ИИ-агенты могут снизить себестоимость ИТ-разработки в 10 раз к 2030 году
АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» (НЦК ИСУ) проанализировала практики крупнейших российских корпораций и выделила новый этап внедрения генеративного искусственного интеллекта в разработку. Компании постепенно отходят от модели, в которой отдельные сотрудники используют LLM-инструменты для вайб-кодинга, и переходят к корпоративным агентским платформам и мультиагентным командам.
По оценке организации, такой подход способен привести к снижению себестоимости разработки ИТ-решений в два — десять раз к 2030 году. Речь идет прежде всего о создании платформ во внутреннем контуре компании, где ИИ-агенты смогут участвовать во всем жизненном цикле продукта: от постановки задачи и подготовки требований до разработки, тестирования и последующей поддержки.
От доступа к LLM к управлению агентами
Простая раздача сотрудникам сотен доступов к языковым моделям, как отмечают корпоративные заказчики, не обеспечивает сопоставимого роста эффективности. Напротив, без единой методологии и контроля это может привести к увеличению расходов. Поэтому в компаниях начинают разделять два сценария применения ИИ.
Вайб-кодинг рассматривается как инструмент для непрофессиональной разработки и быстрого создания прототипов. Агентская разработка, в свою очередь, становится частью работы профессиональных ИТ-команд: агенты выполняют отдельные исполнительские функции, а человек отвечает за архитектуру, постановку задач, координацию и приемку результата.
По данным НЦК ИСУ, в отдельных сценариях корпоративные системы, на развитие которых раньше уходили месяцы, крупные бюджеты и значительные команды, можно дорабатывать за несколько недель. Для этого могут потребоваться два-три высококвалифицированных ИТ-специалиста, управляющих командой из 25–30 ИИ-агентов.
Новая роль инженера и участие бизнеса
Изменения затрагивают и структуру ИТ-подразделений. Вместо раздельной работы разработчиков, аналитиков, архитекторов и тестировщиков формируется роль «соло-инженера». Такой специалист проектирует систему, готовит техническое задание, распределяет задачи между агентами и проверяет качество сгенерированного кода.
В НЦК ИСУ допускают, что к концу десятилетия традиционные роли в разработке могут существенно измениться, а часть корпоративного ИТ-ландшафта будет переведена на агентские платформы. В предельном сценарии ручное написание кода может перестать быть основным способом создания решений, однако ключевым ресурсом останется инженерная экспертиза.
ИИ меняет и взаимодействие между бизнесом и ИТ. Заказчики получают возможность самостоятельно собирать работающие прототипы с помощью вайб-кодинга и приходить к техническим командам уже с полуготовым решением. Сотрудников при этом учат ставить задачи цифровым агентам, контролировать их работу и объединять их в сквозные процессы. Потенциал роста производительности в непроизводственных функциях оценивается в 15–70% в зависимости от конкретной задачи.
Ограничения и нерешенные вопросы
При этом участники рынка пока не говорят о гарантированном мгновенном ускорении вывода продуктов на рынок в крупных компаниях. Наиболее заметный результат применения ИИ сегодня — существенное снижение стоимости экспериментов и возможность чаще проверять различные гипотезы.
Сдерживающими факторами остаются стоимость токенов, требования регуляторов и сертификации, а также сложность модернизации и переписывания унаследованных систем. Поэтому переход к агентской разработке потребует не только доступа к моделям, но и корпоративной платформы, правил безопасности, процессов контроля качества и специалистов, способных управлять мультиагентными командами.
