Как с помощью AI‑инструментов сэкономить недели на разработке: реальные кейсы и опыт IT‑компаний
Редактор: Александр Шульгин
Сохранить в закладках
«AI всех нас заменит!» Помните эти разговоры пару лет назад? Кажется, что сейчас это не самое популярное мнение. А вот делегировать AI рутинные задачи и экономить время стало нормой. Например, мы в Purrweb активно используем AI, чтобы помогать нашим клиентам быстрее запускать новые IT‑продукты. С его помощью мы создаем прототипы приложений, макеты дизайна, ищем баги и уязвимости в коде.
В статье расскажем, какие инструменты используем, и как при правильном подходе получить от AI реальный буст скорости: например, 7 часов разработки превратить в 2 часа. Своим опытом применения AI‑инструментов в разработке с нами также поделились команды СберСтрахование жизни, Московской биржи, Лаборатории нейронаук Сбера и Atlant AI.
Где AI‑инструменты наиболее эффективны
Обобщая опыт нашей команды и коллег, AI‑инструменты наиболее эффективны для следующих задач.
Где AI‑инструменты могут быть полезны
Где AI‑инструменты могут быть полезны
Амир Рамазанов из MOEX (Московская биржа) подчеркивает, что сейчас AI хорошо справляется с рутинными задачами: написанием шаблонного кода, генерацией тестов, подготовкой документации и помощью в отладке. Это снимает с разработчиков до 20–30% «механической» нагрузки.
«Мы видим, что эти инструменты особенно эффективны при разработке интерфейсов, интеграций и вспомогательных сервисов. На Московской бирже мы внедрили внутреннего робота‑помощника для всех сотрудников и видим, что по многим задачам сократился T&M. Наша цель — сэкономить 1 миллиард в следующем году на внедрении ассистентов».
Амир Рамазанов
CPO MOEX
Павел Земско из Atlant AI также отмечает, что ИИ‑инструменты помогают экономить время разработчиков на рутинных задачах, например, при написании повторяющихся фрагментов кода.
«Мы используем AI для рефакторинга кода — ИИ помогает оптимизировать кодовую базу и проводить ревью на базовом уровне для поиска простых ошибок и уязвимостей. Также мы используем его для написания функций и отдельных фрагментов и генерации boilerplate‑кода и шаблонов».
Павел Земско
CEO Atlant AI
AI дает ускорение в тех задачах, где много шаблонной логики. По нашему опыту, в среднем можно достичь увеличения скорости в 2 раза — это реалистичная цифра для продакшена.
Бесплатная рассылка: как использовать ИИ в бизнесе
Узнайте, как писать эффективные промпты, создавать ИИ‑агентов для решения бизнес‑задач, и проходите мини‑практикумы в популярных сервисах. Всего — семь писем, которые помогут разобраться, как работать с нейросетями
Уже сейчас AI можно доверить написание целого приложения. Становится популярным новый подход к программированию — вайб‑кодинг: разработчик описывает желаемый результат, а нейронка пишет код. Но возможности AI пока довольно ограничены. Внедряя AI в разработку, нужно четко понимать, что не стоит доверять ему все задачи.
Так, Азат Шамсутдинов, директор по информационным технологиям СберСтрахования жизни, отмечает, что в ближайшие годы AI скорее будет выступать «ассистентом», который ускоряет рутинные этапы и предлагает варианты, но не станет полноценной заменой специалиста. По его словам, на текущем этапе развития AI еще встречаются такие проблемы, как галлюцинации и недостаток знаний у AI‑моделей в определенных отраслях и направлениях.
«Модели, которые помогают генерировать код, все равно требуют проверки человеком, что занимает определенное время. На данном этапе полностью доверить моделям написание кода не посоветует ни один эксперт. Ежедневно AI‑специалисты бьются над задачей мышления моделей out‑of‑the‑box. Причем интересно, что решение этой задачи поручается самим моделям. Я уверен, что математическое решение существует и оно будет найдено».
Азат Шамсутдинов
Директор по информационным технологиям СберСтрахования жизни
Амир Рамазанов, CPO MOEX, замечает, что AI пока слаб в архитектурных решениях и в работе с внутренней инфраструктурной спецификой компании, поскольку финансовые системы требуют глубокой экспертизы и учета десятков регуляторных ограничений.
«Также есть проблема с объяснимостью: иногда модель выдает рабочее, но «магическое» решение без прозрачной логики. Уверен, что через 3–5 лет появятся инструменты, которые будут лучше объяснять свои решения и работать как полноценный «кодер‑коллега». В эту сторону, например, продвинулись китайские разработчики, которые добавили в DeepSeek функцию глубокого мышления и описания логики. Предполагаю, что в будущем библиотеки с ИИ будут добавляться в среды разработчиков, мы уже не исключение и ведем работы в этом направлении».
Амир Рамазанов
CPO MOEX
Денис Паршин, исполнительный директор Лаборатории нейронаук Сбера, подчеркивает, что AI особенно эффективен в двух случаях: когда нужно быстро собрать прототип решения и проверить гипотезу, и написать много кода без сложных архитектурных решений и креативности разработчика. Но не только.
«Мы больше используем ИИ как мыслителя и co‑pilota для наших исследователей: обработать большой массив информации, сгенерировать гипотезы для нового исследования, подготовить дизайн опросника. ИИ очень хорош для брейншторминга и усиления мышления исследователей, с его помощью мы нашли много нетривиальных ходов в наших проектах».
Денис Паршин
Исполнительный директор Лаборатории нейронаук Сбера
Перефразируя пословицу, AI мастера боится, а вот джуна — не очень.
Мы в Purrweb учитываем, что специалисты разного уровня работают с нейроинструментами по‑разному.
«ИИ работает как хороший джун: можно поручить задачу, потом проверить и доработать. Поэтому настоящая ценность этого инструмента раскрывается именно у специалистов, которые умеют валидировать и использовать результаты. Это мощный инструмент, который усиливает работу опытных разработчиков. Уже сейчас заметна разница по сравнению с тем, что было полтора года назад, а через год‑два влияние ИИ на рынок станет еще сильнее — изменится работа не только разработчиков, но и дизайнеров, продактов и других IT‑специалистов».
Сергей Пономарев
CTO Purrweb
Поэтому при работе с AI мы придерживаемся нескольких принципов:
даем джунам шаблонные задачи, где AI отлично справляется и риск ошибок минимален;
всегда доверяем ревью опытному разработчику;
помним о том, что AI сам похож на джуна: ему надо все объяснять и задавать вопросы типа «Как ты планируешь это сделать?»
Начинающие и опытные разработчики подходят к использованию ИИ по‑разному
Начинающие и опытные разработчики подходят к использованию ИИ по‑разному
С таким подходом солидарен Амир Рамазанов из MOEX. Так, в их команде AI тоже используют для помощи в задачах джунам, и считают, что сеньор‑разработчиков он не заменит: ИИ эффективен при анализе больших массивов данных или при выполнении рутинных, шаблонных задач.
При правильном подходе AI‑инструменты становятся отличными помощниками для команды разработки. Они ускоряют рутину и помогают не тратить недели там, где можно справиться за часы. Если AI‑инструменты не способны на все, то стоит ли использовать их в разработке? Однозначно да: если сегодня бизнес упускает возможность ускорить и автоматизировать рутинные процессы, завтра он теряет конкурентоспособность.
Внедрять AI можно разными способами. Если в команде есть специалисты с нужным опытом, они быстро освоят новые инструменты. Если же экспертизы нет, выгоднее привлечь подрядчиков — это позволит избежать ошибок на старте и не замедлять основные процессы.
Какие решения мы используем в Purrweb
Сначала мы протестировали AI на простых вещах:
автонейминг — генерация имен для идентификаторов, которая обеспечивает единообразие кода;
генерация тестов — создание тестовых случаев для проверки корректности работы ПО;
автодополнение — подбор подходящих вариантов для завершения строки кода с помощью ИИ‑подсказок.
Например, так выглядит интерфейс приложения криптокошелька, который был сгенерирован с AI
Например, так выглядит интерфейс приложения криптокошелька, который был сгенерирован с AI
На старте AI справился хорошо, и мы начали активно внедрять генеративные инструменты. Наш CTO стал первопроходцем, а потом подключил команду. Опыт накапливается с каждым днем — его активно используют тимлиды и разработчики.
Мы используем ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor, Claude Sonet 3.7, Gemini 2.5 Pro, SWE‑1, а также инлайнеры (LLM‑based AI‑ассистенты в IDE). Генеративные ассистенты помогают как с разработкой, так и с дизайном интерфейсов.
AI‑инструменты, которые используют разработчики Purrweb
AI‑инструменты, которые используют разработчики Purrweb
Инструменты все время совершенствуются — важно, чтобы разработчики держали руку на пульсе. И если еще полгода назад про AI можно было сказать что‑то вроде «Ничего нельзя сделать нормально, я быстрее сделаю сам», то сейчас вопрос в том, чтобы научиться работе с ним.
Инструменты все время совершенствуются — важно, чтобы разработчики держали руку на пульсе. И если еще полгода назад про AI можно было сказать что‑то вроде «Ничего нельзя сделать нормально, я быстрее сделаю сам», то сейчас вопрос в том, чтобы научиться работе с ним. Иногда нужно потратить чуть больше времени перед запуском генерации: четко описать задачу, дать понятные инструкции и ожидаемый результат.
Опыт других команд в индустрии
Мы решили узнать, для каких задач в других командах используют нейросети, какие возможности ценят и с какими ограничениями сталкиваются.
Повышение продуктивности и снижение затрат. Важен комплексный подход: не просто применять одиночные инструменты, но системно интегрировать AI в процесс на разных уровнях.
«ИИ работает как хороший джун: можно поручить задачу, потом проверить и доработать. Поэтому настоящая ценность этого инструмента раскрывается именно у специалистов, которые умеют валидировать и использовать результаты. Это мощный инструмент, который усиливает работу опытных разработчиков. Мы активно используем MCP (Model Context Protocol) — протокол, который позволяет подключать набор инструментов к ИИ‑модели в рамках одного MCP‑сервера. Это дает возможность интегрировать LLM с системами управления задачами, API, базами данных и другими сервисами».
Павел Земско
CEO в Atlant AI
В СберСтраховании жизни применяют GigaCode, платформу GitVerse, фреймворк GigaChain и другие инструменты.
«В моменте скорость и продуктивность и правда растут. Но чистое влияние можно будет посчитать позже, когда мы лучше натренируем эти инструменты. Однако тенденция радует: уже виден горизонт, когда они станут чем‑то привычным. Поэтому очень важно инвестировать в это сегодня».
Азат Шамсутдинов
CIO в СберСтрахование жизни
Благодаря AI‑инструментам команда Московской биржи сумела сократить затраты на контакт‑центр наполовину и ускорить процесс разработки.
«Внедрение AI‑помощников для разработки ускорило выпуск релизов на 15–20%, а текстовые и голосовые ассистенты сократили затраты на фонд оплаты труда в два раза и сейчас экономят 50% стоимости контактного центра. Сэкономленные средства направляются на развитие новых продуктов. Собственный продукт FinGPT ускоряет поиск финансовых новостей для клиентов и инвесторов».
Амир Рамазанов
CPO MOEX
А что с качеством кода? Павел Земско из Atlant AI оценивает качество кода, который генерирует AI, как среднее или чуть выше. Результат чаще всего корректен синтаксически и логически, но требует доработки. Как и в Purrweb, в Atlant AI всегда проводят ревью сгенерированного кода. Схема такая: проверка опытным разработчиком → финальный пул‑реквест и усиление тестирования в критических зонах.
В СберСтраховании жизни тоже не принимают код без тщательного ревью.
«Мы следим за соблюдением внутренних стандартов разработки, архитектурных соглашений и безопасностью в коде. ИИ до конца не знает нашей специфики, поэтому эта часть остается за людьми. В итоге процесс ревью не смягчается, а скорее усиливается: AI‑код рассматривается так же строго, как и любой другой, с помощью тех же инструментов контроля, чтобы не допустить регрессий и уязвимостей».
Азат Шамсутдинов
CIO в «СберСтрахование жизни»
В Лаборатории нейронаук Сбера ввели двухэтапное ревью: сначала — проверка логики эксперимента, затем — воспроизводимости.
«Мы иногда используем ИИ в машинном обучении, но бывают проблемы. Он может сгенерировать код, который технически работает, но выдаваемые числовые результаты будут некорректны (галлюцинирует)».
Денис Паршин
COO Лаборатории нейронаук Сбера
В MOEX также доверяют ревью AI‑кода опытным разработчикам, а для критичных компонентов используют двойное ревью. Амир Рамазанов отмечает, что даже если код нужно дорабатывать, общее время на задачу все равно сокращается.
При этом искусственный интеллект рассматривают не только как инструмент для разработчиков, но и как стратегическое направление для всей инфраструктуры Московской биржи.
«В нашем B2C‑бизнесе на Финуслугах уже работают текстовые и голосовые ассистенты во всех цифровых каналах связи с клиентом, они повышают качество клиентского сервиса. За счет внедрения помощников на базе ИИ мы охватили ночное время обслуживания, т.к роботы работают без перерыва, отпусков и болезней. Кроме того, мы внедрили FinGPT на базе ИИ, который обрабатывает новостные потоки по крупным компаниям и выдает клиентам самую важную информацию о торгующихся эмитентах за любой выбранный период. Сервис также помогает с разъяснением финансовых терминов и инвестиционных вопросов, при этом не даёт инвестиционных советов — все решения принимает клиент».
Амир Рамазанов
CPO MOEX
Как внедрить AI и не пожалеть об этом
Подготовили для вас базовые принципы эффективной работы с AI от разработчиков Purrweb.
Подготовка проекта:
определяем правила работы с кодом (project rules);
объясняем AI, как устроена архитектура;
пишем инструкции: что за слои, модули, какие стандарты;
если проект разрастается, описываем отдельные части системы в тех же инструкциях.
Важно убедиться в том, что AI хорошо понял задачу
Важно убедиться в том, что AI хорошо понял задачу
Структурирование процесса:
генерим не все сразу: сначала структуру, потом типы, потом бизнес‑логику;
работаем по частям: слой за слоем, класс за классом;
Проверяем и редактируем код вручную.
Совершенствование промптов
генерируем промпт через AI, редактируем и снова скармливаем языковой модели;
если фича сложная — сначала пишем понятный план, потом промпт, потом код;
работаем в паре: AI генерирует, разработчик ревьюит, дорабатывает и вносит правки.
Мы в Purrweb любим экспериментировать с AI, подстраиваясь под новые задачи, чтобы деливерить результат клиентам как можно быстрее. К примеру, недавно к нам пришел необанк с предложением релизиться каждые 3 дня. Нейросети помогли и с этим челленджем: мы встроили AI‑инструменты в спринты и сократили их с 2 недель до 3 дней.
Итог
При правильном подходе AI‑инструменты становятся отличными помощниками для команды разработки. Они ускоряют рутину и помогают не тратить недели там, где можно справиться за часы. Но важно понимать, что пока AI — это как хороший джун и второй пилот, который все равно не заменит опытного специалиста. Пока что.
Собираем самые полезные материалы, интересные мероприятия и важные новости в коротких письмах. Вы можете подписаться на одну из рассылок или на все сразу.
62K подписчиков
Дважды в неделю
Как вести бизнес в России
Важные новости, бизнес‑кейсы, разборы законов и практические советы для предпринимателей
15K подписчиков
Раз в неделю
Как зарабатывать на маркетплейсах
Новости торговых площадок, инструкции для селлеров и лайфхаки успешных продавцов
20K подписчиков
Раз в две недели
Мероприятия для бизнеса
Анонсы вебинаров, конференций и других событий для предпринимателей
3K подписчиков
Раз в две недели
Рассылка для бухгалтеров
Новости и советы, которые помогут упростить работу и больше зарабатывать
