Инфраструктура затормозила разработку
К таким выводам пришли аналитики ООО "Орион" (Orion soft), опросив 107 представителей крупного и среднего бизнеса из нефтегазовой и химической промышленности, финансов, металлургии, госсектора, торговли, энергетики и машиностроения. Исследование показывает разрыв между скоростью разработки и готовностью ИТ-инфраструктуры поддерживать этот темп.
ИИ-ассистенты уже помогают разработчикам писать код, генерировать тесты и готовить документацию. Американская исследовательская и консалтинговая компания Gartner ожидает, что к 2028 г. 90% крупных компаний-разработчиков программного обеспечения (ПО) будут использовать искусственный интеллект (ИИ) в работе против 14% в 2024 г. Однако ускорение разработки само по себе не гарантирует сокращения time-to-market (метрика, которая показывает, сколько времени проходит от момента появления идеи нового продукта до момента, когда клиент может его купить или начать использовать - прим. ComNews).
Руководитель разработки отечественной платформы для разработки ПО GitFlic Эдуард Тихомиров отметил, что ИИ заметно ускорил отдельного разработчика, но сокращения общего time-to-market пока не заметно: "Написание кода никогда не было основной статьей расходов времени - гораздо больше уходит на согласования, тестирование, релизные процедуры, ожидание смежных команд. Пока ускорена одна стадия из десяти, итоговый цикл меняется в пределах статистической погрешности".
Генеральный директор Ivideon (АО "Мобильные Видеорешения") Заур Абуталимов подтвердил, что после ускорения написания кода узкое место часто перемещается на другие этапы: "В сложных продуктах много времени занимают учет пограничных сценариев, интеграция с существующей архитектурой, тестирование и прохождение контроля качества. Для решений, связанных с биллингом, видеоаналитикой или ключевыми B2B-функциями, требования к точности особенно высоки. В зависимости от сложности изменения эти этапы могут занимать от нескольких дней до нескольких недель. Если аналитики не успевают сформировать проработанную очередь задач, ускорение самого программирования не сокращает общий time-to-market".
Две трети задержек - вне разработки
По данным Orion soft, 65% респондентов назвали главными причинами задержек задачи, которые не связаны непосредственно с разработкой. Среди них - согласования с ИБ, ручная настройка инфраструктуры, тестирование, ожидание окружения и необходимых ресурсов.
Наиболее заметным барьером стала информационная безопасность (ИБ): этот фактор назвали 47% опрошенных. Отсутствие стандартизированных процессов, согласованных шаблонов и понятных правил для разработчиков также увеличивает время вывода продукта на рынок.
Еще одна проблема - доступ к инфраструктурным ресурсам. 78% респондентов ждут среду для разработки более одного рабочего дня после запроса. На фоне распространения ИИ-ассистентов такой срок ожидания становится особенно заметным: за это время разработчики уже могут выполнить значительную часть задач, которые раньше занимали больше времени.
Эксперт направления консалтинга по методологии ИТ-холдинга Т1 Дмитрий Назарчук рассказал, что за последние два-три года само время ожидания, возможно, не увеличилось, но выросла его доля в общем цикле вывода продукта и требования бизнеса к скорости. "Работает обычный закон Амдала: если ускорить один этап, узким местом становится следующий. Мы замечаем, что вырастает количество экспериментов и запросов на тестовые среды при той же пропускной способности инфраструктуры. Поэтому задача - не просто ускорить выдачу ресурсов по заявке, а по возможности убрать саму заявку", - считает Дмитрий Назарчук.
Инфраструктурный разрыв стоит денег
Проблема выходит за рамки скорости работы ИТ-команд. По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ на базе сплошного исследования Росстата, в 2025 г. крупный и средний российский бизнес направил на внедрение и использование цифровых технологий почти 5,9 трлн руб. Около 2,2 трлн руб. пришлось на программное обеспечение - лицензии, SaaS, разработку, доработку и адаптацию. При этом 86,6% расходов компании профинансировали самостоятельно.
Получается парадокс: бизнес уже вкладывает триллионы рублей в цифровые инструменты и разработку, но часть эффекта от этих инвестиций теряется на инфраструктурных задержках: ожидании ресурсов, ручных операциях и повторных согласованиях ИБ.
На этом фоне компании обращаются к платформенному инжинирингу - подходу, который предполагает стандартизацию и автоматизацию инфраструктурных процессов.
Идея заключается в том, чтобы разработчик не ждал инфраструктуру и не проходил каждый раз один и тот же набор ручных процедур. Платформа может предоставлять готовые шаблоны, необходимые ресурсы и доступы, уже согласованные с требованиями информационной безопасности.
Такой подход особенно актуален в связке с ИИ-ассистентами: если машина ускоряет написание кода, инфраструктура должна обеспечивать сопоставимую скорость прохождения остальных этапов разработки. Иначе узким местом становится уже не способность разработчика создать продукт, а способность ИТ-системы компании быстро дать ему все необходимое для работы.
Рынок видит, рынок знает
Руководитель департамента автоматизации бизнес-процессов и искусственного интеллекта Hybrid (ООО "Гибрид") Андрей Храмцов подтвердил, что код перестал быть узким местом: "Фичу с ассистентом программисты делают за день, а потом неделю доводят до продукта: заявка на окружение, доступы, секреты, сетевые правила, согласование с безопасностью, ручная сборка деплоя. Каждый шаг сам по себе небольшой, но они идут последовательно и через разных людей, поэтому в сумме дают дни ожидания. Отдельная история - тестовые контуры: их мало, они общие, и команды стоят в очереди. Показатели Orion soft про 78% ожидающих среду дольше дня меня не удивляют, это обычная картина в среднем и крупном бизнесе".
Уже 47% компаний называют узким местом согласования информационной безопасности, а 78% ждут предоставления инфраструктуры для разработки больше рабочего дня. Управляющий директор холдинга "Экспанта" Илья Измайлов говорит, что так разработчик может с помощью ИИ собрать решение за несколько часов при помощи Cursor или Qwen, а потом неделю ждать окружение, доступы и согласования, поэтому следующий большой резерв эффективности находится уже не в генерации кода, а в автоматизации DevSecOps и инфраструктуры.
Исполнительный директор российской SaaS-платформы для управления рекламой, клиентами и аналитикой JustPro Илья Мухин согласился с тем, что отдельное внимание стоит уделять информационной безопасности, требования к которой нельзя пропустить только потому, что разработка стала быстрее. "На мой взгляд, это одна из ключевых проблем ближайших лет: скорость создания ИТ-продуктов растет быстрее, чем компании успевают перестраивать процессы вокруг разработки. В результате сам продукт теоретически можно создать за несколько месяцев, но тестирование, отладка, согласования и вывод на рынок способны занять сопоставимое или даже большее время", - сказал Илья Мухин.
Директор по информационным технологиям ООО "КТС-Проект" Артем Дугин рассказал про ситуацию в цифровом строительстве: "В проектировании эффект от внедрения ИИ все чаще упирается не в возможности самой технологии, а в готовность процессов работать с новой скоростью. Если специалист с помощью ИИ начинает выполнять отдельную операцию быстрее, это еще не означает, что весь проект будет выпущен раньше. Следующим ограничением становится этап, на который передается результат его работы: проверка, согласование со смежными специалистами, внесение изменений или получение необходимых исходных данных".
Менеджер по развитию бизнеса Landev AI ГК "Ланит" Григорий Дюкарев подтвердил, что спрос на сами платформы растет, но инжиниринг собственных, по его мнению, вышел на плато: "Те, кто могли себе это позволить, уже сделали и пробуют делать на этом отдельный бизнес, остальные смотрят на готовое. Ряд компаний берут open-source вроде n8n или Open WebUI, но они быстро понимают, что своя платформа съест очень много ресурсов и все равно будет отставать от платформ больших вендоров, у которых гораздо больше обратной связи от рынка. А в ряде отраслей еще нужна сертификация по ФСТЭК, так что проще купить платформу с бессрочной лицензией и разрабатывать уже на ней. Автоматизировать через платформы пока хотят в основном бэк-офис и административные расходы. Производственные и опасные для человека задачи тоже есть, но это уже разговор про роботов и воплощенный интеллект".
Руководитель продуктового направления ООО "ГрафТех" Юрий Романов рассказал, что ИИ также используется для подготовки автотестов, документации и требований: "Теоретически можно построить процесс, в котором ИИ самостоятельно разрабатывает функциональность, тестирует ее и исправляет обнаруженные ошибки. Однако для этого необходимы серьезные инвестиции в вычислительные ресурсы, инструменты и инфраструктуру. Кроме того, участие человека все равно остается обязательным: без экспертной постановки задач и проверки результатов невозможно гарантировать качество и надежность промышленного программного обеспечения. Таким образом, главные ограничения для более масштабного применения ИИ - стоимость инфраструктуры и необходимость постоянного человеческого контроля. Пока ИИ следует рассматривать прежде всего как инструмент усиления команды, позволяющий значительно повысить ее производительность, а не как автономную замену разработчиков и тестировщиков".