Основные бизнес-кейсы

Платформа формирует динамическую базу знаний на основе анализа программного кода. Видимость архитектурных взаимосвязей и текущей реализации ИТ-решений даёт возможность автоматизировать контроль архитектуры, соблюдение технических стандартов и планирование изменений в ИТ-ландшафте.

Актуальная база знаний особенно важна при работе с унаследованными системами, крупными объёмами кода и распределёнными командами. Благодаря единому источнику информации платформа способствует ускорению принятия решений, снижению рисков и оптимизации расходов.

• Например, в процессе перевода крупного международного банка со старой платформы на современную, система AI Code Observability изучила более 70 приложений и свыше 500 интерфейсов взаимодействия. Это позволило сформировать стратегию миграции за 3 месяца вместо запланированных 6+. В результате расходы на планирование перехода сократились вдвое — с 9 млн до 4,5 млн рублей.

Глубокое понимание текущей реализации ИТ-системы даёт возможность оперативно разбираться в инцидентах благодаря анализу коренных причин ошибок в коде, сохранять экспертные знания компании при уходе ведущих специалистов и эффективно адаптировать новых сотрудников.

• На одном из промышленных предприятий использовалось критически важное интеграционное решение с жёсткими SLA, где сбои приводили к финансовому ущербу. Основной проблемой была зависимость от старшего разработчика, который мог разобраться в инцидентах за несколько часов, тогда как остальные специалисты тратили на это дни из-за сложной логики системы. Оценка применения AI Code Observability для ускорения расследования сбоев и передачи опыта показала возможный результат: сокращение числа нарушений SLA с 5-6 до 1-2 в квартал и уменьшение стоимости рисков с 10,8 млн до 4,6 млн рублей ежегодно.

От фрагментарных данных к контексту, готовому для ИИ

В основе AI Code Observability лежит двухуровневая система преобразования кода, требований и документации в организованные знания. На первом этапе платформа применяет гибридный подход, объединяя классические линейные методы, семантический анализ с использованием нейросетей и ИИ-агентов. Это даёт возможность работать как с синтаксисом кода, так и с его бизнес-логикой. Особый акцент делается на обеспечении достоверности: линейные алгоритмы гарантируют точность данных, а работа нейросетевых моделей сопровождается поэтапными проверками, что снижает риск возникновения «галлюцинаций».

Второй уровень предоставляет набор инструментов для работы с полученными знаниями. Среди ключевых функций — общение с кодом на естественном языке, позволяющее быстро получать пояснения о функциональности компонентов, и визуализация архитектурного графа — связей между элементами системы.

Инструменты AI Code Observability преобразуют сложную кодовую базу из «чёрного ящика» в понятную среду для изучения.

• Так, для крупной розничной сети, столкнувшейся с трудностями при приёмке кода от подрядчиков, использование платформы для автоматического GAP-анализа показало возможность уменьшить объём доработок после приёмки с 15% до 5-7%. Потенциальный экономический эффект от снижения затрат на регулярную приёмку поставок оценивается в 50% — с 19,5 млн до 8,2 млн рублей в год.

Развитие платформы продолжается постоянно, и её функционал регулярно расширяется новыми возможностями.

Отличия от других инструментов с искусственным интеллектом

Наблюдаемость кода с помощью ИИ — это не альтернатива уже существующим инструментам для работы с кодом, а их расширение. В отличие от традиционных ассистентов разработчика, таких как GitHub Copilot, которые помогают создавать новый код, данная платформа выполняет глубокий инжиниринг контекста. Она агрегирует и систематизирует данные из всех возможных источников: кодовой базы, технических заданий и документации, систем управления проектами. Такой всесторонний подход позволяет решать более широкий спектр задач — не только для разработчиков, но и для менеджеров проектов, архитекторов и технических руководителей. При этом система наблюдения дополняет другие инструменты. Она формирует целостную карту знаний об ИТ-инфраструктуре, которую можно применять для повышения эффективности код-ассистентов, улучшая точность их рекомендаций.

Модель внедрения платформы предлагает два пути: поставка готового продукта с кастомизацией под нужды клиента или развертывание в рамках проекта как инструмент для ускорения выполнения работ.

Решение может быть развернуто как в облаке, так и локально, и требует подключения к LLM с достаточным размером контекстного окна и высокой производительностью (уровня моделей, подобных Qwen3-30b). Платформа обеспечивает интеграцию с Git-репозиториями для доступа к исходному коду, поддерживает импорт файлов, а также предоставляет MCP-сервер для подключения к сторонним ИИ-решениям заказчика.