Дата публикации: 23.11.2024 (предполагаемая, на основании внутренних данных и прогнозов)
Источник: J’son&Partners Consulting, Минцифры России, Руссофт, Cloud.ru, EqualExperts
Категории: ИТ, Разработка ПО, Технологии
Сигналы: Trend, Watch
Описание-резюме отчета
Отчет, основанный на исследовании мирового и российского рынков ИИ-сервисов в жизненном цикле разработки ПО, охватывает текущие практики применения ИИ в российских компаниях, уровень зрелости технологий и их влияние на команды и процессы разработки. Ключевая идея — ИИ трансформирует SDLC, ускоряя процессы, но несет риски, связанные с компетенциями и качеством кода. Отчет релевантен технологическим лидерам, CIO/CTO, руководителям по разработке и всем, кто участвует в жизненном цикле разработки ПО.
Сама суть
- ИИ активно интегрируется в SDLC, меняя процессы от планирования до поддержки, но в России это пока происходит точечно, часто по инициативе отдельных сотрудников.
- Ожидается, что к 2025 году 62% сотрудников ИТ-команд в России будут использовать ИИ, что вдвое превышает уровень 2024 года, а к 2028 году этот показатель достигнет 98%.
- Основная ценность ИИ в SDLC — ускорение разработки (медиана 37%), повышение качества тестирования и мониторинга, а также сокращение рутины.
- Ключевые риски связаны с деградацией компетенций, качеством кода, галлюцинациями ИИ, безопасностью данных и сопротивлением команд.
- Лишь 57% компаний возглавляют пилотирование ИИ на уровне руководства, тогда как в 43% случаев использование ИИ остается хаотичным и несистемным.
Ключевые инсайты для СЕО
Что работает
- Ускорение SDLC: ИИ способен сократить время разработки на 37% в среднем, при этом ускорение тестирования достигает 60%, а анализа и разработки – по 40%. Это позволяет значительно сократить Time to Market.
- Повышение качества: ИИ улучшает качество тестирования, мониторинга и анализа логов, что приводит к снижению количества критических багов и улучшению стабильности приложений.
- Сокращение рутины и быстрое погружение: ИИ берет на себя рутинные задачи, освобождая время разработчиков и аналитиков для более сложных и творческих задач, а также ускоряет изучение новых библиотек и фреймворков.
- Изменение структуры команд: Переход к более кросс-функциональной модели, где разработчики получают экспертизу смежных направлений, что увеличивает их ценность для компании.
- Шаблонизация и адаптация: Возможность формирования шаблонов промптов и дообучения моделей под внутренний контекст и стандарты компании при пилотировании узких сценариев.
Что НЕ работает
- Деградация компетенций: Риск потери способности команд решать сложные задачи самостоятельно и непонимания принципов работы сгенерированных систем.
- Снижение качества кода: ИИ может генерировать работающие, но не всегда оптимальные или соответствующие общей архитектуре код, что увеличивает техдолг и затраты на поддержку.
- Риски безопасности: Угрозы утечки данных или кодовой базы из-за использования внешних ИИ-сервисов или уязвимостей в сгенерированном коде.
- Сопротивление сотрудников: Более половины сотрудников склонны сопротивляться внедрению ИИ, опасаясь изменений и опасаясь системного применения технологии.
- Отсутствие метрик и контроля: Более чем в 50% компаний не ведется измерение эффектов от внедрения ИИ, что затрудняет оценку его реальной ценности и масштабирование успешных практик.
- Неготовность инфраструктуры: Необходимость выделения ресурсов и согласования закупок инфраструктуры для поддержки ИИ-систем, что является барьером для многих компаний.
Радар возможностей и ловушек
| Возможности | Ловушки |
|---|---|
| Значительное ускорение SDLC и Time to Market | Деградация компетенций ИТ-команд |
| Повышение качества тестирования и мониторинга | Снижение качества сгенерированного кода и рост техдолга |
| Сокращение рутинных задач, освобождение ресурсов для творчества | Риски безопасности данных и кодовой базы |
| Формирование кросс-функциональных команд | Сопротивление сотрудников и необходимость переобучения |
| Оптимизация процессов разработки и CI/CD | Недостаток метрик эффективности и отсутствие контроля |
| Создание специализированных ИИ-инструментов внутри компании | Дополнительные затраты на инфраструктуру и риски vendor lock-in |
Что это значит для бизнеса
- Для технологических компаний: Активное пилотирование ИИ как "сверху", так и "снизу", с фокусом на разработку и тестирование. Долгосрочная стратегия должна включать переосмысление SDLC, инвестиции в обучение персонала и разработку внутренних ИИ-платформ.
- Для компаний с высокой стоимостью Т2М (финансовый сектор, ритейл): ИИ становится критически важным для сокращения циклов разработки и вывода продуктов на рынок. Необходимо выстраивать контролируемые пилотные проекты, ориентированные на измеримые бизнес-результаты.
- Для промышленных и консервативных отраслей: Возможность использования ИИ в сочетании с Low-code решениями для частичного замещения разработчиков системными аналитиками, что позволяет оптимизировать затраты и повысить эффективность.
- Для компаний, планирующих внедрение ИИ: Внедрение должно быть постепенным и контролируемым, начинаться с узких сценариев. Крайне важно донести до сотрудников понимание того, как работает ИИ и как правильно его использовать, формируя поддерживающую культуру.
Вопросы для управленческой команды
- Как мы можем системно подойти к внедрению ИИ в SDLC, чтобы не допустить хаотичного использования и минимизировать риски?
- Какие конкретные метрики мы будем использовать для оценки эффективности ИИ в наших процессах разработки и как мы будем их измерять?
- Как мы планируем работать с сопротивлением сотрудников и обеспечивать их обучение и развитие компетенций в условиях активного внедрения ИИ?
- Какую стратегию мы выберем в отношении безопасности данных и кодовой базы при использовании ИИ-инструментов?
- Как внедрение ИИ повлияет на структуру наших ИТ-команд и потребность в специалистах разного профиля в ближайшие 1-2 года?
Stratsessions Signals
- Trend: ИИ становится неотъемлемой частью SDLC, значительно accelerating разработку и улучшая качество.
- Watch: За рисками деградации компетенций команд, качеством генерируемого кода и вопросами информационной безопасности.
- Cut: От хаотичного использования ИИ без контроля и метрик, а также от игнорирования необходимости перестройки процессов и обучения команд.
Для кого полезно
- СЕО и топ-менеджеры в сфере ИТ, финансов, ритейла, промышленности.
- Директора по стратегии, развитию продуктов и технологиям (CIO/CTO).
- Руководители отделов разработки, тестирования и аналитики.
- Инвесторы, ориентирующиеся на технологический сектор и инновации в разработке ПО.
Call to Action
- Заказать разбор для своей отрасли
- Подпишитесь на Stratsessions Digest: 5 отчетов → 5 идей → 5 минут