Поделиться
Digital Q: ответ на вызовы ИИ — новая модель разработки и новые возможности для программистов
Российский рынок разработки программного обеспечения переживает фундаментальную трансформацию. Искусственный интеллект (ИИ), который еще недавно воспринимался как угроза существованию профессии программиста, на практике становится катализатором эволюции отрасли. Вместо массовых сокращений компании наблюдают парадоксальный эффект: потребность в высококвалифицированных специалистах только растет, но требования к их компетенциям кардинально меняются.
Компания «Диасофт», разработчик программного обеспечения (ПО) для финансового сектора и других отраслей экономики с более 2 000 сотрудников и 200 командами разработки, на собственном опыте убедилась в неоднозначности влияния ИИ на процессы создания ПО. Практический опыт внедрения показал: вместо замены программистов происходит фундаментальная трансформация самой профессии.
«У нас уже есть достаточно большая команда разработчиков, которые используют ИИ-инструменты в работе. Да, они помогают, особенно новичкам и неспециалистам — можно простыми словами описать задачу и быстро получить рабочий прототип», — рассказал Сергей Ольков, руководитель центра предотвращения ЧС и повышения эффективности разработки компании «Диасофт». — «Но если использовать ИИ для сложных продуктов, которые развиваются уже долгое время, все идет не так гладко. Контроль остается обязательным — что система написала, как она это сделала. Правильно сформулировать задачу для ИИ — это целая наука».
Именно в этом противоречии — между простотой использования и сложностью контроля — кроется главный вызов современной разработки. ИИ упрощает вход в профессию, но одновременно повышает планку для тех, кто хочет создавать серьезные продукты.
Галлюцинации кода: новая реальность разработчиков
Термин «галлюцинации», привычный для описания ошибок нейросетей в генерации текста и изображений, приобрел новое значение в контексте программирования. Если шестипалые руки на сгенерированных картинках вызывали смех, то галлюцинации в коде могут стоить компаниям миллионов рублей и месяцев доработок.
Дмитрий Старов, директор департамента «Инструменты и технологии разработки» компании «Диасофт» и архитектор экосистемы Digital Q, делится показательным примером: «Недавно решал задачу на Golang — нужно было применить определенные правила к входным данным и выдать подробный протокол. Составил довольно детальный промпт, ИИ что-то сгенерировал, и на первый взгляд все выглядело правильно».
Но дьявол, как всегда, оказался в деталях. «При изучении кода обнаружились фатальные галлюцинации — настолько глупые ходы, как сравнение переменной самой с собой под разными именами. Когда указываешь на это системе, она отвечает: «Правильно заметили, извините!» И дело не в качестве промпта — это типичная галлюцинация», — объясняет Дмитрий Старов.
Такие ошибки особенно опасны тем, что на первый взгляд код выглядит работоспособным. Только опытный разработчик с архитектурным мышлением способен заметить подводные камни, которые могут проявиться через месяцы эксплуатации системы. И здесь мы подходим к главному парадоксу: ИИ требует от программистов еще более глубокой экспертизы, чем традиционная разработка.
От написания кода к управлению цифровым производством
Если раньше программист мог сосредоточиться на написании качественного кода в рамках своего продукта, то теперь ему необходимо понимать всю экосистему создания ПО. Разработчик превращается в дирижера оркестра, где каждый инструмент — это отдельный ИИ-сервис, микросервис или готовый компонент.
«Профессия программиста трансформируется — революцию отменить нельзя, значит, нужно ее возглавить», — считает Дмитрий Старов. По его словам, появляются совершенно новые профессии: «Специалисты по составлению промптов, по подбору правильного контекста, по взаимодействию с ИИ-системами. Хорошие программисты будут избавлены от рутины, и их производительность должна кратно вырасти при использовании современных low-code фреймворков и ИИ-ассистентов».
Но ключевое слово здесь — «хорошие». Те, кто не сможет подняться на новый уровень абстракции, рискуют остаться за бортом. «Творческая работа, архитектурные решения останутся за людьми, а рутинное кодирование перейдет к машинам», — резюмирует Старов.
Эту трансформацию уже ощущают на себе сотни разработчиков в «Диасофт». Компания создала экосистему Digital Q — комплекс low-code платформ, который позволяет управлять процессом разработки в условиях, когда каждая команда может использовать свой набор ИИ-инструментов. По данным компании, внедрение Digital Q позволило сократить среднюю длительность проектов на треть, а стоимость разработки — почти вдвое.
Экосистема Digital Q: платформенный ответ на вызовы ИИ-эпохи
Когда ИИ способен генерировать тысячи строк кода за секунды, главной проблемой становится уже не скорость написания, а управление растущей сложностью систем. Как координировать работу 200 команд, каждая из которых использует свои ИИ-инструменты? Как избежать ситуации, когда для одной задачи создается десять разных решений? Ответ «Диасофт» — экосистема low-code разработки программных продуктов Digital Q.
«В компании «Диасофт» — больше 2 000 сотрудников и 200 команд разработки. Чтобы эти команды слаженно работали с микросервисной архитектурой, нужна единая low-code платформа, которая берет на себя функции, о которых программисту думать не нужно», — объясняет Дмитрий Старов принципы экосистемы Digital Q.
Платформы экосистемы работают как координационный центр: аналитик рисует бизнес-процессы и диаграммы сущностей, а платформы на их основе генерируют скелеты кода, создают CRUD API, сервисы и их описания. После этого программисты добавляют в готовые каркасы необходимую бизнес-логику, в том числе с использованием ИИ-инструментов.
Экосистема Digital Q включает целый комплекс специализированных платформ: Digital Q.DataBase для управления данными, Digital Q.Security для обеспечения информационной безопасности, Digital Q.Archer для low-code разработки микросервисных приложений, Digital Q.BPM для автоматизации бизнес-процессов и многие другие. Все компоненты работают на единой микросервисной архитектуре и используют современные принципы DevSecOps.
Такой подход решает одну из ключевых проблем использования ИИ в разработке — дублирование и несовместимость решений. «Сейчас у нас разработано около тысячи микросервисов, каждый выполняет определенную функцию», — рассказывает Дмитрий Старов. И здесь платформа играет роль архитектурного арбитра: «Когда я хочу создать новый модуль, мне не нужно писать все с нуля. Допустим, мне нужны аутентификация, аудит, протоколирование, версионирование объектов, платежный сервис. Можно попросить ИИ все это создать заново, но тогда появится несколько разных платежных сервисов, каждый со своей системой аудита. Чтобы избежать такого зоопарка, платформа работает в контексте уже существующих решений и подсказывает ИИ использовать готовые компоненты».
Полный цикл разработки: где ИИ спотыкается
Создание работающего прототипа с помощью ИИ — это действительно быстро и впечатляюще. Но, как выясняется на практике, прототип — это только верхушка айсберга. Основная сложность начинается дальше, и здесь ИИ пока не может заменить человека.
«Серьезный программный продукт — это не только первоначально написанный код, который запустился и работает», — подчеркивает Дмитрий Старов. По его словам, настоящая разработка включает множество аспектов: «Это тестирование под нагрузкой, которую он должен выдерживать, правильная упаковка и развертывание на целевом стенде, весь DevOps-процесс».
Но самое сложное начинается после запуска. «Самое главное — дальнейшая поддержка и внесение изменений в требования. Когда через год-два приходят новые требования и нужно что-то поправить в системе, созданной ИИ, это потребует запутанную систему промптов, которая едва ли будет проще обычного исходного кода», — объясняет эксперт.
Именно поэтому в экосистеме Digital Q особое внимание уделяется стандартизации и документированию всех процессов. «Low-code — это прежде всего стандартизация и единые подходы в разработке и архитектуре», — отмечает Дмитрий Старов. Благодаря этому даже через годы любой разработчик может понять логику системы и внести необходимые изменения, не полагаясь на память о том, какие промпты использовались при создании того или иного продукта.
Метафора трактора: почему сложность требует обучения
В контексте разработки ПО эта метафора приобретает особый смысл. «Low-code платформа — это трактор, который позволяет делать 43 борозды единого стандарта», — поясняет эксперт. Но управление этим «трактором» требует новых навыков.
«Мы не требуем от молодых программистов и аналитиков знания всех сложностей микросервисной архитектуры», — говорит Дмитрий Старов. Вместо этого платформы экосистемы Digital Q берут на себя технические сложности: «Платформы обеспечивают связность компонентов. Разработчик садится за этот «трактор», который начинает выполнять стандартизированную работу. Задача программиста — управлять процессом и программировать конкретную бизнес-логику, а платформы берут на себя информационную безопасность, управление ролями, логирование, юнит-тесты, CI/CD pipeline, развертывание, контроль производительности».
Такое разделение труда между человеком, платформами и ИИ позволяет достичь оптимального баланса. Человек отвечает за архитектуру и бизнес-логику, платформы — за стандартизацию и инфраструктуру, ИИ — за рутинное кодирование под контролем человека.
Архитектурное мышление: новый must-have для разработчиков
Если раньше от джуниора требовалось знание языка программирования и базовых алгоритмов, то теперь даже начинающий специалист должен мыслить архитектурно. Это фундаментальное изменение в подходе к обучению и развитию программистов.
«Роль программиста сдвигается в сторону архитектуры, в сторону специалиста, который умеет правильно взаимодействовать с ИИ — корректно поставить задачу, проверить и оценить результат», — объясняет Сергей Ольков.
Эксперт приводит конкретный пример важности архитектурного мышления: «Если я создаю большую систему с долгим жизненным циклом, мне критически важно контролировать архитектуру, а не полагаться на то, что сегодня ИИ выдаст один вариант решения, а завтра — совершенно другой».
Требования к безопасности и производительности также никуда не исчезают, а только усложняются. «При работе со сложными системами требования к быстродействию и безопасности никто не отменял — здесь экспертиза человека остается незаменимой», — подчеркивает Сергей Ольков.
Именно для развития такого архитектурного мышления в «Диасофт» и создали инструменты экосистемы Digital Q. Платформы предоставляют разработчикам возможность работать на более высоком уровне абстракции — вместо погружения в детали реализации каждого микросервиса, программист фокусируется на общей архитектуре системы и взаимодействии компонентов. Это не просто технологическое решение, а методология воспитания нового поколения архитекторов-разработчиков.
Болезненная адаптация: кто останется в профессии
Трансформация рынка труда разработчиков неизбежна, и не все смогут адаптироваться к новым реалиям. Эксперты «Диасофт» честно говорят о том, что переходный период будет болезненным для части специалистов.
«Хорошие программисты будут просто производить больше качественного кода и принимать более сложные архитектурные решения», — прогнозирует Дмитрий Старов. Но что будет с остальными? «А те, кто не адаптируется к новым инструментам, возможно, переквалифицируются в операторов ИИ или найдут другие ниши. Без ассистентов и понимания современных подходов программисту будет сложно конкурировать — такие специалисты станут менее эффективными».
Особенно сложно придется джуниорам. По наблюдениям экспертов рынка, простые задачи, на которых традиционно учились начинающие программисты, исчезают. Они либо автоматизируются полностью, либо превращаются в сложные задачи, требующие опыта и экспертизы. Новичку теперь нужно сразу учиться работать с ИИ-инструментами, понимать архитектуру систем и уметь верифицировать сгенерированный код.
Впрочем, есть и позитивная сторона. Те, кто успешно освоит новые инструменты и подходы, получат невиданные ранее возможности. С помощью платформ экосистемы Digital Q и ИИ-ассистентов один разработчик может создавать системы, на которые раньше требовалась целая команда. Производительность действительно растет кратно, но только у тех, кто готов учиться и меняться.
Взгляд в будущее: программисты нового поколения
Российский рынок разработки ПО стоит на пороге новой эры. ИИ не заменяет программистов — он меняет саму суть профессии. Разработчик будущего — это не тот, кто пишет код, а тот, кто управляет процессом его создания, используя все доступные инструменты: от ИИ-ассистентов до low-code платформ.
Экосистема Digital Q от «Диасофт» — это пример того, как российские компании адаптируются к новой реальности. Платформа не просто автоматизирует рутину, она создает новую модель разработки, где человек, ИИ и инфраструктурные решения работают в симбиозе. Результаты впечатляют: сокращение времени разработки на треть и почти двукратное снижение затрат.
Но главное достижение — это создание среды, в которой разработчики могут сосредоточиться на том, что действительно важно: решении бизнес-задач, создании инновационных продуктов и развитии архитектуры систем. Рутина уходит к машинам, творчество остается за человеком.
Для российских ИТ-компаний это означает необходимость пересмотра подходов к найму, обучению и развитию персонала. Инвестиции в платформенные решения типа Digital Q становятся не просто способом повысить эффективность, а условием выживания в конкурентной борьбе. Те, кто первыми освоит новую модель разработки, получат решающее преимущество на рынке.
Требования к квалификации разработчиков действительно существенно вырастут. Но вырастут и их возможности. И в этом, пожалуй, главный оптимизм текущего момента: профессия программиста не исчезает — она эволюционирует, становясь еще более интересной, творческой и востребованной.
■ Рекламаerid:2W5zFFxvdVaРекламодатель: ООО «Диасофт Экосистема»ИНН/ОГРН: 9715403607/1217700330540Сайт: https://www.diasoft.ru/
Короткая ссылка
