Разработка будущего, или Почему AI PDLC начинается не с кода

Страницы:  1

Ответить
 

Professor Seleznov


pic
На ЦИПР-2026 мы подписали меморандум со Сбером и СберТехом — вместе планируем развивать AI PDLC в России и проверять подход на задачах корпоративной разработки. Звучит масштабно, но сейчас всё расскажем. 
Почему ассистента в IDE уже мало
Рынок AI-разработки проходит свою долину разочарования. Первые инструменты ускорили отдельные действия инженера, но быстро показали границу такого подхода: пока AI работает как помощник, результат всё равно приходится собирать вручную.
AI PDLC переносит фокус на сам процесс разработки, и исходной точкой здесь становится спецификация. Команда описывает, что должна сделать система, в каких границах должно работать решение и по каким критериям его можно принять. Код в этой модели — результат исполнения, который агентная система собирает по заданным правилам.
Технически подход строится вокруг двух контуров:
  • Намерение: человек формулирует задачу, задаёт архитектурные рамки и принимает результат.
  • Исполнение: агентная система декомпозирует задачу, пишет код, запускает проверки и возвращает результат на валидацию.
Всё это связывает платформа разработки. Она даёт агенту доступ к нужному контексту, инструментам и политикам компании. А человек получает наблюдаемость и контроль: видит, какие шаги выполнил агент, какие проверки прошёл результат и где требуется решение команды.
Пока AI в разработке чаще всего остаётся ускорителем отдельных действий. AI PDLC интересен нам как попытка перестроить сам цикл создания продукта.

Как будем проверять подход на практике
Вместе со СберТехом мы будем тестировать AI PDLC в разработке сложных платформ, корпоративных систем и продуктов с жёсткими требованиями к качеству результата.
На практике нам интересно проверить несколько вещей:
  • Как AI может работать во всём цикле разработки продукта
  • Как подход показывает себя в сложных системах и платформах, где важны качество и промышленная надёжность
  • Какие инструменты нужны, чтобы задачи, кодовая база, проверки и командная работа были связаны в один процесс
  • Какие навыки развивать, чтобы уверенно работать с AI PDLC и доводить решения до применения
В работе планируем использовать продукты Сбера с интегрированным ИИ: GitVerse для совместной работы с кодом, GigaCode для работы с кодовой базой и GigaStudio для создания веб-приложений.
А в качестве послесловия добавим, что для нас это продолжение системной работы по внедрению AI в бизнес. Только теперь фокус расширяется до всей разработки: как компании формулируют задачи, проектируют решения, проверяют результат и доводят его до промышленного запуска.-Это блог red_mad_robot. Мы запускаем цифровые бизнесы и помогаем компаниям внедрять ИИ. Здесь наша команда разработки на собственных кейсах рассказывает о том, что происходит с ИИ сегодня, а стратегические аналитики подсказывают, что будет завтра. Мы бы подписались.
Наш Telegram-канал: t.me/redmadnews-Источник
 
Loading...
Error