Внедрение искусственного интеллекта в разработку: опыт ведущих компаний

29th Jul 2025

Недавно я посмотрел доклад о внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в процессы разработки крупных компаний. Автором выступления стал Александр Поломодов, технический директор Т-банка, на конференции CTO Conf 2025.

Ключевые аспекты внедрения ИИ

Комплексный подход

Успешная интеграция ИИ в корпоративную среду требует системного подхода и глубокого погружения в существующие процессы компании. Центральную роль здесь играет платформенная инженерия, позволяющая эффективно масштабировать инструменты и решения на основе ИИ.

Три уровня влияния ИИ на разработку

Ускорение процессов: оптимизация код-ревью, тестирования, мониторинга и других рутинных задач.
Расширение возможностей: внедрение интегрированных чат-ботов в IDE, которые помогают разработчикам в повседневной работе.
Делегирование задач: генерация кода, автоматическое тестирование, автоматизация откатов изменений.

Примеры успешного внедрения

Google эффективно использует ИИ для совершенствования дизайна API и управления техническим долгом, что существенно оптимизирует внутренние процессы компании.
ByteDance автоматизировала процесс код-ревью, внедрив уникальную систему с двумя моделями ИИ (генерация рекомендаций по исправлению и последующая оценка качества изменений).
Uber реализовала гибридный подход, объединив возможности анализа абстрактного синтаксического дерева (AST) и модели LLM, что позволило быстро и качественно мигрировать большой объём кода с Java на Kotlin.

Кейс Т-банка

Отдельное внимание автор уделил опыту Т-банка. Подчёркивалась значимость адаптации внешних инструментов ИИ к внутреннему контексту компании. Благодаря разработке собственной платформы Spirit Т-банк достиг высокой эффективности, снизил когнитивную нагрузку на разработчиков и обеспечил полное соответствие корпоративным стандартам.

Практические рекомендации по внедрению ИИ

Начните с аудита: выявите критические «болевые точки» (технический долг, устаревшая документация, медленное реагирование на изменения).
Поэтапное внедрение: двигайтесь постепенно от простых улучшений (например, автоматическая генерация тестов) к более комплексным решениям.
Инвестиции в платформу: создайте централизованную платформу для управления ИИ-инструментами, аналогичную решениям Google и Т-банка.

Риски и ограничения

Качество данных: высокая эффективность ИИ напрямую зависит от структурированности внутренних данных (документации, спецификаций, стандартов).
Юридические риски: внешние инструменты могут нарушать внутренние политики защиты интеллектуальной собственности.
Зависимость от инженерной культуры: без развитой инженерной культуры внедрение ИИ принесет минимальные улучшения («закон Матфея»: "богатые богатеют").

Итоги

Эффективное внедрение искусственного интеллекта требует системного подхода, качественной предварительной подготовки и создания кастомизированных платформ. Опыт Т-банка и других ведущих компаний демонстрирует, что правильно реализованная интеграция ИИ может значительно повысить производительность команд и облегчить рабочие процессы.