# Блок 02. Для чего внедрять ИИ в процессы разработки?

- Курс: [Переход на разработку с ИИ](https://ykononov.ru/ai-cto/), блок 2 из 15
- Автор: Юрий Кононов, CTO (https://ykononov.ru/)
- Страница: https://ykononov.ru/ai-cto/zachem-vnedryat-ii/
- Обновлено: 2026-10-12. Данные на 2026 год
- Время чтения: 15 мин
- Лицензия: CC BY-NC 4.0: можно использовать и распространять с указанием автора и ссылкой на страницу, коммерческое использование запрещено

> Прежде чем считать деньги и выбирать инструменты, стоит ответить на простой вопрос – ради чего всё затевается.

Скорее всего, решение вы уже приняли – или вас к нему подталкивают: руководство, конкуренты, собственные инженеры. Блок нужен, чтобы вы понимали, что вообще даст внедрение ИИ. 8 причин, и к каждой – что говорят данные и где информации пока нет.

**Корпорация:** из 8 причин на бюджетном комитете лучше всего работают 3: снижение затрат (через стоимость единицы поставки, а не обещание экономии), работа с легаси и контроль над теневым использованием. Их можно показать на своих данных через квартал. Остальные полезны, но цифрами перед финдиром их сразу не защитить. В обосновании их лучше называть, а не обещать.

**Небольшая компания:** главная причина – скорость вывода продукта и возможность не нанимать 10-го инженера. Обосновывать внедрение перед советом не нужно, но baseline ([блок 11](/ai-cto/metriki-dora-baseline/)) всё равно обязателен: без него через полгода не поймёте, ускорились вы или просто привыкли.

Вы в роли технического директора: сначала принимаете решение, потом видите последствия, потом читаете разбор. Разбор построен по мотивам внедрения, и для каждого отмечено – подтверждается он исследованиями или пока остаётся гипотезой.

## Ситуация: Генеральный вернулся с конференции

**Генеральный директор · понедельник, 9:40:** Слушай, я 3 дня смотрел, как все внедряют ИИ в разработку. У нас это когда будет? Через неделю бюджетный комитет, принеси цифры, желательно хорошие.

Что известно:

- Baseline (исходные значения метрик до изменений, подробно – в блоке 11) по скорости поставки никто не снимал.
- Данных об использовании ИИ-инструментов нет – лицензий тоже нет.
- Есть ощущение, что часть инженеров уже чем-то пользуется через личные аккаунты.
- Служба безопасности про ИИ пока не спрашивала – но это ненадолго.

**Что вы принесёте на бюджетный комитет?**

- **A. Обосновать через экономию.** «ИИ сократит затраты на разработку на 30%», цифра из презентации вендора. Генеральный получит хорошую цифру, бюджет пройдёт быстро. Своих данных под ней нет.
- **B. Обосновать через отставание.** «Все конкуренты уже используют, мы теряем скорость». Просите лицензии сразу на всех 200 инженеров, чтобы никто не остался без инструмента. Аргумент комитету понятен, но какой эффект дадут лицензии, вы сказать не можете.
- **C. Признать, что цифр нет.** Просите квартал и бюджет на пилот с одной командой, чтобы цифры появились. Через квартал будут свои данные, но на комитет вы придёте без цифры.

## Что происходит через квартал

Цифры условные: они показывают направление, величину по ним оценивать нельзя. Значения «Было» посчитаны задним числом по журналам деплоев и задач. Что измерять на самом деле и как снять baseline – в [блоке 11](/ai-cto/metriki-dora-baseline/).

### Вариант A: Обещанные 30% экономии не появились

Бюджет получили легко: 30 процентов звучат понятно, комитет эту цифру запомнил. Купили корпоративные лицензии, часть команд начала пользоваться. Через квартал финдир принесла свою таблицу: расходов на разработку стало больше ровно на стоимость подписок и токенов сверх лимита, число поставленных изменений осталось примерно тем же, а время на ревью выросло. Она спрашивает, где экономия.

| Метрика | Было | Стало |
| --- | --- | --- |
| Стоимость единицы поставки (все расходы на разработку / число деплоев) | 100 | 108 |
| Активные пользователи ИИ (по данным инструмента, без опросов) | нет данных | 41% |
| Время от коммита до прода (метрика DORA) | 6 дн | 5,5 дн |
| Доля сбойных изменений (метрика DORA) | 4,0% | 4,6% |
| Время на ревью (медиана по пул-реквесту) | нет данных | +30% |

**Вердикт:** Обещание дал поставщик, а отвечать за него теперь вам. Следующий разговор о бюджете будет тяжёлым.

### Вариант B: 200 лицензий, 60 пользователей

Лицензии на 200 человек согласовали за неделю. Аргумент сработал: никто не хочет отставать. Прошёл квартал. Данные инструмента показывают: активно работают в нём 60 инженеров, а 80 человек (40%) не открыли его ни разу. Генеральный спрашивает, за что заплатили. Те, кому инструмент навязали, теперь против любого продолжения. А из ИБ пришёл вопрос: кто это вообще согласовал?

| Метрика | Было | Стало |
| --- | --- | --- |
| Стоимость единицы поставки (все расходы на разработку / число деплоев) | 100 | 112 |
| Активные пользователи ИИ (по данным инструмента, без опросов) | нет данных | 30% |
| Время от коммита до прода (метрика DORA) | 6 дн | 6 дн |
| Доля сбойных изменений (метрика DORA) | 4,0% | 4,3% |
| Время на ревью (медиана по пул-реквесту) | нет данных | +15% |

**Вердикт:** Внедрение считают провалом, хотя оно даже не началось. Заплатили за лицензии, а нужно было платить за результат.

### Вариант C: Настоящие цифры по одной команде

На комитете было неуютно: вы единственный пришли без цифры, и гендир это заметил. Но квартал на пилот и бюджет на него вы все же получили. Сняли baseline за 3 предыдущих месяца, договорились с ИБ в первую же неделю, запустили пилот на одной типичной команде – не на лучшей. Через квартал у вас настоящая картина: онбординг новых сотрудников ускорился, скорость поставки не изменилась, ревью стало узким местом. Теперь понятно, что чинить дальше.

| Метрика | Было | Стало |
| --- | --- | --- |
| Стоимость единицы поставки (все расходы на разработку / число деплоев) | 100 | 99 |
| Активные пользователи ИИ (пилотная команда, по данным инструмента) | нет данных | 85% |
| Время от коммита до прода (метрика DORA) | 6 дн | 6 дн |
| Доля сбойных изменений (метрика DORA) | 4,0% | 4,1% |
| Дней до первого пул-реквеста у нового сотрудника (онбординг) | 39 | 31 |

**Вердикт:** Второй бюджет просите с цифрами в руках. Вам верят – потому что в первый раз вы не обещали лишнего.

## Восемь причин и что из них подтверждено

### 1. Снижение затрат на разработку

Самый громкий пример – Amazon. В августе 2024 года гендиректор [Энди Джасси написал](https://simonwillison.net/2024/Aug/24/andy-jassy-amazon-ceo/), что с помощью ассистента Amazon Q обновление одного приложения до Java 17 стало занимать несколько часов вместо обычных 50 человеко-дней. За полгода компания обновила больше половины своих рабочих Java-систем, 79% автоматических ревью кода разработчики выпустили без дополнительных правок, а экономию Amazon [оценила](https://the-decoder.com/amazons-ai-assistant-saves-4500-years-of-development-time-ceo-andy-jassy-says/) в 4 500 человеко-лет и 260 миллионов долларов в год.

Что это за цифра? Её назвал глава компании, которая продаёт этот самый инструмент, а независимой проверки нет. К утверждению «ИИ пишет фичи» она отношения не имеет: речь об одной конкретной, однотипной и очень скучной задаче – обновлении версий. Именно на таких задачах экономия самая предсказуемая. Как считать окупаемость у себя и почему чужие цифры к вам не переносятся – в [блоке 04](/ai-cto/stoimost-tokenov-okupaemost/).

### 2. Конкуренты выводят новый функционал быстрее

По [отчёту DORA 2025](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report) (DevOps Research and Assessment – многолетняя исследовательская программа Google о поставке софта, около 5 000 респондентов), ИИ уже используют 90% специалистов по разработке, а рост использования связан с более высокой пропускной способностью поставки – то есть с тем, как часто и как быстро изменения доходят до клиентов.

Отсюда простая арифметика: если почти все конкуренты используют ИИ и в среднем ускоряются, компания без ИИ отстаёт в скорости по умолчанию. Исследования, которое напрямую показывало бы, что отстающие теряют рынок, я не нашёл – так что это логический вывод, измерениями пока не подтверждён.

Есть и свежая оговорка про потолок. По [данным DX](https://shiftmag.dev/this-cto-says-93-of-developers-use-ai-but-productivity-is-still-10-8013/) (компания, продающая аналитику продуктивности инженеров, то есть вендор) за 3 месяца до 1 февраля 2026 года: из 121 000 разработчиков в 450+ компаниях 92,6% используют ИИ-ассистент хотя бы раз в месяц, а рост продуктивности подскочил примерно на 10% в начале волны и с тех пор держится на этом уровне. Скорость от инструментов вы получите, но дальше первых процентов она не растёт без перестройки процессов.

Оговорка из [DORA 2025](https://dora.dev/dora-report-2025/): вместе со скоростью растёт нестабильность поставки – об этом в [блоке 12](/ai-cto/slozhnosti-vnedreniya-ii/).

### 3. Конкуренты выводят новый тип функционала: ИИ-агенты

Причина другого рода: ускорение разработки обычных фич здесь ни при чём. Рынок ждёт от продуктов новых возможностей – ассистентов, агентов, автоматизации на языковых моделях. Команда, которая сама каждый день работает с агентами в разработке, понимает, где они сильны, где нет и сколько это стоит. Команда, которая с ними не работает, проектирует такие продукты вслепую.

Разработка ИИ-продуктов остаётся за границами курса. Здесь важно одно: внедрение ИИ в разработку попутно обучает команду на реальном опыте.

### 4. Качество кода и документации

По качеству данные скромнее. По [отчёту DORA 2024](https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/announcing-the-2024-dora-report) рост использования ИИ на 25% был связан с улучшением качества документации на 7,5%, качества кода на 3,4% и скорости ревью на 3,1%. Единицы процентов, до десятков далеко. Самое заметное улучшение – документация, что совпадает с моим опытом: писать её никто не любит, а ИИ делает это без проблем.

В том же отчёте за 2024 год есть обратная сторона: пропускная способность поставки снизилась на 1,5%, а стабильность – на 7,2%. Качество отдельных артефактов росло, а качество поставки в целом снижалось. Как измерять качество так, чтобы видеть обе стороны – в [блоке 11](/ai-cto/metriki-dora-baseline/).

Данные 2026 года подтверждают картину. По [отчёту DX за первый квартал 2026](https://getdx.com/report/ai-assisted-engineering-q1-impact-report/) (более 400 компаний, с октября 2025 по конец января 2026): почти 30% всего смерженного кода сгенерировано ИИ, но у части команд число дефектов увеличилось на 50%. Тот же источник по [итогам второго квартала 2026](https://getdx.com/blog/ai-authored-code-has-nearly-doubled/) отмечает: ИИ генерирует больше строк кода, чем человек, из-за чего растёт размер пул-реквестов. Качество само собой не улучшается – нужны автотесты и ревью, которые успевают за объёмом.

### 5. Работа с легаси

[Пример Amazon](https://the-decoder.com/amazons-ai-assistant-saves-4500-years-of-development-time-ceo-andy-jassy-says/) из первого пункта как раз относится к легаси: обновление версий Java, которое команды откладывали, потому что оно не даёт новых фич и никому не интересно. ИИ хорошо справляется с такой работой по 3 причинам: задача однотипная, результат проверяется автоматически (проект собрался, тесты прошли), а людей на неё никто не выделяет.

Для банков и крупных компаний с системами возрастом 10–15 лет это может оказаться главной причиной внедрения. Но есть подвох: ИИ хорошо мигрирует версии и плохо работает внутри старого кода, когда нужно менять его по существу. Почему так и что с этим делать – в [блоке 12](/ai-cto/slozhnosti-vnedreniya-ii/).

### 6. Быстрый онбординг

Новый сотрудник тратит первые недели на вопросы: «где это лежит?», «кто это вызывает?», «почему сделано так?». ИИ-ассистент с доступом к кодовой базе отвечает на них намного быстрее.

Здесь появились первые измерения. По [данным DX за четвёртый квартал 2025](https://tessl.io/blog/ai-assisted-engineering-report-reveals-adoption-and-productivity-gains-but-quality-issues-persist/) (выборка 14 000 разработчиков): новые сотрудники, которые пользовались ИИ ежедневно, доходили до 10-го смерженного пул-реквеста за 49 дней против 91 дня у тех, кто ИИ не использовал. В [отчёте за первый квартал 2026](https://getdx.com/report/ai-assisted-engineering-q1-impact-report/) срок, за который новый инженер начинает приносить пользу, сократился до 33 дней против 39 в предыдущем квартале. Это данные вендора, и сравниваются люди, которые сами выбрали пользоваться ИИ, с теми, кто не стал – причина и следствие не доказаны. Рецензируемое подтверждение косвенное: в [рандомизированных экспериментах в 3 компаниях](https://pubsonline.informs.org/doi/fpi/10.1287/mnsc.2025.00535) (4 867 разработчиков, Management Science, 2025) менее опытные разработчики получили больший прирост, чем опытные. Если у вас есть данные по времени до первого смерженного изменения у новичков – снимите их до внедрения: это одна из метрик [блока 11](/ai-cto/metriki-dora-baseline/).

### 7. Найм и удержание специалистов, престиж бренда

ИИ-инструменты стали нормой профессии. По [опросу Stack Overflow 2025](https://survey.stackoverflow.co/2025/ai) (около 49 000 разработчиков из 177 стран): 84% используют или планируют использовать ИИ в работе, а 51% профессиональных разработчиков пользуются им ежедневно. Компания, которая запрещает или не даёт инструменты, выглядит для кандидата так же, как компания без систем контроля версий 10 лет назад.

[Данные DX](https://shiftmag.dev/this-cto-says-93-of-developers-use-ai-but-productivity-is-still-10-8013/) за 3 месяца до 1 февраля 2026 года показывают больше: 92,6% из 121 000 разработчиков используют ИИ хотя бы раз в месяц. Сравнивать эти 2 цифры напрямую нельзя – у них разные выборки и вопросы, но направление одно: инструментами пользуются почти все.

Прямых данных о том, что ИИ-инструменты снижают текучесть, нет. Но есть косвенный сигнал: в том же опросе главными факторами удовлетворённости работой названы автономия и доверие. Запрет на инструменты, которыми человек пользуется дома, бьёт ровно по автономии и доверию.

Сюда же – престиж бренда: рассказ о внедрении на конференции или в блоге компании работает на найм лучше любой вакансии.

### 8. Контроль над теневым использованием ИИ

Эту причину редко называют, но она самая срочная. Если вы не дали инженерам инструменты – они уже пользуются своими: личный ChatGPT, бесплатный тариф, расширение в редакторе, поставленное самостоятельно. В результате код компании уходит туда, где служба безопасности не имеет доступа.

По [отчёту IBM Cost of a Data Breach 2025](https://www.bakerdonelson.com/webfiles/Publications/20250822_Cost-of-a-Data-Breach-Report-2025.pdf) (ежегодное исследование стоимости утечек): каждая пятая организация из исследования пережила утечку из-за теневого ИИ, а компаниям с высоким уровнем теневого использования утечки обошлись в среднем на 670 000 долларов дороже. В 40% таких утечек пострадала интеллектуальная собственность.

После внедрения проблема не исчезает. В [отчёте DX за первый квартал 2026](https://getdx.com/report/ai-assisted-engineering-q1-impact-report/) теневое использование названо одной из главных тенденций: разработчики регулярно обходят официальные каналы. Авторы советуют понятные правила допустимого использования вместо блокировок.

Официальное внедрение – единственный способ взять это под контроль: дать разрешённый инструмент, закрыть неразрешённые и договориться с ИБ о правилах. Как – в [блоке 05](/ai-cto/bezopasnost-politika-ii/).

### Что показывают исследования по годам

Все источники блока – в одной таблице, чтобы была видна динамика. «Эксперимент» – рандомизированное сравнение групп с ИИ и без, самый надёжный вид данных. «Опрос» показывает связь, но причину не устанавливает. «Данные вендора» – данные об использовании или опросы компании, которая продаёт связанный продукт.

| Год | Источник | Тип | Выборка | Главный результат |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2023 | [Peng и др.](https://arxiv.org/abs/2302.06590v1), GitHub и Microsoft Research | Эксперимент | 95 разработчиков, одна задача с нуля | С Copilot задача выполнена на 55,8% быстрее |
| 2024 (август) | Amazon, [пост Энди Джасси](https://the-decoder.com/amazons-ai-assistant-saves-4500-years-of-development-time-ceo-andy-jassy-says/) | Заявление компании | Внутренние Java-системы Amazon | Обновление до Java 17 за часы вместо 50 человеко-дней; оценка экономии 4 500 человеко-лет и 260 млн долларов в год |
| 2024 (октябрь) | [DORA 2024](https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/announcing-the-2024-dora-report) | Опрос | Специалисты по разработке по всему миру | Рост использования ИИ на 25% связан с документацией +7,5%, качеством кода +3,4%, но пропускной способностью −1,5% и стабильностью −7,2% |
| 2025 (июль) | [METR](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/) | Эксперимент | 16 опытных разработчиков, 246 задач в зрелых репозиториях | С ИИ на 19% медленнее; сами участники считали, что ускорились на 20% |
| 2025 (июль) | [Stack Overflow Developer Survey](https://survey.stackoverflow.co/2025/ai) | Опрос | Около 49 000 разработчиков из 177 стран | 84% используют или планируют, 51% профессионалов ежедневно; 46% не доверяют результатам |
| 2025 (июль) | [IBM Cost of a Data Breach](https://www.bakerdonelson.com/webfiles/Publications/20250822_Cost-of-a-Data-Breach-Report-2025.pdf) | Отчёт по инцидентам | Организации, пережившие утечку | Каждая пятая организация пережила утечку из-за теневого ИИ; +670 000 долларов к стоимости утечки при высоком уровне теневого использования |
| 2025 (август) | [Cui, Demirer и др., Management Science](https://pubsonline.informs.org/doi/fpi/10.1287/mnsc.2025.00535) | Эксперимент | 4 867 разработчиков в Microsoft, Accenture и компании из Fortune 100 | +26% выполненных задач; менее опытные получили больший прирост |
| 2025 (сентябрь) | [DORA 2025](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report) | Опрос | Около 5 000 специалистов | 90% используют ИИ; связь с пропускной способностью стала положительной, нестабильность растёт |
| 2025 (июль) | [Faros AI](https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering) | Данные вендора | Более 10 000 разработчиков, 1 255 команд | +21% задач, +98% пул-реквестов, +91% времени ревью, +154% размер пул-реквеста, +9% багов на разработчика |
| 2025 (4 кв.) | [DX](https://tessl.io/blog/ai-assisted-engineering-report-reveals-adoption-and-productivity-gains-but-quality-issues-persist/) | Данные вендора | 14 000 разработчиков по онбордингу | Ежедневные пользователи ИИ доходят до 10-го смерженного пул-реквеста за 49 дней против 91 |
| 2026 (февраль) | [METR, обновление](https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/) | Пересмотр методики | 57 участников, из них 10 прежних | Разработчики, вероятно, ускоряются сильнее, чем в 2025-м, но измерить не удаётся: люди отказываются работать без ИИ |
| 2026 (февраль) | [DX, выступление Лауры Тачо](https://shiftmag.dev/this-cto-says-93-of-developers-use-ai-but-productivity-is-still-10-8013/) | Данные вендора | 121 000 разработчиков, 450+ компаний | 92,6% используют ежемесячно; рост продуктивности около 10% и дальше не растёт |
| 2026 (1 кв.) | [DX, отчёт с октября 2025 по январь 2026](https://getdx.com/report/ai-assisted-engineering-q1-impact-report/) | Данные вендора | Более 400 компаний | Почти 30% смерженного кода от ИИ; у части команд +50% дефектов; онбординг 33 дня вместо 39; теневое использование сохраняется |
| 2026 (2 кв.) | [DX, с апреля по июнь 2026](https://getdx.com/blog/ai-authored-code-has-nearly-doubled/) | Данные вендора | Более 400 компаний | Медианная доля ИИ-кода около 50%; пул-реквесты стали крупнее |

По динамике видно: использование выросло с «большинство» в 2024-м до «практически все» в 2026-м. Скорость отдельного разработчика в экспериментах то растёт (Peng и др., Cui и др.), то падает (METR 2025), а скорость на уровне организации упёрлась в потолок около 10%. Доля кода от ИИ за 1 квартал выросла с 30% до 50%, а вместе с ней выросли пул-реквесты, время ревью и дефекты. Онбординг – единственная область, где картина только улучшается.

### Итог

| № | Причина | Статус | На чём держится |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | Снижение затрат | С оговорками | Экономия доказана только на узких задачах вроде обновления версий, и это заявление вендора |
| 2 | Скорость | С оговорками | Эксперименты расходятся (Peng и др. и Cui и др. – быстрее, METR 2025 – медленнее); у организаций потолок около 10% (DX) |
| 3 | ИИ-агенты в продукте | Логика | Прямых данных нет |
| 4 | Качество кода и документации | С оговорками | Документация и код немного лучше, стабильность поставки ниже (DORA 2024, DX) |
| 5 | Легаси | С оговорками | Один пример компании-вендора (Amazon) |
| 6 | Онбординг | Подтверждена | Данные вендора (DX) и косвенно эксперимент Cui и др. |
| 7 | Найм и удержание | Логика | Косвенные данные опросов |
| 8 | Теневое использование | Подтверждена | IBM, DX |

Из 8 причин данными подтверждены 2: онбординг (данными вендора) и теневое использование. 4 причины подтверждены с оговорками: затраты, скорость, качество и легаси. 2 причины – ИИ-агенты в продукте и найм – пока держатся на логике и косвенных данных. Защищая бюджет, опирайтесь на 6 причин со статусом «Подтверждена» и «С оговорками» и называйте оговорки. Агентов в продукте и найм прямо называйте ожиданиями.

### Источники

- [Peng и др., эксперимент с GitHub Copilot, 2023](https://arxiv.org/abs/2302.06590v1)
- [Пост Энди Джасси о результатах Amazon Q, 2024, пересказ с цитатами](https://the-decoder.com/amazons-ai-assistant-saves-4500-years-of-development-time-ceo-andy-jassy-says/)
- [DORA 2024, анонс Google Cloud](https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/announcing-the-2024-dora-report)
- [METR, исследование 2025 года](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)
- [METR, обновление за февраль 2026](https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/)
- [Stack Overflow Developer Survey 2025, раздел об ИИ](https://survey.stackoverflow.co/2025/ai)
- [IBM Cost of a Data Breach Report 2025 (PDF)](https://www.bakerdonelson.com/webfiles/Publications/20250822_Cost-of-a-Data-Breach-Report-2025.pdf)
- [Cui, Demirer и др., Management Science, 2025](https://pubsonline.informs.org/doi/fpi/10.1287/mnsc.2025.00535) и [препринт (PDF)](https://economics.mit.edu/sites/default/files/inline-files/draft_copilot_experiments.pdf)
- [DORA 2025, анонс Google Cloud](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report)
- [Faros AI, AI Productivity Paradox, июль 2025](https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering)
- [DX, данные за 4 квартал 2025, обзор на Tessl](https://tessl.io/blog/ai-assisted-engineering-report-reveals-adoption-and-productivity-gains-but-quality-issues-persist/)
- [DX, выступление Лауры Тачо, февраль 2026, обзор на ShiftMag](https://shiftmag.dev/this-cto-says-93-of-developers-use-ai-but-productivity-is-still-10-8013/)
- [DX, отчёт за 1 квартал 2026](https://getdx.com/report/ai-assisted-engineering-q1-impact-report/)
- [DX, доля ИИ-кода, 1 квартал 2026](https://getdx.com/blog/ai-generated-merged-code-holds-steady-at-30/)
- [DX, доля ИИ-кода и размер пул-реквестов, 2 квартал 2026](https://getdx.com/blog/ai-authored-code-has-nearly-doubled/)

## Что говорят коллеги

Даниил: Банк · 200 инженеров · первый год. Мария: Продуктовая компания · второй год.

2 технических директора проходят этот курс вместе с вами. Даниил ведёт разработку в банке: монолит с историей, 200 инженеров, первый год внедрения. Мария второй год внедряет ИИ в продуктовой компании на 60 инженеров, после первого пилота у неё появилась платформенная команда. Они не согласны ни с текстом, ни друг с другом.

### После варианта A

**Даниил:** 30 процентов из презентации в лучшем случае опираются на примеры вроде Amazon с обновлением Java, поэтому у нас они не повторятся: у нас вместо миграций – правки в монолите с регуляторикой. Но я понимаю, почему вы так сделали. В банке квартал на пилот плюс 2 месяца согласования с ИБ – это 5 месяцев, а генеральный ждёт цифру сейчас. Выход один: идти к ИБ в тот же день, что к генеральному, а генеральному вместо цифры приносить срок, когда она появится.

**Мария:** Мы начинали похоже: после пилота на лучшей команде я пообещала финдиру 30 процентов, и он до сих пор мне про них напоминает. Что реально сработало: мы перестали обещать экономию и начали показывать стоимость одного деплоя. За второй год она упала, но причиной был не сам ИИ – мы перестроили ревью, которое ИИ забил. Эффект от ИИ получается из перестройки процессов вокруг него.

- **Даниил:** Мария, у тебя была платформенная команда, а у меня её нет и в этом году не будет.
- **Мария:** Тогда хватит одного человека на половину времени, но кто-то должен считать стоимость деплоя, иначе через квартал ты снова принесёшь чужую цифру.

### После варианта B

**Даниил:** В соседнем подразделении лицензии раздали всем сразу полгода назад – это надолго сломало там внедрение. В банке человек, которому навязали инструмент, мало того что им не пользуется: он идёт в ИБ с вопросом «а это вообще согласовано?». Если бы я начинал заново, я бы дал инструмент только тем, кто сам просит.

**Мария:** 40 процентов, которые не открыли инструмент – ещё не беда. Беда в том, что они потом сопротивляются сильнее всех, потому что инструмент стал символом решения сверху. У нас во второй волне активное использование подняли только тогда, когда появилась платформенная команда, которая ходила по другим командам и помогала руками. Лицензия без человека рядом – просто расход.

- **Мария:** Даниил, а у вас сколько из 200 пользуются личными аккаунтами прямо сейчас?
- **Даниил:** Не знаю, причём это хуже, чем 40 процентов неоткрытых лицензий: там хотя бы код никуда не уходит.

### После варианта C

**Даниил:** Ответ правильный, но в банке в чистом виде не пройдёт. Квартал на пилот выглядит нормально, но baseline у нас за неделю не собрать: метрики DORA считать некому, данные разбросаны по 3 системам. Я бы просил квартал плюс месяц на то, чтобы вообще начать измерять. Генеральному надо сказать об этом прямо – иначе квартал уйдёт на сбор данных.

**Мария:** У нас это сработало, но с одной поправкой: пилотную команду выбрали лучшую, поэтому результат не повторился на остальных. Берите среднюю команду на среднем сервисе. Ещё сразу считайте расход токенов по людям: у нас один инженер тратил половину бюджета команды, а мы долго не понимали, гений он или расточитель. Оказалось – расточитель.

- **Даниил:** Мария, а кто такая «средняя команда»? У меня все команды считают себя особенными.
- **Мария:** Та, которую ты не стал бы показывать на конференции. Если пилот сработал там, он сработает везде.

## Промпт для документа: 3 причины и метрика к каждой

Первый документ, который вы унесёте из курса: 3 причины внедрять ИИ в вашей компании и то, чем вы проверите каждую. К концу курса таких документов будет 10, вместе они составят комплект для разговора о бюджете. Скопируйте промпт в модель, которую разрешила ваша служба ИБ (ChatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT или другую). Модель задаст вопросы по одному и по ответам соберёт документ. Не вставляйте в ответы секреты, персональные данные и код из закрытых систем.

```
Ты – опытный технический директор. Помоги мне подготовить документ «3 причины внедрять ИИ в разработку и метрика к каждой» для разговора с генеральным директором о бюджете.

Причины, из которых выбираем 3, и насколько каждая подтверждена данными:
1. Снижение затрат на разработку – с оговорками
2. Конкуренты выводят функционал быстрее – с оговорками
3. Конкуренты выводят новый тип функционала: ИИ-агенты – логика, прямых данных нет
4. Качество кода и документации – с оговорками
5. Работа с легаси – с оговорками
6. Быстрый онбординг новых инженеров – подтверждена
7. Найм и удержание специалистов, бренд работодателя – логика, прямых данных нет
8. Контроль над теневым использованием ИИ – подтверждена

Что нужно выяснить:
- Какие 3 причины важнее всего для моей компании и почему именно они. Если я выбираю снижение затрат, спроси, чем я это докажу: экономия доказана только на узких задачах, лучше говорить о стоимости единицы поставки.
- Если я выбираю причину со статусом «логика», скажи, что данных за ней нет, и в колонке «Почему для нас» допиши «ожидание, данных пока нет». Если статус «с оговорками», назови оговорку.
- Для каждой причины: метрика, которой я её проверю; текущее значение, если оно известно; откуда я возьму данные.
- Что генеральный должен услышать: 1 фраза о том, что компания получит и когда.

Правила работы:
- Задавай по 1 вопросу за раз и жди моего ответа.
- Начни с 4 вопросов о компании, по одному: сколько в ней инженеров; чем она занимается; есть ли жёсткие требования ИБ или регулятора; используете ли вы ИИ в разработке уже сейчас и как. Учитывай ответы дальше.
- Если ответ размытый, попроси цифру или конкретный пример.
- Если я не знаю ответа, предложи 2–3 варианта и коротко объясни разницу. Не придумывай данные за меня.
- Если ответа нет и после вариантов, оставь поле пустым и иди дальше. На слово «собирай» собери документ из того, что есть.
- Если новый ответ противоречит прежнему, скажи об этом и спроси, какой ответ верный. Если я не могу выбрать, запиши оба значения в список того, что осталось пустым или слабым.
- Когда все вопросы закрыты, собери документ в формате ниже. После документа отдельным списком перечисли, что осталось пустым или слабым и как это закрыть.

Формат документа: таблица «Причина | Почему для нас | Метрика | Сейчас | Откуда данные», под таблицей – фраза для генерального и строка «Что согласовать с ИБ», если есть требования ИБ или регулятора.
```

### Пример: документ Марии

| Причина | Почему для нас | Метрика | Сейчас | Откуда данные |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Скорость вывода функционала | Конкуренты выпускают фичи каждые 2 недели, мы – раз в месяц | Время от коммита до прода | 6 дней | CI/CD (система сборки и выкатки) |
| Онбординг | Нанимаем 10 человек в год, новичок выходит на полную скорость за 2 месяца | Дни до первого смерженного пул-реквеста | 39 | Git |
| Контроль теневого использования | После второй волны часть инженеров всё ещё работает через личные аккаунты | Доля использования через корпоративные инструменты | 70% активных инженеров | данные инструмента и анонимный опрос раз в квартал |

Фраза для генерального: «За квартал на 1 команде покажем, сокращаются ли время до прода и онбординг. Экономию не обещаем, считаем стоимость единицы поставки».

Что согласовать с ИБ: отдельной службы ИБ нет, правила пишет технический директор ([блок 05](/ai-cto/bezopasnost-politika-ii/)).

## Итог блока

- **После варианта A:** Цифра вендора не перенеслась на вашу компанию, и теперь за неё отвечаете вы. Для первой попытки это нормальный исход. Главное из блока: 6 причин можно показать цифрами, 4 из них с оговорками, а 2 – только назвать. Если захотите, пройдите развилку заново: реплики Даниила и Марии будут другими.
- **После варианта B:** Лицензии без людей рядом и без согласования с ИБ дали расход, а не эффект. Для первой попытки это нормальный исход. Главное из блока: 6 причин можно показать цифрами, 4 из них с оговорками, а 2 – только назвать. Если захотите, пройдите развилку заново: реплики Даниила и Марии будут другими.
- **После варианта C:** Вы выбрали измерять – это был правильный ответ, хотя Даниил прав: в банке на baseline уйдёт больше недели. Главное из блока: 6 причин можно показать цифрами, 4 из них с оговорками, а 2 – только назвать. Соберите документ по промпту и переходите дальше.