительный контроль и верификация остаются за специалистом, однако весь цикл теперь занимает меньше времени, что позволяет рассматривать значительно больше рабочих предположений.
Опыт «СберТеха» показывает, что системным и бизнес-аналитикам ИИ помогает понимать программный код, резко сокращает продолжительность рутинных операций по описанию и формулированию требований к новым возможностям. Также ИИ привлекается к аудиту технических заданий и созданию планов тестирования продуктов. В результате, временные затраты на аналитические задачи могут снижаться на 25–50%.
CNews: Рост объема кода требует более совершенных средств проверки его защищенности. Применяете ли вы ИИ для автоматизации этой процедуры и обнаружения слабых мест?
Антон Атоян: Мы задействуем генеративный ИИ для расширения тестового покрытия кода. Он способствует созданию большего числа содержательных тест-кейсов и делает это оперативнее, что в конечном счете улучшает качество регрессионного тестирования. Кроме того, он помогает формировать сценарии для динамического тестирования. Это позволяет экспертам глубже изучать поведение ПО и возникающие сбои под динамической нагрузкой, а также точнее определять причины, выявленные статическим анализом. В итоге — ускоренная классификация и устранение уязвимостей. Система предлагает возможные источники проблемы и способы ее решения, помогая аналитикам сконцентрироваться на их ликвидации.
Помимо этого, для сканирования кода на уязвимости мы создали мультиагентную систему. Она функционирует как группа виртуальных ассистентов. Один ИИ-агент изучает код, обнаруживает возможные недочеты и определяет, какие из них действительно значимы, отсеивая ложные тревоги. Другой агент автоматически готовит правки и направляет их в систему управления задачами, где они проходят проверку человеком или следующим ИИ-агентом. По сути, система выступает в роли коллеги, который берет на себя рутинный аудит кода, что дает возможность разработчикам существенно экономить время.
CNews: «СберТех» оказался в числе первых российских компаний, получивших сертификат на процесс безопасной разработки. Это особенно значимо на фоне активного внедрения ИИ-агентов в производственные цепочки. Какую пользу эта сертификация приносит вашим заказчикам?
Антон Атоян: Полученный сертификат свидетельствует, что наши внутренние процедуры разработки полностью соответствуют ГОСТ Р 56939 в части защиты информации и создания безопасного программного обеспечения. Это обеспечивает выполнение всех нормативных требований при организации производственного цикла, внедрении специализированных процессов и контрольных точек, утверждении регламентов и подготовке специалистов по кибербезопасности.
Для наших клиентов это служит гарантией, что каждый выпускаемый продукт или обновление в обязательном порядке проверяется на наличие уязвимостей и недочетов, соответствует наивысшим стандартам защиты и способствует построению безопасной ИТ-инфраструктуры. Эффективность этого подхода ежедневно подтверждается на деле: решения «СберТеха» обеспечивают стабильность и отказоустойчивость мощных ИТ-систем в крупных корпорациях различных секторов экономики.
CNews: Над какими ключевыми инициативами в сфере генеративного искусственного интеллекта в настоящее время сосредоточены усилия команды «СберТеха»?
Антон Атоян: Наша работа сфокусирована на двух основных аспектах. Первый — это повышение качества и надежности функционирования ИИ-агентов, что даст возможность избавить разработчиков от дополнительных рутинных операций, практически исключить человеческие ошибки, увеличить самостоятельность рабочих групп и точность планирования итогов.
Второй аспект — развитие технологической платформы для создания и продуктивного использования инструментов искусственного интеллекта в нашем продуктовом портфеле. Мы уже внедрили в собственную систему управления базами данных специальный модуль для обработки векторных данных, позволивший задействовать потенциал реляционных СУБД для семантического поиска, систем рекомендаций, интеллектуального анализа и разработки ИИ-агентов. Кроме того, мы усовершенствовали нашу платформу для умного поиска, добавив в нее работу с векторными представлениями информации, что повысило точность выдачи на 15%, сократило использование памяти в 32 раза и открыло возможности для интеграции языковых моделей и прогнозной аналитики.
Мы планируем и дальше исследовать потенциал применения искусственного интеллекта в роли помощника для администраторов баз данных, который сможет помогать в настройке СУБД, обнаруживать отклонения в работе и предлагать способы их исправления.
Наша стратегическая цель — помочь клиентам достичь принципиально нового уровня эффективности и конкурентоспособности, объединяя уникальный опыт команды в области искусственного интеллекта с надежными и отработанными ИТ-решениями, а также обеспечивая комплексное сопровождение на всех этапах построения ИТ-архитектуры.
■ Материал подготовлен при поддержкеerid:2W5zFJmgAFSЗаказчик: АО "СберТех "ИНН/ОГРН: 7736632467/1117746533926Официальный сайт: https://sbertech.ru/
