16 Декабря 2025 16:06 16 Дек 2025 16:06 |

Поделиться

Меньше рутины, больше инженерного творчества: Антон Атоян, «СберТех», — о том, как ИИ меняет разработку

CNews: Как «СберТех» следует глобальному тренду на ИИ-трансформацию разработки?

Антон Атоян: Для нас ИИ — это не просто инструмент для узких задач, а неотъемлемая часть технологического ландшафта, делающая его более адаптивным, масштабируемым и инновационно ориентированным. Мы строим свою инфраструктуру по принципу GenAI-ready — готовности к эффективному и безопасному внедрению генеративного искусственного интеллекта на каждом этапе разработки.

Для реализации этой концепции мы запустили собственный ИИ-хаб, миссия которого — ускорить и облегчить проникновение ИИ в наши процессы и продукты. Подразделение создает технологический стек, помогающий нам подготовить различные слои ИТ-ландшафта к работе с ИИ.

CNews: Какие решения включает в себя этот технологический стек?

Антон Атоян: Он объединяет несколько групп продуктов. Первая включает решения для управления инфраструктурой и стабильности приложений, в частности, операционную систему и платформу контейнеризации. Вторая обеспечивает безопасную работу с ИИ-агентами за счет шлюза со специальными функциями для приложений ИИ и сценариев больших языковых моделей. Третья — это решения для работы с данными, например, векторные базы данных, улучшающие скорость и точность поиска необходимой информации. И четвертый представляет собой интеграционные платформы, упрощающие агентам доступ к сервисам и обеспечивающие работоспособность систем.

На этой базе мы разрабатываем собственных ИИ-агентов и с их помощью формируем полноценный GenAI-ландшафт.

CNews: Что это дает «СберТеху», как разработчику ПО?

Антон Атоян: Благодаря GenAI-ландшафту мы существенно повышаем эффективность разработки продуктов, автоматизируя выполнение таких рутинных задач, как написание кода и тестирование. Генеративный ИИ становится интеллектуальным ассистентом для разработчиков, ускоряя поиск решений, улучшая качество ПО и сокращая сроки вывода продуктов на рынок. В будущем за счет интеграции ИИ-помощников и агентов в бизнес-процессы мы можем расширять возможности аналитики данных, персонализации сервисов и улучшения клиентского опыта.

CNews: В чем заключается стратегическая ценность GenAI-ландшафта для клиентов «СберТеха»?

Антон Атоян: Основа бизнеса «СберТеха» — разработка ПО, и наша главная задача, как вендора, в том, чтобы предоставлять заказчикам максимально качественные и ценные программные решения. Использование ИИ позволяет быстро адаптироваться к запросам клиентов. Благодаря ИИ-агентам разработчики могут делать больше силами имеющейся команды, что позволяет добавлять в продукты больше новых и уникальных функций, кратно ускорять релизные циклы и повышать их ценность.

В частности, используя ИИ-агентов и инструменты генерации кода, мы уже ускорили проверку гипотез и переход от идеи к MVP (минимально жизнеспособному продукту). Этот подход помогает быстро прототипировать новые функции существующих продуктов — проверять концепции, тестировать на фокус-группе и при позитивной валидации тиражировать. Благодаря этому мы увеличиваем частоту и скорость релизов.

Кроме того, продукты для клиентов мы тоже разрабатываем в концепции GenAI-ready. Это значит, что они позволяют заказчикам самим строить новые агентные режимы внутри них, что упрощает внедрение и использование ИИ уже в клиентской инфраструктуре.

CNews: Какую бизнес-ценность искусственный интеллект несет команде и каждому отдельному разработчику?

Антон Атоян: ИИ ощутимо увеличивает возможности инженерных команд. Он автоматизирует рутинные операции, позволяет решать задачи быстрее и качественнее и в результате значительно повышать эффективность команд. Для каждого отдельного специалиста ИИ расширяет возможности создания и управления кодом, а также благодаря избавлению от рутины помогает сконцентрироваться на более важных задачах и больше заниматься инженерным творчеством.

В «СберТехе» ИИ позволяет разработчикам улучшать покрытие кода тестами, создавать обертки для динамического тестирования, проводить первичный анализ требований и декомпозицию с учетом текущего состояния кодовой базы и в соответствии с вектором развития продукта.

CNews: На каких ролях в команде разработчиков применение ИИ дает самый заметный эффект?

Антон Атоян: Эффект проявляется на всех уровнях, однако результаты зависят от навыков специалистов по работе с ИИ. Наш анализ выявил потенциальное повышение продуктивности благодаря ИИ-ассистентам и агентам на уровне: аналитиков — до 78%, разработчиков — 62%, тестировщиков — 49%, документаторов — 30%. Особенно ощутимая экономия времени наблюдается у джуниор-разработчиков — около 37%, в то время как у более опытных специалистов — около 20%.

CNews: Как внедрение ИИ меняет подход к созданию ПО в целом?

Антон Атоян: Мы наблюдаем трансформацию ролей: снижается количество узкоспециализированных функций, необходимыми становятся гибридные компетенции. Разработчики превращаются в универсальных инженеров, которым требуются не только разные технические навыки, но и понимание бизнес-логики и бизнеса в целом, а у аналитиков и маркетологов появляется необходимость осваивать технологии.

В разработке фокус смещается с технического исполнения продукта на суть решаемой им проблемы. С развитием ИИ и автоматизацией рутины техническая сторона решения стала проще, и на первый план вышел вопрос точного и четкого определения требований и целей с точки зрения бизнеса или пользователя. Например, если раньше при создании базы данных фокус был на том, как ее сделать, то сейчас приоритетом становится понимание, какую боль заказчика она должна закрывать.

Важным конкурентным преимуществом и фактором профессионального роста становится непрерывное обучение. Появляется необходимость в навыках взаимодействия с ИИ-агентами, использования различных языковых моделей и создания эффективных промптов.

CNews: Где еще внутри компании вы применяете ИИ помимо работы с кодом?

Антон Атоян: Например, в работе с документацией. В нашем портфолио более 90 продуктов. Каждый из них сопровождается документацией для заказчиков, чтобы последние получали необходимую информацию в полном объеме и на русском языке. Искусственный интеллект играет здесь ключевую роль. Он участвует в подготовке и оформлении документов, проверке терминологии и грамматики, переводе, помогает быстрее найти нужные данные и дополняет их, учитывая при этом контекст предыдущих запросов. Все это не только упрощает работу с документацией, но и приносит значительную экономию.

CNews: Важный этап создания ИТ-продукта — аналитика. Как применяете ИИ на этом этапе?

Антон Атоян: ИИ существенно ускоряет процесс аналитики. Сбор и подготовка данных на начальных этапах выполняются значительно оперативнее благодаря инструментам глубокого исследования, умному поиску и агрегации шаблонов информации. Финальная проверка и фактчекинг остаются за человеком, однако весь процесс теперь протекает гораздо быстрее, что позволяет прорабатывать гораздо большее количество гипотез.

По опыту «СберТеха», системным и бизнес-аналитикам искусственный интеллект помогает разобраться в коде, существенно сокращает время на рутинные задачи по созданию описаний и требований к новым функциям. Также ИИ подключается к проверке технического задания и генерации плана по тестированию продуктов. Благодаря этому экономия времени на решение задач аналитики может составлять 25-50%.

CNews: Увеличение объемов кода требует более эффективных инструментов для его проверки на безопасность. Используете ли вы ИИ для автоматизации этого процесса и поиска уязвимостей?

Антон Атоян: Мы используем генеративный ИИ для увеличения покрытия кода тестами. Он помогает генерировать больше интересных тест‑кейсов и делает это быстрее, что в итоге повышает качество регрессионного тестирования. Также он помогает генерировать тестовые сценарии для динамического тестирования. Все это дает возможность специалистам более детально подойти к изучению ПО и ошибок в рамках динамических нагрузок, а также лучше разобраться в причинах срабатывания статического анализа. Итог — более быстрая сортировка и исправление уязвимостей. Система предлагает варианты происхождения проблемы и ее решения, помогая аналитикам сфокусироваться на устранении.

Кроме того, для проверки кода на уязвимости мы разработали мультиагентную систему. Она работает как команда виртуальных помощников. Один ИИ-агент анализирует код, выявляет потенциальные ошибки и определяет, какие из них действительно критичны, отбрасывая ложные срабатывания. Другой агент автоматически пишет исправления и отправляет их в систему управления задачами, где они проверяются человеком или другим ИИ-агентом. По сути, система выполняет роль коллеги, занимающегося рутинной проверкой кода, что позволяет значительно экономить время разработчиков.

CNews: «СберТех» одним из первых в стране прошел сертификацию процесса безопасной разработки, что особенно важно при столь активном применении ИИ-агентов в производственном процессе. Что эта сертификация означает для ваших клиентов?

Антон Атоян: Сертификация подтверждает, что процесс разработки в компании соответствует ГОСТ Р 56939 о защите информации и разработке безопасного ПО. Это гарантирует соблюдение требований регулятора при построении производственного конвейера, внедрении целевых процессов и точек контроля, выпуске регламентов и обучении команд кибербезопасности.

Для наших клиентов это означает, что все наши продукты и релизы проходят обязательную проверку на отсутствие уязвимостей и дефектов, отвечают самым высоким критериям безопасности и помогают сформировать защищенный ИТ-ландшафт. Ежедневно это подтверждается на практике: продукты СберТеха обеспечивают надежность и устойчивость высоконагруженных ИТ-систем в корпорациях из разных отраслей экономики.

CNews:Над какими основными проектами в области генеративного ИИ сейчас активно работает команда «СберТеха»?

Антон Атоян: Мы сосредоточились на двух ключевых направлениях. Первое — совершенствование качества и точности работы ИИ-агентов, что позволит освободить разработчиков от еще большего количества рутинных задач, свести вероятность ошибок к минимуму, повысить автономность команд и точность прогнозирования результатов.

Второе направление — развитие инфраструктуры для создания и эффективного применения ИИ-инструментов в нашем продуктовом наполнении. Мы уже интегрировали в свою СУБД расширение для работы с векторными данными, которое позволило использовать возможности реляционной базы данных для семантического поиска, рекомендаций, интеллектуальной аналитики и создания ИИ-агентов. Также мы модернизировали свое решение для интеллектуального поиска, добавив в него поддержку векторных представлений данных, что на 15% повысило точность результатов, в 32 раза снизило потребление памяти и обеспечило возможность внедрения языковых моделей и предиктивной аналитики.

Мы продолжим прорабатывать возможности использования ИИ в качестве ассистента администратора баз данных, помогающего конфигурировать СУБД, выявлять аномалии в работе и предлагать решения по их устранению.

Наша стратегическая задача состоит в том, чтобы помогать клиентам перейти на новый уровень продуктивности и конкурентоспособности благодаря сочетанию уникальной экспертизы команды в области AI с проверенными и зрелыми ИТ-решениями, а также всесторонней поддержкой при построении ИТ-систем на каждом этапе.

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка