[1/2] Исследование AI в SDLC от IT One и Сколково (Рубрика AI)
Недавно я был на презентации результатов исследования от IT One и Сколково, где участвовал в панельной дискуссии. Потом я взял это исследование и изучил все 59 страниц, в которых примерно следующая структура
- Мировая практика: существующая и предстоящая трансформация SDLC под влиянием ИИ - здесь авторы провели мета-исследование, проанализировав отчеты других уважаемых ребят (приведу ссылки ниже при описании результатов)
- AI в SDLC в России: ландшафт рынка, сервисы, практики и ожидания по развитию - здесь авторы проанализировали публичные сервисы, доступные на рынке Росии + проанализировали крупные анонсы от игроков, даже если сами решения еще не доступны для широкого круга пользователей
- Взгляд технологических лидеров на AI в SDLC: результаты интервью СТО / CIO и руководителей по разработке крупных компаний - здесь авторы взяли интервью с 50+ уважаемых людей в индустрии (списка этих людей я в отчете не нашел, но поверим на слово)
- Прогнозы, выводы и рекомендации о возможностях и рисках, с которыми связано использованием AI в SDLC - мнение авторов о том, как дальше будет развиваться AI и как его интегрировать в разработку
Начнем в этом посте с общемировой практики
- Рынку AI-инструментов для разработки : $6,9 млрд → $29,6 млрд к 2032 (х4). Наибольший эффект на этапах разработки и тестирования. Источник Spherical Insights
- 62% разработчиков уже используют ИИ; ещё 13,8% — в планах (по данным 2024 года). Менеджеры оценивают проникновение ниже, но тренд ускоряется. Источник StackOverflow 2024 (я разбирал этот отчет 2024 года, а также разбирал и новый отчет 2025 года)
- Ценность смещается от личной эффективности (быстрее пишет код) к командной: сейчас +10% к скорости кодинга, в горизонте нескольких лет +25–30% к продуктивности команд при работе "ИИ-на-уровне-команд" (чтобы это ни значило). Источник Mia Platform
- Ускорение SDLC: уже 15–20% сейчас (источник: Forrester), потенциал 30–50% на среднесрочном горизонте (источник: medium статья от Сатиш Рама, Director Gen AI @ Paypal)
- Горизонт трансформации процессов - 1–3 года; у 32% техлидеров фактический эффект уже превзошёл ожидания (Источник: MIT, но конкретной ссылки на статью нет)
Отдельно авторы упоминают про исследование METR, где на сложных задачах/репозиториях ИИ может замедлять работу опытных инженеров. Подробный разбор есть в моих постах 1 и 2 и даже в подкасте RIMS, где показано, что само исследование задизайнено под конкретный результат + представляет очень узкий кейс.
Интересно, что авторы исследования нашли модель зрелости от министерства DEFRA правительства Великобритании "The AI-Powered SDLC: A Comprehensive Technical and Cultural Maturity Assessment Framework". Я сначала не понял как ведомство, отвечающее за охрану окружающей среды, продовльственную политику и развитие сельских регионов связано с цифровизацией, но потом изучил вопрос и понял:) С середины 2010-х DEFRA стало одним из лидеров цифровой трансформации в британском госсекторе, во многом благодаря активному сотрудничеству с Government Digital Service (GDS) и Central Digital and Data Office (CDDO). У DEFRA тысячи источников данных (от спутников до фермерских отчетов) и огромное разнообразие пользователей. Поэтому именно здесь британское правительство активно тестирует свои AI/ML темы и агентские системы.
Если же говорить про риски AI, которые отмечают западные отчеты, то они такие
- Утечки кода/данных и проблемы с соблюдение требований комплаенса;
- Деградация компетенций инженеров и «слепое» доверие подсказкам;
- Рост техдолга и vendor lock‑in на провайдеров
В итоге, видно, что тема AI-фикации процессов разработки софта сейчас горяча как никогда. На Западе только ленивый не публикует свои отчеты/прогнозы/продукты/... и по большей части они сейчас в положительной тональности. Но многие отмечают, что скачок эффективности будет при переходе от личных копилотов к интеграции в процессы компаний. Дальше поговорим про Россию.
#Software #Engineering #Productivity #DevEx #AI #Management #RnD #Leadership #Economy