ИИ меняет разработку. Сбер рассказал про инструменты для инженеров
На ГигаКонф для инженеров руководитель блока «Технологии» банка Кирилл Меньшов рассказал, как компания перестраивает разработку и эксплуатацию с помощью ИИ-агентов.
istockphoto.com
В инженерный день ГигаКонф Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка, рассказал, как выстроить агентный производственный процесс, в котором ИИ-агенты доводят задачу от намерения до работающего результата, и как новая методология (AI-Disrupt PSLC, которая развивает идеи AI-Disrupt PDLC) возвращает опыт эксплуатации в требования, создавая единый конвейер.
Открывая конференцию, Кирилл Меньшов подчеркнул, что разработка и эксплуатация уже изменились, и поэтому вся отечественная ИТ-отрасль должна развиваться в новой парадигме.
Как меняется разработка с помощью ИИ-агентов
«Для Сбера и для меня лично принципиально важно развитие инженерного сообщества. Россия издавна гордится своими инженерами и разработчиками. В основе этих достижений лежит сильная математическая школа. Но всё меняется. Новая разработка — это агентная разработка. Это оркестрация, работа с искусственным интеллектом. И там уже нет математики в основе. Если мы с вами не совершим качественный скачок, причем не только в крупных компаниях, но и во всей ИТ-индустрии, мы можем лишиться того актива, который так сильно драйвит всю страну, — наших инженеров и разработчиков. Мы обмениваемся опытом, чтобы вся ИТ-индустрия развивалась быстрее и повышала свою конкурентоспособность», — сказал он.
Как отметил Кирилл Меньшов, под агентной разработкой каждый понимает разный опыт. Хорошая аналогия — движение на автомобиле.
«Здесь три сценария. Первый — pet-проекты разработчиков. Здесь работает вайб-кодинг. Это как ехать на машине по солончаку — в любую сторону, с любой скоростью. Безграничная свобода. Второй — монопродуктовая команда или стартап. Это езда по загородной трассе: минимум светофоров и перекрестков, скорость движения определяет мощность автомобиля. Чем лучше агентная разработка, тем быстрее машина едет. Такие компании повышают производительность разработки в разы. И третий — крупные предприятия. Это езда в центре города с большим количеством светофоров. Множество соседних команд, с которыми надо синхронизироваться, проверки на кибербезопасность, аудиты, логирование, журналирование и так далее. Поэтому мы видим такой разный результат в разных командах: машины одни и те же, а взаимодействие между ними разное», — пояснил эксперт.
Новая методология: от разработки к эксплуатации
Рассказывая о методологии AI-Disrupt PDLC, Кирилл Меньшов подчеркнул, что Сбер переходит в AI-first разработку. Здесь нужно выстраивать собственный harness («обвязку» вокруг модели), поскольку зарубежные сервисы в любой момент могут быть отключены. AI-native разработка — это когда перестраивается весь процесс. Появляются две петли — петля намерения (человек) и петля реализации (ИИ). Роль человека — управлять интентом (спецификация) и контролировать петлю реализации. Сегодня важно не начать бесконечно кодить разные фичи, ведь тогда у клиентов будут постоянно переезжать разные кнопки и меняться дизайны приложений. ИИ позволяет быстро сделать 20 MVP, но потом нужно выбрать один и быстро его реализовать.
В агентной разработке ключевое значение приобретает не код, а спецификация. Контроль необходимо встраивать в сам процесс разработки. Меняются и команды. Появляются два основных типа команд: Tiny Teams (отвечают за продукт и бизнес-эффект) и Enabling Teams (создают общую среду работы агентов).
Объем разработки значительно вырос
В сентябре 2026 года компания на 70% увеличила объем разработки по сравнению с сентябрем 2025 года, рассказал Кирилл Меньшов. 100% инженеров банка используют ИИ в работе, каждый тратит в среднем 220 млн токенов в месяц.
Но сейчас агентизация начинает распространяется не только на разработку, но и на эксплуатацию — отсюда новое руководство AI-Disrupt PSLC (Product Service Life Cycle), которое представил Кирилл Меньшов.
В AI-Disrupt PSLC тоже две петли — петля надежности и доверия и петля сопровождения сервиса. Задача — управлять не только доступностью систем, но и ожидаемым результатом, то есть следовать намерению и правилам, выявлять отклонения в реальном времени и устранять их. На этапе эксплуатации ИИ-агенты действуют в чётко заданных человеком границах. Задачи с высоким риском и низкой обратимостью остаются за человеком, с низким риском и высокой обратимостью — могут быть переданы агентам.
Почему важно объединять разработку и эксплуатацию
Чтобы организация развивалась равномерно, необходимо соблюдать баланс между агентизацией разработки и эксплуатации, объяснил топ-менеджер Сбера. Если развивать только разработку, то эксплуатация перестанет успевать за происходящим.
«Сейчас наша ключевая задача — связать надежность и постоянное развитие с целевым бизнес-эффектом через автономную обратную связь эксплуатационных и пользовательских свойств. Пока пользовательскими свойствами занимаются, как правило, контакт-центры и бизнес, а эксплуатационными свойствами — команда эксплуатации. Если интегрировать их между собой и замкнуть в эту петлю, то мы получим самоусиливающийся, саморазвивающийся сервис», — добавил Кирилл Меньшов.
ГигаКонф для инженеров — продолжение ГигаКонф для топ-менеджеров бизнеса, которая прошла 23 сентября. В программе конференции четыре трека: ИИ-инструменты, модели и инфраструктура, harness, AI-native организация.