Пошаговый разбор пилотного проекта по внедрению ИИ. Честно о проблемах, с которыми столкнулись в Сбере. Какие метрики? Какой этап AI first разработки самый проблемный? Конкретные цифры и выводы по итогам внедрения в сотни команд.
Митап прошёл
ИИ в разработке ПО
Опыт Сбера по практическому внедрению и оценке эффектов
12 ноября 2025 г.19:00
Описание и материалы
Саммари митапа
Эволюция в SDLC 3.0: Как ИИ меняет разработку в Сбере (Конспект доклада)
TL;DR
Доклад о смене парадигмы разработки: переход от написания кода к управлению намерениями (Intent-Centric Development). Спикер из Сбера рассказывает, как они внедряют ИИ-инструменты (GigaCode/GigaIDE), заменяя привычные IDE, и почему один разработчик с ИИ теперь равен целой команде прототипирования. Вводится новое понятие — Agent Experience.
Кому будет полезно
- Техлидам и архитекторам: чтобы понимать, куда движется индустрия (SDLC 3.0).
- Разработчикам: чтобы подготовиться к смене роли (от «кодера» к «архитектору намерений»).
- Product Owner'ам: для понимания новых скоростей прототипирования.
- DevRel / HR: новый тренд на Agent Experience и вопросы мотивации.
Краткий контекст
- Спикер: Владимир Долгов, занимается внедрением ИИ в Сбере (руководил созданием GigaCode и GigaIDE — замены JetBrains).
- Окружение: Масштабная программа внедрения AI для разработчиков во всём Сбере.
- Суть: Переход от использования ИИ как «помощника» к ИИ как «партнёру».
Ключевые идеи
1. Эволюция: от SDLC 1.0 к SDLC 3.0
Что сказали: Разработка проходит три этапа:
- 1.0: Классическая разработка (человек пишет код).
- 2.0: Текущий этап. Код всё ещё основа, но используются AI-помощники (copilots).
- 3.0: Будущее (и настоящее в передовых командах). Код перестает быть главным звеном общения. Он порождается автоматически в процессе обсуждения задачи.
Почему это важно: Это меняет требования к инженеру. Навык синтаксиса уходит на второй план, на первый выходит умение формулировать задачу.
Как применить: Начать тренировать навык написания чётких требований (промтов) и спецификаций, а не только алгоритмов.
2. Intent-Centric Development (Разработка от намерения)
Что сказали: В SDLC 3.0 мы переходим к партнерству с ИИ. Человек + ИИ вместе анализируют требования, дизенят и пишут код. Главное — «что мы хотим сделать» (интент), а не «как это написать».
Почему это важно: Фокус смещается с рутины на смысл. Вы не тратите время на бойлерплейт, вы тратите время на архитектуру решения.
Как применить: Использовать ИИ на этапе брейншторма и дизайна системы, а не только как автодополнение кода.
3. Ускорение прототипирования (1 к 3)
Что сказали: Спикер отмечает на своем опыте: раньше для проверки гипотезы или создания MVP нужно было 2–3 разработчика. Сейчас достаточно одного человека с набором хороших ИИ-инструментов.
Почему это важно: Time-to-market для проверки идей сокращается в разы (иногда в десятки раз).
Как применить: Если у вас есть идея пет-проекта или рабочей утилиты — попробуйте реализовать её в одиночку с помощью AI, не собирая команду.
4. Agent Experience (Новая дисциплина)
Что сказали: По аналогии с Developer Experience (DevEx), появляется Agent Experience. Это про то, как удобно и эффективно агенты (ИИ) взаимодействуют с инструментами, средой и человеком.
Почему это важно: Человек становится узким горлышком. Если интерфейс неудобен для ИИ-агента, процесс встает.
Как применить: При создании внутренних платформ думать: «А сможет ли этим API/инструментом воспользоваться AI-агент, а не только человек?».
Ошибки и грабли
- Риск некачественной генерации: В корпоративной среде (Enterprise) генерация кода несёт риски безопасности и качества. ИИ может быстро «нагенерить» мусор, который сложно поддерживать.
- Проблема мотивации: Когда рутину забирает ИИ, встает вопрос: что драйвит разработчика? Этот аспект (психология изменений) часто упускают.
- Человек — боттлнек: В цепочке «ИИ — Инструмент — Человек», именно человек меняется медленнее всех. Технологии убегают вперед, люди не успевают адаптироваться ментально.
Что можно сделать уже сегодня
- Попробовать «парное программирование» с ИИ не как с автокомплитом, а как с архитектором (обсудить задачу до написания кода).
- Запустить пет-проект, который раньше откладывали из-за нехватки рук — проверить гипотезу «один за троих».
- Изучить инструменты Agent-based разработки (автономные агенты, которые сами выполняют цепочки задач), а не просто чат-боты.
Цитаты
«SDLC 3.0 — это когда код порождается на этапе обсуждения».
«Если раньше мне нужно было 2-3 разработчика, чтобы проверить идею, то теперь достаточно меня и пары хороших инструментов».
«В конце цепочки всегда стоит человек, и человек за это время поменяться не может».
Таймкоды
- 00:00 — Вступление: кто такой Владимир Долгов и его роль в GigaCode/GigaIDE.
- 01:53 — Концепция Software Engineering 3.0 (SDLC 3.0).
- 02:35 — Intent-Centric Development: партнерство человека и ИИ.
- 05:33 — Личный опыт: ускорение проверки гипотез в разы.
- 01:21:00 — Выводы: Agent Experience и проблема человеческого фактора.
Итоговый вывод
Спикер доносит мысль, что роль разработчика фундаментально меняется. Мы перестаем быть «писателями кода» и становимся «операторами намерений». Первый шаг после осознания этого — перестать конкурировать с ИИ в написании синтаксиса и начать учиться управлять им как квалифицированным подчинённым-партнёром.