ИИ в разработке с двух сторон: инженеры и руководители

Давно у нас не выходило публикаций. Реалии этой осени таковы, что текущие проекты и новые пресейлы почти не оставляют свободного времени. А вместе с тем ярких моментов за это время было немало. Расскажу о трёх конференциях, на которых мне удалось побывать.

30 сентября был очно на митапе Альфа-Банка о вайб-кодинге. 8 октября онлайн смотрел конференцию «Руки» Яндекс Практикума. Первая говорила об ИИ языком инженеров, вторая языком руководителей. И что интересно, выводы у них во многом совпали. А 15 октября по наводке друга посетил «Большую игру» Orion soft.

Митап Альфа-Банка: вайб-кодинг для большой компании

У митапа непроизносимое название АЛЬФА ВААА{АИ}ЙЙЙБ. Вечер начался с финала хакатона по Enterprise Vibe Coding. Так в банке называют корпоративный вайб-кодинг: ИИ берёт на себя часть работы с кодом, а человек задаёт контекст, проверяет результат и принимает решения. По данным банка, за 39 часов решения подготовили 102 команды из 11 компаний.

Задача была совсем не учебная. Нужен был сервис между системами банка и языковой моделью, который скрывает ФИО, паспортные данные, номера карт и адреса и выдерживает 1000 запросов в секунду. Для нас эта тема близкая: маскирование чувствительных данных перед обращением к облачной модели есть и в СТОК.ПРОФИЛЬ, и в ССП. Так что защиты я слушал с особым интересом.

Первое место и миллион рублей взяла команда BEELOADTEAM, второе «Красный Вайб: соло QA», третье «Муравьиная ферма» (Computerra). Отдельно хочется отметить второе место QA-инженера Екатерины Мазняк, которая выступала одна, без команды (Tproger). Её промпты + кодинг ИИ-агента + нагрузочное тестирование = результат. Хороший пример того, что опыт тестировщика в такой разработке совсем не второстепенный. Один вайбкодер в поле воин – доказано!

Понравилось и то, как команды защищались. Показывали метрики, честно говорили об ограничениях, а некоторые прямо признавали, что за два дня промышленный сервис не построить.

Потом началось то, ради чего я и пришёл. Спикеры выступали с короткими докладами, а эксперты из Альфа-Банка, Альфа-Капитала, Билайна, MTS AI, Сбера, Яндекса и red_mad_robot задавали им вопросы. Скажу на полном серьёзе: выступления получились яркими, красивыми и профессиональными, спикеры били в цель.

Екатерина Жукова из Альфа-Банка рассказала, почему одного вайб-кодинга недостаточно. Знания в компании часто живут в головах отдельных сотрудников и уходят вместе с ними, а без полного контекста ИИ выдаёт слабые решения. Поэтому инструменты нужно встраивать в платформу, которая хранит корпоративные знания и позволяет управлять разработкой.

Никита Симонов из red_mad_robot говорил о подходе Human in the Loop, «человек в контуре». Мало выбрать модель и инструменты, нужно заранее решить, какие задачи агент выполняет сам, а где без человека не обойтись. Ценно.

Иван Тимиргалеев, CTO Kion, взял острую тему: как разрабатывать с ИИ там, где это запрещает служба безопасности. Речь шла о закрытых контурах и открытых моделях. Универсального рецепта, по его словам, нет, а сам вопрос уже звучит иначе: не нужен ли ИИ, а как с ним работать.

«Руки»: ИИ глазами руководителя

«Руки» – ежегодная конференция Яндекс Практикума для руководителей, HR и специалистов по обучению. Тема этого года: «ИИ-трансформация: стратегия, инструменты, люди». В программе были опыт Яндекса и «Циана», разговор об изменениях с «Авито» и Сбером и спор о том, стоит ли нанимать джунов в эпоху ИИ. Кстати, в этом споре участвовала Виктория Хованская из Альфа-Банка, так что две конференции пересеклись и по составу.

Самым, пожалуй, практичным для меня оказался воркшоп Дмитрия Ерёменко «Руки дошли: как обучать команды ИИ и внедрять его в процессы». Исходная мысль простая: ИИ в компаниях уже есть, просто им мало кто управляет. Сотрудники пользуются им через личные аккаунты, а руководители заметно недооценивают, насколько широко. Знаком и сценарий неудачи: всем открыли доступ к ассистенту, провели вебинар, а через несколько недель большинство вернулось к привычной работе.

Что предлагает Ерёменко? Переводить удачные запросы из личной практики в общие инструкции команды. Дальше по ступенькам: системный промпт, скилл, агент, автоматизация. Учить людей на их собственных рабочих задачах, чтобы каждый уходил с занятия с готовым результатом. И мерить эффект делом: долей задач, которые команда выполняет с ИИ, временем, качеством и числом доработок. А надо отметить, что цифры BCG, которые он приводил, говорят сами за себя: там, где под ИИ перестраивают процессы, измеримый эффект видят 67% опрошенных, а там, где ИИ просто добавили как ещё один инструмент, 43%.

«Большая игра» Orion soft: инфраструктура и безопасность для ИИ

Orion Digital Day – ежегодная конференция Orion soft. В этом году она называлась «Большая игра», и игровой сеттинг был во всём: в оформлении площадки, в названиях докладов, в мерче. Честно признаюсь, я опоздал и приехал уже после обеда, но и вторая половина дня того стоила.

Интересной оказалась секция DevOps. Говорили о том, как система управления секретами StarVault продолжает работать после сбоя за счёт DR-репликации, как быстрее и безопаснее доводить код до продакшена и как комплексно проверять безопасность в Kubernetes.

Отдельно было интересно ближе познакомиться с ИИ-продуктами Orion soft. StarGuard AI – шлюз безопасности между сотрудниками и языковыми моделями. Он пропускает через себя каждый запрос и ответ, маскирует персональные данные до отправки во внешнюю модель, отсекает запрещённые запросы и считает расходы на токены по пользователям и подразделениям. По сути, ту же задачу решали финалисты хакатона Альфа-Банка, только здесь она оформлена в готовый корпоративный продукт.

StarScale AI компания анонсировала прямо на конференции. Никита Векессер, лидер продуктов Nova AI и StarGuard AI, презентовал это решение как платформу для оценки экономической эффективности корпоративного ИИ. Она собирает данные о запросах, токенах и затратах на инфраструктуру, связывает их с пользователями и подразделениями и сопоставляет стоимость с результатом, например со сэкономленным рабочим временем. Хорошо перекликается с тем, о чём говорил Ерёменко: эффект от ИИ нужно измерять. После конференции удалось немного пообщаться с коллегами из Orion soft.

Что объединило митап и «Руки»

Говорили на двух площадках разными словами, а приходили к одному. Знания должны храниться в общих инструкциях и платформе, чтобы не уходить вместе с людьми. У каждого результата, который подготовил ИИ, должен быть ответственный человек. Инструмент без перестройки процесса даёт мало. А безопасность держится на понятных правилах: какие ассистенты разрешены и какие данные в них можно передавать.

Что мы берём в работу

Многое из услышанного совпадает с тем, как мы уже работаем. В статье об управляемой агентной разработке я рассказывал, как у нас устроены агенты: у каждого своя роль, контекст, инструменты и критерии приёмки, а ключевые решения принимает человек.

Есть и над чем поработать. Хотим точнее измерять эффект от агентной разработки цифрами, без опоры на ощущение «стало быстрее». Показатели Ерёменко хорошо подходят и инженерной команде. А когда мы внедряем ИИ-продукты у заказчиков, будем уделять больше внимания людям: правилам работы с данными, обучению на реальных задачах и тем, кто будет помогать коллегам.

И, конечно, ИИ и безопасность. Эта тема звучала на всех трёх конференциях: закрытые контуры у Тимиргалеева, правила работы с данными у Ерёменко, шлюз StarGuard AI у Orion soft. Для нас она тоже в приоритете, ведь наши продукты работают с чувствительными данными заказчиков.

Традиционно благодарю организаторов за сильные программы, крутых спикеров и настроение! Было круто!