Искусственный интеллект значительно ускорил создание отечественного программного обеспечения, однако для дальнейшего развития отрасли потребовались общие принципы и кооперация IT-компаний. Об этом заявил старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбера и председатель Совета по генеративной разработке ПО Кирилл Меньшов на форуме «Цифровые решения».
Совет создали в сентябре 2026 года при поддержке Минцифры. Его ключевыми задачами стали формирование единой методологии агентной разработки, совместимость инструментов и обмен практиками между компаниями.
«Мы всегда гордились нашими разработчиками-инженерами, чьи навыки основываются на классном академическом математическом образовании. Но сейчас разработка становится агентной и начинает базироваться на новом фундаменте. И в этой новой эпохе вручную кодирующие программисты будут выглядеть так же, как сейчас выглядят программисты, до сих пор пробивающие дырки в перфокартах. Нужно предпринять все усилия, чтобы Россия вошла в новый уклад в числе лидеров», — сказал Меньшов.
По его словам, участникам отрасли необходимо обеспечить взаимозаменяемость решений и подходов. Это позволит разработчикам переходить между компаниями без необходимости переучиваться и упростит повторное использование инструментов.
Руководители рабочих групп совета также обозначили основные направления работы. Директор по цифровым и инженерным технологиям ОАО «УГМК», председатель группы «Методология» Виталий Черепанов рассказал о классификации процессов для будущего стандарта. Их разделили на четыре категории: неизменные при внедрении ИИ, модифицированные с помощью ИИ, новые и устаревающие.
Гендиректор АО «СберТех», председатель группы «Информационная безопасность» Максим Тятюшев обратил внимание на дополнительные риски. По его словам, ИИ увеличил вариативность разработки и число потенциальных уязвимостей. Поэтому конвейеру требуются дополнительные проверки, новые инструменты и подходы к безопасности.
В завершение дискуссии Меньшов сравнил генеративную разработку с дорожным движением. Он отметил, что скорость зависит не только от возможностей отдельного участника, но и от взаимодействия с другими. В качестве примеров он привел выделенные полосы и особые правила проезда для экстренных служб. Аналогичные механизмы, по его мнению, помогут повысить скорость GenAI-разработки.