Сбер на «Иннопроме» в Екатеринбурге презентовал обновленное руководство AI-Disrupt PDLC — стратегию AI-трансформации разработки программного обеспечения и бизнес-процессов, основанную на использовании ИИ-агентов. Она поможет предприятиям быстро реализовывать сложные задачи и упростит производственные процессы. Суть представленного подхода в том, что человек отвечает за смыслы, а ИИ — за исполнение, рассказал журналистам старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов.
Он отметил, что Сбер давно активно занимается ИИ-разработками и реализует стратегию технологического лидерства. «С помощью ИИ сегодня мы решаем огромное количество фундаментальных вопросов, в том числе формируем представление о том, каким должно быть предприятие будущего. Мы, как бигтех, формируем концепцию и продвигаем ее на рынок, чтобы помочь отечественному бизнесу идти в ногу со временем», - подчеркнул Кирилл Меньшов.
Сегодня Сбер применяет AI-ассистентов на всех этапах производственного процесса – от аналитики до тестирования и внедрения продуктов. Обновленное руководство AI-Disrupt PDLC переосмысляет весь жизненный цикл разработки вокруг трех сущностей: ИИ-агентов, интегрированной среды исполнения и разработки через спецификации.
В документе отражены важные акценты — среда исполнения агента важнее модели, за человеком остаются намерение, определение правил исполнения (governance) и правил проверки результата (validation). Агент, следуя заданным правилам, реализует намерение. Руководство проводит параллели с Agile-трансформацией, показывает ее развитие — двухконтурная модель и компактные команды, но дает и отличия — агент самостоятельно ищет оптимальное решение. Также в материал вошли новые аспекты управления ИИ — контроль затрат и промышленная эксплуатация. План действий — на чистоте замысла, ступенях зрелости и системе связей.
«В будущем победят организации со зрелой ИИ-культурой, которые освоят все возможности агентных систем, перестроят процессы и сохранят человеческую экспертизу. Мы хотим, чтобы агентная разработка стала стандартом, потому что это даст конкурентное преимущество всей стране. AI-Disrupt PDLC поможет укрепить технологический суверенитет страны, даст возможности для системного и устойчивого роста на длинном горизонте. Поэтому Сбер развивает методологию агентной разработки и делится знанием и самим руководством с рынком», - пояснил Кирилл Меньшов.
По оценке Сбера, один и тот же разработчик с одной и той же нейросетью показывает разницу в эффективности до 22 п.п. в зависимости от среды исполнения агентов. В то же время разрыв между лучшей и худшей моделью на идентичных задачах не превышает 1–3 пунктов. Это сравнение подчеркивает, что именно среда исполнения (agentic harness) становится определяющим фактором в результате. Вендор-независимая архитектура остается наилучшим долгосрочным активом, особенно — в условиях ускоряющего темпа выпуска ИИ-моделей, их возникающей специализации.
Центральным элементом AI-Disrupt PDLC является способ обеспечить точное понимание между человеком и агентом, который воплощается через методологию перехода к написанию кода на базе точных спецификаций. Человек формулирует бизнес-требования в виде спецификации, а мультиагентная система помогает обеспечить их детализацию и консистентность, чтобы затем автономно реализовать их от кода до внедрения. Цель подхода — обеспечить предсказуемую проверку продуктовых гипотез, убрать из производственного процесса все, что может мешать или замедлять достижение бизнес-целей.
AI-Disrupt PDLC предлагает двухпетлевую модель чтобы совместить скорость решений человека и агента. В петле намерения действует человек. Он проводит глубинные продуктовые исследования, ставит задачу и валидирует результат. В петле реализации работают агенты. Они генерируют код, тестируют гипотезы и исправляют ошибки, опираясь на спецификации. Связующим звеном выступает интегрированная платформа разработки, которая обеспечивает целостность контекста и нормативов. Человек начинает тратить больше времени на намерение, чем на код, так как эта инвестиция окупается большей скоростью исполнения – благодаря скрупулезной проработке на этапе намерения, агенту не нужны уточнения, агент меньше ошибается.
Сбер прогнозирует повсеместный переход к компактным командам (Tiny Teams) из трех-шести человек, а их общие функции (формирование контекста, описание продуктовых практик) и обмен знаниями и практиками перейдет в поддерживающие команды (Enabling Teams). В прежней логике крупная команда обеспечивала наличие компетенций и ресурс для проработки. Сейчас больше не нужно собирать большие команды, можно сделать много малых команд и сосредоточиться на детальном улучшении продукта.
Кирилл Меньшов резюмировал, что сегодня ИИ облегчает рутинный труд разработчиков, инженеров и программистов и позволяет им больше заниматься творческим процессом. Стратегия AI-трансформации разработки ПО и бизнес-процессов будет и дальше совершенствоваться, и российские предприятия смогут решать с помощью искусственного интеллекта еще больше производственных задач.
Свердловский губернатор назвал сроки запуска беспилотных трамваев2 часа назад
