ИИ-ассистенты содействуют в написании кода, генерации тестов и ускоряют процесс подготовки документации. Однако темпы вывода продуктов на рынок не увеличиваются пропорционально росту разработки. В двух третях случаев это связано с инфраструктурными ограничениями. 65% участников опроса указали на основные факторы задержек, не связанные с разработкой: согласование информационной безопасности, ручная настройка, тестирование, ожидание окружения или ресурсов. Эти данные были получены из исследования разработчика экосистемы инфраструктурного ПО Orion soft. Редакция IT Speaker ознакомилась с результатами и обсудила их с экспертами отрасли.
«ИИ действительно снижает время, затрачиваемое на написание кода, подготовку тестов и документации, но сам по себе не сокращает весь цикл вывода продукта. С увеличением темпов разработки узкое место перемещается в инфраструктурную область: предоставление сред и ресурсов, настройка окружений, управление доступом, проверки информационной безопасности и подготовка к промышленной эксплуатации», – сообщил IT Speaker Роман Карпов, генеральный директор Axiom JDK.
Павел Сальников, заместитель директора по разработке компании «Гарда», также поделился с IT Speaker своим мнением о влиянии ускорения разработки с помощью ИИ на нагрузку на инфраструктуру и возникающие новые риски. Эксперт отметил, что главный риск заключается в том, что скорость генерации обгоняет зрелость процессов эксплуатации. Увеличивается количество решений, которые необходимо проверять и поддерживать. При этом остаются привычные уязвимости: SQL-инъекции, XSS, утечки секретов, слабый контроль прав и небезопасные зависимости.
«ИИ, особенно в контексте инструментов вроде Codex, Claude Code или Cursor, в состоянии значительно ускорить процесс разработки, но это не означает аналогичного ускорения вывода продукта на рынок. Узкое место просто перемещается на следующие этапы процесса, одним из которых становится предоставление инфраструктуры. Это включает не только техническое выделение ресурсов, но и бюджетирование, согласования, проверки информационной безопасности и другие процедуры, для которых в крупных компаниях характерны сложные многоступенчатые процессы. В результате разработка может занимать часы вместо дней, а ожидание инфраструктуры – по-прежнему дни или недели. Поэтому для достижения эффекта в масштабах компании важно внедрять ИИ не в отдельные операции, а трансформировать и автоматизировать весь сквозной процесс. Игнорирование этого фактора может быть одной из причин, почему компании, активно внедряющие ИИ, пока не наблюдают ожидаемого экономического эффекта», – прокомментировал Денис Кинашевер, старший менеджер практики Applied Intelligence компании Axenix.
47% опрошенных считают, что половина всех препятствий связана с информационной безопасностью. Недостаток стандартизации, согласованных шаблонов и четко описанных правил действий для разработчиков приводит к увеличению времени вывода на рынок. Еще одна проблема – ожидание ресурсов. 78% респондентов ожидают среду для разработки более одного рабочего дня после запроса.
Как отметил Карпов, из всех причин задержек уже можно автоматизировать повторяющиеся и формализуемые операции: выдачу типовых сред по утвержденным шаблонам, конфигурацию инфраструктуры как код, управление доступами, проверки безопасности в CI/CD, тестирование и контроль конфигураций. Также требования информационной безопасности должны быть интегрированы в технологический конвейер и учитываться на всех этапах разработки, не замедляя при этом процессы. Для критических систем особенно важно поддерживать контролируемый жизненный цикл изменений и возможность аудита. ИИ дополнительно увеличивает частоту изменений и объем параллельных задач. Если инфраструктура остается в основном ручной, нагрузка на эксплуатационные команды возрастает быстрее, чем их способность обрабатывать запросы. Возникает риск, что скорость генерации изменений начнет опережать возможности их проверки, безопасного развертывания и сопровождения. Таким образом, следующим этапом повышения производительности является развитие платформенного подхода, автоматизация DevSecOps и стандартизация инфраструктуры.
В настоящее время на международном ИТ-рынке набирает популярность платформенный инжиниринг – подход, который помогает автоматизировать и стандартизировать процессы в инфраструктуре. Быстрая выдача необходимых ресурсов, готовые шаблоны, согласованные с политиками безопасности ресурсы и доступы – все это в совокупности с ИИ-ассистентами предоставляет бизнесу конкурентное преимущество.
«Платформенный инжиниринг – это не просто еще одна попытка внедрить новый инструмент. Это способ вернуть управляемость там, где инфраструктура, DevOps-процессы, требования информационной безопасности и скорость бизнеса стали слишком сложными для ручного управления. Наши выводы подтверждают, что все больше крупных компаний нуждаются в IDP-подходе. Его основная ценность заключается в том, что скорость изменений становится не результатом героических усилий отдельных специалистов, а свойством всей инженерной системы», – отметил Павел Лавров, лидер продукта HyperDrive в Orion soft.
По словам Павла Сальникова, внедрение платформенного инжиниринга и IDP в настоящее время оправдано в тех случаях, когда ИИ-разработка становится массовой, появляется множество приложений и компонентов, а решения связаны с данными, финансами, доступами и интеграциями. Для единичных некритичных решений такой контур может быть излишним. Чем выше масштаб и критичность разработки, тем важнее единые проверки, владельцы и правила эксплуатации.
Ранее «Группа Астра» представила продукт «Астра ИИ Код». Это агентная платформа, позволяющая делегировать рутинные задачи искусственному интеллекту, не выводя код и данные за пределы закрытого контура. Решение соответствует требованиям 152-ФЗ и стандартам информационной безопасности критической информационной инфраструктуры (КИИ).
Gartner: организации перейдут к небольшим командам разработки ПО
