Разработка ПО с ИИ: от Copilot до автономных агентов

ИИ уже перестал быть просто подсказкой в IDE. Он помогает разбирать требования, писать и проверять код, создавать тесты, искать уязвимости, работать с документацией и всё чаще получает целые задачи.

Но чем быстрее ИИ производит изменения, тем сильнее нагрузка на всё, что идёт дальше: review, тестирование, безопасность, CI/CD и сопровождение.

В эфире разберём, где ИИ действительно ускоряет разработку, какие AI-инструменты уже используются по всему SDLC, почему рост скорости coding не всегда ускоряет delivery, как масштабировать AI на сотни разработчиков и насколько далеко уже можно отпускать coding-агентов без человека.

Ключевые вопросы дискуссии:

1. Что ИИ уже изменил в разработке
   
   • Какие классы AI-инструментов сегодня вообще используются в разработке и какую задачу каждый из них решает?
   • Где по всему SDLC ИИ сегодня даёт самый заметный практический эффект?
   • Какие задачи уже действительно выгодно отдавать ИИ?
   • Какие AI-сценарии, под какие роли лучше подходят?
   • ИИ всё-таки ускоряет разработчика или нет?
   • Почему ускорение отдельного разработчика может вообще не ускорять команду?
   • Не становится ли code review главным узким местом разработки с ИИ?
   • Что опаснее: писать код медленно или очень быстро производить код, который никто не успевает нормально проверить?
   • Какими метриками вообще правильно измерять эффект ИИ?
   • Как компании провести собственный эксперимент и понять, помогает ли ИИ именно её разработке?
2. Как перестроить SDLC под ИИ
   
   • Как должен измениться code review, если значительная часть кода создаётся ИИ?
   • Можно ли доверять тестам, которые ИИ написал для собственного кода?
   • Какие проверки должны стать обязательными, если coding ускоряется?
   • Кто отвечает за ошибку в production, если проблемный код предложил ИИ?
   • Компания решила масштабировать ИИ на сотни или тысячи разработчиков. Что нужно сделать первым?
   • Когда компании нужна собственная AI-платформа разработки, а когда набор готовых продуктов?
   • Какие правила должны появиться раньше массового внедрения?
   • Кто должен владеть AI-разработкой внутри компании?
   • В каких задачах агент уже действительно эффективнее copilot?
   • Обязан ли человек понимать каждую строку кода, которую агент отправляет в production?
3. Итоги и прогнозы
   
   • Какой следующий этап AI-разработки мы увидим в 2027–2028 году?
   • Насколько далеко реально зайдёт автономная разработка?
   • Какие три вещи компания должна сделать уже сегодня, чтобы через два года получить пользу от ИИ, а не огромный AI-generated technical debt?

Приглашенные эксперты:

Модераторы: