Не секрет, что рынок инструментов и услуг на основе искусственного интеллекта стремительно растет. Согласно данным Statista, уже в 2025 году его объем достигнет впечатляющих 243,7 миллиарда долларов, а ежегодный темп роста составит 27,67%, что позволит ему вырасти до 826,7 миллиарда долларов к 2030 году.
Такое масштабное развитие стало возможным благодаря широкому спектру применений ИИ — от маркетинга и продаж до обслуживания клиентов, автомобилестроения и, конечно, разработки программного обеспечения.
Понимая огромный потенциал искусственного интеллекта в разработке программных решений, многие технологические компании — от стартапов до таких гигантов, как Microsoft, IBM и Google — активно вкладываются в развитие ИИ-ассистентов и исследовательские проекты в этой сфере.
Однако действительно ли ИИ всегда улучшает процесс разработки программного обеспечения? И на какие моменты важно обратить внимание при выборе подрядчика, использующего искусственный интеллект в своих процессах?
Почему клиентам важно учитывать интеграцию ИИ в 2025 году
В последнее время интеграция искусственного интеллекта становится своеобразным маркером технологичности компании и ее способности соответствовать современным тенденциям.
Считается, что разработчики, применяющие ИИ-ассистентов вроде GitHub Copilot и Cursor IDE, способны значительно ускорить процесс написания кода, снизить издержки и повысить качество программных продуктов.
Не менее впечатляющим выглядит и развитие ИИ-моделей, таких как Claude Sonnet 3.7, которая сегодня занимает лидирующие позиции как в стандартной, так и в «мыслящей» версии. Эти передовые модели позволяют разработчикам эффективнее, чем когда-либо, генерировать, улучшать и отлаживать код.
Два года назад Statista провела исследование и пришла к выводу, что разработчики, использующие ИИ-ассистентов, выполняли свою работу почти в два раза быстрее по сравнению с коллегами, работающими без таких инструментов. Иными словами, один разработчик с ИИ-системой может справляться с объемом задач, эквивалентным работе двух специалистов без ИИ.
Тем не менее, несмотря на все преимущества использования ИИ-ассистентов в процессах разработки, у тех компаний остаются опасения, связанные с защитой данных.
Дело в том, что многие модели ИИ обучаются на данных из открытых репозиториев, таких как GitHub, и могут непреднамеренно генерировать код, нарушающий условия лицензий на открытое программное обеспечение.
К примеру, инструменты вроде Copilot не указывают авторов исходного кода, хотя во многих случаях это является обязательным требованием лицензии.
Более того, ИИ порой способен дословно воспроизводить уже существующий код, что может привести к неосознанному использованию разработчиками фрагментов, защищенных авторским правом, и поставить компанию под угрозу юридических последствий.
Помимо вопросов правовой ответственности, сгенерированный ИИ код может представлять собой угрозу безопасности. В процессе работы разработчики ИИ могут непреднамеренно допустить утечку коммерческих данных, что поставит под удар конкурентные преимущества компании.
Еще большую угрозу представляет ситуация, когда сгенерированный ИИ код содержит конфиденциальные данные, такие как учетные записи клиентов или строки подключения к базам данных, что ставит под угрозу как сам бизнес, так и его пользователей.
Так, например, в 2023 году компания Samsung Electronics после утечки данных запретила своим сотрудникам использовать ChatGPT и другие чат-боты на базе ИИ, став одной из нескольких компаний, ужесточающих меры по использованию генеративного ИИ в разработке программного обеспечения.
Роль ИИ в цикле разработки
Инструменты на основе искусственного интеллекта прочно вошли в повседневную практику многих IT-специалистов. Более 50% бэкенд- и фулстек-инженеров пользуются ИИ ежедневно. Но что именно может ИИ?
Написание кода
Как мы уже отмечали, ИИ-ассистенты для программирования, такие как GitHub Copilot, Cursor IDE с поддержкой Claude Sonnet 3.7 и других моделей LLM, существенно увеличили скорость и точность написания кода.
Они делают гораздо больше, чем просто подсказывают отдельные строки — они способны генерировать целые функции, выполнять рефакторинг и даже переводить код с одного языка программирования на другой.
Современные среды разработки, например VSCode IDE, уже внедрили специальные режимы на базе искусственного интеллекта, которые автоматически редактируют файлы, исправляют ошибки и создают новый код.
В GitHub Copilot эта функция называется Copilot Edit, а в Cursor аналогичный инструмент известен как Composer.
Такие ИИ-режимы позволяют улучшать код практически без вмешательства человека: ассистент не только предлагает варианты, но и самостоятельно вносит изменения в кодовую базу в реальном времени.
Тестирование кода: ручное и автоматизированное
Помимо ускорения процесса разработки, технологии искусственного интеллекта играют важную роль и на этапе тестирования.
К примеру, вместо того чтобы тестировщик вручную проверял каждую кнопку, форму и меню, ИИ-инструменты могут имитировать действия пользователя, мгновенно находя уязвимости и делая тестирование более комплексным.
ИИ также способен автоматически генерировать тест-кейсы, анализируя код и предугадывая потенциальные точки отказа, что особенно важно для проверки работы отдельных функций и демонстрации того, как разные модули приложения взаимодействуют между собой.
Безопасность и контроль кода
Одна из главных задач в разработке программного обеспечения — защита кода от угроз безопасности, таких как несанкционированный доступ или утечка данных.
Решения на базе ИИ, в свою очередь, могут автономно сканировать код на наличие потенциальных уязвимостей и даже предлагать способы их устранения до того, как они приведут к серьезным последствиям.
Как СКЭНД использует ИИ в разработке программного обеспечения: только с вашего полного согласия
Как и многие другие компании, мы используем инструменты на базе искусственного интеллекта, такие как GitHub Copilot, чтобы ускорить процесс разработки, позволяя нашим инженерам писать код в несколько раз быстрее.
Однако мы не полагаемся исключительно на автоматические решения — каждый фрагмент кода, сгенерированный ИИ, проходит тщательную проверку и доработку нашими специалистами, чтобы гарантировать высокое качество итогового продукта.
При этом искусственный интеллект помогает нам не только на этапе написания кода. Мы активно применяем AI-инструменты как для ручного, так и для автоматизированного тестирования, чтобы выявлять ошибки ещё до того, как они попадут в продакшн.
Кроме того, ИИ способен автоматически создавать тест-кейсы, анализируя код и предотвращая появление недочетов. Это обеспечивает меньше багов, лучшую производительность и бесперебойную работу приложения для конечных пользователей.
Но ключевой принцип нашего подхода к использованию искусственного интеллекта заключается в том, что мы внедряем ИИ в процесс разработки исключительно с явного согласия клиента. Никаких сюрпризов и скрытой передачи данных.
Для клиентов, которые беспокоятся о безопасности данных при работе с ИИ, мы предлагаем запуск локальных моделей, таких как LLama (3B/8B параметров), StarCoder и DeepSeek-R1. Такой подход позволяет пользоваться всеми преимуществами искусственного интеллекта, сохраняя при этом полный контроль над кодом и конфиденциальной информацией.