49:46
Как ИИ меняет разработку в 2026: главные инсайды с крупнейших IT-конференций / Кирилл Мокевнин
Организованное программирование | Кирилл Мокевнин
Overview
В этом видео Кирилл Мокевнин делится инсайтами, полученными на IT-конференциях, о влиянии ИИ на разработку ПО в 2026 году. Обсуждается текущее проникновение ИИ-инструментов в разработку, проблемы их внедрения в крупных компаниях, а также тенденции развития и потенциальные изменения в ролях разработчиков. Особое внимание уделяется концепции AI-Driven Development (AIDD), оптимизации процессов, новым ролям и подходам к разработке, включая Spec-Driven Development и автоматизацию документации.
How was this?
Save this permanently with flashcards, quizzes, and AI chat
Chapters
- Использование ИИ-ассистентов для написания кода пока не является массовым, лишь около 20% разработчиков используют их полностью.
- Крупные компании сталкиваются с ограничениями и правилами, замедляющими внедрение ИИ, но многие начинают экспериментировать с внутренними закрытыми контурами и моделями.
- Уровень ИИ-ассистентов, разрабатываемых внутри компаний, часто уступает внешним решениям из-за ограниченных ресурсов.
- Разработка собственных ИИ-инструментов с нуля — сложная задача; чаще компании форкают существующие open-source решения.
Понимание текущего уровня внедрения ИИ помогает оценить реальное положение дел, а не только хайп, и понять, с какими вызовами сталкиваются компании.
На конференциях лишь до 20% аудитории подняли руку, отвечая на вопрос о полном написании кода с помощью ИИ-ассистентов.
- Основной тренд — повышение производительности индивидуальных разработчиков (Individual Contributor Productivity), но это еще не повсеместно.
- ИИ-интеграция требует кардинальной трансформации процессов, а не простого ускорения существующих.
- Ожидается появление новых ролей и укрупнение существующих, что может привести к изменению структуры команд.
- Неясно, приведет ли AIDD к революционным изменениям или лишь к небольшим улучшениям и оптимизации текущих процессов.
Осознание необходимости трансформации процессов, а не простого внедрения инструментов, критично для успешной адаптации к новым реалиям разработки.
Идея заключается не просто в ускорении процессов, а в переосмыслении того, какие процессы следует изменить или убрать вовсе.
- ИИ активно используется для автоматизации клиентских сервисов (например, голосовые помощники Сбера, чат-боты), что приводит к упрощению бизнес-процессов и сокращению некоторых ролей (например, в поддержке).
- Компании заявляют о целях сократить до 30% персонала за счет повышения производительности благодаря ИИ.
- Увольнения, связанные с ИИ, начинают происходить сейчас, накладываясь на экономические проблемы и остановку найма.
- Рост производительности труда благодаря ИИ может привести к унификации и выравниванию уровня компаний, после чего потребуется новый толчок для роста.
Понимание влияния ИИ на рынок труда и бизнес-процессы помогает подготовиться к изменениям в карьере и структуре компаний.
Пример с обновлением паспортных данных через чат-бот, который справился с задачей быстрее и проще, чем стандартные процедуры в личном кабинете.
- Разработчики, получив доступ к ИИ-ассистентам для инфраструктурных сервисов (например, к облакам, Kubernetes), начинают давать команды напрямую, минуя стандартные инструменты (Terraform, Helm).
- Это создает риски катастрофических сбоев, невоспроизводимости и хаоса в управлении инфраструктурой, что вызывает беспокойство у DevOps-специалистов.
- ИИ-средства пока лучше подходят для анализа и мониторинга, чем для прямого выполнения деструктивных действий.
- Существует риск, что из-за ошибок разработчиков с ИИ-инструментами компании вернутся к более традиционным методам управления инфраструктурой.
Иллюстрирует, как новые инструменты могут создавать непредвиденные проблемы и требовать новых подходов к безопасности и управлению доступом.
Разработчики используют ИИ-ассистентов для прямого управления облаками и Kubernetes, вместо того чтобы использовать Terraform или Helm, что вызывает опасения у DevOps.
- Внедрение ИИ требует переосмысления процессов, включая Spec-Driven Development (SDD), где спецификации играют ключевую роль.
- Автоматизация генерации и обновления документации с помощью ИИ значительно упрощает процесс и делает его более актуальным.
- Системы вроде Grimoire (на базе Mathilda) помогают автоматически генерировать документацию и ADR (Architecture Decision Records) на основе диалогов с ИИ.
- SDD, основанный на автоматической генерации из сессий с ИИ, может быть более эффективным, чем ручное написание и проверка документации.
Показывает, как ИИ может трансформировать работу с документацией и спецификациями, делая ее менее трудоемкой и более интегрированной в процесс разработки.
Использование скиллов Mathilda для автоматического создания документации и ADR на основе диалогов с ИИ, что упрощает процесс для команды.
- Компании создают множество внутренних скилов, но их переиспользование ограничено из-за сложности проверки и адаптации.
- Эффективная разработка с ИИ предполагает адаптацию проекта под возможности ИИ, а не только обвешивание его скилами.
- Разработка кастомных решений становится дороже, поэтому предпочтение отдается стандартным, хорошо документированным инструментам и библиотекам.
- Важно обучать ИИ понимать специфику проекта, включая терминологию и структуру, чтобы минимизировать ошибки и повысить эффективность.
Предлагает новый взгляд на взаимодействие с ИИ: не заставлять его работать по старым правилам, а адаптировать проект и процесс под его возможности.
Пример с Хекслетом, где терминология (например, 'курс') менялась и уточнялась, чтобы ИИ лучше понимал контекст проекта.
Key takeaways
- Проникновение ИИ в разработку пока ниже, чем предполагается, особенно в крупных компаниях из-за регуляторных ограничений.
- Успешное внедрение ИИ требует не просто ускорения, а фундаментальной трансформации существующих процессов разработки.
- ИИ уже приводит к автоматизации бизнес-процессов и потенциальному сокращению персонала, особенно в клиентских сервисах.
- Использование ИИ-ассистентов в DevOps создает новые риски и требует пересмотра подходов к управлению инфраструктурой.
- Spec-Driven Development и автоматическая генерация документации с помощью ИИ могут значительно упростить работу с требованиями и знаниями о проекте.
- Адаптация проекта под возможности ИИ и унификация терминологии важнее, чем создание большого количества кастомных скилов.
- Стандартные, хорошо документированные решения и библиотеки предпочтительнее кастомных разработок при работе с ИИ.
- Взаимодействие с ИИ должно быть диалоговым, фокусируясь на объяснении сути задачи, а не на предписании конкретных шагов решения.
Key terms
AI-Driven Development (AIDD)Individual Contributor ProductivityСкилы (Skills)Лэмка (LLM)Спецификации (Specifications)Spec-Driven Development (SDD)Архитектурные решения (ADR - Architecture Decision Records)Контур (Contour)Open SourceФорк (Fork)Time to MarketГенераторы кода (Code Generators)
Test your understanding
- Каковы основные причины медленного проникновения ИИ-инструментов в разработку в крупных компаниях?
- Почему трансформация процессов важнее простого ускорения при внедрении ИИ в разработку?
- Какие риски связаны с использованием ИИ-ассистентов разработчиками для управления инфраструктурой?
- Как Spec-Driven Development с использованием ИИ может изменить процесс работы с документацией?
- Почему адаптация проекта под возможности ИИ и унификация терминологии считаются более эффективными, чем создание множества кастомных скилов?