Microsoft: почему быстрый AI-код не ускорил команду (Рубрика #AI4SDLC)

К моим рассказам про spec-driven development и AI-DLC у AWS появилось хорошее продолжение. Microsoft Digital, внутренняя IT-организация компании, 3 сентября 2026 года поделилась опытом внедрения SDD. И начала с довольно неудобного признания.

Разработчики освоили AI-инструменты и стали работать быстрее. Но, по словам руководителя инициативы, на уровне команды прироста производительности не получили. Авторы связывают это с потерей исходного замысла при передаче работы между участниками процесса. Каждый ускорился на своём участке, а договориться, что именно строим, легче не стало.

Дальше ребята перестроили процесс вокруг живой спецификации. В ней фиксируют бизнес-цель, пользовательские сценарии, пограничные случаи и критерии приёмки. Спека хранится в репозитории и меняется вместе с продуктом. Ещё до неё команда согласует «конституцию»: архитектурные принципы, требования безопасности и ограничения.

С помощью GitHub Spec Kit проходят цепочку: постановка задачи → уточнение вопросов → технический план → задачи → проверка согласованности → реализация и тесты. Отдельно советуют делать небольшие, сфокусированные спеки: результат проще проверять и дорабатывать по частям.

Меняются и роли. PM отвечает за спецификацию на протяжении разработки, инженеры больше времени тратят на требования, планы и проверку сгенерированного результата. Знакомая тема: AI заставляет раньше делать ту работу, которую раньше можно было отложить до первого «мы вообще-то другое имели в виду».

Впрочем, здесь нет замеров до и после или контрольной группы. Это рассказ Microsoft Digital о своём опыте; доказательства, что SDD ускоряет любую команду, из него не получается.

И тут вернусь к разговору про AI-метрики: считать стоит весь путь от задачи до принятого результата, включая согласования, ревью и переделки. Иначе можно очень быстро писать код и по-прежнему долго выпускать нужные изменения.

#AI4SDLC #AI #Engineering #Management #DevTools