[3/4] Панельная дискуссия про влияние AI на разработку софта (Рубрика AI)
Продолжая рассказ (1 и 2) про панельную дискуссию поделюсь оставшимися темами и начну с рисков.
3. Возможности vs риски: как балансировать ускорение и угрозы Преимущества ИИ в разработке очевидны и заманчивы. Главные драйверы, которые называют компании: повышение производительности, ускорение релизов и сокращение издержек. Но это тянет за собой шлейф рисков - Риски качества и ошибок. ИИ склонен “галлюцинировать” – давать уверенные, но некорректные ответы. Разработчики жалуются, что много времени уходит на отладку кода, который почти рабочий. Здесь стратегией может быть создание дополнительных проверок. Автотесты, статический анализ, линтеры – обязательны даже для сгенерированного кода (особенно для него!). Некоторые компании идут дальше: обязывают помечать или ревьюить весь код, внесённый с помощью ИИ - Риски для организации и процессов. Без грамотного подхода ИИ может усилить узкие места. Например, DORA предупреждает: если компания страдает от устаревших процессов, технического долга, недостатка автоматизации, то ускорение разработки через ИИ приведёт к лавинообразному росту проблем – больше сырого кода вольётся в те же кривые пайплайны. В итоге, в таком случае помимо внедрения AI-инструментов надо заниматься развитием платформы разработки и инженерных процессов. - Конфиденциальность и безопасность данных. ИИ-инструменты часто требуют отправки исходного кода или данных на внешние сервисы. Для финансовых компаний это красный флаг. Такие компании разворачивают AI решения локально и дорабатывают их под свои сценарии. Если у вас есть договорные отношения с провайдерами LLM моделей, то вы можете попробовать решить эту проблему на уровне договоров. - Vendor lock-in. Сейчас рынок ИИ-платформ в основном контролируется несколькими игроками – OpenAI (Microsoft), Google, Anthropic и т.д. Если команда плотно подсаживается, скажем, на GitHub Copilot, возникает зависимость, поэтому крупные фирмы стараются диверсифицировать и держать контроль. Практика больших компаний – развивать внутреннюю экспертизу и/или использовать сервисы разных провайдеров (что умножает косты) - Компетенции команды и “атрофия навыков”. Ирония: мы хотим, чтобы команда работала быстрее с помощью ИИ, но боимся, что от этого люди перестанут расти как профессионалы. Здесь все завязано на обучение сотрудников и мотивацию их не просто копировать ответы модели, а разбираться с ними и понимать как и почему это работает.
4. Как меняются процессы разработки и состав команд? Широкое внедрение ИИ уже начинает менять структуру и роли в командах разработки. Есть прогноз, что в ближайшие годы потребность в тестировщиках и аналитиках снизится, а число инженеров-разработчиков в штате вырастет. - Почему меньше тестировщиков? Традиционное ручное тестирование – один из процессов, наиболее поддающихся автоматизации ИИ. Современные инструменты способны сами генерировать тестовые сценарии, подбирать edge-cases и даже поддерживать тесты актуальными при изменении кода. - Почему меньше аналитиков? Под словом аналитики здесь можно понимать бизнес-аналитиков, системных аналитиков – тех, кто переводит бизнес-требования в ТЗ, прорабатывает спецификации. ИИ начал постепенно отъедать и эту часть работы.
Уже сегодня влияние ИИ ощущается на командных ролях: разработчики становятся центром процесса, опираясь на ИИ, они берут на себя часть задач тестирования и аналитики; тестировщики и аналитики трансформируются в более технические и совмещённые роли, а еще возникают новые позиции. Для бигтеха и финтеха это шанс оптимизировать структуры команд и повысить эффективность, но успех зависит от переподготовки людей. Роль человека будет смещаться к тому, чтобы решать нестандартные проблемы, принимать продуктовые решения и направлять ИИ, в то время как ИИ возьмёт на себя больше рутины. Команды станут более “умными” и кросс-функциональными, а люди – более универсальными.
Окончание будет в финальном посте.
#AI #Engineering #Architecture #ML #Software #Economics #Software