AI в SDLC: отчёт IT One и Сколково

Александр Поломодов и Дмитрий Немов разбирают российский отчёт AI in SDLC от IT ONE и Сколково. Команда сопоставила международные данные с 25 интервью — 50 часами разговоров с технологическими лидерами. Это показывает не только обещания, но и внутреннюю практику, хотя рынок успевает обогнать список инструментов.

SDLC полезнее раскладывать по jobs инженера: понять систему, спроектировать изменение, написать код и тесты, проверить и развернуть. Нужны безопасный доступ к моделям, эксперименты и обмен практиками. Сравнение год к году показывает переход от автодополнения к генерации кода, agents и multi-agent workflows.

Лидеры сходятся на централизованной платформе для смены моделей и управления доступом. Зрелость неодинакова: тесты, документация и review ускоряются, а deployment остаётся закрытым доменом. AI соединяет роли, но контекст, архитектура и инженерные gates всё ещё определяют качество.

Большинство компаний плохо измеряет эффект. Лестница идёт от использования к результату job, затем к impact и стоимости; требовать ROI раньше бессмысленно. Shadow AI показывает спрос, но добавляет риски. Масштабировать стоит бизнес-ценные сценарии с детерминированными проверками, evals, ограничениями и feedback loops.