Аппетит к риску
Какие выгоды и опасности несет применение ИИ в разработке ПО
Рынок разработки программного обеспечения (ПО) переживает фундаментальный сдвиг. Вайб-кодинг, когда человек ставит задачу, а код пишут ИИ-агенты, еще год назад казался модным экспериментом, а сегодня стал корпоративным стандартом. Бизнес уже закладывает показатели эффективности по использованию ИИтехнологий в технические задания, ожидая существенного сокращения времени выхода готового продукта. Впрочем, значительное ускорение процесса разработки имеет и оборотную сторону в виде роста числа уязвимостей в коде, проверять которые долго и дорого. Отрасль ищет эффективные и безопасные способы применения новых ИИ-инструментов.
Новая промышленная норма
Согласно исследованию «Б1», сегмент заказной разработки будет одним из ключевых драйверов рынка ПО на горизонте до 2032 г. В 2024 г. объем рынка заказной разработки и IТ-услуг составил 150 млрд руб. (14% от общего объема рынка ПО и IТ-услуг). К 2028 г. объем сегмента вырастет до 280 млрд руб.
Аналитики подсчитали, что в 2025 г. более 70% новых корпоративных приложений создавалось с использованием low-code/no-code (технологии создания ПО, которые позволяют не погружаться в код или обходиться без него) и генеративного ИИ. Более того, 87% корпоративных IТразработчиков уже используют платформы разработки low-code/no-code для части своих разработок.
Переход от экспериментов к системному внедрению заметен в крупных технологических компаниях, финтехе, ритейле, подтверждает общую тенденцию руководитель отдела развития бизнеса ПО Solar appScreener Владимир Высоцкий. «Главное, что дает ИИ бизнесу, – ускорение разработки. При этом меняется и структура спроса на специалистов: снижается потребность в младших разработчиках, которые пишут относительно простой код, и одновременно растет спрос на высококлассных аналитиков и архитекторов, способных грамотно ставить задачи машине. Качество сгенерированного кода напрямую зависит от качества и детализации технического задания», – объясняет он.
Наибольшую практическую ценность в разработке ИИ показал в архитектурном анализе, код-ревью, работе с технической документацией и внутренними базами знаний, перечисляет результаты пилотного проекта по тестированию российских LLM Алексей Сидорюк, советник генерального директора по ИИ Ассоциации «ФинТех». «Пилот подтвердил, что наибольший эффект сегодня дают сценарии, где ИИ усиливает сотрудников, снимает рутину и упрощает их работу, а не полностью заменяет их», – добавляет эксперт.
Примеры компаний это подтверждают. Внутренние тесты IT-холдинга Т1 показали, что ИИ повышает эффективность цикла разработки на 20%, говорит Сергей Голицын, руководитель направления ИИ. В Faberlic, по словам Вадима Смирнова, директора по информационной безопасности, ИИ помогает отсеивать ложноположительные срабатывания сканеров и облегчает работу первой линии центров мониторинга информационной безопасности (SOC). Кирилл Мякишев, директор по информационной безопасности Ozon, отмечает, что в компании технологии машинного обучения используются для автоматизации рутинных процессов и построения мониторингов. В «СберТехе», по словам генерального директора Максима Тятюшева, интеграция ИИ-агентов в процессы анализа кода сократила время проверки с пяти дней до нескольких часов, улучшив качество классификации ошибок на 70%, а предложений по исправлению – на 54%.
Логика вайб-кодинга (vibe-coding) может работать, только если она «приручена» процессом: через усиление тестирования, обязательную проверку кода и использование ассистента как инструмента ускорения онбординга, когда новым специалистам нужно быстрее разобраться в системе, подчеркивает Алексей Кононов, руководитель направления разработки BPMSoft (IТ-холдинг Lansoft). «В идеале это дает ощутимую экономию времени – 15–20%, – которую можно направить на то, что обычно годами «висит в хвосте»: рефакторинг, снижение техдолга, повышение надежности и освоение новых технологий», − отмечает он.