Программирование перестало быть барьером для вывода цифровых продуктов на рынок. Две пятых всего кода в мире созданы нейросетями. Читайте в статье основателя SFER AI Кирилла Гурбанова как перестроить ИТ-стратегию, где люди остаются незаменимыми, и как предпринимателю перестроиться на новые тренды без потери эффективности.
Что изменилось в ИТ-разработке для бизнеса
ИТ-отдел долго был главным источником конкурентного преимущества. Компании с сильной командой разработки выигрывали рынок. Сейчас это правило перестало работать.
В Google доля AI-кода достигает 70%. Разработчики всё чаще проверяют готовые решения, а не пишут код с нуля. Программирование превращается в функцию контроля.
Российский пример — мультиагентная система компании «Маймит». Три агента работают как цепочка: один собирает обратную связь и читает логи, второй заводит задачу в трекер, третий исправляет код и поставляет в продакшн. Разработчики только проверяют. Время на исправление ошибок сократилось в 8 раз.
В Google доля AI-кода достигает 70%. Разработчики всё чаще проверяют готовые решения, а не пишут код с нуля. Программирование превращается в функцию контроля.
Российский пример — мультиагентная система компании «Маймит». Три агента работают как цепочка: один собирает обратную связь и читает логи, второй заводит задачу в трекер, третий исправляет код и поставляет в продакшн. Разработчики только проверяют. Время на исправление ошибок сократилось в 8 раз.
Где люди остаются незаменимыми
Несмотря на автоматизацию программирования, остаются зоны, где человек пока незаменим. Их можно разделить на две группы: отрасли с жёсткими требованиями и типы задач, требующие экспертизы.
Отрасли с высокими требованиями к надёжности
Банки, критическая инфраструктура, регулируемые отрасли. Здесь ошибка в коде может привести к прямым убыткам или остановке бизнеса. В таких секторах конечное решение остаётся за человеком. Программисты проверяют и утверждают каждое изменение, даже если сам код написан AI.
Что это значит для собственника бизнеса
Инвестиции в контроль и проверку AI-кода становятся важнее, чем инвестиции в написание кода с нуля. В ИТ-отделе остаются те, кто умеет управлять агентами и брать ответственность за конечный результат.
Барьер третий: неправильный выбор задач
Автоматизация продаж в отделе из пяти менеджеров не окупится. Затраты на разработку и интеграцию превысят возможный эффект. Автоматизировать имеет смысл только рутинные, повторяемые и масштабные задачи, где занято много сотрудников, а высвободившееся время компания направляет на развитие.
Что делать предпринимателю: три шага
Изменения в разработке требуют не технической, а управленческой перестройки. Рассмотрим три конкретных шага, чтобы перенастроить IT-стратегию без потери эффективности.
Шаг первый. Сместить фокус с уникальности кода на бизнес-задачи
Уникальность ИТ-команды больше не даёт отрыва. Вместо этого стоит оценивать, как быстро команда внедряет готовые AI-решения под конкретные бизнес-задачи.
Шаг второй. Автоматизировать рутинные задачи в разработке
Тестирование, рефакторинг, поиск ошибок — эти процессы уже берут на себя AI-агенты. Начать лучше с одного направления, где рутины больше всего.
Шаг третий. Пересмотреть, куда идут ресурсы
Сэкономленные на разработке средства лучше инвестировать не в расширение ИТ-отдела, а в качество данных, каналы дистрибуции и изучение клиентов. Это те области, где сегодня возникает устойчивое отличие от конкурентов.
Вывод
Роль ИТ-отдела смещается: написание кода уступает место управлению агентами и контролю качества их работы. Конкурентное преимущество переходит в дистрибуцию, качество данных и скорость внедрения.
Именно эти принципы — отбор процессов для автоматизации, оценка экономики AI-проектов и перераспределение ресурсов легли в основу практического AI-трека ЭВОЛЮТ.
Именно эти принципы — отбор процессов для автоматизации, оценка экономики AI-проектов и перераспределение ресурсов легли в основу практического AI-трека ЭВОЛЮТ.
Редактор текста: Ксения Попова
