Мнение Вячеслава Максимова: как искусственный интеллект оптимизирует разработку программного обеспечения

Вячеслав Максимов, эксперт по разработке программного обеспечения в AUTO1 Group

Вячеслав, расскажите читателям немного о себе. Как давно вы руководите разработкой и когда вам пришла идея интегрировать ИИ в рабочие процессы?

На разных этапах карьеры я руководил командами разработчиков и внедрял инструменты для автоматизации программного обеспечения (ПО). Полтора года назад, когда генеративный искусственный интеллект взорвал рынок, я активно занялся его изучением и интеграцией в различные решения. Помимо разработки высоконагруженных систем, включая их проектирование и внедрение CI/CD практик, также провожу обучение технических специалистов.

В настоящее время я работаю в международной компании AUTO1 Group в качестве эксперта по разработке программного обеспечения. Это крупнейшая цифровая платформа в Европе для торговли автомобилями, ориентированная на скорость и удобство пользователей. Компания использует современные разработки для автоматизации покупки и продажи автомобилей, что ускоряет ее темпы развития. К примеру, анализ больших данных и машинное обучение для оценки стоимости транспорта на основе таких факторов, как возраст, пробег, состояние и рыночные тренды.

Как ключевые процессы разработки сейчас оптимизируются с помощью ИИ и какие актуальные инструменты для этого есть?

Технология становится неотъемлемой частью разработки и трансформирует традиционные методы. Одна из ее основных задач — автоматизировать рутинные процессы. В этом ключе генеративный ИИ способен создавать программные компоненты и предлагать их оптимизацию. Это происходит за счет применения таких инструментов, как GitHub Copilot или Amazon Q Developer, которые генерируют подсказки, оптимизируют выделенные сегменты, анализируют ранее написанный функционал и предоставляют умное автодополнение кода в режиме реального времени.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.3 т

ИИ может находить ошибки и уязвимости системы. С этим справляются вышеупомянутые решения, а также платформа Snyk с технологией DeepCode AI. Они используются для исправления ошибок безопасности, неэффективных решений и улучшения кода. Такая возможность позволяет разработчикам заранее принимать меры для предотвращения проблем.

Умные алгоритмы интегрируется в системы контроля версий и платформы для командной работы, включая GitHub Copilot и GitLab Duo. К примеру, во время проверки кода (код-ревью) может автоматически анализировать изменения, предлагать улучшения и объяснять их важность. Подобный подход помогает стимулировать командную работу и качество кода, в том числе увеличивать скорость проверки изменений.

Какие результаты вы заметили после внедрения искусственного интеллекта в процессы разработки? Изменилась ли производительность команды?

Пока сложно говорить о резком скачке в продуктивности, но я определенно вижу, что работа стала более эффективной. Благодаря автоматизации рутинных процессов, таких как написание шаблонного кода и создание базовых тестов, у нас появилось больше времени для решения действительно сложных и интересных задач.

Например, ИИ оказался особенно полезен, когда нужно разобраться с устаревшим или запутанным кодом, особенно если по нему нет документации — это помогает быстрее понять, что происходит, и выбрать оптимальное решение. Еще один большой плюс — снижается количество ошибок, которые мы выявляем на ранних этапах. И, конечно, скорость принятия решений тоже выросла: ИИ помогает быстрее анализировать данные и предсказывать последствия разных подходов, что в итоге ускоряет весь процесс разработки.

Все это позволяет командам сосредоточиться на решении ключевых бизнес-задач и инновациях, а также дает значительное конкурентное преимущество самой компании.

Какие, по вашему мнению, основные барьеры при использовании ИИ в процессе разработки?

Одним из главных рисков является некорректная интерпретация данных или результатов, что может привести к серьезным ошибкам в коде или архитектуре. Например, если ИИ обучен на ограниченном или некачественном наборе данных, он может предложить решения, которые на первый взгляд кажутся правильными, но на самом деле содержат скрытые проблемы. Это особенно имеет значение при работе с устаревшим кодом или сложными системами, где малейшая ошибка может вызвать цепочку последствий.

Еще одна проблема — предвзятость ИИ. Модели могут унаследовать предвзятости из данных, на которых они обучались. В результате такая неточность негативно влияет на финальный продукт. Если в данных доминируют определенные паттерны, ИИ может усилить их в коде, что не всегда желательно.

Помимо этого, есть риск чрезмерной автоматизации. Когда команда слишком полагается на технологию, она может потерять контроль над процессом разработки. Ситуация приведет к снижению качества и гибкости решений, поскольку не все задачи могут быть автоматизированы без потери важной контекстной информации.

Какими бы мощными ни были интеллектуальные системы, они все еще не способны полностью заменить человеческую креативность и интуицию.

Успешная работа с ИИ также требует значительных инвестиций в обучение команды и адаптацию процессов. Не все компании готовы к нововведениям, особенно если их процессы уже устоялись.

Какие советы вы могли бы дать командам, которые только начинают внедрение ИИ в свои процессы разработки?

Выделю четыре ключевых рекомендации, которые помогут командам преодолеть описанные выше барьеры и эффективно встроить технологию в свою ежедневную деятельность. Советы полезны как отдельным разработчикам, так и бизнесам в целом.

1. Развивайте у сотрудников навыки и знания, которые помогут эффективно использовать интеллектуальные системы и другие решения в разработке.

Важно понимать основы машинного обучения и знать, как адаптировать модели под конкретные задачи. Это включает умение анализировать данные и использовать статистику для подготовки и интерпретации информации.

Внедрение решений на базе ИИ как правило связано с интегрированием инструментов в процесс разработки и их поддержкой, где в том числе необходимо участие квалифицированных DevOps специалистов.

Чтобы команда могла уверенно использовать новые инструменты, инвестируйте в их обучение. Организуйте регулярные тренинги и воркшопы, где разработчики смогут глубже познакомиться с технологиями и обсудить с коллегами их применение на практике.

2. Тщательно проверяйте и валидируйте данные, на которых обучаются модели.

Если такие данные содержат ошибки или предвзятость, ИИ может делать неверные выводы и генерировать код или другие решения, которые приведут к проблемам в вашем продукте. Если модель обучена на информации с постоянно повторяющимися сценариями, она будет склонна выбирать их, даже если это не всегда будет лучшим вариантом.

Чтобы избежать таких ситуаций, перед тем как использовать искусственный интеллект, тщательно проверяйте и очищайте данные. Например, если ваш ИИ-помощник для разработки предлагает неэффективные алгоритмы, это может быть сигналом, что данные требуют доработки.

3. Сохраняйте баланс между автоматизацией и человеческим контролем, особенно при решении творческих задач.

Автоматизация является мощным инструментом, но не стоит забывать, что она не может полностью заменить человеческую креативность и интуицию. К примеру, если ИИ сгенерировал код для нового функционала, разработчикам важно проверить его на соответствие целям проекта и логике системы. Технология может предложить интересные решения, но без человеческого вмешательства они могут быть не полностью подходящими.

Регулярные ревью и обсуждения результатов помогут удерживать баланс и сохранять гибкость.

4. Начинайте с малого и постепенно масштабируйте использование ИИ.

Не пытайтесь встроить нейронные сети сразу во все процессы. Лучше начать с небольших задач, таких как автодополнение кода, устранение уязвимостей или автоматизация тестирования. Это позволит команде привыкнуть к новым инструментам и уверенно двигаться вперед.

Далее важно регулярно оценивать работу и вносить корректировки. Например, если вы используете ИИ для автоматизации тестирования, убедитесь, что он действительно облегчает работу команды, а не создает дополнительные сложности. Если результаты положительные, то можно расширить его применение на другие аспекты разработки.

***

Внедрение искусственного интеллекта — не просто очередной тренд, а реальная возможность перевести работу команды на новый уровень. На первых порах может показаться, что адаптация требует значительных ресурсов. Но когда вы видите, как она помогает быстрее решать задачи, которые раньше занимали часы, станет ясно, что затраченные усилия стоят того. Главное — не бояться экспериментировать и находить те области, где технология может действительно показать разницу между тем, как было и стало.

Автор: Дмитрий Каминский