Как AI изменит разработку ПО: материалы Organized Programming №92 (Рубрика #AI4SDLC)

Собрал материалы разговора с Кириллом Мокевниным: 13 сентября 2026 года вышел выпуск №92 Organized Programming, где я был гостем. Обсуждали, как AI меняет программистов, команды и IT-компании. Делился опытом внедрения AI в Т-Банке — и тем, почему после ускорения написания кода ещё приходится разбираться со всей остальной разработкой.

Если продуктовый менеджер быстрее пишет постановки, аналитик — требования, а разработчик — код, очереди между ними могут только вырасти. Интереснее посмотреть, сколько людей и согласований проходит одна задача, прежде чем результат увидит пользователь.

Обсудили

🔸 Команды с агентами Один инженер может брать на себя больше этапов работы, сокращая передачи задачи между людьми. При этом необходимые роли сохраняются. Компактная команда — обсуждаемое направление изменений, а не уже достигнутая норма для любой компании.

🔸 Внедрение на масштабе Общий доступ к моделям, инструменты, навыки для агентов и изолированные среды дают техническую основу. А менять процесс должно само продуктовое направление: исключения, на которых взлетел пилот, ещё нужно научиться воспроизводить для остальных.

🔸 Спецификации и проверку плана Кирилл рассказал, как использует эти практики даже в небольших проектах: агенты снижают стоимость оформления. Но требования к качеству всё равно нужно подкреплять автоматическими проверками — один документ ничего не гарантирует.

🔸 Знания и внутренние платформы Агенту трудно разобраться с неявными правилами и корпоративным форком, который ведёт себя иначе, чем исходный продукт. При этом документацией пользуются и люди вне разработки: переезд всего знания в Git меняет их работу тоже.

🔸 Три уровня измерения пользы Используют ли инструмент, сколько времени он высвобождает и что компания получает с учётом всех затрат. Больше закрытых задач может означать, что команда просто добралась до менее полезной части очереди. Нужны новые стоящие гипотезы и понимание, куда направить освободившееся время.

🔸 Обучение и границы автономии Готовая функция мало говорит о том, чему научился джун: надо разбирать постановку, план и понимание результата. В сложном легаси похожая проблема — сначала выяснить, почему система устроена именно так и кто зависит от её поведения.

Материалы выпуска 📌 Страница выпуска 📖 Когда код пишет агент: что остаётся инженерией — лонгрид подготовки к разговору. 🎬 Запись на YouTube 📝 Текстовый конспект разговора

Если уже внедряете агентов в команде, расскажите: что теперь дольше всего задерживает полезное изменение на пути к пользователю?

#AI4SDLC #AI #Agents #Engineering #PlatformEngineering #Management